Нейросети как работают и с чего начать

Смогут ли нейросети заменить людей

Российский сегмент генеративного ИИ развивается темпами, существенно опережающими мировые. В 2023 году выручка крупнейших ИИ-поставщиков выросла практически на 90%, но это не предел. Участники рынка отмечают, что качество продуктов не уступает зарубежным аналогам, а государственные программы поддержки и ориентирование на импортозамещение позволяют создавать/дорабатывать то, чего не хватает клиентам. Что сейчас в тренде и на пике развития:

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.

Кроме того, есть входной и выходной слои. Входной принимает информацию и преобразовывает ее, например переводит картинку в матрицу из чисел. Выходной обрабатывает результат и представляет его в понятном человеку виде. Например, результат 0,77827273 он представит как «с точностью в 78% это такой-то предмет».

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.

Levi’s. Бренд начал работу с компанией Lalaland.ai, специализирующейся на нейросетях. Основной продукт – генерация AI моделей на основе искусственного интеллекта: они практически неотличимы от реальных, что позволяет хорошо экономить на фотосессиях.

Основа взаимодействия с генеративным ИИ – запросы пользователей, которые они могут вводить как голосом, так с и помощью клавиатуры. При составлении промтов нужно использовать формулировки, применимые для обычных технических заданий, ориентированных на специалистов. Чем конкретнее изложено требование, тем релевантнее будет результат. В помощь – следующие рекомендации:

Domino’s Pizza. Компания ведет работу с Phrasee – генератором контента, который пишет электронные письма и интересные заголовки для пуш-уведомлений. Пока проект реализуется в тестовом режиме. Дополнительно – привлечение генеративного AI для повышения как численности клиентов, так и их лояльности. Сотрудничество с Phrasee позволило увеличить коэффициент кликов на более чем 50%.

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:

Какие виды нейросетей существуют

Процесс обучения бывает ручным и автоматическим и выглядит обычно так. Нейросети дают на вход разные данные, она анализирует их, а потом ей сообщают, каким должен быть правильный ответ. Сеть устроена так, что будет «стремиться» подогнать веса синапсов, чтобы выдавать верные результаты.

Нейросети могут быть универсальными, например, ChatGPT и YandexGPT дают ответы на вопросы, ищут информацию, рисуют картинки, составляют бизнес-планы и решают другие задачи. В это же время Midjourney и Kandinsky ориентированы на отрисовку изображений, Codeium проверяет и дополняет код, а SteosVoice идеальна для озвучки. Помимо предназначения, классификация выполняется по типу архитектуры:

Нейронными сетями занимаются специалисты по машинному обучению. Они не пишут программы, основанные на алгоритмах: вместо этого они создают модель и обучают ее, а потом тестируют, насколько хорошо она работает. Есть отдельные компании, специализирующиеся на разработке нейросетей, а есть продуктовые отделы крупных IT-организаций, например Google.

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:

Структура. Нейросеть состоит из искусственных нейронов, которые соединяются между собой. У самой примитивной нейронной сети один слой нейронов, у более сложных — несколько. Часто каждый слой занимается своей задачей, например, один распознает, другой преобразует.

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.