Нейросети в нашей жизни

Нейросеть (нейронная сеть) — это компьютерная алгоритмическая система, работающая на базе искусственного интеллекта и способная обрабатывать информацию такими же способами, что и мозг человека. Для создания нейросети используются технологии машинного обучения. Благодаря этому нейросети способны выполнять сложные задания: составлять тексты и таблицы, рисовать картинки, генерировать мелодии, решать задачи, распознавать лица, изображения и звуки и др.

Что такое нейросеть
Человеческий мозг — загадочное и уникальное явление. Современные учёные решили создать для него альтернативу, способную выполнять те же задачи, что и человек. Так появились абстрактная математическая модель и её конкретное программное воплощение, которые получили название «нейросети» или «искусственный интеллект».
Нейросеть состоит из искусственных нейронов, разработанных по подобию биологических нейронов головного мозга. Между ними есть аналогичные нейронные связи. Чтобы нейросеть работала, её необходимо обучить. «Львиную долю» времени занимает не создание нейросети, а её обучение.

 

Для чего нужна нейросеть
Искусственный интеллект применяется для обработки и систематизации данных, для автоматического создания контента (текстов, изображений, видео, музыки), составления прогнозов и возможных решений задач.
Нейросеть способна автоматизировать работу многих специалистов. Её используют в сфере бизнеса, рекламы, программирования банковской деятельности и др.

История
Первые научные работы на тему искусственного интеллекта появились в 1943–1950 гг. Математическая модель нейросетей была впервые представлена в статье «Логическое исчисление идей, заложенных в нервной деятельности», которую совместно написали нейролингвист и логик Уолтер Питтс и нейрофизиолог Уоррен Маккаллох. Эта статья вышла в 1943 г. В ней учёные рассказали о том, как искусственные нейроны могут выполнять сложные вычисления.

В 1949 г. увидела свет книга нейропсихолога и физиолога Дональда Хебба «Организация поведения». Он создал много работ о важной роли нейронов в процессе обучения. В книге «Организация поведения» учёный рассказал, какими способами система искусственных нейронов способна самостоятельно обучаться. Именно Дональд Хебб открыл первый алгоритм обучения нейросетей.

В 1950-х годах появился перцептрон — компьютерная или математическая модель работы мозга человека. Создателем перцептрона был нейрофизиолог и психолог Фрэнк Розенблатт. Перцептрон был реализован на нейрокомпьютере «Марк-1», который тоже был изобретён учёным. В 1962 г. он объединил все свои разработки и научные труды в книге «Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга».

Перцептрон Фрэнка Розенблатта умел распознавать изображения на фотографиях и предсказывать погоду. В состав перцептрона входили три типа элементов: датчики, ассоциативные элементы и реагирующие элементы. Сигналы последовательно проходили от датчиков к ассоциативным элементам, а после этого — к реагирующим. Между стимулами, возникавшими на датчиках, и реакциями, получавшимися на реагирующих элементах, образовывались ассоциации.
Критику перцептрона представил Марвин Минский в 1969 г. В книге «Перцептроны» он рассказал о многих задачах, которые не способен решить перцептрон. Это прибор не способен к обучению сложным навыкам и задачам.

Алгоритм обратного распространения ошибки открыли в 1974 г независимо друг от друга Пол Дж. Вербос и А.И. Галушкин. Этот метод был открыт в ходе изучения многослойного перцептрона.

В 1985 г. Джон Хопфилд изобрёл и представил ассоциативную нейросеть, которая умела решать конкретные задачи. Это изобретение до сих пор называют сетью Хопфилда и широко используют в разных сферах деятельности.

В 1986 г. метод обратного распространения ошибки внимательно изучали несколько групп учёных из разных стран. Этот метод и сегодня используется для обучения нейросетей. Благодаря их трудам были значительно усовершенствованы различные методики обучения искусственного интеллекта.

Виды нейросетей
Науке известно несколько разновидностей нейросетей. Все нейронные сети делятся на три большие группы:
Перцептроны — состоят из одного нейрона, который принимает и активирует входные данные, затем преобразует их в двоичный код. Большинство перцептронов однослойные, поэтому способны делить информацию только на две категории, а также обладают небольшим объёмом памяти. Но есть перцептроны с дополнительными слоями, способные выполнять более трудные задачи, например, классифицировать информацию на несколько групп или распознавать голос.
Рекуррентные (RNN) — обрабатывают последовательный набор исходных данных и преобразуют его в последовательный набор выходных данных. Такие нейросети умеют генерировать тексты, делать переводы, распознавать голоса.
Свёрточные (CNN) — состоят из пяти слоёв (входной, свёрточный, объединяющий, связанный, выходной). Они способны распознавать и генерировать изображения, видео, другой визуальный контент. Такие нейросети умеют распознавать патологии на медицинских снимках, а также классифицировать документы (паспорта, СНИЛС и др.).
К этим основным группам относятся другие, более частные разновидности нейросетей, например, рекурсивные, генеративно-состязательные и др.

Где используются нейросети
Различные нейронные сети применяются во многих сферах деятельности. Все нейросети умеют обрабатывать данные и распределять их по категориям, поэтому люди чаще всего пользуются нейросетями для этих целей. Нейросети применяются для работы с большим объёмом данных.

Ещё одна важная способность искусственного интеллекта — предсказывать дальнейший ход. Нейросеть может предсказать курс валют, курс акций на фондовой бирже.

Нейросети умеют настраивать таргетированную рекламу в интернете, делать финансовые прогнозы, определять химические соединения, прогнозировать потребность в электроэнергии и электрическую нагрузку.

Самыми популярными нейросетями считаются Кandinsky 2.0 (рисует картинки), Copy Monkey (пишет тексты), Visper (распознаёт текст и снимает видео), ChatGPT (многофункциональная), Looka (рисует логотипы), Musenet (сочиняет музыку).

Как работает нейросеть
Принцип работы систем искусственного интеллекта очень прост. Сначала человек загружает данные в нейросеть. Затем эти данные передаются через несколько слоёв нейронов. Каждый нейрон получает большой объём информации: сумма всех данных умножается на вес каждого искусственного синапса (места контакта двух соседних нейронов). После этого формируются исходящие сигналы и значения, которые дают готовый результат.

Плюсы и минусы
Главное преимущество нейросетей — способность выполнять автоматические однотипные задачи, что позволяет снять с человека часть рабочих обязанностей.

Достоинства:

• Нейросеть обрабатывает только ту информацию, которая нужна в данные момент для решения конкретной задачи, и игнорирует лишние сведения
• Нейронные сети быстро адаптируются к изменениям и непрерывно совершенствуются
• Выдают точные результаты, даже если часть нейронов повреждена
• Быстро работают

Недостатки:

• Часто выдают неправильные ответы и ошибочные результаты
• Все ответы приблизительные
• Не годятся для решения многоступенчатых задач

Нейросети становятся важной частью нашей жизни и упрощают работу многим специалистам. Каждому человеку стоит научиться работать с нейросетями.