Что такое нейросеть простыми словами и как она работает?

В этом году слово “нейросеть” или “нейронная сеть” (НС) стало популярным, и часто встречается в сети интернет. В этой статье я расскажу простыми словами о том, что это такое и почему она так интересна и полезна.

Что такое нейросеть простым языком

Нейросеть – это математическая модель, которая имитирует работу мозга и состоит из множества элементов, называемых нейронами, которые соединены между собой синапсами.

НC очень похожа на наш мозг, который тоже состоит из миллиардов нервных клеток, связанных между собой. Однако, искусственный интеллект не являются точной копией мозга, а лишь упрощенной и абстрактной моделью. У него есть свои преимущества и недостатки.

По какому принципу и как работает

Любая НС состоит из большого количества элементов, называемых нейронами, которые соединены между собой синапсами. Нейроны — это элементы, которые получают, обрабатывают и передают сигналы. Синапсы — это связи, которые определяют силу и направление сигналов между нейронами.

Каждый нейрон принимает на вход импульс от других нейронов или извне, обрабатывает их и передает дальше. Синапсы имеют определенные веса, которые определяют силу связи между нейронами. Веса синапсов меняются в процессе обучения  на основе данных.

Нейронные сети работают по принципу обратного распространения ошибки. Это значит, что НС сравнивает свой выходной сигнал с желаемым результатом и вычисляет разницу между ними – ошибку. Затем она корректирует веса синапсов так, чтобы уменьшить ошибку. Этот процесс повторяется многократно, пока модель не достигнет нужной точности.

Нейросети имеют разновидности  и могут решать разные задачи:

• Например, есть перцептрон — самый простой тип нейросети, который состоит из одного или нескольких слоев нейронов и может выполнять логические операции;
• Есть рекуррентные НС — это нейросети, в которых есть обратные связи, то есть сигналы могут передаваться не только от входа к выходу, но и в обратном направлении. Это позволяет  запоминать предыдущие данные и учитывать контекст. Такие модели хорошо подходят для обработки последовательностей данных, таких как текст или речь;
• Есть сверточные НС, в которых используются специальные операции свертки и пулинга для анализа изображений или звуков. Такие модели способны выделять особенности объектов на разных уровнях детализации.

Зачем нужны нейросети, где применяются и какие задачи решают?

Первые идеи о нейросетях появились еще в 1943 году, когда Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс предложили математическую модель искусственного нейрона. Однако на тот момент не было достаточно вычислительной мощности и данных для реализации и обучения нейросетей.

Ситуация изменилась в 1980-х годах, когда были разработаны новые алгоритмы обучения, такие как обратное распространение ошибки, и появились первые практические применения нейросетей в распознавании речи, рукописного текста и изображений.

В 2010-х годах начался новый виток развития нейросетей, связанный с появлением больших объемов данных (биг дата), увеличением скорости и объема памяти компьютеров, а также разработкой глубоких нейросетей (deep learning), которые состоят из множества слоев искусственных нейронов. Глубокие нейросети показали выдающиеся результаты в таких областях, как:

• компьютерное зрение,
• естественный язык,
• игры,
• медицина

Таким образом, можно сказать, что нейросеть была изобретена не в один момент, а постепенно развивалась на протяжении десятилетий благодаря усилиям многих ученых и инженеров.

Сегодня НС применяются во многих областях, начиная от компьютерного зрения, распознавания речи, улучшения качество фото и заканчивая прогнозированием будущих событий и принятием решений в бизнесе. Они могут обрабатывать огромные объемы данных, выделять из них закономерности и делать предсказания на основе этой информации.

Они нашли применение в автопилотах, чтобы управлять автомобилями и дронами, а также в робототехнике для создания умных роботов. Используются для распознавания объектов на изображениях, анализа видео и создания 3D-моделей. Помогают делать переводы, создавать голосовых помощников, которые могут выполнять различные задачи по командам пользователя.

В бизнесе и медицине

• Искусственный интеллект может использоваться для прогнозирования рынка, оптимизации производства, анализа данных и построения рекомендательных систем. Они могут помочь компаниям принимать более обоснованные решения и повышать эффективность своей деятельности;
• Нейросети используются в медицине для диагностики заболеваний, анализа снимков и создания индивидуальных лечебных программ для пациентов. Они помогают врачам более точно определять диагнозы и предоставлять более эффективное лечение.

В телефонах и других гаджетах

В настоящее время практически все флагманские смартфоны оборудованы нейрочипами. Они помогают анализировать и классифицировать множество входящих данных. Камеры телефонов могут автоматически настраивать фильтры и параметры съемки в зависимости от объекта, который вы фотографируете. Не важно, будь то еда, природа или архитектура.

Простые нейросети используются также для поиска картинок, слов и объектов. Например, в некоторых смартфонах можно найти все фотографии кошек из галереи изображений, просто написав в поиске слово «кошка». Или распознавать и копировать текст с фотографий.

С развитием технологий появились нейросетевые чат-боты и голосовые помощники. Всем нам известны, такие как Алиса от «Яндекса» или Siri от Apple. Они используют искуственный интеллект для распознавания голосовых команд и обработки запросов.

Нейросети активно используются в финансовом секторе. Там они помогают принимать решения о выдаче кредитов потенциальным клиентам банков. С каждым днем сфера применения НС расширяется. Это делает наше взаимодействие с цифровым миром более удобным и простым.

Заменит ли нейросеть человеческий мозг?

Чтобы ответить на этот вопрос, нужно сравнить НС и человеческий мозг по нескольким параметрам:

• объему памяти,
• скорости обработки информации,
• способности к творчеству и эмоциональности

По первым двум параметрам нейронные сети имеют значительное преимущество перед нами.

Например, нейросеть GPT-4, разработанная компанией OpenAI, может хранить в своей памяти около 175 миллиардов параметров. В то время, как у человеческого мозга около 86 миллиардов нейронов. Кроме того, нейросети могут обрабатывать информацию гораздо быстрее чем мы. Это происходит из-за того, что скорость передачи сигналов по нервным волокнам ниже.

Однако, по последним двум параметрам человек все еще превосходит. Он способен к творчеству и эмоциональности, которые являются результатом сложного взаимодействия разных областей мозга и гормональной системы.

НС же ограничены теми данными и правилами, на которых обучены. Они не могут выходить за рамки своих алгоритмов. Например, нейронные сети могут сгенерировать стихотворение или картину. В то же время, они не смогут объяснить свое вдохновение или чувства, которые хотели передать.

Таким образом, можно сделать вывод, что нейросети не могут заменить человеческий мозг полностью. По крайней мере, на данный момент. Они могут быть полезными инструментами для решения определенных задач. Однако, они не способны воспроизвести все аспекты  мышления и поведения.

Примеры полезных и интересных нейронных сетей

В интернете существует огромное количество НС и с каждым днем их становится больше. Многие из них могут быть полезны и интересны для обычных пользователей. 

Например, Midjourney, DALL-E 2 и Stable Diffusion могут создавать практически любые изображения по специальным текстовым запросам. Приложение Lensa, может сделать из обычного селфи привлекательные аватарки.

Есть решения для сферы развлечений, такие как DeepFake-технологии, с помощью которых можно заменить одно лицо на другое. 

Однако, помимо развлечений, НС могут иметь и полезное применение. С помощью DeOldify можно раскрасить черно-белые фотографии. Jasper может помочь в создании текстов для блогов и рассылок. Remove.bg удаляет фон с фотографии или изображения. С помощью  Looka можно создать логотип для своего бренда.

С помощью интеллектуального ChatGPT от OpenAI можно искать ответы на любые вопросы. Это уже сейчас существенно меняет принципы работы поисковых систем.

Подведем итог

За последнее десятилетие наблюдается значительный прогресс в развитии нейронных сетей. Одной из главных причин для этого послужило ускорение и упрощение процесса их обучения. Это очень мощный и перспективный инструмент для исследования и развития различных областей науки и техники.

Искусственный интеллект помогает понимать, как работает наш мозг, как мы воспринимаем и обрабатываем информацию, как учимся и запоминаем. НС также помогают нам создавать новые продукты и сервисы, которые улучшают качество жизни.

В настоящее время нельзя утверждать, что нейросети смогут полностью воспроизвести возможности человеческого мозга. Однако, все больше профессий могут быть заменены в ближайшее десятилетие.