ИИ, который изменил мир

Круто, что существует программа, выполняющая всю работу за тебя. Ведь это так удобно! Но если подумать… Возможно ли такое, что со временем искусственный интеллект из верного помощника превратится в нашего серьезного конкурента?

Чтобы ответить на вопрос, далеко ли там до восстания машин, попробуем узнать искусственный интеллект поближе. Вдруг он не против?

Госпожа Нейросеть

Наверно, у многих нейросети ассоциируются с возможностью в два счета сгенерировать картинку, озвучить трендовый reels в Instagram или за одну ночь накатать уникальный (ну, может быть, не совсем уникальный) доклад по предмету, что препод задал еще две недели назад, а ты благополучно об этом забыл. Кто вообще делает всю домашку в срок? А более взрослое поколение, скорее всего, уже опробовало весь мед нейросетей, когда пришлось быстро подготовить докладную записку, написать важный e-mail или подбить табличку в Excel с кучей неструктурированной информации, которая понадобилась руководству вот прямо сейчас.

По сути, нейросеть — это та же программа, но только более умная и работает сложнее, чем список стандартных правил и действий, функционирующих по заданным параметрам. Ее фишка заключается в способности обучаться на основе данных, которые пользователи скармливают системе для получения результата. И чем больше информации в нее внесешь, тем точнее этот результат будет на выходе. А алгоритмы своей работы нейросеть напишет сама.

Структура нейросети

Структура нейросети полностью заимствована из биологии и напоминает собой работу человеческого мозга. Как и наш мозг, нейросеть состоит из последовательности некоторого количества нейронов, связанных между собой синапсами. У каждого синапса есть определенный вес (какое-то числовое значение). Оно в итоге и определяет поведение нейросети.

Как это работает практически? Представь, что перед тобой два нейрона, готовых передать информацию третьему. Тот нейрон, вес которого будет больше, становится доминирующим нейроном. Соответственно, и информации, носителем которой является, передаст больше. Так происходит обработка данных, благодаря чему из огромного количества входной информации на выходе мы получаем некий цельный результат.

Изначально веса синапсов распределяются в хаотичном порядке, но в процессе обучения (об этом чуть позже) система подгоняет эти значения таким образом, чтобы задачи, стоящие перед нейросетью, решались самым эффективным путем.

Функции активации отвечают за включение и выключение нейронов, определяя, будет ли нейрон задействован в данном цикле, чтобы передать информацию дальше. 

Сами нейроны группируются в слои, которые отвечают за выполнение задач, стоящих перед всей системой. Входной слой принимает данные, промежуточные (скрытые) слои осуществляют более сложные вычисления, а на выходном слое программа формулирует результат.

Немного умных слов: виды нейросетей

В соответствии с задачами, которые стоят перед программой, нейросети принято делить на следующие виды.

Однослойные нейронные сети (однослойные перцептроны). Самая примитивная модель нейросети для обработки числовых данных.

Многослойные нейронные сети. Нейронные сети, способные распознавать более сложные абстрактные признаки с помощью промежуточных (скрытых) слоев.

Рекуррентные нейронные сети. Пользовательский вариант нейронной сети, который работает преимущественно с видео-, аудио- или текстовыми данными, а также речью. Такая система считывает взаимосвязь поступивших на входе данных, анализирует ее и предсказывает наиболее вероятный результат, который и передает на выходной слой.

Сверточные нейронные сети. Лучший вариант для распознавания и анализа изображений и видеоматериалов. В процессе обработки данные проходят несколько слоев, где важную роль играют операции свертки и пулинга. На этапе свертки нейросеть удаляет всю лишнюю информацию, а на этапе пулинга из оставшихся данных вычленяет ключевые характеристики объектов. Этот процесс может повторяться несколько раз, пока нейросеть не выявит закономерности, по которым сможет считывать изображения.

Генеративные модели ИИ. Эта архитектура нейронных сетей позволяет создавать новые данные на основе собранного массива информации из какой-либо области. Такие нейронки активно используются для производства контента, а также в медицине, финансах, рекламе и маркетинге.

А без них что, не справимся?

Очевидно, что разработки в сфере искусственного интеллекта требуют вложения огромного количества денежных средств. Однако стартапам на этот счет беспокоиться не стоит, ведь даже мировые IT-гиганты, например, Microsoft, Google, Amazon, готовы финансировать подобные проекты.

Человечество ставит перед ИИ целый ряд важнейших задач. Глобально эти задачи можно разделить на несколько направлений.

Компьютерное и машинное зрение. 

Нейросети позволяют не только генерировать полезную информацию, но и могут применяться в промышленности и производстве для автоматизации целого спектра задач. Распознавание лиц, изображений, предметов, робототехника, виртуальная реальность, а также автоматизированный контроль, проверка и устранение дефектов, классификация объектов и многое другое давно стало зоной ответственности нейросетей.

Распознавание речи и обработка текстовых файлов. 

Нейронные сети способны анализировать человеческую речь, причем неважно, каким тоном, с каким акцентом и на каком языке говорит человек. Эта функция позволяет расшифровывать звонки, преобразовывать устную речь в печатный текст, переводить документы с одного языка на другой или просто добавлять субтитры к видео, чтобы повысить вовлечение и охваты.

Прогнозирование и аналитика.

Нейронные сети научились предсказывать будущее! Ну, не совсем так. Но если ты предоставишь ей релевантные данные, она способна грамотно спрогнозировать вероятное развитие событий. Наглядный пример применения нейронных вычислений в финансах — управление кредитными рисками или предсказание изменений на фондовом рынке.

Оптимизация процессов.

Обработка, анализ и хранение огромного массива данных, автоматизированная работа с документацией во многих компаниях находится под контролем нейросетей, ведь AI знает, как обеспечить безопасность клиентов.

Сервисы рекомендаций.

Поскольку нейронные сети заточены на анализ и оценку пользователей, они способны неплохо генерировать персонализированные рекомендации. А некоторые платформы используют сетки для автоматического поиска и предложения контента, товаров или услуг на основании предыдущих запросов пользователей. Например, самообучающаяся система рекомендаций Gnod, которая специализируется на музыке, кино и литературе, подберет для тебя фильм, похожий на три твои любимые киноленты, а нейросеть «Яндекс Маркета» научилась анализировать действия покупателей и предлагает товары с учетом твоих предпочтений.

Нырнем в историю

А ведь еще 100 лет назад о таких технологиях можно было только мечтать! Существенного сдвига удалось добиться в 40-50 года 20-ого века, когда исследователи создали устройство, имитирующее работу человеческого мозга. В то же время было сформулировано понятие нейронной сети. А уже в 1958 году ученый Фрэнк Розенблатт изобретает практическую реализацию нейросети — перцептрон с функциями примитивной корректировки ошибок.

Конечно, у проекта Розенблатта имелись несовершенства. Кроме того, возможности вычислительной техники на тот момент были ограничены, и разработки нейросетей приостановились.

Процесс возобновился только к концу 20-ого века после открытия метода обратного распределения ошибки для обучения многослойных перцептронов, что позволило обновлять веса и оптимизировать работу программ. А изобретение нелинейных функций активации дало возможность выявлять более информативные признаковые описания и формировать сложные связи между входом и выходом.    

В итоге нейросети научились эффективнее распознавать изображения и речь, заложив основу для развития глубокого обучения.

В 2007 году завершилась работа по созданию алгоритмов глубокого обучения многослойных нейронных сетей.

А что сейчас? Реальность такова: к началу 2024 года количество устройств, что применяют нейросети для обработки и анализа данных, превысило цифру в 1 миллиард.

Особенности нейронных сетей

Однако у современных сеток все же есть ряд особенностей, о которых нельзя не упомянуть.

Первое: интерпретировать работу нейросети невозможно. Нейросети являются закрытыми системами, некими черными ящиками, и понять, почему программа генерирует решение так, как она его генерирует, на сегодняшний день нельзя. Даже ученые не способны достоверно объяснить, что происходит внутри системы, ведь все настроено автоматически. А главная задача, стоящая перед программистами на этапе разработки нейросети, — грамотно прописать все функции и задать алгоритм.

Второе: нейроны внутри нейросети работают автономно. Они обрабатывают и передают информацию по цепочке, однако их внутренняя деятельность никак не зависит от окружения, благодаря чему системы отличаются повышенной жизнеспособностью и устойчивы к поломкам. Обратная сторона у данного свойства тоже имеется, поскольку повлиять на порядок обработки данных и итоговый результат нельзя.

Третье: гибкость нейросетей. Во-первых, нейросети адаптивны к любым задачам. А во-вторых, нейросети способны к обучению, их можно подстраивать под различные типы данных и добиваться того, чтобы система концентрировалась на ключевых деталях и не брала в расчет второстепенную информацию.

Четвертое: точность работы нейросетей не равна 100%. Любой результат, сгенерированный системой на выходе, всегда будет приблизительным. Даже при анализе одних и тех же данных нейросеть выдает разные значения. Конечно, эти различия не будут существенными, однако они все же присутствуют.

Пятое: вероятность ошибки всегда имеет место быть. Как и любые другие программы, нейросети могут давать сбои или выводить некорректный результат. Связано это в основном с недостаточным количеством данных, загруженных в систему во время обучения, проблемами в коде или ограничениями в генеративных функциях самой нейросети.

Преимущества и недостатки нейронных сетей

Именно неоспоримые преимущества нейросетей сделали их такими популярными.

Скорость работы нейросети настолько высока, что результат можно получить практически мгновенно или с большой экономией времени.

Кроме того, нейросети обучаемы на огромных объемах информации, поэтому умеют находить самые оптимальные решения гораздо лучше человека. А если работать с нейросетью в паре, специалист точно повысит свою производительность и сможет избежать некоторых серьезных ошибок. 

К плюсам нейросетей относят также функцию прогнозирования и предсказания и наличие свойства автоматического извлечения общих признаков данных, которые не всегда заметны в процессе работы с ручной настройкой программ.

Теперь перейдем к недостаткам.

Прежде всего, ресурсы нейросетей всегда ограничены массивом данных, полученных во время обучения, и, если данные введены не в полном объеме или изначально были недостоверными, это гарантированно повлияет на точность результата.

Еще одна проблема, связанная с поведением системы, — количество данных, необходимых для работы программы, ведь информации на этапе обучения нейросети требуется действительно много, и сформировать обучающую и тестовую выборку исходных данных в некоторых случаях весьма проблематично.

Как уже было сказано выше, работа нейросетей до конца не изучена. Кроме того, существует вероятность ошибки.

Стоит также отметить, что для создания и обучения сложных нейронных сетей требуются технологии колоссальных вычислительных мощностей, и это очень дорогостоящий процесс. 

О работе нейросетей простым языком

Процессы в нейросетях во многом напоминают человеческий мозг. Однако разница все же есть. Для примера: в человеческом мозге находится более 80 миллиардов нейронов! И на сегодняшний день даже самые продвинутые нейронные сети не могут конкурировать со своим биологическим аналогом.

Механизмы искусственных систем тоже сложны, однако примитивно описать принцип работы сеток все же можно. Допустим, есть некий запрос. Вначале этот запрос попадает во входной слой нейронной сети, где и преобразуется в числовые значения, понятные программе. Далее нейроны считывают эти значения и начинают обработку: нейросеть уже знает, как реагировать на те или иные признаки, поэтому легко определяет коэффициенты (веса) и свое дальнейшее поведение.

Данные передаются от нейрона к нейрону, а дальше — от слоя к слою, пока нейросеть не «сделает вывод». А на выходном слое, то есть в самом конце, пользователь получает ответ.

Послушный студент: как обучают нейросети

Вот мы и подошли к самому интересному: как натренировать способность нейросети понимать информацию и генерировать результат? Объясняем.

Когда нейросеть только готова к использованию, у синапсов нейронов еще не настроены нужные веса —  числовые значения в системе распределены хаотично. Такую нейронку считают необученной. 

Обучают нейросети различными способами, однако все эти способы можно разделить на две большие группы — обучение с учителем и без него. 

Контролируемое обучение (обучение с учителем) проводится в следующем порядке. На входной слой нейросети поступает последовательность данных —  тренировочный сет. После обработки этих данных получившийся результат сравнивают с «эталонным»: если итоговое решение не соответствует верному, процесс запускают снова, чтобы числовые коэффициенты синапсов откорректировались до нужных значений. Итерации (общее количество тренировочных сетов) повторяют до тех пор, пока результат «на выходе» не будет соотносим с требуемыми показателями.

Обучение с учителем применяется для нейросетей, которые занимаются распознаванием, классификацией, регрессией, сегментацией и прогнозированием.

В обучении без учителя упор делают не на конкретные указания, как система должна поступать, а на общую оценку действий системы в процессе решения задачи. Специалисты предоставляют нейросети некий объем необработанных данных, а нейросеть сама извлекает из них алгоритмы, обучаясь независимо. Итерации также неограниченны до момента получения допустимых показателей.

Такой вид обучения применим к нейросетям, которые способны выстраивать логическую цепочку, ориентируясь лишь на вводные данные. Они могут обнаруживать закономерности, аномалии, формировать статистические модели и т.д.

Сферы применения нейросетей

В наши дни нейросети нашли практическое применение в самых разнообразных областях:

экономика и бизнес — прогнозирование, трейдинг, оценка рисков неплатежеспособности и банкротства, оценка стоимости недвижимого имущества, оптимизация денежных потоков;

медицина — диагностика заболеваний, обработка и распознавание медицинских изображений: снимков, рентгенов, цифровых гистологических исследований, оценка общего состояния пациентов, анализ эффективности лечения;

связь и Интернет — кодирование и декодирование информации, оптимизация сотовых сетей, фильтрация и блокировка спама, настройки поиска;

автоматизация производства — оптимизация производственных линий и режимов технологических процессов, контроль качества выпускаемой продукции;

робототехника — системы распознавания речи, лиц и эмоций, голосовые помощники, смарт-устройства, системы навигации и автономного управления транспортом;

безопасность — охранные системы, системы распознавания видео- и аудиоматериалов, мониторинг информационных потоков в глобальной сети Интернет, обработка транзакций и отслеживание подозрительных денежных операций, анализ трафика, детектирование вредоносных атак, выявление аномалий в действиях пользователей;

продвижение в социальных сетях — видеомонтаж, обработка фото, генерация изображений и постов, продающих текстов, закадровая озвучка.

Нейросети, которые нужно знать!

С этими нейронками ролики в Instagram и TikTok будут набирать миллионы просмотров: в CapCut можно изменять свет или колдовать с фоном, Adobe Podcast и Auphonic станут отличными помощниками в работе со звуком, Midjourney сгенерирует любое изображение, а Genny добавит в твое видео профессиональный закадровый голос.

Среди популярных нейронных сетей для генерации текста выделяют Robotext.io, Jasper, Writesonic и Anyword.

Куда же без нашей любимой виртуальной помощницы Алисы со встроенной нейронкой YandexGPT для умных разговоров перед сном?

Говорят, что ChatGPT натаскали настолько, что он даже справляется с написанием дипломных работ! Завидуем нынешним выпускникам.

С помощью AutoDraw от Google можно быстро и легко создавать профессиональные и красивые рисунки. 

А нейросеть Dall-E 3, третье поколение Dall-E, способная генерить высококачественные изображения на основе текстовых описаний, стала отличной заменой своим платным аналогам. Да еще и поддерживает русский язык.

У финансистов свои фавориты: сервис SAP AI анализирует всю цепочку производства и предлагает способы, как повысить эффективность бизнеса, Analisa проводит подробную аналитику активности пользователей, а нейросети в Tableau генерируют различные виды отчетов, превращая текстовые данные в визуал.

В сфере медицины можно встретить примеры использования Consensus AI, которая сделала поиск информации в научных источниках быстрым и точным. А WriteMail.ai здорово облегчила работу интернет-маркетологов, предоставив бесплатную возможность создавать профессиональные персонализированные e-mail.

Будущее человека в мире нейросетей

Жизнь уже не будет прежней. Ведь теперь рутинные задачи можно выполнять с огромной экономией времени. И, кажется, мы готовы делегировать нейросетям еще больше своих обязанностей!

Однако эксперты утверждают, что потенциала нейросетей все же недостаточно, чтобы занять место человека там, где требуются гибкие навыки, креатив и эмоциональный интеллект. А профобласти, в которых необходимо личное общение и индивидуальный подход, например, сфера обслуживания, строительство, здравоохранение, меньше всего подвергнутся влиянию ИИ.

Что же ждет нас дальше? Вангуем, что к теме внедрения нейросетей в обычную жизнь будут привлекаться все больше и больше специалистов, стремящихся сделать свою работу быстрее и качественнее с помощью умных сеток. О порабощении человека искусственным интеллектом говорить не приходится, но ИИ так или иначе уже стал незаменимым инструментом, без которого в будущем нам не обойтись. А спрос на нейросети, в свою очередь, породит еще большую волну интереса к тем, кто занимается их созданием и обучением.

В топе трендовых профессий ближайшего будущего окажутся ML-инженеры, а также дата-сайентисты.

Конкурировать с нейронками не твой вариант? Тогда подружись с новыми технологиями на профессиональном курсе «Основы Data Science» в IT-Academy, чтобы впредь не волноваться за успех своей карьеры в IT!