Как работают нейросети: от первой модели до современного чат-бота

Кто придумал Chatgpt

Сверточные нейронные сети —вариант однонаправленных сетей, но в них заложено пять слоев: входной, свертывающий, объединяющий, подключенный и выходной. Такие сети частично имитируют зрительную кору головного мозга и используется для классификации объектов, распознавания изображений и естественного языка, а также для прогнозирования.

Кроме того, проект отличается собственным стилем и созданием более качественных изображений высокого уровня детализации, реализма и креативности с использованием текстовых подсказок. Проект стал возможным благодаря обучению модели искусственного интеллекта на огромных объемах данных и изображений.

Midjourney – это своего рода социальная сеть, где пользователи могут создавать и делиться уникальными произведениями искусства, сгенерированными по запросу нейросетью. Основное отличие Midjourney от похожих проектов DALL-E 2 от OpenAI заключается в том, что к боту можно получить доступ через интернет-протокол передачи голоса, социальную платформу мгновенных сообщений Discord, а не через сайт или мобильное приложение.

Например, Google Lens использует для идентификации изображений сверточную сеть из 27 слоев GoogleLeNet. Похожая сеть есть в сервисе распознавания текста Yandex Vision и в видеоувеличителе Transformer-OCR, который способен определять текст на изображениях.

На этом этапе искусственный нейрон мог оперировать только с бинарными сигналами (ноль и единица), то есть мало отличался от обычного компьютера. Тогда ученые пришли к выводу, что нужно «научить» нейросети обрабатывать не только бинарные, но и аналоговые, непрерывные сигналы. Так появился новый вид обучения – градиентный спуск по поверхности ошибки. Позднее он лег в основу метода обратного распространения ошибки, который используется до сих пор.

В 1949 году физиолог Дональд Хебб высказал гипотезу, что обучение в мозге человека происходит за счет изменения силы синаптических связей между нейронами. Именно идея Хебба позволила создать самообучающиеся сети. Аналогом силы синоптических связей в них стали разные массы искусственных синапсов. Практическое воплощение концепция нейросетей получила в 1958 году, когда нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт создал перцептрон – компьютерную программу, а также физическое устройство, которое можно считать первой нейросетью.

Перцептрон — первая нейросеть

Однако в 1974 году независимо друг от друга Александр Галушкин и Пол Вербос описали метод обратного распространения ошибки. Он подразумевает, что сигнал об ошибке идет не от входов, а от выходов сети. Это позволяло решить задачу обучения многослойных сетей. К тому же теперь они могли совершать операцию «исключающее ИЛИ».

Самое любопытное в новом этапе развития нейросетей – они перестали быть явлением только научного мира и стали частью жизни современного общества. Нейросети создают произведения искусства, пишут музыку и тексты, выступают в качестве собеседника и помощника, заменяют поисковые системы и голосовых ассистентов.

Но уже в 1982 году в так называемой сети Хопфилда удалось реализовать двустороннюю передачу информации между нейронами. Так появились нелинейные функции активации, которые обеспечивают сложные взаимосвязи между входными и выходными нейронами. На этом этапе все было готово для глубокого или глубинного обучения, также известного как. Но прошло еще более 10 лет, прежде чем концепция получила полноценное воплощение.

При этом для всех процессов большее значение имеют даже не сами нейроны, а синапсы, то есть связь между ними. Каждый из синапсов имеет свой вес, выставленный в случайном порядке, и во время обработки данные, переданные синапсом с большим весом, становятся преобладающими.

В последние годы мы все чаще слышим о нейросетях, которые в ближайшем будущем должны заменить многие профессии. И нам кажется, что идея создания искусственного интеллекта появилась совсем недавно. Однако нейронные сети от первых разработок прошли долгий путь длиной более полувека, и все еще находятся на начальной стадии развития. Нейросеть способна мгновенно обработать большое количество информации и работает по принципу человеческого мозга, но не может решать множество простых задач, с которыми человек сталкивается каждый день – распознавание эмоций, сарказм, понимание иносказаний.

Нейросети сейчас в тренде и кажутся явлением исключительно нашего времени, как смартфоны или умная техника. Но на самом деле они появились еще в 1940-е годы и прошли путь от простого перцептрона до современного ИИ, способного справиться с любой задачей. Редакция ZOOM.CNews изучила историю и принцип работы нейросетей.