Нейросети для чайников и гуманитариев: когда роботы заменят людей

Машинное зрение

Хольц получил степень доктора философии и начал свою карьеру как консультант НАСА и Института Макса Планка. Математические открытия и научные исследования молодого ученого привели к созданию Leap – одной из самых мощных в мире технологий трехмерного управления движением. На момент значимых открытий в сфере высоких технологий Дэвид Хольцу был всего 24 года.

Как становится понятно из статьи, нельзя назвать имя одного конкретного человека, кто придумал искусственную нейросеть. Это коллективное многолетнее достижение научного сообщества. На сегодняшний день нейронные сети активно применяются в различных сферах – автомобильной промышленности, медицине, финансовой деятельности, игровой индустрии, рекламе и маркетинге. Однако искусственный интеллект еще далек от совершенства. Поэтому можно с утверждением сказать, что история развития нейросетей еще только начинается.

В 1980-х годах, когда появились более мощные компьютеры для вычислений, исследователи смогли разработать нейросети с двумя и тремя уровнями обучения. 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.

Однако искусственный интеллект был придуман задолго до сегодняшних технологий. Первыми, кто придумал нейросеть, были американский математик Уоррен Маккаллок и нейрофизиолог Уолтер Питтс. В 1943 году эти ученые создали первую модель биологического нейрона, что стало отправной точкой для развития нейронных сетей в будущем.

Даже самые лучшие системы искусственного интеллекта, к сожалению, тратят очень много энергии. Если человеческий мозг совершает 1,5×10¹⁸ операций в секунду и потребляет всего 25 Вт в день, то современная видеокарта может выполнить только 1013 операций в секунду и потребляет около 250 Вт. Чтобы достичь мощности человеческого мозга, пришлось бы подключить сотню тысяч таких видеокарт к гигантскому компьютеру, потребляющему не менее 25 мегаватт. Это в миллион раз превышает потребности человеческого мозга.

Первую обучающуюся машину создал в 1957 году американский психолог Фрэнк Розенблатт в авиационной лаборатории Корнеллского университета в Буффало, США. Ученый вдохновился работой нейронов в человеческом мозге и по аналогии сделал искусственную нейросеть, которую назвал перцептрон.

Сегодня мы бросим взгляд на историю создания нейросетей и проследим их путь к современному состоянию. Это важно не только для специалистов в области искусственного интеллекта и компьютерных наук, но и для всех интересующихся, кто придумал нейросеть и какие выдающиеся умы лежат в основе технологий, ставших частью нашей жизни.

Существует много способов обучения нейросетей. Большинство из них состоят из двух этапов: поиск основного правила и отладка. На первом этапе нейросети показывают миллиарды картинок и говорят, что на них изображено. Машина находит отличительные черты разных предметов и вырабатывает собственный алгоритм, как их различать. На втором этапе проверяют, может ли нейросеть правильно назвать картинки, которых она еще не видела. Если машина ошибается, оператор ей об этом сообщает. Тогда нейросеть перенастраивает свои внутренние связи, чтобы в следующий раз дать правильный ответ.

Что нейросети могут уже сегодня

В своей книге «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» Ян Лекун рассказывает, как работают нейросети и где применяются. Автор — лауреат премии Тьюринга, аналога Нобелевской премии в области вычислительной техники. Его называют крестным отцом нейронных сетей. Обзор будет полезен тем, кто пользуется достижениями нейросетей и хочет узнать о них больше, не погружаясь в сложные технические подробности.

Нейросети значительно упростили нашу жизнь. Вероятно, к ним и нужно относиться как к ассистентам. Например, наш Мегаплан может взять на себя постановку задач по шаблонам или планирование дел по расписанию. Но для этого нужны настройки, которые никто, кроме человека, не сделает. Так что отдаем нейросетям рутину и освобождаем время для более творческих и интересных видов деятельности!

Как и человек, нейросеть учится за счет изменения связей между нейронами. Проще всего отследить этот процесс на примере моллюска аплизии. У него очень простая нервная система, которая управляет внешними жабрами. Если прикоснуться к жабрам, то моллюск сначала их втянет, а потом спустя время выпустит. Если повторять касания жабр из раза в раз, постепенно моллюск начнет выпускать их быстрее, а потом и вовсе перестанет втягивать. Так нейронные связи адаптируются к внешним раздражителям, то есть обучаются.

Специалисты Института трансляционной аналитики данных (TDAI) в Университете штата Огайо разработали платформу Wildbook, которая помогает исследователям и защитникам природы находить и сохранять редкие виды животных. Чтобы это стало возможным, ученые обучили нейронные сети распознавать изображения тех, кому угрожает опасность. Машина видит фотографию кита, косатки или леопарда и узнает животное, опираясь на текстуру и окраску его шерсти, линию плавника или хвоста. Система обучается с помощью образцов, помеченных вручную.

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, чтобы научить машину отличать корабли от самолетов, нужно сначала собрать тысячи фотографий тех и других и загрузить их в нейросеть. Затем показать ей изображение корабля. Если машина дает правильный ответ — ничего менять не нужно. Если машина дает неверный ответ, то необходимо настроить параметры системы так, чтобы ее ответ приблизился к правильному.

Сервисы рекомендаций

Попробуйте угадать, где поработала нейросеть, а где человек! Мы придумали короткий тест, в котором предлагаем вам сравнить результаты и проверить свое чутье. В конце вас ждут несколько советов, как можно отличить авторскую работу от машинной. Для теста мы использовали сервисы Балабоба и MidJourney, за что безмерно признательны их разработчикам.

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.

«Магия» обучения заключается в том, что обученная машина способна выйти за рамки того, что ей показывали. Она может правильно определить, что изображено на картинке, которую она видит впервые. Или принять верное решение на дороге, даже если сталкивается с новой помехой.

Нейросети могут прогнозировать спрос на разные продукты и предсказывать изменение цен акций. Например, они помогают французской государственной энергетической компании EDF прогнозировать потребление энергии. С этими знаниями компания эффективнее управляет производительностью электростанций и распределяет ресурсы с минимальными потерями. В маркетинге нейросети используются для изучения интереса людей к тому или иному контенту:к примеру, подскажут, на какой рекламный баннер будут реагировать чаще.

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.

Аналогично чтобы построить автомобиль, который может ездить самостоятельно, сначала нужно собрать данные от опытного водителя. Для этого каждую долю секунды надо записывают положение автомобиля на дороге и то, как водитель поворачивает руль, чтобы машина оставалась в пределах полосы. В результате за час наблюдений ученые получают 36 000 положений автомобиля и углов поворота руля. На этой информации нейросеть потом учится.