Нейросети: назначение и практические возможности

Специалисты по нейросетям

При обучении нейронной сети все ее «веса» изначально задаются случайными значениями. Обучающие данные подаются на нижний, или входной, слой. Затем они проходят через последующие слои, пока не достигают выходного. Во время обучения «веса» и пороговые значения постоянно корректируются до тех пор, пока данные обучения не будут постоянно давать одинаковые результаты.

Нейросети у всех на слуху — сегодня о них не слышали разве что те, кто совсем не имеет доступа в Интернет. Более того, большинство из вас уже используют их в работе — генерируют картинки или текст по запросу. Активное использование таких сервисов не эквивалентно знанию принципов их работы — только единицы могут объяснить их устройство.

Впервые идею о сходстве работы мозга и компьютера, которая лежит в основе этой технологии, высказали еще в 1943 году двое американских ученых— Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс. Их доводы для тех лет казались революционными — ведь даже такого привычного для нас понятия, как «искусственный интеллект», тогда не существовало. Поэтому от первых разговоров об ИИ до реального обучения математических моделей прошло много десятилетий, и только работа с большими данными начала эру нейронных сетей. Сейчас мы проживаем настоящий бум развития ИИ-технологий, которые уже давно используются не только для решения математических задач, но и проникают в совсем не технологические сферы — медицину, искусство, развлечения.

Нейронные сети способны решать широкий пул запросов. При этом далеко не всегда возможно четко разграничить их по типу задач — запросы могут быть комбинированными, то есть для их решения необходимо выполнить более одного действия. Однако в общем виде классификация задач, которые успешно решают нейросети, может быть следующей:

Современные высокотехнологичные нейросети, конечно же, совершают в миллиарды раз больше операций, чем наши нейроны «А», «Б» и «В» (при комбинировании несопоставимо большего количества слоев в структуре нейросети). Функционируют нейронки на базе алгоритмов, создаваемых лучшими учеными и программистами мира, которые являются экспертами в сфере искусственного интеллекта.

Сверточные нейронные сети. Состоят из слоев пяти типов: входного, сверточного, объединяющего, подключенного и выходного. Каждый слой отвечает за распознавание отдельного фрагмента изображения, а на выходном слое вся аналитика по слоям соединяется в итоговое решение. Такие сети чаще всего используются для работы с визуалом;

Специалист по нейросетям должен быть знаком с передовыми методами разработки программного обеспечения, особенно с теми, которые касаются проектирования системы, контроля версий, тестирования и анализа требований. Также ему потребуются знания в области Data Science, такие как моделирование данных, оценка алгоритмов и моделей прогнозирования. Наконец, для презентации работы нейросети потребуется пользоваться технологиями пользовательского интерфейса, использовать диаграммы или визуализации.

Эти «веса» помогают определить важность той или иной переменной во входных данных. При прохождении каждого слоя входные данные умножаются на их «веса», а затем суммируются. Если получившееся значение выше заданного порога, то нейрон активируется и передает данные на следующий уровень.

Взгляд «под капот»: как устроена нейросеть

Нейросетевые сервисы способны стать серьезным подспорьем для специалистов в областях, где отставание от актуальных трендов некритично. В будущем нейронки могут существенно подтянуться в области обучения анализу текущей обстановки. И если это произойдет, то варианты их практического применения в целях автоматизации человеческого труда значительно расширятся.

Рассмотренный нами выше пример трехнейронной сети — простейший вариант нейронки прямого распространения. Сигнал от первой «клетки», получившей запрос от пользователя, передается во вторую, которая передает пользователю ответ, не информируя об этом первую клетку.

На основе тех или иных исторических данных либо значимых фактов, рассматривая их в большом количестве перечней, нейросети учатся прогнозировать ход тех или иных событий (либо предоставлять рекомендации для лучшей подготовки к событиям). Это может быть прогнозирование погоды, роста или падения акций на рынке. Так же, как, например, рекомендации по выбору товара или услуги для потребителя (с учетом предыдущих его покупок или иных факторов, характеризующих его потребительское поведение).

Классификация. Для выполнения такой задачи нейросети обрабатывают поступившие данные и делят их согласно заранее заданному признаку. Они могут классифицировать объекты по цветам или тексты — по жанрам, или среди тысяч клиентов банка выбрать самых надежных заемщиков, проанализировав кредитное «прошлое» каждого;

Итак, нейросети уже не теоретическая наработка, а практически значимый в жизни современного человека инструмент. Постоянно притом совершенствуемый. Нейронки прежде всего призваны автоматизировать действия человека по написанию текста, созданию картинок и видео, управлению устройствами. В современном поколении возможности нейросетей в данной области объективно ограничены (что обусловлено прежде всего «догоняющими» принципами формирования баз данных нейронок).

Распознавание. Виртуальная нейросеть умеет различать лица, объекты, изображения и текст, и поэтому используется как в реальных физических устройствах (камеры наблюдения), так и виртуальных сервисах, работающих по этому же принципу — например, Google Lens;

Как работает нейросеть

Нейронные сети прямого назначения. Это прямолинейный вид нейросетей, в которых нет скрытых слоев, а передача данных происходит сразу от входного слоя к выходному. Такая особенность позволяет сразу начинать их обработку и быстро выдавать результат. Функционал сетей прямого назначения, как правило, ограничен несложными вычислениями, поэтому обычно они используются в комбинации с другими, более сложными типами;

Вариативность также свойственна и для речи в текстовом изложении. В память нейросетей закладываются огромные массивы лингвистических конструкций, на основе которых компьютер анализирует тексты, интерпретирует их, генерирует собственный контент. Еще варианты — переводит на другой язык, производит рерайт.

Аналитики International Data Corporation подсчитали, что мировой рынок решений в сфере искусственного интеллекта будет расти в среднем на 18,6% ежегодно в период с 2022 по 2026 год. По мнению авторов исследования McKinsey, именно прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения стали двумя наиболее значимыми технологическими тенденциями на рынке ИИ. В 2022 году компании, занимающиеся генеративным искусственным интеллектом, привлекли $1,37 млрд — это почти столько же, сколько за предыдущие пять лет.

Его суть — в наделении компьютера способностью детально распознавать изображения (видео) с камеры или экрана, чтобы затем использовать результат такого распознавания в практически значимых целях. Например, обеспечить автономное управление автомобилем. Нейросети в этом случае могут анализировать дорожную обстановку на основе получаемого видеоконтента, а затем передавать контроллерам на автомобилях сигналы для осуществления необходимых маневров.

Нейросеть не заменяет человеческий мозг в части мышления. Однако благодаря доступу к огромной базе данных текстов, картинок, видео, аудио, а также алгоритмов их комбинирования может во многих случаях не хуже человека собирать данные элементы в осмысленный и полезный контент.

В последние годы нейронные сети прошли путь от простых сортировщиков картинок на смартфонах до помощников в решении глобальных задач в науке. Современные нейросети способны заменить или дополнить работу человека во всех случаях, когда решение нужно принимать на основе предыдущего опыта. «РБК Тренды» разбирался, как устроены и работают нейросети, как их обучают и в каких сферах применяют.

При глубоком обучении специалист по работе с данными предоставляет нейросети только необработанные данные, а та самостоятельно извлекает функции и обучается независимо. Если результат неудовлетворительный, то цикл обучения повторяется снова, пока нейросеть не будет давать корректные ответы.

Нейросеть (искусственная нейронная сеть) — реализованная в компьютерной программе математическая модель, которая создана по принципам действия нейронных сетей в живых организмах. Назначение этой модели — наделение компьютера функционалом для обработки информации на уровне, сопоставимом с возможностями человеческого мозга.