Человеческий мозг восхищает и вдохновляет исследователей, которые создают искусственные нейроны, аналогично известным скульпторам. В результате появилась искусственная нейронная сеть (ИНС), которая считается обсуждаемым и специфическим явлением.
Она применяется государственными органами, коммерческими компаниями, а также представителями искусства, медицины и других сфер деятельности. Нейронная сеть: что это такое? Важно разобраться в особенностях создания и использования ИНС.
Понятие нейросети
Искусственные нейронные сети представлены математической моделью, работающей по тому же принципу, по которому функционирует нейронная сеть человека или животного.
Сеть предназначена для передачи сигналов от мозга к другим органам, поэтому без нее невозможна жизнедеятельность организма. Компьютерные нейросети предназначены для решения задач, которые ставит человек. Например, голосовые умные помощники учатся отвечать на многочисленные вопросы, что гарантирует поддержку общения с человеком.
В основе ИНС используется человеческий мозг, благодаря которому гарантируется реализация многочисленных функций организма. В искусственных устройствах в качестве нейронов применяются процессоры, соединенные в одну сеть, что позволяет решать сложные задачи.
В качестве примера простейшей нейросети можно привести персептрон. Благодаря алгоритму двоичной классификации он легко выполняет простые операции, например, определяет вид животного на картинке. Персептрон состоит из сенсорного, реагирующего и ассоциативного элемента.
Предназначение нейронных сетей
Основная сфера применения искусственных ИНС заключается в решении аналитических задач. Они используются для следующих целей:
- классификация, благодаря которой ИНС определяет, соответствует ли конкретный объект нужным параметрам, а также распределяет элементы по группам;
- составление прогнозов на основании введенных данных;
- распознавание по фото или видео.
Регулярно появляются новые методики, применяющие нейросети для решения дополнительных задач, например при создании биометрии. Поэтому востребованным становится машинное обучение и разработка алгоритмов для роботов.
Как работают нейросети
По своей архитектуре нейронные сети похожи на мозг человека. В них встроены алгоритмы, которые применяют вычислительные системы, поэтому можно выполнять сложные вычисления. Базовая нейронная сеть состоит из трех слоев:
- Входной, благодаря которому поступают сведения из внешнего мира. Здесь происходит обработка и анализ полученных данных, которые классифицируются и передаются следующему слою.
- Скрытый слой получает данные из входного. В нейросетях может иметься множество скрытых слоев, которые осуществляют обработку информации.
- Выходной демонстрирует окончательный результат обработки, причем он может состоять из нескольких узлов.
Глубокие ИНС обладают большим количеством скрытых слоев.
Принцип работы
Процесс функционирования нейросети можно разделить на этапы:
- Постановка задачи. С этого момента начинается процесс работы нейросети.
- Сбор исходных данных. Для выполнения работы потребуется достоверная и релевантная информация, благодаря которой будет найдено решение задачи.
- Анализ сведений. Благодаря этому этапу выявляются скрытые зависимости или недостоверные сведения.
- Обучение ИНС. Во время анализа информации нейронная сеть определяет взаимосвязь между разной информацией, а также проверяет качество полученного результата.
- Мониторинг. После получения результата оценивается качество работы нейросети.
Если во время работы ИНС возникают ошибки или сбои, то разработчик проводит дообучение, заключающийся в процессе проверок и внесения новых данных.
Как происходит обучение
Особенностью ИНС является способность к самостоятельному обучению.
Поэтому достаточно дать ей нужную выработку, на основании которой она обучается и грамотно выбирает подходящую архитектуру работы. Первоначальное обучение осуществляется с помощью первичной обработки большого количества данных, которые могут быть размеченными или неразмеченными. К основным способам обучения относится:
- Контролируемое. Люди предоставляют ИНС наборы данных, заранее дающих правильный ответ на вопросы. Благодаря таким действиям происходит постепенное и медленное накопление знаний.
- Глубокое. При таком способе предоставляются необработанные данные. Сеть самостоятельно извлекает нужные функции для независимого обучения. В результате она сама определяет приоритеты, поэтому решает сложные задачи.
Внимание! Процесс самообучения осуществляется непрерывно, поэтому нейросети становится востребованными.
Виды нейросетей
ИНС классифицируются по способу передачи информации от входного узла к выходному:
- Прямого распространения. В такой нейросети данные обрабатываются только по одному направлению, но для улучшения качества прогнозов применяется процесс обратной связи.
- Обратного распространения. Такие ИНС обучаются с помощью корректирующих циклов обратной связи, что улучшает качество прогнозов.
- Сверточные. Каждый скрытый слой такой нейросети обладает своей функцией, которая называется свертком. Такие сети применяются для классификации картинок и других объектов.
Нейросети обратного распространения и сверточные считаются популярными за счет широкой сферы применения.
Где используются ИНС
Для использования нейросетей компаниями требуются мощные и дорогостоящие видеокарты.
Поэтому позволить себе их могут только крупные фирмы, вкладывающие много средств в ИНС. К популярным разработчикам относится Google и Microsoft. В России разработкой нейросетей занимается холдинг Mail.Ru Group. Фирма Яндекс пользуется данными сетями для работы с аудиозаписями и картинками.
Примеры полезных и оригинальных нейронных сетей
В интернете представлены разные ИНС, но не все они приносят пользу. К востребованным программам относятся:
- Midjourney, DALL-E 2 или Stable Diffusion предназначены для генерации картинок;
- приложение Lensa делает оригинальные аватарки из селфи;
- DeepFake-технологии подставляют вместо одного лица другое;
- Нейросеть DeOldify раскрашивает старые фото, выполненные в черном и белом цвете;
- Jasper создает посты и продающие тексты для блогов;
- Remove.bg удаляет фон со снимка;
- Looka создает логотипы для бренда;
- InPainting занимается ретушью фотографий;
- ChatGPT от OpenAI через чат-бот позволяет человеку получить ответ на все вопросы.
Нейросети стали активно использоваться в сфере искусства, поскольку создают за короткий период времени оригинальные картины или тексты без вмешательства человека. Регулярно появляются ИНС- композиторы и сценаристы.
Нейронные сети стали распространяться даже в медицине. Они повышают качество диагностики заболеваний, анализируя симптомы пациентов. Они составляют прогнозы относительно развития сердечных или иных болезней.
ИНС применяются даже правительством, поскольку помогают правоохранительным органам разыскивать преступников, бороться с распространением наркотиков и предотвращать террористические акты. С помощью данных сетей не составляет труда быстро найти в интернете противозаконный контент.
Развлечения в нейросетях
ИНС применяются даже людьми, которые не разбираются в принципе их работы. Созданы приложения и программы на основе нейросетей, работающие с изображениями, видеороликами или текстом. Популярен софт для обработки фотографий или видеороликов.
Например, с помощью программы FaceApp можно изменить внешность человека. Нейросети легко определяют возраст, пол и даже настроение человека по фото. Они дают понять, как будет выглядеть человек в старости или вовсе имеется функция анимирования картинки.
Бизнес на нейросетях
ИНС считаются значимыми для бизнесменов, но при этом могут заменить многих работников, что приведет к безработице.
Через нейросети бизнес сможет распространять рекламу исключительно среди людей, входящих в их целевую аудиторию. В банковской сфере они используются для анализа кредитной истории, а также помогают с принятием решения относительно целесообразности выдачи кредита клиенту.
Работодатели увольняют работников, которых заменили нейросети, выполняющие простые задачи. Даже исковые заявления искусственный интеллект составляет лучше человека.
Плюсы нейронных сетей
К плюсам использования нейросетей относится:
- они способны обучаться самостоятельно, поэтому постоянно повышается качество результата;
- обеспечивается оперативное решение многих задач и проблем;
- нейросеть способна обрабатывать много информации за короткий период времени.
Минусы нейросетей
Но у нейросетей имеются и некоторые недостатки. Нередко ответ не является точным, а только примерным.
Каждый нейрон в ИИ действует независимо от других, поэтому его поведение не соотносится с другими микропроцессорами, что не гарантирует правдивость результата. Возникают сложности с выполнением последовательных действий, например, они требуются при решении математического уравнения.
Сферы для развития
Благодаря способности к самообучению ИНС заменят профессионалов, к которым относятся копирайтеры и редакторы, модераторы, администраторы, работники колл-центров и других работников. В аграрном секторе ИИ сможет управлять комбайнами и другими машинами, сканировать местность и принимать решение о необходимости полива или подкормки растений.
В медицине ИНС смогут ставить диагнозы, проводить операции или заниматься профилактикой заболеваний. В маркетинге обеспечится персональный подход к каждому клиенту для повышения продаж и повышения лояльности покупателей. В сфере электронной коммерции нейросети смогут заменить всех сотрудников.
Будущее нейросетей
Благодаря нейросетям мир становится персонализированным, поскольку каждому человеку смогут предлагаться блюда, фильмы и другие развлечения на основании его вкуса. Поскольку ИНС выполняют задачи разных работников, то многие люди лишатся рабочих мест.
Работодателям намного выгоднее и удобнее работать с ИНС, чем с людьми.
Но ученые уверяют, что ИИ все равно не сможет заменить мозг человека, поскольку у него нет ответственности, чувства совести и нравственности, поэтому нельзя безраздельно доверять нейросетям.
Вывод о нейронных сетях
Таким образом, нейросети становятся популярными во всех сферах жизни человека. Они помогают медикам, копирайтерам, редакторам и другим специалистам. Но существуют опасения, что они могут заменить людей на многих рабочих местах, что приведет к росту безработицы.