Что такое нейросети и для чего они нужны?

Последние годы слово «нейросеть» мы всё чаще слышим или встречаем в публикациях. Так устроено, что, пока технология не обрастёт реальными сценариями использования, понятными для людей, то есть не абстрактными, она остаётся в тени. Скорее всего, вы регулярно пользуетесь алгоритмами нейросетей в том или ином виде, но, возможно, об этом не знаете. Давайте поговорим о нейросетях подробнее.

Что такое нейросеть? Немного теории

Нейросеть (neural network) – один из типов искусственного интеллекта. Это метод машинного обучения, построенный по принципам, схожими с теми, что использует человеческий мозг. Клетки мозга (нейроны) формируют сложную сеть взаимосвязей друг с другом, обмениваясь электрическими сигналами, обрабатывают информацию и выдают какой-то результат.

Нейросеть является математической моделью, имитирующей работу человеческого мозга. Она обучается большими объёмами данных, учится «думать», распознавать закономерности, принимать решения, делать прогнозы, генерировать контент и прочее. Такие модели способны решать много разнообразных задач в зависимости от типа и того, на что они натасканы.

Нейросеть состоит из искусственных нейронов, в которых заключены единичные мелкие алгоритмы вычислений с тем или иным числовым весом. Вес может иметь положительное или отрицательное значение. Чем он больше, тем приоритетнее результат вычисления над другими нейронами. Архитектура базовой нейронной сети состоит из трёх слоёв взаимосвязанных между собой нейронов:

• Входной слой – область приёма, анализа и классификации информации, которая будет передана на следующий слой.
• Скрытый слой – область обработки данных, может содержать огромное количество слоев, которые обмениваются результатами анализа по тем или иным признакам и алгоритмам.
• Выходной слой – область выдачи результата, полученного в результате обработки предыдущими слоями.

У нейросетей нет чёткого алгоритма выдачи результата, напротив, нередко он бывает мало предсказуемым. В зависимости от продолжительности цикла обучения результаты становятся всё более вариативными, местами выглядят даже творческими. К примеру, некоторые нейросети умеют писать стихи, рисовать картины, поддерживать контекст диалога со сложными вопросами и т. д. Вы точно слышали о ChatGPT и Midjourney – как раз они из этой «творческой» серии.

Обучение нейросети

Изначально весы в нейронной сети распределяются хаотически, её нужно обучать большими данными на примерах результатов. Грубо говоря тому, что кот – это кот, а дерево – это дерево. В процессе обучения числовые значения весов в разных слоях нейронов меняются и, соответственно, меняется результат, выдаваемый нейросетью, её «мышление».

Обучение контролируется специалистами. Нейросети предлагают помеченные правильными ответами наборы данных. К примеру, сеть по распознаванию лиц получает тысячи изображений людей с пояснениями касательно пола, этнического происхождения, эмоциями, странами, возрастом и прочими признаками. Нейроны перенастраиваются, накапливая информацию, после чего сеть становится способна выдвигать предположения на основе изображений, которые ранее не обрабатывала.

Обучение делится на машинное и глубокое. В первом случае специалисты вручную выбирают наборы обработанных данных, которые подлежат анализу нейросетью. При глубоком обучении сеть получает необработанные данные, обучается независимо, то есть определяет наборы атрибутов самостоятельно. Чем больше обучающих циклов и объёмов данных пройдёт нейросеть, тем более квалифицированной она станет. В принципе, как и с людьми.

Сферы применения

Обыватели замечают показательные случаи применения нейросетей. Допустим, нейронка Яндекса записала музыкальный альбом, режиссёр снял короткометражку по сценарию за авторством нейросети, смоделированы портреты тех или иных персонажей/людей в определённом амплуа.

Также почти во всех современных смартфонах используется ИИ для сортировки и обработки фотографий, поиска и структуризации контента, работы голосовых помощников и т. д. Видеоадаптеры используют нейросети для построения трёхмерных сцен (Nvidia DLSS). ChatGPT 4 умеет поддерживать контекст беседы, делать прогнозы, писать стихи и всё такое. Поисковые системы тоже используют нейросети. Многие крупные и не очень компании выкатывают свои решения на основе машинного обучения. Изначально перспективное, а теперь ещё и модное направление. Также стоит отметить успехи ИИ в сфере айти. Всего за пару минут, получив ответы на несколько вопросов, нейросеть создает готовый сайт.

Подробнее читайте здесь: нейросети для создания сайта.

Нейронные сети в настоящий момент активно используются в большом количестве отраслей, вот несколько примеров:

• Финансовые прогнозы на основе анализа исторических данных;
• Маркетинг на основе обработки поведенческих данных людей в соцсетях;
• Создание сайтов;
• Контроль соответствия качества продукта требованиям к нему;
• Определение химического состава соединений;
• Медицинская диагностика по изображениям.

В целом, существует несколько типов задач, которые нейросети способны успешно решать:

• Машинное зрение. Выражается в способности анализировать видео и картинки, распознавая на них те или иные объекты. Используется в беспилотных авто, при автоматической модерации контента, распознавании лиц и мимики, идентификации предметов.
• Распознавание речи. Анализ человеческой речи без привязки к акценту, языку, тону, высоте и прочим атрибутам. Используется всеми виртуальными помощниками (Alexa, Алиса, Siri, Google Assistant и т. д.). Помогает для преобразования речи в документацию в реальном времени, написанию субтитров к видео, автоматической классификации звонков в колл-центры и т. д.
• Обработка естественного языка. Нейросеть извлекает смысл из написанного. Помогает при обработке документов, анализе ключевых фраз в соцсетях и поисковых системах, в работе чат-ботов и других сферах.
• Сервисы рекомендаций. Отслеживание пользовательских действий с целью выдачи персонализированных рекомендаций по новым продуктам, услугам, контенту. Это подбор видео на YouTube и подобных площадках, музыки, рекламы товаров/услуг на основе поиска в Yandex и других системах.

Таким образом, многое из того, чем вы пользуетесь, задействует нейросети.

Выводы

Нейросети – обучаемые математические модели, способные принимать обоснованные решения при минимальном участии человека. Это направление уже активно используется во многих сферах. Чем больше итераций обучения прошла сеть, тем интереснее, эффективнее она будет решать поставленные задачи. Сеть без обучения – это хаос из произвольных ответов, поскольку значения весов у «новорожденной» сети распределяются случайным образом. Грубо говоря, она безумна.

Искусственные нейронные сети не стоит приравнивать к модели работы человеческого мозга. Самые мощные из них не дотягивают до количества нейронов нашего мозга, таких вычислительных мощностей пока что не существует. Преимущество сетей в том, что они ничего не могут забыть и всегда выдают взвешенный результат, если, конечно, хорошо обучены.