Как работает нейросеть: простое объяснение

Обновлено 29.09.2026 · Автор: Владислав Попов

Нейросеть — это программа из множества простых вычислительных элементов (нейронов), связанных между собой с разной силой (весами). Её не программируют правилами, а обучают на примерах: показывают вход и правильный ответ и понемногу подстраивают веса, пока ошибок не станет мало. Языковые модели вроде ChatGPT и Claude — это очень большие нейросети, обученные предсказывать следующее слово в тексте; из этого простого умения вырастают ответы на вопросы, перевод и написание кода.

Объяснения нейросетей обычно проваливаются в одну из двух крайностей: либо «искусственный мозг, который думает», либо формулы. Ниже — середина: без математики, но достаточно точно, чтобы понять, почему нейросеть иногда гениальна, а иногда уверенно выдумывает.

Нейрон, веса и слои

Искусственный нейрон — это маленькая функция: получает несколько чисел, умножает каждое на свой вес, складывает и решает, насколько сильно «сработать». Один нейрон почти ничего не умеет. Но если соединить тысячи нейронов в слои, где выход одного слоя — вход следующего, сеть начинает замечать всё более сложные закономерности. В сети, распознающей картинки, первые слои видят границы и пятна, средние — формы, последние — «кошка» или «собака».

Всё «знание» нейросети хранится в весах: это миллиарды чисел, настроенных при обучении. Никаких правил вида «если усы и хвост, то кошка» в ней нет.

Как нейросеть обучается

1. Сети показывают пример и смотрят на её ответ.
2. Считают ошибку: насколько ответ далёк от правильного.
3. Слегка меняют каждый вес в ту сторону, где ошибка станет меньше. Этот метод называется обратным распространением ошибки.
4. Повторяют на миллионах и миллиардах примеров.

Никто не объясняет сети, что именно искать: она сама находит признаки, которые помогают отвечать правильно. Поэтому нейросети хорошо работают там, где правила сложно сформулировать словами, и поэтому их решения трудно объяснить.

Как работают ChatGPT, Claude и другие языковые модели

Большая языковая модель (LLM) обучается на огромном объёме текста с одной задачей: по началу текста предсказать следующий кусочек (токен). Чтобы делать это хорошо, модели приходится «усвоить» грамматику, факты, стили речи, логику рассуждений и даже программирование: всё это помогает угадывать продолжение. Ответ в чате — это модель, раз за разом дописывающая следующий токен, пока ответ не закончится.

Этот механизм наглядно разобран в уроке «Предсказание следующего токена» курса Anthropic «Возможности и ограничения ИИ».

После первого этапа обучения модель умеет продолжать текст, но ещё не умеет быть полезным собеседником. Её дообучают на примерах диалогов и оценках людей: какой ответ лучше, честнее, безопаснее. Отсюда появляется «характер» ассистента: вежливость, осторожность, стиль. Об этом урок «Откуда у ИИ характер».

Откуда у модели знания и почему она ошибается

• Знания заморожены на дате обучения. Модель не знает, что произошло после, если её не подключили к поиску. Урок «Знания».
• Галлюцинации. Модель выдаёт правдоподобное продолжение, а не проверенный факт. Если точного знания нет, она может уверенно выдумать цитату, ссылку или цифру.
• Ограниченная рабочая память. Модель видит только то, что помещается в её контекст: разговор и приложенные файлы. Всё за его пределами для неё не существует. Урок «Рабочая память».
• Зависимость от формулировки. Модель продолжает то, что видит, поэтому формулировка запроса сильно влияет на ответ. Урок «Управляемость», практика — в гиде «Как написать промпт».

Какие бывают нейросети

Про озвучку подробнее в гиде «Озвучка текста нейросетью».

Думает ли нейросеть

Вопрос спорный даже среди исследователей. Практичный ответ: современные модели умеют выполнять рассуждения, которые выглядят как мышление, особенно если попросить их думать пошагово, и при этом делают ошибки, которых человек бы не сделал. Полезно относиться к ним как к очень начитанному, быстрому, но не всегда внимательному помощнику, результаты которого надо проверять.

Где разобраться глубже

Курс Anthropic «Возможности и ограничения ИИ» объясняет устройство языковых моделей без формул и с практическими заданиями. На AI University он переведён на русский, первые уроки бесплатны. Следующий шаг — Claude 101, практическое введение в работу с ассистентом.

Владислав Попов
PhD (University of York), основатель Стадики и AI University. Отбирает и переводит на русский официальные курсы Anthropic, OpenAI и Google.