Что такое нейросети: как и где используются нейросети, какие виды нейросетей существуют

GigaChat

Что может: писать и переводить тексты на разных языках, генерировать идеи, анализировать текстовые материалы, искать ключевые слова, писать код. Можно использовать, чтобы создавать статьи, рекламные тексты, посты, рассылки и тексты других форматов.

Нейронная сеть – компонент искусственного интеллекта (ИИ или AI), является компьютерной системой, выстроенной на базе искусственных нейронов (вычислительные элементы). Как биологические нейроны в мозге человека, искусственные осуществляют обмен информацией. Не являются классической программой с готовыми алгоритмами, а пишут их в процессе обучения. Например, если генеративному ИИ показать тысячу примеров домов – она будет легко распознавать их в разных вариациях и сюжетах. Чем больше выборка домов, тем выше точность сети. Классическая структура включает в себя 3 слоя искусственных нейронов:

Нейросети – компьютерные системы, имитирующие работу мозга человека. Они способны решать целый комплекс задач – от проверки программного кода и отрисовки картинок до написания текстов и музыкальных композиций. Легко выполняют роль «второго пилота», позволяя специалистам автоматизировать часть процессов, в некоторых случаях могут работать самостоятельно, основываясь лишь на текстовых или голосовых промтах (запросах). Рассказываем, что такое нейросеть простыми словами, разбираем принцип функционирования и основные сферы применения.

На финише выводится готовое изображение, которое пользователь может сохранить. Доступны новые генерации, если результат не соответствует ожиданиям, а также возможность изменения получившегося визуала. Вместо текстовых запросов можно использовать реальные примеры, загружая собственные картинки, что помогает сети обучаться. Стоит помнить, что по одному и тому же промту выдаются разные варианты, независимо от количества генераций.

Условия: для работы нужна только учётная запись Google. В бесплатном варианте можно сделать три презентации в месяц, для текста есть ограничение ― 2500 символов. В месяц пользователь получает 10 кредитов, которые нужны для покупки AI-рекомендаций.

Чтобы бизнесу обрести помощника в виде нейросети, нужно разобраться, что это. Предположим, что человеческий мозг — это компьютер. Он содержит огромное количество «проводов» и «переключателей», которые соединяют различные части и помогают думать и запоминать. Эти «провода» и «переключатели» — нейроны. Во время мыслительного процесса и запоминания эти нейроны соединяются по-новому, за счёт чего происходит запоминание и обучение.

– по направлению распространения информации можно выделить сети прямого распространения и рекуррентные. Прямые чаще применяются для распознавания образов, кластеризации и классификации информации. Они не могут перенаправлять данные и работают в одну сторону — ввели запрос и сразу получили ответ. Рекуррентные сети «гоняют» информацию туда и обратно, пока не появится конкретный результат. За счёт эффекта кратковременного запоминания они дополняют и восстанавливают информацию. Такие сети очень востребованы в прогнозировании;

В запросе важны конкретика и четкие параметры, дополнительно можно использовать универсальные подсказки, знакомые каждой нейронке: «опиши пошагово», «нарисуй в стиле», «от лица маркетолога» и аналогичные. Если реализована загрузка примеров – рекомендуется прибегнуть к функции, чтобы повысить качество результата и сократить количество генераций. На старте лучше использовать бесплатные нейросети, помогающие набить руку и понять принцип формирования запросов.

Какими бывают нейросети

Разберём работу нейросетей на примере популярной Kandinsky 3.0 от Сбера. Для обучения и генерации конечного результата эта сеть перерабатывает огромное количество текстовых данных и изображений. Это позволяет ей создавать красивые картинки на основе заданных параметров. Вот в чём состоит принцип действия:

Разобрали техническую сторону функционирования нейронных сетей, перейдем к практической части. Сложные процессы и формулы остаются недоступными для пользователей: они вводят запрос, через несколько секунд получают результат. На практике все сложнее, для примера возьмем нейронку по генерации картинок:

Условия: воспользоваться сервисом можно через приложение, а на сайте доступна только лента с чужими публикациями. Количество генераций не ограничено. Также у «Шедеврума» есть правило: нельзя создавать изображения с отсылкой на известных людей — такие промпты блокируются.

Что может: генерирует видеоролик с аватарами, которые произносят заданный текст. Можно создать аватар на основе своего фото, настроить стиль речи, жесты, фон. У сервиса можно выбрать русско- или англоязычный интерфейс, а генерировать видео можно на девяти языках.

Что может: генерирует тексты разных форматов и на разные темы ― от художественных рассказов и анекдотов до программных кодов. В промпте можно указать не только тематику, но и стиль изложения. Однако полученный текст нужно проверять на смысловые ошибки ― нейросеть может «придумывать» факты.

Искусственный интеллект — понятие более широкое. Оно включает в себя не только нейронные сети, но и другие методы обработки информации, в том числе экспертные и логические программы. Нейронные сети — один из видов искусственного интеллекта. Их отличительная особенность — обучение и адаптация в основе алгоритмов.

Что может: разработать структуру презентации по заданной теме, а после одобрения от пользователя — написать материал для слайдов. Можно выбрать тон текста, отредактировать его вручную или с помощью ИИ, а также генерировать простые изображения. Сервис на английском языке, но может составить презентацию на русском.

Что может: за считанные минуты оформить презентацию на основе вашего текста — достаточно загрузить информацию, выбрать тему и оформление. Сервис поддерживает более ста языков. Расширение скачивается на английском языке, после установки можно поменять язык меню на русский.

Какие задачи умеют решать нейросети

С нейросетями немного сложнее, их невозможно запрограммировать один раз и навсегда: они обучаются, самостоятельно пишут алгоритмы и инструкции, проводят сверку с ответами. Например, сеть для генерации изображений: изначально она «увидела» огромное количество картинок с подписями, чтобы научиться определять, что же на них запечатлено. Если нужно обучить нейронку распознавать текст или музыку – применяются подходящие примеры. Рассмотрим, как это работает:

Нейросети для бизнеса способны ставить и отслеживать выполнение задач, формировать персональные расписания и меню, проводить проверку/критику идей и давать полезные рекомендации по их эффективности. Помогают принимать решения и автоматически оценивать вероятность сделок, писать письма для email-рассылок и отвечать на них, создавать вакансии – доступных задач много. Актуальны не только для предпринимателей, существуют нейросети для дизайнеров, маркетологов, HR, авторов, программистов и других направлений.

Так ли это – покажет время, но уже сегодня генеративный ИИ постепенно вытесняет с рынка кадры. Например, под угрозой авторы контента для наполнения сайтов, графические дизайнеры и иллюстраторы, онлайн-консультанты (им на смену приходят чат-боты), специалисты по озвучиванию и многие другие. Второе направление – отрасли, которые можно автоматизировать, речь идет о логистике, доставке, упаковке и аналогичных направлениях.

Это лишь малая часть профессий, которые нейронки не смогут заменить в ближайшие десятилетия. Однако их применение сопряжено не только с вытеснением с рынка специалистов: во многих отраслях они выполняют функцию помощника, лишь автоматизируя часть рутинных задач.

Что может: создавать изображения в разных стилях, совмещать две картинки в одну, редактировать иллюстрации и «дорисовывать» их по краям. Сервис сохраняет созданные изображения только во время сеанса, в следующий раз к ним нельзя будет вернуться ― поэтому лучше сразу скачать понравившиеся варианты.

Искусственные нейроны составляют узлы, в которые заложены формулы. Узел получает информацию, осуществляет вычисление и направляет его дальше. Связь между ними обеспечивают синапсы – пути передачи данных, каждый из которых имеет вес. Последний является числовым коэффициентом, демонстрирующим важность результата нейрона по отношению к общим показателям. В необученных сетях распределение весов – случайное, если в ходе обучения путь ведет к эффективным решениям – его значимость (вес) увеличивается. Связи и показатели постоянно корректируются до тех пор, пока система не начнет выдавать стабильные результаты.