Чем полезны нейросети

Нейросеть — аналог мозга?

В нескольких абзацах расскажем, что это такое, как работает и чего ждать. Сразу скажем – на научную точность не претендуем, потому что тему в трех словах не опишешь, зато оставим в конце несколько ссылок на интересные примеры использования нейронных сетей, которые могут пригодиться и вам.

Однако некоторые эксперты считают, что ученики могут переоценивать искусственный интеллект, перекладывать на него ответственность за ключевые решения в своей жизни, что само по себе исключает элемент развития человека. Вместе с тем нейросеть не способна принять во внимание уровень мотивации и психологические потребности человека. Впрочем, прежде чем согласиться или не согласиться с экспертами, давай вспомним, что же такое вообще нейросеть.

В основе искусственной нейронной сети лежит устройство нервной ткани человека. Она состоит из нервных клеток, связанных между собой длинными отростками. В клетках происходят нервные импульсы, они передаются по отросткам в другие клетки. Таким образом нервная ткань обрабатывает или генерирует информацию. Сами импульсы очень сложно расшифровать: это не понятные человеку данные, а набор слабых электрических токов, которые нейроны воспринимают как информацию.

Принцип действия нейросети не похож на классическую программу. Такой сети не дают четкого алгоритма: ее обучают, чтобы она могла самостоятельно выполнять ту или иную задачу. В результате деятельность программы становится менее предсказуемой, но более вариативной и даже творческой.

Но по какой логике пересчитываются веса, понять можно. В ходе обучения нейросеть анализирует данные, а потом ей дают правильный ответ. Этот ответ для нее — числовое значение. Поэтому она подгоняет веса так, чтобы в своей работе сеть приближалась к эталонному значению. Мы подробнее расскажем об этом процессе ниже, когда поговорим про обучение.

На самом деле практики с применением программных алгоритмов уже используются в профориентации. Этим летом в Минпросвещения России сообщили, что в рамках реализации цифровой образовательной среды у школьников-добровольцев появится цифровое портфолио, которое будет собирать и анализировать нейросеть. Сервис упростит процесс поступления в вузы и поможет с выбором дальнейшей образовательной траектории.

Классификация Такие нейросети берут заданные данные и классифицируют их. Например, могут догадаться, к какому жанру относится текст, или оценить платежеспособность человека по его банковскому профилю Предсказание Эти сети делают какие-то выводы на основе заданной информации. Сюда можно отнести как предсказание будущих доходов по текущим данным, так и «дорисовывание» картинки Распознавание Часто применяемая задача — распознавать те или иные объекты. Такие нейросети используются в умных камерах, при наложении фотофильтров, в камерах видеонаблюдения и других подобных программах и устройствах.

Чаще всего, для этого нужно «прогнать» её работу на десятках миллионов наборов входных данных, указывая ей верные и убирая неверные варианты. Она учитывает это и, когда снова принимается за работу, обрабатывает полученную информацию в зависимости от новых вводных алгоритмов. И так до достижения нужного результата.

Как устроена нейросеть

Нейросеть повторяет этот же принцип, но программно. Нейроны — это программные объекты, внутри которых хранится какая-то формула. Они соединены синапсами — связями, у которых есть веса: некоторые числовые значения. Веса отражают накопленную нейросетью информацию, но сами по себе, в отрыве от сети, не несут информационной ценности.

Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. О примерах мы поговорим чуть позже, а пока же узнаем…

Некоторые ученые полагают, что развитие нейросетей несет большие риски для цивилизации. ИИ уже заменяет десятки тысяч сотрудников, например, в той же банковской сфере. Например, в 2018 один из крупнейших банков России уволил 14 тысяч сотрудников, которых заменила «Интеллектуальная система управления» на основе нейросети. Вместо людей рутинные операции теперь выполняет обучаемый искусственный интеллект. А кое-кто из экспертов даже опасается «восстания машин» – когда искусственный разум осознает себя и начнет войну против своих создателей.

В последние годы с развитием нейронных сетей их стали использовать в том числе в SMM. Уже сейчас есть блоги, где изображения и другой контент частично генерируются нейросетями. Применяют их и в развлекательных целях: различные сервисы «перерисовывают» лица людей, делают из них картины, персонажей мультфильмов, вставляют лица в отрывки из кино. Все это возможно благодаря машинному обучению и нейросетям.

Ну а последние несколько месяцев и вовсе принесли нейронным сетям и их создателям небывалую славу: выстрелило приложение FaceApp, показывающее, как вы будете выглядеть через энное количество лет. Наверное, пока мы пишем эту статью, кто-то изобрел нейросеть, которая напишет эту статью за меня… Но на самом деле, развлечения – это не предел использования нейронных сетей. Куда важнее то, чему они могут научиться и чему научить нас.

Нейронная сеть воспроизводит психические процессы, например речь, распознавание образов, творческий выбор, мышление. Те области, которые еще вчера мыслились нами как возможности исключительно человеческого разума, становятся доступными искусственному интеллекту. Другое преимущество нейросетей— возможность обучаться. Нейронные сети апгрейдятся на основе поступающих данных о мире людей, опыта и ошибок. И, надо сказать, они постепенно эволюционируют.

Интересно то, что конкретные признаки, нужные для узнавания, неизвестны. Мы не можем точно сказать, почему понимаем, что кот — это кот, даже если он нарисован в необычном стиле и не похож на настоящего. У нейросетей так же. Разработчики до конца не знают, какие именно признаки «запомнила» нейросеть, — поэтому даже работающий и протестированный программный продукт может выдавать ошибки. Например, воспринимать человека с ободком в виде кошачьих ушек как кота.

Перцептроны — Это классические нейронные сети, изначально однослойные, позже многослойные. Сейчас используются в основном для вычислений. Сверточные нейронные сети — Это многослойные сети, которые состоят из чередующихся сверточных и субдискретизирующих слоев и предназначены специально для работы с изображениями. Рекуррентные нейронные сети Их особенность в возможности последовательно обрабатывать цепочки данных и «запоминать» предыдущую информацию. Поэтому их применяют для работы с изменяющимися сведениями или длинными цепочками данных, например рукописными текстами. Генеративные нейронные сети Предназначены для создания контента. Иногда используются генеративно-состязательные нейросети — связка из двух сетей, где одна создает контент, а другая оценивает его качество.

Потому что мощности стали позволят разрабатывать нейросети даже небольшим компаниям. А главное — появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. По сути, создав один раз нейросеть, которая что-то делает с фотографиями (различает лицо, например), вы потом сможете использовать этот алгоритм и на других подобных проектах.

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему, нейроны способны выполнять очень сложные задачи по сбору информации, ее анализу и созданию новой. Вот вам хорошо иллюстрирующий этот принцип работы пример:

Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, исполнительные механизмы которого снабжены множеством видеокамер. Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории. Каждый снимок сам по себе ничего не значит. Но используя нейросеть, сравнивая полученные результаты с теми, что есть в его программе, комбайн анализирует — не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой.

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: они умеют не только развлекать, но и лечить, учить и работать. Попробуем на простых примерах, рассказать, что это такое, и как нейросети, обучаясь сами, обучают и нас

На самом деле все не так страшно. Главная слабость нейросетей в том, что каждая из них заточена ее создателем под определенную задачу. Если натренировать сеть на сортировать фотографии с котиками и собачками, а потом предложить ей задачу «отличить листья клена от листьев березы, программа не сможет ее решить, будь в ней хоть миллиард нейронов. Чтобы появились по-настоящему «осознанные» компьютеры, надо придумать новый алгоритм, объединяющий уже не нейроны, а целые сети нейронных систем, каждая из которых будет отвечать за одну задачу. Но даже тогда до человеческого мозга компьютерам будет далеко.