Нейромережі: що це таке і де застосовується

Що це таке

Нейронною мережею (далі НМ) називають математичну модель, яка самостійно навчається на основі отриманих даних. Вона працює за принципом людського мозку, але замість нейронів — апаратне і програмне забезпечення.

У мозку функціонують близько 86 млрд нейронів. Якщо представити нейрон як електричний елемент, він буде мати безліч входів і один вихід. Вихідний сигнал визначається набором вхідних даних.

Історична довідочка

Ідея нейромереж з'явилася з придбанням вченими знань про принцип роботи мозку, розвиток нейрофізіології. Вперше поняття «нейронна мережа» згадується 1943 року. В той час вчені розглядали можливість реалізації еквівалентів НМ на основі вакуумних ламп. Вже в кінці 40-х було запропоновано перший алгоритм навчання.

Відомий математик Алан Тьюринг у 50-х роках минулого століття припустив, що через 50 років машини навчаться думати і придбають обчислювальні потужності, які дозволять їм вводити в оману людей правдоподібністю мови. Він був правий, але про це пізніше :)

У 80-х вже у багатьох вчених з'явився серйозний інтерес до мереж, що навчаються, але до появи Інтернету працювати з величезними базами даних доводилось вручну.

2007 року в Торонто були створені та запроваджені алгоритми глибокого навчання, які сьогодні використовуються в багатьох сучасних системах. Наприклад, саме завдяки цій розробці камери наших смартфонів миттєво знаходять і фокусуються на обличчях, пошукові системи пропонують нам найбільш відповідні результати, а сайти — рекламні оголошення.

НМ сьогодні

НМ відрізняються від звичайного ПЗ здатністю до навчання. Воно відбувається не тільки на стадії запуску мережі, а постійно. Тому результат роботи часто грунтується на даних, придбаних через великий проміжок часу після впровадження.

Яскравий приклад — перекладач від Google. При перекладі користувачі можуть вибирати більш відповідне слово з варіантів, а також запропонувати свій. Програма запам’ятовує вибір і в подальшому використовує ці дані для показу іншим користувачам.

В інших мережах як джерела інформації можуть використовуватися онлайн-бібліотеки і бази даних.

Тьюринг був правий: сьогодні на багатьох сайтах Ви можете поспілкуватися з чат-ботами, які нададуть відповіді на Ваші питання. Зазвичай це досить примітивні співбесідники, завдання яких полягає виключно в консультуванні потенційних клієнтів.

На конкурсі «Тест Тьюринга» представляють більш серйозні розробки. Так, кілька років тому чат-бот переконав 47% суддів конкурсу в тому, що він — жива дівчинка чотирнадцяти років.

У 2016 року програма японських розробників самостійно написала книгу «День, коли комп'ютер пише роман». Вона отримала позитивні оцінки і брала участь у фіналі літературного конкурсу разом з книгами, автори яких — люди.

І, звісно ж, не можна не згадати про обговорювану розробку компанії OpenAI ChatGPT — чат-боті зі штучним інтелектом (ШІ), який здатен працювати в діалоговому режимі з користувачем. Запущений у листопаді 2022 року сервіс буквально викликав фурор своїми широкими можливостями, в числі яких створення текстів найрізноманітніших форматів (від постів для соцмереж і email-розсилок до статей на сайти і курсових робіт).

Але у чат-бота вже виявлені недоліки. По-перше, він генерує інформацію на підставі контенту з Інтернету станом на 2021 рік, тому більш свіжі факти виявляються йому недоступні. По-друге, не розпізнає правдиві і неправдиві джерела, тому може дезінформувати співбесідника.

Незважаючи на неідеальність програми, всього за два місяці аудиторія активних користувачів ChatGPT по всьому світу виросла до рекордного показника — 100 млн людей. До 18 лютого 2023 року сервіс був заблокованим для мешканців України, але наразі обмеження знято. Так що якщо Ви досі не встигли поспілкуватися з чат-ботом, ніщо не заважає це зробити. Однак майте на увазі: формулювати запити в ChatGPT краще англійською, оскільки словниковий запас української у ШІ ще досить мізерний.

Крім генерації текстового контенту, НМ здатні генерувати й візуальний. Один з гігантів у сфері розробки графічних процесорів NVIDIA створив інтелектуальний застосунок GauGAN. З його допомогою з примітивних малюнків можна отримати майже справжні картини.

Ще одна популярна програма штучного інтелекту, яка дозволяє створювати картинки з описів природною мовою, носить назву Midjourney. Наприклад, нижче представлене згенероване з її допомогою зображення комп’ютерів майбутнього.

Сьогодні нейромережі широко задіюють в різних галузях при виконанні таких завдань, як:

• фільтрація соціальних мереж і аналіз поведінкових даних з метою розробки персоналізованих рекомендацій в цільовому маркетингу;
• фінансове прогнозування;
• діагностика шляхом класифікації медичних знімків в закладах системи охорони здоров'я;
• прогнозування навантаження на електромережі і потреби в енергії;
• визначення хімічних сполук та інше.

Майбутнє НМ

Розвиток даної галузі направлений на створення повністю автономного штучного інтелекту. Презентація повністю робочої моделі головного мозку людини призначена на 2022 рік. Розробкою займаються швейцарські вчені та IBM.

Погодьтеся, що сьогодні нас вже не дивує наявність кас самообслуговування в багатьох супермаркетах. Хоча це навіть ще не нейромережі, але їх встановлення дозволяє автоматизувати працю людей, що виконують монотонну роботу, і таким чином зменшити кількість робочих місць. Невже ось так непомітно і настало майбутнє, в якому роботи зможуть, нехай і частково, та все ж таки замінити людей? Тоді чи то ще буде?..

А попереду нас чекає дійсно багато цікавого. Такий висновок можна зробити на підставі ключових можливостей нейронних мереж:

• Підвищення складності.Оскільки розробка більш потужних апаратних і програмних засобів для навчання нейронних мереж триває, стане можливою побудова більш складних моделей. Це дозволить вирішувати більш складні завдання в таких високоточних галузях, як комп'ютерний зір, робототехніка тощо.
• Більш ефективне навчання. Навчання нейромереж — інтенсивне завдання обчислювального характеру, якt потребує значних ресурсів. І дослідники не зупиняються на досягнутому, а продовжують працювати над підвищенням ефективності алгоритмів навчання і розробкою нових методик для прискорення цього процесу.
• Краща інтерпретованість. Одна з проблем нейронних мереж полягає в тому, що можуть виникати труднощі з їх інтерпретацією. Дослідники працюють над розробкою методів, які дозволяють зробити НМ більш прозорими. Це дозволить користувачам краще розуміти, як нейромережі приймають свої рішення.
• Інтеграція з іншими технологіями. Нейромережі — це лише одна зі складових екосистеми технологій ШІ. З часом очікується більш тісна інтеграція нейронних мереж з іншими технологіями (обробкою природної мови, розпізнаванням мови, машинним зором).
• Більш широке впровадження. Люди вже використовують нейронні мережі в широкому спектрі застосунків, від розпізнавання людської мови і зображень до автономних транспортних засобів. А оскільки технологія продовжує вдосконалюватися і стає більш доступною, можна очікувати ще більш широкого її розповсюдження в різних галузях.

Резюме

На закінчення хотілось би додати, що не варто боятися нейронних мереж або ставитися до них вороже. Виграють ті, хто зможе подружитися з передовими технологіями і застосовувати їх з користю для своєї робочої діяльності та життя в цілому. Тому краще не відкладати знайомство з нейромережами, а прямо зараз починати освоювати нові для вас інструменти.