Нейросети — что это такое и как работает

Нейросети — один из главных трендов последних лет. Многие пользователи уже сейчас создают посредством «нейронок» тексты для сайтов, статьи и дипломные работы и даже пишут код для компьютерных программ.

Нейросети умеют распознавать речь и вести вполне осмысленную беседу, поэтому сейчас активно используются чат-боты на базе искусственного интеллекта, которые помогают бизнесу обрабатывать большой поток запросов, не затрачивая человеческие ресурсы.

О том как работают нейронные сети, какие еще задачи можно решать с их помощью, и в чем достоинства и недостатки технологии, разбираемся ниже.

Что такое нейросеть простым языком

Если говорить простыми словами, нейросеть — это программа, которая работает по принципу человеческого мозга. Она обучается на больших наборах данных, а затем способна либо распознавать новую информацию и проверять ее на корректность, либо генерировать уникальные аналоги.

Нейронные сети совершенствуются в процессе обучения, и сами определяют оптимальные алгоритмы своей работы. В этом их отличие от обычных компьютерных программ, которые всегда работают по определенным алгоритмам, заложенным разработчиками.

Как работает нейросеть?

Чтобы понять принцип работы нейросети рассмотрим пару примеров. Начнем с ChatGPT — популярной нейросети, которая предназначена для генерации ответов на любые вопросы. Эксперты считают, что это одна из самых умных нейросетей в мире. 

Разработчики обучали ее на огромном массиве данных с использованием RLHF — подкреплением на основе обратной связи человека. Затем сеть несколько раз переучивали на ее собственных ответах, чтобы сделать их более корректными.

Благодаря этому сервис может генерировать уникальный контент на разные темы. Отличает программу от других аналогов генерации текста то, что она может выполнять задания из разных областей: генерировать базовый программный код, резюмировать научные и технические статьи, делать финансовый анализ, прогнозы и фактически может дать ответ на любой вопрос.

Как и другие нейронные сети, ChatGPT не имеет разума. Программа не понимает картину мира, а лишь оперирует большими массивами данных, комбинируя их, за счет чего и создает новые тексты. Причем, делает это во много раз быстрее людей.

Еще одна популярная нейронная сеть — Midjourney, есть также DALL-E 2 и Stable Diffusion, назначение которых генерация картинок. На этапе обучения из огромного количества изображений с описанием, нейросеть выявляла совпадения. Например, если в описании было слово «лев», она запоминала все возможные изображения с этим животным. На основе этих данные сейчас нейросеть рисует уникальные картинки.

То, что умеет нейросеть напрямую зависит от того, на каких массивах информации ее обучал разработчик. Несмотря на схожесть с человеческим мозгом, нейросеть построена на искусственных нейронах и не понимает, что такое «лев»,  а также не чувствует различий между «существом» и «предметом». Она просто обнаруживает совпадения в больших массивах данных, и затем воспроизводит их. 

Структура нейросети

Нейросеть объединяет в себе большое количество искусственных нейронов. Для решения поставленной задачи они обмениваются данными друг с другом — примерно также, как нейроны в мозге человека. Каждый из них отвечает за выполнение какой-то очень мелкой и узкой задачи. Данные передаются от одних нейронам к другим, пока не будут обработаны в соответствии с запросом пользователя.

Структура нейросети состоит из 3 элементов:

• Входной слой. Нейросеть получает информацию, будь то картинка или текст. Входной слой переводит данные в числовой вид, понятный машине, и передает их для дальнейшей обработки.
• Скрытый слой. Выполняет множество действий, с целью нахождения оптимального решения задачи. Например, обнаруживает в исходной картинке знакомые ей элементы — капли дождя, животное, предмет.
• Выходной слой. Здесь результаты обработки данных преобразуются в понятный человеку вид. Например, в описывающий картинку текст, если перед нейросетью была поставлена задача распознавания изображения.

Никакого разума, мышления, сознания у нейросети нет. Рассуждения на эту тему не имеющими ничего общего с реальностью. Просто в распоряжении всех желающих оказались компьютерные программы, принципиально отличающиеся от обычных. Некоторых это, скорее всего, немного напугало. Со временем люди привыкнут к существованию нейросетей и научатся с ними работать.

Зачем нам нужны нейросети

Может показаться, что нейросети получили распространение совсем недавно, буквально в прошлом году, когда результаты их работы заполонили интернет. Но крупные IT-компании активно используют технологию уже много лет. Вот что делают нейросети прямо сейчас:

• Голосовой поиск. Когда вы говорите с голосовым помощником — Siri или Алисой или просто задаете поисковый запрос с помощью голоса, нейросеть распознает вашу речь и переводит ее в текст. Ответы помощники дают также на базе огромного объема информации, которая поступает к ним регулярно. За счет этого они не перестают обучаться и совершенствоваться.
• Навигация. Многие картографические сервисы применяют нейросети, которые анализируют доступные водителю маршруты и определяют оптимальный путь до точки прибытия с учетом различных факторов, таких как аварии или пробки.
• Медицина. Программы диагностики различных заболеваний уже создаются многими учеными. Например, специалисты из Стэнфорда во разрабатывают нейронную сеть, которая может быстрее врачей диагностировать аритмию.
• Камера в смартфоне. Небольшая нейросеть сейчас есть почти в любом мобильном устройстве. Распознавание лица или отпечатка пальца или автонастройки для съемки.
• Рекомендации. В соцсетях и стриминговых сервисах есть нейросети, подбирающие контент (сообщества, музыку, фильмы) для каждого отдельного пользователя, анализируя его особенности и интересы. Искусственный интеллект может создать вашу собственную мелодию на основе ваших предпочтений.
• Кредиты. Крупные банки применяют нейросети, чтобы оценить надежность и платежеспособность заемщика. Решения по кредитам в подавляющем большинстве случаев принимаются автоматически. Человеку передаются только нетипичные ситуации, для обработки которых «нейронке» не хватает данных.

Получается, что технология либо автоматизирует ручной труд, либо упрощают взаимодействие пользователя с инструментами и сервисами. Есть разные виды нейросетей, но все выполняемые ими задачи можно разделить на 4 категории:

1. Классификация. Нейросеть изучает полученную на входе информацию с помощью сформированных в процессе обучения алгоритмов. А затем относит данные к тому или иному классу. Например, определяет степень платежеспособности клиента банка или тип попавшего в кадр объекта.
2. Распознавание. Нейронные сети этого типа определяют, например, что сказал пользователь в микрофон, и переводят его речь  в текст.
3. Предсказание. Такие сети определяют, как с высокой достоверностью дополнить имеющуюся информацию. Например, это необходимо для добавления цветов на старую черно-белую фотографию. Или для определения вероятности, что конкретная фраза будет уместна в конкретном месте статьи. 
4. Генерация. Нейросети этого типа создают контент по запросу пользователя, будь то статья, картинка или музыкальная композиция.

Задачи и сферы применения нейросетей постоянно расширяются. Раньше они были лишь вспомогательным инструментом для бизнеса или узких технических специалистов. Но сейчас буквально каждый пользователь может сгенерировать с помощью искусственного интеллекта качественную статью или уникальную картинку.

В чем разница между искусственным интеллектом и нейросетью?

Искусственный интеллект или ИИ — термин с большой вариативностью трактовок. Даже занимающиеся им специалисты понимают его по-разному. Но для понимания вопроса можно составить обобщенное понятие. Искусственный интеллект (ИИ) — это способность обучаться, с целью решать любые задачи не хуже человека.

А нейросеть — это инструмент для решения конкретных типов задач. Получается, что искусственный интеллект включает в себя большое количество нейронных сетей и аналогичных технологий. Однако это понятие намного шире.

Преимущества и недостатки нейросетей

Разбираясь в чем суть нейросетей, важно учитывать их положительные и отрицательные особенности. К главным плюсам стоит отнести:

• Скорость. Копирайтер или журналист тратит на написание статьи несколько часов или дней. Нейросеть с той же задачей справляется за пару минут.
• Автоматизация труда. Некоторые простые задачи, решение которых раньше требовало работы людей, уже сейчас поручают нейросетям. Например, модерацию контента в социальных сетях. Это позволяет направить больше человеческих ресурсов на решение более сложных задач.
• Постоянная обучаемость. Чем больше задач выполняет нейросеть и чем большее количество данных обрабатывает, тем более точным будет результат ее работы.

Конечно, как и в случае с любой новой технологией, не обходится без минусов:

• Необходимость доработки. Этот недостаток вытекает из предыдущего. Чаще всего полученный от нейросети результат нужно дорабатывать, подгоняя его под стоящую перед пользователем задачу. Например, редактировать текст или обрабатывать изображение.
• Сложность освоения. Получить от нейросети результат легко. Но получить качественный результат — совсем непросто. Насколько хорошим и правильным будет ответ нейронной сети, зависит от предоставленных пользователем данных и ее технических возможностей.
• Обесценивание человеческого труда. Многие специалисты боятся остаться без работы, опасаясь, что искусственный интеллект заменит множество специальностей. 

При этом начинают появляться новые профессии, такие как «оператор нейронных сетей». Задача таких специалистов — формировать правильные запросы, которые позволят получить максимально корректный результат от нейросети, требующий лишь минимальной доработки.

Также некоторые эксперты считают, что продвижение в сторону развития искусственного интеллекта может создать угрозу для всего человечества. Ведь пока что еще нет механизмов и правил разработки нейронных сетей, которые обеспечат людям безопасность.

Может ли нейросеть заменить человека?

Технологии на базе искусственного интеллекта поражают своими возможностями, при этом до человеческого мозга им еще очень далеко. Кроме того, для работы нейросети требуется огромное количество энергии. Для того, чтобы обслуживать программу, сопоставимую работе человеческого мозга потребуется целая подстанция.

Конечно, есть множество сервисов, которые помогают владельцам бизнеса, маркетологам, журналистам и простым пользователям в генерации текста и другого контента. Однако есть ряд нюансов, которые стоит учитывать:

• Нейросети не напишут экспертную статью. Как правило, каждая нейросеть обучается на своем массиве данных и по разным алгоритмам. При этом они не обладают мышлением, не могут сопоставлять факты и проводить глубокий анализ. при этом им можно поручить простые задачи — создавать посты для соцсетей и блогов, описывать товары по заданным характеристикам. Кроме того, нейросети способы помощь с генерацией идей, так как быстро анализируют популярные запросы пользователей по теме. 
• Она дает ответы на вопросы пользователя, исходя из информации, которой ее обучили. Нейросеть пишет ответы на запросы пользователя так, будто им отвечает живой человек. Но быть абсолютно уверенным в точности ответа мы не можем. Множество нейросетей черпают данные из открытых источников, достоверность которых может быть не подтверждена.

Заключение

Нейросети, ставшие популярными среди обычных пользователей, произвели настоящий фурор и приковали к технологии внимание всего мира. Крупнейшие корпорации одна за другой объявляют о больших инвестициях в сферу искусственного интеллекта.

Нейросети — действительно полезный помощник, с которым стоит познакомиться каждому, кто хочет идти в ногу с технологиями. При этом стоит понимать какие есть ограничения у этих технологий и не приравнивать ее способности к возможностям человеческого мозга.

Можно ожидать, что уже в ближайшие пару лет нейронные сети значительно упростят жизнь обычных людей. Ведь практика показала, что скорость их развития превосходит даже самые смелые ожидания.