Как понять, как работает нейросеть, без технического образования?

Формулы для понимания сути не нужны, нужен один рабочий образ в голове, дальше термины из новостей начнут складываться сами.

Представьте очень способного стажёра, который никогда не был в вашей компании, зато прочитал буквально все документы, письма и статьи, какие вообще существуют в интернете. Он не понимает смысл так, как понимаете вы, зато отлично уловил, какие слова и обороты обычно идут после каких - по миллиардам примеров. Когда вы задаёте ему вопрос, он не ищет ответ в базе данных, а как бы продолжает текст самым вероятным образом, опираясь на всё, что "прочитал".

Отсюда сразу понятны три вещи, которые постоянно всплывают в новостях.

• Почему нейросеть иногда уверенно врёт: она не сверяется с фактами, а генерирует наиболее правдоподобное продолжение. Если похожий текст в её обучении был неточным, она повторит неточность с той же уверенностью, что и правду.
• Почему она вдруг стала лучше писать код или решать задачи: чем больше и разнообразнее был материал, на котором её обучали, тем увереннее она справляется со знакомыми по духу задачами.
• Почему разные нейросети отвечают по-разному на один вопрос: у каждой свой "стажёр", обученный на разном наборе текстов, с разными настройками и разными правилами, что считать хорошим ответом.

Дальше термины из новостей - параметры, обучение, дообучение, галлюцинации - это просто детали устройства того самого стажёра. Как только держите в голове этот образ, читать даже сложные статьи про ИИ становится заметно легче, потому что появляется, к чему привязывать новый термин.