Основная информация
Нейронные сети представляют собой невероятно сложные математические модели, которые копируют работу мозга человека. Сегодня активно используются в самых разных сфера – распознавание образов, генерация осмысленного текста и многих других направлениях. Используется структура, которая содержит определенное количество слоев искусственных нейронов. Они и занимаются обработкой полученных данных.
Это достаточно мощный инструмент, который позволяет эффективно решать самые сложные задачи, с которыми не могут справиться классические алгоритмы. Ключевая особенность – они не реализуют заранее заложенный алгоритм, а способны к обучению, что и делает их настолько востребованными в самых разных областях.
Основные направления:
— распознавание образов. Нейросети могут выделять отдельные объекты на изображениях, распознавать лица или выполнять другие задачи. Часто используется в различных охранных системах, графических редакторах;
— естественный язык. Синтез естественной речи, машинный перевод, обработка текста. Наибольшее распространение – различные виртуальные помощники;
— управление. Использование в автономных роботах, автопилоты в автомобилях. В некоторых странах уже запущено полноценное тестирование автомобилей, которые способны передвигаться без участия водителя;
— анализ и прогнозирование. Анализ массивов данных, использование их для прогнозирования.
Что такое нейросеть простыми словами
К примеру, поставлена задача создать мобильное приложение, которое будет быстро различать ядовитые грибы от съедобных. Заранее прописывается сложный алгоритм, который выделяет на фото нужные признаки и использует их для классификации. В идеальных условиях такая программа будет работать, однако при добавлении различных сторонних элементов алгоритм уже не справится с поставленной задачей. К примеру, если шляпка гриба будет частично закрыта сухим листом. Нейросеть с такими задачами справляется гораздо лучше, поскольку на начальном этапе обучения модели учитываются такие факторы.
Упрощенно говоря, алгоритм работы формируется не программистом, а самой программой на этапе обучения. Для этого используется подготовленный набор данных, например, большое количество фотографий с указанием, что именно изображено на картинке. Нейросеть выделяет набор признаков и связывает их с описанием. Таких изображений может быть несколько миллионов, что и позволяет эффективно распознавать объекты при разных условиях.
Нейронные сети начали тестировать более полувека назад, однако ранее это была скорее демонстрация их возможностей. Полноценный прорыв в данной области произошел буквально несколько лет назад. Они активно начали использоваться в самых разных сферах, их количество продолжает активно увеличиваться.
Ключевой принцип работы нейросети – имитация работы человеческого мозга. Также используется принцип создания связей между отдельными нейронами. Для передачи сигналов используются синапсы, в процессе обучения настраивается определенный коэффициент, который влияет на силу сигнала в определенном направлении.
Для улучшения процесса обучения и работы в дальнейшем нейроны располагаются в виде нескольких слоев. Если сильно упростить процесс, то процесс распознавания изображения будет выглядеть следующим образом:
— входной слой. Обеспечивает загрузку первоначальных данных в нейросеть. Изображение сразу разбивается на отдельные пиксели, каждый из них передается на отдельный нейрон. В некоторых случаях для повышения производительности разрешение может быть снижено;
— скрытые слои. Полученные данные обрабатываются, выделяются основные элементы изображения, которые используются для распознавания. При увеличении количества слоев повышается точность работы;
— выходной слой. Получает данные после обработки и выводит их в понятном для человека виде. К примеру, формируется текст с описанием, что именно изображено на исходной картинке.
Нейросеть также способна накапливать собственный опыт, применяя его для работы. К примеру, модель, которая способна распознавать собак на изображении можно дообучить, чтобы она дополнительно сообщала породу животного.
Возможности современных нейросетей позволяют использовать их в самых разных направлениях. Примеры:
— анализ поведения и информации о пользователях для маркетинга;
— диагностика заболеваний на основе набора анализов и симптомов;
— предсказания состояния рынка на основе анализа исторических данных;
— прогнозирование урожайности с учетом информации за прежние периоды.
Далее будут подробнее рассмотрены некоторые сферы использования
Распознавание и классификация объектов
В качестве объектов могут выступать картинки, звуки и другие элементы, которые лежат в основе образа предмета. На этапе обучения в нейросеть последовательно загружают образцы с необходимыми наборами признаков. Они подбираются таким образом, чтобы была возможность однозначно отнести объект к определенной группе.
Обучение признается успешным, если модель с достаточной точностью распознает объекты, которые ранее в нее не загружались. Если обучение не привело к нужному результату, вносятся дополнительные изменения, после чего процесс обучения запускается повторно.
В нейросетях данного типа количество нейронов, расположенных в выходном слое, совпадает с числом определяемых классов, такой подход упрощает получение конечных данных. В процессе анализа специалист по готовым шаблонам определяет, насколько конкретный выход нейросети соответствует выбранному классу. В большинстве случаев на начальном этапе ошибок достаточно много.
Далее запускается процесс анализа предложенного образа для выявления элементов, которые бы позволили однозначно соотнести сигнал с определенным классом. Отдельная функция контролирует, чтобы на остальных выходах были однозначные сигналы о непринадлежности к классу. В противном случае программа не сможет предоставить однозначный ответ.
Задействуется для решения следующих задач:
Машинное зрение. Также используется аналогия со зрением человека. ИИ позволяет распознавать видео и картинки, понимать их смысл и используемые объекты. Исследования в данной области идут уже достаточно давно, есть определенные успехи. Примеры использования:
— беспилотные автомобили могут распознавать дорожные знаки, пешеходов, другие автомобили, препятствия и так далее;
— массовая проверка контента на наличие запрещенных элементов, при обнаружении они удаляются из каталога;
— возможность распознавать лицо человека даже при наличии сторонних элементов (очки, макияж, головные уборы);
— анализ видео и фотографий для идентификации брендов обуви, снаряжения, рекламы).
Распознавание речи. Нейросеть способна качественно распознавать голос, несмотря на наличие акцента, разной высоты голоса, поддерживает разные языки. Данная способность активно используется в виртуальных помощниках:
— на линии службы поддержки типовые вопросы распознаются ботом, сразу предлагается подходящий ответ. Это позволяет снизить количество персонала;
— в процессе получения медицинской консультации рекомендации врача сразу преобразуются в набор необходимых документов;
— генерация субтитров для видео в режиме реального времени;
Обработка естественного языка. Пользователи уже давно привыкли к возможности отдавать голосовые команды различным устройствам. Практическое применение:
— виртуальные помощники и различные чат-боты;
— аналитика объемных документов, например, исследований и докладов;
— автоматическая классификация аудиоданных с последующим распределением по категориям;
— рекомендательные сервисы;
— анализ контента в социальных сетях для определения тональности.
Нейросети хорошо справляются с анализом действий пользователей для формирования предложений – рекомендация музыкальных треков, друзей по интересам, товаров в каталоге. В коммерции такие модули позволяют заметно повысить уровень продаж.
Системы принятия решений. Нейронная сеть анализирует доступные характеристики текущей ситуации, на выходе предлагается набор действий для решения проблемы. В качестве примера можно привести выбор оптимальной стратегии развития компании.
Кластеризация
На практике часто возникает ситуация, когда на вход подается большое количество сигналов, которые содержат неизвестные ранее признаки. Нейросеть должна самостоятельно определить, как классифицировать данный сигнал и к какой категории его отнести. Также должны корректно обрабатываться ситуации, когда нет возможности однозначно соотнести сигнал с доступными в данный момент категориями. Это может означать, что набор данных для обучения успел устареть или изначально был неполным.
В отдельную задачу выделяют необходимость определить, насколько полученные классы соответствуют предметной области. В большинстве случае определяет данное соответствие человек.
Аппроксимация и прогнозирование
Способность ИИ оперативно анализировать большие объемы данных для поиска закономерностей используется для предсказания следующих шагов. Сегодня данные инструменты востребованы во многих областях. Стоит учитывать, что прогнозирование доступно только в ситуациях, когда предыдущие явления или действия оказывают влияние на последующие.
К примеру, прогнозировать объемы продаж в следующих месяцах, используя для этого историю за последние несколько лет. Трейдеры активно используют инструменты на базе ИИ для построения эффективных стратегий торговли. Также можно анализировать новые проекты, выделяя наиболее перспективные.
Ассоциативная память и сжатие данных
Возможности нейросети на текущем этапе развития позволяют эффективно выявлять взаимосвязь между отдельными элементами системы, независимо от уровня сложности. Это позволяет преобразовать полученные данные в компактный вид. Также доступен обратный процесс – восстановление исходных данных путем анализа фрагмента.
Гетероассоциативная память – процесс воспроизведения определенного явления на основе другого параметра, косвенно связанным с ним. В контексте реальной жизни это может быть яркое воспоминание по определенным образам, звукам и так далее. По аналогичному признаку действует нейросеть.
Типы нейронных сетей
В основе классификации лежит внутренняя структура нейросетей. Общим является наличие входного и выходного слоя, а вот внутренняя структура различна.
Однослойная структура
Самая простая схема, сигналы от входного слоя сразу транслируются на выходной слой, который и обеспечивает необходимые вычисления, подготовку и выдачу ответа. Для связи нейронов также используются синапсы, которые имеют разный вес и влияют на передаваемый сигнал. По очевидным причинам такая схема не позволяет обеспечить сложные вычисления. Можно использовать, к примеру, для демонстрации возможностей.
Многослойная нейронная сеть
В сетях данного типа уже содержатся промежуточные слои, которые заметно расширяют возможности по обработке массива информации. При этом структура уже явно напоминает принцип функционирования головного мозга. Возможности намного шире, к примеру, появляется возможность распознавать объекты при разных условиях – освещение, угол обзора, частичное закрытие другими объектами и так далее.
Количество слоев различается, зависит от сложности поставленной задачи. При увеличении количества слоев не только расширяются возможности, но и увеличиваются потребности в вычислительной мощности. Это необходимо учитывать на этапе проектирования, чтобы система потребляла только ресурсы, необходимые для решения.
Еще один важный параметр, используемый для классификации, это особенности движения сигналов:
Однонаправленные нейронные сети. Сигнал двигается только в одном направлении структуры – от входного слоя к выходному. Такие сети хорошо подходят для распознавания аудио, живой речи, кластеризации и прогнозирования, после обработки нет необходимости запускать повторный цикл.
Рекуррентные нейронные сети (наличие обратной связи). Сигнал может распространяться в обоих направлениях, что позволяет полученный результат отправить обратно на вход для дополнительной обработки. Такая структура хорошо подходит для сбора и обработки информации, которая меняется со временем. В процессе работы используется кратковременная память, которая и позволяет отслеживать изменения и адаптироваться к новым условиям.
Другие типы классификации:
— по методу обучения. Процесс может быть организован без учителя, с учителем и с подкреплением;
— по типам нейронов. Используются гибридные и однородные;
— по формату, в котом загружаются исходные данные. Образные, двоичные и аналоговые;
— по особенностям настройки. Востребованы системы с динамическими и фиксированными связями.
Нейронная сеть представляет собой виртуальную модель работы человеческого мозга. Искусственные нейроны активно взаимодействуют с элементами на других уровнях, передавая информацию по определенному маршруту. Главная задача – в процессе обработки данных решить поставленную задачу.
Гибкость нейронных сетей обусловлена тем, что связи между нейронами имеют собственный вес, который можно настраивать. Он влияет на исходный сигнал, далее алгоритм отслеживает изменение и принимает решение, куда дальше его передавать. Некоторые связи являются упреждающими, данные по ним двигаются в одном направлении, при условии, что значение веса ниже указанного. На первый взгляд это кажется простым решением, однако таких нейронов может быть огромное количество, при этом используется очень сложная структура связей между ними.
На начальном этапе параметры веса указываются в случайном порядке, поэтому система не способна выполнять поставленные задачи. Фактически, ответ в таком режиме дается наугад. В процессе обучения параметры корректируются до тех пор, пока не будет получен нужный процент корректных распознаваний. Таких корректировок может быть очень много, что позволяет постепенно улучшать результат.
Использование системы связей позволяет быстро определить значимость отдельных переменных, подаваемых на следующий слой. Для этого используются относительно простые математические формулы – текущее значение просто умножается на коэффициент, данные складываются, а полученный результат анализируется с учетом указанных критериев. Далее совершаются обычные логические операции – если значение превышает порог, инициируется передача сигнала на следующий уровень.
К примеру, программа должна учитывать ряд факторов и предоставлять ответ – стоит ли отложить дела и поехать в текущие выходные в ближайший лес для сбора грибов. То есть результат подразумевает только два доступных варианта – да или нет. Такой модели уже достаточно для демонстрации. В качестве исходных данных используется только три факта, они определяются при помощи вопросов:
— указан ли в прогнозе на выходные сильный дождь?
— пользуется ли выбранное место популярностью?
— грибной сезон уже начался?
Для ответа и получения входных данных используется двоичный формат – «нет» это 0, «да» – 1.
Допустим, получены следующие данные:
— по прогнозу погода будет сухая (1);
— о данной локации знают немногие (0);
— сезон начался (1).
Теперь необходимо определить важность для каждого ответа. Пример результата:
W1 = 5, под ливнем находиться на природе достаточно неприятно;
W2 = 3, отсутствие других грибников;
W3 = 6, сезон длится недолго.
Пороговое значение выбирается специалистом таким образом, чтобы можно было получить однозначный ответ. В данном случае используется значение – 4:
Y = (1*5) + (0*3) + (1*6) – 4 = 7.
Полученный результат выше выбранного порога, то есть система с текущими настройками рекомендует поездку.
Чтобы новая нейросеть научилась выполнять поставленные задачи предварительно проходит этап обучения. Для этого используются большие наборы данных (размеченные и неразмеченные). Такой подход позволяет научить ИИ обрабатывать неизвестные ранее данные.
Контролируемое обучение
В этом случае используются данные, которые уже содержат правильные ответы. К примеру, чтобы научить распознавать объекты на изображении, загружаются картинки с описанием, что именно на них изображено. Связи корректируются до тех пор, пока ответ не будет совпадать, в дальнейшем это позволяет обрабатывать новые изображения.
Глубокое обучение
Предоставляется доступ к большим массивам данных, после обработки сеть способна самостоятельно находить необходимые шаблоны для получения результата. В этом случае уже нельзя обойтись без участия специалиста, который должен контролировать процесс на этапе обучения.
Ключевая особенность заключается в том, что программа получает на вход необработанные данные, чем и обусловлена сложность работы. Сеть должна самостоятельно извлекать и обрабатывать необходимые функции.
К примеру, поставлена задача научить алгоритм по обычной фотографии определять вид домашнего животного на изображении. Сразу выделяется несколько этапов работы:
— отобрать большое количество изображений с домашними животными. Массив должен быть достаточно большим, чтобы охватить всех животный в разных ракурсах и условиях съемки;
— специалист должен правильно определить функции для идентификации животного. К примеру, нужно определить количество лап, форму тела, наличие крыльев, хвоста и так далее;
— оценить полученные наборы данных, при необходимости вносятся ручные правки. К примеру, необходимо учитывать разные окрасы животных, чтобы нейросеть учитывала данную особенность и не считала, что цвет позволяет сразу отнести его к определенной категории.
Корректное обучение подразумевает, что ИИ знает правильную последовательность обработки изображений. Выделяемый набор параметров должен позволять однозначно идентифицировать объекты и минимизировать вероятность ошибки.
Внедрение нейросетей позволило облегчить работу специалистов во многих сферах. Программное обеспечение способно за короткие сроки обрабатывать огромные массивы данных, которые вручную обработать очень тяжело. При монотонной работе человек неизбежно начинает ошибаться, алгоритмы не обладают такими недостатками. Однако сильное распространение приводит и к негативным последствиям.
Создание качественных фейков. Возможности нейронных сетей позволяют создавать качественные фото и видео, что уже активно используют злоумышленники. К примеру, подставить лицо в другую фотографию, добавить элементы, изменить фон. И даже создать видео, где определенный человек говорит указанный текст. Естественно, это можно использовать, чтобы навредить человеку или ввести в заблуждение других людей. Есть возможность сгенерировать фото, где известная личность находится в неприглядном виде, чтобы испортить его репутацию. Или создать видео, где человек просит своих друзей одолжить ему деньги – похожая схема давно используется после взлома мессенжеров. Даже обычные сообщения выглядят для многих правдоподобно, что уже говорить о тщательно подготовленном видео.
Риск неповиновения. Поскольку используется принцип самообучения, в сложных системах нет возможности определить, как именно происходит обработка данных. Теоретически есть вероятность, что на определенном этапе развития ИИ просто будет невозможно контролировать. В данный момент такой сценарий кажется неправдоподобным, однако сети продолжают бурно развиваться. Поэтому сложно предсказать, насколько они разовьются через десятки лет.
Возможности для мошенничества. Нейросети можно использовать для создания вирусов и поиска инструментов для обхода антивирусов. Имитация живого общения позволяет злоумышленникам более качественно реализовать текущие схемы. Также появляется возможность масштабировать процесс – запустить большое количество диалогов с разными людьми.
Вытеснение определенных профессий
Данный эффект можно наблюдать уже сегодня – определенные профессии просто становятся неактуальными, поскольку с задачами успешно справляется ИИ. Это могут быть дизайнеры, художники, копирайтеры, специалисты службы поддержки.
В обязанности таких специалистов включают создание основы будущей платформы, а также решение различных прикладных и теоретических задач. Именно от его навыков зависит, сможет ли алгоритм решать поставленные задачи и насколько качественно. Поскольку ИИ активно внедряется во все новые сферы жизни, такие специалисты остаются востребованными.
Выделяют следующие задачи:
— разработка архитектуры новой нейросети с учетом поставленной задачи. Есть готовые наработки, которые остается только полностью адаптировать под нужный алгоритм;
— реализация этапа обучения. Это важный аспект, от которого в дальнейшем зависит качество работы модели;
— внедрение алгоритмов машинного обучения;
— дальнейшая оптимизация уже запущенных сетей;
— визуализация данных;
— оптимизация моделей;
— поиск подходящей архитектуры для решения поставленных задач, адаптация выбранной модели;
— аналитика эффективности и рисков внедрения нейронной сети в выбранную область;
— интеграция новых функций на базе ИИ в существующие сервисы для повышения эффективности.
Возможности современных нейросетей активно используются во многих сферах, причем пользователи могут об этом даже не догадываться. К примеру, интернет магазины могут использовать ИИ для подборки подходящих товаров. Отслеживается активность пользователя – поисковые запросы, просмотры, покупки и так далее. Это позволяет повысить уровень продаж, предлагая товары, которые действительно могут понадобиться. Аналогичные технологии могут использоваться в различных онлайн-кинотеатрах, музыкальных сервисах.
Нередко можно услышать, что нейросети могут привести к массовой безработице, однако многие эксперты с этим не согласны. Объясняют они это тем, что внедрение ИИ приводит к появлению новых профессий, сохраняя баланс.