Нейросети, кажется, проникли во все сферы жизни, при этом люди относятся к ним по-разному. Одни волнуются, что потеряют работу. Другие радуются, что технологии помогают бизнесу, решают сложные задачи, экономят время и деньги.
Если вы не IT-специалист, может быть сложно разобраться, что такое нейросеть и как она устроена. В этой статье попытаемся объяснить все простым языком – без терминов, схем и формул. В конце покажем интересные примеры, как используют нейросети в разных областях.
Что такое нейросети простыми словами
Допустим, у нас есть случайная подборка фотографий из интернета и нужно найти среди них изображения собак.
В эксперименте участвуют:
- компьютерная программа – работает по заранее написанному алгоритму и знает признаки собаки: шерсть, хвост, четыре лапы;
- человек – опирается на собственный опыт и логику, сможет найти собаку на фото, даже если она будет выглядеть необычно;
- нейросеть – обучалась узнавать собак с помощью множества фотографий из сети.
Фото №1: Здесь и программа, и человек, и нейросеть поймут, что на картинке собака – все признаки очевидны.
Фото №2: Программа на основе жесткого алгоритма не сможет определить, что на картинке собака: не видно хвоста и второй пары лап. Человек и нейросеть с такой задачей справятся, потому что у них более гибкий механизм принятия решений.
Теперь давайте разбираться. Этот упрощенный пример показывает главную особенность нейросетей: они работают по тем же принципам, что и нервная система человека. То есть не ограничиваются готовыми алгоритмами, а способны обучаться и решать интеллектуальные задачи.
Нейронная сеть – это математическая модель и ее программная реализация, построенные по образу и подобию нейронных связей в живом организме. Только в роли нейронов выступают программные модули, содержащие ограниченный набор информации. А вместо нервных импульсов работает программный код, с помощью которого искусственные нейроны обмениваются данными.
Это интересно: 15 способов заработать с помощью нейросетей
Как работает нейронная сеть
Чтобы понять принцип работы нейросети, представим устройство нервной системы человека. Например, вы хотите шагнуть вперед. Команда от мозга передается к нужным мышцам по цепочке нейронов с помощью нервных импульсов. Когда сигнал достигает клеток ноги, вы делаете шаг.
Подобный процесс происходит и в нейросети:
- Входные данные активируют связи между искусственными нейронами.
- Нейроны обмениваются информацией.
- Нейросеть выдает решение задачи.
При этом нет заранее написанной программы – нейросеть сама ищет решение на основе массива информации. Поэтому результаты обработки одного и того же запроса могут отличаться. Если несколько раз попросить ChatGPT написать сценарий мультфильма про Чебурашку, нейросеть будет выдавать разные ответы.
В процессе обучения нейронная сеть обрабатывает и накапливает огромные массивы информации, учится пользоваться ими. Так постепенно усложняются задачи, которые она может решать. Совсем как человек: сначала ребенок рисует фигурки из кружков и линий, затем осваивает различные техники и со временем пишет сложные картины.
Разработчики предоставляют нейросети для обучения набор релевантных данных (датасет) и правильные ответы, к которым нужно прийти. Задача нейронки – самостоятельно найти путь к верному решению.
Этапы обучения нейросетей:
- Формирование обучающей выборки. В нейросеть загружают данные и показывают связи между ними. То есть «объясняют», какой результат требуется и какую информацию можно использовать. Обучающие данные обязательно должны быть качественными. Некорректный датасет для нейросети – это как плохой пример для ребенка.
- Обработка данных. Нейроны преобразуют информацию в математические коэффициенты и передают друг другу по цепочке. Нейросеть много раз пытается решить задачу. В процессе она обнаруживает связи между данными, делает предположения, сверяется с верными ответами, совершает и устраняет ошибки. Так постепенно нейронка учится находить правильные решения.
- Проверка работы нейросети. Разработчики проверяют качество обучения модели на реальных задачах.
- Дообучение. Даже если нейросеть работает правильно, ее необходимо постоянно дообучать на новых массивах данных. Это нужно, чтобы качество работы не снижалось, и модель адаптировалась к изменениям.
Пример: Необходимо обучить нейросеть находить на фотографиях с камер видеонаблюдения непристегнутых водителей. Разработчики загружают массив фото и текстовые подписи. Нейросеть обрабатывает фотографию и делает предположение: пристегнут водитель или нет. Затем сравнивает с правильным вариантом, обнаруживает ошибку или подтверждает ответ. Повторив множество таких циклов, нейросеть научится точно определять непристегнутых водителей уже на любой случайной фотографии.
Что умеют нейросети
Нейронные сети можно использовать в любой сфере, где есть необходимый объем релевантных данных для обучения. Там, где уже накоплен достаточный опыт, нейросеть выполнит задачу быстрее человека. Но она не сможет ориентироваться в новой области знаний, которую люди еще не освоили.
Нейросети способны решать четыре типа задач: классификация, генерация, распознавание и прогнозирование. Далее расскажем подробно о каждой и приведем примеры практической реализации.
Классификация – деление массива объектов на классы согласно заданным признакам. Например, нейросети помогают ставить медицинские диагнозы. Они умеют классифицировать внешние признаки заболеваний по фото, рентгеновским снимкам или результатам УЗИ. Автопроизводители используют нейросети в системах помощи водителю, которые определяют опасные объекты на дороге.
Генерация – создание контента. Нейросети пишут тексты, музыку и программный код, рисуют картинки. Например, Midjourney помогает создавать иллюстрации и логотипы по текстовому описанию. ChatGPT пишет сценарии и посты для соцсетей. Mubet создает фоновую музыку для подкастов и мобильных приложений.
Распознавание – поиск нужного объекта в массиве информации и отнесение его к определенному классу. Пример: голосовые помощники и чат-боты. Такие нейросети распознают голос или текст, чтобы понять запрос пользователя. Распознавание реализовано также в системе FaceID и селфи-камерах смартфонов. Первая узнает лицо владельца смартфона. Вторые находят людей среди других объектов и применяют фильтры.
Прогнозирование – поиск решения задачи на основе анализа похожих ситуаций. Пример: подсказки в поисковой строке Яндекс или Google. Нейросеть анализирует смысл первых слов и добавляет возможные варианты. Также нейронки помогают прогнозировать изменения курса валют или ценных бумаг на основе прошлых показателей.
Нейросети уже работают во многих областях, и сфера их применения постоянно расширяется. Поэтому растет спрос на специалистов по нейронным сетям. Эксперты говорят, что дефицит кадров в этой области не исчезнет как минимум 2026 года.
Профессии, связанные с нейросетями:
- Специалист по Machine Learning – создает модели ML (машинного обучения), проектирует системы аналитики и обучает нейросети.
ML-инженеры востребованы, например, в крупных финтех-проектах
- Data Scientist – работает с большими данными: анализирует, систематизирует и использует для решения бизнес-задач. Нейросети – одна из специализаций Data Science.
- AI-тренер – совершенствует работу нейросетей с текстами, оценивает и помогает улучшать ответы на запросы пользователей.
Работе с нейросетями обучают многие образовательные онлайн-платформы: есть курсы для новичков и опытных IT-специалистов
Улетные примеры использования нейросетей
Нейросети конструируют невозможные события, помогают в кинопроизводстве и даже готовят еду. Собрали самые свежие и интересные примеры использования нейронок.
Матч аватаров Серены Уильямс
Компания Nike исследовала видеозаписи игр знаменитой теннисистки, чтобы показать, как на протяжении восемнадцати лет менялся стиль игры и росло мастерство. Нейросеть Vid2Player на основании этих данных сгенерировала матч между двумя аватарами Серены. Семнадцатилетняя Уильямс сыграла с другой версией себя из 2017 года.
Виртуальные матчи, которые показала нейросеть, интересны спортивным аналитикам, тренерам и всем любителям тенниса. Эксперты считают, что такая визуализация поможет молодым спортсменкам использовать опыт Серены. Для бренда Nike, который уже много лет сотрудничает с обеими сестрами Уильямс, это успешный маркетинговый ход.
Бесконечный сериал
В начале 2023 года на платформе Twitch запустили интересный эксперимент – сериал, созданный нейросетями. Проект «Ничего, навсегда» транслировали круглосуточно в режиме реального времени. Сюжет менялся в зависимости от комментариев зрителей. Видео генерировала нейросеть DALL-E, а текст писала ChatGPT.
Хотя картинка сериала была примитивной, диалоги персонажей звучали по большей части нелогично и абсурдно, проект нашел аудиторию. Но в июне сериал забанили. Причиной Twitch назвал нетолерантность шуток главного героя.
Аутентификация брендов
Ресейл-платформы – это сервисы, которые занимаются повторной продажей одежды и аксессуаров, в том числе люксовых брендов. Таким площадкам важно убедиться в подлинности вещей. В этом помогает программа Entrupy – софт на базе нейросети, который по фото может определить оригинальность сумки или кроссовок.
Изменение возраста человека
В июне 2023 года компания Disney представила нейросеть, которая омолаживает и старит лица актеров. Раньше такие задачи решались с помощью 3D-моделирования. Новая технология позволит ускорить процесс и сократить затраты на обработку кадров.
Нейросеть StyleGAN2 от разработчика NVIDIA сгенерировала около тысячи лиц несуществующих людей и тренировалась на этом датасете. Изображение делится на несколько участков, затем нейросеть генерирует нужные возрастные изменения. Добавляются морщины или наоборот – разглаживается кожа.
Завтрак от искусственного интеллекта
Сервис СберПервый и Кофемания попросили нейросеть Kandinsky 2.1 приготовить идеальный завтрак. Нейронка проанализировала предпочтения гостей ресторана, а также массив фотографий из интернета. В итоге получился завтрак из французской булочки бриошь с сыром и фруктами, дополненный китайским чаем.
Шеф-повар Кофемании воплотил идею нейросети в жизнь – завтрак был доступен в весеннем меню ресторанов сети в апреле и мае 2023 года.
Заключение
Нейросеть – это математическая модель, которая работает как нервная система человека, обучается на больших массивах данных и решает интеллектуальные задачи. Нейронки умеют классифицировать и распознавать объекты, генерировать контент и прогнозировать события.
Если вы хотите работать с нейросетями, обратите внимание на профессии Data Scientist, ML-инженер или AI-тренер. Специалисты по нейронным сетям востребованы в разных сферах: финтех, медицинские технологии, финансовая аналитика, безопасность.
Полезные ссылки:
- Как использовать нейросеть YandexGPT
- 7 нейросетей для улучшения качества звука
- Как создавать картинки в нейросети Кандинском