Czym właściwie jest neuron w sztucznej inteligencji?

Neuron w sztucznej inteligencji to podstawowa jednostka obliczeniowa, inspirowana budową biologicznego neuronu, ale działająca w pełni matematycznie. Jego zadaniem jest przetwarzanie fragmentu informacji — przyjmowanie danych, ich ważenie, sumowanie i decydowanie, czy sygnał zostanie przekazany dalej.
Mimo że termin „neuron” brzmi biologicznie, w praktyce chodzi o prostą funkcję matematyczną, która stanowi cegiełkę większej struktury, zwanej siecią neuronową.

Jak działa pojedynczy neuron?

Matematycznie neuron można opisać równaniem:

Neuron w sieci działa więc jak filtr: przyjmuje dane, mnoży je przez wagi, dodaje bias i przepuszcza wynik przez funkcję aktywacji. W zależności od jej kształtu (np. ReLU, sigmoid, tanh) wynik może być „wygładzony”, ograniczony lub obcięty do zera.
To proste przekształcenie pozwala sieci uczyć się nieliniowych zależności, czyli takich, których nie da się zapisać jedną prostą formułą.

Neurony nie działają pojedynczo

W teorii można myśleć o jednym neuronie jako o małej funkcji. W praktyce jednak nie operuje się pojedynczymi neuronami.
Nowoczesne modele działają na ogromnych zbiorach neuronów zorganizowanych w warstwy — i wszystkie te neurony są przetwarzane równolegle.

Obliczenia wykonuje się na całych macierzach lub tensorach, które reprezentują tysiące, a nawet miliony neuronów działających jednocześnie.
Dzięki temu model może analizować duże ilości danych w bardzo krótkim czasie.
Zamiast liczyć po kolei każdy neuron, współczesne systemy (np. GPT-4) wykonują jedno działanie macierzowe, które odpowiada tysiącom równoległych przekształceń:

To podejście pozwala w pełni wykorzystać możliwości kart graficznych (GPU) i uczenia równoległego, co jest kluczem do wydajności współczesnej sztucznej inteligencji.

Ile neuronów ma warstwa w modelu językowym?

Liczba neuronów w warstwie zależy od rozmiaru modelu i jego architektury.
W dużych modelach językowych, takich jak GPT-3 czy GPT-4, jedna warstwa może mieć setki tysięcy neuronów.
Dla przykładu:

• GPT-3 (175 miliardów parametrów) ma około 12 288 neuronów w każdej z 96 warstw.
• GPT-2 Small ma 768 neuronów na warstwę.

Liczba neuronów w warstwie jest zwykle równa wymiarowi wektora osadzeń (embedding dimension), czyli długości wektora reprezentującego token.
To właśnie ta wartość określa, jak szeroka jest warstwa i jak wiele informacji model może przetwarzać równocześnie.

Czy dawniej istniały „pojedyncze neurony”?

W pewnym sensie tak. Natomiast warto pamiętać, że nawet w najstarszych sieciach neuronowych neuron zawsze był funkcją matematyczną, a nie odrębnym obiektem, takim jak tranzystor. Neurony działały więc na zwykłych komputerach, nie trzeba było budować specjalnej elektroniki typowo pod sieci neuronowe.
Różnica między „starymi” a „nowymi” modelami polega na sposobie obliczeń, a nie na koncepcji neuronu.

Dawne podejście – liczenie neuronów po kolei

W starszych implementacjach (np. lata 80. i 90.) sieci były niewielkie. Każdy neuron był liczony osobno w pętli:

for neuron in layer:
    y = activation(dot(x, neuron.weights) + neuron.bias)

Działało to poprawnie, ale wolno — bo procesor (CPU) wykonywał obliczenia sekwencyjnie.

Nowoczesne podejście – operacje zbiorcze

Współczesne sieci wykonują te same operacje równocześnie na całych macierzach danych:

Y = activation(W @ X + b)

To nie tylko szybsze, ale też bardziej stabilne numerycznie.
Dzięki temu dzisiejsze modele mogą mieć miliardy neuronów i nadal działać w czasie rzeczywistym.

Jak neurony „rozumieją” dane?

To, że wszystkie neurony w warstwie przetwarzają te same dane, nie znaczy, że robią to w ten sam sposób.
Każdy neuron ma inne wagi, więc każdy z nich reaguje na inne cechy wejścia.

Różne neurony to różne „filtry”

W danej warstwie wszystkie neurony patrzą na ten sam wektor wejściowy, ale każdy stosuje inny zestaw wag.
Można to porównać do grupy ludzi oglądających to samo zdjęcie:

• jedna osoba zauważa kolory,
• druga kształty,
• trzecia emocje.

Wszystkie patrzą na to samo, ale dostrzegają coś innego.
Właśnie dlatego warstwa neuronowa tworzy wiele różnych interpretacji tego samego sygnału.

Połączenia między warstwami, czyli jak neurony „rozmawiają”

Każdy neuron w następnej warstwie jest połączony z wszystkimi neuronami w poprzedniej.
Nie oznacza to jednak chaosu, każde połączenie ma swoją wagę, a więc określa, jak silny wpływ ma jeden neuron na drugi.

Podczas uczenia sieć dostosowuje te wagi, tak aby maksymalnie zmniejszyć błąd.
W efekcie neurony w kolejnych warstwach uczą się rozpoznawać coraz bardziej złożone zależności:

• pierwsze warstwy rozpoznają proste wzorce (np. relacje między słowami),
• środkowe warstwy zaczynają widzieć sens fraz i kontekst,
• ostatnie warstwy budują ogólne zrozumienie tekstu i przewidują kolejne tokeny.

Mechanizm uwagi, czyli jak słowa patrzą na inne słowa

Nowoczesne architektury, takie jak Transformer, wprowadziły dodatkowy element: attention (uwagę).
Dzięki niemu sieć nie traktuje wszystkich połączeń jednakowo.
Neuron może „skupić się” tylko na tych fragmentach danych, które mają znaczenie dla danego kontekstu.

Przykład:
Jeśli model przetwarza zdanie „Pies, który goni kota, jest szybki”, mechanizm uwagi sprawia, że „który” zostanie powiązany z „pies”, a nie z „kot”.
To właśnie dzięki temu współczesne modele językowe potrafią zachować sens gramatyczny i logiczny zdań.

Z chaosu do sensu, jak powstaje efekt końcowy

Po przejściu przez wiele warstw sygnał wejściowy (np. zdanie) zostaje przekształcony w serię wektorów.
Każda warstwa dodaje coś od siebie wydobywa znaczenie, kontekst, ton i relacje między słowami.
Na końcu sieć tworzy reprezentację semantyczną całego tekstu, z której może przewidzieć kolejny token lub wygenerować odpowiedź.

Cały ten proces można podsumować tak:

1. Pierwsze warstwy analizują składnię i lokalne relacje.
2. Środkowe warstwy budują rozumienie kontekstu i sensu.
3. Ostatnie warstwy syntetyzują całość, tworząc odpowiedź lub prognozę.

W efekcie z prostych operacji matematycznych powstaje coś, co z zewnątrz wygląda jak „rozumienie”.

Dlaczego to działa?

To działa, ponieważ:

• wszystkie neurony przetwarzają dane równolegle,
• każdy neuron ma własne wagi, więc reaguje na inne cechy,
• sieć uczy się hierarchicznie: od prostych zależności po złożone struktury,
• mechanizm uwagi pozwala modelowi skupić się na tym, co istotne.

Z matematycznego punktu widzenia sieć neuronowa to nic więcej niż złożenie wielu funkcji.
Z praktycznego — to struktura, która potrafi wydobywać sens z ogromnych ilości danych, a następnie przekształcać go w coś użytecznego: przewidywanie, tłumaczenie, obraz czy dźwięk.

Podsumowanie

Neuron w AI to po prostu funkcja matematyczna, która przetwarza dane.
Tysiące takich funkcji działających równolegle tworzą warstwy, a warstwy połączone ze sobą tworzą sieć zdolną do uczenia się.
Dzięki macierzowym obliczeniom, nowoczesnym procesorom i mechanizmowi uwagi współczesne modele są w stanie analizować język, obrazy i dźwięki z precyzją, która jeszcze kilka lat temu wydawała się niemożliwa.

Wszystko to, od „neuronu” po „świadome zdanie”, to wciąż tylko matematyka. Ale matematyka, która zaczęła mówić ludzkim głosem.