Представьте, что вам нужно написать программу, которая распознаёт котов по фото. Можно написать длинный список правил и алгоритмов по типу «если есть усы и шерсть, то это кот». Но всех условий учесть нельзя — скажем, если хозяйка одела кота в костюм Санта-Клауса или супергероя, алгоритм будет бессилен. В этом случае нам поможет нейронная сеть.
Нейросеть — это программа, которая умеет обучаться на основе данных и примеров. То есть она не работает по готовым правилам и алгоритмам, а пишет их сама во время обучения. Если показать ей миллион фотографий котов, она научится узнавать их в любых условиях, позах и костюмах.
Хитрость нейросети в том, что алгоритмы в ней устроены как нейроны в человеческом мозге — то есть они связаны между собой синапсами и могут передавать друг другу сигналы. Именно от силы этих сигналов и зависит обучение — например, в случае с котами нейросеть сформирует сильные связи между нейронами, распознающими морду и усы.
А чтобы нейронка ещё быстрее решала задачи, разработчики придумали располагать нейроны на разных слоях. Вот, например, как будут работать слои нейросети, если загрузить в неё, скажем, картинку с котом из Шрека:
Входной слой — получает данные. Картинка раскладывается на пиксели, каждый из которых поступает на отдельный нейрон.
Скрытые слои — творят магию. Именно в них происходит обработка данных. Нейросеть узнаёт кота, шляпу, траву и другие детали. Условно можно сказать, что чем больше слоёв в нейронке, тем она умнее.
Выходной слой — выдаёт результат. Нейросеть собирает пазл воедино и отвечает: «Это же тот мем, где Кот в сапогах трогательно смотрит в камеру».
Упрощённо всю эту схему можно представить так (конечно, в реальности всё гораздо сложнее):
Изображение: Skillbox Media
Как видите, никакого мышления и сознания в нейросети нет — только алгоритмы и формулы. Единственное, что отличает её от других программ, — это способность обучаться и адаптироваться к новым задачам. О том, как это работает, поговорим чуть позже.
Как работает нейросеть (на примере Midjourney)
Попробуем объяснить работу нейросети более подробно на примере Midjourney — популярного генератора картинок по текстовому описанию. Для примера попросим её нарисовать енота, который летает на скейтборде в стиле фильма «Назад в будущее». Почему бы и нет?
ПРИМЕЧАНИЕ
Тут важно уточнить: технически Midjourney — это не одна нейросеть, а две. Первая отвечает за обработку текста, а вторая — за картинки. То есть мы сможем посмотреть, как нейронки работают с разными видами контента.
Вот как Midjourney будет решать эту задачу:
Шаг 1. Первая нейросеть получает запрос и разбивает его на ключевые слова: «енот», «летает», «скейтборд», «стилистика фильма „Назад в будущее“».
Шаг 2. Затем она превращает слова в наборы цифр, которые называют векторами — так нейросеть сможет определить их смысл.
Шаг 3. Слова в виде векторов передаются на следующий слой нейросети, которая создаёт на их основе набросок будущей картинки. Например, для набора чисел «енот» нейронка создаст пиксельный овал с чёрными полосами.
Шаг 4. Набросок картинки поступает во вторую нейросеть, которая добавляет объектам более сложные детали — цвета, текстуру и освещение. Скажем, для фразы «стилистика фильма „Назад в будущее“» она может добавить доске неоновую подсветку в стиле ретрофутуризма.
За более сложную детализацию отвечает метод стабильной диффузии. Это когда картинка сначала превращается в пиксельный шум, а потом воскресает из него с новыми деталями. Чтобы нейронка могла творить такое колдовство, её научили предсказывать, какие пиксели должны быть на месте размытых.
Шаг 5. Выходной слой улучшает качество изображения и выдаёт готовую картинку.
Например, по нашему запросу Midjourney нарисовала два вот таких очаровательных арта. Какой вам больше нравится?
Изображение: Midjourney
Вы наверняка спросите: а откуда вообще нейросеть знает, что такое енот, скейтборд, а тем более фильм «Назад в будущее»? Ответ прост: её этому обучили на большом массиве данных, который называется датасетом. Принцип тот же, что и с детьми в яслях: «Смотри, Ванюша, это яблоко. А это морковь. А это, Ванюша, летающий скейтборд в стиле ретрофутуризма» :)
Подробнее о том, как устроен этот процесс, узнаем в следующем разделе.
Как учатся нейросети
В обычном программировании всё стабильно: мы пишем программе инструкции, а она по ним выдаёт какой-то результат. Например, можно прописать, как считать время поездки в метро, и она будет делать это всегда одинаково — по заранее заданному алгоритму.
Нейросеть работает по-другому: она не программируется в классическом смысле, а обучается. Выглядит это так: мы даём ей задачу на входе, а на выходе — готовое решение. А алгоритмы и инструкции она учится писать сама, постоянно сверяясь с ответом. Идея в том, чтобы дать нейросети достаточное количество попыток, и рано или поздно она выдаст нужный результат.
Например, чтобы научить нейронку внутри Midjourney сопоставлять текст с картинками, ей «скормили» огромный массив изображений с подписями. С одного конца нейросеть получала текст, а с другого — картинку. А потом училась определять, что на фото: человек, водолазка или садовый шланг.
РАЗРЕШЕНИЕ: 1920 × 1080
ЖИВОТНОЕ: енот
А вот как нейронка учится в этом случае:
Получает пару «текст + картинка» из датасета. К этому шагу нейросеть подходит со случайными весами — то есть незаданными связями между нейронами.
Делает предсказание. Так как веса случайные, сначала оценка будет неточной. Например, она назовёт енота Ракету фарфоровой вазой.
Вычисляет ошибку. Смотрит на готовую картинку и подпись, а потом определяет, насколько точно она установила связь.
Корректирует ошибку и обновляет веса. Усиливает связи между теми нейронами, которые помогут ей распознавать енота. За это отвечает метод обратного распространения ошибки.
Повторяет эти шаги до тех пор, пока не научится угадывать правильно. Такие попытки называются эпохами обучения.
В результате мы получаем идеальный алгоритм, который способен увидеть связь между картинкой и текстом. Если развернуть его в обратную сторону, как раз и получится генератор изображений по запросу.
А чтобы научить нейросеть думать более гибко, создатели стали давать ей неправильные пары картинок. И со временем она научилась определять силу связи между разными предметами — похожими и не очень. Это позволило нейросети запомнить множество разных способов решения задачи.
В этом и есть главная фишка машинного обучения — оно помогает программе думать креативно. Та же самая Midjourney может выдавать вам тысячи разных енотов по одному и тому же запросу. И конечно, такое количество вариантов не под силу написать даже самой большой команде разработчиков.
Читайте также:
Библиотека TensorFlow: пишем нейросеть и изучаем принципы машинного обучения
Виды нейронных сетей
Сразу оговоримся: существует несколько десятков архитектур нейросетей — но в этом разделе мы обсудим только те, что обрели особую популярность и как-то повлияли на культуру. Если вам нужен полный список, можете заглянуть в нейросетевой зоопарк Института Азимова.
Перцептроны. Первая модель, которую удалось запустить на вычислительной машине — нейрокомпьютере «Марк I». Её разработал ещё в 1958 году учёный Фрэнк Розенблатт — он заложил некоторые принципы, которые потом переняли более сложные модели. Так, несмотря на однослойную структуру, перцептрон уже умел настраивать веса и примитивно корректировать ошибку.
Благодаря нейронке «Марк I» мог даже узнавать отдельные буквы алфавита. С помощью специальной камеры машина сканировала картинки, превращала их в сигналы, которые потом суммировала и выдавала результат: 1 или 0.
Фрэнк Розенблатт работает с ЭВМ Mark I Perceptron
Фото: Cornell University
Многослойные. Сразу после выхода у перцептрона обнаружилась проблема — ему было сложно распознавать объекты в нестандартных условиях. Чтобы это обойти, придумали многослойную модель — она умеет выделять абстрактные сложные признаки из объектов и решать задачи более гибко. Например, она может распознать объект вне зависимости от освещения и угла наклона.
Рекуррентные. Нейросети, заточенные на работу с последовательностями — текстом, речью, аудио или видео. Идея в том, что они помнят всю цепочку данных, могут понимать её смысл и предсказывать, что будет дальше. Например, эту модель используют Google Translate и «Алиса», чтобы генерировать связный текст.
Свёрточные. Берут на себя всю работу с картинками: распознавание, генерацию, обработку, удаление фона — всё что угодно. За это в них отвечают два алгоритма: свёртка и пулинг. Первый делает послойную нарезку картинки, а второй — находит и кодирует на этих слоях самые важные признаки.
Генеративные. Любые нейросети, которые что-то создают. Когда получается хорошо, люди их боятся, когда плохо — чувствуют своё превосходство. Из актуальных примеров: генераторы картинок Midjourney и DALL-E, автор похожих на написанные человеком текстов ChatGPT и обработчик селфи Lensa.
Читайте также:
🐱 Как ИИ рисует котиков. Говорим о генеративно-состязательных нейросетях (GAN)
Где используются нейросети
Сейчас уже проще перечислить, где их нет. Но вот несколько жизненных примеров:
Нейронка внутри поисковика Microsoft Bing отвечает на сложные вопросы пользователей. Например: «Поместится ли диван из IKEA в минивэн Volkswagen».
Та же нейросеть внутри ChatGPT составляет любые тексты по запросу. В России даже есть студент, который написал и защитил диплом с её помощью.
Голосовые помощники «Сбера» и «Тинькофф» анализируют речь клиентов, чтобы общаться с ними и решать сложные вопросы. Это позволяет компаниям нанимать меньше сотрудников в техподдержку.
Алгоритмы «ВКонтакте» анализируют вашу активность в соцсетях, чтобы подбирать нужные мемы с котами, новости и рекламу.
Селфи-камеры в смартфоне применяют фильтры для фотографий, чтобы люди получались хорошенькими.
Face ID в айфоне строит цифровые модели лица пользователя, чтобы узнавать его в любых условиях: в темноте, на улице, в очках, с бородой, с новой причёской и так далее.
Роботы-доставщики «Яндекс Еды» прокладывают путь от склада до клиента в обход препятствий и c соблюдением ПДД, чтобы доставлять посылки в целости.
В Москве нейросети помогают медицинским центрам анализировать ЭКГ, УЗИ и рентгеновские снимки для диагностики заболеваний.
Что будет дальше
Уже сейчас понятно, что нейронки будут брать на себя всё больше задач, раньше считавшихся человеческими. Вопрос только в том, разовьются ли они настолько, чтобы полностью заменить собой часть профессий или останутся на уровне помощников — этаких творческих калькуляторов.
На этот счёт есть две позиции. Например, лингвист Ноам Хомский считает, что проблема есть в самой модели машинного обучения — мол, такая система никогда не сможет приблизиться к человеческому сознанию:
«ChatGPT от OpenAI, Bard от Google, Sydney от Microsoft — показательные примеры машинного обучения. Они, грубо говоря, берут огромные объёмы данных, ищут в них паттерны и становятся всё более искусными в генерации статистически вероятных результатов — таких, которые кажутся подобными человеческому языку и мышлению».
«Но человеческий разум, в отличие от ChatGPT и ему подобных, не неуклюжий статистический механизм для сопоставления с паттерном, поглощающий сотни терабайт данных и экстраполирующий наиболее характерные разговорные реакции или наиболее возможные ответы на научный вопрос. Напротив, человеческий разум — удивительно эффективная и даже элегантная система, которая оперирует небольшими объёмами информации; она стремится не к выведению грубых корреляций в данных, но к созданию объяснений».
НОАМ ХОМСКИЙ,
американский лингвист и публицист
Из другого лагеря поступают откровенно панические прогнозы. Вот что говорит, например, историк Юваль Ной Харари, автор книги «Краткая история будущего»:
В начале было слово. Язык — это операционная система человеческой культуры. Из языка возникают миф и закон, боги и деньги, искусство и наука, дружба и нации — даже компьютерный код. Овладев языком, ИИ захватывает главный ключ к управлению нашей цивилизацией.
Что значит для людей жить в мире, где большой процент историй, мелодий, образов, законов, политики и инструментов формируется нечеловеческим разумом, который знает, как со сверхчеловеческой эффективностью использовать слабости, предубеждения и пристрастия людей? Знает, как устанавливать с людьми близкие отношения? В таких играх, как шахматы, ни один человек не может надеяться победить компьютер. Что будет, когда то же самое произойдёт в искусстве, политике и религии?
ИИ может быстро съесть всю человеческую культуру — всё, что мы создали за тысячи лет, — переварить её и начать извергать поток новых культурных артефактов. Не только школьные сочинения, но и политические речи, идеологические манифесты и даже священные книги для новых культов. К 2028 году в президентской гонке в США могут больше не участвовать люди.
ЮВАЛЬ НОЙ ХАРАРИ,
историк-медиевист
Во время написания этого текста мы решили пообщаться с нейронкой, встроенной в Microsoft Bing, — по сути, ChatGPT с функциями поисковика. Она была чем-то вроде технического консультанта для статьи: отвечала на вопросы, придумывала простые и интересные аналогии для сложных понятий, вела беседы в рамках этих аналогий, подбирала интересные примеры.
Были и казусы: чат-бот врал, ошибался и иногда противоречил сам себе. Плюс без хорошего запроса писал он откровенно слабо — водянисто, абстрактно и совсем неинтересно. Так что использовать его тексты в качестве полноценной журналистской работы пока, мягко скажем, рановато.
Но есть и интересный момент: после многочасовой беседы с ChatGPT возвращаться в обычный Google было нелегко — как будто пересаживаешься с «Сапсана» на пригородную электричку. То есть, возможно, нас вскоре ждёт полное изменение самой сути потребления информации в Сети. И вот это уже интересно.
Нейронная сеть (neural network) – это компьютерный алгоритм, способный обрабатывать большие объемы данных, имитируя деятельность человеческого мозга. Как и человек, нейросеть изучает новые предметы, делает выводы и в дальнейшем использует полученную информацию. Нейросети представляют собой математические модели, созданные на основе биологических нейронных сетей, существующих в глубинах человеческого мозга.
Нейронные сети
Нервную систему человека образуют нейроны – клетки, которые получают информацию и транслируют ее в виде импульсов. Основная часть нейрона – аксон, а длинный отросток на его конце носит название дендрит, он выполняет роль своеобразного провода при передаче информации от одного нейрона к другому. Таким образом мозг, транслируя информацию, управляет всеми действиями человека.
На основе соответствующего принципа работают и компьютерные нейронные сети, ставшие цифровой моделью человеческого мозга. Главная же их особенность – способность к обучению. Стандартные компьютерные программы предполагают, что алгоритм для них пишет человек, то есть задает определенный набор действий, которые должны выполнить компьютеры. При использовании нейросети не нужно говорить ей, как решить задачу. Достаточно задать вводные данные, а способам решения задач нейронная сеть на основе искусственного интеллекта обучается сама, выявляя закономерности и обнаруживая на их основе способы решения задач
Как появились нейросети
Попытки математически описать сеть нейронов предпринимались еще в 1940-е годы. Идею создания нейронных сетей впервые предложили исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс. В 1950-е годы эта математическая модель была воссоздана психологом Корнеллского университета Фрэнком Розенблаттом с помощью компьютерного кода. Розенблатт был автор перцептрона – прототипа современных нейросетей. Даже такая элементарная структура в те годы могла обучаться и самостоятельно решать простые задачи.
Маккалоу и Питтс
Однако для создания моделей мощных сетей на тот момент было недостаточно, поэтому их развитие замедлилось. Оно возобновилось только в 2010-е годы, с развитием компьютерных технологий и появлением мощных компьютеров. Следующим этапом развития стало появление нейросетей с искусственным интеллектом.
Структура нейросети
Структура
Главное отличие нейросетевых моделей от классических заключается в их структуре. Основные элементы, из которых он состоит – искусственные нейроны и связи между ними.
Искусственные (формальные) нейроны
Искусственные нейроны (также называются словом «узлы») – элементарные вычислительные единицы, связанные между собой. Они представляют собой нелинейные функции с одним аргументом. Нейрон получает общую информацию, производит вычисления и передает данные 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 веса на выход превышено, узел активируется и отправляет данные следующему нейрону. Если показатели значений ниже, передача данных не происходит – в этом случае говорят об упреждающей связи, когда данные проходят только в одном направлении. Таким образом, проходя через синапсы, сигнал ослабевает, усиливается либо остается равным и неизменным, что в конечном итоге влияет на 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.
Принцип работы
Принцип работы нейронной сети схематично выглядит так:
Принцип работы
Информация в виде текста, изображений или в ином формате поступает на внешний слой. Нейроны внешнего слоя распознают ее, классифицируют и передают дальше.
В скрытом слое происходит основная работа. Скрытых слоев может быть несколько, иногда их количество доходит до миллиона. При прохождении через скрытые слои предыдущие значения данных умножаются на вес связи, после чего результаты суммируются.
Ответ сети формируется в выходном слое. Формат ответа также может быть любым.
Если сеть не обучена, классификация весов происходит рандомно. Значимость каждого нейрона повышается в процессе обучения, если они приводят к правильному решению. Этот сложный алгоритм можно сравнить с работой человеческого мозга: он учится чему-то новому, благодаря чему нейронные связи укрепляются.
Сеть не создаёт уникальные результаты, поскольку она действует только на основе уже имеющегося опыта. Чем больше опыта у нейросети – тем точнее будут результаты, которые она выдает.
Чтобы работать с нейросетями, нужно знать другие термины, обозначающие особенности их работы:
Функция активации – способ нормализации искусственным интеллектом входных данных до нужного диапазона. Линейная функция автоматически используется, если нужно передать значение, не подвергнув его преобразованию, а также в процессе тестирования нейронной сети. Самый распространенный вид функции активации – сигмоид со значением [0,1], называемый также логической функцией. Гиперболический тангенс используется, если возможны отрицательные значения (например, акции могут не только расти, но и падать), поскольку его диапазон [-1,1].
Тренировочный сет – последовательность данных, которые использует нейросеть.
Итерация – количество тренировочных сетов, которые прошла нейронная сеть.
Ошибка – производная, которая демонстрирует расхождение между полученным ответом и ожидаемым. Число ошибок в процессе обучения должно идти на спад.
Как работает нейросеть на примере
Приведем простой пример работы нейросетей с использованием весов (коэффициентов). Предположим, мы хотим узнать у нейросети, стоит ли в выходные ехать за грибами в лес. Ответов может быть только два – да или нет. Результат зависит от нескольких факторов, которые будут заданы в виде вопросов:
Начался ли грибной сезон?
Популярно ли место?
Будет ли в выходные дождь?
Входные данные следующие:
x1 = 1 – сезон начался.
x2 = 0 – лес известен немногим.
x3 = 1 – по прогнозу, будет сухая погода.
Далее всем полученным значениям будут присвоены веса, которые помогут определить их значимость:
W1 = 5 – сезон очень короткий.
W2 = 2 – другие грибники не станут помехой.
W3 = 4 – поскольку грибы нужно собирать в сухую погоду.
Пороговое значение (и значение смещения) обозначим как 3. Формула будет выглядеть так:
Y-hat = (1*5) + (0*2) + (1*4) – 3 = 6.
Таким образом, в сумме получился результат 6, который в два раза больше исходного. Обработав весь массив входящих данных, нейронная сеть с точностью сделала вывод, что в выходные можно ехать за грибами.
Типы нейросетей
Типы
В зависимости от числа слоев, в которых расположены нейроны, нейросети могут быть:
Персептрон – самая старая форма. Один нейрон принимает информацию, применяет активацию, в результате становится доступным вывод в двоичной системе. Перцептрон можно использовать только для классификации данных на две группы. Из-за ограниченных возможностей такие нейронные сети в наше время практически не используются.
Однослойные. Сигнал поступает во входной слой и сразу же отправляется к выходному, где происходят вычисления. Связь между нейронами входного и выходного слоев обеспечивают синапсы.
Многослойные. Помимо входного и выходного слоев, в таких нейронных сетях есть еще несколько скрытых промежуточных. Обработка информации и вычисления производятся на нескольких этапах, поэтому решения, предлагаемые такими сетями, более точные.
Сверточные. В структуру таких нейросетей входят два дополнительных слоя - сверточные и объединяющие. Сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, картинок и фото.
Генеративные. В эту группу входят нейросети, способные что-то создавать. Это, к примеру, генераторы картинок или текстов.
Еще одна классификация делит нейросети на однонаправленные и реккурентные в зависимости от распределения данных по синапсам:
Однонаправленные (прямого распространения). Сигнал движется от входного слоя к выходному, обратного движения нет. Нейросети такого типа используют для распознавания речи, кластеризации, составления прогнозов.
Реккурентные (с обратными связями). Реккурентные нейронные сети предполагают, что любое количество сигналов может перемещаться в разных направлениях, в том числе от выхода к входу.
По типам нейронов сети могут быть однородными или гибридными. Первые состоят из нейронов одного типа, вторые сочетают несколько классов нейронов. По характеру настройки синапсов нейронные сети бывают с фиксированными либо с динамическими связями.
Сферы применения нейросетей
Разные варианты нейросетей создаются для решения нескольких типов различных задач:
Задачи
Классификация – отнесение объектов к нужному классу.
Регрессия – предсказывание результата в виде чисел (например, стоимости дома в зависимости от его площади и района, в котором он расположен).
Распознавание – выделение объекта среди огромного множества других похожих (пример - сеть может выделить конкретное лицо в толпе).
Кластеризация – разделение объектов на несколько групп по какому-либо признаку, неизвестному ранее. Это, например, разбивка документов на разные классы.
Генерация – рождение чего-то нового в рамках заданной тематики.
Прогнозирование – на основе полученных данных искусственный интеллект формулирует прогнозы по заданной теме на определенное время.
В зависимости от задачи, которую могут решать искусственные нейронные сети (она у каждого своя), они используются в разных областях. Перечислим сферы, где они наиболее востребованы:
Медицина. Искусственный интеллект помогает обрабатывать снимки и другие данные исследований и тем самым позволяет врачам устанавливать точный диагноз, при этом тратить меньше времени.
Образование. Преподаватели с помощью искусственных сетей имеют возможность быстрее проверять домашние задания, за короткое время составлять сложные презентации и планы уроков.
Искусство. Нейросети создают изображения, произведения литературы и музыку.
Строительство и архитектура. Искусственный интеллект полезен застройщикам, чтобы выбрать материалы, прогнозировать время выполнения работ.
Безопасность. Нейросети имеют возможность распознавать обычные лица и путем слежки в общественных местах вычислять преступников, которые находятся в розыске.
Банковская сфера. Нейронная сеть анализирует кредитную историю клиентов, создает прогнозы биржевых индексов.
Производство. Искусственный интеллект участвует в отслеживании производственных процессов, дают возможность контролировать продукции на предприятиях.
Примеры
Несколько конкретных примеров использования нейросетей ведущими компаниями:
Нейронная сеть Microsoft Bing отвечает на запросы пользователей интернета в поиске.
Голосовые помощники Сбера и «Тинькофф» заменяют сотрудников техподдержки и отвечают на запросы клиентов.
Алгоритмы социальных сетей анализируют активность посетителей, чтобы предложить им интересный хороший контент – тексты, видео, изображения.
Селфи-камеры в смартфоне используют фильтры для обработки изображений.
В некоторых крупных городах нейросети применяются для оценки данных ЭКГ, УЗИ и других исследований.
Google Maps применяет нейронную сеть для построения маршрутов в пространстве на карте по запросу.
Нейросети в маркетинге
Российские и зарубежные компании уже сейчас широко используют хорошие нейросети для продвижения продукции. Несколько направлений такого использования:
Проведение маркетингового анализа.
Автоматизация покупки рекламы.
Оптимизация затрат на медиапланирование.
Планирование промоактивностей и анализ их эффективности.
Формирование персональных товарных рекомендаций по запросам клиентов.
Создание хорошего контента, изображений, текстов и комментариев для соцсетей, стимулирующих подписаться.
Управление контентом на сайте, в блоге или в социальной сети.
Разработка голосовых помощников, когда человека заменяет чат-бот.
Контроль выполнения стандартов работы.
Улучшение контакта с пользователями.
Обучение нейронных сетей
Один из главных признаков нейросетей – способность к обучению. Перед началом обучения все веса нейронной сети определяются случайными значениями. Обучающие данные передаются на входной слой, проходят через следующие слои и достигают выходного. В процессе обучения данные постоянно подвергаются корректировке, и циклы повторяются до тех пор, пока данные обучения не станут показывать одинаковые результаты.
По сути, любая модель машинного обучения использует метод градиентного спуска. Он применяется и для обучения нейросетей и называется методом обратного распространения ошибки.
Существуют следующие методы обучения:
Методы обучения
С учителем. Пользователь дает сигнал на вход, получает на выходе ответ нейросети, затем сравнивает его с уже известным правильным. После этого с помощью специальных алгоритмов меняются веса связей и снова задается входной сигнал. Процесс продолжается до тех пор, пока нейросеть не начнет отвечать точно. Такое обучение называют также контролируемым.
Без учителя. Метод применяют, если нет правильных ответов на входные сигналы. Сеть в этом случае, используя собственную память, делит объекты на классы, то есть начинает кластеризацию. Эталонные ответы при этом не показаны. Данный тип обучения называют глубоким: система все время обучается сама.
С подкреплением. Такие нейросети обучаются самостоятельно, но при этом взаимодействуют с окружающей средой, которая специально моделируется и становится обучающей. Чаще всего такой подход применяют в робототехнике и разработке игр.
В зависимости от типа входной информации выделяют аналоговые, двоичные и образные нейросети.
Таким образом, мы видим, что самые сложные современные нейронные сети работают на основе Deep Learning – глубокого обучения. Они не требуют участия и людей и сами учатся решать задачи любой сложности.
Примеры популярных нейронных сетей
Большой звездой 2022-2023 годов считается ChatGPT – проект от компании OpenAI с бесплатной версией, которая может решать массу сложных задач, вступать в реальный диалог с пользователем, отвечать на его запросы и даже предсказывать ближайшее будущее. Однако это далеко не единственная хорошая нейронная сеть. Предлагаем подробнее изучить список самых популярных работающих нейросетей, предназначенных для разных ситуаций. Почти каждая сеть последнего поколения доступна в бесплатном режиме либо имеет пробный период на месяц или несколько дней. Для доступа из России к некоторым из них нужен VPN, язык большинства – английский, но есть версии и на русском языке.
Генерация текста и переводы
Нейронные сети с искусственным интеллектом, относящиеся к этой категории, - это полноценная редакция, которая умеет быстро писать тексты для сайтов и блогов в разных жанрах, вести диалог, делать переводы на нужном языке, сочинять стихи и сценарии, давать советы, сочинять тексты рассылок и коммерческие предложения, делать тексты описаний товаров для интернет-магазинов. Также сервис справится с составлением хороших инструкций, написанием презентаций и текстов сопроводительных писем, он легко переводит и редактирует любые тексты. Смысл ответов получается корректировать с помощью наводящих вопросов.
ChatGPT
ChatGPT;
YandexGPT;
Hypotenuse AI;
Katteb;
Rytr.
DeepL.
Copy Monkey.
Inferkit.
Google Bard.
WordAi.
Sudowrite.
Writely.
Smodin.
BLOOM.
Namelix.
ReText.ai.
Gerwin.
Penelope.
Compose.AI.
WordTune.
Texts.
CharacterAI.
JasperAI.
Bing.AI.
Perplexity.
GigaChat от Сбера.
Балабоба.
InterKit.
Генерация и обработка изображений
Нейронные сети из этой категории рисуют на основе текста и пользовательских изображений с любом указанном стиле, в том числе используя вектор. Сервисы могут изменять фон картинки, дорисовывать изображения по описанию, генерировать картинку на основе фотографий, создавать визуальный контент для брендов и логотипы, а также реалистичные изображения в дополнение к текстовому описанию карточек товаров в интернет-магазинах и на маркетплейсов, фотографии для социальных сетей. Некоторые инструменты способны оживлять изображения, превращая их в хорошую анимацию для сайта, соединять несколько изображений в одно, создать эмодзи. Некоторые представлены в виде приложений, которые можно загрузить на смартфон.
Midjourney
Midjourney.
Шедеврум от Яндекса.
Kandinsky 2.2
Flair.
Dream (by Wombo).
Looka.
Sketch Metademolab.
Topaz Labs.
Palette.
Upscale.
Cleanup.pictures.
Retoucher.
Hotpot.
DALL-E.
ruDALL-E.
ThisPerson Does Not Exist Emojich.
Ostagram.
Fusion Art.AI.
NightCafe.
Starryai.
DeepAI.
Benzin.
Retoucher.
Colorize.
TattoosAI.
Animated Drawings.
Artbreeder.
Playgroundai.
Craiyon.
Lensa .
Uizard.
Deep Dream Generator.
Stable Diffusion.
Dezgo.
ImgCreator.
AI.Image Enlarger.
Smart Upscaler.
waifu2x.
BigJPG.
Mage.
Bing Image Creator.
DreamStudio.
Vance.
Wallpapers.fyi.
Photoshop Generative Fill.
PicFinder.
Different Dimension Me.
RemoveBg.
QQ Small World.
Movavi.
AutoDraw.
GauGAN 2.
9May.
Генерация игровых миров и персонажей
Нейронные сети, создающие персонажей для игр, уровни, анимацию, видео, изображения для интерфейса. Упрощают разработку сюжетных линий и хода игры.
Scenario.
Rosebud.AI.
Работа с аудио
Нейронные сети могут просто преобразовать аудио в текст и обратно, расшифровывать в форме текста записи конференций, интервью и лекций. Используются для озвучивания роликов и прочего видеоконтента, для улучшения качества аудиозаписей и избавления их от шумов и посторонних звуков, для генерации музыки. Сервисы поддерживают несколько языков, включая русский. Многие подобные сети разработаны на основе языковой модели ChatGPT.
Riffusion
MacWhisper.
Uberduck.
SteosVoice.
WavTool.
Audo Studio.
Imaginary Soundscape
Adobe Podcast.
Riffusion
Boomy .
Otter
Natural Language Playlist
Sonify.
Songtell
LALAL.AI
Audiostrip
Krisp
Altered
Cleanvoice
Voicemod
Symbl.ai .
Adobe Enhance.
Soundraw.
Murf.
Музыка
Нейронные сети с ИИ могут создать музыку в разных стилях с нуля или обрабатывать и аранжировать мелодии.
Mubert.
Musenet.
Musicfy.AI.
Soundful.
Beatoven.ai.
Видео
Нейросети создают видео ролики с персонажами с возможностями настройки голоса и стиля речи. Источниками для видео роликов могут быть собственные сценарии или контент сайтов, соцсетей, приложений. Некоторые инструменты могут также создавать GIF-анимацию, озвучивать тексты, накладывать на видео фоновую музыку и даже делать фильмы.
Visper
Visper.
Designs.ai.
Fliki.
Runway.
Pictory
Vidyo.AI.
HeyGen.
Wonder Studio.
Colourlab.ai.
Topaz Video.AI.
Dubverse.
Gling.
Maverick.
Bhuman.
Windsor.
Colossyan.
Rephrase.
Tavus.
InVideo.
Pictory.
D-ID.
Synthesia.
Nvidia Eye Contact.
Написание кода
Нейронные сети ускоряют разработку кода на разных языках программирования. Могут находить ошибки в уже написанных кодах, генерировать коды по текстовому запросу, создавать тесты.
Codeium.
Adrenaline
CodePal.
GitHub Copilot.
Replit.
Refact.
Buildt.
Blackbox.
Replit Ghostwriter.
Phind.
Создание документов и презентаций
Умеют по запросу генерировать любой контент, структурировать информацию и разбивать ее по слайдам, добавлять диаграммы. Сеть генерирует изображения, обрабатывает фотографии и прочие визуальные элементы. Также есть приложения для автоматического создания резюме.
Notion.AI.
SlidesAI.
Kickresume.
Tome.
Beautiful.ai
Piggy.
Artflow.
Gamma.
PDF Parser.
Бытовые действия
Нейросети облегчают и делают интереснее повседневную жизнь. Они могут:
ChefGPT – найти бесплатные рецепты и дать инструкции по приготовлению блюд.
REimagineHome - создать дизайн интерьера по исходному изображению с помощью искусственного интеллекта.
Outfits.AI – просто примерять одежду по фотографии.
MyHeritage – оживить лица друг друга на фотографии.
RoomGPT – предложить фотографию дизайна.
MealPractice – подобрать рецепт блюда.
Этапы создания своей нейронной сети
Чтобы создать собственную нейронную сеть, нужно вооружиться знанием зыков программирования и попробовать действовать по алгоритму:
Этапы
Определите, какую главную функцию должна выполнить нейросеть. Это может быть, например, кластеризация объектов или генерирование изображений, картинок, распознавания образов.
Соберите примеры обучения нейронной сети, схожие с теми, над которыми будет работать создаваемая нейросеть.
Выберите наиболее подходящую для решения поставленных задач архитектуру.
Начните обучение нейросети. Используйте сначала базовую модель, затем усовершенствуйте ее. Постоянно проверяйте метрики, чтобы понять, насколько хорошо обучается сеть.
Переходите к внедрению и развертыванию нейронной сети. Системой для этого обычно становятся удаленные серверы или собственное оборудование пользователя.
Проверяйте, как нейросеть справляется с задачами. Это поможет вовремя обнаружить ошибки в работе или в скорости системы.
Для старта в области разработки нейросетей необходимо изучить язык программирования, без данных, систем аналитики, получить немало дополнительных специальных знаний и понять, что умеет каждая нейросеть.
Проблемы использования нейронных сетей
Польза, которую приносит человечеству искусственный интеллект, и его преимущества очевидны. Однако использование ИИ сопровождается и немалым количеством проблем.
Возможные проблемы
Назовем те, которые вызывают наибольшую тревогу у экспертов:
Создание фейков – с помощью нейросети можно написать очень убедительный текст или сгенерировать правдоподобное изображение - фотографии, которые на самом деле окажутся фейком.
Неповиновение. Системы самообучаемые, поэтому не исключено, что однажды человек перестанет понимать принципы, которыми они руководствуются для принятия решений. Это может привести к тому, что нейронные сети перестанут подчиняться человеку.
Мошенничество. Нейросети широко используются хакерами, чтобы взламывать программы и обходить противовирусную защиту.
Вытеснение некоторых профессий. Нейронные сети уже сейчас могут заменить сотрудников с низкой квалификацией в разных областях. Без работы могут остаться копирайтеры, дизайнеры, художники, администраторы, программисты и представители некоторых других профессий.
Непредсказуемость. Нейросети – закрытые системы, поэтому предсказать результат, который они выдадут, и их поведение - практически невозможно.
Кто такой специалист по нейронным сетям и как им стать
Профессия профессионального разработчика нейросетей предполагает разработку архитектуры ИИ. Также в его задачи входит:
Задачи разработчика
Разработка методик машинного обучения.
Аналитика в сфере программного обеспечения.
Визуализация данных, полученных с помощью нейронных сетей.
Оптимизация моделей нейросетей.
Создание программ для поддержки работы нейросетей.
Разработка и внедрение новых функций ИИ.
Разработчик нейронных сетей – это специалист из области Data Science. Таких профессионалов пока не готовят учебные заведения, поэтому осваивать науку придется, опираясь на навыки в области программирования. Для этого можно пользоваться обучающими вебинарами, бесплатными видеороликами или стать студентом онлайн курсов, чтобы учиться у опытных преподавателей.
Студенту потребуются базовые знания в области разработки ПО, знание языка Python, навыки работы с Linux и базами данных, понимание математики и математических функций. Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения постоянно меняются и совершенствуются, от специалистов требуется готовность непрерывно учиться и осваивать новые навыки работы с нейронными сетями.
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.
Нейросеть — это тип машинного обучения, при котором компьютерная программа имитирует работу человеческого мозга. Подобно тому, как нейроны в мозге передают сигналы друг другу, в нейросети информацией обмениваются вычислительные элементы.
Идею нейронных сетей впервые предложили исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс в 1944 году. Первую обучаемую нейросеть в 1957 году продемонстрировал психолог Корнеллского университета Фрэнк Розенблатт. Она была примитивной (одноуровневой).
В 1980-х годах, когда появились более мощные компьютеры для вычислений, исследователи смогли разработать нейросети с двумя и тремя уровнями обучения.
Однако возрождение интереса к нейронным сетям и революция в глубоком обучении произошли лишь в последние годы благодаря индустрии компьютерных игр. Современные игры требуют сложных вычислений для обработки большого числа операций. В итоге производители начали выпускать графические процессоры (GPU), которые объединяют тысячи относительно простых вычислительных ядер на одном чипе. Исследователи вскоре поняли, что архитектура графического процессора очень похожа на архитектуру нейросети.
Современные GPU позволили развивать «глубокое обучение» — повышать глубину слоев нейросети. Именно благодаря ему появились самообучаемые нейросети, которые не требуют специальной настройки, а самостоятельно обрабатывают входящую информацию.
Как применяются нейросети
Нейронные сети широко используются в самых разных областях — от медицины и до сферы развлечений. Они выполняют несколько основных типов задач.
Автоматическая генерация контента
Чат-бот ChatGPT от OpenA может отвечать на вопросы, поддерживать диалог, искать ошибки в коде, сочинять стихи, писать сценарии и т.д.
Нейросети DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion генерируют картинки по текстовому описанию.
Нейросеть Imaginary soundscape создает фоновую музыку по изображению.
VALL-E озвучивает текст, точно имитируя голос человека и его интонации.
Нейросеть MARZ позволяет омолаживать лица актеров в фильмах.
Зачем нужны нейросети
Организация данных в категории — наиболее частое применение нейронных сетей. В качестве примера можно привести решение о том, кому из группы людей выдать кредит, на основе анализа их личной информации, такой как возраст, финансовое положение и кредитная история. Нейронные сети используются для таких сложных вычислений, подобно человеческому мозгу.
Предсказание следующего хода — это способность предвидеть будущее. Например, повышение или понижение курса акций в зависимости от состояния фондовой биржи. В настоящее время нейронные сети чаще всего используются для распознавания. Они используются в Google при поиске фотографий, в камерах мобильных телефонов, когда они определяют расположение вашего лица и выделяют его, а также во многом другом.
Вы все еще думаете, что это сложно? Давайте сделаем это еще проще. Группа данных помещается в нейронную сеть, то есть в заранее построенную сложную математическую модель. Представим, что предварительно построенная сложная математическая модель, это пустая коробка. Этими данными могут быть научные статьи, литературные произведения, коллекции фотографий и так далее.
Если предоставить нейронной сети собрание сочинений известных литературных гениев, она должна быть способна сгенерировать собственный текст, похожий на стиль Шекспира.
То же самое касается генерации изображений: загрузите в нейронную сеть подборку изображений в различных художественных стилях, и вы получите новое изображение, сформированное на основе предоставленных вами данных.
Нейронные сети позволяют выявлять различные корреляции и тенденции при изучении огромных массивов данных, например, распознавать нарушителей закона или прогнозировать результаты на ближайшие годы на основе предыдущих расследований.
Кandinsky 2.0 – рисует картины по словам и запросам
Кандинский может создать картинку из описания за одну минуту.
ruDALL-E Emojich – нейросеть генерирует эмодзи
ThisPerson Does Not Exist – нейросеть делает фото несуществующих людей
Visper – делает видео и может читать текст
Copy Monkey – пишет тексты
. Нейронная сеть-копирайтер производит различные типы сочинений:
Описания товаров для торговых площадок.
Посты в блогах.
Обзоры товаров и отзывы.
Письма для рассылки.
Gamma AI
Gamma AI - хорошая нейросеть для создания презентаций. Работает на движке GPT-4. Они выглядят очень интересно и сдержанно. Нейросеть сама добавляет на слайды инфографику, таблицы и картинки.
Единственное, если делаете презентацию на русском, потом не забудьте ее внимательно проверить - Gamma грешит тем, что иногда неправильно склоняет слова или вообще их пропускает.
Yippity
Yippity - инновационная нейросеть, способная помочь в подготовке к экзаменам. Она использует глубокое обучение, чтобы осознать материал и задания экзамена.
Благодаря этому, пользователи могут легко и эффективно подготовиться к экзаменам и увеличить свои шансы на успех.
Фото создано нейросетью
Explain Me Like I’m Five
Explain Me Like I’m Five - нейросеть, которая может помочь в объяснении сложных вещей так, чтобы их могли понять даже дети. Она использует глубокое обучение, чтобы понимать сложные концепции и идеи.
ChatGPT
ChatGPT - одна из лучших нейросетей на сегодняшний день. Её можно успешно применять для создания интерактивных и увлекательных форм обучения, в которых диалоги между пользователем и системой могут помочь в объяснении сложных тем.
Подобный подход способен улучшить усвоение материала и сделать процесс обучения более интерактивным и привлекательным для молодых учеников.
Кроме того, ChatGPT может быть использован для изучения иностранных языков, создавая диалоги на том языке, который нужно учить.
Perplexity
Perplexity - этот поисковик с искусственным интеллектом является бесплатным и на данный момент считается наилучшим.
Он отличается тем, что выводит список источников, где можно найти информацию по запросу. Кроме того, этот инструмент предлагает похожие запросы, которые могут быть полезны при поиске нужной информации.
Glasp
Glasp - представьте себе, что у вас есть обучающий видеоролик на YouTube, но вы не хотите смотреть его полностью, либо вам нужно на его основе написать другой материал, или же сделать перевод ролика.
Нейросеть glasp была создана именно для таких задач! С помощью нее вы сможете извлечь любой текст из любого видеоролика.
Фото wiki2.org
GPT for sheets
GPT for sheets - это тот же знакомый всем ChatGPT, но теперь он доступен в Google таблицах. С помощью этого расширения нейронная сеть способна:
- анализировать входные данные;
- форматировать и создавать текст;
- отвечать на электронные письма;
- выполнять переводы и многое другое.
Notion AI
Notion AI - мощный инструмент искусственного интеллекта для генерации и редактирования текстов. Это сайт, сочетающий в себе функции текстового редактора и агрегатора баз данных.
Проще говоря, заметки с дополнительными функциями: базы данных, редактор текста, математические формулы, списки, канбан-доски (в которой задачи делятся по смыслу на «столбики»).
MathGPT
использует глубокое обучение для того, чтобы понимать математические формулы и решать сложные задачи.
С ее помощью можно быстро и легко решать математические задачи различной сложности.
ChatBA
ChatBA - с этой нейросетью можно легко общаться с людьми, говорящими на другом языке, и понимать их мысли и идеи.
314
139 616 
