Что такое нейросеть: как устроен человеческий мозг «в цифре»

Алгоритм обратного распространения

Скрытые слои в сверточных нейронных сетях выполняют определенные математические функции (например, суммирование или фильтрацию), называемые свертками. Они очень полезны для классификации изображений, поскольку могут извлекать из них соответствующие признаки, полезные для распознавания и классификации. Новую форму легче обрабатывать без потери функций, которые имеют решающее значение для правильного предположения. Каждый скрытый слой извлекает и обрабатывает различные характеристики изображения: границы, цвет и глубину.

При контролируемом обучении специалисты по работе с данными предлагают искусственным нейронным сетям помеченные наборы данных, которые заранее дают правильный ответ. Например, сеть глубокого обучения, обучающаяся распознаванию лиц, обрабатывает сотни тысяч изображений человеческих лиц с различными терминами, связанными с этническим происхождением, страной или эмоциями, описывающими каждое изображение.

Автором является пользователь нейросети. Это самая популярная точка зрения в вопросе авторства искусственного интеллекта. Как уже говорилось выше, пользователь может нажать на кнопку, запустив программу, которая сама создаст изображение, похожее на произведение искусства. Можно ли считать пользователя творцом, автором в данном случае? Вряд ли, это не похоже на творческий процесс, скорее на механические действия. Однако можно предположить, что если пользователь как-то переработает созданное нейросетью изображение, внесет свой творческий вклад, тогда уже получится некий новый творческий продукт, объект авторского права.

При глубоком обучении специалист по работе с данными предоставляет нейросети только необработанные данные, а та самостоятельно извлекает функции и обучается независимо. Если результат неудовлетворительный, то цикл обучения повторяется снова, пока нейросеть не будет давать корректные ответы.

Глубокие нейронные сети отличаются тем, что искусственные нейроны в них связаны друг с другом, а каждой такой связи присваивается определенный вес, который отражает ее значимость. Кроме того, связь между нейронами может быть «упреждающей». Это означает, что данные проходят через них только в одном направлении. Такое происходит, если значение «веса» соединения ниже заданного.

Искусственные нейронные сети постоянно обучаются, используя корректирующие циклы обратной связи для улучшения своей прогностической аналитики. Проще говоря, речь идет о данных, протекающих от входного узла к выходному узлу по множеству различных путей в нейронной сети. Правильным является только один путь, который сопоставляет входной узел с правильным выходным узлом. Чтобы найти этот путь, нейронная сеть использует петлю обратной связи, которая работает следующим образом:

Как обучать нейронные сети?

Нейронные сети прямого распространения обрабатывают данные в одном направлении, от входного узла к выходному узлу. Каждый узел одного слоя связан с каждым узлом следующего слоя. Нейронные сети прямого распространения используют процесс обратной связи для улучшения прогнозов с течением времени.

Нейронная сеть медленно накапливает знания из этих наборов данных, которые заранее дают правильный ответ. После обучения сеть начинает делать предположения об этническом происхождении или эмоциях нового изображения человеческого лица, которое она никогда раньше не обрабатывала.

Во-вторых, авторское произведение это всегда результат творческого труда. По поводу творческого характера тоже высказываются разные точки зрения, но в общем виде признак творчества раскрывается через оригинальность, в которой прослеживается личность и индивидуальность автора. Следовательно, ставится под сомнение наличие творческой составляющей в работе нейросетей. С одной стороны, есть программа, работающая по определенной схеме и заранее заданным алгоритмам, оригинальность и личность автора в ней не отражается. С другой, — автор запроса, желая создать изображение, также не осуществляет творческий процесс, а просто запускает работу программы.

Разработчик нейронных сетей — это специалист, который создает архитектуру, а также решает теоретические и прикладные задачи систем искусственного интеллекта. Он, в частности, проектирует методики машинного обучения и ведет аналитическую работу в области специализированного программного обеспечения.

Однако возрождение интереса к нейронным сетям и революция в глубоком обучении произошли лишь в последние годы благодаря индустрии компьютерных игр. Современные игры требуют сложных вычислений для обработки большого числа операций. В итоге производители начали выпускать графические процессоры (GPU), которые объединяют тысячи относительно простых вычислительных ядер на одном чипе. Исследователи вскоре поняли, что архитектура графического процессора очень похожа на архитектуру нейросети.

Глубокие нейронные сети или сети глубокого обучения имеют несколько скрытых слоев с миллионами связанных друг с другом искусственных нейронов. Число, называемое весом, указывает на связи одного узла с другими. Вес является положительным числом, если один узел возбуждает другой, или отрицательным, если один узел подавляет другой. Узлы с более высокими значениями веса имеют большее влияние на другие узлы.
Теоретически глубокие нейронные сети могут сопоставлять любой тип ввода с любым типом вывода. Однако стоит учитывать, что им требуется гораздо более сложное обучение, чем другим методам машинного обучения. Таким узлам нужны миллионы примеров обучающих данных, а не сотни или тысячи, как в случае с простыми сетями.

В последние годы нейронные сети прошли путь от простых сортировщиков картинок на смартфонах до помощников в решении глобальных задач в науке. Современные нейросети способны заменить или дополнить работу человека во всех случаях, когда решение нужно принимать на основе предыдущего опыта. «РБК Тренды» разбирался, как устроены и работают нейросети, как их обучают и в каких сферах применяют.

Нейронные сети могут анализировать человеческую речь независимо от ее речевых моделей, высоты, тона, языка и акцента. Виртуальные помощники, такие как Amazon Alexa и программное обеспечение для автоматической транскрипции, используют распознавание речи для выполнения следующих задач:

Востребованность специалиста по нейросетям

Закон не настолько прогрессивен, чтобы содержать однозначный ответ на вопрос авторства нейросетей и искусственного разума. И вряд ли в ближайшие пару лет этот вопрос найдет законодательный ответ. Поэтому необходимо следить за тем, как будет складываться практика. Пока попробуем проанализировать различные точки зрения на вопрос авторства произведений от нейросетей и разобраться в аргументах “за” и “против”.

Нейронные сети могут отслеживать действия пользователей для разработки персонализированных рекомендаций. Они также могут анализировать все действия пользователей и обнаруживать новые продукты или услуги, которые интересуют конкретного потребителя. Например, стартап из Филадельфии Curalate помогает брендам конвертировать сообщения в социальных сетях в продажи. Бренды используют службу интеллектуальной маркировки продуктов (IPT) Curalate для автоматизации сбора и обработки контента пользователей социальных сетей. IPT использует нейронные сети для автоматического поиска и рекомендации продуктов, соответствующих активности пользователя в социальных сетях. Потребителям не нужно рыться в онлайн-каталогах, чтобы найти конкретный продукт по изображению в социальных сетях. Вместо этого они могут использовать автоматическую маркировку Curalate, чтобы с легкостью приобрести продукт.

Востребованность специалистов по нейросетям постоянно растет. По данным сервиса по поиску работы HeadHunter за 2022 год, на российском рынке наблюдается нехватка соискателей на должности разработчиков систем искусственного интеллекта — на одну вакансию в этой сфере претендуют не больше двух кандидатов. По словам представителей рынка, проблема сохраняется уже в течение трех лет.

Специалист по нейросетям должен быть знаком с передовыми методами разработки программного обеспечения, особенно с теми, которые касаются проектирования системы, контроля версий, тестирования и анализа требований. Также ему потребуются знания в области Data Science, такие как моделирование данных, оценка алгоритмов и моделей прогнозирования. Наконец, для презентации работы нейросети потребуется пользоваться технологиями пользовательского интерфейса, использовать диаграммы или визуализации.

Искусственный интеллект уже давно наше настоящее, а не будущее. Одним из способов его реализации являются нейронные сети. С их помощью создаются изображения, видео, музыка и другие произведения. Несколько лет назад пользователи развлекались использованием приложения Prisma, создавая стилизованные картинки из фотографий. Популярные сервисы экспериментируют с созданием музыки с помощью нейросетей. А недавно появились новости о том, что нейросеть написала продолжение Гарри Поттера. Возникает вопрос: кто является автором произведений, создаваемых искусственным интеллектом, и что говорит об этом закон? На этот вопрос важно получить ответ, поскольку правам автора корреспондирует обязанность других лиц их соблюдать. И важно понять, нужно ли спрашивать у кого-то разрешение на использование, или любое использование, включая коммерческое, будет свободным.

Традиционные методы машинного обучения требуют участия человека, чтобы программное обеспечение работало должным образом. Специалист по работе с данными вручную определяет набор соответствующих функций, которые должно анализировать программное обеспечение. Это ограничение делает создание и управление программным обеспечением утомительным и трудозатратным процессом.