Искусственный интеллект на Python для детей

Как написать это на Python

Лучше обучение. Искусственные нейронные сети обучаются примерно по тому же принципу, что живые существа. Когда человек часто повторяет одни и те же действия, он учится: ездить на велосипеде, рисовать или набирать текст. Это происходит, потому что веса между нейронами в мозгу меняются: нервные клетки наращивают новые связи, по-новому начинают воспринимать сигналы и правильнее их передают. Нейронная сеть тоже изменяет веса при обучении — чем оно объемнее, тем сильнее она «запомнит» какую-то закономерность.

Нейросеть создается из множества сущностей как нейроны, эти конструкции не запрограммированы на узкую задачу, а принимают любую информацию, передают дальше, изучают и могут по мере прохождения генерировать реакцию на нее «на лету», в зависимости от анализа на текущий момент. Обсчитывает искусственные компьютерные «нейроны» компьютер, по приказу из Python. Нейросеть ниже принимает на вход картинку, а на выходе дает число, то есть предположение о том, нарисована ли на картинке кошка или это собака. Если нейросеть ошибается, то накапливает опыт. В следующий раз она с меньшей вероятностью получит ошибку.

За это у нас отвечают методы model.add и функция Dense. Ее параметры, которые мы здесь прописали надо понимать так: слой с 10 нейронами, в который на вход передается 1 число и второй слой — 1 нейрон, получающий 10 чисел. Зададим параметры того, как нейросеть будет обучаться.

Другие методы и формулы. Чтобы нейроны обучались, нужно задать формулу корректировки весов — мы говорили про это выше. Если нейронов много, то формулу нужно как-то распространить на все из них. Для этого используется метод градиентного спуска: рассчитывается градиент по весам, а потом от него делается шаг в меньшую сторону. Звучит сложно, но на самом деле для этого есть специальные формулы и функции.

Но нейронные сети — все же не человеческий мозг. Мозг сложнее, объемнее, в нем намного больше нейронов, чем в любой компьютерной нейросети. Поэтому чрезмерное обучение может сделать хуже. Например, переобученная нейросеть может начать распознавать предметы там, где их нет — так люди иногда видят лица в фарах машин и принимают пакеты за котов. А в случае с искусственной нейронной сетью такой эффект еще явнее и заметнее. Если же учить нейросеть на нескольких разнородных данных, скажем, сначала обучить считать числа, а потом — распознавать лица, она просто сломается и начнет работать непредсказуемо. Для таких задач нужны разные нейросети, разные структуры и связи.

Вы знали, что разработчики нейросети LaMDA в 2022 году заявили о появлении у их детища сознания? А ChatGPT стал самым быстрорастущим сервисом в истории. К слову, сам ChatGPT является примером того, как создать нейросеть на Python, потому что он написан именно на этом языке программирования.

Этот язык программирования стремительно развивается и по данным наиболее авторитетного рейтинга языков TIOBE на апрель 2023 года, является самым востребованным в мире. Не в последнюю очередь его положение связано с тем, что сообщество разработчиков глубоко усовершенствовали его, чтобы он лучше других подходил для машинного обучения и создания нейросетей.

Так часто происходит в реальных задачах, например, при распознавании предметов. Не у всех из них есть жесткие критерии: скажем, гипертрофированного мультяшного персонажа мы по-прежнему различаем как человека, хотя у него совсем другие пропорции. Нейронную сеть сложно научить похожему — но современные системы могут справиться и с этим.

Data Scientist или Python-разработчик? А может, третий неочевидный вариант? Узнайте, какая IT-специальность подходит вам идеально на бесплатной онлайн-профориентации «IT-рентген».

Давайте поймем почему формула имеет такой вид. Сначала нам нужно учесть то, что мы хотим скорректировать вес пропорционально размеру ошибки. Далее ошибка умножается на значение, поданное на вход нейрона, что, в нашем случае, 0 или 1. Если на вход был подан 0, то вес не корректируется. И в конце выражение умножается на градиент сигмоиды. Разберемся в последнем шаге по порядку:

Больше нейронов. В нашей тренировочной нейросети только один нейрон. Но если нейронов будет больше — каждый из них сможет по-своему реагировать на входные данные, соответственно, на следующие нейроны будут приходить данные с разных синапсов. Значит — больше вариативность, «подумать» и передать сигнал дальше может не один нейрон, а несколько. Можно менять и формулу передачи, и связи между нейронами — так получаются разные виды нейронных сетей.

Еще есть, например, метод обратного распространения ошибки — градиентный алгоритм для многослойных нейросетей. Сигналы ошибки, рассчитанные с помощью градиента, распространяются от выхода нейронной сети к входу, то есть идут не в прямом, а в обратном направлении.

Проекты в области искусственного интеллекта сейчас выходят на новый уровень. Мы это можем понять по распространению техники, в основе которой они лежат: личные помощники (в том числе умные колонки), спам-фильтры, системы поимки мошенников, поисковики, рекомендательные системы и многое другое.

В параметре loss метода compile можно определить метод расчета ошибок, от этого зависят результаты измерений. Для учебной нейросети мы выбрали mse — средние квадратичные ошибки. Подробнее об этом можно посмотреть в документации к библиотеке. Также необходимо задать «оптимизатор». Это простая нейросеть на Python, поэтому мы по максимуму используем потенциал готовых функций и методов. Есть несколько алгоритмов взаимодействия нейронов сети, их можно выбрать именно тут.

Специалисты, занимающиеся технологическим прогнозированием, называют ИИ (artificial intellect) одной из четырех технологий, которые в ближайшее время приведут к формированию «нового экономического уклада» и перевернут нашу жизнь сильнее, чем она изменилась с начала 50-х годов XX века, при первой научно-технической революции.

Больше мощностей. Нейронные сети работают с матрицами, так что если нейронов много, вычисления получаются очень ресурсоемкие. Известные нейросети вроде Midjourney или ChatGPT — это сложные и «тяжелые» системы, для их работы нужны сервера с мощным «железом». Так что написать собственный DALL-E на домашнем компьютере не получится. Но есть сервисы для аренды мощностей: ими как раз пользуются инженеры машинного обучения, чтобы создавать, обучать и тестировать модели.

Но в том-то и дело, что нейросети придется действовать самостоятельно и напрямую взять и возвести число в степень мы ей тоже не скажем, хотя в Python имеется такой функционал. Предположим, у нас есть выражение 5*5 = 25. Нейросеть получит 5 и затем будет пропускать ее через слои нейронов. Станет умножать числа и свои результаты на какие-то веса, применять функции, пока не приблизится к правильному результату, не поймет, как мы получили этот результат.