Что такое компьютерная нейросеть

Нейросеть — аналог мозга?

Веса. Веса — числовые значения внутри синапсов нейронов. Нейросеть подсчитывает их самостоятельно в ходе обучения. Когда нейронная сеть сталкивается в ходе обучения с каким-то признаком, который нужно запомнить, она пересчитывает веса. При этом доподлинно неизвестно, какие именно числовые значения отвечают за те или иные признаки — и как именно признаки в них преобразуются.

Компьютеры, следуя соответствующим правилам и алгоритмам, в установленном порядке комбинируют указанные данные, в результате чего может конструироваться осмысленный текст или создаваться картинка. Если человек текст придумывает (полагаясь в том числе на интуитивную составляющую), то компьютер — составляет из «конструктора», руководствуясь правилами.

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.

Главное преимущество нейросети — высокая скорость выполнения автоматизированных операций. За считаные секунды сеть может сгенерировать целый увлекательный роман или нарисовать красочный пейзаж на тему, заданную пользователем. Работа нейронок во многих случаях бесплатна или очень дешева.

Нейронными сетями занимаются специалисты по машинному обучению. Они не пишут программы, основанные на алгоритмах: вместо этого они создают модель и обучают ее, а потом тестируют, насколько хорошо она работает. Есть отдельные компании, специализирующиеся на разработке нейросетей, а есть продуктовые отделы крупных IT-организаций, например Google.

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.

Что умеют делать нейронные сети

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.

1. Прямого распространения, при которой входной нейрон, получивший первичный сигнал (или группа таких однотипных «клеток»), направляет сигнал другим нейронам с конечной целью довести его до выходного и при этом не получает от выходного обратный сигнал.

Пусть пользователь написал «отлично». Нейрон «Б» присвоил настроению статус 2 и передал сигнал нейрону «В». Тот подбирает и направляет пользователю фразу «рад за тебя» (или иную схожую по смыслу из тех, которые присутствуют в базе данных — как вариант, фраза подбирается в случайном порядке).

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.

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.

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».

Обучение нейросетей

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).

Если присмотреться к меню вкладок браузера, то можно заметить крошечные изображения-логотипы. Благодаря им понятно, какой именно ресурс находится на определенной вкладке. Это удобный инструмент для быстрой ориентации среди массы веб-площадок. А если создать фавикон для сайта, владельцем которого являетесь вы, то это повысит узнаваемость интернет-проекта. Он попадет в разряд быстро находимых, более кликабельных.

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.

Вместо того, чтобы бояться замены, человечеству стоит продолжать пользоваться нейросетями как инструментами для развития и улучшения своих способностей. Взаимодействие человека и нейросетей в конечном итоге несомненно приведёт к синергии, которая откроет людям новые возможности и позволит улучшить качество их жизни.

Но разработки в этом направлении ведутся — правда, пока такие проекты находятся на стадии исследований. И даже с небольшим по сравнению с мозгом количеством нейронов нейросети могут достигать поразительных результатов в обучении. Некоторые даже проходят тест Тьюринга, но с оговоркой: сознания у них нет, просто они хорошо научились имитировать его наличие. Иногда даже человек не всегда способен распознать в своем собеседнике нейронную сеть.

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.

Особенность человеческой речи в том, что она не слишком стандартна — может произноситься с акцентом, диалектизмами, дефектами, разной тональностью, эмоциональной окраской. Нейросети используют большие базы данных вариаций построения речи, и это помогает более точно распознавать ее компьютерным программам соответствующего назначения.

Процесс обучения бывает ручным и автоматическим и выглядит обычно так. Нейросети дают на вход разные данные, она анализирует их, а потом ей сообщают, каким должен быть правильный ответ. Сеть устроена так, что будет «стремиться» подогнать веса синапсов, чтобы выдавать верные результаты.