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.
Если тоже задумываетесь о получении кредита, обратите внимание на программы Совкомбанка. Срок и размер ежемесячного платежа можно рассчитать на калькуляторе.
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.
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.
Обучение стоит недешево, но цена абсолютно оправдана. Если необходимой суммы нет в наличии, можно оформить рассрочку с картой «Халва». Среди партнеров карты несколько крупных обучающих платформ. Полный список можно посмотреть в разделе «Образование» на официальном сайте.
Бывает ли шопинг выгодным? Да, если покупать с Халвой! До 10% кешбэка, пассивный доход в виде процента на остаток собственных средств до 15%. А самое главное — покупки в рассрочку до 24 месяцев и никаких процентов. Оформите Халву в пару кликов!
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.
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.
