- Что такое нейросеть
- Как работают нейросети?
- Функции нейросетей
- Какие задачи можно решить с помощью нейросетей
- Лучшие нейросети для любых целей
- Как обучаются нейросети
- Типы нейронных сетей
- Может ли нейросеть заменить человека?
Представьте себе технологию, которая думает, учится и адаптируется подобно человеческому мозгу, обнаруживает закономерности в данных и может их обрабатывать. Такой технологией является нейросеть, которая все глубже проникает в нашу повседневную жизнь.
В этой статье вы узнаете о главных функциях нейронных сетей, их структуре, типах, реальных приложениях и ключевых терминах, определяющих их работу.
Также вы можете проверить свою готовность к распознаванию нейросетей, несколько абзацев текста написаны именно ей. Сможете ли вы отличить текст написанный человеком от сгенерированного нейросетью?
Что такое нейросеть
Нейросеть – это набор алгоритмов, созданных по образцу человеческого мозга и предназначенных для распознавания закономерностей. Она состоит из взаимосвязанных узлов, или искусственных нейронов, организованных в слои. Нейронные сети предназначены для обработки и изучения сложных данных, распознавания закономерностей и принятия решений на основе полученных знаний.
Алгоритмы, называемые нейронными сетями, пытаются найти взаимосвязи в данных, имитируя работу человеческого мозга.
В 20-м веке американские ученые Уоррен Маккал и Уолтер Питтс первыми заметили схожие черты функционирования мозга и компьютера.
С этого времени нейрофизиология и кибернетика начали активно внедрять свои разработки. В математических моделях воспроизводятся принципы работы нервной системы, а на базе компьютерных алгоритмов формируются гипотезы о работе мозга.
Как работают нейросети?
Способность нейронных сетей «думать» произвела революцию в вычислительной технике, какой мы ее знаем. Нейросеть способна интерпретировать данные и учитывать контекст. Для эффективной работы нейронных сетей требуется выполнение четырех операций:
- Ассоциирование или обучение позволяет нейронным сетям «запоминать» шаблоны. Если компьютеру показать незнакомый паттерн, он будет ассоциировать его с ближайшим аналогом, имеющимся в его памяти;
- Классификация или организация данных и паттернов в заранее определенные классы;
- Кластеризация или определение уникального аспекта каждого экземпляра данных для его классификации даже при отсутствии какого-либо другого контекста;
- Прогнозирование и получение ожидаемых результатов на основе соответствующих входных данных, даже если весь контекст не был предоставлен заранее.
Для точного выполнения этих функций в режиме, близком к реальному времени, нейросетям требуется высокая пропускная способность. Это достигается за счет множества параллельно работающих процессоров, которые располагаются по уровням.
Процесс работы нейронной сети начинается с того, что на первый уровень поступают исходные данные. Это можно сравнить со зрительными нервами человека, получающими визуальные данные.
После этого каждый последующий уровень получает результаты от предыдущего. Так продолжается до тех пор, пока последний уровень не обработает информацию и не выдаст результат.
Каждый отдельный узел обработки содержит свою базу данных, включающую все его прошлые знания и правила, которые были запрограммированы изначально или выработаны со временем. Все эти узлы и уровни очень тесно взаимосвязаны.
Если для людей обучение и усвоение навыков кодируется в виде слабых электрических импульсов в нервной ткани, то нейросеть хранит информацию в виде числовых значений.
Функции нейросетей
Нейросети, составляющие основу искусственного интеллекта, кардинально изменили подход к решению широкого круга задач. Чтобы лучше понять возможности применения нейросетей, мы можем разделить их на три категории:
Классификация
НС для классификации ориентированы на категоризацию или сортировку заданных данных по заранее определенным классам или категориям. Они справляются с такими задачами, как идентификация жанра текста или определение кредитоспособности человека на основе его банковского профиля. Например, классификационная сеть может быть обучена различать спам и не спам в электронной почте или определять, кто изображен на картинке – кошка или собака.
Прогнозирование
Нейросети прогнозирования предназначены для обоснованных прогнозов или оценок на основе имеющихся данных. Эти сети не просто классифицируют данные по заранее определенным категориям, а делают выводы и предвидят будущие результаты. Например, прогнозирование будущих доходов человека на основе его текущих финансовых данных. Составление прогноза погоды на основе исторических погодных условий.
Распознавание
Распознающие НС идентифицируют конкретные объекты или закономерности в данных. Они используются в интеллектуальных камерах, фильтрах изображений, системах видеонаблюдения и т.д. Например, системы распознавания лиц в смартфонах используют эти сети для разблокировки устройства. Автономные автомобили – для распознавания пешеходов, дорожных знаков и препятствий.
Нейросеть Midjourney может генерировать рисунки на основе текстового описания. При этом она выполняет как распознавание, идентифицируя объекты, описанные в тексте, так и предсказание, переводя эти описания в визуальные объекты. Это подчеркивает гибкость и адаптивность нейронных сетей при решении сложных задач.
Какие задачи можно решить с помощью нейросетей
Нейронные сети находят широкое применение во многих областях, в частности, для решения задач, требующих большого объема данных:
- Медицинская диагностика на основе классификации медицинских изображений;
- Маркетинговые исследования с помощью анализа поведенческих данных;
- Финансовые прогнозы, например определение курса валют, путем обработки исторических данных;
- Автоматизация и оптимизация задач;
- Генерация контента, видеороликов, текстов, фото;
- Распознавание лиц и предметов;
- Прогнозирование электрической нагрузки и спроса на электроэнергию;
- Контроль технологических процессов и качества;
- Выявление мошенничества;
- Прогнозирование продаж, обработка запросов клиентов, управление запасами.
Список возможностей применения нейросетей можно продолжать бесконечно, с каждым годом алгоритмы развиваются все быстрее, и возможности НС стремительно расширяются.
Нейросети способны быстро анализировать большие массивы информации и быстро выдавать нужный результат, что делает их актуальными для использования не только для сложных бизнес задач и исследований, но и для нашей повседневной жизни.
Лучшие нейросети для любых целей
Теорию разобрали, теперь можно приступить к тестированию и самостоятельному использованию нейросетей.
Midjourney: Данная нейросеть распознает написанный текст и создает изображение по указанным характеристикам. При вводе запроса помните, что разговариваете с нейросетью. Суть должна отражаться в деталях запроса. Не пишите «Красивый дом будущего в Москве в 2200 году», пишите конкретнее, например «Красная площадь в Москве в 2200 году».
DeOldify: Помните времена черно-белой фотографии? DeOldify поможет оживить эти воспоминания, добавив цвета к старым фотографиям.
Remove.bg: Попрощайтесь с утомительным ручным удалением фона. Remove.bg автоматизирует этот процесс, используя нейронные сети для точного отделения объекта от фона на любом изображении.
Looka: Вам нужен логотип для вашего бренда или бизнеса? Looka поможет вам в этом. Эта нейросеть генерирует креативные и профессиональные логотипы в соответствии с вашими пожеланиями, превращая разработку логотипа в легкую задачу для предпринимателей и компаний.
ChatGPT: Если у вас есть вопрос, у ChatGPT есть ответ. Нейросеть представляет собой продвинутый разговорный ИИ, способный вести подробные дискуссии на самые разные темы. Если вы ищете информацию, рекомендации или просто друга по общению, ChatGPT всегда к вашим услугам.
InPainting: Ретушь фотографий стала намного проще благодаря InPainting. Сеть ретуширует фотографии, легко устраняя недостатки и повышая общее качество изображений.
Jasper: Создатели контента, эта нейросеть как раз для вас. Jasper – это писатель с искусственным интеллектом, создающий тексты для рекламы и блогов. Он позволяет экономить время и силы, создавая качественный контент.
CaptionBot: Для тех, кто нуждается в творческом подходе, CaptionBot предлагает подписи к изображениям. Эта нейронная сеть может генерировать описательный и увлекательный текст для сопровождения фотографий.
Приведенные примеры иллюстрируют огромный потенциал нейронных сетей в решении широкого спектра задач – от обработки изображений и видео до создания текстов и аналитики данных.
Как обучаются нейросети
Нейронная сеть не умеет делать ничего полезного, пока ее не научат. Обучение начинается с чистого листа со случайными настройками, называемыми «весами». Обучение нейронной сети можно проводить двумя способами: вручную или автоматически. Сети предоставляется различная информация для анализа, она запоминает ее и пытается найти правильные ответы.
Чтобы нейронка хорошо обучалась, ей нужно много практики, точно так же, как человеку нужно долго играть на музыкальном инструменте, чтобы добиться мастерства. Если обучения и практики мало, то результат получается некачественным.
Обучение проводится в течение многих сетов, называемых итерациями, а полные сеты называются эпохами. Чем больше эпох, тем лучше нейронная сеть справляется со своей задачей. Это все равно, что разучивать пьесу на фортепиано снова и снова, чтобы научиться лучше ее играть.
Как только нейронная сеть будет должным образом обучена, она сможет самостоятельно решать новые задачи. Вы можете дать ей новую информацию, и она будет использовать навыки, полученные во время обучения, чтобы дать вам ответы.
Типы нейронных сетей
Нейронные сети классифицируются по нескольким признакам, включая их глубину, количество скрытых слоев и возможности ввода-вывода каждого узла.
Сверточные нейронные сети
Сверточные нейронные сети представляют собой разновидность многослойного перцептрона и включают один или несколько слоев. Эти слои могут быть как объединенными, так и полностью связанными.
Эта модель НС использует принципы линейной алгебры, в частности умножение матриц, для обнаружения и обработки паттернов на изображениях. Сверточные слои в этой модели могут создавать карты признаков, которые фиксируют определенный участок визуального сигнала. Затем этот участок разбивается на части и анализируется для получения результатов. Сверточные нейронные сети полезны для распознавания изображений на основе ИИ.
Этот тип нейронных сетей обычно используется в таких сложных задачах, как:
- распознавание лиц и предметов;
- обработка естественного языка (NLP);
- оптическое распознавание символов (OCR);
- классификация изображений.
Деконволюционные нейросети
Деконволюционные сети используют те же типы фильтров, что и сверточные нейросети, но используют их по-разному. Они стремятся дополнить признаки или сингалы, которые ранее могли не считаться важными для задачи сверточной нейронной сети.
Деконволюционные нейросети применяются для:
- создания художественных изображений;
- повышения качества изображения;
- восстановления отсутствующих частей изображений.
Рекуррентные нейронные сети
Эта сложная нейросетевая модель работает за счет сохранения выходных данных, генерируемых ее узлами, и возвращения их в алгоритм. Этот процесс позволяет рекуррентным нейронным сетям повысить свои предсказательные возможности.
В этой модели нейронной сети каждый узел ведет себя как ячейка памяти. Эти ячейки работают для обеспечения интеллектуальных вычислений и реализации, обрабатывая полученные данные. Однако отличительной особенностью этой модели является ее способность запоминать и повторно использовать все обработанные данные.
Рекуррентные НС способны «самообучаться» на своих ошибках. Если был сделан неверный прогноз, система учится на обратной связи и стремится сделать правильный прогноз, пропуская данные через алгоритм во второй раз.
Рекуррентные нейронные сети используются для преобразования текста в речь, а также для прогнозирования продаж и фондового рынка.
Нейронные сети с прямой передачей данных
Этот простой вариант нейронной сети пропускает данные в одном направлении через различные узлы обработки, пока данные не достигнут выходного узла.
Нейросети с прямой передачей данных предназначены для обработки больших объемов «зашумленных» данных и создания «чистых» выходных данных. Этот тип нейронных сетей также известен как модель многослойных перцептронов (MLP).
Архитектура нейронной сети с прямолинейным движением включает входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Несмотря на альтернативное название, в этих моделях используются не перцептроны, а сигмоидальные нейроны, что позволяет решать нелинейные задачи реального мира.
Нейронные сети с прямой передачей данных являются основой для распознавания лиц, обработки естественного языка, компьютерного зрения и других нейросетевых моделей.
Модульные нейронные сети
Модульные нейросети представляют собой ряд независимых нейронных сетей, работа которых контролируется посредником. Каждая независимая сеть представляет собой «модуль», который использует отдельные входные сигналы для выполнения определенной части общей задачи сети.
В процессе вычислений модули не общаются между собой и не вмешиваются в процессы друг друга. Это делает выполнение объемных и сложных вычислительных процессов более эффективным и быстрым.
Может ли нейросеть заменить человека?
Развитие и распространение искусственного интеллекта, в частности нейронных сетей, вызвало различные дискуссии и опасения как среди специалистов, так и среди широкой общественности.
Одни опасаются, что искусственный интеллект в конечном итоге приведет к порабощению человечества, другие придерживаются более приземленного подхода, рассматривая нейросети как потенциальных конкурентов человека на рынке труда.
Идея полной замены человека нейросетями маловероятна. Хотя нейронные сети и роботы-помощники обладают огромным потенциалом, им не хватает тех тонких качеств, которые делают человека уникальным, таких как креативность, эмпатия и сложные моральные суждения.
Вместо того чтобы рассматривать нейронные сети как противников, мы должны воспринимать их как инструменты, способные расширить наши возможности, повысить эффективность и предложить инновационные решения сложных проблем. Сотрудничая с ИИ и используя нейросети, мы сможем применять их потенциал для развития общества и эффективного решения задач.
Курсы по работе с нейросетями предлагают множество онлайн-университетов, работодатели активно внедряют их для производственных задач и ищут специалистов, которые уже освоили технологии искусственного интеллекта.