Что такое нейросети, простыми словами

Нейросети — не просто слово из научной фантастики. Это реальная технология, которая уже меняет мир и нашу жизнь. С помощью нее компьютеры понимают человека, как друзья, создают удивительные вещи, решают сложные задачи. В этой статье расскажу, что такое нейросети, как работают, где используются, какие модели нейронных сетей существуют, про преимущества и недостатки.

Что такое нейросеть

Нейронная сеть — это программное воплощение математической модели, которая копирует работу головного мозга человека. Мозг состоит из миллиардов нейронов, которые обмениваются электрическими сигналами. Каждый нейрон получает сигналы от других нейронов, обрабатывает их и передает дальше. Таким образом, мозг способен выполнять разные функции: зрение, слух, речь, память, мышление и т.д.

Нейросеть имитирует этот процесс с помощью компьютера. Она состоит из искусственных нейронов, которые обмениваются числовыми данными по сети связей. Каждый искусственный нейрон получает информацию от других нейронов, обрабатывает с помощью математической функции и передает дальше. Таким образом, сеть способна выполнять задачи.

Нейросеть обычно состоит из трех основных типов слоев: входного, скрытого и выходного. Входной слой принимает инормацию для обработки или решения задачи. Выходной слой выдает результат работы. Скрытый слой находится между входным и выходным и выполняет сложную математическую операцию и активацию. Активация определяет, какой сигнал будет передан от одного нейрона к другому. Скрытых слоев может быть несколько, в зависимости от сложности и типа сети.

История создания

Идея создания возникла из желания понять, как работает человеческий мозг, и воспроизвести его функции с помощью машин. Эта идея претерпела три этапа развития, которые называют нейрореволюциями.

Первая нейрореволюция произошла в середине XX века, когда появились математические модели нейронов и нейросетей. Одна из них - персептрон, предложенный Фрэнком Розенблаттом в 1957 году. Персептрон способен обучаться на данных и классифицировать их, используя простые логические правила. Однако, в 1969 году Марвин Минский и Сеймур Пейперт показали, что у персептрона серьезные ограничения, он не может решать некоторые простые задачи, такие как распознавание связанных фигур. Это привело к упадку интереса к нейросетям на долгое время.

Вторая началась в 1980-х годах, когда были сделаны важные открытия и улучшения в области нейросетей. Одним из таких открытий был метод обратного распространения ошибки, предложенный Дэвидом Рамельхартом, Джеффри Хинтоном и Рональдом Уильямсом в 1986 году. Этот метод позволял обучать многослойные нейросети, которые могли решать более сложные задачи, чем персептрон. Другим улучшением было использование нелинейных функций активации, которые позволяли аппроксимировать любые функции, т.е. заменять их на более простые, но менее точные. Также в этот период были разработаны новые типы нейросетей: сверточные, рекуррентные и самоорганизующиеся карты.

Третья нейрореволюция происходит в настоящее время, когда нейросети стали широко применяться в разных сферах жизни, благодаря росту вычислительных мощностей, доступности больших объемов информации и развитию новых алгоритмов и архитектур. Одним из таких алгоритмов является генеративная состязательная сеть, предложенная в 2014 году. Эта сеть способна создавать новые изображения, тексты или музыку. Другим примером является GPT-3 созданная командой OpenAI в 2020 году. Эта сеть была самой большой и мощной для генерации текстов до выхода GPT-4 в 2023 г.

Где используются нейросети

Нейросети применяются во многих областях жизни и деятельности человека:

• Распознают лица, голоса, эмоции и жесты.
• Создают рекламу, поисковые систем и переводчики.
• Играют в шахматы, го и другие игры против человека.
• Создают изображения, видео и аудио.
• Помогают врачам диагностировать заболевания и предлагают лечение.
• Улучшают качество автомобилестроения и безопасность дорожного движения.

Как работает нейросеть

Чтобы нейронная сеть работала, ее нужно обучить на датасете, то есть на наборе данных, содержащих примеры входной и желаемой выходной информации. Например, если требуется, чтобы нейросеть распознавала животных на фото, ей дается много фото животных с подписями, какое животное на каждом фото.

Обучение происходит так: подаются входные данные, например, фото животного, и она выдает выходные данные, например, название животного. Затем сравнивается полученная информация с желаемой, например, с подписью на фото, и вычисляется, насколько нейросеть ошиблась. Эта ошибка называется потерей. Чем меньше потеря, тем лучше нейросеть работает.

Чтобы уменьшить потерю, меняются параметры, то есть настройки, которые определяют, как нейроны связаны между собой и как обрабатывают данные. Эти параметры называются весами и смещениями. Веса —числа, показывающие, насколько сильно один нейрон влияет на другой. Смещения — числа, которые показывают, насколько сильно нейрон активируется или затормаживается. Параметры меняются так, чтобы потеря была минимальной. Этот процесс называется обучением.

Обучение может занять длительное время и требовать много данных и вычислительных ресурсов. Поэтому нейросеть обучается не на всех данных сразу, а на небольших частях, называемых батчами. Обучение на всех батчах называется эпохой. Нейросеть обучаться несколько эпох, пока не достигнет нужной точности или не перестанет улучшаться. После обучения сеть проверяется на новых данных, которые не видела раньше, и оценивается ее работа.

Какие бывают нейросети

По количеству слоёв

Слои нейронной сети — группы нейронов, выполняющие определенную функцию. Например, в однослойной есть только один слой, который принимает входные данные и выдает выходные. В двухслойной - два слоя: верхний слой для обработки признаков (то есть числовой или символьной информации) и нижний слой для выделения особенностей (то есть классов или объектов). В трехслойной -верхний для признаков, средний для обработки эмоций (то есть тональности или настроения) и нижний слой для выделения особенностей.

Количество слоёв влияет на сложность и точность нейросети. Чем их больше, тем больше параметров определяется для каждого слоя, что увеличивает время обучения и риск ошибок. Однако большее количество слоёв позволяет учитывать более высокие степени зависимости между данными и результатами.

По характеру обучения

Обучение —процесс адаптации нейросети к новым данным с помощью определенных алгоритмов. Существуют разные типы обучения:

• Обучение с подкреплением (reinforcement learning). Нейросеть получает вознаграждение за правильное поведение в определённой ситуации. подходит для задач с динамическим окружением и неопределёнными результатами. Например, в игре StarCraft II использует этот тип для создания интеллекта противников.
• Контролируемое обучение (supervised learning). Сеть получает информацию с правильными ответами на каждый пример. Используется для задач с статическим окружением и определёнными результатами. Например, при распознавании лиц.
• Обучение без контроля (unsupervised learning). Нейросеть получает только данные без правильных ответов. Подходит для задач, в которых нет заранее правильных ответов или они неизвестны. Например, при генерации текста или изображения по заданной теме или стилю.

По видам связей

Связи — это способ, которым нейроны передают информацию друг другу. Существуют три вида нейронных сетей:

• Полносвязные (fully connected). Каждый нейрон в одном слое соединен с каждым нейроном в другом слое. Это самый простой и распространенный вид, который позволяет учитывать все возможные комбинации. Например, перцептрон — это полносвязная нейросеть, которая может решать задачи линейной классификации.
• Сверточные (convolutional). Каждый нейрон в одном слое соединен только с небольшой областью нейронов в другом слое. Это позволяет сократить количество параметров и увеличить скорость обучения. Эти сети подходят для задач обработки изображений, так как они могут выделять особенности на разных уровнях детализации. Например, VGG-16 (Visual Geometry Group) — это сверточная нейронная сеть, которая может распознавать объекты на фотографиях.
• Рекуррентные (recurrent). Нейроны в одном слое соединены не только с нейронами в другом слое, но и с собой же в предыдущий момент времени. Это позволяет сохранять информацию о предыдущих состояниях и учитывать контекст. Эти сети подходят для задач по обработке текста, так как могут улавливать смысл и последовательность слов. Например, LSTM (Long Short-Term Memory) — это рекуррентная нейросеть, которая может генерировать текст по заданной теме или стилю.

Виды связей влияют на специализацию и гибкость. Чем более локальные и динамические связи, тем более специфичные задачи может решать нейросеть. Однако более глобальные и статические связи позволяют адаптироваться к разным условиям.

Преимущества нейросетей

У нейросетей много преимуществ по сравнению с другими методами решения задач. Вот некоторые из них:

• Обрабатывают разные типы информации: текст, изображение, звук, видео и т.д.
• Работают с неполными, зашумленными или противоречивыми данными, заполняя пропуски и исправляя ошибки.
• Обучаются на примерах без явного указания правил или формул, находя скрытые закономерности и зависимости.
• Адаптируются к новым ситуациям и условиям, меняя параметры и поведение.
• Генерируют новые данные, которые соответствуют заданным критериям или целям.

Недостатки нейросетей

Несмотря на все преимущества нейросетей, у них есть и некоторые недостатки, которые могут ограничивать их применение или создавать проблемы:

• Требуют большого количества информации для обучения, и без достаточного количества могут быть неправильно обучены и давать неточные результаты. Это приводит к потере качества, эффективности и безопасности продуктов или сервисов, основанных на них.
• Требуют больших вычислительных ресурсов: процессоров, памяти, энергии и т.д. Это делает их дорогими и сложными. Кроме того, это повышает экологический след нейросетей, так как они потребляют больше энергии и производят больше отходов.
• Чувствительны к выбросам, то есть к аномальным или непредсказуемым данным, которые не соответствуют общей закономерности или распределению. Это приводить к тому, что нейросети делают ошибки, выдают нелогичные или некорректные результаты. Например, нейросеть, которая обучалась на фотографиях животных, может ошибочно распознать человека в костюме животного как животное.
• Нейросети неинтерпретируемы, то есть сложно понять, как они работают, какие параметры или факторы влияют на решения, и почему делают то или иное действие. Это может приводить к недоверию, непониманию или неконтролируемости, особенно в критических или ответственных областях, таких как медицина, право или финансы. Например, нейросеть, которая принимает решение о выдаче кредита, может не объяснить, почему она отказала или одобрила заявку.
• Нейросети трудно обрабатывать неструктурированные данные, то есть без четкой формы, порядка или смысла. Это приводит к тому, что они не могут полностью использовать потенциал данных или выделять важную информацию из них. Например, нейросеть, которая обучалась на текстах, может не понять смысл или контекст сленга, иронии или юмора.

Как компании используют нейросети сейчас

Компании применяют их для разных целей:

• Анализ. Нейросети помогают компаниям извлекать полезную информацию из больших объемов данных, выявлять закономерности, тенденции, аномалии и прогнозы. Используются для оптимизации ценообразования, рекомендательных систем, маркетинговых кампаний и т.д.
• Разработка продуктов и сервисов. Нейросети способны создавать новые продукты и сервисы на основе данных о потребностях и предпочтениях клиентов. Используются для генерации текстов, изображений, музыки, видео и т.д.
• Улучшение качества работы. Нейросети помогают компаниям повышать эффективность и производительность своих сотрудников, устранять ошибки и дефекты, а также обучать персонал новым навыкам. Используются для автоматизации рутинных задач, диагностики состояния оборудования, адаптивного обучения и т.д.

Некоторые примеры компаний, использующих нейросети в бизнесе:

• Google для улучшения качества результатов поиска, а также для разработки новых сервисов.
• Netflix для анализа поведения пользователей на сайте или приложении, а также для создания персонализированных рекомендаций фильмов и сериалов.
• Tesla для управления автомобилями, а также для разработки новых продуктов.
• Mail.ru Group для улучшения качества продуктов и сервисов, а также для распознавания лиц и голоса, перевода текстов и речи.
• Ozon для повышения удобства и эффективности рабочих процессов, классификации и описания товаров, анализа отзывов и жалоб, предсказания спроса и цен.

Я надеюсь, что статья была полезной и интересной, и вы узнали много нового о нейросетях,. Нейросети — это удивительная технология, меняющая наш мир и жизнь. Если вы хотите узнать больше о нейросетях и других темах, связанных с искусственным интеллектом, подпишитесь на канал. Буду рад видеть вас среди постоянных читателей. Спасибо за внимание и до новых встреч!