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):

Нейросеть. Упрощенная схема

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?

Изображение нейросети Midjourney

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»:

Енот Ракета 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 PerceptronФрэнк 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

Понравилось? Поделитесь с друзьями!


У этой записи 6 комментариев

  1. Виталий

    Здравствуйте, Ильдар! Полезное дело делаете. Просто — о сложном, чтобы не пугать, а заинтересовать. Спасибо.

  2. Валерий

    Ильдар, добрый день! Вы большой молодец и подвижник в сфере информационных технологий! В первую очередь, для «чайников — слесарей- интеллигентов», но и относительно «продвинутых» читателей Ваших материалов. Любая информация от Вас заслуживает только положительных откликов. Что касается комментариев от «профессионалов IT», то не обращайте на них внимания. Что им мешает продолжить начатое Вами, с более подробной текстовкой! Это, по моему, пиар неудачников! Валерий

  3. Юрий

    Содержание статьи показывает что автор не знаком с численной обработкой входной информации.
    Ему следовало бы познакомиться с книгами по этому вопросу. Автор поверхностно рассказывает с позиции «умного человека» как происходит процесс распознавания образов не касаясь ошибок при малых объемах входных данных. Статья написана для того чтобы поразить обывателя и как бы возвеличить автора !!!

    1. Здравствуйте, Юрий! У этой статьи нет цели рассказывать о нейросетях какими-то сложными научными терминами, которые люди и так не поймут. И не зачем уходить в эту тему слишком глубоко. Здесь только базовая информация о нейронных сетях: что это такое, как они работают, какие бывают нейросети, где применяются и т.д. Чтобы простым людям было понятно о чём идет речь.

Добавить комментарий