Что такое нейросеть: как устроен человеческий мозг «в цифре»

Нейронные перспективы

Маркетолог и создатель Академии бизнеса и стратегического маркетинга Юлия Корчагина-Озджан прогнозирует возможное исчезновение профессий копирайтера, дизайнера, иллюстратора и архитектора. Впрочем, есть вероятность того, что эти специальности разделятся на то, что будет делать человек (эта работа станет более дорогой и привилегированной), и то, что поручат искусственному интеллекту. — Какие-то простые решения, скорее всего, заменит нейросеть. Но кому-то надо будет следить за тем, как она выполняет задачи. Потому профессии не пропадут совсем, а просто изменятся, — считает она. С другой стороны, внедрение ИИ открывает возможности для появления новых профессий и областей деятельности, которые связаны с их разработкой, управлением и обслуживанием. Это, в частности, инженеры по машинному обучению, аналитики данных и разработчики искусственного интеллекта.

В России среди многочисленных сфер использования нейросетей особо выделяют компьютерное зрение. Его применяют для распознавания объектов на изображениях и анализа видео, объясняет «Известиям» разработчик систем машинного зрения, сооснователь и технический директор Checkadvisor — компании-участника Московского инновационного кластера — Никита Северинов. — Например, нейросети могут использоваться для автоматического распознавания лиц на фотографиях или видео, что помогает в сфере безопасности и борьбе с преступностью, — рассказывает эксперт.

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.

Особенно актуальными чат-боты оказались для студентов и школьников, которые с их помощью могут быстро найти ссылку на нужный источник информации или ответ на интересующий вопрос. Нейросети способны решать математические задачи или исправлять ошибки в тексте. Шрайбман отмечает, что сервисы, умеющие выполнять подобные задачи, существовали и раньше. Но чат-боты удобны тем, что работают в «режиме одного окна»: это помогает сконцентрироваться на вопросе и не тратить много времени на поиск и обработку информации.

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.

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.

Разработчик нейронных сетей — это специалист, который создает архитектуру, а также решает теоретические и прикладные задачи систем искусственного интеллекта. Он, в частности, проектирует методики машинного обучения и ведет аналитическую работу в области специализированного программного обеспечения.

Глубокие нейронные сети отличаются тем, что искусственные нейроны в них связаны друг с другом, а каждой такой связи присваивается определенный вес, который отражает ее значимость. Кроме того, связь между нейронами может быть «упреждающей». Это означает, что данные проходят через них только в одном направлении. Такое происходит, если значение «веса» соединения ниже заданного.

Прикладной аспект

Однако возрождение интереса к нейронным сетям и революция в глубоком обучении произошли лишь в последние годы благодаря индустрии компьютерных игр. Современные игры требуют сложных вычислений для обработки большого числа операций. В итоге производители начали выпускать графические процессоры (GPU), которые объединяют тысячи относительно простых вычислительных ядер на одном чипе. Исследователи вскоре поняли, что архитектура графического процессора очень похожа на архитектуру нейросети.

Также чат-боты могут помогать в изучении иностранного языка (как, например, бот «Кеша» от Skyeng, практикующий язык с пользователями), добавляет директор направления Data Fusion Лиги цифровой экономики Александр Кобозев. Еще одна интересная разработка — Firefly от Adobe, с помощью которой даже новичок сможет создать 3D-изображение. — Если от учебы перейти к работе, то, например, в креативной индустрии нейросети уже справляются с созданием контента — генерируют изображения, пишут посты и статьи. А тем, кто находится в поиске работы, нейросети могут помочь составить резюме, — рассказывает Михаил Шрайбман. Цифровые помощники с помощью вводных данных могут даже протестировать пользователя и подсказать ему, в каком направлении двигаться в плане карьеры.

— Искусственный интеллект не только автоматизирует нашу жизнь, но и помогает решать глобальные проблемы человечества: быстрее диагностировать заболевания, обрабатывать огромные массивы данных, регулировать дорожное движение, предотвращая пробки и аварии. Нейросетевые симуляции могут использоваться для создания моделей, которые помогут людям и правительствам понять, как грамотнее управлять ресурсами и улучшить жизнь общества в целом, — добавляет Александр Кобозев. В свою очередь, руководитель направления Digital в компании КРОС Иван Минаев подчеркивает, что сегодняшние нейросети не лишены недостатков — в частности, они могут «фантазировать» и выдавать некорректную информацию. В будущем их новые версии будут создаваться под конкретные задачи для профессионалов с более узким, но куда более точным функционалом.

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.

Востребованность специалистов по нейросетям постоянно растет. По данным сервиса по поиску работы HeadHunter за 2022 год, на российском рынке наблюдается нехватка соискателей на должности разработчиков систем искусственного интеллекта — на одну вакансию в этой сфере претендуют не больше двух кандидатов. По словам представителей рынка, проблема сохраняется уже в течение трех лет.

Кроме того, нейросети активно используются для анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, и поиска на них злокачественных опухолей. В робототехнике нейронные сети нужны для управления дронами, беспилотными автомобилями и роботами. В частности, при помощи них обрабатываются данные с датчиков и принимаются решения об управлении техникой. — Специалисты военно-промышленного комплекса активно разрабатывают автономные системы управления дронами, которые могут использоваться для достижения целей обеспечения национальной безопасности страны, — отмечает специалист. Одна из основных задач таких систем — выполнение заданий без участия оператора. Это позволяет сохранить человеческие ресурсы и повысить эффективность устройств.