Mir.Neiroseti

За последние пять лет нейросети со всех сторон опутали нашу жизнь и глубоко проникли почти во все сферы. Что они из себя представляют и где применяются, читайте в статье.

Человеческий мозг — одна из величайших загадок Вселенной. На протяжении тысячелетий мыслители пытаются разгадать секреты его удивительных способностей. В середине XX века американские ученые Уоррен Маккал и Уолтер Питтс впервые обратили внимание на сходство работы мозга и компьютера.

С тех пор происходит активная интеграция нейрофизиологии и кибернетики. Принципы работы нервной системы воспроизводят в математических моделях, а на основе компьютерных алгоритмов строят гипотезы о работе мозга.

Искусственные нейронные сети (ИНС) — продукт этой интеграции. Они позволяют людям решать разные практические задачи, а попутно обогащают знания в области нейрофизиологии.

В статье мы приоткроем завесу тайны над этим загадочным феноменом и объясним простыми словами принцип работы нейросетей.

Что такое нейросеть

Нейросеть — математическая модель, работающая по принципам нервной системы живых организмов. Ее основное назначение — решать интеллектуальные задачи. То есть те, в которых нет изначально заданного алгоритма действий и спрогнозированного результата.

Главной особенностью нейросетей является способность к обучению. Они могут обучаться как под управлением человека, так и самостоятельно, применяя полученный ранее опыт.

Сейчас происходит настоящий бум развития ИНС. Если раньше их использовали в основном для решения рутинных математических задач, то сегодня они проникли даже в сферу развлечений.

Нейросети умеют генерировать забавные картинки, раскрашивать черно-белые изображения, распознавать речь, вести осмысленные беседы и многое другое. Их потенциал практически безграничен. По мере развития технологий структура нейросетей будет усложняться, как и решаемые ими задачи.

Конечно, до человеческого мозга им пока очень далеко. Если провести аналогию с животным миром, ИНС по своим возможностям сопоставимы с нервной системой мухи. Учитывая, что они появились не более 70 лет назад, результат впечатляет.

Эволюции понадобились миллионы лет, чтобы создать сложную нервную систему человека. В случае с нейросетями процесс пойдет во много раз быстрее, ведь направление движения и конечная цель известны заранее.

Какие задачи решают ИНС

Можно выделить несколько типов задач, для решения которых используют нейросети. Однако разграничение довольно условно — задачи могут плавно перетекать одна в другую.

Классификация

ИНС умеют распределять данные по заданным изначально параметрам.

Предположим, нам нужно определить, кому из клиентов банка можно одобрить кредит. «Сырым» материалом в данном случае служит выборка людей, подавших заявку.

Нейросеть анализирует возраст, скоринговый балл, платежеспособность каждого соискателя и распределяет их по двум группам — подходящие и неподходящие под  условия выдачи займа.

Регрессия

Задачи данного типа схожи с предыдущими. Однако в результате объекту присваивается не класс, а конкретное число.

Примеры подобных задач:

• определить возраст человека, изображенного на фото;

• оценить стоимость автомобиля или недвижимости.

Представим, что нам нужно определить примерную цену конкретной машины на основе ее характеристик: года выпуска, пробега, комплектации, количества аварий и т. п.

Для этого в нейросеть загружают данные тысяч продаваемых автомобилей с сайта объявлений. ИНС анализирует информацию и на выходе выдает подходящую цену для нашего авто.

Прогнозирование

Материалом для данного типа задач служит динамический ряд значений. Нейросеть анализирует его и выдает прогноз изменений на будущее.

С помощью ИНС, например, можно предсказать:

• курс валют;

• цены на нефть и драгоценные металлы;

• стоимость акций различных компаний;

• объем трафика на сайте и т. п.

Кластеризация

Кластеризация схожа с классификацией, но есть ключевое отличие. При классификации количество классов и критерии принадлежности к ним известны заранее — как в нашем примере с кредитами.

Кластеризацию используют, когда нет представления о конечном результате. Рассмотрим на примере.

Алексей — владелец крупного интернет-магазина одежды. В качестве одного из инструментов продвижения товаров он использует email-рассылку. Однако результат оставляет желать лучшего. Больше половины адресатов даже не открывают рекламные письма.

Чтобы повысить эффективность рассылки, маркетолог предлагает сделать ее более адресной. То есть учесть особенности и привычные реакции людей. Ведь все по-разному обращаются с входящей почтой:

• кто-то открывает письма и читает, а кто-то их сразу удаляет;

• кто-то переходит по ссылкам внутри, а кто-то — нет;

• кто-то просматривает почту утром в будни, а кто-то — вечером в выходные.

Нейросеть может проанализировать действия всех адресатов и выделить несколько групп со схожими поведенческими паттернами. Затем для каждой группы маркетолог разработает стратегию ведения рассылки с учетом индивидуальных особенностей людей.

Генерация

Этот тип задач можно охарактеризовать как машинное творчество. Направление относительно новое, но стремительно набирающее популярность.

Нейросети научились писать осмысленные тексты (в том числе стихи и песни), генерировать изображения, сочинять музыку. Сложно даже вообразить, на что они будут способны через пять–десять лет.

Как устроены нейросети

Чтобы понять специфику работы искусственной нейронной сети, нужно освежить в памяти школьный курс биологии. Ведь ИНС работает по тому же принципу, что и нервная система живых организмов.

Ключевой единицей является нейрон — клетка, которая накапливает и преобразует нервные импульсы. Чем совершеннее нервная система, тем больше нейронов она в себя включает. В мозге человека, например, около 85 млрд нейронов.

С помощью специальных отростков клетки соединяются друг с другом, образуя своеобразную сеть. Она позволяет обмениваться информацией. Сигнал от одного нейрона передается другому, преобразуется и движется дальше по цепочке.

Места соединения двух нейронов называются синапсами. При прохождении через них сигнал может усиливаться, ослабевать или оставаться неизменным, что в итоге влияет на конечный результат.

Так выглядит биологический нейрон

В ИНС нейрон — это функция, которая получает информацию, совершает над ней математические действия и передает результат другим нейронам.

Каждая искусственная нервная клетка связана с множеством себе подобных. Она может получать одновременно несколько сигналов, суммировать их и на выходе выдавать качественно новую информацию.

Аналогом синапсов в искусственных нейросетях служит параметр под названием вес. Это число, на которое умножается значение входящего сигнала. Проще говоря, вес — коэффициент взаимосвязи между двумя нейронами:

• если вес равен нулю, взаимосвязь отсутствует;

• если вес положительный, в принимающем нейроне происходит усиление сигнала;

• если вес отрицательный, сигнал в принимающем нейроне затухает.

Схожие по функциям нейроны образуют слои. Чем больше слоев, тем сложнее задачи, с которыми сеть способна справиться.

Это очень упрощенная модель, которая дает общее представление о работе ИНС. Нейронные сети — тема обширная, глубокая и невероятно интересная. Прочитав статью, возможно, вы захотите глубже погрузиться в изучение ИНС. Курсы по ним сегодня предлагают многие онлайн-университеты.

Виды нейросетей

Существует несколько классификаций нейросетей. По структуре они делятся на однослойные и многослойные.

Однослойные ИНС состоят из двух слоев (как бы парадоксально это ни звучало) — входного и обрабатывающего. Информация поступает на принимающие нейроны, которые передают ее сразу на выходной слой. Там она преобразуется в готовый результат.

Многослойные ИНС включают в себя несколько промежуточных скрытых слоев. На каждом из них информация подвергается дополнительным преобразованиям и анализу. Такие нейросети научились создавать относительно недавно. По своим возможностям они существенно обгоняют однослойные.

Чем больше слоев, тем шире возможности нейросети

В основе другой классификации лежит направленность действий ИНС. Выделяют нейросети прямого и обратного распространения.

В ИНС прямого распространения сигнал передается последовательно от входного слоя к выходному. У него нет возможности вернуться назад к тем нейронам, на которых он уже побывал.

ИНС с функцией обратного распространения способны возвращать сигнал назад. Это существенно расширяет их функционал. Такие нейросети обладают подобием кратковременной памяти.

Каждую сеть можно классифицировать еще по нескольким признакам — типу нейронов, способу обучения, виду входных сигналов и т. п. Классификаций множество, поэтому осветить их в рамках одной статьи нереально.

Применение нейросетей в реальной жизни

В теории мы более-менее разобрались. Пришло время опробовать нейросети в деле или хотя бы взглянуть на результаты их работы. Они действительно впечатляют:

• нейросеть Midjourney генерирует изображения на основе текстовых запросов;

• DeOldify раскрашивает старые черно-белые фотографии;

• Remove.bg удаляет фон с любых картинок;

• Looka создает логотипы;

• ChatGPT развернуто отвечает на вопросы собеседника;

• InPainting ретуширует фотографии;

• Jasper пишет тексты для рекламы и блогов;

• WhatDog распознает породы собак;

• CaptionBot придумывает подписи к изображениям.

Набирающая популярность технология DeepFake также работает на основе нейросети. С помощью нее можно заменить одно лицо другим на видео — получается очень реалистично.

Нейросети стремительно развиваются. Сложно даже представить, с какими задачами они будут справляться через пять–десять лет. У многих людей такое бурное развитие вызывает закономерные опасения.

Часть из них боятся, что искусственный интеллект рано или поздно поработит человечество. Более приземленные пессимисты видят в нейросетях конкурентов людям на рынке труда. В любом случае процесс уже не повернуть вспять, поэтому остается смотреть в будущее с любопытством и надеждой на лучшее.