Что такое нейронные сети и почему все говорят, что за ними будущее

Что умеют делать нейронные сети

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;

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.

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:

Нейронными сетями называют специальные программы, которые работают с информацией аналогично человеческому мозгу. Их функционал схож с процессами, которые ежесекундно происходят у нас в голове: вычислительные элементы обмениваются информацией между собой аналогично нейронам головного мозга.Они, как и мозг человека, способны работать с гигантскими объемами данных в короткие сроки.

Обработка естественного языка. Функции перевода текста с одного языка на другой, а также анализ текста уже давно взяли на себя технологии искусственного интеллекта. Многие хотя бы раз пользовались популярным сервисом Google Translate — в основе его работы лежит нейронная сеть;

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;

Может ли нейросеть заменить человека

Как же нейросеть «учится»? Вот один из вариантов обучения: если мы хотим научить сеть распознавать кошек на фотографиях, мы «показываем» ей много фотографий этих животных и фото, где их нет. Нейросеть «анализирует» эти фотографии и ищет уникальные особенности, которые отличают кошек от других объектов.

Искусственная нейронная сеть повторяет строение нервной ткани человека. Наш головной мозг состоит из миллиардов нервных клеток, соединенных между собой специальными отростками в сложную нейросеть с многочисленными связями. Работая, клетки посылают друг другу нервные импульсы, которые транспортируются по отросткам, как по проводам. Нейросети повторяют эти процессы — только теперь действие происходит не в голове, а в программе. Искусственные нейроны аналогично нервным клеткам хранят в себе информацию и способны обрабатывать данные, преобразовывать их и отправлять дальше по синапсам — связям внутри виртуальной сети.

Принцип работы этой технологии заметно отличается от того, как функционируют компьютеры. Последние действуют строго в той области, которую написал для них человек, в то время как нейросеть сама выбирает способ решения вопроса на основе поступившей информации и прошлого опыта работы, в том числе допущенных ошибок. Что позволяет нейронным сетям одинаково успешно справляться с разными запросами? Постоянное обучение на уникальных задачах, и, как следствие, самостоятельное усовершенствование компьютерных алгоритмов работы. Благодаря способности дообучаться на новых входных данных, нейросеть умеет не просто распознавать и анализировать информацию в больших объемах, но и креативить — например, рисовать картины, создавать тексты или видео в разных стилях и формах, и даже общаться как человек. Быстрорастущие возможности ИИ-технологий сделали их незаменимым элементом многих систем и IT-продуктов: от простых чат-ботов до сложных и масштабных наукоемких решений.

Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют большого объема данных и высокой точности. Они могут быть использованы для распознавания образов, анализа текстовых данных или прогнозирования поведения рынка, а также могут применяться для создания новых продуктов и услуг, таких как персональные помощники или системы автоматического управления транспортом.

Устройство и принцип работы нейронных сетей очень схожи с тем, как «думает» наш головной мозг. Однако не стоит переживать, что они выиграют интеллект в битве за первенство и уже в ближайшем будущем заменят человека. Даже самые сложные и передовые из существующих сейчас ИИ-программ не содержат такого количества нейронов, как человеческий мозг, да и их «мощность» заметно меньше.

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;

Нейросети — одна из самых популярных технологий искусственного интеллекта, работающая с данными не хуже, чем человеческий мозг. Современные нейронные сети способны решать разные задачи — от простой классификации информации до более сложных процессов вроде визуализации текстовых запросов, распознавания естественной речи или прогнозирования будущего. Эксперты Just AI рассказывают, что представляют собой нейросети сегодня, по каким принципам работают и почему становятся все более популярны в абсолютно разных областях.

Существуют различные типы нейронных сетей, такие как сверточные (CNN), рекуррентные (RNN), трансформеры и ряд других. Сверточные нейросети находят применение для обработки изображений и видео, рекуррентные — используются для анализа последовательностей данных, таких как тексты или временные ряды, а трансформеры предназначены в основном для обработки естественных языков и последовательностей данных.