Сегодня мало кто еще не знает о нейросетях и их возможностях. Это достаточно популярная тема, которая освещается в крупных СМИ, все больше устройств используют возможности ИИ, расширяется список сфер. Нейронные сети могут поддерживать диалог, отвечать на сложные вопросы, создавать изображения, текст и видео по указанному сценарию. Многие пользователи плохо понимают, как именно работают такие нейросети, что приводит к некорректному восприятию их возможностей.
Принцип работы
Упрощенно говоря, нейросеть представляет собой программу, которая не использует для работы строгий алгоритм. Есть возможность обучать созданную модель, загружая готовые примеры. К примеру, можно загрузить большое количество фотографий с изображением кошек, что позволит различать их на любых изображениях.
Общий принцип работы аналогичен человеческому мозгу. В процессе обучения формируются новые нейронные связи, что позволяет постоянно совершенствовать алгоритм работы. Именно такое позиционирование и привело к устойчивой ассоциации с искусственным интеллектом, хотя возможности таких платформ пока не достигли такого уровня.
Нейросети не способны действительно создавать что-то новое, в процессе работы они опираются на контент, полученный на этапе обучения. Да, они могут отклоняться от шаблонов, комбинировать разные объекты, но полноценной фантазией это не является.
Созданная нейросеть на начальном этапе ни на что не способна. Все возможности появляются на этапе обучения. Именно на этом этапе алгоритм узнает особенности работы с программным кодом, стиль определенных поэтов или художников, особенности оформление деловых документов и так далее.
К примеру, чтобы научить нейросеть генерировать изображения в определенном стиле, необходимо предварительно загрузить готовые примеры работ. Алгоритм выделит ключевые особенности и будет использовать их для имитации стиля. Также нейронная сеть может находить закономерности в больших массивах данных, делать на их основе собственные прогнозы и многое другое.
Любая модель использует схожий принцип работы. Загруженные данные передаются между нейронами, выбор пути определяется искусственными синапсами, которые настроены на этапе обучения. Именно они определяют, какой результат будет получен на выходном слое.
Обучение нейросети
При классическом программировании используется совсем другой принцип. Создается строгий алгоритм, который не предусматривает отклонение от заложенной логики. Этап обучения в данном случае не нужен, поскольку схема работы закладывается в код.
С нейросетями все гораздо сложнее. В процессе обучения на вход подается определенная задача, на выход – готовое решение. После этого модель самостоятельно настраивает нейронные связи, пока не будет получено нужное решение. К примеру, обучение нейросети для генерации изображений, включает следующие этапы:
— загружается изображение и готовое текстовое описание;
— модель делает предположение, на начальном этапе оно является ошибочным;
— анализируется список ошибок, после чего корректируются веса синапсов и алгоритм работы;
— операция повторяется многократно, пока описание не будет соответствовать эталону. Далее загружается новый набор данных, процедура повторяется.
Такая схема обучения очень похожа на обучение ребенка. Развернув готовый алгоритм в обратную сторону, можно получить генератор изображений. В качестве входных данных используется текстовое описание, на выход подается полученное изображение.
В этом и есть основное преимущество нейросети. Разработчикам не требуется самостоятельно создавать алгоритм для рисования определенного животного, нейросеть сделает это самостоятельно на основе загруженных примеров.
Виды нейронных сетей
Разновидностей достаточно много, некоторые из них подходят только под определенные задачи. Обычно используется следующая классификация:
— однослойные (перцептроны). Самая простая реализация, с которой и началось развитие нейросетей. Используется только один скрытый слой, поэтому алгоритм плохо справляется с распознаванием объектов в изменчивых условиях;
— многослойные. Обладают большей гибкостью, лучше работают с абстрактными признаками. В этом случае появляется возможность распознавать объекты в разных ракурсах, условиях освещения и так далее;
— рекуррентные. Ориентированы на работу с последовательностями. Алгоритм анализирует данные и предсказывает продолжение последовательности. Модели данного типа используют в голосовых помощниках и онлайн-переводчиках;
— сверточные. Такие нейросети хорошо справляются с распознаванием, обработкой и генерацией картинок. Это обеспечивается сочетанием двух алгоритмов – пулинга и свертки. Первый способен искать в слоях закономерности, второй обеспечивает разделение исходного изображения на данные слои.
— генеративные. В эту категорию относят все нейросети для генерации изображений, текста или видео.
Назначение нейросетей
Последние годы нейросети продолжают бурно развиваться, проникая во все новые сферы жизни. Они уже давно вышли за рамки простых чатов для поддержания диалога. Сейчас они способны писать научные труды, генерировать реалистичные изображения, работать с программным кодом. Хорошо справляются с диагностикой различных заболеваний на основе набора симптомов.
При этом пользователь часто не догадывается, что определенное приложение активно использует возможности ИИ. Например, приложения для обработки фотографий на смартфонах часто делают это через нейросеть, что расширяет возможности.
Что касается дальнейших перспектив, то у специалистов мнения часто противоположны. Одни уверены, что машинное обучение не позволит развить нейросеть до полноценного искусственного интеллекта с собственным сознанием. Другие, напротив, уверены, что это время уже скоро наступит.