Слово «нейросети» может стать одним из наиболее распространенных терминов в этом году. Вероятно, вы уже слышали его на новостных порталах или видели на YouTube-каналах. Возможно, вы даже удивлялись способностям нейросетей, видя сотни созданных ими изображений. Недавно вы, возможно, заметили, как многие из ваших друзей обновили свои аватары в социальных сетях, следуя модному тренду и загрузив все свои селфи в новую популярную нейросеть.
Однако что такое нейросеть, объясненное простыми словами? Когда и кем она была изобретена? Как она работает и какие у нее способности? Для чего нужны нейросети? И, самое главное, какие полезные функции и возможности они предоставляют, помимо создания ярких изображений? Мы разберем все эти вопросы и расскажем вам об этом.
Что такое нейросеть простым языком
Нейронные сети представляют собой разновидность машинного обучения, в которой компьютерная программа оперирует, имитируя принципы работы человеческого мозга. Она использует искусственные нейронные связи вместо биологических нейронов, что делает ее аналогом миниатюрного мозга.
Такие нейросети обладают способностью обучения и могут быть даже самообучаемыми. Обучение может происходить как на основе заранее заданных алгоритмов и инструкций от человека, так и на основе анализа предшествующего опыта и данных, что позволяет им совершенствоваться, подобно тому как мы, люди, учимся в детстве: сначала получая помощь и направление от родителей, а затем самостоятельно анализируя и делая выводы, разрабатывая свои решения.
Хотя такие технологии могут вызывать определенную тревогу, важно отметить, что они все еще находятся на довольно далеком этапе развития и не обладают способностью самопрограммирования или создания собственных копий. Они представляют собой разные программы, несвязанные между собой, и далеки от сценария в кино, где искусственный интеллект выходит из-под контроля и захватывает мир.
Зачем нам нужны нейросети
Основные концепции функционирования нейронных сетей были выработаны американскими нейролингвистами и нейрофизиологами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом в 1943 году. Они были ведущими фигурами в кибернетике и впервые высказали идею о том, что человеческий мозг можно сравнить с компьютером.
В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую модель нейронной сети, хотя это название кажется слишком громким для первой математической модели, имитирующей способность человеческого мозга обрабатывать информацию.
На протяжении более чем 50 лет математические модели нейронных сетей постепенно усложнялись и совершенствовались, но только с начала 2007 года большие объемы данных дали возможность внедрить нейронные сети в сферу машинного обучения.
Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их наиболее часто используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сравнения, классификации и распознавания образов в различных областях научных и социально-экономических исследований. Они применяются в управлении предприятиями, анализе изображений, прогнозировании международных конфликтов и поиске признаков жизни на других планетах.
По какому принципу работают нейросети
Современные нейронные сети функционируют на основе нескольких фундаментальных принципов. Если представить их в простых терминах, то можно описать это следующим образом:
- В начале работы с нейронной сетью загружается определенное количество данных, которые необходимы для проведения опыта или исследования.
- Информация передается через искусственные синапсы от искусственного нейрона к нейрону, а затем от одного слоя к другому. Каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов для приема данных.
- Каждый нейрон выполняет вычисления, суммируя данные, которые он получает, умножая их на весовые коэффициенты, присвоенные каждому искусственному синапсу.
- Полученные результаты формируют выходные сигналы, которые передаются далее через нейроны до достижения конечного выхода.
Если это все еще звучит сложно, давайте попробуем упростить. Нейросеть можно представить как специально созданную математическую модель, которой вы передаете массив данных, такие как научные работы, литературные произведения или коллекции изображений.
Например, если загрузить в нейросеть собрание произведений мировых классиков, она может создать свой собственный текст в стиле Шекспира (при условии максимальной упрощенной интерпретации). То же самое можно сделать и с изображениями: загрузите базу изображений разных художников и получите новое изображение, созданное на основе этой информации.
Нейросети также способны обнаруживать закономерности и совпадения в больших базах данных. Например, они могут помочь в поиске преступников или предсказывать будущие события на основе ранее собранных данных.
Виды нейронных сетей
Все виды нейронных сетей можно подразделить на несколько категорий: однослойные, многослойные, с прямым распространением и рекуррентные.
Однослойные сети немедленно выдают результат после ввода определенного объема данных. Многослойные сети, напротив, проводят входные данные через несколько промежуточных слоев, и их работа напоминает функционирование биологической нейронной сети. Выходная информация формируется после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ данных.
Сети с прямым распространением чаще всего применяются для задач, таких как распознавание образов, классификация и кластеризация данных. Они двигаются только в одном направлении и не имеют способности пересылать информацию обратно. Вы вводите данные и получаете ответ.
Рекуррентные сети пересылают информацию туда и обратно, пока не получат окончательный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, чтобы обновлять и сохранять информацию. Такие сети чаще всего используются для задач прогнозирования.
Кроме того, каждый тип нейросети можно классифицировать по нескольким дополнительным характеристикам. Существуют однородные и гибридные сети, в зависимости от типов нейронов, а также обучаемые и самообучающиеся сети, в зависимости от методов обучения. Есть также аналоговые, двоичные и образные сети, в зависимости от типа входных сигналов. Фактически существует еще больше классификаций, но это уже предмет для другой обширной статьи.
Задачи и сферы применения нейросетей
Помимо задач, которые были рассмотрены выше, нейросети также решают и ряд других задач, о которых вы, возможно, и не подозревали.
В современных флагманских смартфонах часто встречается нейронный чип, который способствует анализу и классификации различных входных данных. Камеры на мобильных устройствах теперь способны автоматически настраивать параметры и применять фильтры в зависимости от снимаемых объектов, будь то еда, природа или архитектурные сооружения. Даже поиск по картинкам, словам или названиям объектов может использовать нейросети. Например, в iOS можно легко найти все фотографии кошек в галерее, просто введя запрос «кошка». Или же распознать и скопировать текст с фотографии на смартфонах Google Pixel.
Научный прогресс достиг таких высот, что сейчас существуют чат-боты, созданные на основе нейронных сетей, которые способны имитировать общение с людьми, в том числе и с теми, кто ушел из жизни. Они формируют свои ответы на основе анализа предыдущих переписок, записей или дневников, загруженных в нейросеть.
Кроме того, нейросети активно применяются в финансовом секторе, помогая принимать решения о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые ассистенты, такие как «Алиса» от «Яндекса» или Siri от Apple, используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов. С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром.
Преимущества и недостатки нейросетей
Очевидно, что разработка нейронных сетей направлена на приношение максимальной пользы человечеству. Главным преимуществом нейросетей перед другими сложными математическими моделями является их способность распознавать более сложные и глубокие закономерности, что позволяет решать разнообразные задачи.
При правильной настройке нейронные сети способны выдавать очень точные результаты, однако они могут быть и неточными, порой предоставляя результаты, которые либо слишком приблизительны, либо далеки от желаемых. Следовательно, полагаться исключительно на выводы нейросетей не всегда целесообразно, но их можно эффективно использовать в качестве дополнительного инструмента при решении конкретных задач.
Хотя нейросети могут быть определенным видом искусственного интеллекта, хоть и находятся на ранней стадии развития, до полноценного искусственного интеллекта им еще далеко. Это объясняется тем, что вычислительные возможности человеческого мозга сложно воссоздать, учитывая, что в человеческом мозге содержится 86 миллиардов биологических нейронов, в то время как в самых современных нейронных сетях их количество не превышает 10 миллиардов. Несмотря на сложные математические модели, используемые в нейросетях, они все еще далеки от того, чтобы сравниться с человеческим мозгом.
Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей
В онлайне существует множество нейронных сетей, некоторые из которых представляют интерес и полезность для обычных пользователей. Возможно, вы уже слышали о таких сетях, как Midjourney, DALL-E 2 или Stable Diffusion, которые способны создавать удивительные изображения, которые активно распространяются в сети.
Вероятно, ваши друзья также уже скачали на свои смартфоны приложение Lensa, которое превращает обычные селфи в яркие и удивительные аватарки.
Вы также, возможно, встречались с технологией DeepFake, которая заключается в замене лица одной личности на лицо другой. На платформе YouTube можно найти множество примеров подобных видеороликов:
Нейросеть InPainting, созданная компанией Nvidia, обладает способностью проводить ретушь фотографий, придавая им более привлекательный вид. А громкий проект ChatGPT от OpenAI позволяет задавать боту широкий спектр вопросов и получать от него развернутые ответы. В будущем эта инновационная технология может иметь потенциал заменить собой существующие поисковые системы или значительно улучшить их пользовательский опыт, делая их более дружелюбными и информативными для пользователей.
Что в итоге
Итак, теперь у вас есть представление о том, для чего используются нейросети и какую роль они играют. Как вы, возможно, уже заметили, нейросети становятся все более присутствующими в нашем цифровом мире, способствуя достижению впечатляющих результатов и решению задач, которые ранее требовали участия сотен или даже тысяч сотрудников.
Они способны обрабатывать огромные объемы знаний, имитировать стиль знаменитых художников и писателей, создавать удивительные сюрреалистические изображения и заменять актеров в кинофильмах на других.
Однако это только начало. Развитие нейросетей открывает перед нами множество возможностей, и вопрос о создании полноценного искусственного интеллекта и оцифровке человеческого мозга остается открытым. О таком будущем можно только мечтать и фантазировать на данный момент.
