На пути к пониманию удивительного мира нейросетей не обязательно быть экспертом в области искусственного интеллекта. Мы, в Coinverse, верим, что каждый может понять суть этой захватывающей технологии, если она объяснена простым и доступным языком. Давайте вместе погрузимся в мир нейросетей и раскроем их секреты так, чтобы они стали частью вашего повседневного разговора. Начнем с самых основ и убедимся, что вы не только узнаете, что такое нейросеть, но и почувствуете, как она изменяет наш мир.
Нейросеть представляет собой алгоритм, спроектированный для решения разнообразных задач, таких как поиск изображений, распознавание звуков или даже создание портретов. Эта разновидность машинного обучения обладает огромным потенциалом.
| Нейросеть – это… | Пример | Применение |
| Математическая модель, после обучения способная выявлять закономерности в данных и делать прогнозы. | Распознавание лиц на фотографиях. | Автоматические рекомендации при онлайн-покупках. |
| Сеть искусственных «нейронов», работающих вместе, подобно тому, как работает мозг, чтобы решать задачи. | Играющий компьютер, обученный играть в шахматы. | Диагностика заболеваний по медицинским данным. |
| Технология, которая может «учиться» на примерах и автоматически улучшать свою производительность. | Голосовой помощник, распознающий команды пользователя. | Автоматизация производственных процессов. |
Как она работает?
Принцип работы нейросети сходен с функционированием нейронных связей человеческого мозга. Искусственные нейроны созданы по аналогии с биологическими. Главный аспект в разработке нейронных сетей — это процесс обучения, требующий значительных усилий и времени у разработчиков.
Архитектура нейросетей
Нейросеть представляет собой математическую модель и ее программное воплощение, созданное по образу и подобию человеческого мозга.
Нейросеть может обучаться с использованием разработанных человеком алгоритмов распознавания и инструкций, а также через анализ существующей информации. Этот процесс аналогичен тому, как ребенок изначально полагается на родителей для обучения, но затем начинает развивать собственные способности и самостоятельно решать задачи.
Возможно, это звучит несколько футуристично, но нейросети пока далеки от того, чтобы стать искусственным интеллектом, как в фантастических фильмах. Они не способны создавать сами себя и представляют собой совокупность программных компонентов, не всегда взаимосвязанных между собой.
Эволюция Нейросетей. Путешествие в Историю
1940-е – Зарождение идеи
В период с 1943 по 1950 годами произошли два важных момента в истории нейросетей. В 1943 году Уоррен Маккаллох и Уолтер Питтс представили математическую модель нейронных сетей. Затем в 1949 году Дональд Хебб, канадский нейропсихолог, опубликовал книгу «Организация поведения», в которой содержалось исчерпывающее описание, как искусственная нейронная система может самостоятельно обучаться.
1950-е – Появление перцептрона
В 1950-х годах американский ученый Фрэнк Розенблатт создал перцептрон – математическую версию работы человеческого мозга. Это позволило предсказывать погоду и идентифицировать изображения. Однако работы Марвина Мински вызвали скандал и критику, указав на ограничения перцептрона. В 1969 году он опубликовал статью, раскрывающую, какие задачи перцептрон не способен решить, и это ненадолго поставило под сомнение будущее нейронных сетей.
1970-е – Возвращение интереса
В 1974 году Пол Вербос создал алгоритм обратного распространения ошибок, который по-прежнему используется для обучения нейросетей. В 1985 году Джон Хопфилд восстановил интерес к искусственным нейронным сетям, представив концепцию нейронной сети, способной решать конкретные задачи. Эти работы Хопфилда возродили интерес в мировом сообществе к нейронным сетям, и в 90-х годах алгоритм обратного распространения ошибок был значительно усовершенствован, окончательно опровергая критику Мински и поднимая нейросети на новый уровень.
Зачем нужны нейросети
Организация данных в категории – наиболее частое применение нейронных сетей. В качестве примера можно привести решение о том, кому из группы людей выдать кредит, на основе анализа их личной информации, такой как возраст, финансовое положение и кредитная история. Нейронные сети используются для таких сложных вычислений, подобно человеческому мозгу.
Предсказание следующего хода
Это способность предвидеть будущее. Например, повышение или понижение курса акций в зависимости от состояния фондовой биржи. В настоящее время нейронные сети чаще всего используются для распознавания. Они используются в Google при поиске фотографий, в камерах мобильных телефонов, когда они определяют расположение вашего лица и выделяют его, а также во многом другом.
Как работают нейросети
Для проведения исследований или экспериментов нейронные сети используют несколько основных принципов. Если вы хотите выразить их самыми простыми словами, то это будет что-то вроде:
- Необходимые данные загружаются в нейронную сеть.
- Данные передаются между искусственными нейронами, от слоя к слою, причем каждый нейрон может иметь несколько соединений, несущих данные.
- Каждый нейрон получает информацию, которая представляет собой сумму всех данных, умноженную на вес каждого искусственного синапса. Эти значения формируют исходящие сигналы, которые посылаются до тех пор, пока информация не перейдет в конечный выход.
Вы все еще думаете, что это сложно? Давайте сделаем это еще проще. Группа данных помещается в нейронную сеть, то есть в заранее построенную сложную математическую модель. Представим, что предварительно построенная сложная математическая модель, это пустая коробка. Этими данными могут быть научные статьи, литературные произведения, коллекции фотографий и так далее.
Если предоставить нейронной сети собрание сочинений известных литературных гениев, она должна быть способна сгенерировать собственный текст, похожий на стиль Шекспира.
То же самое касается генерации изображений. загрузите в нейронную сеть подборку изображений в различных художественных стилях, и вы получите новое изображение, сформированное на основе предоставленных вами данных.
Нейронные сети позволяют выявлять различные корреляции и тенденции при изучении огромных массивов данных, например, распознавать нарушителей закона или прогнозировать результаты на ближайшие годы на основе предыдущих расследований.
Как обучить нейросеть
Необходимое количество данных
Для обучения нейросети необходимо обладать обширным объемом данных.
Использование размеченных данных
Существуют специализированные системы, где информация предварительно размечена для использования искусственным интеллектом. Примером могут служить captcha-тесты, где требуется выбрать объекты, такие как автомобили или корабли. Обычно они применяются для определения, является ли пользователь человеком или роботом. Однако капчи могут служить и другой цели – сбору данных для обучения нейросети. Даже если ответ не совсем точен, система может использовать эту информацию для обучения.
Пример с Teachable Machine
Google разработала платформу Teachable Machine, позволяющую пользователям обучать нейросети распознавать звуки, жесты и изображения. Это значительно ускоряет процесс обучения, по сравнению с ручным сбором огромного объема данных. После завершения обучения, модель можно сохранить в виде zip-файла на Google Drive, чтобы продолжить работу над ней в будущем.
Классификация нейронных сетей
Существует разнообразие форм нейронных сетей, начиная от простых и заканчивая сложными, каждая с определенным назначением, дизайном и структурой искусственных нейронов. Рассмотрим три широко применяемых типа:
Перцептрон
Перцептрон – это наиболее фундаментальный и древний тип нейронных сетей. Он состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и применяет к ним функцию активации, что приводит к двоичному выходу. Перцептрон не имеет скрытых слоев и способен разделять данные только на две категории. Хотя из-за своей простой структуры он был частично устаревшим, существуют расширенные версии с дополнительными скрытыми слоями, которые применяются для более сложных задач, таких как распознавание голоса.
Рекуррентные нейронные сети
Этот тип нейронных сетей используется для генерации текста, распознавания речи и машинного перевода. Рекуррентные сети имеют циклическую структуру и способны сохранять состояние или «память». Данные передаются вперед и назад на предыдущие временные шаги для достижения оптимальных результатов. Этот механизм помогает модели учитывать контекст входных данных и делать точные прогнозы для выходных данных.
Сверточные нейронные сети (CNN) играют важную роль в анализе изображений, видео и объектов, включая распознавание лиц. В отличие от типичных трехслойных нейронных сетей, CNN имеют более сложную структуру, состоящую из пяти слоев. входного, сверточного, объединяющего, полносвязанного и выходного. Такая конфигурация позволяет достигать стабильных результатов при изменении масштаба и угла изображений. Каждый слой специализируется на анализе определенных аспектов изображения, а затем объединяет эту информацию для формирования выходных данных.
Преимущества и недостатки нейросетей в программировании
Преимущества:
- Фильтрация шума в данных. Нейронные сети способны фильтровать ненужный шум из входных данных, аналогично тому, как мозг игнорирует окружающий шум, фокусируясь на важной информации.
- Адаптация к изменениям. Нейронные сети обладают способностью адаптироваться к различным изменениям и ситуациям. Их способность к автономному обучению делает их мощными вариантами для решения задач.
- Устойчивость к ошибкам. Даже если некоторые нейроны повреждены, нейронные сети все равно способны выдавать логичные и точные результаты, что обеспечивает надежность и стабильность.
- Быстрая обработка данных. Нейроны в нейронных сетях – это по сути микропроцессоры, и их много тысяч. Это обеспечивает быструю обработку данных, превосходящую обычные алгоритмы.
Недостатки:
- Примерные ответы. Нейронные сети не всегда способны предоставить точные ответы; они приближаются к правильным ответам, и расхождение между ожидаемыми и фактическими результатами может составлять несколько процентов.
- Ограничение в многошаговых решениях. Нейросети не могут легко реализовывать многоступенчатые решения, так как каждый нейрон работает независимо, принимая решения, не учитывая выводы соседних нейронов. Это ограничивает их способность к обработке последовательных шагов в сложных задачах.
Роль нейросетей в повседневной жизни
Распознавание изображений и лиц
Нейросети стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Примером служат системы просмотра улиц от Google и Яндекс.Карт, которые используют нейросети для размытия лиц и номеров автомобилей. Технологии распознавания голоса также основаны на нейронных сетях. Мы ежедневно взаимодействуем с этими системами, которые реализуют функции нейронных сетей.
Развлекательные проекты с нейросетями
В мире развлечений также присутствуют проекты, использующие нейронные сети. Например, приложение MSQRD, позволяющее накладывать разнообразные маски на лица в реальном времени, и Mlvch, способное обрабатывать фотографии через нейросети. Эти проекты предоставляют развлечения, основанные на мощности нейронных сетей.
Сложность и возможности нейросетей
Необходимо понимать, что нейронные сети, хотя и способны на многое, остаются сложными системами. Обучение нейронной сети для решения конкретной задачи – это сложный и ресурсоемкий процесс. Каждая деталь важна, и даже незначительная ошибка или недостаток данных может повлиять на правильность работы нейросети. Работа с нейронными сетями требует тщательной настройки и глубокого понимания их функционирования.
Kandinsky 2.0 – Генерация Картин по Текстовым Описаниям
Система Kandinsky может виртуозно создавать изображения на основе текстовых описаний всего за минуту. Для этого инженерам пришлось обучить систему на миллиарде наборов картинок и слов. Пользователям достаточно написать текстовый запрос, объясняя желаемый результат, соблюдая ограничение в 300 символов. Нейронная сеть способна работать с разными языками в одном запросе и предлагает более 10 вариантов формы и качества создаваемой картинки.
ruDALL-E Emojich – Создание Эмодзи
ruDALL-E Emojich позволяет создавать эмодзи, начиная с 10 минут для первичного изображения и 16 минут для последующих. Пользователи могут также загружать собственные изображения в zip-файле.
ThisPerson Does Not Exist – Генерация Фотографий Несуществующих Людей
Иногда требуется изображение пользователя для отзыва на сайте, но такого пользователя нет. Нейросеть ThisPerson Does Not Exist решает эту проблему, генерируя фотографии несуществующих людей. Она работает на основе генеративно-состязательных сетей, где одна часть создает изображение, а другая проверяет его достоверность.
Looka – Создание Логотипов
Looka предлагает генерацию логотипов на английском языке и дает возможность выбирать из множества вариантов. Начните с ввода названия компании и указания предпочтительных цветов и стилей.
Visper – Создание Видео и Чтение Текста
Visper позволяет создавать видео с виртуальным диктором и озвучивать презентации. Вы можете выбирать персонажей, фоны, позы, языки, голоса и жесты. Базовая версия позволяет создавать видео до двух минут бесплатно, а более продолжительные видео требуют подписки.
Musenet – Создание Музыки
Musenet создает музыку, объединяя различные инструменты и стили от классики до поп-музыки. Пользователи могут выбирать композитора и жанр, а затем просто довериться нейросети для создания музыкальных произведений.
Copy Monkey – Генерация Текстов
Copy Monkey предоставляет возможность создавать тексты разных типов, включая SEO-статьи, описания товаров, посты в блогах и многое другое. Пользователи могут указывать тему и ключевые слова для создания текста.
Dream – Рисование Абстрактных Изображений
Dream генерирует абстрактные изображения на основе текстовых запросов на английском языке и предлагает выбор из 36 различных стилей.
5 этапов создания своей нейросети
Определение задачи
Первым шагом в создании собственной нейросети является определение задачи, которую вы хотите решить с ее помощью. Нейросети могут использоваться для различных целей, таких как классификация или регрессия, поэтому важно четко сформулировать вашу задачу.
Сбор и анализ данных
Далее необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения нейросети. Важно, чтобы эти данные были репрезентативными и соответствовали цели вашей нейросети. Проведите анализ данных, чтобы понять их структуру и особенности.
Обучение нейросети
На этапе обучения выберите подходящую архитектуру нейронной сети и начните процесс обучения. Обычно начинают с базовой модели и постепенно ее улучшают. Мониторьте метрики производительности, чтобы оценить качество обучения.
Внедрение
После успешного обучения нейросети переходите к этапу внедрения. Настройте нейросеть для работы на целевой системе, будь то удаленные серверы или специализированное оборудование. Гарантируйте оптимальную производительность и стабильную работу.
Мониторинг и обновление
После развертывания нейросети важно следить за ее работой. Мониторинг позволяет выявлять проблемы в реальном времени и реагировать на изменения в данных или задаче. При необходимости проводите дополнительное обучение, чтобы поддерживать высокое качество работы нейросети.
Нейронные сети играют все более значимую роль в цифровой сфере, решая задачи, которые ранее считались невозможными. Их потенциал лишь начинает раскрываться, и мы можем только гадать, какие удивительные возможности они принесут в будущем.
