Что такое нейронные сети простыми словами?
Нейронная сеть — это метод в искусственном интеллекте, который учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. В отличие от нейросети животного, которая передаёт сигнал от мозга к другим органам и полностью регулирует жизнедеятельность организма, компьютерная нейросеть учится решать только ту задачу, которую ей ставит человек.
Например, задача голосовых умных помощников, таких как Алиса в Яндекс Станции, — научиться отвечать на вопросы человека и поддерживать разговор с ним.
Для чего нужны нейронные сети?
Суть работы нейронных сетей — смоделировать способ решения задачи, присущий людям. Чтобы определить пол человека, изображённого на фотографии, нейросеть будет использовать те же принципы, по которым работает человеческое зрение.
Использование нейронных сетей опирается на накопленный опыт в виде данных и подходит для решения задач, с которыми человечество уже знакомо. Например, нейросети могут помочь организовать полёт внутри Солнечной системы, а для планирования полёта за её пределы лучше опираться на физическую теорию.
Задачи нейронных сетей
Применение нейронных сетей позволяет решать задачи следующих типов:
● Классификация. Например, когда нужно определить соответствует ли человек категории населения, которой положены льготы.
● Предсказание. Например, чтобы спрогнозировать стоимость акций компании.
● Распознавание. Например, когда нужно определить, кто изображён на фотографии — мужчина или женщина.
● Решение задач без учителя. Например, выбор аудитории для таргетированной рекламы.
Зачем нужны нейросети
Нейронные сети помогают избавить людей от монотонной рутинной работы и делают ее гораздо быстрее, чем человек. Например, на основе нейросетей создаются беспилотные автомобили, которые в ближайшем будущем могут освободить водителя от управления автомобилем. В пути он сможет работать, учиться или развлекаться вместо того, чтобы следить за ситуацией на дороге. Нейронные сети в московском метро используются для оплаты проезда по биометрическим данным и поиска людей, находящихся в федеральном розыске.
Преимущества и недостатки нейронных сетей
Преимущества
Использование нейросетей может существенно облегчить работу человека, потому что они:
● активно обучаются и могут находить оптимальные решения вместо человека;
● хорошо работают в связке «человек — нейронная сеть», увеличивают угол обзора для принятия решения и страхуют от серьёзных ошибок.
Недостатки
Несмотря на преимущества, нейросети не идеальны.
● Результат их работы зависит от выбора исходных данных для обучения.
● Занимают много места на сервере: чем сложнее задача, которую решает нейросеть, тем больше её объём.
● Человек не до конца понимает, как работает нейросеть и какие именно данные из предоставленного объёма использует для принятия решения.
● Не гарантируют верное решение задачи, так как зависят от данных, которые выбрал для них человек.
Нейросеть за один вечер написала диплом за российского студента. Преподаватели в шоке – как теперь проверять знания?
Вместо того, чтобы корпеть над материалами, студент поручил дело нейросети ChatGPT.
Это бесплатный чат-бот, то есть программа-робот, которая может изображать собеседника. Если не вдаваться в глубины программирования, то работает это так. Суперкомпьютер (очень производительная машина, по мощности в сотни раз превосходящая рядовые устройства) загрузил в нейросеть огромный массив текстов. Буквально по всем областям знаний: от художественной литературы до ядерной физики. А затем разработчики обучили алгоритм, грубо говоря, отвечать «впопад»
Уникальность программы в том, что она способна не просто вести светскую беседу, а создавать вполне адекватные материалы. Например, с помощью ChatGPT уже пишут программный код для создания интернет-сайтов, статьи (тут вся журналистская братия напряглась), песни, сюжеты. А еще, как выяснилось, дипломы для российских студентов
Мой комментарий: Все логично. Использовать нейросеть ИИ нужно, чтобы улучшить человеческую жизнь. Упростить ее там, где это возможно. Это может касаться таких вопросов, как экономия времени (ИИ быстрее просчитывает информацию), работа в опасных условиях. Главное, чтобы не увольняли потом людей, и не заменяли их работу ИИ.