Нейронные сети пишут рассказы, музыку, программный код и рисуют картины. Управляют транспортом, складскими запасами и заводскими цехами. Прогнозируют финансовые риски и даже помогают диагностировать заболевания. В данном материале рассмотрены принцип работы, сферы применения и основные типы нейронок.
Ключевой элемент искусственного интеллекта
Содержание
Искусственный интеллект выполняет задачи со скоростью, которая еще несколько лет назад была недостижима. Фундаментальным компонентом ИИ являются искусственные нейронные сети — комплекс математических алгоритмов машинного обучения. Моделируют отношения между сложными нелинейными данными и помогают искусственному интеллекту принимать адекватные решения с минимальным участием пользователя в данном процессе.
Как работают нейросети
Нейронки упрощенно имитируют работу человеческого мозга. Только основаны не на биологических процессах, а на математических и статистических принципах. Базовые единицы таких сетей — искусственные нейроны, которые обрабатывают и передают данные, образуют связи, что позволяет модели обучаться на конкретных примерах и запоминать усвоенную информацию, чтобы применить в будущем.
Как устроена нейронка
Нейронная сеть обычно включает в себя три основных компонента (слоя):
- Входного, принимающего данные, в том числе текстовые, графические или звук.
- Внутренних (скрытых). Количество зависит от сложности решаемых нейросетью задач — чем проще, тем меньше таких слоев потребуется. Каждый выполняет свою часть обработки данных: выделяет и извлекает различные признаки, которые затем передает следующему компоненту.
- Выходного, который выдает результат. Например: подскажет, что изображено: автомобиль или мотоцикл.
Обучение и результаты работы
Перед эксплуатацией нейросеть проходит подготовку: получает обучающий набор данных, например, тысячи изображений и фотографий мотоциклов и автомобилей в различных ракурсах. Выделяет, обрабатывает и компонует визуальные признаки, характерные для каждого типа транспортного средства. Сравнивает результаты своих предсказаний с реальными данными, чтобы научиться сводить ошибки к минимуму. В итоге приобретает способность распознавать, какие характеристики отличают мотоцикл от автомобиля и предсказывает, что изображено на картинке, которую предоставил пользователь.
Зачем нужны нейронные сети
Нейронные сети на сегодня уже применяются в ряде важных сфер, в том числе:
Больше статей и видео в нашем Дзен-канале
- Автономном транспорте, которому не требуется водитель.
- Игровой индустрии для создания реалистичных персонажей и объектов с имитацией естественного поведения.
- Голосовых помощниках, таких как Алиса, Маруся или Ассистент Google.
- Распознавании лиц, например: для разблокировки смартфона, который узнает своего владельца.
- Системах рекомендации контента, где алгоритмы изучают вкусы и поведение пользователя. А затем на основе собранных сведений предлагают музыку, кино, видео или товары, которые могут заинтересовать.
- Медицине — помогают врачам выявлять недуги на основе обработки данных с диагностического оборудования.
- Производстве для управления процессами, выявления дефектов и предсказания поломок.
- Аналитике и финансах для маркетингового прогнозирования, оптимизации инвестиционных стратегий и обнаружения мошеннических действий.
Широко используются в быту, поскольку зачастую интегрированы в умные потребительские устройства:
- смартфоны — идентифицируют пользователя по лицу, улучшают портреты и фотографии даже при слабом освещении;
- колонки — повышают качество распознавания голосовых команд для управления умным домом, предоставления информации (включая новости и погоду) или проигрывания музыки по запросу пользователя;
- камеры — усиливают безопасность и автоматизируют контроль за событиями, поскольку отслеживают движения, распознают лица и классифицируют объекты, например: различают человека, животное и автомобиль;
- кухонная техника — в том числе холодильники, которые определяют продукты, и отправляют уведомления, когда пора пополнить запасы;
- часы — предсказывают возможные отклонения параметров организма и предоставляют рекомендации по улучшению здоровья и образа жизни на основе собранных данных.
Распространены опасения, что нейронные сети отберут у людей рабочие места. «Блог системного администратора» изучил вопрос и пришел к выводу, что до такого развития событий еще далеко:
Предсказания нейронных сетей
Полностью полагаться на ИИ в ответственных задачах пока нельзя, поскольку возможны ошибки. Ведь результат работы нейронки не зря называют «предсказанием». Модель опирается на ранее усвоенные данные — выявленные в обучающей выборке связи и закономерности. Поэтому с некоторой вероятностью (порой довольно высокой) строит предположение о том, к какому классу относится объект.
Виды нейросетей
Существуют разные типы нейронных сетей, причем каждый эффективен для решения определенного класса задач:
- Вариационные автокодировщики (VAE) — генерируют новые данные на основе обучающих образцов, таких как изображения или рукописный текст.
- Генеративно-состязательные (GAN) состоят из двух конкурирующих нейросетей: первая создает новые образцы, которые вторая стремится отличить от реальных, на выходе синтетические данные высокого качества, например, реалистичные лица.
- Трансформеры — используют механизм внимания, который хорошо улавливает зависимости между элементами, что делает их эффективными для решения задач, требующих понимания естественного языка. Сюда относится и популярный ChatGPT.
- Рекуррентные (RNN) с обратными связями — сохраняют контекст предыдущей информации, поэтому применяются для обработки последовательностей, таких как текст или временные ряды. Грамотно выполняют перевод текста.
- Сверхточные (CNN) — применяют операцию свертки для эффективного анализа визуальных данных и подходят для распознавания лиц и объектов на фотографиях.
- Полносвязные (глубокого обучения) — каждый узел связан со всеми элементами предыдущего слоя, что обеспечивает прямую передачу сигналов от входа к выходу. Оптимальны для классификации изображений и задач регрессии, таких как прогнозирование погоды или продаж и оценка эффективности рекламы.
Какие нейросети вы используете? Напишите в комментариях.
