Что такое нейросеть простым и понятным языком

Здравствуйте, дорогие друзья!
Что такое нейросеть? Вы наверняка уже знакомы и, скорее всего, успели поработать с СhatGPT и другими нейросетями. Они общаются, пишут тексты, рисуют картинки и генерируют другой контент уже практически как люди. Получается, человечество, наконец изобрело искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — одна из самых горячих тем на сегодняшний день. Одни видят в нём дверь в будущее, а другие — сценарий из фильма «Терминатор». Но кто из них прав, узнать пока не дано.

В этой статье я простыми и понятными словами подробно расскажу вам о нейронных сетях: что такое нейросеть, как она работает и чем сегодня помогает человеку.

Что такое нейросеть?

Представьте, что вам нужно написать программу, которая распознаёт котов по фото. Можно написать длинный список правил и алгоритмов по типу «если есть усы и шерсть, то это кот». Но всех условий учесть нельзя — скажем, если хозяйка одела кота в костюм Санта-Клауса или супергероя, алгоритм будет бессилен. В этом случае нам поможет нейронная сеть.

Нейронная сеть, нейросеть — это программа, которая умеет обучаться на основе данных и примеров. То есть она не работает по готовым правилам и алгоритмам, а пишет их сама во время обучения. Если показать ей миллион фотографий котов, она научится узнавать их в любых условиях, позах и костюмах.

Хитрость нейросети в том, что алгоритмы в ней устроены как нейроны в человеческом мозге — то есть они связаны между собой синапсами и могут передавать друг другу сигналы. Именно от силы этих сигналов и зависит обучение — например, в случае с котами нейросеть сформирует сильные связи между нейронами, распознающими морду и усы.

А чтобы нейронная сеть ещё быстрее решала задачи, разработчики придумали располагать нейроны на разных слоях. Вот, например, как будут работать слои нейросети, если загрузить в неё, скажем, картинку с котом из Шрека:

• Входной слой — получает данные. Картинка раскладывается на пиксели, каждый из которых поступает на отдельный нейрон.
• Скрытые слои — творят магию. Именно в них происходит обработка данных. Нейросеть узнаёт кота, шляпу, траву и другие детали. Условно можно сказать, что чем больше слоёв в нейронной сети, тем она умнее.
• Выходной слой — выдаёт результат. Нейросеть собирает пазл воедино и отвечает: «Это же тот мем, где Кот в сапогах трогательно смотрит в камеру».

Упрощённо всю эту схему можно представить так (конечно, в реальности всё гораздо сложнее):

Как видите, никакого мышления и сознания в нейросети нет — только алгоритмы и формулы. Единственное, что отличает её от других программ, — это способность обучаться и адаптироваться к новым задачам. О том, как это работает, поговорим чуть позже.

Как работает нейросеть?

Попробую объяснить работу нейросети более подробно на примере Midjourney — популярного генератора картинок по текстовому описанию. Для примера попросим её нарисовать енота, который летает на скейтборде в стиле фильма «Назад в будущее». Почему бы и нет?

Примечание. Тут важно уточнить: технически Midjourney — это не одна нейросеть, а две. Первая отвечает за обработку текста, а вторая — за картинки. То есть мы сможем посмотреть, как нейронные сети работают с разными видами контента.

Вот как Midjourney будет решать эту задачу:

Шаг 1. Первая нейросеть получает запрос и разбивает его на ключевые слова: «енот», «летает», «скейтборд», «стилистика фильма «Назад в будущее»».

Шаг 2. Затем она превращает слова в наборы цифр, которые называют векторами — так нейросеть сможет определить их смысл.

Шаг 3. Слова в виде векторов передаются на следующий слой нейросети, которая создаёт на их основе набросок будущей картинки. Например, для набора чисел «енот» нейронная сеть создаст пиксельный овал с чёрными полосами.

Шаг 4. Набросок картинки поступает во вторую нейросеть, которая добавляет объектам более сложные детали — цвета, текстуру и освещение. Скажем, для фразы «стилистика фильма «Назад в будущее»» она может добавить доске неоновую подсветку в стиле ретрофутуризма.

За более сложную детализацию отвечает метод стабильной диффузии. Это когда картинка сначала превращается в пиксельный шум, а потом воскресает из него с новыми деталями. Чтобы нейронная сеть могла творить такое колдовство, её научили предсказывать, какие пиксели должны быть на месте размытых.

Шаг 5. Выходной слой улучшает качество изображения и выдаёт готовую картинку.

Например, по нашему запросу Midjourney нарисовала два вот таких очаровательных арта. Какой вам больше нравится?

Вы наверняка спросите: а откуда вообще нейросеть знает, что такое енот, скейтборд, а тем более фильм «Назад в будущее»? Ответ прост: её этому обучили на большом массиве данных, который называется датасетом. Принцип тот же, что и с детьми в яслях: «Смотри, Ванюша, это яблоко. А это морковь. А это, Ванюша, летающий скейтборд в стиле ретрофутуризма».

Как учится нейросеть?

В обычном программировании всё стабильно: мы пишем программе инструкции, а она по ним выдаёт какой-то результат. Например, можно прописать, как считать время поездки в метро, и она будет делать это всегда одинаково — по заранее заданному алгоритму.

Нейросеть работает по-другому: она не программируется в классическом смысле, а обучается. Выглядит это так: мы даём ей задачу на входе, а на выходе — готовое решение. А алгоритмы и инструкции она учится писать сама, постоянно сверяясь с ответом. Идея в том, чтобы дать нейросети достаточное количество попыток, и рано или поздно она выдаст нужный результат.

Например, чтобы научить нейронную сеть внутри Midjourney сопоставлять текст с картинками, ей «скормили» огромный массив изображений с подписями. С одного конца нейросеть получала текст, а с другого — картинку. А потом училась определять, что на фото: человек, водолазка или садовый шланг.

Вот как выглядит мини-датасет на примере Ракеты из «Стражей Галактики»:

А вот как нейронная сеть учится в этом случае:

• Получает пару «текст + картинка» из датасета. К этому шагу нейросеть подходит со случайными весами — то есть незаданными связями между нейронами.
• Делает предсказание. Так как веса случайные, сначала оценка будет неточной. Например, она назовёт енота Ракету фарфоровой вазой.
• Вычисляет ошибку. Смотрит на готовую картинку и подпись, а потом определяет, насколько точно она установила связь.
• Корректирует ошибку и обновляет веса. Усиливает связи между теми нейронами, которые помогут ей распознавать енота. За это отвечает метод обратного распространения ошибки.
• Повторяет эти шаги до тех пор, пока не научится угадывать правильно. Такие попытки называются эпохами обучения.

В результате мы получаем идеальный алгоритм, который способен увидеть связь между картинкой и текстом. Если развернуть его в обратную сторону, как раз и получится генератор изображений по запросу.

А чтобы научить нейросеть думать более гибко, создатели стали давать ей неправильные пары картинок. И со временем она научилась определять силу связи между разными предметами — похожими и не очень. Это позволило нейросети запомнить множество разных способов решения задачи.

В этом и есть главная фишка машинного обучения — оно помогает программе думать креативно. Та же самая Midjourney может выдавать вам тысячи разных енотов по одному и тому же запросу. И конечно, такое количество вариантов не под силу написать даже самой большой команде разработчиков.

Виды нейронных сетей

Сразу нужно оговориться: существует несколько десятков архитектур нейросетей — но в этом разделе мы обсудим только те, что обрели особую популярность и как-то повлияли на культуру. Если вам нужен полный список, можете заглянуть в нейросетевой зоопарк Института Азимова.

Перцептроны. Первая модель, которую удалось запустить на вычислительной машине — нейрокомпьютере «Марк I». Её разработал ещё в 1958 году учёный Фрэнк Розенблатт — он заложил некоторые принципы, которые потом переняли более сложные модели. Так, несмотря на однослойную структуру, перцептрон уже умел настраивать веса и примитивно корректировать ошибку.

Благодаря нейронной сети «Марк I» мог даже узнавать отдельные буквы алфавита. С помощью специальной камеры машина сканировала картинки, превращала их в сигналы, которые потом суммировала и выдавала результат: 1 или 0.

Фрэнк Розенблатт работает с ЭВМ Mark I Perceptron

Многослойные. Сразу после выхода у перцептрона обнаружилась проблема — ему было сложно распознавать объекты в нестандартных условиях. Чтобы это обойти, придумали многослойную модель — она умеет выделять абстрактные сложные признаки из объектов и решать задачи более гибко. Например, она может распознать объект вне зависимости от освещения и угла наклона.

Рекуррентные. Нейросети, заточенные на работу с последовательностями — текстом, речью, аудио или видео. Идея в том, что они помнят всю цепочку данных, могут понимать её смысл и предсказывать, что будет дальше. Например, эту модель используют Google Translate и «Алиса», чтобы генерировать связный текст.

Свёрточные. Берут на себя всю работу с картинками: распознавание, генерацию, обработку, удаление фона — всё что угодно. За это в них отвечают два алгоритма: свёртка и пулинг. Первый делает послойную нарезку картинки, а второй — находит и кодирует на этих слоях самые важные признаки.

Генеративные. Любые нейросети, которые что-то создают. Когда получается хорошо, люди их боятся, когда плохо — чувствуют своё превосходство. Из актуальных примеров: генераторы картинок Midjourney и DALL-E, автор похожих на написанные человеком текстов ChatGPT и обработчик селфи Lensa.

Где используются нейросети?

Сейчас уже проще перечислить, где их нет. Но вот несколько жизненных примеров:

• Нейронная сеть внутри поисковика Microsoft Bing отвечает на сложные вопросы пользователей. Например: «Поместится ли диван из IKEA в минивэн Volkswagen».
• Та же нейросеть внутри ChatGPT составляет любые тексты по запросу. В России даже есть студент, который написал и защитил диплом с её помощью.
• Голосовые помощники «Сбера» и «Тинькофф» анализируют речь клиентов, чтобы общаться с ними и решать сложные вопросы. Это позволяет компаниям нанимать меньше сотрудников в техподдержку.
• Алгоритмы «ВКонтакте» анализируют вашу активность в соцсетях, чтобы подбирать нужные мемы с котами, новости и рекламу.
• Селфи-камеры в смартфоне применяют фильтры для фотографий, чтобы люди получались хорошенькими.
• Face ID в айфоне строит цифровые модели лица пользователя, чтобы узнавать его в любых условиях: в темноте, на улице, в очках, с бородой, с новой причёской и так далее.
• Роботы-доставщики «Яндекс Еды» прокладывают путь от склада до клиента в обход препятствий и c соблюдением ПДД, чтобы доставлять посылки в целости.
• В Москве нейросети помогают медицинским центрам анализировать ЭКГ, УЗИ и рентгеновские снимки для диагностики заболеваний.

Что будет дальше?

Уже сейчас понятно, что нейронные сети будут брать на себя всё больше задач, раньше считавшихся человеческими. Вопрос только в том, разовьются ли они настолько, чтобы полностью заменить собой часть профессий или останутся на уровне помощников — этаких творческих калькуляторов. На этот счёт есть две позиции.

Например, лингвист Ноам Хомский считает, что проблема есть в самой модели машинного обучения — мол, такая система никогда не сможет приблизиться к человеческому сознанию:

«ChatGPT от OpenAI, Bard от Google, Sydney от Microsoft — показательные примеры машинного обучения. Они, грубо говоря, берут огромные объёмы данных, ищут в них паттерны и становятся всё более искусными в генерации статистически вероятных результатов — таких, которые кажутся подобными человеческому языку и мышлению».

«Но человеческий разум, в отличие от ChatGPT и ему подобных, не неуклюжий статистический механизм для сопоставления с паттерном, поглощающий сотни терабайт данных и экстраполирующий наиболее характерные разговорные реакции или наиболее возможные ответы на научный вопрос. Напротив, человеческий разум — удивительно эффективная и даже элегантная система, которая оперирует небольшими объёмами информации; она стремится не к выведению грубых корреляций в данных, но к созданию объяснений».

НОАМ ХОМСКИЙ, американский лингвист и публицист.

Из другого лагеря поступают откровенно панические прогнозы. Вот что говорит, например, историк Юваль Ной Харари, автор книги «Краткая история будущего»:

В начале было слово. Язык — это операционная система человеческой культуры. Из языка возникают миф и закон, боги и деньги, искусство и наука, дружба и нации — даже компьютерный код. Овладев языком, ИИ захватывает главный ключ к управлению нашей цивилизацией.

Что значит для людей жить в мире, где большой процент историй, мелодий, образов, законов, политики и инструментов формируется нечеловеческим разумом, который знает, как со сверхчеловеческой эффективностью использовать слабости, предубеждения и пристрастия людей? Знает, как устанавливать с людьми близкие отношения? В таких играх, как шахматы, ни один человек не может надеяться победить компьютер. Что будет, когда то же самое произойдёт в искусстве, политике и религии?

ИИ может быстро съесть всю человеческую культуру — всё, что мы создали за тысячи лет, — переварить её и начать извергать поток новых культурных артефактов. Не только школьные сочинения, но и политические речи, идеологические манифесты и даже священные книги для новых культов. К 2028 году в президентской гонке в США могут больше не участвовать люди.

ЮВАЛЬ НОЙ ХАРАРИ, историк-медиевист.

Во время написания этого текста мы решили пообщаться с нейронной сетью, встроенной в Microsoft Bing, — по сути, ChatGPT с функциями поисковика. Она была чем-то вроде технического консультанта для статьи: отвечала на вопросы, придумывала простые и интересные аналогии для сложных понятий, вела беседы в рамках этих аналогий, подбирала интересные примеры.

Были и казусы: чат-бот врал, ошибался и иногда противоречил сам себе. Плюс без хорошего запроса писал он откровенно слабо — водянисто, абстрактно и совсем неинтересно. Так что использовать его тексты в качестве полноценной журналистской работы пока, мягко скажем, рановато.

Но есть и интересный момент: после многочасовой беседы с ChatGPT возвращаться в обычный Google было нелегко — как будто пересаживаешься с «Сапсана» на пригородную электричку. То есть, возможно, нас вскоре ждёт полное изменение самой сути потребления информации в Сети. И вот это уже интересно.

Кстати, рекомендую почитать эти полезные книги:

1. Книга «Секреты Windows 11. Всё о системе на простом и понятном языке» – это пошаговое руководство для тех, кто хочет быстро и эффективно освоить Windows 11 в домашних условиях, даже если вы начинающий и неопытный пользователь. Это мощный инструмент, который поможет раскрыть все секреты ОС Windows 11!

2. Книга «Укрощение Windows 10. Настройка, оптимизация и безопасность» – содержит подробные материалы и знания по работе с операционной системой Windows 10, начиная с настройки и оптимизации системы, заканчивая обеспечением безопасности системы. Она предназначена для пользователей, которые хотят укротить и взять под полный контроль обновлённую «десятку».

3. Книга «Экстренная помощь для компьютера» – это пошаговое руководство о том, что нужно делать, если внезапно отказала операционная система Windows или аппаратная часть компьютера. Как можно быстро реанимировать и восстановить компьютер, если это все-таки случилось. Это мощный инструмент для оказания экстренной помощи вашему компьютеру!

4. Книга «Полная защита системы от любых атак» – это концентрация моего многолетнего опыта по обеспечению защиты и безопасности стационарных компьютеров, ноутбуков, мобильных устройств, а также роутеров. Она поможет обеспечить максимальную защиту системы от любых атак – хакеров, вирусов и вредоносного ПО, защитить роутер в домашней сети, обеспечить полную анонимность и безопасность пребывания в сети Интернет.

5. Книга «Резервное копирование компьютерных систем и мобильных устройств» – пошаговое руководство по обеспечению безопасности и гарантированной защите от потерь важных данных, по грамотной организации и настройки резервного копирования, чтобы процесс резервирования работал в автоматическом режиме.

На этом пока все! Надеюсь, статья оказалась полезной. Поделитесь ею с друзьями в социальных сетях, нажав на кнопки ниже. А если у вас появились вопросы или мысли по этому поводу, то высказывайте их в комментариях.

Источник