Нейросети: что это такое и где применяется

Что это такое

Нейронной сетью (далее НС) называют математическую модель, которая самостоятельно обучается на основе получаемых данных. Она работает по принципу человеческого мозга, но вместо нейронов — аппаратное и программное обеспечение.

В мозге функционируют около 86 млрд нейронов. Если представить нейрон в качестве электрического элемента, он будет иметь множество входов и один выход. Выходной сигнал определяется набором входных данных.

Историческая справочка

Идея нейросетей появилась с приобретением учеными знаний о принципе работы мозга, развитии нейрофизиологии. Впервые понятие «нейронная сеть» упоминается в 1943 году. В то время ученые рассматривали возможность реализации эквивалентов НС на основе вакуумных ламп. Уже в конце 40-х был предложен первый алгоритм обучения.

Известный математик Алан Тьюринг в 50-х годах прошлого века предположил, что через 50 лет машины научатся думать и приобретут вычислительные мощности, которые позволят им вводить в заблуждение людей правдоподобностью речи. Он был прав, но об этом позже :)

В 80-х уже у многих ученых появился серьезный интерес к обучаемым сетям, но до появления Интернета работать с огромными базами данных приходилось вручную.

В 2007 году в Торонто были созданы и внедрены алгоритмы глубокого обучения, которые сегодня используются во многих современных системах. Например, именно благодаря этой разработке камеры наших смартфонов мгновенно находят и фокусируются на лицах, поисковые системы предлагают нам наиболее подходящие результаты, а сайты — рекламные объявления.

НС сегодня

НС отличаются от обычного ПО способностью к обучению. Оно происходит не только на стадии запуска сети, а постоянно. Поэтому результат работы часто основывается на данных, приобретенных через большой промежуток времени после внедрения.

Яркий пример — переводчик от Google. При переводе пользователи могут выбирать более подходящее слово из вариантов, а также предложить свой. Программа запоминает выбор и в дальнейшем использует эти данные для показа другим пользователям.

В других сетях в качестве источников информации могут использоваться онлайн-библиотеки и базы данных.

Тьюринг был прав: сегодня на многих сайтах Вы можете пообщаться с чат-ботами, которые ответят на Ваши вопросы. Обычно это довольно примитивные собеседники, задача которых состоит исключительно в консультации потенциальных клиентов.

На конкурсе «Тест Тьюринга» представляют более серьезные разработки. Так, несколько лет назад чат-бот убедил 47% судей конкурса в том, что он — живая девочка четырнадцати лет.

В 2016 году программа японских разработчиков самостоятельно написала книгу «День, когда компьютер пишет роман». Она получила положительные оценки и участвовала в финале литературного конкурса вместе с книгами, авторы которых — люди.

И, конечно же, нельзя не упомянуть об обсуждаемой разработке компании OpenAI ChatGPT — чат-боте с искусственным интеллектом (ИИ), который способен работать в диалоговом режиме с пользователем. Запущенный в ноябре 2022 года сервис буквально вызвал фурор своими широкими возможностями, в числе которых создание текстов самых разных форматов (от постов для соцсетей и email-рассылок до статей на сайты и курсовых работ).

Но у чат-бота уже обнаружены недостатки. Во-первых, он генерирует информацию на основании контента из Интернета по состоянию на 2021 год, поэтому более свежие факты оказываются ему недоступны. Во-вторых, не распознает правдивые и неправдивые источники, поэтому может дезинформировать собеседника.

Несмотря на неидеальность программы, всего за два месяца аудитория активных пользователей ChatGPT по всему миру выросла до рекордного показателя — 100 млн человек. До 18 февраля 2023 года сервис был заблокирован для жителей Украины, но в настоящее время ограничение снято. Так что если Вы до сих пор не успели пообщаться с чат-ботом, ничто не мешает это сделать. Но имейте в виду: формулировать запросы в ChatGPT лучше на английском языке, поскольку словарный запас украинского у ИИ еще довольно скудный.

Помимо генерации текстового контента, НС способны генерировать и визуальный. Один из гигантов в сфере разработки графических процессоров NVIDIA создал интеллектуальное приложение GauGAN. С его помощью из примитивных рисунков можно получить почти настоящие картины.

Еще одна популярная программа искусственного интеллекта, которая позволяет создавать картинки из описаний естественным языком, носит название Midjourney. Например, ниже представлено сгенерированное с ее помощью изображение компьютеров будущего.

Сегодня нейросети широко задействуют в различных отраслях при выполнении таких задач, как:

• фильтрация социальных сетей и анализ поведенческих данных с целью разработки персонализированных рекомендаций в целевом маркетинге;
• финансовое прогнозирование;
• диагностика путем классификации медицинских снимков в учреждениях системы здравоохранения;
• прогнозирование нагрузки на электросети и потребности в энергии;
• определение химических соединений и прочее.

Будущее НС

Развитие данной отрасли направлено на создание полностью автономного искусственного интеллекта. Презентация полностью рабочей модели головного мозга человека назначена на 2022 год. Разработкой занимаются швейцарские ученые и IBM.

Согласитесь, что сегодня нас уже не удивляет наличие касс самообслуживания во многих супермаркетах. Хотя это даже еще не нейросети, но их установка позволяет автоматизировать труд людей, выполняющих монотонную работу, и таким образом уменьшить количество рабочих мест. Неужели вот так незаметно и наступило будущее, в котором роботы смогут, пусть и частично, но все-таки заменить людей? Тогда то ли еще будет?..

А впереди нас ожидает действительно много интересного. Такой вывод можно сделать на основании ключевых возможностей нейронных сетей:

• Повышение сложности. Поскольку разработка более мощных аппаратных и программных средств для обучения нейронных сетей продолжается, станет возможным построение более сложных моделей. Это позволит решать более сложные задачи в таких высокоточных областях, как компьютерное зрение, робототехника и т.п.
• Более эффективное обучение. Обучение нейросетей — интенсивная задача вычислительного характера, которая требует значительных ресурсов. И исследователи не останавливаются на достигнутом, а продолжают работать над повышением эффективности алгоритмов обучения и разработкой новых методик для ускорения этого процесса.
• Лучшая интерпретируемость. Одна из проблем нейронных сетей заключается в том, что могут возникать трудности с их интерпретацией. Исследователи трудятся над разработкой методов, позволяющих сделать НС более прозрачными. Это позволит пользователям лучше понимать, как нейросети принимают свои решения.
• Интеграция с другими технологиями. Нейросети — это лишь одна из составляющих экосистемы технологий ИИ. Со временем ожидается более тесная интеграция нейронных сетей с другими технологиями (обработкой естественного языка, распознаванием речи, машинным зрением).
• Более широкое внедрение. Люди уже используют нейронные сети в широком спектре приложений, от распознавания человеческой речи и изображений до автономных транспортных средств. А поскольку технология продолжает совершенствоваться и становится более доступной, можно ожидать еще более широкого ее распространения в различных отраслях.

Резюме

В заключение хотелось бы добавить, что не стоит бояться нейронных сетей или относиться к ним враждебно. Выиграют те, кто сумеет подружиться с передовыми технологиями и применять их с пользой для своей рабочей деятельности и жизни в целом. Поэтому лучше не откладывать знакомство с нейросетями, а прямо сейчас начинать осваивать новые для вас инструменты.