Сегодня о нейросетях рассказывают разные источники – специализированные ресурсы, федеральные СМИ, книги. Уже несколько лет данное направление активно развивается и внедряется во все новые сферы. Однако такой информационный шум часто искажает картину, превращая нейросети в инструмент с неограниченными возможностями.
Как работают нейросети
Упрощенно говоря, нейросеть представляет собой обычную программу. Однако в ней не используется строгий алгоритм работы, она способна обучаться при помощи подготовленного набора данных. Часто используемый пример – если загрузить большое количество фотографий кошек, она научится распознавать их на других фотографиях.
Принцип работы аналогичен функционированию головного мозга. В процессе обучения формируются нейронные связи, при этом процесс повторяется до получения нужного результата. Именно поэтому нейросети часто ассоциируются с полноценным искусственным интеллектом.
Сегодня ни одна нейросеть пока даже не приблизилась к возможностям ИИ. Генерируемый контент основан на уже существующих данных, получить новое пока нельзя.
Обучение
Изначально нейронная сеть представляет собой математическую модель, которую можно представить в виде пустого сосуда. До обучения она попросту бесполезна, поскольку ничего не умеет. Самое интересное начинается после наполнения воображаемой емкости – загрузки массива данных. Это может быть набор фотографий с изображением кошек, примеры текстов, изображения предметов и так далее. Данный массив и будет определять возможности нейросети.
К примеру, загрузив примеры картин известных художников, можно научить ИИ имитировать их стиль. Аналогично обстроят дела с другими направлениями – написание стихов, генерация научных статей, распознавание предметов и так далее.
Процесс обучения
В классическом программировании все достаточно просто – все алгоритмы жестко прописываются в коде. Заранее известно, как будут обрабатываться определенные данные. С нейросетями все гораздо сложнее, поскольку добавляется этап обучения.
На вход подается определенная задача, на выход – подготовленное решение. Модель самостоятельно корректирует нейронные связи, добиваясь получения верного решения. К примеру, ИИ для генерации изображений будет обучаться по следующей схеме:
- в нейросеть последовательно загружаются изображения с корректным описанием;
- алгоритм пытается определить объекты на картинки, генерируя собственное текстовое описание;
- анализируется точность полученного ответа. Если ответ неверный осуществляется корректировка связей. Процесс повторяется, пока количество ошибочных ответов станет ниже определенного порога.
Человек не принимает непосредственного участия в настройке связей между нейронами, ИИ делает это самостоятельно. Еще одна важная особенность алгоритм можно развернуть в обратную сторону – вместо распознавания получить возможность генерировать изображение на основе набора ключевых фраз.
В этом и заключается преимущество ИИ – нет необходимости изначально закладывать умение рисовать определенные предметы. Алгоритм обучается этому при помощи загруженных примеров. Более того, в дальнейшем можно расширять возможности. К примеру, если есть готовая нейросеть для распознавания собак, можно дообучить ее для распознавания конкретных пород.
Виды нейронных сетей
Есть несколько видов нейронных сетей, заточенных под разные задачи:
- перцептроны (используется один слой). Предусмотрена простая структура, основные принципы были реализованы еще в 1958 году. Сегодня не используется, поскольку плохо справляется с изменением условий распознавания;
- многослойные нейронные сети. Хорошо справляются с распознаванием объектов при разных условиях (освещенность, угол обзора, дополнительные предметы и так далее);
- рекуррентные нейронные сети. Ориентированы на работу с последовательностями, хорошо предсказывают продолжение набора данных. Это позволяет успешно использовать их в голосовых помощниках и онлайн-переводчиках;
- сверточные. Хорошо справляются обработкой изображений, включая редактирование, генерацию и распознавание. За это отвечают два алгоритма – пулинг и свертка. Первый анализирует слои для поиска ключевых закономерностей, второй разделяет исходное изображение на слои;
- генеративные. В данную группу принято относить все нейронные сети для генерации контента, включая графику и текст.
Данная классификация получила наибольшее распространение, хотя можно использовать более сложное разделение.
Сферы использования
Последние годы нейросети бурно развиваются и проникают во все новые сферы. При этом использование не ограничивается простыми ассистентами или переводчиками. К примеру, ИИ активно используется в медицине, помогая ставить правильный диагноз на основе полученных данных.
Доступны мобильные приложения, которые используют нейронные сети для обработки фотографий в автоматическом режиме. Роботы-доставщики от компании Яндекс при помощи алгоритмов осуществляют поиск оптимального маршрута и обходят препятствия.
По поводу дальнейшего вектора развития данной сферы специалисты выдвигают разные мнения. Многие уверены, что нейросеть не сможет развиться до полноценного искусственного интеллекта. Список задач будет расширяться, улучшится качество работы, однако все это будет требовать предварительного обучения. Другие ожидают уже в ближайшее время появления ИИ с собственным полноценным сознанием.
Дорогой читатель, больше интересной информации ты найдешь на сайте - «ПРОСВЕТ.ПРЕСС».
Мы в «Тelegram», в VK»
___________________________________________
Возможно Вам будут интересны другие каналы:
Канал «ПРОСВЕТ.ПРЕСС» - Свежие новости и обзор событий, мнения экспертов и аналитика.
