Что такое нейросеть: простое объяснение сложной технологии

Нейросети стали неотъемлемой частью жизни людей. Технология применяется зримо и незримо. Люди используют нейросети, даже если не придают этому значения и не делают это намерено. Чтобы понять, что такое нейросети, сначала стоит разобраться, где их применяют.

Нейросети вокруг нас

Финансовые услуги

Обнаружение мошенничества: нейросети анализируют переводы для выявления подозрительных действий. Отобранные сомнительные транзакции уже проверяют сотрудники банков.

Торговля на бирже: нейросети анализируют рыночные данные и предсказывают тренды. Они способны самостоятельно осуществлять сделки.

Повседневное использование

Смартфоны: нейросети улучшают качество фотографий, автоматически обрабатывают изображения и управляют функциями камеры.

Реклама: оптимизация рекламных кампаний через анализ данных о пользователях и их предпочтениях.

Голосовые помощники: Siri, Alexa и Google Assistant используют нейросети для понимания и обработки голосовых команд.

Медицина

Диагностика заболеваний: нейросети анализируют рентгеновские снимки и МРТ для обнаружения аномалий. Это ускоряет работу медиков, так как удобнее изучить проблемную область на изображении, чем изображение целиком.

Персонализированная медицина: алгоритмы на основе нейросетей могут обрабатывать информацию о пациентах. Например, генетические данные и историю болезни. После обработки нейросеть предлагает персональную схему лечения.

Телемедицина и виртуальные ассистенты: нейросети анализируют симптомы пациентов и предоставляют предварительные рекомендации по лечению.

Развлекательная индустрия

Создание контента: генеративные нейросети создают музыку, картины и даже сценарии для фильмов.

Видеоигры: ИИ управляет поведением NPC — неигровых персонажей. Это создает реалистичные и разноплановый игровой процесс.

Розничная торговля

Персонализация рекомендаций: нейросети анализируют поведение пользователей, чтобы предлагать товары, которые могут их заинтересовать. Это значительно увеличивает продажи.

Оптимизация цепочки поставок: алгоритмы изучают рынок и прогнозируют спрос на товары. Это помогает рассчитать, сколько товаров стоит хранить на складе и когда нужно совершать поставки.

Транспорт и логистика

Автономные транспортные средства: нейросети обрабатывают данные с сенсоров и камер, чтобы управлять транспортными средствами без вмешательства человека. На момент написания статьи, технология работает в тестовом режиме.

Оптимизация маршрутов: нейросети помогают определить наилучшие маршруты для доставки, учитывая трафик и погодные условия.

Образование

Адаптивное обучение: нейросети анализируют успеваемость учащихся. Предлагают персонализированные образовательные материалы, исходя из уровня подготовки.

Автоматическая проверка работ: обработка текстов и оценка качества написанных работ. Проверка правильных и неправильных ответов на тесты.

Как работают нейросети

Нейронная сеть — это вычислительная модель, вдохновленная человеческим мозгом. Они обучаются на массиве данных. Процесс обучения включает настройку весов связей между нейронами, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Это похоже на то, как мозг человека учится распознавать образы и принимать решения. Готовые модели способны применять свои знания на практике. Например, помогать пользователям.

Структура нейросети

Нейроны — основные элементы, из которых состоит нейросеть. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает результат другим нейронам.

Слои: нейроны организованы в слои. Существует три основных типа слоёв:

• Входной слой — получает исходную информацию.
• Скрытые слои — обрабатывают данные, извлекая скрытые закономерности и зависимости.
• Выходной слой — выдает конечный результат обработки данных.

Процесс обучения

Инициализация весов в нейросетях — это процесс, при котором каждому соединению между нейронами присваивается начальное значение, прежде чем начнется обучение. Эти значения еще называют весами.

Обучение: нейросеть обучается на данных, корректируя веса связей с помощью алгоритма обратного распространения ошибки или backpropagatio. Это минимизирует разницу между предсказаниями сети и реальной информацией.

Обобщение: после обучения нейросеть может обрабатывать новые данные и делать предсказания. Напрмер, отвечать на вопросы или строить догадки, как это делает ChatGPT.

Типы нейросетей

Сверточные нейронные сети CNN: часто используются для обработки снимков и видео. Они способны обнаруживать паттерны и объекты на изображениях, что делает их незаменимыми в таких приложениях, как автономное вождение и медицинская диагностика.

Рекуррентные нейронные сети RNN: применяются для работы с последовательностями данных, например, для анализа текста или временных рядов. Они запоминают предыдущие данные, что позволяет им учитывать контекст.

Генеративно-состязательные сети GAN: используются для генерации новых данных, таких как изображения или музыка. Они работают в паре, где одна сеть генератор создает данные, а другая — дискриминатор, оценивает их реальность.

Популярные вопросы о нейросетях

Что такое галлюцинации у нейросетей?

Галлюцинации — это ситуации, когда нейросеть генерирует данные, которые не соответствуют реальности. Например, придумывает несуществующие факты. Или видит объекты на фото, которых в действительности нет.

Что такое промт в нейросети?

Промт — это начальное задание, которое даётся нейросети. Точные и объемные промты позволяют получить наилучшие ответы.

Как объяснить, что такое нейросеть для чайников?

Представьте нейросеть как большую группу людей, работающих над одной задачей. Каждый человек — это нейрон. Он обрабатывает часть информации и передает ее дальше по цепочке. Так происходит, пока не получится конечный результат.

Преимущества и недостатки нейросетей

Преимущества

Способность обрабатывать и анализировать большие объемы данных

В области здравоохранения нейросети используются для анализа медицинских сканирований. Для этого модели нужно обучаться на тысячах МРТ и КТ.

Исследование Стэнфордского университета показало, что алгоритмы глубокого обучения могут выявлять пневмонию на рентгеновских снимках грудной клетки с точностью, превосходящей радиологов.

Высокая точность в задачах классификации и распознавания

Нейросети типа CNN используются для распознавания лиц. В тесте LFW или Labeled Faces in the Wild современные алгоритмы достигли точности идентификации лиц 99 процентов. Это помогает современным гаджетам в их системах безопасности — разблокировка устройств.

Автоматизация сложных процессов и быстрое принятие решений

В области логистики компании, такие как Amazon, используют нейросети для оптимизации маршрутов доставки. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о дорожной ситуации и погодных условиях в реальном времени, что позволяет улучшить эффективность и сократить время доставки.

Недостатки

Требуют больших вычислительных ресурсов

Обучение больших моделей, таких как GPT-3, требует огромных вычислительных мощностей и энергии. Для обучения даже старой версии нейросети от OpenAI использовались суперкомпьютеры с более 10 тысячами графических процессоров. Было затрачено 1,3 тысячи мегаватт-часов электроэнергии. Такой процесс доступен лишь крупным корпорациям.

Зависимость от качества данных для обучения

В 2014 году Amazon столкнулась с проблемой при использовании алгоритма отбора кандидатов. Он оказался предвзятым против женщин. Алгоритм обучался на данных, отражающих исторические предпочтения в отношении кандидатов-мужчин, что привело к дискриминации по гендерному признаку.

Могут генерировать ошибки или галлюцинации.

Исследование показало, что нейросети могут быть уязвимы для галлюцинаций в виде ошибок распознавания изображений. Например, алгоритмы могут неправильно идентифицировать объекты на изображении при небольших изменениях в пикселях, которые не видны человеческому глазу.