Как работают современные нейросети

Автор: MashaGPT • 12 Февраля, 2024 • Нейросети ИИ в виде многофункционального киборга-андроида

Нейросети - это самая горячая тема в области искусственного интеллекта в наши дни. Давайте попробуем разобраться, как устроены эти "электронные мозги" и что они умеют. Итак, нейросеть - это программа, которая имитирует работу нейронов в мозге, отсюда и название - "нейро". То есть это просто куча искусственных нейронов, соединенных друг с другом, как настоящие клетки в мозге. Эти нейроны передают друг другу сигналы через связи. Сила каждой нейросвязи регулируется специальным весовым коэффициентом. Изменяя веса, можно тренировать нейросеть выполнять определённые задачи.

Давайте представим простейшую нейросеть, которая определяет, является ли данное число чётным:

Есть входной нейрон, куда подаётся число.
Этот нейрон соединен с выходным нейроном, который выдает ответ "чётное" или "нечётное".
Вес связи нейронов регулирует, при каких числах срабатывать на "чётное".
Меняя этот вес, можно настроить нейросеть правильно определять четность.

Давайте представим простейшую нейросеть, которая определяет, является ли данное число чётным:

распознавать изображения и объекты на них;
понимать и создавать тексты на естественном языке;
анализировать различные данные для прогнозирования и классификации;
управлять роботами и автономными системами
играть в логические игры, превосходя человека

Главное преимущество нейросетей в том, что они способны учиться на примерах, а не по заранее запрограммированным для них алгоритмам.

Например, чтобы научить нейросеть распознавать собак или ежей, достаточно показать ей тысячи фотографий этих животных, поясняя, кто находится на каждом таком изображении. Из этих примеров нейросеть далее сама научится понимать, какие признаки важны для определения конкретного животного, и уже научится сама находить собак, ну или ёжиков, на любых других картинках!

При этом, человеку не нужно объяснять алгоритм размышлений и идентификации объекта - какие признаки выискивать, в какой последовательности. Нейросеть сама все “разложит по косточкам” и поймёт! Понятно? Идем дальше.

Для обучения нейросетей часто используются большие наборы данных или "Big Data". Чем больше качественных примеров - тем лучше нейросеть обучается. Структура или архитектура нейросети тоже важна. Существуют разные типы архитектур для решения разных задач. Например, свёрточные нейросети хорошо подходят для анализа изображений. Рекуррентные нейросети эффективны для обработки текстов и речи. При проектировании архитектуры обычно используется метод проб и ошибок. Особенно впечатляют возможности глубоких нейросетей, имеющих много слоев. Они способны решать очень сложные задачи, вроде управления беспилотным автомобилем, где непрерывно необходимо обрабатывать, анализировать множество различных типов данных. Например, если показать такой, "глубокой", нейросети обычную фотографию и спросить "Что здесь изображено?", она может дать очень подробное, детальное описание содержания, выделить объекты на изображение, указав и их название, а также их характеристики - цвет, размер и т.п.

MashaGPTChatGPT для России.

Такие технологии требуют огромных вычислительных мощностей и объёмов данных для обучения. Поэтому их обычно создают в крупных IT-компаниях вроде Google. Илон Маск со своей компанией Neuralink тоже работает над глубокими нейросетями. Пока это очень дорогие технологии, позволить которые могут только богатые корпорации. На самом деле, нейросети уже активно применяются в самых разных областях - от медицины и биржевой аналитики, до робототехники и искусства. Они помогают анализировать данные, принимать решения и выполнять сложные задачи. Ожидается, что в недалеком будущем нейросети смогут управлять полностью(!) автомобилями и движением потоков авто, диагностировать заболевания лучше врачей, создавать креативные, реалистичные видеозаписи. Уже сейчас есть "креативные" нейросети, которые пишут музыку, стихи и даже рисуют картины в разных стилях, практически неотличимые от созданных людьми. Такие системы не просто имитируют творчество, а учатся ему с нуля, как настоящие художники. С другой стороны, часто такие нейро-работы кажутся шаблонными, а многие деятели искусства и вовсе критически относятся ко всем этим новшествам. Общество раскололось пополам, обсуждая текущие творческие возможности систем искусственного интеллекта. В сфере развлечений нейросети позволяют массово создавать игры с "умным" поведением игровых персонажей, с которыми игроки смогут еще и свободно общаться. Гейминг-индустрия получила уникальные возможности создавать игры с интересным сюжетом, который может нелинейно развиваться. Соответственно, уже сейчас вовсю разрабатываются игровые миры, где все диалоги генерирует только встроенная в них нейросеть, в реальном времени, а не пишутся сценаристами вручную. Даже в таких областях, как юриспруденция или маркетинг, нейросети способны анализировать огромные массивы данных и находить неочевидные закономерности, которые ускользают от людей.

ИИ и этика, безопасность, законодательство

Безусловно, по мере распространения таких технологий необходимо будет решать вопросы информационной безопасности и этики. Например, как избежать предвзятости или дискриминации в алгоритмах нейросетей. Также важно соблюдать баланс между повышением эффективности с помощью искусственного интеллекта и сохранением рабочих мест для людей. Здесь потребуются уже законы, регулирование норм со стороны каждого государства. По этому поводу уже вовсю идут жаркие дебаты между специалистами и учеными различных сфер науки, искусства и т.п. Человечеству необходимо решить эти проблемы, ведь нейросети и технологии на их основе ждет впечатляющее будущее, которое изменит образ жизни и деятельности людей всей планеты, причем поменять в корне! Жить в таком мире будет, безусловно, очень интересно!

MashaGPTChatGPT для России.

Заключение

Мы рассмотрели основы технологий нейронных сетей и их возможности. Нейросети уже сейчас активно применяются в различных областях и позволяют решать сложные задач - распознавание образов, обработка естественного языка, прогнозирование, управление роботами и т.д.. Особое внимание уделено перспективам применения глубокого обучения для создания полностью автономных систем вроде беспилотных автомобилей. В обществе поднимаются важные этические вопросы использования подобных технологий - предупреждение дискриминации, сохранение рабочих мест, кибербезопасность. Отмечается и необходимость законодательного регулирования в этой сфере.