Что такое нейросети, принципы работы и как их использовать в интернет-торговле

Трудности при работе с нейросетями

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

Domino’s Pizza. Компания ведет работу с Phrasee – генератором контента, который пишет электронные письма и интересные заголовки для пуш-уведомлений. Пока проект реализуется в тестовом режиме. Дополнительно – привлечение генеративного AI для повышения как численности клиентов, так и их лояльности. Сотрудничество с Phrasee позволило увеличить коэффициент кликов на более чем 50%.

Искусственный интеллект — понятие более широкое. Оно включает в себя не только нейронные сети, но и другие методы обработки информации, в том числе экспертные и логические программы. Нейронные сети — один из видов искусственного интеллекта. Их отличительная особенность — обучение и адаптация в основе алгоритмов.

Нейросети могут быть универсальными, например, ChatGPT и YandexGPT дают ответы на вопросы, ищут информацию, рисуют картинки, составляют бизнес-планы и решают другие задачи. В это же время Midjourney и Kandinsky ориентированы на отрисовку изображений, Codeium проверяет и дополняет код, а SteosVoice идеальна для озвучки. Помимо предназначения, классификация выполняется по типу архитектуры:

В запросе важны конкретика и четкие параметры, дополнительно можно использовать универсальные подсказки, знакомые каждой нейронке: «опиши пошагово», «нарисуй в стиле», «от лица маркетолога» и аналогичные. Если реализована загрузка примеров – рекомендуется прибегнуть к функции, чтобы повысить качество результата и сократить количество генераций. На старте лучше использовать бесплатные нейросети, помогающие набить руку и понять принцип формирования запросов.

Российский сегмент генеративного ИИ развивается темпами, существенно опережающими мировые. В 2023 году выручка крупнейших ИИ-поставщиков выросла практически на 90%, но это не предел. Участники рынка отмечают, что качество продуктов не уступает зарубежным аналогам, а государственные программы поддержки и ориентирование на импортозамещение позволяют создавать/дорабатывать то, чего не хватает клиентам. Что сейчас в тренде и на пике развития:

Для чего нужны нейронные сети?

Из архитектуры и режима работы нейросети следует несколько особенностей, ключевых для понимания направления. Нейросети закрыты. Мы не можем сказать, по каким критериям программа «решает», что на картинке изображен человек или что текст является стихотворением. Все это происходит автоматически; задача разработчика — правильно описать структуру и задать формулы. Примерно так же мы не можем достоверно сказать, что именно происходит в человеческом мозгу, почему он понимает, что собака — это собака, даже если впервые видит незнакомую породу. Если у собаки не будет хвоста, она окажется бесшерстной или покрашенной в неестественный цвет, мы все равно определим ее как собаку — по ряду характеристик, которые до конца не осознаем сами. Нейроны в сетях независимы. Каждый нейрон никак не связан с процессом работы других. Да, они получают друг от друга информацию, но их внутренняя деятельность не зависит от других элементов. Поэтому даже если один нейрон выйдет из строя, другой продолжит работать — это важно в вопросе отказоустойчивости. Подобная устойчивость свойственна и биологическим нейронным сетям, которые продолжают работать, даже если оказываются повреждены. Но у независимости есть и недостаток: из-за нее решения оказываются многоступенчатыми и порой хаотичными, их сложно предсказать и повлиять на них. Нейросети очень гибкие. Так как нейроны сами подбирают критерии и не зависят друг от друга, нейросети более гибкие, чем другие модели машинного обучения. Их архитектура унаследовала важные свойства биологической нервной системы: способность самообучаться и приспосабливаться к новым данным, возможность игнорировать «шумы» и неважные детали входной информации. Как живой человек сможет различить знакомого в толпе, так нейросеть можно научить выделять нужное и отбрасывать ненужное. Гибкость проявляется не только в этом. Нейросети способны решать широкий спектр задач, и их можно адаптировать практически под любые обстоятельства. Нейросети приблизительны. Мы уже говорили: любой результат, выданный нейронной сетью, приблизителен и неточен. Например, сеть, которая распознает картинки, может сказать «Здесь изображена корова» только с определенной вероятностью. И эта вероятность всегда будет меньше единицы, то есть ниже ста процентов. Более того: если два раза показать нейросети одну и ту же картинку, она может выдать разные вероятности в качестве ответа. Различаться они, конечно, будут на сотые и тысячные доли, но это все же неодинаковый, недетерминированный результат. Нейросети могут ошибаться. Любой искусственный интеллект уступает человеческому. Это происходит из-за того, что мощности нашего мозга до сих пор невозможно повторить. В теле человека 86 миллиардов нейронов, и еще не создана сеть, которая хотя бы немного приблизилась к этому числу. В современных нейросетях содержится примерно 10 миллиардов нейронов. Даже при наличии продвинутых формул искусственная нейросеть все равно остается упрощенной моделью — например, в ней нет понятия силы импульса, которое есть в биологических нервах. У биологических нейронных сетей, конечно, тоже бывают ошибки. Но для нейросетей они проявляются более ярко за счет их упрощенной структуры. Читайте также: Искусственный интеллект против сценаристов: как нейросети создают истории

Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.

Нейросети применяются для создания визуального контента – это иконки, видеоролики, изображения. Дополнительно стоит выделить написание музыки и озвучку. Есть повышение качества картинок и управление основными параметрами: раскрашивание, черно-белый, редактирование с удалением предметов, дорисовка фона, объединение нескольких фото и другое. Помимо этого, сети умеют переносить в цифровое пространство все нарисованное от руки. Например, дизайнер сделал эскиз макета сайта на бумаге, достаточно сфотографировать его и преобразовать, используя потенциал нейронки.

Сейчас на слуху «творчество нейросетей»: сгенерированные машиной тексты и стихи, несуществующие картины и фотографии людей, почти похожие на настоящие. Для человека вне IT это выглядит как чудо. Но на самом деле нейронные сети хорошо объясняются математически, хотя результат их работы действительно невозможно предсказать.

Основа взаимодействия с генеративным ИИ – запросы пользователей, которые они могут вводить как голосом, так с и помощью клавиатуры. При составлении промтов нужно использовать формулировки, применимые для обычных технических заданий, ориентированных на специалистов. Чем конкретнее изложено требование, тем релевантнее будет результат. В помощь – следующие рекомендации:

Levi’s. Бренд начал работу с компанией Lalaland.ai, специализирующейся на нейросетях. Основной продукт – генерация AI моделей на основе искусственного интеллекта: они практически неотличимы от реальных, что позволяет хорошо экономить на фотосессиях.

Программирование и создание сайтов

ИИ качественно выполняет проверку, улучшение и дополнение кода. Поддерживают более 50 языков программирования, некоторые сети способны писать код на базе запросов на естественном языке + автодополнение. Доступны инструменты для создателей сайтов, компьютерных программ, мобильных приложений, прочих продуктов.

Биологические нейронные сети. Нервная система живого существа состоит из нейронов — клеток, которые накапливают и передают информацию в виде электрических и химических импульсов. У нейронов есть аксон — основная часть клетки, и дендрит — длинный отросток на ее конце, который может достигать сантиметра в длину. Дендриты передают информацию с одной клетки на другую и работают как «провода» для нервных импульсов. С помощью специальных шипов они цепляются за другие нейроны, и так сигналы передаются по всей нервной системе. В качестве примера можно привести любое осознанное действие. Например, человек решает поднять руку: импульс сначала появляется в его мозгу, потом через сеть нейронов информация передается от одной клетки к другой. По пути она преобразуется и в конечном итоге достигает клеток в руке. Рука поднимается. Так работает большинство процессов в организме — тех, которые управляются мозгом. Но главная особенность нейронных сетей — способность обучаться. И именно она легла в основу машинных нейросетей. Первые машинные нейросети. В сороковых годах прошлого века люди впервые попытались описать сеть нейронов математически. Затем, в пятидесятых, — воссоздать ее модель с помощью кода. Получилась та самая структура, которую назвали перцептрон. На графиках и иллюстрациях ее обычно рисуют как набор кругов и прямых, их соединяющих — это и есть нейроны, образующие сетку. Перцептрон был проще современных нейросетей. Он имел всего один слой и три типа элементов: первый тип принимал информацию, второй обрабатывал и создавал ассоциативные связи, третий выдавал результат. Но даже элементарная структура уже могла обучаться и более-менее точно решать простые задачи. Например, перцептрон мог ответить, есть ли на картинке предмет, который его научили распознавать. Он был способен отвечать только на вопросы, где есть два варианта ответов: «да» и «нет». После этого развитие нейросетей замедлилось. Существующих на тот момент технологий было недостаточно, чтобы создать мощную систему. Наработки шли неторопливо, но чем больше развивалась компьютерная отрасль, тем больше интереса вызывал концепт.

Разберём работу нейросетей на примере популярной Kandinsky 3.0 от Сбера. Для обучения и генерации конечного результата эта сеть перерабатывает огромное количество текстовых данных и изображений. Это позволяет ей создавать красивые картинки на основе заданных параметров. Вот в чём состоит принцип действия:

Не совсем. Нейронные сети относят к глубокому обучению (Deep Learning), которое является частью машинного, но от классического ML подход сильно отличается. В стандартном машинном обучении программе предварительно рассказывают, как выглядит то, что она должна сделать. Например, если нужно отличить мужчину от женщины, потребуется «объяснить» модели, в чем принципиальные различия между фигурами. Это делается с помощью математических формул и абстракций, которые будут описывать параметры. Выше мы говорили про понятие карты признаков — по сути, это она и есть. При обучении нейросети такой задачи не стоит. Признаки сеть находит сама, их не нужно описывать. Необходимо только задать коэффициенты и результаты, соответствующие каждому возможному исходу. Это и хорошо, и плохо. Плохо — потому что приводит к уже описанной выше непредсказуемости. Хорошо — потому что дает больше гибкости: два необученных исходника одной и той же сети можно обучить на выполнение двух разных задач. Не понадобится писать другой алгоритм и задавать новые параметры. Можно оставить ту же архитектуру, главное — чтобы она изначально была оптимальной для этого типа задач.

Нейросети для бизнеса способны ставить и отслеживать выполнение задач, формировать персональные расписания и меню, проводить проверку/критику идей и давать полезные рекомендации по их эффективности. Помогают принимать решения и автоматически оценивать вероятность сделок, писать письма для email-рассылок и отвечать на них, создавать вакансии – доступных задач много. Актуальны не только для предпринимателей, существуют нейросети для дизайнеров, маркетологов, HR, авторов, программистов и других направлений.

– с помощью нейросетей можно создавать описания карточек товаров. Такая возможность появилась в редакторе inSales . Можно выбрать тональность текста и задать любые дополнительные условия. Результат будет готов за 30 секунд, его можно отредактировать или перегенерировать;

Структуру нейрона воссоздают при помощи кода. В качестве «аксона» используется ячейка, которая хранит в себе ограниченный диапазон значений. Информация о как бы «нервных импульсах» хранится в виде математических формул и чисел. Связи между нейронами тоже реализованы программно. Один из них передает другому на вход какую-либо вычисленную информацию, тот получает ее, обрабатывает, и затем передает результат уже своих вычислений дальше. Таким образом, информация распространяется по сети, коэффициенты внутри нейронов меняются — происходит процесс обучения.

На финише выводится готовое изображение, которое пользователь может сохранить. Доступны новые генерации, если результат не соответствует ожиданиям, а также возможность изменения получившегося визуала. Вместо текстовых запросов можно использовать реальные примеры, загружая собственные картинки, что помогает сети обучаться. Стоит помнить, что по одному и тому же промту выдаются разные варианты, независимо от количества генераций.