В качестве простого примера работы нейросети часто используют распознавание котов на фотографии. Можно использовать сложный алгоритм с большим набором правил – наличие шерсти и усов, форма головы и так далее. Однако такой подход не позволяет учесть все особенности, например, для обмана достаточно будет нарядить кота в костюм. Такие сложные сценарии может реализовать только искусственный интеллект.
Нейросеть представляет собой программу, которая способна обучаться на основе предварительно подготовленного массива данных. Строгие алгоритмы не используются, они постоянно корректируются в процессе обучения для получения нужного результата. Если загрузить несколько миллионов фотографий собак, алгоритм научиться распознавать их с достаточным уровнем качества.
ИИ имитирует работу головного мозга – используется набор связей с разными весами для передачи сигнала. К примеру, для распознавания собак приоритет получат связи, которые участвуют в распознании особенностей морды.
Для повышения скорости и качества распознавания используется многослойная структура. Упрощенно это выглядит следующим образом:
— входной слой. Обеспечивается прием изображения и разделение его на отдельные пиксели, каждый из которых поступает на отдельный нейрон;
— скрытые слои. Осуществляется обработка данных. Условно можно считать, что количество слоев влияет на качество распознавания;
— выходной слой. Принимаются данные со скрытого слоя, формируется конечный результат в понятном для человека виде.
Данная схема наглядно показывает, что нейросеть не обладает мышлением, используются различные формулы и алгоритмы. Основное отличие – возможность обучаться для улучшения результата.
Принцип работы на примере сети Midjourney
Данная платформа популярна среди пользователей и позволяет генерировать изображения на базе текстового описания. Можно указать, что должно быть нарисовано, особенности сцены, предметы, стиль и так далее. К примеру, можно попросить нарисовать малиновую лошадь в торговом центре, имитируя при этом стиль определенного мультфильма.
В основе сервиса лежит две независимые нейросети. Первая работает с текстовым запросом, вторая на основе полученных данных генерирует изображение. Это позволяет рассмотреть пример работы в двух популярных направлениях.
Обобщенный алгоритм работы Midjourney:
— первая нейросеть получает текстовый запрос и выделяет из него набор ключевых слов – «малиновый», «лошадь», «торговый центр» и так далее;
— слова превращаются в набор цифр, которые принято называть векторами. Именно в таком формате ИИ определяет их смысл;
— набор векторов передается на следующий слой, который формирует набросок картины. К примеру, для изображения здания будет добавлена подходящая геометрическая фигура;
— набросок передается во вторую нейросеть. Добавляются текстуры, дополнительные элементы, освещение, фон и другие элементы. Дальнейшая детализация достигается при помощи метода стабильной диффузии. Картинка конвертируется в пиксельный шум, после чего восстанавливается с нужными деталями. Для данного режима ИИ научили предсказывать, какие пиксели необходимо добавить на месте размытых;
— текущая версия изображения передается на выходной слой. После улучшения качества картинка загружается в интерфейс для демонстрации.
У многих пользователей возникает закономерный вопрос – откуда нейросеть знает, как выглядит определенный предмет или животное. Для этого предусмотрен этап предварительного обучения. Загружается большой массив фотографий с поясняющим текстом (датасет). В качестве аналогии можно привести обучение детей – им показывают картинки и объясняют, что там находится. Накопленные знания в дальнейшем используются в реальной жизни.
Режим обучения
В классическом программировании в основе лежит набор строгих правил, например, если условие выполняется, всегда будет получен соответствующий результат.
Нейросеть использует кардинально другой подход, используемые алгоритмы будут корректироваться в процессе обучения, оно может проходить в несколько этапов. На вход подается условие задачи, а на выходе – решение. Если алгоритм дает правильный ответ, осуществляется переход к следующему заданию. В противном случае нейросеть корректирует нейронные связи и повторно пытается решить задачу. Это повторяется, пока не будет получен корректный ответ.
После обучения ИИ способен с достаточной точностью распознавать объекты на изображении. Особенность нейросети позволяет использовать ее в обратном направлении – загружать набор ключевых слов для получения картинки.
Чтобы система стала более гибкой, разработчики на одном из этапов начали загружать неправильные пары картинок. Это позволило научить ИИ определять силу связи между разными предметами, независимо от степени схожести.
Программа получает возможность сильнее отклоняться от текущего алгоритма. На один запрос пользователь будет получать разные варианты изображений.
Виды нейронных сетей
Сразу стоит обозначить, что в настоящее время существуют десятки различных архитектур нейронных сетей. В данной статье будут рассмотрены только основные.
Перцептроны. Это была первая модель, которую удалось полноценно запустить на вычислительном устройстве. Для этого использовался специализированный нейрокомпьютер «Марк I». Разработана она была еще в 1958 году Фрэнком Розенблаттом.
В проекте уже использовались основные принципы, которые в дальнейшем будут активно внедряться и в более сложные системы. Использовалась однослойная структура, однако был предусмотрен простой инструмент для корректировки ошибок и настройки весов.
«Марк I» мог даже узнавать некоторые буквы алфавита, которые показывались на камеру при помощи специальных карточек. После сканирования изображение разделалось на отдельные элементы, которые загружались в нейросеть.
Многослойные. Перцептрон плохо справлялся с распознаванием объектов в сложных ситуациях. К примеру, поворот карточки даже на небольшой угол сильно влиял на качество обработки. Для решения данной проблемы начали использовать многослойную модель. Система стала более гибкой и была способна выделять сложные признаки для использования в дальнейшей работе.
Рекуррентные. Данные нейросети ориентированы на обработку последовательностей – видео, аудио или текста. Система способна запоминать все цепочку данных, понимать смысл и предсказывать следующий блок. К примеру, такие сети активно используют различные голосовые помощники для генерации осмысленного текста.
Сверточные. Ориентированы на работу с изображениями – хорошо справляются распознаванием объектов, созданием картинок, заменой фона и так далее. Для этого используются два алгоритма – пуллинг и свертка. Последний предназначен для разделения изображения на слои, первый – выделяет на слоях основные элементы.
Генеративные. В эту категорию относят нейросети, предназначенные для создания контента. Например, ChatGPT для работы с текстом, Midjourney и DALL-E, предназначенные для создания картинок.
Сферы использования
Несколько жизненных примеров использования нейросетей:
— сервисы для генерации осмысленного текста. Текущие версии могут писать научные статьи, рефераты и многое другое;
— интеграция с поисковыми системами. Это позволяет сразу предоставлять ответы на сложные вопросы, обычно результат оформляется в виде отдельного блока рядом с поисковой выдачей;
— голосовые помощники. Для крупных компаний уже стало своеобразным правилом внедрять собственные голосовые платформы. К примеру, при обращении в банк они могут анализировать речь, выделять вопрос и предоставлять ответ;
— приложения для работы с камерой на мобильном устройстве могут использовать ИИ для обработки полученных фотографий;
— алгоритмы «ВКонтакте» анализируют активность пользователей для предоставления актуального контента;
— Face ID в iPhone позволяет формировать цифровые модели лица пользователя, чтобы проводить идентификацию при разных условиях. Программа корректно распознает лицо, даже если пользователь отрастил бороду, сменил прическу или работает при плохом освещении;
— крупные медицинские сети используют ИИ для анализа ЭКГ, УЗИ и других результатов исследования. Это позволяет оперативно диагностировать основные заболевания;
— компания «Яндекс» использует для доставки еды специальных роботов, которые способны проложить оптимальный маршрут, обходить препятствия и соблюдать ПДД.
Дальнейшие векторы развития
Текущая тенденция указывает на то, что искусственный интеллект будет использоваться во все новых сферах. В настоящее время основные споры – сможет ли он развиться для замены определенных профессий или останется на уровне ассистентов.