Часть 1 - Как устроены искусственные нейронные сети
Часть 2 - «Умная» лента социальных сетей: как её приручить
Часть 3 - Великий и могучий ChatGPT: работа с языковыми моделями
Часть 4 - Нейросети-иллюстраторы и работа с ними
В конце 2022 - начале 2023 года нейронные сети вышли на новый уровень, позволяющий обычным пользователям «общаться» с ними и использовать результаты для генерации контента. Но мало кто представляет, как реально функционируют искусственные нейронные сети (ИНС), и, соответственно, мало кто достаточно эффективно использует их поистине огромный функционал.
В этом цикле статей (который состоит из 4 статей) вы найдете как пояснения по структуре и работе ИНС «для чайников», так и пошаговые рекомендации, как использовать возможности современных ИНС для повышения эффективности вашего продвижения в социальных сетях.
Итак,
Часть 1 - Как устроены искусственные нейронные сети
Что такое искусственная нейронная сеть и как она появилась?
Как видно из названия, искусственная нейронная сеть (ИНС) – это модель некой «естественной» нейронной сети. Разберёмся, что это за сети и как они моделируются.
«Естественная» нейронная сеть, которую моделируют ИНС – это наш головной мозг, который состоит из нейронов и проходящих через них сигналов – синапсов. Создатели первой ИНС У. Маккалок и У. Питтс в 1943 г. выдвинули гипотезу, что нейроны можно упрощенно рассматривать как некие устройства, которые оперируют двоичными числами, а эти устройства могут обучаться путём подстройки параметров, описывающих их синаптическую проводимость. Сеть таких «нейронов» и назвали нейронной сетью, и позже было показано, что такая сеть может выполнять огромный объем числовых и логических операций.
Так как же происходит обучение нейронной сети?
В целом функционирование ИНС происходит так: по совокупности поступающих на вход сети сигналов на выходе формируется выходной сигнал, поэтому ИНС часто представляют в виде «черного ящика», у которого есть вход, выход и большое число нейронов внутри.
Что же происходит внутри ИНС? Каждый нейрон выполняет следующие действия: принимает сигналы от предыдущих элементов, комбинирует их определенным образом и вычисляет выходной сигнал, и далее передаёт его следующим элементам ИНС.
То, как соединены между собой нейроны, определяется структурой ИНС. Например, самые простые ИНС – многослойные персептроны – состоят из нескольких слоёв нейронов, каждый из которых воспринимает сигналы с предыдущего слоя, преобразует их по определенному закону, и передаёт полученное число на следующий слой.
За вычисление выходного сигнала каждого нейрона отвечает функция активации, которая принимает значения "ВКЛ" или "ВЫКЛ" в зависимости от входного сигнала.
Все нейронные сети по характеру обучения делятся на ИНС, использующие обучение с учителем и ИНС, использующие обучение без учителя. Что это означает?
При обучении с учителем предполагается, что каждому набору входных сигналов соответствует определенный набор выходных сигналов. И для обучения ИНС используются готовые пары этих сигналов. Само же обучение представляет собой изменение весовых коэффициентов для минимизации ошибки, то есть до тех пор, пока погрешность между рассчитанными выходными сигналами и имеющимся не станет минимальной.
Обучение без учителя считается более реалистичной моделью с точки зрения соответствия биологическим основам ИНС. Для этой модели обучения не нужен «учитель», то есть набор пар входных-выходных сигналов, а обучающее множество состоит только из входных сигналов. Алгоритм обучения такой ИНС подстраивает весовые коэффициенты так, чтобы близкие входные сигналы давали одинаковый выходной сигнал. То есть, по сути, такая ИНС группирует сходные сигналы в классы.
Все известные нейронные сети функционируют по указанным алгоритмам, а их сложность и эффективность определяется числом нейронов, видом их функции активации и расположением (архитектурой ИНС). Например, в основе всем известного ChatGPT лежит нейронная сеть GPT-4, состоящая из 175 миллиардов нейронов. К слову, в человеческом мозгу по последним данным биологов содержится порядка 85 миллиардов нейронов.
Способы продвижения с помощью нейронных сетей
В данном цикле статей мы рассмотрим такие способы продвижения как привлечение клиентов с помощью умной ленты социальных сетей, а также использование языковых моделей и нейросетей-иллюстраторов для генерации вовлекающего контента:
Часть 2 - "Умная" лента социальных сетей: как её приручить
Часть 3 - Великий и могучий ChatGPT: работа с языковыми моделями
Часть 4 - Нейросети-иллюстраторы и работа с ними
Как же нам сосуществовать с нейронными сетями?
Очевидно, нейронные сети становятся незаменимыми помощниками при онлайн-продвижении бизнеса. При этом они уже развились настолько, что вызывают опасения у многих людей касательно будущего взаимодействия естественного и искусственного интеллекта. 28 марта этого года Илон Маск и многие другие значимые фигуры в технологической сфере подписали открытое письмо с призывом остановить развитие искусственного интеллекта хотя бы на 6 месяцев.
Неужели всё так страшно? В краткосрочной перспективе, скорее, стоит задуматься над такой фразой:
Вас лишит работы не искусственный интеллект. Вас лишат работы специалисты, умеющие грамотно использовать искусственный интеллект.
Поэтому если вы окажетесь теми самыми специалистами, это значительно повысит вашу конкурентоспособность на рынке. А я буду рада вашей обратной связи по использованию нейронных сетей, а также с удовольствием отвечу на вопросы по ним в сообществе ВКонтакте @athena_smm.
