Что такое нейронные сети и почему все говорят, что за ними будущее

Распознавание речи

Нейронные сети стали называть так из-за принципов работы математической модели, которая чем-то напоминает функционирование нашей нервной системы. Уверены, что вы и сами в курсе: у нас есть нейроны, образующие нервную систему. Их главная задача — распространять информацию по всему телу, используя электрические и химические сигналы. Они черпают ее из окружающей среды или организма, оценивают ее, думают, как отреагировать, а еще запоминают. Вообще, это крайне занятные штуки, и на эту тему есть множество прекрасных книг (читайте — нейроны скажут вам спасибо). Мы же вернемся к их искусственным (?) коллегам.

Нейронные сети могут анализировать большие объемы информации и, выявляя закономерности и тренды, делать прогнозы на основе прошлых данных. Поэтому нейросети помогают значительно улучшить точность прогнозирования в метеорологии, экономике, торговле и в других сферах, где прогнозы имеют важное значение.

Искусственная нейронная сеть повторяет строение нервной ткани человека. Наш головной мозг состоит из миллиардов нервных клеток, соединенных между собой специальными отростками в сложную нейросеть с многочисленными связями. Работая, клетки посылают друг другу нервные импульсы, которые транспортируются по отросткам, как по проводам. Нейросети повторяют эти процессы — только теперь действие происходит не в голове, а в программе. Искусственные нейроны аналогично нервным клеткам хранят в себе информацию и способны обрабатывать данные, преобразовывать их и отправлять дальше по синапсам — связям внутри виртуальной сети.

Нейросети у всех на слуху — сегодня о них не слышали разве что те, кто совсем не имеет доступа в Интернет. Более того, большинство из вас уже используют их в работе — генерируют картинки или текст по запросу. Активное использование таких сервисов не эквивалентно знанию принципов их работы — только единицы могут объяснить их устройство.

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему, нейроны способны выполнять очень сложные задачи по сбору информации, ее анализу и созданию новой. Вот вам хорошо иллюстрирующий этот принцип работы пример:

Предсказание и прогнозирование. Нейронные сети этой категории делают выводы на основе найденных закономерностей. Спрогнозировать может все что угодно — от подбора музыкального плейлиста на ваш вкус или дорисовывания картинки по имеющимся фрагментам до прогнозирования стоимости акций компаний, объема клиентского трафика или прогноза погоды на несколько дней вперед;

Нейронная сеть, или нейросеть, — это компьютерная модель, вдохновленная работой человеческого мозга. Она состоит из множества взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают и передают информацию друг другу. Именно так работают и нейроны головного мозга человека. Нейросеть способна обучаться на основе данных и принимать решения, анализируя входные сигналы. И именно способность к обучению на больших объемах данных и обусловила широкое распространение нейросетей, ведь это позволяет им решать сложные задачи, которые ранее были недоступны для традиционных компьютерных моделей.

Нейронные сети способны решать широкий пул запросов. При этом далеко не всегда возможно четко разграничить их по типу задач — запросы могут быть комбинированными, то есть для их решения необходимо выполнить более одного действия. Однако в общем виде классификация задач, которые успешно решают нейросети, может быть следующей:

Рекомендательные системы

В финансовой сфере нейросети применяют для прогнозирования цен на акции, определения трендов на рынке и управления инвестиционными портфелями. Они позволяют автоматизировать процессы анализа финансовых данных и принимать более обоснованные инвестиционные решения.

В обучаемости. Без этого они просто были бы еще одной математической моделью, но благодаря обучению могут приводить в шок непосвященных. Нейросети могут распознавать более глубокие, иногда неожиданные закономерности в данных. Объяснить на пальцах это не так просто. В общем смысле слова, обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Если вначале ее легко обмануть, то через пару сотен тысяч действий, она легко распознает, если вы пытаетесь дать ей что-то не то.

Распознавание. Виртуальная нейросеть умеет различать лица, объекты, изображения и текст, и поэтому используется как в реальных физических устройствах (камеры наблюдения), так и виртуальных сервисах, работающих по этому же принципу — например, Google Lens;

Ну а последние несколько месяцев и вовсе принесли нейронным сетям и их создателям небывалую славу: выстрелило приложение FaceApp, показывающее, как вы будете выглядеть через энное количество лет. Наверное, пока мы пишем эту статью, кто-то изобрел нейросеть, которая напишет эту статью за меня… Но на самом деле, развлечения – это не предел использования нейронных сетей. Куда важнее то, чему они могут научиться и чему научить нас.

Нейронные сети сегодня используются очень широко — можно сказать, что уже почти не осталось областей знаний, отраслей промышленности и вообще сфер деятельности человека, где так или иначе не находили бы применения эти прогрессивные модели. Поэтому мы составили список наиболее популярных задач, которые специалисты решают с помощью нейросетей.

Классификация. Для выполнения такой задачи нейросети обрабатывают поступившие данные и делят их согласно заранее заданному признаку. Они могут классифицировать объекты по цветам или тексты — по жанрам, или среди тысяч клиентов банка выбрать самых надежных заемщиков, проанализировав кредитное «прошлое» каждого;

В играх разработчики используют нейросети для создания более реалистичных, «умных» персонажей. Кроме того, эти модели могут улучшать графику и звук, а также адаптировать игровой процесс к стилю и предпочтениям игрока. Нейронные сети уже сегодня позволяют генерировать увлекательные игровые миры, хотя и не без шероховатостей, что мы увидели на примере нашумевшего Starfield.

Рекуррентные нейронные сети. Работают по принципу циклической передачи информации по всем слоям до тех пор, пока не будет получен точный результат. Главная особенность рекуррентных нейросетей — возможность последовательно обрабатывать поступившие фрагменты информации и запоминать то, что уже было обработано на более ранних слоях. Они применяются для генерации текстовых материалов, распознавания изображений, речи и так далее;

Что такое нейросеть?

Нейронными сетями называют специальные программы, которые работают с информацией аналогично человеческому мозгу. Их функционал схож с процессами, которые ежесекундно происходят у нас в голове: вычислительные элементы обмениваются информацией между собой аналогично нейронам головного мозга.Они, как и мозг человека, способны работать с гигантскими объемами данных в короткие сроки.

Но что еще главное – людям понравилось, и они стали готовы платить за развлечение. В итоге, когда пару лет назад белорусские разработчики создали приложение MSQRD, добавляющее маски к вашим лицам на камере онлайн, они и подумать не могли о том, что пользователем забавной игрушки станут миллионы. Популярность приложения стала так высока, что Facebook купила их за 85 миллионов долларов. Неплохо для небольшой компании!

Написать текст, похожий на настоящий, или создать фотореалистичное изображение? Легко. Тем более сервисов (в том числе и бесплатных) в интернете для этого уже очень много. Правда, написанные одной нейронкой тексты и сгенеренные другой изображения в подавляющем большинстве будут требовать редактирования. Уже сейчас такие нейросети (например, ChatGPT, Midjourney) — потрясающие инструменты для вдохновения. Но при решении серьезных задач без специалистов всё равно не обойтись и, подозреваем, это так и останется, так что профессионалы в своих областях могут не переживать. Почему? А об этом в заключительной главе.

Принцип работы этой технологии заметно отличается от того, как функционируют компьютеры. Последние действуют строго в той области, которую написал для них человек, в то время как нейросеть сама выбирает способ решения вопроса на основе поступившей информации и прошлого опыта работы, в том числе допущенных ошибок. Что позволяет нейронным сетям одинаково успешно справляться с разными запросами? Постоянное обучение на уникальных задачах, и, как следствие, самостоятельное усовершенствование компьютерных алгоритмов работы. Благодаря способности дообучаться на новых входных данных, нейросеть умеет не просто распознавать и анализировать информацию в больших объемах, но и креативить — например, рисовать картины, создавать тексты или видео в разных стилях и формах, и даже общаться как человек. Быстрорастущие возможности ИИ-технологий сделали их незаменимым элементом многих систем и IT-продуктов: от простых чат-ботов до сложных и масштабных наукоемких решений.

Возможно, вы удивитесь, но идея компьютерных нейронных сетей впервые была высказана аж 80 лет назад — в 1944 году ее озвучили американские ученые У. Маккалоу и У. Питтс. А первая реальная нейронная сеть появилась тоже давно — в 1957 году ее создал Ф. Розенблатт. Правда, тогдашние компьютеры по мощности безнадежно отставали даже от машин 80-х годов прошлого века, при том, что и последние кажутся современной молодежи техникой из эпохи паровых двигателей. Поэтому первая «нейронка» (так между собой называют нейросети те, кто с ними работает) была, конечно, очень простой. Но довольно истории — перейдем к терминологии, а затем рассмотрим практическое применение этих интереснейших программных моделей.

К середине 2019 года нейросети обрели невероятную мощь. До восстания машин еще далеко, но прогресс налицо: они умеют не только развлекать, но и лечить, учить и работать. Попробуем на простых примерах, рассказать, что это такое, и как нейросети, обучаясь сами, обучают и нас