На что способны нейросети сейчас: возможности и применение

Что такое нейронная сеть простыми словами

Предположим, что вы работаете над созданием приложения, которое будет отличать съедобные грибы от ядовитых. Процесс предполагает выстраивание сложной системы алгоритмов, в которых перечисляются наборы признаков грибов, которые можно смело класть в корзинку. Но если навести камеру на боровик, прикрытый сухим листом, приложение может не справиться с задачей. Зато нейронная сеть без труда опознает ценную для грибника находку.

Особенность нейросети заключается в ее способности к самообучению. В отличие от обычной программы она действует не по заданным алгоритмам, а пишет их сама в процессе работы. Изучив миллионы фотоснимков, она выводит набор признаков, по которым сможет определить предмет в любом виде.

Нейронные сети, по сути, представляют собой имитацию человеческого мозга, используя принцип связи между нейронами. Сигналы от одного к другому передаются по синапсам. Обучение зависит от силы этих сигналов. Например, в нашем случае определяющими будут связи между нейронами, которые распознают форму шляпки гриба и ее цвет.

Для ускорения процесса нейроны располагаются на нескольких слоях. Последовательность распознавания картинки, полученной с камеры смартфона, выглядит так:

• Входной слой. На этом этапе происходит загрузка данных в нейросеть. Поступившее изображение раскладывается на пиксели, каждый из которых отправляется на отдельный нейрон.
• Скрытые слои. Собранные данные обрабатываются, анализируются все компоненты картинки, идентифицируются признаки предмета для максимально точного распознавания. Чем больше слоев, тем лучше будет результат.
• Выходной слой. Завершив изучение картинки, нейронная сеть дает ответ на вопрос, относится этот гриб к съедобным или нет.

Нейросеть не думает, на руководствуется алгоритмами, заложенными разработчиками, но при этом умеет накапливать собственный опыт и применять его в дальнейшей работе.

Сферы применения искусственных нейронных сетей

Возможности нейросетей востребованы во многих направлениях человеческой деятельности, например:

• Диагностирование заболеваний на основе базы медицинских изображений
• Фильтрация соцсетей и анализ поведения пользователей для целевого маркетинга
• Предсказание финансовых процессов путем обработки данных о ранее произошедших явлениях на рынках валют и ценных бумаг
• Прогнозирование потребности в ресурсах, например, в водоснабжении или электрической энергии
• Контроль качества производимой продукции
• Определение химических соединений

Узнай, какие ИТ — профессии входят в ТОП-30 с доходом от 210 000 ₽/мес

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

Распознавание предметов, их классификация

Объектами для определения их принадлежности к тому или иному классу могут быть буквы, цифры, картинки, образцы звуков и другие элементы, из которых складывается образ предмета. В процессе обучения нейросеть знакомят с образцами, представленными в виде набора признаков, совокупность которых позволяет сделать однозначный вывод о принадлежности к конкретной группе.

Ошибки разработчиков на этом этапе приводят к тому, что нейросеть неверно определит, к какому классу относится распознаваемый образ. Обучение считается успешным, если сеть безошибочно классифицирует ранее не известные ей предметы. В нейросетях такого типа количество нейронов в выходном слое равно числу определяемых классов. В процессе работы устанавливается, насколько выход нейросети соответствует представляемому им классу.

Анализируя предлагаемый образ, сеть выявляет признак, подтверждающий принадлежность на одном из выходов к конкретному классу и одновременно несоответствие другим классам на остальных выходах. Когда признаки принадлежности есть сразу на нескольких выходах, нейросеть не может дать однозначный ответ на заданный вопрос.

Распознавание и классификация образов используется при решении следующих задач.

Распознавание речи

Для нейросети неважно, как именно человек говорит: она «понимает» сказанное невзирая на тон, высоту голоса, язык и наличие акцента. Виртуальные помощники, распознающие речь, применяются в нескольких сферах деятельности:

• Для упрощения работы операторов кол-центра и автоматической классификации входящих звонков.
• Для преобразования рекомендаций врача в медицинскую документацию в процессе консультирования пациента.
• Для моментального создания субтитров при транслировании конференций, совещаний, других важных событий, представляющих интерес для большого количества людей.

Обработка естественного языка

NLP (Natural Language Processing) позволяет компьютерам понимать устные и письменные тексты, созданные человеком. Практическое применение этой области искусственного интеллекта осуществляется по нескольким направлениям:

• Автоматизированные чат-боты и виртуальные агенты.
• Классификация записанных данных, их распределение по нужным разделам.
• Бизнес-аналитика объемных документов, в том числе докладов, описаний исследования и так далее.
• Индексация ключевых фраз для определения преобладающей тональности комментариев в соцсетях.
• Рекомендательные сервисы.

Нейросети анализируют действия пользователей и предлагают им готовые решения, музыкальные треки, видеоролики, статьи, товары, исходя из персональных интересов конкретного человека. Информацией для анализа служат ранее прослушанные, прочитанные и просмотренные материалы, приобретенные продукты и вещи, проставленные в соцсетях лайки и оставленные в интернет-магазинах отзывы.

Принятие решений и управление

В основе этого процесса лежит классификация ситуации по тем характеристикам, которые получила нейронная сеть. Проанализировав данные, она на выходе предлагает решение проблемы. На практике эта функция НС используется для поиска оптимальных управленческих решений, для оптимизации менеджмента при стандартных ситуациях, складывающихся в подразделениях компании.

Прогнозирование и аппроксимация

Применение нейронных сетей для предсказывания следующих шагов в развитии различных процессов – прямое следствие способности ИИ анализировать большие объемы информации, находить закономерности и строить прогнозы, опираясь на результаты обработки информации. Стоить учитывать, что прогнозирование с помощью нейросети имеет смысл в тех случаях, когда предшествующие действия и явления действительно влияют на последующие.

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Типы нейронных сетей

Классификация нейронных сетей базируется на особенностях их структуры. Мы уже говорили о том, что у каждой НС есть входной слой – совокупность нейронов, которые выполняют только одну функцию: принимают сигналы и распределяют их по остальным нейронам. Этот параметр является общим для нейросетей любого типа. Различия связаны с дальнейшими процессами, протекающими внутри них.

Сигналы, поступившие во входной слой, в НС этого типа сразу направляются к нейронам второго, выходного слоя, где происходит не только их преобразование, но и необходимые вычисления для выдачи ответа. Нейроны входного и выходного слоев соединены между собой синопсами с разными весами, от которых зависит качество связей.

В дополнение к входному и выходному в таких нейросетях есть еще несколько промежуточных слоев, количество которых определяется уровнем сложности. Структура НС этого типа имеет больше сходства с биологической нейронной сетью. По времени создания это более поздняя разновидность, ранее все задачи решались при помощи однослойных сетей. Возможности многослойных НС намного шире, поскольку информация обрабатывается и распределяется на нескольких последовательных этапах.

Количество слоев – не единственное основание для классификации нейросетей. Их также делят на группы, исходя из направлений распределения данных по синапсам между нейронами:

• Нейросети прямого распространения (однонаправленные). В них предусмотрен единственный вариант движения сигнала – от входного слоя к выходному. Обратное направление не предусмотрено. НС этого типа применяются для распознавания изображения и речи, прогнозирования и кластеризации.
• Рекуррентные нейронные сети (с обратными связями). Сигнал перемещается в обоих направлениях, то есть результат способен возвращаться на вход. Такие НС собирают и обрабатывают информацию, которая со временем меняется. Это возможно благодаря свойственной таким сетям кратковременной памяти.
• Радиально-базисные функции.
• Самоорганизующиеся карты.

• По типам нейронов: однородные; гибридные.
• По методу обучения: с учителем; без учителя; с подкреплением.
• По типу входной информации: аналоговые; двоичные; образные.
• По характеру настройки синапсов: с фиксированными связями; с динамическими связями.

Кроме того, существуют автоассоциативные и гетероассоциативные нейросети, о которых мы уже упоминали выше.

Принцип работы ИНС на простом примере

Нейронная сеть представляет собой машинную модель функционирования человеческого мозга. Составляющие ее нейроны находятся в постоянном взаимодействии. Обмен информации между ними приводит НС к решению поставленной задачи.

Особенность глубоких нейронных сетей заключается в том, что все нейроны соединены друг с другом, но каждая такая связь имеет собственный вес, определяющий ее значимость. Отдельные связи являются упреждающими, то есть данные перемещаются только в одном направлении, если значение веса такого соединения ниже заданного.

Параметры веса задаются случайными значениями в процессе обучения нейронной сети на ее входной слой. В ходе прохождения через промежуточные слои до выхода они подвергаются корректировке, пока не будут достигнуты одинаковые результаты при каждом очередном эксперименте.

Веса связей необходимы для определения важности той или иной переменной на входном слое. Прохождение через промежуточные слои умножает значение изначальных данных на вес связи, затем результаты суммируются. Если полученный итог превышает заданный порог, активировавшийся нейрон передает данные на следующий уровень.

Для наглядности разберем принцип работы нейронной сети на конкретном примере. Предположим, мы хотим получить ответ на вопрос, стоит ли ехать за грибами в выходные. Вариантов ответа может быть два: «да» – 1 и «нет» – 0. Принятие решения (y-hat) зависит от трех факторов, которые представим в форме вопросов:

• начался ли грибной сезон? («да» — 1 и «нет» — 0);
• пользуется ли место популярностью? («да» — 1 и «нет» — 0);
• прогнозируется ли сильный дождь на выходные? («да» — 0 и «нет» — 1).

• X1 = 1, поскольку сезон в разгаре;
• X2 = 0, так как об этом лесе знают немногие;
• X3 = 1, потому что синоптики обещают сухую погоду.

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Теперь нам нужно присвоить этим значениям некоторые «веса», чтобы определить их важность. Расположим приоритеты следующим образом:

• W1 = 5, так как сезон длится недолго;
• W2 = 2, так как другие грибники не помеха;
• W3 = 4, так как под ливнем собирать грибы неприятно.

Пороговое значение обозначим как 3, следовательно, значение смещения составит – 3. Подставляем значения в формулу для получения желаемого результата:

Мы получили итог, превышающий пороговое значение (3). Это значит, что в выходные можно смело отправляться за грибами.

Обучение нейронных сетей

Чтобы нейросеть могла выполнять поставленные перед ней задачи, ей предлагаются несколько больших наборов размеченных и неразмеченных данных. Обрабатывая эту информацию, НС учится взаимодействовать с неизвестными входными данными.

Контролируемое обучение

Это разновидность обучения, при которой нейросеть получает помеченные наборы данных с правильным ответом. Например, чтобы сеть поняла, как распознавать лица, ей показывают сотни тысяч изображений, который сопровождаются описанием (кто этот человек по национальности, из какой он страны, какие чувства он испытывает в данный момент.

Информация из обучающих наборов данных накапливается в памяти нейросети, после чего она способна определять этническую принадлежность или эмоцию на тех лицах, которые она видит впервые.

Глубокое обучение нейронных сетей

Искусственный интеллект предназначен для выполнения задач, требующих возможностей человеческого мозга. Для этого применяется машинное обучение нейросетей: компьютер получает доступ к очень большим наборам данных, после обработки которых он способен находить шаблоны и применять их для принятия разумных решений. Глубоким обучением называют тип машинного обучения с использованием сетей глубокого обучения.

Правильная работа программного обеспечения невозможна без участия человека. Специалист по работе с данными отбирает функции, которые будут анализироваться программным обеспечением. Это сложный и трудозатратный процесс, направленный на ручное регулирование процесса обучения НС.

Особенность глубокого обучения заключается в том, что программное обеспечение получает исключительно необработанные данные. Сеть самостоятельно извлекает функции, обучение протекает более независимо. Она проводит анализ неструктурированных наборов данных, например, текстов, выявляет приоритеты атрибутов данных и учится решать сложные задачи.

Предположим, вы должны научить нейросеть определять вид домашнего животного. Для этого вам придется преодолеть несколько последовательных этапов:

• Отобрать тысячи изображений кошек, собак, хомяков, морских свинок, кроликов, попугаев и т. д.
• Указать, какие функции должно найти программное обеспечение с алгоритмами машинного обучения, чтобы методом исключения правильно идентифицировать домашнего питомца, например, в первую очередь сосчитать лапы, затем определить форму ушей, глаз, наличие хвоста и тому подобное.
• Оценить помеченные наборы данных, вручную внеси в них коррективы для более точной работы программного обеспечения. Например, необходимо предусмотреть разные варианты окраса животного, чтобы нейросеть не думала, что собаки бывают только черными.
• Результатом глубокого обучения будет способность нейросети автоматически определить последовательность обработки изображений. Она поймет, что сначала надо подсчитать количество лап, потом изучить морду, а после этого посмотреть на хвост, чтобы безошибочно распознать животное.

5 проблем применения нейронных сетей

Польза, которую приносит искусственный интеллект, очевидна. С помощью нейросетей многие монотонные трудозатратные процессы заметно упростились. Но их активное применение чревато некоторыми негативными моментами. Назовем самые распространенные проблемы, связанные с использованием НС.

Создание фейков

Возможности нейросетей позволяют сгенерировать правдоподобное изображение, которое может быть воспринято как реальное фото. Например, специальные программы подставляют вместо оригинального любое другое лицо, меняют фон, добавляют несуществующие детали и так далее. Результатом подобных манипуляций становятся фейки, способные нанести вред человеку. Представьте, в Сети появится фото влиятельного политика в неприглядном виде или видеоролик, на котором из его уст звучат скандальные высказывания.

Риск неповиновения

Нейросеть – самообучаемая система, и со временем для человека становятся непонятными принципы, которыми она руководствуется при принятии решений. Существует опасность, что однажды ИИ выйдет из-под контроля.

Новые возможности для мошенничества

Нейросети применяются хакерами при создании вредоносного ПО и помогают им обойти антивирусную защиту. Искусственный интеллект, имитирующий общение с реальным человеком, используется мошенниками для махинаций, связанных с вымогательством. Нейросеть способна генерировать фразы, убеждающие жертву сообщить пароль от банковской карты.

Вытеснение некоторых профессий

Результаты, которые уже сегодня демонстрирует искусственный интеллект, заставляет волноваться дизайнеров, копирайтеров, художников и даже писателей. Создаваемые нейросетью изображения и тексты не уступают человеческим творениям. Без работы могут остаться и административные работники среднего звена: ИИ вполне способен решать их рабочие задачи – консультировать посетителей, находить информацию и так далее.

Перспективы нейронных сетей

Возможности нейросетей активно используются в продажах. Нам предлагают товары, книги, музыкальные треки и фильмы, соответствующие нашим интересам. Скоро мы сможем выбирать вариант развития сюжета: Netflix уже занимается разработкой нового направления в сериальной индустрии.

Говорить о том, что ИИ полностью заменит человека, не приходится. Каким бы умным не был машинный мозг, он не сможет решить проблему нравственного выбора, у него нет моральных принципов, понятия о добре и зле, о поддержке и сопереживании. Искусственный интеллект всегда будет инструментом в руках человека.

Часто задаваемые вопросы о современных нейросетях

Вопрос: Какие самые популярные нейросети для работы с текстом?
Ответ: Наиболее известны GPT-4 от OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic и отечественные модели, такие как GigaChat и YandexGPT.

Вопрос: Может ли нейросеть создавать уникальные изображения?
Ответ: Да, генеративные модели, такие как Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E, создают высококачественные изображения по текстовому описанию.

Вопрос: Справляются ли нейросети с переводом лучше человека?
Ответ: В большинстве повседневных и технических задач — да, они обеспечивают высокую скорость и адекватность. Однако с тонкостями художественного перевода, игрой слов и глубоким культурным контекстом могут возникнуть сложности.

Вопрос: Используют ли нейросети в медицине?
Ответ: Активно. Они помогают анализировать снимки (рентген, МРТ) для выявления патологий, ускоряют разработку лекарств и используются для предварительной диагностики.

Вопрос: Может ли нейросеть написать код?
Ответ: Да, инструменты вроде GitHub Copilot, ChatGPT или Codeium генерируют, дополняют и объясняют код на различных языках программирования, повышая продуктивность разработчиков.

Вопрос: Опасны ли нейросети для рынка труда?
Ответ: Они автоматизируют рутинные задачи (анализ данных, набор текста, простой дизайн), что может изменить некоторые профессии. Однако они же создают новые вакансии (например, prompt-инженер) и выступают как инструмент, а не полная замена для сложных творческих и стратегических ролей.

Вопрос: Как нейросети распознают речь в реальном времени?
Ответ: С помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN) и архитектур типа Transformer, которые анализируют аудиопоток, выделяя фонемы и слова, и мгновенно преобразуют их в текст или команды.

Вопрос: Что такое «deepfake» и как его создают?
Ответ: Deepfake — это реалистичная подделка видео или аудио, созданная с помощью генеративно-состязательных нейросетей (GAN). Одна сеть генерирует контент, а другая пытается отличить его от настоящего, в процессе соревнования качество подделки растет.

Вопрос: Могут ли нейросети играть в сложные игры?
Ответ: Да, с помощью обучения с подкреплением нейросети превзошли человека в таких играх, как Go (AlphaGo), Dota 2 и StarCraft II, демонстрируя стратегическое мышление.

Вопрос: Есть ли у нейросетей творческие способности?
Ответ: Они могут генерировать тексты, музыку и изображения в определенных стилях, комбинируя выученные паттерны. Однако это имитация творчества, лишенная сознательного замысла, эмоций и жизненного опыта, присущих человеку.

Краткий гид по возможностям современных нейросетей

1. Генерация и редактирование текстов: от статей и стихов до технической документации.
2. Создание и обработка изображений: рисование по описанию, ретушь фото, изменение стиля.
3. Синтез и клонирование голоса, а также расшифровка речи в текст.
4. Написание, анализ и отладка программного кода.
5. Мгновенный перевод между десятками языков.
6. Анализ медицинских снимков для помощи в диагностике.
7. Прогнозирование: от курсов акций и спроса на товары до погодных моделей.
8. Управление беспилотными автомобилями и промышленными роботами.
9. Персонализация рекомендаций в соцсетях, магазинах и стриминговых сервисах.
10. Создание реалистичных deepfake-видео и аудиозаписей.
11. Обучение с подкреплением для победы в сложных стратегических играх.
12. Чат-боты и виртуальные ассистенты для поддержки клиентов.
13. Поиск новых химических соединений и молекул для разработки лекарств.
14. Моделирование и оптимизация сложных процессов, например, логистических цепочек.