Содержание
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:
- Задаются начальные вводные и то, что должно получится в итоге.
- Нейросеть пытается “подогнать” процесс под результат. Это происходит через изменения весов связей между нейронами таким образом, чтобы на выходе получался желаемый результат.
- При необходимости данные корректируются, и процесс запускается по новой.
- 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!