Как работает нейросети

Нейросеть — аналог мозга?

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.

Настроения в обществе тоже были далеки от оптимизма. Людей пугала мысль, какую власть могут получить «думающие машины», способные программировать сами себя. Писатели-фантасты (Айзек Азимов, Гарри Гаррисон) в своих произведениях размышляли, какое влияние нейросети окажут на общество, и не всегда их прогнозы были радужны. Но программисты продолжали мечтать о компьютере, который мог бы сам исправлять ошибки разработчиков.

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.

Для эффективного обучения нужно много повторений. Иначе нейронная сеть будет работать неточно — ведь входные данные могут серьезно различаться, а она окажется натренирована только на один возможный вариант. Поэтому обучение проводится в несколько итераций и эпох.

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.

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.

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.

ИИ и нейросеть: в чём разница

Однако первые успехи нейросетей привели к завышенным ожиданиям, которые они не смогли оправдать. В конце 1960-х правительство США, где проводились основные исследования нейросетей, резко урезало финансирование подобных разработок, посчитав их не оправдывающими себя.

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.

Нейросеть (англ. neural network) — математическая модель нейронной сети, которая имитирует работу человеческого мозга. Нейросети состоят из множества взаимосвязанных искусственных нейронов, способных обрабатывать большие массивы данных и находить в них сложные закономерности. Возможности нейросетей позволяют ИИ-помощникам понимать речь, генерировать связный текст, распознавать и создавать изображения.

В 1943 году американские учёные — нейрофизиолог Уоррен Маккалок и нейролингвист Уолтер Питтс написали статью о том, как могут работать нейроны. Они первыми предложили термин «искусственный нейрон» и смоделировали рабочую искусственную нейронную сеть на основе электрических схем.

По-настоящему нейросети рванули вперёд с 2000-х годов, когда появилась подходящая для них техническая база. Это позволило к 2006 году разработать концепцию глубокого обучения нейросетей — вида машинного обучения на огромных массивах данных, после которого многоуровневые нейросети могли решать задачи без участия человека. Теперь нейронные сети куда эффективнее решают прикладные задачи.

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.

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.

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».