В последние годы все чаще говорят о нейросетях. Они активно внедряются в разные индустрии, а каждая крупная IT-компания пытается выпустить свою версию. ChatGPT, Midjourney, Kandinsky, GigaChat и многие другие названия слышали практически все. Но все же, что же такое нейросеть и как именно работает? Разбираемся в данном материале.  

Содержание
  1. Что такое нейросеть
  2. Как работают нейросети 
  3. Как учатся нейросети
  4. Классификация нейросетей
  5. Использование нейросетей
  6. Будущее нейросетей
Прокомментировать

Что такое нейросеть

Если все максимально упростить, то нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу человеческого мозга. Для этого она использует множество связанных друг с другом нейронов. Все они соединены между собой и постоянно «обмениваются» информацией.  

Источник: nytimes / Изображение, сгенерированное в Midjourney

Главная фишка нейросетей кроется в том, что они не функционируют по заранее записанным правилам, а составляют все алгоритмы самостоятельно. Речь идет не о каком-либо проявлении собственного мышления, а о постоянном обучении на основе огромного массива данных и быстрой адаптации к новым задачам.

Как работают нейросети 

Для ускорения и упрощения работы нейросетей все «нейроны» делят на три слоя:

  • Входной слой;
  • Скрытые слои;
  • Выходной слой.

Источник: the-scientist / Примерная схема нейросети

Вся «магия» происходит следующим образом: входной слой получает запрос и анализирует полученную информацию до последней буквы или пикселя.

В скрытых слоях обрабатывают данные и переводят их в математические числовые коды. Их может быть сколько угодно и число зависит только от объема информации и сложности поставленных задач. Именно тут разворачивается основная работа, от сортировки и отбора до создания набросков и заполнения пустот и так далее.

Выходной слой собирает готовую картинку или текст, улучшает качество и выдает его пользователю. Чем точнее и подробнее запрос, тем быстрее и качественнее будет получен результат. 

Как учатся нейросети

Нейросети учатся распознавать, что есть, пропуская через себя и анализируя огромный массив данных, именуемый датасетом. Чем больше терабайтов изучено и переработано, чем больше попыток дается на выполнение задачи, тем быстрее и точнее исполняется запрос. Весь процесс может проходить как при помощи заданных алгоритмов, так и на основе предыдущего опыта.  

Источник: elblog.pl / Изображение, сгенерированное в Kandinsky

Обычно выделяют три подхода в обучении нейросетей:

  • Нейросеть постоянно самообучается. Глубокий тип, построенный на том, что сеть делит объекты на группы, подгруппы, классы, опираясь на сохраненные в памяти ответы;
  • Обучение нейросети контролируется. Результат работы нейросети постоянно сравнивается с эталоном, а алгоритмы будут перестраиваться до тех пор, пока не будет получен нужный результат.
  •  Нейросеть самообучается, но окружающая среда меняется так, чтобы участвовать в этом.

Благодаря этому сети «запоминают» множество разных способов решения задачи, и начинают «думать» креативно.

Классификация нейросетей

Существует множество классификаций нейросетей по самым разным параметрам и характеристикам. Так, по особенностям работы можно выделить однослойные и многослойные — первые быстрее выдают ответ на запрос, а вторые точнее.

Источник: CQ / Нейросеть GigaChat

По направлению распространения информации выделяются сети прямого распространения (отправил запрос и получил ответ) и рекуррентные, способные запоминать цепочку данных, предсказывать дальнейшее, дополнять и восстанавливать отсутствующие фрагменты.

По выполняемым задачам отмечают перцептроны (предназначены для обработки числовых данных), сверточные (работают с картинками), генеративные (создают тексты, изображения и прочий контент). Так же классифицируют однородные и гибридные сети, обучаемые и самообучающиеся, аналоговые, двоичные или образные. Это только основные типы, а так их огромное множество.

Использование нейросетей

В современном мире нейросети активно используются в самых разных сферах и областях. Они помогают анализировать огромные массивы данных, распознавать различные образы, прогнозировать, сопоставлять, классифицировать, обрабатывать и многое другое. В качестве примера приведем несколько наиболее очевидных вариантов:

  • Встроенные в поисковики браузеров нейросети, помогающие находить ответы на запросы пользователей;
  • Голосовые помощники в разных сервисах, например, в банках;
  • Алгоритмы социальных сетей, анализирующие активность пользователей и подбирающие подходящий ему контент;
  • Встроенный в смартфоны нейрочип, подбирающий нужные настройки и фильтры камеры в зависимости от того, что или кто снимается, и позволяющий мгновенно обработать фото и видео;
  • Face ID в телефонах, «изучающий» цифровую модель лица владельца, чтобы узнавать его в любое время суток и любой погоде;
  • Медицинское оборудование на основе нейросетей помогает изучать анализы, ЭКГ, УЗИ, рентгеновские снимки для более точной диагностики заболеваний;
  • Нейросети активно используются при разработке игр, от прорисовки декораций и составления анимаций до написания диалогов.
  • ChatGPT помогает переводить тексты, писать коды и даже дипломные работы.

На деле нейросети применяются куда больше и чаще, а данные примеры приходят в голову первыми.

Будущее нейросетей

Будущее нейросетей стало предметом жарких споров. Самые пессимистичные считают, что в скором времени из-за них исчезнут некоторые виды профессий и многие окажутся безработными, например, художники или переводчики.  

Источник: CQ / Нейросеть «Алиса» с YaGPT

Более оптимистично настроенные предполагают, что они никогда не смогут вытеснить живых людей. К тому же, это приведет к появлению новых специалистов, способных максимально эффективно работать с нейросетями, например, вбивать максимально точные запросы, чтобы получать конкретный результат.

Как бы то ни было, понятно, что нейросети будут брать на себя всё больше задач, раньше считавшихся человеческими. С каждым годом они все активнее будут внедряться в самые разные области, упрощая жизнь многим пользователям.

Заглавное фото: https://lighthouseguild.org/