Что такое нейросеть — история создания, основные принципы работы и области применения

Составители словаря английского языка Коллинза назвали термин “искусственный интеллект” – ИИ – “словом года 2023”. Свой выбор они пояснили так: “ИИ – это следующая великая технологическая революция, он стремительно развивается, и был самой обсуждаемой темой в 2023 году”. С ними сложно не согласиться, верно?)

Привет! На связи блог сервиса MITUP AI, и сегодня предлагаем вместе разобраться в основах: поговорим о том, что же такое нейросети, и как они работают, как выглядит нейросеть, какие виды бывают, и где нейросети используются.
Объяснить, что такое нейросеть простыми словами – задача со звездочкой, поэтому тема быстро обросла небылицами и стереотипами. Сам факт, что компьютеры начали «думать» подобно людям, научились распознавать лица, переводить языки, писать тексты вызывает множество споров и вопросов.

Кто-то под впечатлением от сюжетов блокбастеров думает, что нейронные сети – это высший разум и потенциальная угроза человечеству. Другие – что нейронки безнадежно тупы и не способны выполнять даже элементарные задачи, подвластные человеку.

Истина, как это часто бывает, – где-то посередине.

Вначале уточним: не совсем верно говорить, что нейросеть – это искусственный интеллект.

ИИ – это область изучения, в которой собраны все аспекты создания интеллектуальных электронных систем. Искусственный интеллект уже давно присутствует в обыденной жизни. Яркий пример тому – навигационные системы, автопилоты на различных видах транспорта, устройства умного дома, технологии наблюдения и распознавания лиц и пр.

Нейронная сеть во всем этом является конкретным методом, использующим структуру и принципы, схожие с работой человеческого мозга.
Таким образом, на вопрос: “А что это такое – нейросеть?”, ответим, что нейросеть – это не весь ИИ, а лишь его часть. Благодаря нейронным сетям, искусственный интеллект обрабатывает огромное количество информации и выполняет некоторые действия, которые до недавнего времени мог делать лишь человек. Из-за такой тесной связи эти понятия часто ставят в один ряд.

Кто такая нейросеть

Современные словари дают такое определение нейросети: “Нейронная сеть – вычислительная или логическая схема, построенная из однородных процессорных элементов, являющихся упрощенными функциональными моделями нейронов.”

Если вы не специалист, разобраться в этом наборе терминов довольно сложно.

Поэтому давайте посмотрим, что такое нейросеть, в Интернете. Изучив различные источники, можем сделать вывод, что нейросеть простыми словами – это математическая модель (алгоритм), воплощенная в компьютерную программу, которая обрабатывает данные, имитируя процессы человеческого мозга.

Согласитесь, уже лучше)

Точнее понять, как именно работает эта программа, нам поможет погружение в историю вопроса.

Создатель нейросети

Развитие нейронных сетей тесно связано с открытиями в области искусственного интеллекта и нейрофизиологии. Своеобразным “примером” нейросети стал человеческий мозг. Все идеи, лежащие в основе технологии, опираются на его особенности.

Первый значительный прорыв – открытие американских нейрофизиологов Уоррена МакКаллока и Уолтера Питтса. Ещё в 1943 году ученые предложили первую теоретическую модель функционирования мозга, включающую математическое описание работы его базовой единицы – нейрона.

Однако, построение настоящих нейронных сетей началось примерно в 1950-х годах.

Американский математик и компьютерный ученый Фрэнк Розенблатт в 1957 году создал перцептрон – первую простейшую нейросеть. В ее основе лежит математическая модель восприятия информации мозгом, состоящая из сенсоров, ассоциативных и реагирующих элементов.

А в 1960 году ученый представил первый нейрокомпьютер — «Марк-1», способный распознавать некоторые буквы английского алфавита.
Таким образом, Розенблатта можно назвать создателем первой нейросети, а «Марк-1» — первым в мире нейрокомпьютером.

Двигаться дальше исследователям того времени не удавалось из-за ограниченных технических возможностей вычислительных машин.

Но, с развитием компьютерных технологий, нейронные сети стали сложнее. Появление мощных процессоров и фреймворков для глубокого обучения, таких как TensorFlow и PyTorch, значительно ускорило прогресс.

Современные нейросетевые технологии формируются как результат коллективных усилий исследователей по всему миру. Вот несколько ключевых фигур, которые внесли значительный вклад в развитие этой области:

• Джеффри Хинтон – канадский ученый, работающий в области глубокого обучения.
• Ян ЛеКун – французский ученый, один из разработчиков теории сверточных нейронных сетей (CNN).
• Юрген Шмидхубер – немецко-швейцарский ученый, внесший вклад в развитие рекуррентных нейронных сетей (RNN).
• Ян Гудфеллоу – американский ученый, автор работы по генеративным состязательным сетям (GAN), которые широко используются в создании изображений.
• Йошуа Бенжио – канадский ученый, исследующий ИИ и метод глубокого обучения.

Поэтому однозначно сказать, где придумали нейросеть в том виде, какой мы ее знаем, сложно. А учитывая, что это – активная область исследований, и новые открытия происходят регулярно, подводить итоги пока рано.

Принцип работы нейросети

Чтобы понять, как работают нейросетевые технологии, логично сначала разобраться с тем, как функционирует наш “думающий” орган, который является прототипом нейронок.

Можно выделить несколько основных принципов, которые были сформулированы в работе МакКаллока и Питтса:

• Мозг состоит из миллиардов нейронов, которые взаимодействуют друг с другом через синапсы.
• Множество синапсов помогают получать информацию (сигналы) от других нейронов.
• Сигналы от разных нейронов суммируются и преобразуются в выходной сигнал нейрона.
• У нейрона существует 2 состояния: активное и неактивное.
• Входной сигнал нейрона зависит от силы поступающего нейрона и порога активации принимающего.
• Нейрон активируется, если сумма входных сигналов превышает порог.
• Сила сигнала, передаваемого через синапс, определяется его весом.
• Веса в процессе обучения могут меняться, давая нейронам адаптироваться к новым условиям, расширяя возможности нейросети.

Хотя эта модель была довольно простой и имела погрешности в описании взаимодействия реальных нейронов, она стала отправной точкой для дальнейших исследований о развитии и применении нейросетей.

Было установлено, что именно нейроны позволяют человеку учиться. Когда человек получает новую информацию или выполняет неизвестное действие, у него образуются нейроны, которые словно “закрепляют” данные в мозге, являясь своеобразным якорем для новых данных. Со временем они могут развиваться или погибать – зависит от того, пользуется ли человек информацией, связанной с ними.

Принцип работы нейросети можно наглядно отследить на примере ребенка. Вначале малыш не умеет различать предметы, животных, людей. Чтобы этому научить, родители показывают образ (картинку, игрушку или реальный объект) и называют его. Со временем ребенок начинает сам отличать мышь от кота, причем уже неосознанно, на “автомате”.

Так же учатся и компьютеры, только намного быстрее.

Из чего состоит нейросеть, и как она обучается

Нейросети – это программы, которые используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных.

Как выглядит нейросеть?

Она представляет множество слоев нейронов, каждый из которых принимает на вход данные, обрабатывает их и передает дальше. Количество слоев и нейронов в каждом из них разное и зависит от того, для чего используют нейросеть.

Обучение происходит на огромных объемах данных и упрощенно выглядит так:

1. Задаются начальные вводные и то, что должно получится в итоге.
2. Нейросеть пытается “подогнать” процесс под результат. Это происходит через изменения весов связей между нейронами таким образом, чтобы на выходе получался желаемый результат.
3. При необходимости данные корректируются, и процесс запускается по новой.
4. Обучение продолжается до тех пор, пока нейросеть не начнет правильно обрабатывать все примеры из обучающей выборки.

Какие нейросети существуют

Есть несколько видов нейросетей:

• Перцептрон – самый простой вид, имеет один или несколько слоев нейронов и решает простые задачи классификации.
• Многослойный перцептрон (MLP) – это более сложная версия перцептрона с несколькими скрытыми слоями, знает классификацию и регрессию.
• Сверточные нейронные сети (CNN) – обрабатывают структурированные сетки данных, например, изображения. Могут идентифицировать образы и группировать иллюстрации по признакам.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) – работают с последовательными данными, например, текстами. RNN имеют память и могут учитывать предыдущие запросы и ответы.
• Долгая краткосрочная память (LSTM) – это разновидности рекуррентных сетей, но используются для более эффективной работы с длинными последовательностями данных, “запоминая” важные информационные состояния.
• Генеративно-состязательные сети (GAN) – используют две сети, генератор и дискриминатор, чтобы получать новые данные, неотличимые от реальных. Умеют создавать изображения и видео.
• Трансформеры – обрабатывают последовательные данные и сейчас являются основной технологией в работе с естественным языком.
• Многозадачные нейронные сети – применяются для решения нескольких задач одновременно, благодаря чему происходит более эффективное обучение.

Данные примеры нейросетей представляют лишь некоторые из множества архитектур и подходов. В зависимости от конкретных целей и пула данных, выбирается соответствующая структура.

На каком языке программирования пишут нейросети

Мы уже выяснили, что нейросеть – это программа, которую разрабатывают на различных языках, опираясь на требования проекта, поставленную задачу и предпочтения разработчика.

Вот несколько популярных языков, которые чаще всего используются в создании ИИ-технологий:

• Python. В нем существует множество библиотек и фреймворков, таких как TensorFlow, PyTorch, Keras и MXNet, предоставляющих инструменты для построения и обучения нейронных сетей.
• Java. Deeplearning4j – это один из примеров библиотек для глубокого обучения на Java.
• C++. Для оптимизации производительности, особенно в областях, требующих больших вычислительных мощностей, таких как обработка изображений и видео, может быть использован данный язык. TensorFlow, например, предоставляет интерфейс для C++.
• R. Язык широко используется в статистике и анализе данных. Библиотека Keras позволяет выполнять работы с нейронными сетями.
• JavaScript. Для реализации нейросетей в веб-приложениях, можно использовать JavaScript с помощью фреймворков, таких как TensorFlow.js или Brain.js.

Выбор языка для разработки нейросети во многом зависит от того, для каких целей она нужна, и где нейросеть применяется впоследствии.

Для чего нужны нейросети

После обучения, “умные” программы начинают распознавать и генерировать тексты, изображения, “понимать” и переводить язык, создавать видео, аудио и т.д.. Подобные умения делают возможным применение нейросетей в различных сферах: от бизнеса до образования.

Зачастую, знакомство пользователей с нейронками ограничивается поверхностными знаниями о ChatGPT и Midjourney. И хотя эти представители искусственного интеллекта могут выполнять различные операции с текстами и генерировать иллюстрации, это далеко не все возможности нейросети.

Что может нейросеть

• Распознавание образов: идентификация объектов на фотографиях или видео.
• Работа с текстовыми материалами: анализ и генерация любого вида текста, расшифровка смысла фраз, машинный перевод, анализ тональности текста и пр.



• Прогнозирование: прогнозирование временных рядов, таких как цены на акции, погодные условия и т.д.
• Голосовое распознавание: преобразование аудиосигналов в текст.
• Генерация контента: создание изображений, музыки, текстов и других видов контента.
• Сегментация изображений: выделение и классификация объектов на изображениях.
• Рекомендации: создание персонализированных рекомендаций в онлайн-сервисах, таких как стриминговые платформы, интернет-магазины и социальные сети.
• Игровой интеллект: создание умных, адаптивных противников в компьютерных играх, а также генерация реалистичных игровых сценариев.
• Медицинская диагностика: анализ изображений, таких как снимки МРТ или рентгеновские, для выявления патологий и помощи в диагностике.
• Автономное вождение: распознавание объектов на дороге, контроль скорости, экстренное торможение, контроль полосы.

Все эти функции успешно используются для облегчения рутинной работы специалистов, например, в сфере маркетинга, SEO, рекламы, разработки, e-commerce и т.д.

В зависимости от того, где применяются нейросети, они позволяют быстро генерировать тексты, SEO контент, создавать визуал для наполнения страниц сайтов, оптимизировать карточки товаров на маркетплейсах.

А такие сервисы, как MITUP AI, работающие на нейросетях, позволяют даже выполнять массовую генерацию текстов.

Резюмируем

Итак, мы постарались доступно и простыми словами объяснить, что же такое нейросеть и разобраться в основных принципах ее работы.

В целом, нейросети представляют собой мощный инструмент искусственного интеллекта, который продолжает развиваться и находить все новые применения в современном мире. Они позволяют автоматизировать сложные процессы, улучшают точность прогнозов, выполняют анализ данных и множество других полезных функций.

Навык работы с нейросетевыми технологиями – это ценный актив для личного и профессионального развития. Он помогает открыть новые возможности для карьерного роста и стать востребованным на рынке труда.

Использование нейросетей не только экономит время и творческие ресурсы специалистам разных сфер на выполнении трудоемких задач, но и приносит практическую выгоду бизнесу, способствует его масштабированию.

Надеемся, что тема нейросетей и их возможностей вам близка, а статья была полезна. Следите за новыми публикациями в блоге и подписывайтесь на наш канал в Телеграм.

До новых встреч!