Что такое электронная нейросеть

Какими бывают нейросети

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.

Нейросети решают задачи, которые традиционно выполняет человеческий интеллект: распознают и генерируют изображения, понимают смысл письменной и устной речи, анализируют данные и строят прогнозы. Для обычной программы это слишком сложно, так как нет однозначного или полностью известного алгоритма, который приводит к результату.

Синапсы. Синапс — это связь между нейронами. У каждого синапса есть веса — числовые коэффициенты, от которых как раз и зависит поведение нейронной сети. В самом начале, при инициализации сети, эти коэффициенты расставляются случайным образом. Но в ходе обучения они меняются и подстраиваются так, чтобы сеть эффективнее решала задачу.

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.

Нейросети — это инструмент, который упрощает и ускоряет работу. В ближайшем будущем они вряд ли полностью заменят человека. С развитием ИИ перед специалистами будут стоять принципиально другие задачи: сформулировать запрос, обучить и обработать результаты, которые выдает программа.

Автоматизировать покупку цифровой рекламы. На мировом рынке представлены несколько рекламных сервисов на основе нейронных сетей. Например Albert, Publicis COSMOS, LoopMe. Платформы позволяют оптимизировать закупку объявлений, сегментировать ЦА, анализировать поведенческие факторы и проводить A/B-тестирования . Крупный поставщик фруктов Dole использовал платформу Albert для запуска рекламной кампании. Нейросеть выявила, что видеоформат и реклама на мобильных устройствах эффективнее, и позволила компании таргетироваться более локально.

Для эффективного обучения нужно много повторений. Иначе нейронная сеть будет работать неточно — ведь входные данные могут серьезно различаться, а она окажется натренирована только на один возможный вариант. Поэтому обучение проводится в несколько итераций и эпох.

Оптимизировать затраты на медиапланирование. Volkswagen в Германии формирует медиаплан , исходя из рекомендаций нейросети. Это помогло оптимизировать затраты на медийную рекламу. Например, алгоритм рекомендовал радио для продвижения новых моделей автомобилей. В Volkswagen считали этот медиа-канал устаревшим, но кампания оказалась эффективной.

Где используют нейросети

Искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети — это не синонимы, но тесно связанные понятия. Искусственный интеллект — это область знаний, которая изучает и разрабатывает системы, имитирующие поведение человека. Она включает данные, программы и технологии. Машинное обучение — это способ формирования искусственного интеллекта. Нейросеть — это один из методов машинного обучения, в основе которого лежит математическая модель, имитирующая мозг.

Во-вторых, для расшифровки аудио — нашим клиентам удобно давать информацию для материалов в формате голосовых и оказалось очень удобно использовать именно нейросеть. Тот же Telegram Premium справляется с расшифровкой гораздо хуже, чем Whisper JAX, а у людей такая задача требует очень много времени. Нейросеть расшифровывает запись на несколько часов за пару-тройку минут.

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.

Создавать контент для сайтов, социальных сетей и рекламных кампаний . Современные нейросети (например, ChatGPT и Stable Diffusion, доступные в РФ через условно-бесплатный сервис Fabula AI ) могут генерировать тексты, создавать логотипы, улучшать картинки и даже делать видео по текстовым описаниям.

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.

А вот с текстовым контентом всё сложнее. Мы пробовали собирать с помощью нейросетей темы для контента — и нет, пока нейросети собирают поверхностные, сырые темы. А ещё пробовали с помощью ChatGPT написать сценарий чат-бота. Эксперимент показал, что более-менее интересный вариант нейросеть выдаст только если человек максимально подробно опишет, что в тексте должно быть, но тогда гораздо проще самому текст и написать :).

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.

Кроме того, есть входной и выходной слои. Входной принимает информацию и преобразовывает ее, например переводит картинку в матрицу из чисел. Выходной обрабатывает результат и представляет его в понятном человеку виде. Например, результат 0,77827273 он представит как «с точностью в 78% это такой-то предмет».

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.

Это опять же свойство, взятое из человеческого мозга. Нейронные связи в нашей нервной системе укрепляются, когда мы что-то выучиваем, — в итоге мы помним и делаем это лучше. Так появляются знания и навыки. У искусственных нейронных сетей так же: просто вместо физического изменения нервной ткани здесь происходит изменение числовых значений.

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.

Искусственная нейронная сеть — не модель человеческого мозга: даже самые мощные из существующих сетей не могут достигнуть таких мощностей и подобного количества нейронов. В человеческом мозгу огромное количество нервных клеток — десятки миллиардов. В искусственных нейросетях намного меньше нейронов. Для создания нейронной сети, по возможностям равной человеческому мозгу, сейчас нет мощностей.

Анализировать и планировать промоактивности. «Магнит» проверяет правильность выкладки в розничных точках. Искусственный интеллект анализирует наличие товаров на полке и контролирует остатки на складах. Автоматизация сокращает время на проверку почти в 4 раза. Также компания использует нейросети для анализа и планирования промо-мероприятий . Алгоритмы подбирают ассортимент, глубину скидки и тип акции.