Где используются нейросети

Нейросеть — аналог мозга?

Ну а последние несколько месяцев и вовсе принесли нейронным сетям и их создателям небывалую славу: выстрелило приложение FaceApp, показывающее, как вы будете выглядеть через энное количество лет. Наверное, пока мы пишем эту статью, кто-то изобрел нейросеть, которая напишет эту статью за меня… Но на самом деле, развлечения – это не предел использования нейронных сетей. Куда важнее то, чему они могут научиться и чему научить нас.

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: они умеют не только развлекать, но и лечить, учить и работать. Попробуем на простых примерах, рассказать, что это такое, и как нейросети, обучаясь сами, обучают и нас

Самый простой пример – «умные» плейлисты музыки (например, Яндекс.Музыка подбирает уникальный плейлист исходя из того, чтобы слушаете чаще всего) или видео на YouTube . Совпадение? Не думаем. Точнее, знаем, что так работают нейронные сети, которые получают поступившую от вас, а также миллионов похожих на вас людей, и прогнозируют то, что вам может понравиться. Вы, кстати, можете им помочь, посмотрев или нет предложенный ролик или пропустив песню. Поисковый алгоритм тут же будет чуть изменен.

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.

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 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.

Структура. Нейросеть состоит из искусственных нейронов, которые соединяются между собой. У самой примитивной нейронной сети один слой нейронов, у более сложных — несколько. Часто каждый слой занимается своей задачей, например, один распознает, другой преобразует.

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: сначала все ринулись заменять лица одних актеров на другие (вставляя Юрия Никулина в «Криминальное чтиво», например), потом бросились узнавать, как они будут выглядеть в другом гендерном обличии в приложении Snapchat .

Как работает нейронная сеть

Нейронные сети – это одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Не единственное, но очень популярное из-за своих возможностей в сфере развлечения. Сейчас о них говорят на каждом углу, а впервые о таких сетях услышали еще в 1943 году. Кстати, тогда еще не существовало даже понятия «искусственный интеллект», а сети уже были.

В нескольких абзацах расскажем, что это такое, как работает и чего ждать. Сразу скажем – на научную точность не претендуем, потому что тему в трех словах не опишешь, зато оставим в конце несколько ссылок на интересные примеры использования нейронных сетей, которые могут пригодиться и вам.

Потому что мощности стали позволят разрабатывать нейросети даже небольшим компаниям. А главное — появились готовые, предобученные нейросети, распознающие образы, на основании которых можно делать свои приложения, не занимаясь длительной подготовкой нейросети к работе. По сути, создав один раз нейросеть, которая что-то делает с фотографиями (различает лицо, например), вы потом сможете использовать этот алгоритм и на других подобных проектах.

Перцептроны — Это классические нейронные сети, изначально однослойные, позже многослойные. Сейчас используются в основном для вычислений. Сверточные нейронные сети — Это многослойные сети, которые состоят из чередующихся сверточных и субдискретизирующих слоев и предназначены специально для работы с изображениями. Рекуррентные нейронные сети Их особенность в возможности последовательно обрабатывать цепочки данных и «запоминать» предыдущую информацию. Поэтому их применяют для работы с изменяющимися сведениями или длинными цепочками данных, например рукописными текстами. Генеративные нейронные сети Предназначены для создания контента. Иногда используются генеративно-состязательные нейросети — связка из двух сетей, где одна создает контент, а другая оценивает его качество.

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.

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.

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.

Нейронные сети стали называть так из-за принципов работы математической модели, которая чем-то напоминает функционирование нашей нервной системы. Уверены, что вы и сами в курсе: у нас есть нейроны, образующие нервную систему. Их главная задача — распространять информацию по всему телу, используя электрические и химические сигналы. Они черпают ее из окружающей среды или организма, оценивают ее, думают, как отреагировать, а еще запоминают. Вообще, это крайне занятные штуки, и на эту тему есть множество прекрасных книг (читайте — нейроны скажут вам спасибо). Мы же вернемся к их искусственным (?) коллегам.

Какими бывают нейросети

Но что еще главное – людям понравилось, и они стали готовы платить за развлечение. В итоге, когда пару лет назад белорусские разработчики создали приложение MSQRD, добавляющее маски к вашим лицам на камере онлайн, они и подумать не могли о том, что пользователем забавной игрушки станут миллионы. Популярность приложения стала так высока, что Facebook купила их за 85 миллионов долларов. Неплохо для небольшой компании!

Нейросеть повторяет этот же принцип, но программно. Нейроны — это программные объекты, внутри которых хранится какая-то формула. Они соединены синапсами — связями, у которых есть веса: некоторые числовые значения. Веса отражают накопленную нейросетью информацию, но сами по себе, в отрыве от сети, не несут информационной ценности.

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.

В обучаемости. Без этого они просто были бы еще одной математической моделью, но благодаря обучению могут приводить в шок непосвященных. Нейросети могут распознавать более глубокие, иногда неожиданные закономерности в данных. Объяснить на пальцах это не так просто. В общем смысле слова, обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Если вначале ее легко обмануть, то через пару сотен тысяч действий, она легко распознает, если вы пытаетесь дать ей что-то не то.

Обучение не так просто, как кажется. В нейронных сетях есть эффект переобучения: если тренировочных сетов слишком много и они слишком разные, нейросеть «теряется» и перестает эффективно выделять признаки. В результате она может, например, воспринять артефакт графики как чье-то лицо или перепутать мужчину с женщиной. Это происходит из-за размытия весов. И это не единственная ошибка, просто самая известная.

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.

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.

По сути, принцип работы нейронных сетей, о которых мы сейчас рассказываем, близок к человеческой нервной системе. Каждый нейрон здесь – это этакая ячейка, у которой имеется множество входных отверстий для получения информации и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления.