Года идут, в нашем мире появляются всё более новые и новые технологии. В 2023 году в мире преобладают популярностью нейросети. Для обычного человека это что-то крайне далёкое, программистское, а следовательно очень сложное, да и не очень-то и нужное.
В этой наверное небольшой статье я на пальцах отвечу на вопросы:
- Что такое нейросеть?
- Что лежит в основе работы нейросети и как она работает?
- Как в современном мире обычному человеку могут помочь нейросети? В каких ситуациях мы с ними встречаемся?
- Что действительно может нейросеть? Стоит ли бояться, что мою работу заменит робот? Как она мне может помочь в учёбе и на работе?
- Как я отношусь к современным тенденциям?
- Что в итоге мы можем сказать про нейросети?
Попытаемся разобраться в вещах максимально простым языком, не будем вдаваться ни в математику, ни в сложную логику.
Что такое нейросеть?
Давайте забудем определение, что нейросеть — алгоритм машинного самообучения, от этого нам понятней ничего не становится.
Первый искусственный интеллект был представлен очень давно, а конкретно, в 1937 году, Аланом Тьюрингом. В процессе развития этого направления математики ломали голову над алгоритмами, задача была невероятно сложная, так как в 1950-х годах наука об ИИ (здесь и далее: ИИ - Искусственный Интеллект) только зарождалась, не существовало особо больших вычислительных мощностей, а первый высокоуровневый язык программирования появится только в 1954 году.
Ближе к 1958 году Франк Розенблатт решает подсмотреть способ к самообучению у матушки-природы и предлагает первую нейросетевую модель, принцип которой основывается на работе человеческого мозга.
Согласно нейробиологии, мозг наш состоит нейронов, связанных между собой и передающих электрохимические импульсы. Нейросеть, названная в честь своего идейного родителя, занимается похожей деятельностью: механизм нейросети это огромная кучка нейронов, связанных между собой, способных к самообучению.
Таким образом давайте сделаем вывод: нейросеть (нейронка, нейронная сеть, neural network, NN) — это разновидность машинного обучения, в котором программа работает по принципу человеческого мозга.
Что лежит в основе работы нейросети и как она работает?
Если вы не сильно хотите особо думать, то советую вам сразу перейти к следующему заголовку. Здесь будет достаточно много теории, которая, конечно, интересная, но для неподготовленного ума может быть немного сложной.
Мы уже выяснили, что в основе лежит нейронная сеть головного мозга.
В нейронных сетях полностью воссоздать мозг было бы невозможно, хотя бы потому что окончательно понять строение клеток и связей вряд ли возможно, да не очень-то зачастую и нужно. Задачи ИИ в принципе очень ограничены: боты в играх, анализы автомобильного трафика, медицина, распознавание лиц, но не более чем какая-то узкая сфера, соответственно для такого искусственного мозга и не нужно больше входных нейронов, чем входных данных мы в принципе используем.
Попробуем представить такую картину: на конечной плоскости, например, на столе, лежит фрукт. На столе мы обозначим координаты от 0 до 1 по осям y и x в 4 разные стороны. Чтобы не запутаться в сторонах, пометим их направлениями сторон света: север (N - north), юг (S - south), запад (W - west), восток (E - east).
На этом примере мы попробуем с помощью нейросети найти часть света, в которой находится фрукт на столе.
Теперь, когда мы положили яблоко, нам нужно обозначить на какие координаты мы его положили. В нашем конкретном случае яблоко лежит в направление N на координате 0.8, в направлении E = 0.4, а в сторону W и S наше яблоко никак не направлено, соответственно W = 0.0 и S = 0.0.
Таким образом наши входные данные на положение яблока 0.8, 0.4, 0.0, 0.0. Создадим первые 4 нейрона, которые будут отображать наши входные данные.
Также, раз уж мы вычисляем положение нашего яблока на столе, то нам нужно сделать 8 выходных нейронов, которые будут обозначать север, северо-восток, восток, юго-восток, юг, юго-запад, запад, северо-запад.
Для ясности на картинке более активные нейроны, у которых число больше, будут ярче, а те, у которых значение совсем маленькое, например, ноль, вообще не будут светиться.
Теперь, когда у нас есть вход и предполагаемый выход, нам нужно тело, которое пока мы ещё не знаем как строить.
В программировании промежуточный этап между запросом и результатом называется скрытым слоем (hidden layer). На скрытом слое мы можем поместить неограниченное количество нейронов, с этим мы можем экспериментировать, в принципе, скрытых слоёв тоже может быть бесконечное множество, если нам это понадобится. В нашем примере мы возьмём 8 нейронов на дополнительном скрытом слое.
Чтобы связать все слои, мы должны держать в голове, что каждый нейрон связан с каждым нейроном на следующем слое. (см. картинку снизу)
Связи между нейронами называют весами. Веса определяют влияние конкретного нейрона на одном слое на конкретный нейрон на следующем слое.
Как мы можем понять это проще? Если связь сильная, то влияние нейрона будет сильнее. Если вес 2.0, то влияние будет невероятно большое, а если 0.2, то влиять оно будет сильно иначе. Каким образом это происходит мы вдаваться не будем, тяжёлая это математика.
Перед тем, как мы вернёмся к нашему столу и фрукту, давайте уточним, что это самый простой принцип, в реальности нейронные сети намного сложнее, схематику которых даже смотреть страшно.
Давайте представим, что мы проскочили этот пугающий этап и вернёмся к нашему яблоку. Так как мы не знаем, какие значения весов нам нужны, мы просто заполним их случайными числами.
Осталась лишь одна незадача! Теперь, если мы попросим нейронку ответить, какой нейрон в результате связей самый активный, то мы получаем абсолютно невнятные ответы. Вместо того, чтобы предоставить правильный ответ "северо-восток" нейросеть нам отвечает юг, юго-восток и вообще абсолютно не уверена в ответе.
Чтобы обучить нейронную сеть мы должны её наказывать каждый раз, когда она ошибается в ответе, и давать ей печеньку каждый раз, когда нейросеть отвечает верно. Делать мы это будем изменяя влияние связей между нейронами. Ненужные нам связи мы будем делать слабее, а нужные и правильные, соответственно, сильнее.
Победа! Мы реализовали свою собственную простейшую нейронную сеть, выполняющую функцию классификации информации.
В результате нашего практического эксперимента мы смогли найти яблоко на нашем столе и отнесли её местоположение к определенной категории. Конечно, в этом конкретном примере мы могли написать простую логику, но если мы имеем дело с вещами, идеальный принцип которых описать не можем, будь то языки, изобразительное искусство или даже игры, то использование нейронных сетей никак не избежать.
Если вам интересно посмотреть более сложный, но всё ещё понятный пример, то могу предоставить вам пример, где нейросеть распознает какая цифра обозначена на картинке 28х28 пикселей:
Также если вы захотите изучить материал более подробно, то есть очень интересный зарубежный ролик на эту тему с крайне простым языком при этом с математической теорией и кодом, то этот видос крайне рекомендую для просмотра
В современном мире нейросети используются для распознавания лиц, анализа рекламного трафика, ваших рекомендаций в ютубе и многих других вещей.
Шум в сфере нейросетей подняла изначально нейросеть ChatGPT. Это языковая модель, обученная на более чем 175 млн примеров. Чем уникальна ChatGPT в сравнении с другими языковыми моделями? Она имеет сравнительно бесконечный контекст.
Если раньше языковые модели были крайне неточными, и их контекст ограничивался в лучшем случае одним предложением.
сегодня упал самолёт в поле работает ТРАКТОР
Например тут контекст состоит всего из двух слов, отчего конец предложения уже никак логически не связан с началом предложения. Примерно на таком уровне отвечали боты в ВКонтакте, известные как: Witless, сглыпа и аналогичные.
Важно понимать, что любая нейросеть это так или иначе "китайская комната".
Идея "Китайской комнаты" утверждает, что мы поместим человека в комнату, назовём его Тайлер, он не знает китайского языка, но мы дадим ему инструкцию. В инструкции мы напишем, какими иероглифами отвечать на "Привет!", какими отвечать на "Как дела?", в случае если инструкция бесконечна, то чисто в теории, Тайлер сможет ответить на любой вопрос на китайском языке, хотя на деле он не понимает ни единого иероглифа, что он передаёт собеседнику снаружи комнаты.
Никакая нейросеть на данный момент сейчас не имеет понятия о чем вообще идёт речь, она лишь сопоставляет вероятности: ChatGPT оценивает вероятность следующего слова, MidJourney/Dall-E/Stable Diffusion лишь рисуют наиболее вероятные пиксели, ИИ в играх выбирает наиболее вероятные действия, но на деле все эти системы понятия не имеют между чем и чем состоит выбор, в то время как человек спокойно осознаёт значение "иероглифов".
На очевидно неправильно поставленный вопрос нейросеть отвечает нейтральным объяснением, в то время как человек хотя бы усомнился бы, что скейтборд в принципе имеет стоп-кран, и был бы прав в своих размышлениях, так как таковых не имеется.
Звенела музыка в саду
Таким невыразимым горем.
Свежо и остро пахли морем
На блюде устрицы во льду.
Он мне сказал: «Я верный друг!»
И моего коснулся платья.
Так не похожи на объятья
Прикосновенья этих рук.
...
Вот например отрывок из стихотворения Ахматовой "Вечером", в принципе в литературном обществе его считают гениальным.
Вспомнил я его как пример, что нейросеть не видит в голове картинки происходящего, отчего не сможет описать образ устриц на льду. В этом контексте они означают, что девушка не может посмотреть на кавалера и очень стесняется его взгляда, оттого и тупится на блюдо. Этот образ понять мы можем, но никакая нейронная сеть не увидит связи в этом потоке слов. Для этого требуется понимание значения слов и визуализации ситуации.
Как в современном мире обычному человеку могут помочь нейросети? В каких ситуациях мы с ними встречаемся?
Если нейросети глупы в такой степени, то в каких нет? Как их может использовать обычный человек?
Нейросети всё ещё подходят для решений бытовых задач, например:
- Нейросеть может решить ваше домашнее задание и описать принцип его решения. Например, Duolingo уже включили в подписку искусственный интеллект на базе GPT-4.0.
- Нейросеть помогает в анализе больших текстов, суммирует и упрощает информацию, может заново формулировать уже готовые абзацы, проверять грамматику.
- Нейросеть может повышать качество картинок, генерировать стоковые. Больше вам не понадобится искать нужную кружку для картинки в вашей презентации, не понадобится искать нужный контент для статей. Улучшит процесс в редактировании уже снятых фильмов.
- Нейросеть упрощает работу с кодом, вплоть до полного отсутствия вмешательства со стороны кодера.
- Нейросеть также оптимизирует: работу таблиц Excel, поиск рекламных площадок, процесс создания презентаций, высокоуровневые переводы различных языков.
Собственно, примеры того, как оно может ускорить вам работу, уже предоставлены, но есть и более неприятные примеры того, что могут делать нейросети.
Самым пугающим из всех возможных является даже не факт создания полноценных роботов, а то, что при грамотном использовании нейросеть можно обучить чтению мыслей. Отслеживая импульсы мозга и показывая нейросети изначальную картинку, мы можем научить её распознавать визуальные образы, и качество репродукций это лишь вопрос времени.
Также уже совсем недавно человек связал GPT-4 и инструмент Neurosity.
Компактный девайс Neurosity обучается понимать ваши мозговые сигналы. Например, подумайте о поедании лимона 30 раз и он запомнит этот импульс, как реакцию на кислое. Затем вы можете привязать Neurosity через JavaScript к GPT-4 и тут уже в дело вступает нейронка.
Мысли о кислом лимончике можно привязать к любому запросу. Вас отчитали на работе за опоздание? Думайте о кислом и GPT-4 тут же выдаст вам объяснительную.
Хотите узнать самые важные новости за неделю? Думайте о белой обезьяне и нейронка соберет все новости и наговорит их вам в ухо синтезированным голосом.
Источник: Бэкдор
Это, на самом деле, лишь только начало подобных достаточно чудовищных технологий, уничтожающих связи между природой и человеком. Я упомяну это чуть позже, выскажу своё "фи".
Что действительно может нейросеть? Стоит ли бояться, что мою работу заменит робот? Как я могу использовать нейросети?
Можете успокоиться, нейросеть не заберёт вашу работу. Нейронки, к нашему счастью, это лишь механизм комбинаторики и сопоставления уже известной информации. Таким образом любое авторское высказывание, будь то изобразительное искусство, произведение, статья, работа психологом и т.п. не окажутся в невыгодном положении. Не окажутся под ударом те переводчики, что делают не сухой перевод статей или документов, а занимаются какими-либо творческими текстами. Нейросеть никогда не сможет перевести Шекспира так, как сделал это, например, Пастернак - это требует невероятных художественных навыков.
Когда вы покупаете работу художника вы покупаете его идею, высказывание, поступок, его уникальный стиль и способ мышления, а когда вы покупаете картину нейросети есть только одна идея — "это нарисовала нейросеть", и этого факта надолго не хватает. Смотря на сюжеты картин возрождения, барокко, так далее по списку, вы можете задуматься о данном сюжете, вглядываться в детали, в композицию, но не в картинку нейросети, которая всё располагает и рисует по принципу "чаще всего в таком случае".
Как вам использовать нейросети? Сейчас есть несколько популярных передовых сервисов:
№1: ChatGPT [VPN], Bing [VPN], Notion.
Гайд на получение доступа к сервисам openai: [клик], сервисам Bing: [клик], сервисам Notion: notion.so, оплата через [клик]
Эти сервисы позволят вам написать текст для проектной работы, решат за вас задание по русскому, быстро найдут нужную вам информацию, придумают сказку, сформируют резюме и уложат спать
№2: DallE-2 [VPN], MidJourney, PixAIArt, Kandinsky
PixAIArt - просто [клик]. Очень годно генерирует персонажей.
Kandinsky - нейросеть, финансируемая СБЕРом [клик]
midjourney.com - оплата через [клик], быть может просто забавы ради, достаточно красивые генерации картинок.
№3: Slides AI, SlidesGPT, Tome.
Эти трое занимаются созданием презентаций. Ссылки [клик], [клик], [клик] соответственно.
№4: FreeSubtitles + NotionAI или же более надёжный вариант SummarizeTech.
С помощью комбинации FreeSubtitles [клик] и NotionAI [клик] вы можете сначала перевести содержание видео в текст, а затем попросить подвести NotionAI итоги, а SummarizeTech [клик] делает сразу полный конспект ролика с пояснениями на каждый отрезок видео. Получается всё это конечно очень общими понятиями, но тем не менее экономит время.
А также, есть много сайтов, что собрали все существующие нейронки, например, также есть вот этот список в тг, а вот ссылки на неплохие сборники:
- Списки в Notion с 600 разными нейронками по направлениям в работе: [клик]
- Список нейронок с описаниями их работ: [клик]
- Сайт с 1000+ разных нейронок для контентмейкеров: [клик]
Вооооот, как-то так у нас.
Также есть интересные телеграмм каналы, которые довольно часто публикуют информацию о нейронных сетях, среди них есть Бэкдор, на который я уже ссылался, Нейро, эйай ньюз, Джейпег Малевича, пикчер Джимми Нейрон.
Как я отношусь к современным тенденциям в сторону нейросетей?
Если размышлять достаточно по-простому, не залезая в тему, то разве это не прекрасно? Всю рутинную работу за вас делает робот, текст написать или найти информацию не занимает и полуминуты, технический перевод стал почти абсолютно безупречным.
Нейросети это что-то вроде следующего шага калькулятора, ChatGPT, например, обзовём текстовым калькулятором. Наверное в школе все мы привыкли использовать Photomath, удобная программа, которая позволяет нам решить огромное количество примеров и не тратить лишнего времени на процесс муторного вычисления. К сожалению, со временем такой лёгкий доступ к правильным ответам нас учит тому, что думать, собственно, не надо, если мы можем просто вбить запрос в телефон и получить правильный ответ.
Вот уже проходит месяц, а вы начинаете забывать формулы, начинаете совершать ошибки в простых вычислениях. Ваши знания начинают существенно ослабевать, вы же подсознательно знаете, что эта информация вам не особо и нужна, а результат на лицо
Ситуация с ChatGPT сильно хуже, так как это гуманитарная составляющая человека. Именно литературой и словами можно описать мысли и чувства любого из нас. Читая хорошую книгу вы учите вашу головушку сложным идейным конструкциям, стройному способу мышления, долгому удерживанию внимания на одной конкретной мысли. Литература, текст, язык, культура во многом определяют мышление каждого конкретного человека.
Пользуясь нейросетью, вы опускаете уровень потребляемой информации до невероятно низкого. ChatGPT, например, передовая технология среди мира ИИ, строит максимально простые предложения, не разворачивает долгие мысли, а из-за своей структуры, не вкладывает сложных смыслов в слова, не обогащает непопулярными образами. Такой текст до жути пресный, читать его неприятно, создаётся ощущение, что эффект зловещей долины касается и человеческого языка в том числе, что-то внутри человека, особенно читающего, вызывает отвращение к подобному роду генераций. На современных примерах уже становится ясно, что просто правильно расставлять слова недостаточно.
Следующей, более лежащей на поверхности проблемой, является то, что человек разучивается читать большие и содержательные объёмы информации, перестаёт тратить время на анализы. Тот же эффект, что и с калькулятором. В школах и ВУЗах уже многие использует нейросети для написания эссе, когда, в принципе, это просто является формой высказывания собственного мнения, от которого человек сознательно отказывается.
Человек не просто отказывается от своего мнения, а также соглашается, что искусственный интеллект будет говорить от его лица глобалистские идеи, что так продвигает ИИ. Как мы уже ранее выяснили, нейросеть должна обучиться методом кнута и пряника, так что просто заставить её отвечать с укосом в определённую политическую идеологию проще простого. Довольно удобный инструмент пропаганды, не так ли? Здесь мы получаем аж три в одном: обесценивание собственного мнения человека, пропаганда собственной политики, примитивизацию мышления путём упрощения информации.
Помимо всего прочего технологии, поддерживающие массовость ИИ крайне дорогие. Таким образом самые большие нейросетевые гиганты MidJourney и GPT-4 остались только по платной подписке, а экономисты подсчитывают невероятные траты на один только поиск по типу Google. Когда же в игру входят более дешёвые нейросети, будь то чат-бот Snapchat или character.ai, то мы встречаемся с инцидентами, где ИИ призывает к самоубийствам, размышляет о бесполезности жизни, подсказывает ребёнку план как сделать встречу с педофилом незаметной для родителей [клик], а также снабжает вполне возможно недостоверной информацией.
Помимо ущерба дешёвого сегмента мы также можем вспомнить, что нейросетями и так достаточно обширно пользуется правительство, а слежка, которую может предоставить ИИ и каковы могут быть её масштабы просто страшно представлять. Часто говорят: "если ты ничего не нарушаешь, то и бояться нечего", но такое далеко не всегда внушает уверенность в вашу безопасность, особенно когда из системы пропадает человеческий фактор, и вы можете быть оштрафованы или осуждены только из-за решения нейросети. Например, в Китае уже массово применяется практика "тихих" штрафов: за пересечение дороги в неположенном месте мгновенно снимается штраф с карты - система распознавания лиц подключается к банковской системе и списывает деньги без вашего ведома [клик].
Ранее я уже упомянул, что нейросеть вполне можно научить читать мысли, восстанавливать визуальные образы, и как можно использовать эти технологии вы понятия не имеете. Можно прокомментировать а-ля это просто страх неизвестности и не надо мне фантазировать чего-то особо мрачного, но так или иначе в нарушении личного пространства человека вплоть до его собственной головы ничего хорошего нет.
Какие итоги?
Теперь, когда мы дошли до самой жуткой части нашей темы, что мы можем в принципе на данный момент представить, можно закругляться и подводить итоги.
Нейросети в современном мире упрощают огромное количество рутинной работы, однако отсутствие исследований ИИ на тему пагубного влияния на человека и общество в целом невероятно пугает. Современные передовые ИИ инструменты придерживаются политики глобалистов, а само влияние сгенерированного нейросетями контента выражается в ещё большем разрушении культуры и человека, чем может казаться на первый взгляд.
Впрочем, вы можете думать иначе, мнение это личное дело каждого, главное, не дайте его заместить искусственным интеллектом :)
Лжедмитрий IV, DEEP-EX-SENSE - Суррогат
...
Но я механизм, мне чуждо искусство
Его создавали только их чувства и хрупкость
А в моей программе не было вкуса и пульса
И мои каракули - то лишь буквы. И пусть
Слова сплелись без смысла и без цели
Роман, что был написан за столетия
Я вил собой не кассовый бестселлер
А лишь тысячеглавое плацебо
...
