Что такое нейросеть и как она работает

Виды нейронных сетей

Вы наверняка спросите: а откуда вообще нейросеть знает, что такое енот, скейтборд, а тем более фильм «Назад в будущее»? Ответ прост: её этому обучили на большом массиве данных, который называется датасетом. Принцип тот же, что и с детьми в яслях: «Смотри, Ванюша, это яблоко. А это морковь. А это, Ванюша, летающий скейтборд в стиле ретрофутуризма» 🙂

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:

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.

ИИ может быстро съесть всю человеческую культуру — всё, что мы создали за тысячи лет, — переварить её и начать извергать поток новых культурных артефактов. Не только школьные сочинения, но и политические речи, идеологические манифесты и даже священные книги для новых культов. К 2028 году в президентской гонке в США могут больше не участвовать люди.

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая исследует методы предоставления машинам возможности выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Машинное обучение — это метод искусственного интеллекта, который дает компьютерам доступ к очень большим наборам данных для дальнейшего обучения. Программное обеспечение для машинного обучения находит шаблоны в существующих данных и применяет эти шаблоны к новым данным для принятия разумных решений. Глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, в котором для обработки данных используются сети глубокого обучения.

С другой стороны, при глубоком обучении специалист по работе с данными предоставляет программному обеспечению только необработанные данные. Сеть глубокого обучения извлекает функции самостоятельно и обучается более независимо. Она может анализировать неструктурированные наборы данных (например, текстовые документы), определять приоритеты атрибутов данных и решать более сложные задачи.

Какие типы нейронных сетей существуют?

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:

Но есть и интересный момент: после многочасовой беседы с ChatGPT возвращаться в обычный Google было нелегко — как будто пересаживаешься с «Сапсана» на пригородную электричку. То есть, возможно, нас вскоре ждёт полное изменение самой сути потребления информации в Сети. И вот это уже интересно.

Архитектура нейронных сетей повторяет структуру человеческого мозга. Клетки человеческого мозга, называемые нейронами, образуют сложную сеть с высокой степенью взаимосвязи и посылают друг другу электрические сигналы, помогая людям обрабатывать информацию. Точно так же искусственная нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые взаимодействуют для решения проблем. Искусственные нейроны — это программные модули, называемые узлами, а искусственные нейронные сети — это программы или алгоритмы, которые используют вычислительные системы для выполнения математических вычислений.

«Но человеческий разум, в отличие от ChatGPT и ему подобных, не неуклюжий статистический механизм для сопоставления с паттерном, поглощающий сотни терабайт данных и экстраполирующий наиболее характерные разговорные реакции или наиболее возможные ответы на научный вопрос. Напротив, человеческий разум — удивительно эффективная и даже элегантная система, которая оперирует небольшими объёмами информации; она стремится не к выведению грубых корреляций в данных, но к созданию объяснений».

За более сложную детализацию отвечает метод стабильной диффузии. Это когда картинка сначала превращается в пиксельный шум, а потом воскресает из него с новыми деталями. Чтобы нейронка могла творить такое колдовство, её научили предсказывать, какие пиксели должны быть на месте размытых.

Хитрость нейросети в том, что алгоритмы в ней устроены как нейроны в человеческом мозге — то есть они связаны между собой синапсами и могут передавать друг другу сигналы. Именно от силы этих сигналов и зависит обучение — например, в случае с котами нейросеть сформирует сильные связи между нейронами, распознающими морду и усы.

Машинное зрение — это способность компьютеров извлекать информацию и смысл из изображений и видео. С помощью нейронных сетей компьютеры могут различать и распознавать изображения так, как это делают люди. Машинное зрение применяется в нескольких областях, например:

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.