Нейросети генерируют картинки, пишут тексты, выявляют целевую аудиторию и выполняют другие задачи, которые раньше были по силам только людям. Давайте рассмотрим, на чем базируется работа ИИ.
Что такое нейросеть и как она работает: просто о сложном
Предположим, вам нужно написать программу, которая распознает собак по фото. Вы можете создать длинный перечень правил и алгоритмов плана: «если есть хвост, шерсть, уши и морда определенной формы, то это собака». Однако учесть все условия вы не сможете, например если человек переоденется в костюм собаки, он все же останется человеком, но ваша программа увидит в нем животное.
Чтобы упростить работу и минимизировать ошибки, существуют нейронные сети. Они представляют собой программы, работающие на основе информации и примеров. То есть нейронная сеть трудится не по оговоренным правилам и алгоритмам, а создает их сама во время обучения. Если показать ей фото миллиона собак, то она научится распознавать их в любых условиях.
Алгоритмы нейросети работают по такому же принципу, как и человеческий мозг: нейроны соединяются между собой синапсами и передают друг другу сигналы. От силы таких сигналов зависит обучение. Так, в ситуации с собаками нейронная сеть создает сильные связи между нейронами, распознающими признаки животного.
Алгоритмы нейросети работают по тому же принципу, что человеческий мозг
Чтобы нейросеть быстрее справлялась с задачами, разработчики размещают нейроны в разных слоях. Например, если мы загружаем в сетку изображение Шрека, чтобы узнать, кто нарисован, то происходит следующее:
- Входной слой нейросети получает информацию. Картинка распадается на пиксели. Каждый из них поступает на отдельный нейрон.
- Скрытые слои обрабатывают информацию. В результате нейросеть узнает, какие детали есть на картинке.
- Входной слой выдает результат. Нейронная сеть собирает сведения воедино и отвечает пользователю, что на картинке изображен Шрек.
Порядок работы нейросети
Рассмотрим порядок работы нейросети на примере Midjourney. К слову, это не одна нейронная сеть, а две, одна из которых отвечает за тексты, а вторая – за картинки.
Попросим ИИ нарисовать кота из мультфильма «Шрек». Вот как будет решаться эта задача:
- Нейросеть получит запрос и разобьет его на ключевые слова: «кот», «Шрек», стилистика мультфильма «Шрек».
- Затем она превратит слова в совокупность чисел, именуемых векторами. Так нейронная сеть сможет выяснить смысл слов.
- Слова в виде векторов перейдут на следующий слой нейронной сети. На их основе она создаст эскиз будущей картинки.
- Набросок изображения перейдет на вторую нейросеть. Она добавит объекту более сложные детали (цвет, освещение, текстуру), исходя из стилистики мультфильма.
Для сложной детализации нейросеть использует метод стабильной диффузии, то есть сначала превращает изображение в пиксельный шум, а потом воссоздает из него новые детали. Чтобы ИИ выполнял такую задачу, его научили прогнозировать, какие пиксели должны заменять размытые.
- Выходной слой улучшит качество картинки и выдаст ее пользователю.
У вас наверняка возник вопрос, откуда нейронная сеть вообще знает про кота из «Шрека». Вкратце скажем, что ее обучили на большом массиве информации, именуемом датасетом.
Нейросеть работает на основе знаний, полученных от человека
Как видите, все довольно просто. В своей работе нейросети используют знания, полученные от человека, но, чтобы правильно генерировать картинки и тексты, нужно уметь работать с ИИ. Кстати, он может не только рисовать и писать, но и эффективно продвигать ваш бизнес. Хотите узнать, как? Тогда переходите по ссылке.
