Искусственные нейронные сети, или нейросети, – это удивительная технология, способная проникнуть в самые глубокие уголки человеческого разума и изменить мир вокруг нас. В этой статье мы погрузимся в мир нейросетей и узнаем, что они такое, как они работают и какие потрясающие возможности они предоставляют.
Нейросети — это математические модели, инспирированные работой человеческого мозга. Они состоят из множества искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию и выдают результаты, превосходящие человеческие способности. Нейросети способны распознавать образы, анализировать тексты, принимать решения, и даже учиться на основе опыта. Подробнее об этом на CoinVerse.
В современном мире нейронные сети заслуженно занимают центральное место в научных и бизнес-сферах, благодаря своей универсальной способности выполнять разнообразные задачи. Они начали свой путь с простого сортировки изображений на мобильных устройствах и эволюционировали до того, что теперь они способны решать даже сложнейшие проблемы в научных и бизнес-приложениях.
Современные нейросети оказались способными не только заменить человека в рутинных задачах, но и стать незаменимыми помощниками в решении масштабных и сложных задач. Они функционируют на основе опыта, накопленного в процессе обучения, что делает их эффективными агентами во многих областях.
Интерес к нейросетям растет, и в этой статье «РБК Тренды» мы разберем, как устроены и как работают нейросети, как они обучаются, и в каких сферах их активно применяют. Вместе мы погрузимся в мир нейронных сетей и узнаем, как они преобразили наше понимание о возможностях искусственного интеллекта.
Нейросети: эмуляция мозговой деятельности в мире машинного обучения
Нейросеть представляет собой разновидность машинного обучения, в которой компьютерная программа стремится эмулировать функционирование человеческого мозга. Она моделирует обмен информацией между вычислительными элементами, аналогично тому, как нейроны передают сигналы друг другу в нашем мозге.
История нейронных сетей уходит корнями в 1944 год, когда исследователи Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс из Чикагского университета впервые предложили идею нейронных сетей. Однако первую обучаемую нейросеть продемонстрировал только в 1957 году психолог Фрэнк Розенблатт из Корнеллского университета. Эта ранняя нейросеть была примитивной и состояла всего из одного уровня.
В 1980-х годах, с появлением мощных компьютеров для вычислений, исследователи смогли создать нейросети с двумя и тремя уровнями обучения, что значительно расширило их функциональность.
Однако настоящая революция в мире нейронных сетей произошла лишь в последние годы, и ее заслугой стала индустрия компьютерных игр. Современные игры требуют огромных вычислительных мощностей для обработки огромного числа операций. В ответ на этот спрос, производители начали выпускать графические процессоры (GPU), объединяющие тысячи относительно простых вычислительных ядер на одном чипе. Исследователи скоро поняли, что архитектура графического процессора схожа с архитектурой нейронных сетей.
Современные GPU позволили развивать концепцию «глубокого обучения», что привело к увеличению количества слоев в нейросетях. Этот подход позволил создавать самообучаемые нейросети, способные обрабатывать входящую информацию без необходимости специальной настройки. Они автоматически адаптируются и учатся на примерах, что делает их невероятно мощными инструментами в сферах искусственного интеллекта и машинного обучения.
Как работает нейросеть: разбор принципов функционирования
Нейронные сети представляют собой удивительные механизмы, способные моделировать процессы, подобные тем, что происходят в человеческом мозге. Они состоят из программных элементов, называемых искусственными нейронами, которые обмениваются информацией и взаимодействуют для выполнения разнообразных задач.
Основная структура нейронной сети включает три типа слоев искусственных нейронов:
- Входной слой: Этот слой получает информацию из внешних источников, а затем анализирует и классифицирует ее. Результат обработки передается на следующий слой.
- Скрытые слои (их может быть несколько): Скрытые слои анализируют выходные данные предыдущего слоя и выполняют дополнительные вычисления. Затем они передают свой результат следующему слою или, в случае наличия нескольких скрытых слоев, передают друг другу.
- Выходной слой: Этот слой представляет окончательный результат после обработки всех данных. Информация, полученная на выходном слое, может использоваться для принятия решений или выполнения конкретных задач.
Важной особенностью глубоких нейронных сетей является связь между искусственными нейронами и назначение весов для каждой связи. Веса отражают значимость каждой связи в сети. Кроме того, связи в нейросети могут быть «упреждающими», что означает, что данные передаются только в одном направлении, от входного слоя к выходному.
При обучении нейронной сети, начальные «веса» устанавливаются случайным образом. Затем обучающие данные поступают на входной слой, и они проходят через последующие слои до достижения выходного слоя. В процессе обучения «веса» и пороговые значения постоянно корректируются так, чтобы данные обучения приводили к постоянно одинаковым результатам.
Эти «веса» играют решающую роль в определении важности каждой переменной во входных данных. Во время прохождения через каждый слой, входные данные умножаются на соответствующие им «веса» и затем суммируются. Если полученное значение превышает заданный порог, то нейрон активируется и передает данные на следующий уровень.
Давайте рассмотрим пример: предположим, что у нас есть нейросеть, которую мы хотим обучить принимать решение о том, стоит ли заниматься серфингом. В этом случае, входные данные могут представлять три фактора:
- Есть ли хорошие волны? (ответ «да» — 1, ответ «нет» — 0)
- Свободен ли пляж? (ответ «да» — 1, ответ «нет» — 0)
- Зафиксированы ли нападения акул? (ответ «да» — 0, ответ «нет» — 1)
Для каждого из этих факторов мы присваиваем «веса» в соответствии с их важностью:
- Вес для фактора «Есть ли хорошие волны?» (W1) = 5
- Вес для фактора «Свободен ли пляж?» (W2) = 2
- Вес для фактора «Зафиксированы ли нападения акул?» (W3) = 4
Мы также устанавливаем пороговое значение, равное 3, и значение смещения -3. Теперь мы можем использовать эти значения и входные данные для определения решения:
Y-hat = (1 * 5) + (0 * 2) + (1 * 4) — 3 = 6.
Поскольку полученное значение (6) превышает пороговое значение (3), нейросеть дает положительное решение о том, что можно заниматься серфингом.
Нейронные сети могут иметь различные архитектуры, их классифицируют по типам:
- Прямое распространение: Эти сети обрабатывают входные данные и непосредственно выдают результат. Они широко используются для распознавания образов, текста и классификации данных.
- Рекуррентные: Рекуррентные сети направляют информацию вперед и назад между слоями до достижения окончательного результата. Они часто применяются для временных рядов и прогнозирования.
- Сверточные: Эти сети обрабатывают каждый признак в отдельных слоях. Они применяются в задачах классификации изображений и обработке естественного языка.
Существует также множество подтипов нейронных сетей, включая модульные сети, которые представляют собой совокупность нейросетей, работающих независимо друг от друга для ускорения вычислений.
Применение нейросетей: разнообразные сферы и задачи
Нейронные сети широко применяются в различных областях, охватывая медицину, развлечения и многие другие сферы. Они успешно решают разнообразные задачи, демонстрируя выдающуюся эффективность.
Автоматическая генерация контента
- ChatGPT от OpenAI: Этот чат-бот способен отвечать на вопросы, вести диалог, находить ошибки в коде, создавать стихи, писать сценарии и многое другое.
- DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion: Эти нейросети генерируют изображения на основе текстовых описаний, открывая возможности для творчества и визуализации идей.
- Imaginary soundscape: Эта нейросеть создает фоновую музыку, соответствующую заданным изображениям.
- VALL-E: Эта нейросеть озвучивает текст с точным имитированием человеческого голоса и интонаций.
- MARZ: Эта нейросеть используется для омолаживания лиц актеров в фильмах.
Распознавание и обработка естественного языка
- ChatGPT: Этот чат-бот способен вести диалог, находить ошибки в коде, создавать стихи, писать сценарии и даже давать медицинские советы. Он может быть встроен в различные веб-сайты и сервисы, а Microsoft уже интегрировала его в поисковик Bing для более точных результатов поиска.
- LaMDA: Этот чат-бот способен вести диалог на любую тему и отвечать на широкий спектр вопросов пользователей, что обещает создание новых категорий приложений.
- Yandex Cloud: Эта нейросеть способна распознавать более десяти языков одновременно и переводить ответы на вопросы. На ее основе можно создавать многоязычных голосовых помощников и роботов для call-центров.
Классификация объектов
- NTechLab: Российская компания, работающая с камерами в Москве, использует нейросеть для выявления нарушителей. Также они оптимизируют ее для идентификации по лицу в общественном транспорте для оплаты и организации безопасных систем пропусков.
- Google Cloud AutoML: Эта нейросеть анализирует результаты биопсии лимфатических узлов, ища раковые клетки в молочных железах у женщин. Также нейросеть SkinVision используется для диагностики рака кожи по фотографиям, сделанным с помощью камеры телефона.
- Ford BlueCruise: Нейросеть в основе системы помощи водителю Ford BlueCruise распознает объекты на дороге, что позволяет контролировать работу автопилота и обеспечивать безопасное движение.
- YouScan: Российский сервис YouScan использует нейросети для отслеживания упоминания брендов в социальных сетях и их сегментации для аналитических целей.
Узкоспециализированные задачи
Нейросети также применяются в более узкоспециализированных задачах, таких как:
- Регрессия: Использование нейронных сетей для прогнозирования биржевых курсов, оценки стоимости имущества и других числовых задач.
- Прогнозирование: Нейросети часто используются в банковской сфере для оценки платежеспособности новых заемщиков.
- Кластеризация: Нейросети помогают исследователям и аналитикам данных сортировать большие объемы информации, особенно в случаях, когда количество классов неизвестно.
Эволюция нейросетей продолжается, и их способности постоянно расширяются. Например, существующая система StyleGAN уже обладает базовыми знаниями в области 3D-моделирования, что позволяет рассматривать ее для создания 3D-объектов и новых возможностей в 3D-печати.
Обучение нейросетей
1. Подготовка данных
Процесс начинается с подготовки обучающей выборки. Это набор данных, который будет использоваться для обучения нейросети. Качество и размер выборки могут значительно влиять на результаты. Чем больше задач нейросеть должна решать, тем более объемной должна быть выборка.
2. Преобразование данных
Когда данные загружены, входные нейроны нейросети обрабатывают эту информацию и передают ее дальше. Важно отметить, что информация преобразуется в числовые коэффициенты, которые являются основой для дальнейших вычислений. Эти преобразования выполняются с использованием математических формул и коэффициентов, определенных авторами обучения.
3. Обработка информации
Важным этапом обучения является присвоение «весов» каждому нейрону, определяющих их важность при предоставлении ответов. В процессе обучения эти веса автоматически корректируются и балансируются для достижения наилучших результатов.
4. Получение результата
После всех преобразований и обработки данных, нейросеть выдает набор чисел и формул, которые в итоге преобразуются в ответ. Этот ответ не всегда является конкретным, скорее, он представляет вероятность. Например, если для изображения мужчины установлено значение 0, а для женщины — 1, результат 0.67 означает «скорее всего, это женщина.»
5. Виды обучения
Сам процесс обучения может быть контролируемым или глубоким:
- Контролируемое обучение: В этом случае специалисты по обработке данных предоставляют нейросети помеченные данные, содержащие правильные ответы. В процессе обучения нейросеть учится, накапливает знания и затем применяет их для предсказания новых данных.
- Глубокое обучение: Здесь специалист по обработке данных предоставляет нейросети только необработанные данные, и нейросеть самостоятельно извлекает признаки и обучается независимо. Если результаты неудовлетворительны, процесс обучения повторяется до тех пор, пока нейросеть не начнет выдавать корректные ответы.
Роль разработчика нейронных сетей
Разработчик нейронных сетей играет ключевую роль в этом процессе. Его задачи включают в себя:
- Разработку архитектуры нейросетей для решения конкретных задач.
- Обучение нейросетей с использованием доступных данных.
- Реализацию алгоритмов машинного обучения.
- Визуализацию и анализ данных.
- Оптимизацию существующих моделей.
- Исследование и анализ области применения нейросетей и оценку рисков их внедрения.
- Разработку программ для поддержания работы нейронных сетей.
- Создание и внедрение новых функций для существующих продуктов или услуг, используя методы искусственного интеллекта.
Подготовка специалиста по нейронным сетям
Для того чтобы стать специалистом по нейронным сетям, необходимо пройти определенную подготовку. Это узкая специализация в области Data Science. Процесс обучения может быть самостоятельным, онлайн или офлайн.
Профессионалам в этой области требуются знания в области математики, статистики и программирования. Они должны владеть языком Python, работать с Linux, использовать библиотеки Python для Data Science, такие как Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, а также уметь работать с базами данных и библиотеками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow.
Специалисты по нейросетям должны также быть знакомы с передовыми методами разработки программного обеспечения, включая проектирование системы, контроль версий, тестирование и анализ требований. Они также должны понимать основы Data Science, включая моделирование данных и оценку алгоритмов и моделей прогнозирования.
Искусственный интеллект и нейросети развиваются быстро, поэтому профессионалы в этой области должны постоянно обновлять свои знания, чтобы оставаться востребованными.
Рост спроса на специалистов по нейросетям
Согласно аналитикам International Data Corporation, мировой рынок решений в области искусственного интеллекта ожидается увеличиваться на 18,6% в год с 2022 по 2026 год. Отчеты от McKinsey подчеркивают, что прикладной искусственный интеллект и машинное обучение стали двумя наиболее существенными технологическими тенденциями на рынке искусственного интеллекта. В 2022 году компании, специализирующиеся на генеративном искусственном интеллекте, смогли привлечь внушительные $1,37 миллиарда инвестиций, что почти равняется сумме, привлеченной за предыдущие пять лет.
Спрос на специалистов по нейросетям продолжает стремительно расти. Согласно данным сервиса по поиску работы HeadHunter за 2022 год, на российском рынке наблюдается нехватка квалифицированных кандидатов для позиций разработчиков систем искусственного интеллекта. На одну открытую вакансию в этой области приходится всего два соискателя. Специалисты этой области востребованы уже на протяжении трех лет, и проблема сохраняется.
Начинающие специалисты могут ожидать зарплаты в размере от 40 000 рублей в месяц, в то время как профессионалы в этой сфере могут претендовать на доходы, начиная с 150 000 рублей в месяц. Это свидетельствует о высокой конкурентоспособности этой области и потребности в высококвалифицированных специалистах по нейросетям.
