Нейросеть

Искусственная нейросеть (нейронная сеть или нейросеть) простыми словами — это программа, которая повторяет модель человеческих нейронных связей. На их основе создают обучаемые программы, которые можно научить распознавать или генерировать контент.

Принцип действия нейросети не похож на классическую программу. Такой сети не дают четкого алгоритма: ее обучают, чтобы она могла самостоятельно выполнять ту или иную задачу. В результате деятельность программы становится менее предсказуемой, но более вариативной и даже творческой.

Благодаря такому подходу современные мощные нейросети умеют рисовать картины, писать стихи и отвечать на сложные вопросы. Они используются в огромном количестве программных продуктов: от роботов-помощников до сложных медицинских систем диагностики.

Где применяют нейросети и кто с ними работает

Нейронными сетями занимаются специалисты по машинному обучению. Они не пишут программы, основанные на алгоритмах: вместо этого они создают модель и обучают ее, а потом тестируют, насколько хорошо она работает. Есть отдельные компании, специализирующиеся на разработке нейросетей, а есть продуктовые отделы крупных IT-организаций, например Google.

Готовыми нейросетями могут пользоваться специалисты разных сфер. Сейчас нейронные сети можно встретить в любых областях:

• поисковые системы;
• анализ данных, классификация и статистика;
• подсчеты и прогнозирование;
• создание контента;
• системы распознавания лиц;
• монтаж видеороликов и т.д.

В последние годы с развитием нейронных сетей их стали использовать в том числе в SMM. Уже сейчас есть блоги, где изображения и другой контент частично генерируются нейросетями. Применяют их и в развлекательных целях: различные сервисы «перерисовывают» лица людей, делают из них картины, персонажей мультфильмов, вставляют лица в отрывки из кино. Все это возможно благодаря машинному обучению и нейросетям.

Например, блогер Илона Нейро — гламурная девушка, которая на самом деле является нейросетью. Даже двумя: одна генерирует тексты постов, другая создает фотографии Илоны на основе женской версии лица Илона Маска.

Три задачи нейронных сетей

Сейчас принято разделять задачи, которые решают нейронные сети, на три категории:

Классификация

Такие нейросети берут заданные данные и классифицируют их. Например, могут догадаться, к какому жанру относится текст, или оценить платежеспособность человека по его банковскому профилю

Предсказание

Эти сети делают какие-то выводы на основе заданной информации. Сюда можно отнести как предсказание будущих доходов по текущим данным, так и «дорисовывание» картинки

Распознавание

Часто применяемая задача — распознавать те или иные объекты. Такие нейросети используются в умных камерах, при наложении фотофильтров, в камерах видеонаблюдения и других подобных программах и устройствах.

Некоторые задачи объединяют в себе несколько типов. Например, популярная нейронная сеть Midjourney создает рисунки на основе текстового описания — это и распознавание, и в какой-то степени предсказание.

Как устроена нейросеть

В основе искусственной нейронной сети лежит устройство нервной ткани человека. Она состоит из нервных клеток, связанных между собой длинными отростками. В клетках происходят нервные импульсы, они передаются по отросткам в другие клетки. Таким образом нервная ткань обрабатывает или генерирует информацию. Сами импульсы очень сложно расшифровать: это не понятные человеку данные, а набор слабых электрических токов, которые нейроны воспринимают как информацию.

Нейросеть повторяет этот же принцип, но программно. Нейроны — это программные объекты, внутри которых хранится какая-то формула. Они соединены синапсами — связями, у которых есть веса: некоторые числовые значения. Веса отражают накопленную нейросетью информацию, но сами по себе, в отрыве от сети, не несут информационной ценности.

Признаки. Информация, важная для нейросети, — это какие-то признаки, которые нужны ей для распознавания, генерации или структурирования данных. Можно привести пример из работы человеческого мозга:

• когда мы видим кошку, мы понимаем, что это кошка, по ряду признаков: треугольные уши, большие глаза, четыре лапы, определенные пропорции;
• когда нас просят представить себе дерево, у нас в голове визуализируется картинка. Дерево в нашем разуме может выглядеть по-разному, но у него наверняка будут ствол, ветки и корни, возможно — листья.

Для нейросети это работает примерно так же. Только если усвоенные людьми признаки кодируются в виде слабых электрических импульсов в нервной ткани, то нейросеть хранит их в виде числовых значений.

Структура. Нейросеть состоит из искусственных нейронов, которые соединяются между собой. У самой примитивной нейронной сети один слой нейронов, у более сложных — несколько. Часто каждый слой занимается своей задачей, например, один распознает, другой преобразует.

Нейроны могут быть по-разному соединены друг с другом. Различаются и способы передачи данных, и формулы, которые их описывают. Все это уже зависит от типа нейронной сети.

Кроме того, есть входной и выходной слои. Входной принимает информацию и преобразовывает ее, например переводит картинку в матрицу из чисел. Выходной обрабатывает результат и представляет его в понятном человеку виде. Например, результат 0,77827273 он представит как «с точностью в 78% это такой-то предмет».

Нейроны. Нейрон — это простая вычислительная единица. Он не делает чего-то сверхсложного: просто получает на вход информацию, производит над ней какие-то вычисления согласно лежащей в нем формуле и передает дальше по сети.

Нейрон может быть входным, выходным и скрытым, также есть нейроны смещения и контекстные — они различаются функцией и назначением. Основную работу выполняют скрытые нейроны — те, которые расположены на внутренних слоях сети.

Синапсы. Синапс — это связь между нейронами. У каждого синапса есть веса — числовые коэффициенты, от которых как раз и зависит поведение нейронной сети. В самом начале, при инициализации сети, эти коэффициенты расставляются случайным образом. Но в ходе обучения они меняются и подстраиваются так, чтобы сеть эффективнее решала задачу.

Это опять же свойство, взятое из человеческого мозга. Нейронные связи в нашей нервной системе укрепляются, когда мы что-то выучиваем, — в итоге мы помним и делаем это лучше. Так появляются знания и навыки. У искусственных нейронных сетей так же: просто вместо физического изменения нервной ткани здесь происходит изменение числовых значений.

Веса нейросети — это числовые значения внутри синапсов нейронов. Нейросеть подсчитывает их самостоятельно в ходе обучения. Когда нейронная сеть сталкивается в ходе обучения с каким-то признаком, который нужно запомнить, она пересчитывает веса. При этом доподлинно неизвестно, какие именно числовые значения отвечают за те или иные признаки — и как именно признаки в них преобразуются.

Но по какой логике пересчитываются веса, понять можно. В ходе обучения нейросеть анализирует данные, а потом ей дают правильный ответ. Этот ответ для нее — числовое значение. Поэтому она подгоняет веса так, чтобы в своей работе сеть приближалась к эталонному значению. Мы подробнее расскажем об этом процессе ниже, когда поговорим про обучение.

Задача разработчика — создать нейроны, связать между собой и установить правила и формулы для пересчета весов. Кажется, будто это просто, но на самом деле за созданием нейросети лежит огромная работа: модели бывают масштабными и сложными.

Как работает нейронная сеть

1. На вход поступает какая-то информация или запрос. Входной слой нейронной сети обрабатывает ее и переводит в понятный машине вид — в числовые наборы. Затем эти наборы передаются нейронам.
2. Нейроны по формулам, которые в них заложены, обрабатывают информацию. Как именно реагировать на разные детали этих данных, определяют коэффициенты — их нейросеть разработала при обучении. По сути, эти коэффициенты работают как память: нейросеть «вспоминает», как следует реагировать на похожие кластеры информации с известными ей признаками.
3. Данные передаются дальше по нейронной сети, проходит разные слои и типы нейронов. В конечном итоге на последнем слое нейросеть может сделать вывод. На выход подается ее финальная «реакция» на запрос.

Нейросеть — аналог мозга?

Искусственная нейронная сеть — не модель человеческого мозга: даже самые мощные из существующих сетей не могут достигнуть таких мощностей и подобного количества нейронов. В человеческом мозгу огромное количество нервных клеток — десятки миллиардов. В искусственных нейросетях намного меньше нейронов. Для создания нейронной сети, по возможностям равной человеческому мозгу, сейчас нет мощностей.

Но разработки в этом направлении ведутся — правда, пока такие проекты находятся на стадии исследований. И даже с небольшим по сравнению с мозгом количеством нейронов нейросети могут достигать поразительных результатов в обучении. Некоторые даже проходят тест Тьюринга, но с оговоркой: сознания у них нет, просто они хорошо научились имитировать его наличие. Иногда даже человек не всегда способен распознать в своем собеседнике нейронную сеть.

Типы нейросетей

Современная классификация нейросетей огромна и насчитывает десятки разных структур, способов связей и формул. Но можно выделить основные несколько типов:

Перцептроны

Это классические нейронные сети, изначально однослойные, позже многослойные. Сейчас используются в основном для вычислений.

Сверточные нейронные сети

Это многослойные сети, которые состоят из чередующихся сверточных и субдискретизирующих слоев и предназначены специально для работы с изображениями.

Рекуррентные нейронные сети

Их особенность в возможности последовательно обрабатывать цепочки данных и «запоминать» предыдущую информацию. Поэтому их применяют для работы с изменяющимися сведениями или длинными цепочками данных, например рукописными текстами.

Генеративные нейронные сети

Предназначены для создания контента. Иногда используются генеративно-состязательные нейросети — связка из двух сетей, где одна создает контент, а другая оценивает его качество.

Автокодировщики (Autoencoders)

Используются для обучения представлений данных (feature learning).Сжимают входные данные до скрытого представления и восстанавливают их обратно. Применяются для уменьшения размерности данных, поиска аномалий.

Трансформеры (Transformers)

Основаны на механизме внимания (attention). Стали основой современных языковых моделей (например, GPT, BERT). Используются в задачах обработки текста, перевода, генерации текста.

При создании модели разработчик сначала обдумывает, какой тип сети подойдет для выбранной задачи, а после этого реализует нейронную сеть с нужной архитектурой.

Как обучают нейросети

Когда нейронная сеть готова и инициализирована, у нее случайные веса — они еще не настроились под нужный результат. Такая нейросеть называется необученной. Ее надо обучить на определенные действия.

Процесс обучения бывает ручным и автоматическим и выглядит обычно так. Нейросети дают на вход разные данные, она анализирует их, а потом ей сообщают, каким должен быть правильный ответ. Сеть устроена так, что будет «стремиться» подогнать веса синапсов, чтобы выдавать верные результаты.

Для эффективного обучения нужно много повторений. Иначе нейронная сеть будет работать неточно — ведь входные данные могут серьезно различаться, а она окажется натренирована только на один возможный вариант. Поэтому обучение проводится в несколько итераций и эпох.

Итерация — это одно прохождение тренировочного сета. Эпоха — это количество полных прохождений всех сетов. Чем больше эпох, тем лучше натренирована нейросеть.

После обучения можно давать нейронной сети входные данные уже без подсказок. Она будет давать ответы на основе весов, которые подсчитала в процессе обучения.

Где применяют нейросети

Нейронные сети широко используются в самых разных областях благодаря их способности решать сложные задачи анализа данных, прогнозирования и оптимизации. Вот основные направления их применения:

Компьютерное зрение

Нейросети играют ключевую роль в обработке изображений и видео:

• Распознавание объектов и лиц (например, в системах безопасности и соцсетях).
• Анализ медицинских изображений (обнаружение опухолей, диагностика заболеваний).
• Автономные автомобили (распознавание дорожных знаков, пешеходов).
• Видеоаналитика (отслеживание объектов, видеонаблюдение).

Обработка естественного языка (NLP)

Нейросети активно применяются для анализа и обработки текстовой информации:

• Перевод текста (Google Translate, DeepL).
• Генерация текста (модели GPT, чат-боты).
• Анализ тональности текста (определение настроения в отзывах, комментариях).
• Распознавание речи (голосовые помощники, такие как Siri, Alexa).
• Ответы на вопросы (поиск информации в базах данных, создание чат-ботов).

Медицина

• Диагностика заболеваний: анализ снимков (рентген, МРТ), ЭКГ, лабораторных данных.
• Прогнозирование заболеваний: оценка риска возникновения болезней на основе данных пациента.
• Создание новых лекарств: моделирование взаимодействия молекул.
• Персонализированная медицина: подбор терапии на основе анализа геномных данных.

Финансы

• Прогнозирование рынков: анализ данных для предсказания цен акций и криптовалют.
• Обнаружение мошенничества: выявление аномалий в транзакциях.
• Кредитный скоринг: оценка платежеспособности клиентов.
• Автоматизация торговли: алгоритмическая торговля на финансовых рынках.

Рекомендательные системы

• Электронная коммерция: персональные рекомендации товаров (Amazon, eBay).
• Платформы стриминга: рекомендации фильмов, музыки (Netflix, Spotify).
• Социальные сети: рекомендации друзей, постов, контента (Facebook, TikTok).

Игры и искусственный интеллект

• Игровые боты: обучение нейросетей играть в сложные игры (шахматы, го, Dota 2).
• Разработка виртуальных персонажей: реалистичное поведение в играх.
• Генерация контента: создание игровых уровней, текстур.

Робототехника и автономные системы

• Автономные транспортные средства: управление беспилотниками, роботами.
• Промышленные роботы: оптимизация производственных процессов.
• Домашняя робототехника: интеллектуальные пылесосы, роботы-помощники.

Энергетика

• Оптимизация энергопотребления: прогнозирование спроса на электроэнергию.
• Диагностика оборудования: предсказание поломок.
• Управление возобновляемыми источниками энергии: контроль за солнечными и ветровыми станциями.

Развлечения и медиа

• Генерация изображений и видео: создание искусственного контента (MidJourney, DALL-E).
• Обработка аудио: улучшение качества звука, генерация музыки.
• Создание фильтров: улучшение изображений, видеопост-обработка.

Наука и исследования

• Астрономия: обработка данных телескопов, поиск экзопланет.
• Биология: анализ геномных данных, моделирование биологических систем.
• Химия: предсказание структуры молекул и реакций.

Логистика и транспорт

• Маршрутизация: оптимизация доставки товаров.
• Прогнозирование спроса: управление складскими запасами.
• Управление трафиком: прогнозирование пробок, регулировка потоков.

Образование

• Персонализированное обучение: адаптация курсов под уровень ученика.
• Автоматизация проверки заданий: распознавание и оценка ответов.
• Разработка учебных материалов: генерация контента для обучения.

Экология и климат

• Прогнозирование погоды: анализ климатических данных.
• Управление ресурсами: оптимизация использования воды, энергии.
• Мониторинг окружающей среды: обнаружение изменений в экосистемах.

Маркетинг и реклама

• Таргетированная реклама: определение целевой аудитории.
• Анализ поведения пользователей: разработка стратегий взаимодействия.
• Оптимизация рекламных кампаний: определение оптимального контента и времени публикации.

Переобучение и другие ошибки

Обучение не так просто, как кажется. В нейронных сетях есть эффект переобучения: если тренировочных сетов слишком много и они слишком разные, нейросеть «теряется» и перестает эффективно выделять признаки. В результате она может, например, воспринять артефакт графики как чье-то лицо или перепутать мужчину с женщиной. Это происходит из-за размытия весов. И это не единственная ошибка, просто самая известная.

Эффект переобучения наблюдается и у людей — он выражен в явлении апофении, из-за которого люди видят взаимосвязи в случайных наборах информации.

Чтобы не допустить переобучения, специалисты стараются оптимизировать процесс обучения, не давать нейронным сетям слишком масштабных для их структуры задач и грамотно подходить к построению модели.

*Организация, запрещенная на территории РФ