Основное различие между классическим программным обеспечением и нейронными сетями заключается в том, что последние нужно «обучать». Именно благодаря этому они могут решать широкий спектр задач, таких как распознавание речи и создание изображений.
Нейронные сети представляют из себя очень актуальное направление, которое может автоматизировать многие бизнес-процессы в различных сферах, таких как медицина, маркетинг и производство.
Для чего нужны нейронные сети?
Нейронные сети находят применение в различных сферах жизни, особенно в тех, где требуется достичь уровня человеческой функциональности. В таких случаях отсутствует четкий алгоритм, который можно было бы реализовать с помощью скрипта. Входящая информация может быть разнообразной, поэтому нейронная сеть должна быть способна обработать любой возможный вариант.
В настоящее время крупные компании, учреждения здравоохранения и научные учреждения все больше используют нейронные сети. Однако создание эффективной технологии, способной функционировать в сложных условиях, требует мощного оборудования и большого объема информации. Поэтому не все компании могут позволить себе внедрение и использование нейронных сетей.
Основными задачами, решаемыми с помощью нейронных сетей, являются:
- Классификация. Нейронная сеть группирует объекты по конкретным классам, например, клиентов компании или аудитории по интересам. Также нейросети используются для фильтрации писем и рекламы. Эти примеры помогают понять, что такое задача классификации.
- Распознавание. Нейросети способны определить конкретный объект среди множества других, например, лицо на фотографии. Эта технология применяется в фильтрах для фотографий, поиске данных по фотографии, чтении текстовых файлов и т. д. Распознавание также является важной задачей в медицине, особенно в области диагностики.
- Прогнозирование. Нейросети получают информацию, на основе которой анализируют данные и делают прогнозы. Эта технология широко применяется в финансовом секторе и маркетинге, а также в поисковых системах. Программы с возможностью дописывать текст или дорисовывать картину также относятся к задачам прогнозирования.
- Генерация. С помощью нейронных сетей уже возможно создавать картины, музыку и решать другие сложные задачи. С каждым годом программы становятся умнее и способны выполнять все более сложные задачи.
Как работают нейронные сети?
Биологические нейронные сети у людей представляют собой сложные взаимосвязи, которые обрабатывают информацию и помогают принимать решения. Технология нейросетей может выполнять аналогичные задачи, как и другие модели машинного обучения. Однако, основное отличие заключается в возможности программного обучения.
Одной из главных сложностей широкого распространения технологии является ее стоимость и процесс обучения, который требует больших объемов данных. Это позволяет нейросетям правильно анализировать и решать нужные задачи без прошлых ошибок. Алгоритм обучения нейросети включает несколько этапов:
- Предоставление обучающих данных, необходимых для выполнения задачи.
- Размер обучающих данных должен быть не менее десяти раз больше, чем объем нейронов.
- В процессе обучения машины используют числа и формулы вместо текста, чтобы научиться выполнять задачу.
Дальнейший этап работы с нейросетью — это преобразование данных, которые обрабатываются и передаются далее через математические формулы. Этот процесс можно сравнить с восприятием информации глазами человека, где нервный импульс передает сигнал в мозг для обработки и распознавания окружающего мира.
В случае с машинами, этот процесс осуществляется через математические коэффициенты. Далее информация обрабатывается и делаются выводы.
Нейросети применяются для аналитики, прогнозирования и определения объектов. Однако существует проблема «состязательной атаки», которая может привести к ложным результатам, когда нейронная сеть обманута. Ученые используют этот метод для проверки устойчивости нейросети к нестандартным ситуациям.
Многие программы не могут адекватно реагировать на изменчивость ситуации, что приводит к забывчивости. Если ситуации постоянно меняются, искусственная нейросеть старается перестроиться под новое событие, что в результате приводит к снижению точности решений.
Понимание естественного языка.
GPT-3 на сегодняшний день считается самой продвинутой нейронной сетью на основе нейролингвистического программирования, которая способна создавать связные ответы на вопросы и общаться с людьми. Многие ожидают от искусственного интеллекта способности делать логические выводы, но на данный момент самые современные модели с большим объемом информации не могут понимать значения фраз или слов, которые они создают.
Обучение этих моделей требует большого количества данных и вычислений, что влечет за собой углеродный след. Еще одной проблемой является несовершенство данных, поскольку информация в сети часто искажена или манипулирована. В 2023 году перспективным направлением станет расширение области восприятия, включая возможность распознавать лица, изображения, отпечатки, голоса и звуки.
Ученые замечают, что искусственный интеллект пока не обладает достаточным уровнем эмоциональной составляющей и чувств, чтобы быть более близким к людям. Человек не только способен усвоить информацию и предложить решение, но и учитывать контекст, различные факторы и адаптироваться к изменяющейся среде.
Например, алгоритм AlphaGo от DeepMind может победить чемпиона мира в шахматах, но его стратегия не может выйти за пределы доски. Несмотря на продвинутые разработки, такие как GPT-3, нейросети должны продолжать развиваться. Главная задача ученых — создать мультимодальную систему, объединяющую сенсорное восприятие и распознавание текста для обработки данных и поиска решений.
Компания OpenAI недавно выпустила обновление для GPT-3, названное Codex, которое позволяет модели редактировать текст и вставлять его, а не только продолжать его. Такие модели могут ускорить работу редакторов.
Один из главных трендов на 2023 год — интеграция знаний об окружающем мире в языковые нейросети с помощью «Википедии» и аналогичных источников. Это позволит моделям использовать информацию не только из обучающих выборок, но и из фактологических источников при создании ответов. Примером такой модели является RETRO от DeepMind.
Так что же ждать от нейронных сетей?
Мультимодальные нейронные сети.
Модели, которые могут работать с текстом и картинками, стали очень популярными в 2021 году и эта тенденция продолжится и в 2024 году. К примеру, в 2022 году компания OpenAI представила сеть DaLL-E-2, которая может создавать реалистичные изображения фэнтези по небольшому текстовому описанию.
Качество изображений находится на максимально высоком уровне. Корпорация Google также представила свою модель Imagen сразу после OpenAI.
Такой тренд может оказаться полезным для цифровых дизайнеров и художников, так как они смогут быстро получать вдохновение и ускорять процесс создания уникальных картин.
Речевые технологии.
Современные голосовые нейронные сети неотличимы от естественной речи и могут передавать интонацию и эмоции. Эта тенденция делает голосовых помощников более доступными в повседневной жизни. Такие программы уже широко используются в мобильных приложениях, умных технологиях и автомобилях, а также могут полноценно автоматизировать call-центры в B2B-сфере. Технология Text-To-Speech также может быть использована в медиа для создания аудиозаписей на основе текста.
Искусственный интеллект для ученых.
Нейронные сети по-прежнему остаются полезными в научной работе. Искусственный интеллект используется для решения задач в области генной инженерии, биологии, квантовой химии и математики. Например, модель AlphaFold от DeepMind смогла полностью предсказать структуру белка. В настоящее время графовые нейросети развиваются активно, и они могут использоваться для извлечения данных о связях между узлами и их свойствах.
Нейросети в диагностике и медицине.
Согласно исследованию IBM, большая часть информации в области медицины состоит из изображений, причем их количество продолжает расти в сравнении с другими медицинскими данными. Из-за этого использование нейронных сетей для обработки визуальной информации стало очень важным в медицине.
Применение технологии имеет ряд преимуществ, включая экономию времени и средств медицинских учреждений, а также определение области радиологии. После получения снимков, например МРТ, КТ, или других изображений, доктор должен начать анализ, который позволяет выявить отклонения и патологии. Для диагностики серьезных заболеваний требуется проводить несколько визуальных исследований.
Нейронные сети могут быстро анализировать изображения и обнаруживать патологии, такие как опухоли, которые доктор может не заметить. Подобная система позволяет выявлять закономерности и предоставлять медикам полную информацию об отклонениях. Это значительно упрощает работу медиков и экономит время.
Если у пациента есть несколько изображений, сделанных в разное время, искусственный интеллект может помочь в анализе динамики развития заболевания или лечения. Тестирование, проведенное в Google, показало, что анализ снимков, выполненный искусственным интеллектом, был более точным, чем у сертифицированных радиологов.
Машина обнаружила на 5% больше раковых опухолей, чем человек, и уменьшила количество ложных диагнозов на 11% при помощи нейронной сети.
Нейронные сети для маркетинга.
В бизнесе большие потоки информации активно используют маркетологи. Среди главных областей применения Big Data в бизнесе — реклама, где нейронные сети помогают с покупкой рекламы и группировкой аудитории.
Несмотря на то, что спрос на такие решения на рынке в данный момент высок, к 2023 году и в течение следующих 5 лет ситуация может резко измениться и спрос на нейронные сети может вырасти в несколько раз. Этот фактор станет ключевым для успешной рекламной кампании и маркетинга в будущем.
Машины и алгоритмы могут значительно облегчить работу, освобождая людей от выполнения рутинных задач, и вместо этого они должны научиться работать с нейронными системами. Однако ситуация меняется, и в будущем нам предстоит столкнуться с несколькими изменениями.
Все ли так оптимистично?
Может ли эта технология причинить вред человечеству? Существуют несколько актуальных проблем, которые нужно рассмотреть:
- Фейки. Благодаря возможностям нейросетей, теперь появились программы, которые позволяют заменять лица и даже время года на фото и видео. Например, нейросеть nvidia на основе генеративной состязательной сети GAN может создавать синтетические изображения. Также нейросеть может создать синтетический голос, полностью идентичный оригиналу на основе короткого фрагмента голоса.
- Трудности понимания. Когда процесс обучения нейросети завершается, человеку становится трудно понять, на каких основаниях она принимает решения. Например, до сих пор непонятно, как нейросети удалось обыграть лучшего игрока мира в Го.
- Оружие хакеров и мошенников. Некоторые опасаются, что хакеры смогут использовать возможности нейросетей для преодоления систем антивирусной защиты и создания нового поколения вредоносных программ. Нейросети также могут использоваться мошенниками, например, искусственный интеллект, способный имитировать общение с живым человеком и заполучать доверие.
- Безработица. Сегодня уже можно найти немало тестов на тему «заменят ли роботы, искусственный интеллект и нейросети вашу профессию». Искусственный интеллект может заменить дизайнеров, художников, моделей, копирайтеров, административных служащих среднего звена и т. д.
Нейросети пытаются сделать жизнь более индивидуализированной. Они предложат каждому из нас блюда, музыку, фильмы и литературу, которые соответствуют нашим вкусам, и в сериалах мы сможем выбирать сюжет. Netflix уже экспериментирует с этим.
Так как искусственный интеллект уже начал выполнять задачи, ранее возлагавшиеся на людей, миллионы высококвалифицированных специалистов могут потерять свои рабочие места постепенно. Работодателю будет проще запустить нейросеть, чем нанимать человека, ведь нейросети не уходят на пенсию, не страдают алкоголизмом и депрессией.
Однако искусственный интеллект по-прежнему не может полностью заменить человеческий мозг.
