Нейронные Сети: Насколько Они Полезны Для Человечества

Десятилетия учёные ломали голову над тем, как сделать вычислительные системы достаточно умными, чтобы освободить человека от трудоёмкой работы и передать её машинам. Общий принцип работы нейросети описан формулами и математикой, но никто не знает, как именно она «думает» и приходит к выводам. Поэтому говорят, что она действует по принципу «чёрного ящика». Польза, которую приносит искусственный интеллект, очевидна. С помощью нейросетей многие монотонные трудозатратные процессы заметно упростились. Но их активное применение чревато некоторыми негативными моментами.

Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Благодаря такой структуре, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти. Особенность глубоких нейронных сетей заключается в том, что все нейроны соединены друг с другом, но каждая такая связь имеет собственный вес, определяющий ее значимость. Отдельные связи являются упреждающими, то есть данные перемещаются только в одном направлении, если значение веса такого соединения ниже заданного. Нейронные сети, по сути, представляют собой имитацию человеческого мозга, используя принцип связи между нейронами.

Что Такое Нейросеть И Как Она Работает Объясняем Простыми Словами

Людей пугала мысль, какую власть могут получить «думающие машины», способные программировать сами себя. Писатели-фантасты (Айзек Азимов, Гарри Гаррисон) в своих произведениях размышляли, какое влияние нейросети окажут на общество, и не всегда их прогнозы были радужны. Но программисты продолжали мечтать о компьютере, который мог бы сам исправлять ошибки разработчиков. Однако первые успехи нейросетей привели к завышенным ожиданиям, которые они не смогли оправдать. В конце 1960-х правительство США, где проводились основные исследования нейросетей, резко урезало финансирование подобных разработок, посчитав их не оправдывающими себя. Пользователи управляют нейросетью с помощью чётко сформулированных запросов — промтов.

• В процессе прохождения через каждый слой нейросеть обучается путем настройки весов и параметров.
• Сегодня мы разберемся в устройстве нейросетей и узнаем, какие возможности они могут предоставить человеку.
• Если очень сильно упрощать, это человеческий мозг в миниатюре, только нейроны в нем искусственные и представляют собой вычислительные элементы, созданные по образу и подобию биологических нейронов.
• Пока что мы будем рассматривать примеры на самом базовом типе нейронных сетей — это сеть прямого распространения (далее СПР).
• Но программисты продолжали мечтать о компьютере, который мог бы сам исправлять ошибки разработчиков.

С 2021 года внимание пользователей соцсетей привлекает видео, как нейросеть бортового компьютера Теслы «видит» пустое кладбище полным прогуливающихся людей. Говорят, что нейросеть «галлюцинирует», когда вместе с правильными ответами чат-бот излагает пользователю выдуманные факты. Например, нейросеть может путать даты исторических событий или даже придумывать новые. Например, когда нейросеть учат распознавать рукописные символы, ей скармливают растровые шаблоны символов, написанных от руки.

Простыми Словами: Что Такое Нейронная Сеть?

Только если усвоенные людьми признаки кодируются в виде слабых электрических импульсов в нервной ткани, то нейросеть хранит их в виде числовых значений. OpenAI предлагает ChatGPT – чат-бота, с которым можно общаться в режиме реального времени. Он поможет составить заголовок и текст, а также ответит на почти любой конкретный вопрос. Возможно, в будущем он заменит привычные нам поисковые системы. Кроме того, существует множество интересных примеров применения нейросетей, таких как Midjourney, DALL-E и Stable, которые генерируют фантастические портреты и пейзажи по текстовым описаниям. Нейросети применяются не только для обучения, классификации информации и прогнозирования, но также их сфера применения очень широка.

Показав ей работы Айвазовского, Репина или Ван Гога, вы научите ее генерировать изображения в их стиле. Точно таким же образом нейросеть сможет найти закономерности в огромном массиве данных, на поиск которых обычный человек может потратить месяцы и годы. Она научится делать прогноз по имеющимся данным и исследованиям, ответит на сложные вопросы, правильно интерпретировав их, и сможет узнать человека, даже если его внешность слегка изменится.

Нейросети В Работе Дизайнера

И конечно, такое количество вариантов не под силу написать даже самой большой команде разработчиков. Набросок картинки поступает во вторую нейросеть, которая добавляет объектам более сложные детали — цвета, текстуру и освещение. Скажем, для фразы «стилистика фильма „Назад в будущее“» она может добавить доске неоновую подсветку в стиле ретрофутуризма. Слова в виде векторов передаются на следующий слой нейросети, которая создаёт на их основе набросок будущей картинки. Например, для набора чисел «енот» нейронка создаст пиксельный овал с чёрными полосами.

ИИ уже сейчас активно внедряется в различные аспекты транспортной отрасли. Нейросети c начала 2024 года управляют электромобилями Tesla. ИИ также используется для разработки более точных и персонализированных систем навигации, которые учитывают дорожные условия, заторы и предпочтения водителей. Помимо вождения, искусственный интеллект может сократить пробки. Например, проект Google под названием GreenLight использует ИИ и данные о движении из «Карт» для оптимизации работы светофоров.

Нейросеть — это программа, которая умеет обучаться на основе данных и примеров. То есть она не работает по готовым правилам и алгоритмам, а пишет их сама во время обучения. Если показать ей миллион фотографий https://deveducation.com/ котов, она научится узнавать их в любых условиях, позах и костюмах. На этом этапе модель проверяется на независимом наборе данных, который не использовался в процессе обучения (валидация).

Где Используются Нейросети

Результатом подобных манипуляций становятся фейки, способные нанести вред человеку. Представьте, в Сети появится фото влиятельного политика в неприглядном виде или видеоролик, на котором из его уст звучат скандальные высказывания. Нейросети выявляют взаимосвязь между различными параметрами, следовательно, способны на основании выявленных закономерностей масштабировать данные, приводя их в компактный вид. И, наоборот, могут восстанавливать данные в полном объеме, опираясь на сведения, полученные при анализе доступного фрагмента. Этот процесс называют автоассоциативной памятью, которая также позволяет нейросети выделять верный образ из поврежденных или зашумленных входных сигналов.

Государства всего мира будут уделять приоритетное внимание развитию искусственного интеллекта, и это будет похоже на космическую гонку. Наверняка у многих бывала ситуация, когда при звонке от какой-либо организации не сразу понимаешь, что с тобой разговаривает робот. Это тоже заслуга искусственного интеллекта, способного озвучивать текст разными голосами. Например, отечественный сервис Zvukogram предлагает множество звуковых моделей для озвучки.

Как мы уже отмечали, нейросети вдохновлены структурой биологического мозга. Мозг состоит из примерно 86 миллиардов нейронов — специализированных клеток, умеющих принимать, обрабатывать как работает нейросеть и передавать электрохимические сигналы. Нейроны соединяются между собой сложным образом через отростки-аксоны и образуют густую сеть из сотен триллионов связей-синапсов.

Нейросеть или заранее созданную математическую модель можно представить как пустой стакан. Вся «магия» начинается после того, как вы наполните этот стакан жидкостью — массивом данных. Это могут быть фотографии собак, о которых мы говорили раньше, научные работы или художественные произведения. И в зависимости от того, что вы в нее «нальете», то из нее в итоге и выльется.

Сбор Данных

Нейронные сети помогают диагностировать и лечить всевозможные заболевания, анализируют нашу активность и вкусы, подбирая подходящую музыку и видео, посты в социальных сетях и рекламу. Такой вид нейросетей отлично справляется с распознаванием, генерацией и обработкой изображений. Это происходит за счет сочетания в них двух алгоритмов — свертки и пулинга.

Озвучивать Текст

Например, в нашем случае определяющими будут связи между нейронами, которые распознают форму шляпки гриба и ее цвет. Но каким бы ни было будущее ИНС, ясно одно — они уже стали неотъемлемой частью технологического ландшафта XXI века. Понимание основ их работы, возможностей и ограничений становится столь необходимым для современного человека, как, скажем, компьютерная грамотность. Это важно понимать, чтобы не возлагать на ИНС неоправданные ожидания и в то же время не демонизировать их как потенциальную угрозу. Современные нейросети — не мыслящие сущности, а математические функции, реализованные на компьютерах. Они могут превосходить человека в решении отдельных задач, но в целом пока не приблизились к человеческому сознанию.

Программист настаивал, что его чат-бот LaMDA для диалоговых приложений действительно разумен. Google и многие ведущие учёные поспешили заявить, что LaMDA — просто сложный алгоритм, который научили говорить практически о чём угодно. Искусственный интеллект уже активно применяют в образовании, при найме сотрудников и в строительстве. Совсем скоро нейросети проникнут во все области человеческой жизни.

Нейросети не только изучают, классифицируют информацию и составляют прогнозы — сфера их применения намного шире. Иными словами — сфера применения нейросетей очень широка и расширяется с каждым днем. Принципы работы нейронных сетей нейролингвисты и нейрофизиологи, исследовавшие идею о том, что человеческий мозг — это своего рода компьютер, сформировали еще в 40-х годах прошлого века. Чуть позже американский ученый Фрэнк Розенблатт разработал прародителя современных нейросетей — перцептрон, на основе которого был создан первый в мире нейрокомпьютер. Если в генерации изображений нейросети преуспели, то с видео все немного сложнее. Длительность ИИ-роликов, как правило, ограничена, а еще в них могут быть разного рода глюки.

Сама идея нейронных сетей не нова — первые концепции ИНС были предложены ещё в 1940-е годы такими пионерами кибернетики, как Уоррен Маккалок, Уолтер Питтс, Дональд Хебб. Они попытались математически смоделировать работу биологических нейронов — клеток мозга, которые получают, обрабатывают и передают электрические импульсы через разветвленную сеть связей. По принципу своей работы нейросети напоминают человеческий мозг. Как и в случае с ним, при ее обучении формируются нейронные связи, которые и позволяют нейросети работать максимально гибко, постоянно совершенствоваться и меняться. Собственно, именно поэтому многие далекие от IT пользователи ставят знак равенства между нейросетью и настоящим искусственным интеллектом. По-настоящему нейросети рванули вперёд с 2000-х годов, когда появилась подходящая для них техническая база.

Например, jpgRM удаляет элементы с изображений, при этом оставляя фон. Большой популярностью в 2022 году пользовалось приложение Lensa, созданное российскими разработчиками из Prisma Labs. Соцсети заполонили аватарки в разных стилях, которые были сгенерированы сервисом на основе одной фотографии пользователя. Как и в мозге, нейронные сети обучаются распознавать закономерности и шаблоны в данных, которые передаются им в процессе обучения.

ИИ позволяет взаимодействовать с рабочими, объектами на строительных площадках и оборудованием в режиме реального времени. Руководители могут получать оповещения о проблемах безопасности, производительности и ошибках на этапе строительства. Например, Autodesk Spacemaker, комплексное программное обеспечение на базе ИИ, помогает архитекторам оптимизировать планирование на ранней стадии. Инструмент анализирует разные данные — строительные нормы, климатические условия, уровень солнечной освещенности и многое другое. Нейросети помогут убрать лишнее с фотографии, изменить задний фон, поиграться со стилями, сделать картинку более детализированной и увеличить ее размер без потери качества.

В широком смысле искусственный интеллект — просто общий термин для любой системы, которая может решать задачи, требующие интеллекта человека. Так что нейронные сети — просто метод в искусственном интеллекте. Благодаря ему, входная информация изменяется, когда передается от одного нейрона к другому.

Нейросеть (англ. neural network) — математическая модель нейронной сети, которая имитирует работу человеческого мозга. Нейросети состоят из множества взаимосвязанных искусственных нейронов, способных обрабатывать большие массивы данных и находить в них сложные закономерности. Возможности нейросетей позволяют ИИ-помощникам понимать речь, генерировать связный текст, распознавать и создавать изображения. Нейронные сети — это математические модели, копирующие работу человеческого мозга, которые используются для обучения машин, анализа данных, распознавания образов и решения сложных задач. Они состоят из множества соединенных искусственных «нейронов», которые работают параллельно, образуя слои и выполняя различные виды обработки информации. Суть работы нейронных сетей — смоделировать способ решения задачи, присущий людям.

Для Чего Нужны Нейронные Сети?

Структура НС этого типа имеет больше сходства с биологической нейронной сетью. По времени создания это более поздняя разновидность, ранее все задачи решались при помощи однослойных сетей. Возможности многослойных НС намного шире, поскольку информация обрабатывается и распределяется на нескольких последовательных этапах. Ошибки разработчиков на этом этапе приводят к тому, что нейросеть неверно определит, к какому классу относится распознаваемый образ. Обучение считается успешным, если сеть безошибочно классифицирует ранее не известные ей предметы.

С каждым днем сфера применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат. Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно.