kirunak

Содержание:

1. Что такое нейросеть
2. Зачем нам нужны нейросети
3. По какому принципу работают нейросети
4. Виды нейронных сетей
5. Задачи и сферы применения нейросетей
6. Преимущества и недостатки нейросетей
7. Примеры
8. Выводы

Слово "нейросети" становится одним из самых горячих терминов в текущем году. Вероятно, вы уже сталкивались с ним на новостных порталах или слышали на YouTube каналах. Возможно, даже видели множество изображений, созданных с помощью нейросетей, и восхищались их потенциалом. Недавно вы, возможно, заметили, что многие ваши друзья обновили свои аватары в социальных сетях, поддавшись тренду и загрузив свои селфи в новую, модную нейросеть.

Но что такое нейросеть в простых словах? Кем и когда она была изобретена? Как она функционирует и какие имеет возможности? Зачем нужны нейросети? Главное - в чем их польза и какие задачи они могут решать помимо создания увлекательных изображений?

Что такое нейросеть

Нейросети представляют собой ветвь машинного обучения, где компьютерная программа эмулирует работу человеческого мозга, используя сеть искусственных нейронов для обработки информации. В своей сущности это аналогия с человеческим мозгом, где искусственные нейроны выполняют функции вычислительных элементов, подобных биологическим.

Такие нейронные сети обладают способностью к обучению, что может происходить как на основе предварительно определенных алгоритмов и инструкций, так и на основе анализа собственного опыта, используя имеющиеся данные. Это аналогично процессу обучения в детстве: сначала руководство и помощь родителей, затем собственное исследование и выводы.

На первый взгляд, идея может показаться устрашающей. Ведь создается впечатление, что искусственный интеллект вот-вот превзойдет человеческий, подобно сюжетам известных фильмов. Однако современные нейронные сети еще далеки от полной автономии, так как не обладают способностью программировать и развивать себя, а также представляют собой отдельные программы, несвязанные между собой.

Зачем нам нужны нейросети

Основные концепции нейронных сетей были сформулированы в 1943 году Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом, американскими нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у истоков кибернетики. Они предложили революционную идею о том, что человеческий мозг можно представить как компьютер.

В 1958 году Фрэнк Розенблатт, американский нейрофизиолог, представил первую математическую модель восприятия информации человеческим мозгом, хотя сам термин "нейронная сеть" к тому времени был еще слишком громким для описания этой модели.

В течение почти полувека математические модели становились все более сложными и совершенными, но только после 2007 года рост доступных объемов данных открыл возможности для использования нейронных сетей в машинном обучении.

Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня они чаще всего используются для анализа обширных данных, прогнозирования, классификации, а также распознавания образов в самых разнообразных сферах, от управления предприятиями до поиска жизни на других планетах.

По какому принципу работают нейросети

Современные нейросети функционируют на основе нескольких основных принципов, которые можно объяснить простыми словами:

• В начале в нейросеть загружается набор данных, который нужен для проведения опыта или исследования.
• Информация передается через искусственные "соединения" между нейронами, от одного слоя к другому. Каждый нейрон может получать информацию от нескольких других нейронов через эти "соединения".
• Каждый нейрон суммирует информацию, которую он получает, умножая каждое значение на определенный "вес" этого соединения.
• После этого полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются дальше по нейросети, пока не достигнут конечного выхода.

Если это все еще кажется сложным, представьте нейросеть как пустую коробку, в которую загружают массив данных. Это могут быть научные статьи, книги, фотографии и т. д.

Например, если загрузить в нейросеть произведения мировой классики, она сможет "продолжить" их стиль, создавая свой собственный текст, который будет напоминать произведения Шекспира.

То же самое происходит и с изображениями: если загрузить в нейросеть коллекцию картинок в различных художественных стилях, она сможет создать совершенно новое изображение в соответствии с этими стилями.

Нейросети также помогают находить закономерности в огромных массивах данных, что может быть полезно, например, для поиска преступников или предсказания будущих событий на основе анализа предыдущих данных.

Виды нейронных сетей

В мире нейронных сетей существует несколько основных видов, каждый из которых имеет свои особенности:

• Однослойные сети: сразу после загрузки данных они выдают результат. Простота их работы лежит в том, что информация проходит только один слой нейронов.
• Многослойные сети: данные проходят через несколько промежуточных слоев, что ближе к работе биологического мозга. Выходные данные формируются после обработки всеми слоями.
• Сети прямого распространения: используются для распознавания образов, классификации и кластеризации. Они направлены в одну сторону и не передают информацию обратно.
• Рекуррентные сети: передают информацию туда и обратно до получения конечного результата. Они используют кратковременную память для дополнения и восстановления информации, часто применяются для прогнозирования.

Кроме того, нейронные сети могут быть классифицированы по ряду других характеристик, таких как тип нейронов (однородные или гибридные), метод обучения (обучаемые или самообучающиеся) и тип входных сигналов (аналоговые, двоичные или образные). Всего существует множество классификаций, что предоставляет обширные возможности для исследования в этой области.

Задачи и сферы применения нейросетей

Практически каждый современный флагманский смартфон оборудован нейрочипом, который помогает анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов могут автоматически применять настройки и фильтры во время съемки различных объектов, определяя, что вы снимаете - еду, природу или архитектуру. Поиск по картинкам, словам или названиям объектов также может использовать нейросеть. Например, в iOS вы можете найти все фотографии кошек в своей галерее изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознать и скопировать текст с фотографии на смартфоне Google Pixel.

Прогресс достиг такого уровня, что появились нейросетевые чат-боты, способные имитировать общение с уже ушедшими людьми. Они создаются на основе ранее загруженных в нейросеть переписок, заметок или дневников.

Кроме того, нейросети активно применяются в финансовом секторе для принятия решений о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. Голосовые помощники (такие как Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple) используют нейросети для распознавания голосовых команд и обработки запросов. С каждым днем область применения нейросетей расширяется, упрощая наше взаимодействие с цифровым миром.

Преимущества и недостатки нейросетей

Очевидно, что создание нейросетей имело целью приносить максимальную пользу человечеству. Основное преимущество нейросетей перед другими сложными математическими моделями заключается в их способности распознавать более сложные и глубокие закономерности, что позволяет решать разнообразные задачи.

При правильной настройке нейросети способны выдавать результаты с высокой точностью, однако они также могут быть неточными, и их выводы могут быть либо слишком приблизительными, либо лишь отдаленно напоминать желаемый результат. Поэтому полностью полагаться только на результаты работы нейросети не стоит, однако их можно использовать в качестве дополнительного инструмента для решения конкретных задач.

Хотя нейросети можно считать формой искусственного интеллекта, хотя и находящуюся на ранней стадии развития, до полноценного искусственного интеллекта им еще далеко. Это связано с тем, что вычислительные возможности человеческого мозга пока не могут быть воспроизведены полностью, поскольку человеческий мозг содержит 86 миллиардов биологических нейронов, в то время как самые современные нейросети содержат не более 10 миллиардов. Несмотря на сложные математические модели, лежащие в их основе, нейросети пока не достигли уровня человеческого мозга.

Примеры

В интернете существует огромное количество нейросетей, и некоторые из них могут быть полезными и интересными для обычных пользователей. Например, Midjourney, DALL-E 2 и Stable Diffusion способны генерировать впечатляющие изображения, которые стали популярными в сети.

Приложение Lensa на смартфонах позволяет превращать обычные селфи в яркие аватарки.

Вы также, возможно, слышали о технологии DeepFake, которая заменяет лица на видео. Многочисленные примеры таких роликов можно найти на YouTube, а недавно российская студия даже сняла целый сериал с использованием этой технологии. Также существует возможность прослушивания потока бесконечной генеративной музыки.

Но это лишь развлекательные примеры использования нейросетей. Существуют и полезные приложения: например, DeOldify позволяет раскрашивать старые черно-белые фотографии, Jasper помогает создавать продающие тексты для рассылок и блогов, Remove.bg удаляет фон с любой фотографии или изображения, а Looka помогает создать логотип для вашего бренда.

Нейросеть InPainting от Nvidia ретуширует фотографии, а ChatGPT от OpenAI позволяет задать чат-боту вопрос и получить развернутый ответ. В будущем эта технология может заменить целые поисковые системы или сделать их более дружелюбными к пользователю.

Выводы

Нейросети действительно проникают все глубже в наше цифровое пространство, открывая возможности для удивительных результатов и решения задач, которые ранее казались невозможными без массового привлечения сотрудников.

Они способны обрабатывать огромные объемы данных, имитировать стиль известных художников и писателей, создавать удивительные изображения и заменять актеров в кинофильмах на любых других.

Однако это только начало. Как далеко занесет нас развитие нейросетей, смогут ли они создать полноценный искусственный интеллект, и сможем ли мы в конечном итоге полностью оцифровать человеческий мозг — обо всем этом можно только гадать и фантазировать на данный момент.