Нейросеть представляет собой определенный алгоритм, разработанный для решения конкретных задач. Это может быть распознавание образов, генерация музыки, поиск ответов на вопросы и так далее.
Принцип работы аналогичен функционированию нейронных связей головного мозга. Ключевой момент в данной технологии – этап обучения, от которого зависит качество работы в дальнейшем.
Для обучения чаще всего используется массив данных, в котором есть необходимые вопросы с ответами. В целом процесс напоминает обучение ребенка, когда ему показывают разные предметы и озвучивают информацию о них. В дальнейшем осуществляется переход от базовых вещей к более сложным.
Часто используемый пример – обучение определять на фото кошек. На этапе обучения загружается большая подборка фотографий с кошками. При загрузке очередной фотографии нейросети явно указывается, что на ней есть кошка. Это позволяет модели выделить основные признаки и использовать их при анализе других фото. Для качественного обучения должно использоваться достаточно много изображений, при этом важную роль играет разнообразие объектов – животные должны иметь разные позы, размер, окрас шерсти, использоваться разный фон, частичное перекрытие другими объектами и так далее.
Краткая история развития
В качестве ключевого события на этапе зарождения эпохи искусственного интеллекта принято считать публикацию, в рамках которой была детально описана первая математическая модель нейронных сетей. Произошло это в 1943 году, авторы исследования – Уоррен Маккаллох и Уолтер Питтс. В 1949 году вышла книга «Организация поведения» от известного нейропсихолога Дональда Хебба, в которой подробно был рассмотрен процесс самостоятельного обучения искусственной нейронной системы. Теоретический материал заложил основу для дальнейших исследований в данном направлении.
В 1950-х годах началась работа над практической реализацией. Значительных успехов добился Фрэнк Розенблатт, который представил перцептрон. Это была упрощенная модель работы человеческого мозга, реализованная при помощи компьютера. Устройство могло распознавать простые образы и предсказывать погоду. Однако после резкого всплеска интереса к новой разработке энтузиазм быстро угас. Причина была очевидна – доступная в то время аппаратная часть не могла обеспечить высокую скорость обработки данных, возможности модели были сильно ограничены. Сложно было представить, где именно можно использовать разработку, она служила скорее для демонстрации самой возможности.
Сразу несколько известных специалистов опубликовали материалы с критикой перцептрона. После этого на несколько лет работы были практически приостановлены.
Следующее важное событие произошло в 1974 году – был разработан и протестирован в реальных условиях алгоритм обратного распространения ошибок, основной принцип активно используется и сегодня на этапе обучения моделей. В 1985 году Джон Хопфилд представил общественности научную работу, которая фактически возродила интерес к нейронным сетям. В рамках публикации была рассмотрена нейронная сеть, которая была способна решать конкретные задачи. В дальнейшем работа специалистов была направлена на усовершенствование алгоритма обратного распространения ошибок. Многие специалисты старались адаптировать возможности нейронной сети под решение конкретных задач.
Назначение нейросетей
Наиболее часто использование нейронных сетей сводится в организации различных данных в отдельные категории по набору признаков. Можно привести пример, который действительно используется сегодня многими банками – принятие решение о выдачи кредита на основе анкеты, переданной клиентом в банк. Очевидно, что финансовое состояние относительно легко оценить, анализируя уровень заработной платы, статьи расходов, наличие просрочек по другим кредитам и так далее. Такую задачу вполне можно возложить на предварительно обученную модель.
Еще одна востребованная способность – предсказание следующего элемента на основе истории изменений. Это может быть предсказание погоды, курса валют, урожайность и так далее. В настоящее время нейронные сети часто используют для распознавания различных объектов. К примеру, графический редактор может разбить загруженное фото на отдельные элементы и удалить один из них.
Принцип работы
Для реализации исходного функционала нейронные сети используют несколько ключевых принципов. Упрощенно их можно описать следующим образом:
— исходный набор данных загружается через интерфейс в нейронную сеть;
— пакет данных разбивается на отдельные элементы, которые передаются между отдельными искусственными нейронами, последовательно проходя по слоям. При этом каждый нейрон системы может иметь несколько связей, поэтому маршрут может меняться в зависимости от условий;
— в каждый нейрон загружается информация, которая представляет собой сумму набора данных, умноженную на коэффициент у искусственного синапса. Активные сигналы пересылаются до тех пор, пока не дойдут до выходного слоя, который и обеспечивает вывод результата.
Если в такую модель, к примеру, загрузить картины известных художников, ИИ научиться имитировать их стили. Именно так проходит обучение моделей, предназначенных для генерации картинок.
Как проходит обучение нейросети
Качество работы ИИ после обучения во многом зависит от исходного массива данных, поэтому данному аспекту уделяется очень много внимания. Есть целые системы, которые обеспечивают наполнение таких массивов данных. Не все пользователи знают, что популярную капчу, в которой пользователю предлагается выбрать все фото с определенным предметом, используют для разметки данных. Поскольку многие сайты используют такую капчу, специалисты получают возможность разбить исходные фото на нужные категории.
Классификация нейросетей
Видов нейронных сетей сегодня достаточно много, они могут иметь собственные сильные стороны, которые и определяют сферу использования. Наибольшее распространение получили следующие архитектуры.
Перцептрон. Самый простой тип, с которого и началось дальнейшее развитие ИИ. Первые версии не использовали скрытые слои, чем и был обусловлен ограниченный функционал. Существуют более сложные перцептроны, в которых присутствуют скрытые слои, они могут использоваться для идентификации голоса.
Рекуррентные сети. Хорошо подходят для машинного перевода, распознавания голоса и генерации связного текста. Основная особенность – использование памяти, для достижения оптимального результата данные могут быть возвращены на предыдущий этап для дополнительной обработки. Нередко используется цикличный маршрут, поэтому сеть может запоминать используемые данные.
Сверточные сети. Активно используются для распознавания объектов на фото, обработки видео, распознавания лиц. В отличие от классических нейросетей с тремя слоями, имеют более сложную структуру. Используется пять слоев разного типа: входной, объединяющие, сверточный, связанный и выходной. Это позволяет лучше адаптироваться к изменению условий. К примеру, появляется возможность распознавать нужные объекты при разных условиях съемки (угол обзора, освещение, частично перекрытие другими предметами и так далее). Отдельные слои отвечают за обработку конкретной особенности изображения, далее полученная информация объединяется.
Преимущества и недостатки нейросетей
Специалисты выделяют следующие преимущества:
— игнорирование шума в исходных данных. После обучения они используют только нужные для работы данные, игнорируя лишние элементы. Это улучшает качество работы и снижает нагрузку на аппаратную часть;
— адаптация к изменениям. Модели способы адаптироваться к новым условиям без участия специалиста. Это позволяет постоянно улучшать качество предоставляемых ответов;
— высокая скорость работы. Поскольку большое количество нейронов работает параллельно, появляется возможность обеспечить высокую скорость работы.
Недостатки:
Не предоставляются точные ответы. Часто нейросети позиционируются как инструмент, способный давать точные ответы на любой вопрос, однако это далеко не так. Всегда есть определенный процент некорректных ответов, пока искусственный интеллект еще не развился до такого уровня.
Не поддерживается многошаговый режим работы. Это обусловлено тем, что нейроны функционируют независимо друг от друга, объединение происходит уже на выходном слое, когда обработка завершена.
Использование нейросетей в реальной жизни. Сегодня ИИ все чаще интегрируется в повседневные сервисы. Это может быть рекомендация музыки в каталоге, подборка подходящих товаров в онлайн-магазине, редакторы фото и многое другое. Постепенно список сфер и профессий, в которых используются нейросети, постоянно расширяется.
Примеры популярных сервисов
Ниже будет представлена подборка популярных платформ, которые можно использовать в процессе работы или развлечения.
Kandinsky 2.0
Сервис позволяет генерировать изображения на основе загруженного промпта и выбранных настроек. Основные требования описываются в свободной форме: набор объектов, стиль, фон и так далее. Рекомендуется использовать краткие тезисы для описания нужного результата.
Отдельная панель позволяет настроить особенности рисунка, включая разрешение. Если продублировать запрос, нейросеть предоставить новый вариант, что позволяет при необходимости выбрать более удачную работу.
ThisPerson Does Not Exist
Сервис позволяет быстро получить фото несуществующего человека. Часто используется при массовом добавлении отзывов на сайт, наличие фото в этом случае повышает вероятность прохождения модерации.
Достаточно актуальная проблема, поскольку использование чужих фото может привести к негативным последствиям. Нейросеть состоит из двух независимых модулей, что позволяет повысить качество работы. Первая отвечает непосредственно за генерацию контента, вторая получает результат и оценивает точность ответа.
ruDALL-E Emojich
Нейросеть ориентирована на генерацию эмодзи, поддерживается функция загрузки исходного изображения, которое будет использоваться в качестве основы.
Dream
Нейросеть позволяет получить абстрактные изображения, доступно большое количество стилей. Стоит учитывать, что поддерживаются только промпты на английском языке.
Copy Monkey
Нейронная сеть генерирует текст, можно использовать для различных целей. К примеру, можно создавать уникальные описания к товарам в онлайн-магазине, официальные письма и документы, наполнять блоги, сео-статьи с нужным набором ключевых слов и многое другое.
Musenet
Платформа ориентирована на создание различных музыкальных композиций, можно использовать разные стили и инструменты (в каталоге их более 10). Максимальная продолжительность – 4 минуты, полученный результат можно загрузить на ПК.
Looka
Нейросеть для генерации логотипов на основе набора требований. Отдельной указывается необходимая цветовая схема, сфера деятельности и другие параметры. В ответ сервис генерирует подборку разных изображений, поле выбора подходящего варианта можно перейти в режим редактирования для доработки.