Нейронные сети

Какое воздействие оказывают искусственный интеллект и нейросети на общество?

Главное отличие двух этих понятий заключается в том, что искусственный интеллект включает в себя разнообразные технологии, такие как анализ данных, распознавание речи, компьютерное зрение и автоматизацию задач, в то время, как нейронные сети представляют собой определенный вид искусственного интеллекта, который имитирует работу человеческого мозга для обработки информации и обучения на примерах.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

“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.” — считает компания Lingvanex.

Искусственный интеллект и нейросети: в чем же различие?

Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и выдает обратные данные, которые передаются на следующий уровень. Через процесс обучения нейронные сети регулируют силу связей между нейронами для выявления закономерностей в данных и создания прогнозов.

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.

Искусственный интеллект (ИИ) и нейронные сети представляют собой две инновационные технологии, которые в последнее время привлекли значительное внимание благодаря своему потенциалу для трансформации различных отраслей промышленности. ИИ описывает моделирование процессов человеческого мышления машинами, в то время как нейронные сети являются частью ИИ, которая имитирует функционирование человеческого мозга при обработке информации.

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.

Искусственный интеллект представляет собой область изучения и разработки компьютерных систем, способных выполнять разнообразные задачи, которые обычно требуют наличия человеческого интеллекта, такие как обработка визуальной информации, распознавание речи, принятие решений и перевод текста с одного языка на другой. Системы искусственного интеллекта предназначены для анализа данных, приспособления к новым входным данным и выполнения задач с минимальным участием человека.
Машинное обучение, как часть области искусственного интеллекта, позволяет компьютерам извлекать знания и делать прогнозы или принимать решения на основе данных без явного программирования.

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.

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.

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.

Виды нейронных сетей

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.

Быстрое развитие искусственного разума и нейросетей может привести к значительным изменениям в обществе. Хотя эти технологии предлагают много преимуществ, таких как увеличение эффективности, точности и новых возможностей, они также вызывают этические и социальные вопросы. Для обеспечения ответственной разработки и внедрения этих технологий необходимо решить проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, предвзятостью алгоритмов, изменением занятости и потенциальным незаконным использованием систем на основе искусственного разума.

Поэтому крайне важно осознанно использовать эти инструменты, учитывая их способности, границы и возможные последствия для общества. При грамотном подходе к применению искусственного интеллекта и нейронных сетей мы сможем стимулировать инновации и успешно решать сложные задачи, стоящие перед человечеством.