Как работают нейронные сети: технология, стоящая за ChatGPT и современным ИИ

Нейронные сети не новы — исследователи изучают их с середины XX века — но теперь они лежат в основе большинства потребительских продуктов ИИ, используемых ежедневно. OpenAI заявила на своем мероприятии DevDay 29 сентября 2026 года, что ChatGPT достиг 1,2 миллиарда еженедельных пользователей, согласно прямой трансляции мероприятия от Engadget. Такой масштаб внедрения вновь поднял базовый технический вопрос в верхние результаты поиска: как на самом деле работает нейронная сеть?

Основной строительный блок: нейроны, веса и слои

По данным IBM, нейронная сеть — это модель машинного обучения, построенная из простых единиц, называемых нейронами, расположенными в слоях, которые обучаются регулируемым весам и смещениям на основе данных, чтобы отображать входные данные на выходные. Каждая сеть имеет входной слой, содержащий исходные данные, один или несколько скрытых слоёв, которые их преобразуют, и выходной слой, производящий конечный результат, объясняет IBM.

Каждое соединение между нейронами несёт вес — число, которое, по данным IBM, функционирует как регулятор, контролирующий, насколько сильно данный входной признак влияет на решение сети. Отдельное значение, называемое смещением, добавляется к каждому нейрону, чтобы он мог активироваться даже при слабых входных данных, смещая порог решения. Google's Machine Learning Crash Course добавляет третий необходимый ингредиент: функции активации, нелинейные математические шаги, применяемые после суммирования взвешенных входов, которые позволяют сети обнаруживать паттерны, которые простая прямая формула не могла бы захватить.

Прямое распространение: как сеть производит ответ

Когда нейронной сети даны новые данные, эти данные движутся через сеть в одном направлении, от входного слоя к выходному слою, в так называемом прямом распространении (или прямом проходе) как IBM, так и курс Google. На каждом нейроне входящие значения умножаются на их веса, суммируются вместе со смещением и передаются через функцию активации перед переходом на следующий слой. IBM отмечает, что ранние слои в сети, как правило, обрабатывают значение отдельных сигналов, тогда как более поздние слои объединяют эту информацию в паттерны более высокого уровня, которые отражают более широкий контекст.

Обратное распространение: как сеть учится на своих ошибках

Только что построенная нейронная сеть начинает с по сути случайных весов и производит плохие прогнозы. Обучение — это процесс исправления этого. IBM описывает обратное распространение как алгоритм, который распространяет ошибку прогноза сети в обратном направлении через слои, используя правило цепи исчисления для расчёта того, насколько каждый отдельный вес и смещение способствовали общей ошибке. Курс Google аналогично определяет обратное распространение как основной алгоритм обучения, описывая его назначение как корректировку весов для снижения или минимизации потерь при прогнозировании сети.

Когда известна доля каждого веса в ошибке, метод оптимизации, называемый градиентным спуском, слегка сдвигает каждый вес в направлении, которое снижает ошибку. Этот цикл прямого проходя и последующего исправления повторяется на больших объёмах данных обучения — часто миллионах или миллиардах примеров — пока прогнозы сети не станут достаточно надёжными для практического применения.

Различные конструкции сетей для разных типов данных

Не все нейронные сети построены одинаково. IBM определяет три широко используемых сегодня основных семейства: сверточные нейронные сети (CNN), предназначенные для данных в виде сетки, такие как изображения, и широко используемые при визуальном распознавании; рекуррентные нейронные сети (RNN), которые включают циклы обратной связи, подходящие для последовательных или временных рядов; и трансформеры, архитектура, лежащая в основе большинства современных больших языковых моделей, которые полагаются на механизм внимания, а не на строгую пошаговую последовательность.

Как это масштабируется до систем, подобных ChatGPT

Большие языковые модели, такие как семейство GPT, применяют одну и ту же основную механику — взвешенные нейроны, слои, прямое распространение, обратное распространение — в намного большем масштабе, используя архитектуру трансформера. Собственный исследовательский доклад OpenAI 2020 года о GPT-3, опубликованный на arXiv, указывает, что модель имела ровно 175 миллиардов параметров, описывая это как «в 10 раз больше, чем у любой предыдущей разреженной языковой модели». Параметры — это общий термин для полного набора весов и смещений сети; большее количество параметров обычно позволяет модели захватывать более сложные паттерны в языке, хотя OpenAI не опубликовала эквивалентные цифры параметров для своих более новых моделей.

Внутри трансформера механизм, называемый самовниманием, позволяет модели взвешивать, насколько актуально каждое другое слово в отрывке к обрабатываемому в настоящее время слову, вместо того, чтобы читать строго слева направо. Такая конструкция, впервые представленная в исследованиях трансформеров и теперь стандартная для основных языковых моделей, позволяет системам, подобным ChatGPT, отслеживать контекст на протяжении длительного разговора.

Почему это важно сейчас

Базовая математика нейронов, весов и обратного распространения существует десятки лет, но именно сочетание больших наборов данных, большей вычислительной мощности и архитектуры трансформера превратило нейронные сети из специализированного научного инструмента в движок позади потребительских продуктов, используемых более чем миллиардом людей в неделю, согласно собственным цифрам OpenAI за сентябрь 2026 года, о которых сообщил Engadget. Понимание базового цикла прямого прохода и исправления, описанное IBM и Google, не требует продвинутой математики, но объясняет, почему эти системы требуют огромного количества данных обучения и вычислительной мощности, и почему их выходные данные — это статистические прогнозы, а не гарантированные факты.