Главная
→
Статьи
→
Во власти искусственного интеллекта: что такое нейросеть и как она работает

Дата публикации: 23 августа 2023

Время чтения: 11 минут

Во власти искусственного интеллекта: что такое нейросеть и как она работает

Ключевой элемент искусственного интеллекта — нейросети. Они способны анализировать данные, извлекать сложные закономерности и даже принимать решения на основе полученных знаний. В статье подробно расскажем, что такое нейросеть, как она работает и обучается. Также узнаете, где и как ее применяют, какие преимущества и недостатки.

Редакция iConText Group

Центр управления бизнесом

Что такое нейросеть

Представим, что у компьютера есть мозг. Этот мозг состоит из маленьких частей — нейронов. Каждый нейрон принимает информацию, обдумывает ее и после выдает ответ. Это может быть ответ на вопрос, определение картинки, создание музыки и пр. Что важно — нейроны работают вместе, передавая друг другу информацию, чтобы решить сложную задачу.

Нейронная сеть — это математическая модель, имитирующая работу человеческого мозга. Используется для анализа данных, распознавания образов, принятия решений, а также выполнения других простых и сложных задач.

Идея нейронных сетей базируется на функционировании нервной системы живых организмов, где нейроны обрабатывают информацию, передавая электрические импульсы между собой. Искусственные нейроны имитируют этот процесс, но используют математические операции для вычисления и передачи данных.

Как работает нейросеть

Основные компоненты нейросети

Нейроны. Базовые вычислительные единицы, которые принимают входные данные, выполняют вычисления, а затем передают результаты следующим нейронам. Говоря простыми словами, нейроны — маленькие помощники в мозге компьютера. Каждый из них получает, анализирует информацию, а затем говорит другим нейронам, что думает об этом.

Веса. Числовые коэффициенты, определяющие силу связи между нейронами. Дают понимание, насколько входные данные повлияют на результат, который выдает нейрон. Веса похожи на наши предпочтения. Принимая информацию, нейрон говорит: «Это важнее, а вот это менее важно».

Функции активации. Это как переключатели включения, выключения нейронов. Когда информация и веса перемешиваются, функция активации решает, будет ли нейрон активирован, т. е. «включен», и передаст ли информацию дальше.

Слои. Нейроны объединяются в слои, где каждый слой выполняет определенные вычисления. Входной слой принимает входные данные, скрытые слои выполняют более сложные вычисления, а выходной слой выдает результат.

Простыми словами нейронная сеть — это как команда помощников (нейронов), которые собираются вместе для обработки информации. Они используют веса, чтобы понять, что важно, и функции активации для принятия решения, что передавать дальше. А слои позволяют информации проходить через разные этапы обработки.

Принцип передачи, обработки данных

Рассмотрим на простом примере, как информация передается, а затем обрабатывается в нейросети. За основу возьмем нейросеть, которая умеет распознавать, кто нарисован на картинке: кошка или собака.

Входные данные. Картинка — это набор пикселей определенного цвета. Нейросеть берет этот набор пикселей в качестве входных данных.
Веса и нейроны. Перед тем, как информация попадет в сеть, каждый пиксель умножается на свой «вес». Допустим, для нейросети синие цвета важнее, чем оранжевые, поэтому синим точкам присваивают большие веса.
Функция активации. После умножения на веса сумма значений пикселей и весов проходит через функцию активации. Если информация важная, нейрон активируется и передает сигнал дальше.
Скрытые слои. Скрытый слой нейронов анализирует не только цвета точек, но и их расположение на картинке. Так нейронка учится, что у кошек и собак различается форма ушей, нос, глаза и пр.
Выходной слой. На последнем этапе, после прохождения через скрытые слои, нейросеть делает окончательное предсказание. Например, может определить, что на этой картинке с вероятностью 85% изображена кошка.

Таким образом, нейросеть «смотрит» на картинку, разбирается в мельчайших деталях, чтобы потом сделать вывод. Этот процесс подобен тому, как наш мозг обрабатывает информацию.

Как нейросеть обучается

Процесс обучения нейронной сети

Для примера возьмем ту же ситуацию: нейронка учится распознавать, что изображено на картинке: кошка или собака. Как происходит процесс обучения:

Подготовка данных. Сначала мы подбираем много картинок кошек и собак. При этом на каждой делаем пометки, что именно изображено. Это поможет нейросети понять разницу между животными.
Подача данных. Показываем нейронной сети эти картинки по одной. Она смотрит на цвета, формы, расположение элементов, чтобы определить характерные черты кошек и собак.
Сравнение с правильными ответами. Когда нейронная сеть видит картинку, то делает предположение, это кошка или собака. Затем мы сравниваем это предположение с изначальными пометками (правильными ответами).
Коррекция ошибок. Если нейросеть ошиблась, мы говорим ей об этом. Так она начинает понимать, на какие признаки стоит обращать внимание, чтобы не ошибаться в следующий раз.
Изменение весов. Нейросеть начинает менять веса, которые использует для умножения на данные. Это поможет в дальнейшем правильно отличать кошек от собак.
Многократное повторение. Этот процесс повторяется много раз с разными картинками. Нейросеть учится, становится умнее и начинает лучше распознавать кошек и собак.

Виды обучения

Обучение с учителем (Supervised Learning). Этот вид обучения похож на обучение в школе. Мы даем нейросети много примеров с правильными ответами. Например, показываем фотографии кошек, собак и говорим, кто есть кто. Нейронная сеть учится находить закономерности в данных и правильно определять ответы. Затем, когда видит новую картинку, пытается предсказать ответ самостоятельно.
Обучение без учителя (Unsupervised Learning). В этом случае нет «учителя», который говорит, что верно, а что — нет. Нейросеть сама ищет закономерности, пытается сгруппировать похожие сведения. Например, может самостоятельно, без предварительных указаний, выделить на картинках области с изображением кошек и области с изображением собак.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Здесь нейронка учится, принимая решения и получая «награды» или «наказания» за действия. Например, если нейросеть учится играть в компьютерную игру, то получает награду, когда проходит уровни, и наказание, когда проигрывает. Она самостоятельно находит стратегии, которые приводят к лучшим результатам.
Полуобучение (Semi-Supervised Learning). В процессе такого обучения мы даем нейросети примеры с правильными ответами, но не все. Она использует эту информацию для поиска общих закономерностей и затем пытается предсказать ответы для остальных данных, где нет правильных ответов.
Обучение с подкреплением (Self-Supervised Learning). В этом подходе нейросеть создает свои «вопросы» и «ответы». Например, пытается предсказать следующий кадр в видеоролике на основе предыдущих кадров. Таким образом, она самостоятельно генерирует обучающие данные.

Какие бывают нейронки

Виды нейросетей в зависимости от структуры

Перцептроны. Это как базовые строительные блоки нейронных сетей. Они имитируют работу одного нейрона в мозгу и используются для создания более сложных сетей.
Сверточные нейронные сети (СNN). Хороши в распознавании образов в изображениях и определении особенностей на картинках: форм, углов, краев. Такие нейронки часто используются для распознавания лиц, объектов и даже в медицине.
Рекуррентные нейронные сети (RNN). Помогают работать с последовательными данными, такие как тексты или временные ряды. Помнят, что было до этого, и используют эту информацию для предсказаний. Это как понимание контекста в разговоре.

Виды нейросетей в зависимости от сферы применения

Глубокие нейронные сети (Deep Learning). В таких нейросетях множество слоев нейронов, что позволяет анализировать данные на разных уровнях абстракции. Они распознают образы, голоса, переводят тексты на всевозможные языки и решают другие сложные задачи.
Рекуррентные сети. Подходят для работы с информацией, которая меняется со временем, как тексты и речь. Помогают понять последовательности и связи между элементами данных в разные моменты времени.
Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM) и GRU. Это особые типы рекуррентных сетей, которые помогают дольше «помнить» информацию. Полезны для предсказаний, основанных на долгосрочных зависимостях в данных.
Сети автоэнкодеров. Помогают изучать внутренние представления данных. Мы даем им сведения, а они сжимают их в компактное представление и потом восстанавливают обратно. Часто используются в задачах сжатия данных и улучшения качества изображений.

Преимущества и недостатки нейросетей

Преимущества нейросетей

Высокая производительность. Нейросети умеют решать сложные задачи, обрабатывать большие объемы данных и выявлять закономерности, которые трудно обнаружить вручную.
Способность к обучению на больших объемах данных. Чем больше информации, тем точнее они делают предсказания и распознают образы.

Обобщение паттернов. Нейросети обобщают паттерны из обучающих данных и применяют их к новым сведениям. Умеют делать предсказания для информации, которую ранее не видели.

Автоматическое извлечение признаков. Нейросети самостоятельно извлекают важные признаки из информации, не требуя ручной настройки. Это полезно в случаях, когда сложно определить, какие признаки использовать.

Недостатки нейросетей

Большие вычислительные ресурсы. Обучение, работа с глубокими нейронными сетями требуют существенных вычислительных ресурсов, включая мощные процессоры, графические карты. Это может быть дорого, а значит затруднит доступ к технологии.
Недостаток интерпретации. Нейросети не всегда прозрачно работают. Иногда сложно объяснить, как и почему они пришли к конкретному выводу.
Требуется много данных. Для обучения глубоких нейронных сетей требуется множество данных. В некоторых областях может быть сложно собрать информацию для эффективного обучения.
Зависимость от данных. Результаты нейросетей сильно зависят от информации, на которой были обучены. Если сведения не репрезентативны или содержат ошибки, это может повлиять на точность, надежность работы.

Какие задачи решает нейросеть

Классификация. Определение принадлежности объекта к классу. Например, распознавание образов (что изображено на картинке: кошка или собака), классификация текстов (какая у текста тональность) и пр.
Регрессия. Предсказание числового значения на основе входных данных. Например, предсказание цены недвижимости с учетом характеристик дома.
Сегментация. Разделение изображения на сегменты, например, выделение объектов на фотографиях или медицинских изображениях.
Распознавание речи. Преобразование аудиосигнала речи в текст. Используется, например, в голосовых помощниках, системах автоматической транскрипции.
Обработка естественного языка. Анализ, обработка текстов на естественных языках. Включает задачи перевода, суммаризации, анализа настроения текста.
Обнаружение объектов. Определение, выделение объектов на изображении или в видеопотоке. Применяется в системах видеонаблюдения, автономных автомобилях.
Генерация контента. Создание новых изображений, контента на разных языках или других данных на основе обучающей информации. Например, генерация текста в стиле конкретного автора или сочинение новых музыкальных композиций.
Рекомендации. Предсказание предпочтений, интересов пользователей для рекомендации товаров, фильмов, музыки, а также другого контента.
Управление, контроль. Принятие решений, управление на основе данных в реальном времени, например, в автономных системах или роботах.

Это только небольшой обзор задач, которые решают нейросети. Благодаря способности анализировать информацию, находить сложные зависимости, они помогают автоматизировать, улучшать различные аспекты нашей жизни.

Где используются нейронки

В области медицины

В медицинских приложениях нейросети могут диагностировать болезни на основе изображений, например, обнаруживать рак на ранних стадиях. Они также помогают прогнозировать заболевания, оптимизировать лечение.

В финансовой сфере

Финансовая сфера использует нейронные сети для прогнозирования рыночных трендов, определения рисков, обнаружения мошенничества и даже для автоматизации торговых операций.

В технологических приложениях

Нейросети распознают речь, обрабатывают естественный язык, управляют автопилотами автомобилей. Также анализируют социальные медиа, создают голосовых помощников.

Примеры использования

Нейронка внутри ChatGPT по запросу составляет тексты на разных языках.
Алгоритмы ВКонтакте анализируют активность пользователей в соцсетях, и на основе этого подбирают интересные им мемы, новости, рекламу.
Голосовые помощники «Тинькофф», «Сбера» изучают речь клиентов, чтобы помогать им решать сложные вопросы.
Face ID в iPhone строит цифровые модели лица человека. Это позволяет узнавать его в любых условиях: в очках, темноте, с новой прической.
Роботы-доставщики «Яндекс Еды» прокладывают путь от склада до клиента, обходя препятствия, соблюдая ПДД, чтобы доставить товар в целости.
В Москве нейронные сети помогают медицинским центрам анализировать УЗИ, ЭКГ, рентгеновские снимки для диагностики заболеваний.

По прогнозам MсKinsey, генеративный ИИ будет развиваться в маркетинге, в сфере обслуживания клиентов, разработки ПО. И в первую очередь это коснется повседневных задач в клиентском сервисе.

Алексей Курицын

Руководитель группы по работе с клиентами icontext

Уже сейчас ИИ выполняет несложные манипуляции с аналитическими данными, рутинную работу, которая мешает сотруднику смотреть на задачи шире и предлагать решения по продвижению клиентского бизнеса.

GPT не дает готовых решений, но может помочь генерировать гипотезы, которые потом дорабатываются менеджерами агентства и воплощаются в жизнь.

Мы идем к полной перестройке рабочих процессов внутри клиентского сервиса. За счет ИИ повысится востребованность сотрудников, способных выходить за рамки стандартного инструментария.

Ольга Черепякина

Руководитель направления performance icontext

ChatGPT полезен в работе с ключевыми словами, написании текстов на разных языках, проведении тестов, первичном анализе данных, мониторинге трендов и анализе целевой аудитории.

В итоге трудоемкие процессы превращаются в легко управляемые задачи. Нейронки автоматизируют рутинные процедуры и освобождают время на самое важное — повышение качества рекламных кампаний, развитие экспертизы сотрудников.

Это наше время, когда мы, объединяя усилия с ИИ, не просто следуем тенденциям, но устанавливаем новые стандарты в рекламной индустрии.

С помощью нейросетей также можно генерировать креативные решения для клиентов, внутренних задач, повседневных ситуаций.

Рустам Бродников

Арт-директор iConText Group

Когда мы только начали изучать нейросети, они не давали нужного результата. Но с каждой новой версией эта технология лучше и лучше генерирует, например, 3D-изображения. Теперь мы можем отказаться от фотостоков: детализация сгенерированных фотографий это позволяет. Кроме того, мы активно пользуемся AI-сервисами. Они значительно улучшают детализацию изображений. Это позволяет готовить макеты к печати без потери качества.

Могут ли нейросети заменить людей

Нейронные сети берут на себя все больше задач, которые раньше выполняли исключительно люди. Вопрос в том, к чему приведет их развитие: заменит ли искусственный интеллект некоторые профессии или останется играть роль помощника.

Влияние нейросетей на рынок труда

С одной стороны, способности нейронных сетей автоматизировать повторяющиеся задачи (обработка информации, сортировка, мониторинг) могут привести к сокращению рабочих мест, требующих выполнения стандартных операций. С другой, развитие искусственного интеллекта создает спрос на специалистов в области машинного обучения, анализа данных, разработки алгоритмов, технической поддержки.

Наравне с этим нейросети могут повысить производительность сотрудников. Но для этого потребуется более высокий уровень знаний, навыков. Например, освоение промпт-инжиниринга — навыка составления правильного запроса для нейронной сети. Можем предположить, что в дальнейшем это будет дополнительным преимуществом для каждого человека в маркетинге.

Милена Манаенко

Младший менеджер по маркетплейсам icontext

Генеративные нейросети вносят огромный вклад в нашу деятельность, открывая новые возможности и переворачивая традиционные подходы к работе с контентом, маркетингом.

Сейчас мы активно осваиваем промт-инжиниринг, чтобы гарантировать максимальное использование потенциала технологии. Один из основных вызовов — тонкая настройка промтов, чтобы они соответствовали нашим целям, интересам. Это требует технического понимания работы нейросетей, способности творчески подходить к задачам, учитывая контекст, конкретные цели.

Кроме того, внедрение нейросетей стимулирует создание новых видов бизнеса. Например, компании могут создавать продукты и сервисы на основе анализа больших данных или использования технологии ИИ для решения сложных задач.

Преимущества и ограничения замены человеческого труда

Преимущества. Первое — высокая производительность. Нейросети выполняют задачи быстрее, точнее, чем человек, особенно в случае рутинных, повторяющихся операций. В результате увеличивается производительность, эффективность, снижается число ошибок. А способность быстро обрабатывать данные позволяет оперативнее выявлять паттерны, тренды и зависимости.

Нейросети могут работать 24/7. Они не берут выходные, отпуск или больничный. Это особенно актуально для автоматизации процессов в сферах, где требуется постоянный мониторинг, анализ информации.

Ограничения. Нейронки не могут полностью заменить человека. Они ограничены программой и требуют человеческого вмешательства для настройки, обучения, интерпретации результатов. Кроме того, могут допускать ошибки, особенно, если работают с новыми или непредвиденными данными.

Денис Егоров

Старший владелец IT-продуктов второй категории в iConText Group

Действительно ли ИИ — универсальный «инструмент» для отрасли, покажет только время и опыт применения. Возлагать на него большие надежды не стоит, ведь технология еще сыра, как и понимание «зачем».

Сейчас ИИ как ребенок, который быстро растет вместе с целыми командами. Его ведут за ручку, но иногда он спотыкается и падает. А что вы можете доверить ребенку?

Но это не значит, что технологию нужно игнорировать. Те, кто лучше поймут «зачем» (и когда сойдется экономика от реального решения), будут захватывать рынки.

Какой вывод можно сделать? Нейросети — инструмент с большим потенциалом, но его применение требует баланса между автоматизацией и человеческим вмешательством.

Больше полезного контента — в нашем Telegram-канале. Подписывайтесь!