5
Виолетта Малышко
Что такое нейронные сети и почему все говорят, что за ними будущее
Нейросети — одна из самых популярных технологий искусственного интеллекта, работающая с данными не хуже, чем человеческий мозг. Современные нейронные сети способны решать разные задачи — от простой классификации информации до более сложных процессов вроде визуализации текстовых запросов, распознавания естественной речи или прогнозирования будущего. Эксперты Just AI рассказывают, что представляют собой нейросети сегодня, по каким принципам работают и почему становятся все более популярны в абсолютно разных областях.
Что такое нейросеть?
Нейросети у всех на слуху — сегодня о них не слышали разве что те, кто совсем не имеет доступа в Интернет. Более того, большинство из вас уже используют их в работе — генерируют картинки или текст по запросу. Активное использование таких сервисов не эквивалентно знанию принципов их работы — только единицы могут объяснить их устройство.
Нейронными сетями называют специальные программы, которые работают с информацией аналогично человеческому мозгу. Их функционал схож с процессами, которые ежесекундно происходят у нас в голове: вычислительные элементы обмениваются информацией между собой аналогично нейронам головного мозга.Они, как и мозг человека, способны работать с гигантскими объемами данных в короткие сроки.
Впервые идею о сходстве работы мозга и компьютера, которая лежит в основе этой технологии, высказали еще в 1943 году двое американских ученых— Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс. Их доводы для тех лет казались революционными — ведь даже такого привычного для нас понятия, как «искусственный интеллект», тогда не существовало. Поэтому от первых разговоров об ИИ до реального обучения математических моделей прошло много десятилетий, и только работа с большими данными начала эру нейронных сетей. Сейчас мы проживаем настоящий бум развития ИИ-технологий, которые уже давно используются не только для решения математических задач, но и проникают в совсем не технологические сферы — медицину, искусство, развлечения.
Принцип работы этой технологии заметно отличается от того, как функционируют компьютеры. Последние действуют строго в той области, которую написал для них человек, в то время как нейросеть сама выбирает способ решения вопроса на основе поступившей информации и прошлого опыта работы, в том числе допущенных ошибок. Что позволяет нейронным сетям одинаково успешно справляться с разными запросами? Постоянное обучение на уникальных задачах, и, как следствие, самостоятельное усовершенствование компьютерных алгоритмов работы. Благодаря способности дообучаться на новых входных данных, нейросеть умеет не просто распознавать и анализировать информацию в больших объемах, но и креативить — например, рисовать картины, создавать тексты или видео в разных стилях и формах, и даже общаться как человек. Быстрорастущие возможности ИИ-технологий сделали их незаменимым элементом многих систем и IT-продуктов: от простых чат-ботов до сложных и масштабных наукоемких решений.
Взгляд «под капот»: как устроена нейросеть
Про сходство работы нейронных сетей и мозга мы рассказали не просто так. Эта аналогия объясняет, какие процессы происходят «под капотом» сетей после того, как туда попадают данные.
Искусственная нейронная сеть повторяет строение нервной ткани человека. Наш головной мозг состоит из миллиардов нервных клеток, соединенных между собой специальными отростками в сложную нейросеть с многочисленными связями. Работая, клетки посылают друг другу нервные импульсы, которые транспортируются по отросткам, как по проводам. Нейросети повторяют эти процессы — только теперь действие происходит не в голове, а в программе. Искусственные нейроны аналогично нервным клеткам хранят в себе информацию и способны обрабатывать данные, преобразовывать их и отправлять дальше по синапсам — связям внутри виртуальной сети.
Каждая связь между искусственными нейронами (она же «синапс») имеет собственный вес, который определяет ее важность. Изменить вес синапса программа может только развиваясь: каждый раз при анализе данных и выдаче ответа она проверяет, насколько полученное решение стало правильным или близким к нему. Чем большим оказалось совпадение, тем выше станет вес такой связи. Этот процесс напоминает то, как мы обучаемся. Чем чаще тренируем нейронные связи, тем крепче они будут, а закрепленные за ними действия становятся нашими привычками или надежно усвоенными знаниями.
Сами нейронные сети представляют собой слоистую структуру, которая в разрезе визуально напоминает торт из множества слоев. Их общее количество определяет сложность структуры — чем проще и примитивнее сама система, тем меньше слоев содержит. Как правило, на каждом слое решается какая-то определенная задача, а каждый последующий получает в работу уже обработанные данные с предыдущего.
Базовая нейронная сеть состоит из трех слоев искусственных нейронов:
Входного — сюда поступает входящая информация в разной форме: от числовой до визуальной или звуковой. Нейроны входного слоя обрабатывают и анализируют поступившие данные, и после обработки передают их на следующий слой;
Скрытого — этот слой принято считать «сердцем» нейронной сети, ведь именно здесь происходит вся основная работа с данными. На скрытый слой они приходят из входного слоя или предыдущих скрытых слоев, если в нейросети их несколько. На каждом таком слое происходит дальнейший анализ информации предыдущего слоя, и далее — передача их на следующий слой;
Выходного — здесь выдается готовый результат обработки поступившей информации. Если вы загрузили фото и попросили определить, что на нем изображено, то на выходе получите ответ с названием распознанного объекта на картинке.
Нейронные сети: от простых к сложным
Существуют десятки типов нейросетей, которые отличаются архитектурой, особенностями работы и областью применения. Чаще всего встречаются нейронные сети трех основных видов:
Нейронные сети прямого назначения. Это прямолинейный вид нейросетей, в которых нет скрытых слоев, а передача данных происходит сразу от входного слоя к выходному. Такая особенность позволяет сразу начинать их обработку и быстро выдавать результат. Функционал сетей прямого назначения, как правило, ограничен несложными вычислениями, поэтому обычно они используются в комбинации с другими, более сложными типами;
Сверточные нейронные сети. Состоят из слоев пяти типов: входного, сверточного, объединяющего, подключенного и выходного. Каждый слой отвечает за распознавание отдельного фрагмента изображения, а на выходном слое вся аналитика по слоям соединяется в итоговое решение. Такие сети чаще всего используются для работы с визуалом;
Рекуррентные нейронные сети. Работают по принципу циклической передачи информации по всем слоям до тех пор, пока не будет получен точный результат. Главная особенность рекуррентных нейросетей — возможность последовательно обрабатывать поступившие фрагменты информации и запоминать то, что уже было обработано на более ранних слоях. Они применяются для генерации текстовых материалов, распознавания изображений, речи и так далее;
Генеративные нейронные сети. Как можно понять из названия, главная задача этого подтипа — создание контента. Благодаря этому навыку данный тип нейросетей сегодня наиболее популярен: наверняка вы слышали или даже пользовались таким генератором картинок, как Midjourney, или пробовали создать текст с помощью ChatGPT.
Нейросеть в действии: какие задачи ей «по плечу»
Нейронные сети способны решать широкий пул запросов. При этом далеко не всегда возможно четко разграничить их по типу задач — запросы могут быть комбинированными, то есть для их решения необходимо выполнить более одного действия. Однако в общем виде классификация задач, которые успешно решают нейросети, может быть следующей:
Распознавание. Виртуальная нейросеть умеет различать лица, объекты, изображения и текст, и поэтому используется как в реальных физических устройствах (камеры наблюдения), так и виртуальных сервисах, работающих по этому же принципу — например, Google Lens;
Классификация. Для выполнения такой задачи нейросети обрабатывают поступившие данные и делят их согласно заранее заданному признаку. Они могут классифицировать объекты по цветам или тексты — по жанрам, или среди тысяч клиентов банка выбрать самых надежных заемщиков, проанализировав кредитное «прошлое» каждого;
Предсказание и прогнозирование. Нейронные сети этой категории делают выводы на основе найденных закономерностей. Спрогнозировать может все что угодно — от подбора музыкального плейлиста на ваш вкус или дорисовывания картинки по имеющимся фрагментам до прогнозирования стоимости акций компаний, объема клиентского трафика или прогноза погоды на несколько дней вперед;
Обработка естественного языка. Функции перевода текста с одного языка на другой, а также анализ текста уже давно взяли на себя технологии искусственного интеллекта. Многие хотя бы раз пользовались популярным сервисом Google Translate — в основе его работы лежит нейронная сеть;
Создание рекомендаций. Нейронные сети умеют анализировать запросы и интересы клиентов, и на их основе выдавать новые рекомендации по товару или контенту, который заинтересует и приведет к покупке.
Нейросети VS Человеческий мозг
Устройство и принцип работы нейронных сетей очень схожи с тем, как «думает» наш головной мозг. Однако не стоит переживать, что они выиграют интеллект в битве за первенство и уже в ближайшем будущем заменят человека. Даже самые сложные и передовые из существующих сейчас ИИ-программ не содержат такого количества нейронов, как человеческий мозг, да и их «мощность» заметно меньше.
Нейросети действительно могут сегодня многое, и в ближайшие годы список их возможностей будет только расширяться. Однако автономным искусственным интеллектом им стать пока не под силу — как минимум потому, что создавать себя сами они пока не научились.