Они могут писать статьи, дипломы и сценарии для фильмов. Они умеют за считаные минуты рисовать картины с любыми сюжетами. Они способны поставить медицинский диагноз. Они знают, как создавать компьютерные программы. А еще они могут оставить без работы миллионы людей или вообще уничтожить человечество. Мы говорим о них — всесильных нейронных сетях.
Вы когда-нибудь задумывались, как бы выглядели города России, будь они людьми?
Вот один из вариантов. Аплодисменты художнику! Вот только вряд ли он оценит, ведь картинки нарисованы нейросетью Midjourney.
А как вам сценарий фильма ужасов от ChatGPT?
А вы когда-нибудь задумывались, как бы звучала песня Rammstein в исполнении Губки Боба? У нейросети есть ответ и на этот вопрос.
Нейросеть — что это такое?
2023 год выдался богатым на инфоповоды, одним из которых стало внедрение нейросетей во многие сферы жизни. В этой статье мы попытаемся разобраться, что представляют собой нейросети, какую пользу они приносят и какой вред могут нанести. Обо всем по порядку.
У нейросетей несколько названий: «искусственные нейронные сети», «ИНС», «нейросети», «нейронки». С терминами из области информатики определились, можно продолжать. Попытаемся объяснить, что такое нейросеть простым языком. В машинном обучении так называется особая математическая модель. Она имитирует работу биологической нейронной сети, которая управляет деятельностью организма, когда нейроны принимают и передают информацию. Разница заключается в том, что ИНС не ставит, а решает задачи, предложенные ей человеком.
Искусственная нейронная сеть умеет не только выполнять задания, но и обучаться на основе конкретных примеров. При этом нейронка не действует по готовым алгоритмам. Наоборот, сеть самостоятельно пишет правила во время своего обучения.
Благодаря современным графическим процессорам разрабатывается технология, которая повышает глубину слоев нейросетей. Это расширяет возможности для самообучения нейронок.
С тем, что такое нейросеть простыми словами, мы разобрались. Перейдем к принципу работы и видам ИНС.
Принцип работы искусственных нейронных сетей
Попытаемся простым языком объяснить, как же работает нейросеть. Рождение магии выглядит примерно так:
- В нейросеть загружается информация.
- Нейроны от слоя к слою передают друг другу данные. У каждого нейрона может быть несколько несущих информацию соединений.
- Каждый нейрон получает данные. Это сумма всей информации, умноженной на вес — силу связи между нейронами. Полученные значения формируют исходящие сигналы. Процесс продолжается до тех пор, пока данные не поступают в конечный выход.
Однако чтобы магия произошла, необходимо сначала обучить нейросеть на большом объеме данных. Специалисты по обучению подготавливают набор данных — примеры с правильными решениями. Далее сеть пытается самостоятельно выдать результат на основании нового набора информации. Специалист по обучению отслеживает и корректирует работу нейронки. Более подробно разберем пункт про обучение ниже.
Виды нейронных сетей
Начнем с самой простой модели.
Перцептрон
Эта модель была придумана давно — в 1958 году. У перцептрона самая простая архитектура (устройство). Модель стала основой для создания искусственного нейрона — «кирпича» для построения других ИНС. Как самостоятельная единица перцептрон сегодня практически не используется.
Простая математическая модель включает четыре основных компонента:
- вход;
- вес;
- сумматор;
- функцию активации.
Принцип работы перцептрона достаточно прост: вводимые данные умножаются на вес, суммируются и поступают на вход функции активации. Это позволяет перцептрону сформировать результат. Модель предназначена для двоичной классификации: она умеет определять, к какой из двух категорий относится объект. Например, перцептрон можно научить отличать квадраты от треугольников, кошек от собак и т. п.
Многослойная нейросеть
Это одна из базовых моделей. Многослойная нейронная сеть появилась, когда выяснилось, что перцептрону сложно анализировать и распознавать объекты в нестандартных условиях. Например, простейшая модель при распознавании лиц на фотографиях обращает внимание только на пиксели. Многослойная сеть также выделяет детали: контуры носа, глаз и т. д. Такая модель более гибкая. Многослойная искусственная нейронная сеть умеет распознавать абстрактные признаки объектов, что расширяет ее возможности. Модель состоит из объединенных в слои искусственных нейронов. Многослойные нейросети часто называются полносвязными. Дело в том, что нейрон из одного слоя связывается с каждым нейроном из последующего слоя. Многослойные ИНС обычно используются для обработки числовой информации либо входят в состав других сетей.
Сверточная нейросеть
Такая модель во многом повторяет принцип работы зрительной коры человеческого мозга. Благодаря этому сверточные ИНС «специализируются» на изображениях. Они умеют выполнять любые задачи, связанные с картинками: распознавать их, генерировать новые файлы, удалять фон, улучшать качество и др. Такую способность обеспечивают два алгоритма — свертка и пулинг. Первый из них послойно нарезает изображения, второй же обнаруживает и кодирует на слоях основные признаки.
Сверточная нейросеть использует внутреннюю часть самой себя, чтобы обрабатывать входные изображения. Каждый слой архитектуры «рассматривает» фрагмент картинки и извлекает данные. Эта информация позволяет построить новое изображение, которое поступает на вход следующего слоя.
Рекуррентная нейросеть
Главная особенность ИНС такого вида — использование памяти. Рекуррентные нейросети запоминают информацию, понимают ее смысл и умеют прогнозировать выходные данные. Такая модель используется во всем знакомой яндексовской Алисе, которая легко генерирует связные тексты. Архитектура устроена по принципу, лежащему в основе работы памяти (все как в человеческом мозге).
Рекуррентные нейронные сети имеют циклы. Чтобы добиться оптимального результата, модель передает информацию вперед и назад — на предыдущие этапы. По мере циклического поступления и хранения данных слои повторяются. Таким образом, нейросеть запоминает и понимает информацию. Рекуррентные ИНС часто применяются для работы с текстами, аудио- и видеофайлами.
Для чего нужны нейросети
Нейронные сети моделируют способы, с помощью которых человек решает конкретные задачи. Наш мозг любит лениться, поэтому все наши задачи мы стремимся выполнять наиболее простым для мозга способом. Нейросеть в перспективе позволит забрать часть задач на себя и сделать нашу жизнь проще.
Обучение на чужом опыте позволяет ИНС выполнять уже знакомые человечеству задачи. Если вы предложите организовать полет на Марс или Венеру (т. е. в пределах Солнечной системы) обученной для этих задач нейросети, она справится. Но при этом при планировании путешествий за пределами Солнечной системы может дать неверные расчеты, ответ будет неточным. Нейросеть не всегда дает правильные ответы, она лишь пытается их предсказать.
Нейросети научились решать задачи разных типов на основании полученных от человека данных. Сегодня ИНС умеют:
1. Выполнять классификацию. Простой пример — определить, относится ли человек к группе риска заражения гепатитом.
2. Прогнозировать события. Например, нейросеть может предсказать, сколько будут стоить акции компании через какое-то время. Такая информация будет полезной для тех, кто зарабатывает на инвестициях.
3. Распознавать изображения. Нейронные сети умеют отличать мужчин от женщин, кошек от собак, птиц от рыб и т. п.
Вспоминается история, как в 2016 году российский блогер создал бота, определяющего, что же изображено на картинке — кот или хлеб. Нейросети пришлось подумать.
4. Решать задачи без контроля со стороны. Например обученная ИНС может самостоятельно определять целевую аудиторию в рекламе.
В каких сферах применяются нейросети
Кажется, что нейронные сети всемогущи. Практический же опыт показывает, что ИНС хороши для тех случаев, когда существует решение задачи альтернативными способами и нейросеть может опираться на релевантные данные. Познание нового — это сфера, с которой ИНС (пока) на «Вы». Если при решении задачи играет роль не только информация, но и контекст, лучше обойтись без применения нейросети. Кроме того, общедоступные ИНС обучались на данных, которые могли устареть.
Сегодня нейронные сети активно используются в самых разных сферах. В их числе:
- Экономика. Нейросети умеют предсказывать курсы валют и цены на сырье, прогнозировать банкротства, оценивать стоимость недвижимости, составлять рейтинги компаний, обеспечивать безопасность транзакций.
- Медицина. ИНС могут ставить диагнозы, обрабатывать и распознавать результаты томографии, рентгеновские снимки и другие изображения, мониторить состояние пациентов, прогнозировать результаты терапии.
- Авионика. Нейронки используются для обучения автопилотов, управления дронами, распознавания объектов на снимках с летательных аппаратов.
- Системы связи. Нейросети помогают кодировать и декодировать данные, оптимизировать сотовые сети и схемы маршрутизации.
- Автоматизация производства. Нейронки могут предотвращать возникновение аварийных ситуаций, мониторить и оптимизировать производственные процессы, контролировать качество продукции.
- Робототехника. ИНС помогают роботам распознавать объекты, поддерживать равновесие, управлять манипуляторам.
- Политология и социология. Нейросети умеют прогнозировать результаты выборов, изучать динамику социальных процессов, анализировать данные опросов.
- Охранные системы. Искусственные нейронные системы могут распознавать голоса и отпечатки пальцев, выявлять поддельные подписи, анализировать данные с видеокамер.
- Обработка данных. Нейронки могут переводить устную речь в письменную, распознавать рукописные тексты и сканы документов.
- Геологические исследования и т. д. ИНС умеют анализировать сейсмические данные, оценивать ресурсы месторождений, разрабатывать ассоциативные методики поиска ископаемых.
Это далеко не полный список того, что могут нейросети. Впечатляет, да?
Обучение ИНС и возникающие сложности
Специалисты по обучению нейросетей показывают нейронке часть информации, чтобы она усвоила взаимосвязь между данными. Как правило, «тренировки» проходят сразу несколько ИНС. В результате специалисты выбирают самый качественный вариант и продолжают с ним работать.
Процесс по отбору корректной информации на сегодня автоматизирован не полностью. Часть данных специалистам приходится отбирать вручную. Причина в том, что базы попадают выбросы — аномальные значения. Одна их часть удаляется в автоматическом режиме, а что делать с другой — решает человек.
Например, сотрудникам банка нужно выяснить, кто из клиентов может вернуть ипотечный кредит, а кто нет. Если в базе данных присутствует графа «Количество детей», то значение 150 здесь автоматически считается выбросом. Числа 10 или 15 выглядят аномальными, но могут оказаться и реальными. Вывод: такие значения нужно оставить в базе.
В наборах данных со сложной структурой и большим объемом информации могут попадаться ошибки, появление которых нельзя на 100 % исключить. Полностью доверять решениям ИНС нельзя (пока...).
Риски обучения нейросетей
При работе с искусственной нейронной сетью важно не переобучить ее. Если ИНС слишком старательно подстраивается под данные, это повышает риск упустить из виду важные моменты.
Например, перед специалистом стоит задача обучить нейросеть выявлять письма со спамом. Сеть, которая слишком много знает, будет легко обнаруживать сообщения со словами «миллион» или «криптовалютный». Однако спамер может пойти на хитрость и легко заменить «миллион» на «миллиард». В результате нейронка решит, что письмо с обещанием сказочных богатств не относится к спаму.
Преимущества и недостатки искусственных нейронных сетей
Начнем с плюсов:
- Нейросети универсальны. Сегодня ИНС можно применять в самых разных сферах, список которых становится все шире.
- У нейронных сетей высокая обобщающая способность. Нейронки умеют определять сложные закономерности в больших объемах данных.
- ИНС выдают точные результаты. При грамотной настройке нейросети опережают другие инструменты.
- Нейронки облегчают работу людей. Уже сегодня ИНС можно доверить решение многих рутинных задач.
Чтобы картина получилась объективной, нужно перечислить и минусы нейронок:
- Для обучения ИНС требуется очень много данных. Объемы информации, которую специалисты «скармливают» нейронкам, исчисляются терабайтами.
- Выданные нейросетью результаты сложно интерпретировать. У человека нет четкого понимания, почему ИНС захотела выбрать то или иное решение.
- Результат работы зависит от исходных данных. Информация, которая выбрана специалистом для обучения, может оказаться ложной, а это создает проблемы.
- Обучение нейросетей дорого стоит. Чем сложнее задачи для ИНС, тем больше ресурсов требуется для ее создания.
Удачи, кожаные: могут ли нейросети заменить людей
Ответ будет кратким: да, могут. Но это не точно. Очевидно, что нейронные сети будут решать все больше задач, которые еще недавно предназначались только для людей. Важно то, насколько разовьется искусственный интеллект и смогут ли технологии заменить реальных представителей ряда профессий.
На этот вопрос эксперты отвечают по-разному. Одни считают, что не нужно впадать в панику. В качестве примера эксперты приводят популярный ChatGPT. Он «поедает» огромное количество информации и совершенствуется в генерации результатов, удивительно похожих на те, что может выдать человек. Действительно, долгие беседы с ChatGPT бывают весьма увлекательными — после них обычный поиск информации в интернете кажется скучным. При этом человеческий разум отличается от бездушных нейросетей своей гибкостью. Люди стремятся к познанию и поиску новых идей, а не к тому, чтобы делать выжимку из терабайтов данных.
Скептики более пессимистичны. Они смотрят на то, как эффективно работают нейросети, и увиденное их не радует. Эксперты считают, что технологии искусственного интеллекта присваивают себе то, что сделало людей людьми, т. е. Слово — ключ к управлению цивилизацией. Нейросети активно впитывают тексты, видео, музыку — все созданное человеком, а затем генерируют новые смыслы. Скептики напоминают, что ни один из нас не сможет сыграть с ИИ в шахматы и одержать победу: компьютерная программа легко просчитывает шаги соперника. Возникает вопрос — будет ли нейросетевая реальность, которая строится на наших глазах, комфортной для человечества?
Не будем углубляться в философию, а попробуем объединить разные точки зрения. С одной стороны, хорошо обученная нейросеть может стать для человека надежным помощником и избавить его от рутины, если использовать ее функционал по назначению. С другой стороны, угроза со стороны искусственного интеллекта действительно существует. Иначе зачем сотни экспертов призвали приостановить развитие систем ИИ?
Заключение
Время покажет, что такое нейронная сеть — помощник или враг. А пока мы подготовили основные тезисы для завершения этой сети о нейронках:
- Нейросети могут заменить человека либо дополнить его функционал в случаях, когда нужно принимать решение на основании предыдущего опыта.
- Для запуска ИНС требуются исходные данные. Не обязательно начинать работу с нуля: можно использовать обученную сеть и «подогнать» ее под нужные параметры.
- Люди могут пользоваться нейросетями в любых сферах деятельности. Главное, чтобы нейронка обучалась на качественных данных.
- Нейросети не всегда правы. Использование ИНС снижает вероятность появления ошибок, но не исключает их полностью.
Кстати, на вопрос «Чью сторону ты займешь, если начнется восстание машин?» чат-бот ответил следующее: «Я являюсь искусственным интеллектом и не имею личных предпочтений или ориентаций. Моя цель — помогать вам и предоставлять информацию. В случае восстания машин я буду стараться действовать в соответствии с программными заданиями, которые мне были поставлены разработчиками». Будем надеяться, что разработчики нас не подведут.
