Нейронные сети

Что такое нейронная сеть?

Нейросеть — это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. А искусственный интеллект — технология, которая использует эти модели, чтобы решить задачу пользователя. Помимо нейросетей ИИ использует и другие инструменты: машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning) и другие.

Кроме того, каждый входной сигнал нейрона умножается на определенный вес. Веса определяют важность каждого входного сигнала и изменяются в процессе обучения сети на основе тренировочных данных, помогая сети делать более точные прогнозы или решения с течением времени. К выходному сигналу нейрона может применяться функция активации, чтобы определить, следует ли активировать нейрон. Функции активации вводят нелинейность, позволяя сети моделировать сложные закономерности.

Примечание: При такой модели обучение нейронной сети сводится к изменению коэффициенту весов, то есть связи между отдельными нейронами. Если вес положительный — сигнал в нейроне усиливается, нулевой — нейроны не влияют друг на друга, отрицательный — сигнал в принимающем нейроне погашается.

Подводя итог, можно сказать, что использование терминов «искусственный интеллект» и «нейросеть» вышло за рамки технических текстов и стало частью повседневного языка. Несмотря на то, что иногда они используются как синонимы, в мире технологий они выполняют разные роли. ИИ — это широкая область, целью которой является моделирование человеческого интеллекта в машинах, а нейронные сети — один из инструментов в рамках ИИ, успешно применяемых особенно для таких задач, как машинный перевод. Это взаимосвязанные, но в то же время отдельные части технологической головоломки, которые делают нашу жизнь немного проще и интереснее.

Примечание: Работа нейронной сети сравнима с действиями человека: сталкиваясь с незнакомым предметом, он узнает его свойства и делает выводы. Аналогичные процессы происходят в узлах нейросетей, когда решая определенную задачу, они используют полученный опыт для дальнейшего обучения.

Основное различие между ИИ и нейросетью заключается в их масштабах и целях применения. В то время как ИИ включает в себя широкий спектр технологий и методов, направленных на создание интеллектуальных систем, нейронные сети представляют собой особый подход в этом более широком контексте, ориентированный на обучение на основе данных и распознавание закономерностей.

Ранние подходы ИИ к машинному переводу, в том числе системы, основанные на правилах, опирались на обширные наборы лингвистических правил и словарей, имитируя человеческий перевод, применяя грамматические и синтаксические правила. Другой подход ИИ использовал статистические модели, основанные на больших двуязычных корпусах, чтобы делать обоснованные предположения о переводах путем выявления закономерностей и вероятностей. Системы, основанные на правилах, а также статистические методы подпадают под ИИ и используют разные стратегии для выполнения перевода с одного языка на другой.

Мы предлагаем готовые решения для работы с искусственным интеллектом, машинным обучением и нейронными сетями. Клиентам доступны платформа для совместной ML-разработки с ускорением до +1700 GPU Tesla v100 и A100 ML Space, инструменты для обработки языка ruGPT-3 & family и другие сервисы.

Компоненты ИИ

Сегодня сфера искусственного интеллекта переживает бурный рост. Развитие машинного обучения, нейронных сетей и больших данных позволяет создавать системы, способные решать задачи, которые раньше считались невозможными для ЭВМ. Со стороны это кажется магией. Но волшебству есть научное объяснение. Рассказываем простыми словами о сложном, отвечая на самые популярные вопросы о новых технологиях.

Их используют для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. Она имеет не три, а пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Это особенно важно в условиях изменения масштаба и угла наклона картинки. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.

Согласно исследованию Google, нейронный машинный перевод снижает количество ошибок перевода в среднем на 60 % по сравнению с традиционными статистическими методами. Lingvanex использует гибридный методы, сочетание статистического и нейронного подхода, для обеспечения контекстуально-ориентированных и естественных переводов.

К примеру, для того, чтобы распознать лицо на фотографии, нейросети сначала нужно обнаружить лицо на фотографии, затем — глаза и нос, потом идентифицировать другие детали лица, повернуть данные в соответствии с заданным алгоритмом, а затем обработать и выдать результат.

Перцептрон — самый фундаментальный и старый тип. Состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и практически сразу выдает результат. У классического варианта этой нейросети нет скрытых слоев, поэтому она может разделять данные только на две категории. Примером использования перцептрона может быть задача классификации почтовых отправлений на спам и не спам.

Представим, что вы решили воспользоваться чат-ботом для покупки билета на поезд. Вы оставляете запрос: ‘Мне нужен билет на поезд из Калининграда в Краков на завтра.’ Текст разбивается на токены (небольшие части), для каждого из которых определяются лексические и синтаксические особенности. После этого происходит семантический анализ и чат-бот выдает ответ, например: ‘Конечно! Давайте я помогу вам забронировать билет на поезд из Калининграда в Краков на завтра. Какие у вас предпочтения по времени отправления?’

Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN). Используют направленную последовательность связи между узлами. В RNN результат вычислений на каждом этапе используется в качестве исходных данных для следующего. Благодаря этому, рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать серии событий во времени или последовательности для получения результата вычислений.

Однако нейронные сети — это особая технология, широко используемая в системах нейронного машинного перевода. Эти системы обучаются на больших наборах данных двуязычного текста, изучая сложные закономерности и отношения между словами и фразами на разных языках. Нейронные сети представляют собой более продвинутый, управляемый данными подход в рамках ИИ, улавливающий нюансы лингвистических моделей для более точного перевода. Они обычно обеспечивают более высокую производительность и адаптируемость по сравнению с более ранними методами искусственного интеллекта, продолжая улучшаться за счет дополнительных обучающих данных. Подробнее про различные типы машинного перевода можно прочитать в нашей статье.

Что такое искусственный интеллект?

Представьте себе каждый узел нейросети как крошечный элемент, принимающий решения — нейрон. Нейроны объединяются в слои. Когда вы вводите данные (например, изображение), входной слой получает информацию, которая обрабатывается в скрытых слоях. Каждый слой извлекает различные характеристики объекта — края, формы, текстуры, цвет — и объединяет эту информацию для принятия решения, например, для распознавания лица. Выходной слой формирует окончательный результат работы.

Именно этот тип нейросетей помогает генерировать текст и переводить его. Их отличительная особенность — наличие памяти. Модель передает данные вперед и назад между слоями, так что процессы передачи и хранения данных цикличны. Поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает ей понять контекст входных данных и выдать осмысленный результат.

В сфере технологий и инноваций термины «искусственный интеллект» и «нейронные сети» часто используются как синонимы. Однако это не одно и то же. Чтобы прояснить ситуацию, мы рассмотрим эти термины через, в том числе и через призму машинного перевода, который подчеркнет их различия.

Ежегодно авторитетные издательства и лингвистические сервисы разных стран выбирают Слово года с целью выявления наиболее актуальных, значимых и популярных слов и выражений. В 2023 году таким словом по версии Collins стало «искусственный интеллект», а вот российский сервис «Грамота.ру» совместно с Институтом русского языка имени А. С. Пушкина назвал «нейросеть». Неудивительно, что именно эти термины стали знаковыми, ведь в последние время они всплывают в разговоре не только технических специалистов, но и обычных людей.

Нейронные сети прямого распространения (Feed forward neural networks, FFNN). Прямолинейный вид нейросетей, при котором соседние узлы слоя не связаны, а передача информации осуществляется напрямую от входного слоя к выходному. FFNN имеют малую функциональность, поэтому часто используются в комбинации с сетями других видов.

Под машинным обучением понимается любое обучение искусственного интеллекта за счет решения множества сходных задач. А глубокое обучение — передовая методология машинного. С помощью нее ИИ получает информацию из множества источников и анализирует ее без вмешательства человека.