Одной из главных тем, на которую обращено внимание в 2023 году, является искусственный интеллект и нейросети. Это тема, которая привлекает внимание даже тех, кто не имеет отношения к IT сфере. Существует две противоположные точки зрения на искусственный интеллект: одни считают его благом для человечества, так как он помогает в рутинной работе, освобождая время для творчества, в то время как другие видят в нем угрозу, способную лишить людей рабочих мест и даже представлять угрозу для всех. В статье исследуется, как работают нейросети, их применение и польза для человека. Также описываются самые передовые и востребованные нейросети, которые уже находят широкое применение в различных областях.
Что такое нейронные сети?
Нейронная сеть - (neural network) это алгоритм компьютера, который может анализировать большие объемы данных, эмулируя работу человеческого мозга. Подобно человеку, нейронная сеть учится на новых данных, делает выводы и применяет полученные знания. Нейронные сети представляют собой математические модели, основанные на биологических нейронных сетях, существующих в мозге человека. Нервная система человека состоит из клеток нервов, называемых нейронами, которые получают и передают информацию в виде электрических импульсов. Основной компонент нейрона - аксон, а дендриты, которые находятся на конце аксона, играют роль при передаче информации между нейронами. Таким образом, мозг использует нервную систему для контроля всех действий организма. Компьютерные нейронные сети работают на основе принципа моделирования человеческого мозга и обладают способностью к самообучению. В отличие от стандартных программ, где человек задает алгоритм действий, нейронные сети могут самостоятельно выявлять закономерности и на их основе решать задачи без необходимости явного программирования. расширь ответ.
Как появились нейросети?
В 1940-е годы исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс первыми предложили идею создания нейронных сетей, которую в 1950-е годы воплотил в жизнь психолог Корнеллского университета Фрэнк Розенблатт. Он разработал перцептрон, прототип современных нейронных сетей, способный обучаться и решать простые задачи.
Однако возможности создания мощных нейронных сетей были ограничены на тот момент, что привело к замедлению их развития. Возобновление интереса к этой области произошло лишь в 2010-х годах, когда компьютерные технологии стали более мощными и появились новые вычислительные возможности. Значительным шагом вперед стало появление нейронных сетей с искусственным интеллектом.
Структура нейросети.
Основное различие между нейронными сетями и классическими моделями заключается в их структуре, состоящей из искусственных нейронов и связей между ними.
Искусственные (формальные) нейроны.
Искусственные нейроны (узлы) - являются базовыми элементами вычислительных сетей, которые взаимодействуют между собой. Они работают как нелинейные функции с одним аргументом, получая информацию, обрабатывая её и передавая дальше. Каждый нейрон имеет два параметра: входные данные (input data) и выходные данные (output data).
Синапс.
Синапсы – соединения, которые используются для того, чтобы отправлять сообщения между нейронами. Каждое из них имеет определенный вес. Это число, на которое умножается значение входящего сигнала, коэффициент, определяющий взаимосвязь между нейронами. Чем это значение выше, тем более важной является связь между узлами.
Если значение входа превышает пороговое значение, нейрон активируется и передает данные следующему нейрону. Если значение входа ниже порогового, передача данных не происходит - это однонаправленная передача данных. Таким образом, сигнал ослабляется, усиливается или остается неизменным при прохождении через синапсы, что влияет на итоговый результат.
Мозг системы – матрица весов, то есть все веса нейронной сети. Именно благодаря им информация обрабатывается и передается дальше.
Слои
Нейронов в нейросети много, поэтому они объединяются в слои:
- Входной, куда поступают данные. Они могут иметь любой формат – файлы, тексты, музыка, картинки, видео и другие.
- Скрытые, в которых производятся вычисления и обработка. Обычно скрытых слоев не больше трех.
- Выходной – отсюда выходят результаты.
Таким образом, чем большее число слоев в нейронной сети, тем сложнее задачи, с которыми она может справляться.
Перспективы нейросетей:
Очевидно, что приложения будут выполнять все больше задач, которые раньше были доступны только человеку. Вопрос, смогут ли они развиться настолько эффективно, чтобы полностью заменить людей в отдельных областях, или останутся просто помощниками, пока остается открытым.Одни исследователи считают, что существующая модель машинного обучения никогда не сможет приблизиться к человеческому сознанию. Немало ученых высказывают довольно пессимистичные прогнозы о том, что искусственный интеллект уничтожит человеческую культуру.Нет сомнений, что сейчас нейронные сети не только избавляют человека от рутины, но и делают мир более персонализированным, поскольку каждому предлагают определенный контент.Большинство исследователей все же сходится во мнении, что, несмотря на их быстрое развитие, нейросети не смогут заменить человеческий интеллект полностью. И нет сомнений, что им не стоит доверять безраздельно. В вопросах морали, нравственности, ответственности, искусственный интеллект не сможет сравниться с человеком просто потому, что он не способен мыслить, чувствовать и испытывать эмоции.
Часто задаваемые вопросы:
Как связаны нейросеть и умные устройства?
Нейросеть и глубокое обучение – в чем отличие?
Какие программы используют для работы с нейросетями?
Нейронные сети – это машинное обучение?
Может ли нейросеть заменить человека?
Что с творчеством у нейронных сетей?
Заключение:
Несмотря на широкое распространение сетей, их история только начинается. Многие разработчики, вдохновившись успехом ChatGPT, Midjourney и других удачных нейронок, создают свои продукты. В этих разработках участвуют не только мировые, но и российские компании – например, Сбер и Яндекс. Это значит, что количество нейросетей в современных условиях будет увеличиваться, а их возможности станут расширяться. Станут ли они когда-нибудь угрозой для человечества – ответа на этот вопрос пока нет, но сегодня нейросети облегчают профессиональную деятельность и позволяют людям избавиться от решения многих рутинных задач.
