Нейросети — что это и как работает

Что такое нейросеть

Нейросеть — это программа, которую можно обучить на данных, чтобы решать разные задачи. Нейросеть работает по принципу нервной системы живого организма и состоит из слоев искусственных нейронов. Человек загружает информацию, программа пропускает ее через слои, пока не справится с задачей, которую ей поставили.

Человеческий мозг состоит из нейронов, которые соединены между собой синапсами. Последние — это пути, по которым клетки мозга получают и передают информацию. В итоге мозг принимает сигнал от раздражителя, обрабатывает его и решает, как действовать в какой-либо ситуации. Действие может быть рефлекторным или результатом сложного процесса рефлексии. В принятии решения играет роль опыт, который хранится в архивах памяти.

По похожему принципу работают нейронные сети: они получают вводную информацию, анализируют ее на большом массиве данных и выдают результат. Чем больше материала для обучения было у нейросети, тем точнее получается итог.

Чтобы программы быстрее решали задачи, разработчики создают несколько нейронных слоев. А именно:

• Входной. Система получает данные и раскладывает их на элементы. Так, изображения разбиваются на пиксели, и каждый из них отправляется на собственный нейрон.
• Скрытые. Алгоритмы обрабатывают данные: система распознает их и интерпретирует. По отдельности нейроны могут решить только однотипные задачи — определить истинное и ложное утверждение. Но сигнал активирует тематически связанные нейроны — получаются разветвленные алгоритмы. Когда нейросеть проанализировала все данные и определила все связи, она выдает решение.
• Выходной. Суммирует итоговые данные и выводит результат.

Для чего нужны нейронные сети

Умные программы обрабатывают большие массивы данные, генерируют контент и решают задачи любой сложности. Это позволяет использовать их в бизнесе, производстве, творчестве и повседневной жизни.

Нейросети экономят время и человеческие ресурсы. Они позволяют избежать ошибок из-за человеческого фактора, дают возможность больше заниматься креативными задачами. А еще — обходиться меньшим штатом, что важно для малого и среднего бизнеса.

Например, благодаря нейросетям SMM-специалист может справиться с некоторыми задачами без помощи копирайтеров, ассистентов и дизайнеров. Он составляет запрос, и по нему программа пишет текст или создает иллюстрацию. Специалисту остается только проверить материал, отредактировать его и опубликовать пост. Если результат не отвечает ожиданиям, можно переформулировать или уточнить запрос.

Сейчас нейросети внедряют в большинство сфер жизни. Так, в поисковые системы встроены алгоритмы, которые помогают системам обучаться и находить ответы на сложные запросы. Многие голосовые помощники и современное ПО также строятся на технологии нейронных сетей и машинного обучения. Умные колонки от «Яндекса», Apple и других передовых разработчиков уже выполняют задания пользователя и даже поддерживают разговор.

Для чего нужны нейронные сети

Умные программы обрабатывают большие массивы данные, генерируют контент и решают задачи любой сложности. Это позволяет использовать их в бизнесе, производстве, творчестве и повседневной жизни.

Виды нейронных сетей

Архитектур нейронных сетей множество, но активнее остальных используют:

• Многослойные, или перцептроны. Обрабатывают числовые данные, распознают объекты в сложных условиях, вычленяют абстрактные характеристики. Это помогает решать нестандартные задачи независимо от условий. Если объект плохо освещен или располагается под необычным углом, программа определит его.
• Рекуррентные. Работают с последовательностями и меняющейся информацией. Они усваивают цепочку данных, распознают ее содержание и прогнозируют результат. Этот алгоритм подходит для работы с текстом, аудио- и видеозаписью, человеческой речью. Он может воссоздать фразу по началу, ориентируясь на разные контексты. Рекуррентные нейросети внедряют в онлайн-переводчики и сервисы распознавания речи.
• Сверточные. Созданы для работы с графикой: обрабатывают фото, удаляют фон, изменяют содержание и цветовые характеристики изображения. В такой нейросети есть два алгоритма, которые отвечают за нарезку по слоям и распознавание нужных характеристик.
• Генеративные. Программы, которые создают контент: тексты и графику. ChatGPT и Midjourney — известные представители этого вида.

Задачи нейронных сетей

Условно все действия нейросетей можно разделить на три категории:

• Классификация. Программа группирует данные. Например, она может определять жанры музыки или платежеспособность клиента по его расходам и доходам.
• Предсказание. Нейросеть берет информацию и делает на ее основе выводы. Она принимает во внимание предыдущий опыт, аналогичные схемы или ситуации. Может дорисовать животное по очертаниям его корпуса или спрогнозировать доход компании по показателям прошлых лет.
• Распознавание. Математическая модель определяет объекты. Она может распознать человека на фото или видео, узнать его пол или примерный возраст. Эту технологию внедряют в устройства видеонаблюдения или камеры смартфонов.

Сферы применения нейронных сетей

Современные нейросети используют для организации работы в разных сферах:

• Реклама и маркетинг. Нейросети создают креативы, тексты и слоганы, предлагают идеи для продвижения. С их помощью специалисты анализируют аудиторию и выбирают сегменты для таргетированной рекламы. Пример: заголовки для рассылок и push-уведомлений компании Domino’s Pizza пишет нейросеть Phrasee.
• Менеджмент. Задачи искусственного интеллекта — анализ данных, поиск решений, обучение сотрудников.
• Финансы. Алгоритмы нейросетей прогнозируют стоимость акций и валюты, оценивают прибыль от инвестиций.
• Безопасность. Умное ПО на смартфонах определяет владельца устройства по отпечатку пальца или модели лица. Нейросети распознают людей на записях с камер слежения, определяют скорость движения автомобилей на дорогах.
• СМИ. Умные программы создают и переводят тексты, отслеживают инфоповоды, генерируют иллюстрации. Пример — обложка июньского номера Cosmopolitan в 2022 году.
• Программирование. Нейросети помогают разработчикам писать и проверять код.
• Дизайн. Современные программы, такие как Interior AI, создают графику любой сложности: от 2D-набросков до трехмерных интерьерных проектов. Они помогут как с поиском идей, так и с визуальным воплощением. Так, в 2021 году компания IHG Hotels & Resorts спроектировала гостиничный «номер будущего» через нейросеть Josh.ai.
• Продажи. Нейросети распознают обращения и консультируют клиентов. Программы пишут скрипты продаж с нуля и дорабатывают те, которыми менеджеры уже пользуются.
• Производство. Создание нанотехнологичных продуктов не обходится без машинного обучения. Умные программы делают сложные расчеты и измерения, выстраивают алгоритм изготовления продукта. Нейросети применяют для автомобиле- и ракетостроения, анализа опасных элементов в металле или качества бетона. А умная видеоаналитика на производстве распознает маркировку и рассчитывает время нахождения сотрудниках в рабочих зонах. Так, систему видеоаналитики CenterVision уже внедрила энергетическая компания «Юнипро».
• Медицина. Нейросети анализируют рентгеновские снимки и результаты ЭКГ. Это позволяет не пропустить развитие заболевания, точно рассчитывать дозировку лекарства.
• Образование. Обучающие программы проверяют работы студентов, находят ошибки и объясняют их. При должном подходе при помощи нейросетей можно «упаковать» целый курс за пару дней.
• Логистика. Сервисы организуют работу склада, отслеживают остатки, доставляют заказы. Так, некоторые компании используют роботов-доставщиков, которые выстраивают путь с учетом пробок и вариантов маршрутов.

Главная трудность в работе с нейросетями

Нейросети не разумны и не умеют реагировать на нестандартные ситуации. Умные программы совершают сложные операции, но не отличают ложную информацию от правдивой. Они обучены на массиве данных за определенный период, поэтому не учитывают новую информацию. Без участия человека они не могут работать с ошибками.

Как обучаются и работают нейросети

Глубокое обучение нейросетей состоит из нескольких этапов. В начале его проводят AI-тренеры, но по мере развития нейросети обучаются без участия человека.

Этап 1. Предоставление информации.

Тренер использует обучающую выборку. Программе «показывают» данные, которые нужно проанализировать и ответы-эталоны.

Обычно используют информацию в числовом формате. Например, есть официально принятые шифры для цветов и двоичные обозначения: 0 — «ложь», 1 — «правда».

Этап 2. Преобразования.

Первый нейронный слой преобразует данные для их последующего анализа. Они становятся математическими коэффициентами и обрабатываются при помощи сложных формул. Эту информацию передают скрытым слоям.

Этап 3. Обработка.

Нейроны имеют собственный вес — числовое значение, которое определяют специальные алгоритмы. По этому параметру определяется значимость нейрона для всей системы. Когда программа обучается, веса нейронов изменяют значения — система обретает баланс.

Это выглядит примерно так: нейрон принимает сигнал и передает его дальше, при этом вес нейрона меняется благодаря новому «опыту». Каждая следующая обработка нового сигнала делает его более значимым — за счет накопления информации. При генерации результа нейрон будет выдавать точный результат благодаря своему весу.

В результате после ввода информации обученные нейроны реагируют на нее. Например, они распознают изображение персонажа из фильма и определяют его имя.

Этап 4. Вывод.

После работы скрытых слоев получается числовая комбинация, которую последний нейронный слой преобразует в ответ. Система не может выдать на 100% точный результат, поэтому работает с вероятностями.

Чем больше нейросеть обучается на разных изображениях, тем точнее будет ее ответ, а риск ошибки — стремиться к нулю.

Риски обучения нейросетей

Если тренировать программу неправильно, она может переобучиться. Суть нейронных сетей в том, что они используют только значения из обучающей выборки и не воспринимают другие факторы. В итоге, если незначительно изменить данные, нейросеть не сможет их обработать.

Например, специалист тренирует программу находить и удалять письма с фишинговыми ссылками. Он учит определять их по словам «выигрыш», «лотерея», «наследство». Но если вместо «выигрыш» мошенник использует слово «приз» или заменит символ, переобученная нейросеть не обратит на это внимание. Она будет работать по одному и тому же алгоритму, не обучаясь на других примерах.

Чтобы избежать этой проблемы, тренеры искусственного интеллекта расширяют массив данных, создают множество образцов и учитывают разные отклонения. Например, учат распознавать опечатки и ошибки в словах, работать с нецелыми числами, искажениями и помехами.

Плюсы и минусы нейронных сетей

У нейросетей масса преимуществ:

• Скорость. Программа моментально дает ответы на вопросы и решает задачи в считанные секунды.
• Универсальность. Искусственный интеллект применяют почти во всех сферах бизнеса. Главное — настроить программу под задачи компании.
• Экономия. Многие сервисы не бесплатны, но они обходятся дешевле, чем труд целого штата специалистов.
• Простор для творчества. Нейросети помогают воплотить даже сложные замыслы. Они позволяют специалистам не ограничивать себя в фантазии. Например, некоторые модельеры намеренно смешивают моду и искусство, чтобы эпатировать публику синтезом стилей. В 2023 году нейросеть Midjourney показала, как бы выглядели герои Гарри Поттера, если бы носили одежду модного дома Balenciaga. А еще раньше молодой американский разработчик создал нейросеть, которая сгенерировала коллекцию нарядов в стилистике Balenciaga.
• Работа в любое время. Умные программы могут консультировать клиентов круглосуточно.
• Страховка от ошибок. При расчетах и анализе количественных данных система выдает точные результаты.

Недостатки нейросетей:

• Не всегда гарантируют точный результат. Нейросети на ура справляются с расчетами, однако за пределами математических формул чувствуют себя не так уверенно. Особенно те системы, которые обучаются на массиве интернет-данных. В сети есть множество антинаучных сведений и конспирологических теорий. Программа не умеет отделять их от достоверных сведений и использует все подряд.
• Важно проверять результат. Следствие предыдущего пункта. Писать промты и проверять, что получилось в итоге, должен человек — сама по себе программа не улучшит работу компании.
• Нужно точно формулировать запрос. Нейросеть работает с данными, которые предоставил человек. Если запрос неточный, ответ не будет соответствовать ожиданиям.
• Требуют вложений. Полезные для бизнеса решения не бесплатны. Более того, иностранное ПО оплачивают в валюте, что проблематично для российских пользователей.

Что нужно бизнесу для работы с нейросетями

Если вы планируете использовать программы на основе нейросетей, начните с определения целей. Многие решения платные, и их внедрение должно окупаться. Пусть специалисты компании решат, что именно нужно автоматизировать. Подберите программы, которые покроют большинство задач. Так, ChatGPT или You.com будут писать тексты, генерировать идеи и анализировать данные — в том числе маркетинговые. Российская нейросеть Kandinsky или зарубежный Midjourney будет работать с изображениями.

Обучите специалистов работать с нейросетями: формулировать точные запросы, анализировать ответы. Важно, чтобы сотрудники понимали, что нейросети — не замена им, а помощник. Привлекайте квалифицированных сотрудников, которые обладают достаточными знаниями, чтобы оценить результат с точки зрения правильности. Нейросети могут делать ошибки и важно вовремя обнаружить и исправить их: дополнить текст, заменить элементы изображения, пересчитать статистику.

В Битрикс24 есть собственный умный ассистент на базе искусственного интеллекта — CoPilot. Он помогает решать задачи, автоматически заполняет данные, обрабатывает звонки. CoPilot берет на себя рутину, оставляя менеджерам время для стратегических и творческих задач.

Перспективы нейросетей

Нейронные системы и сети будут брать на себя все больше и больше задач. Исчезнут многие профессии, а вместе с ними и рабочие места.

Главный вопрос, который сегодня волнует не только фантастов и футурологов, но и обычных людей — обретет ли искусственный интеллект самосознание?

С одной стороны, нейросети не перестанут быть математической моделью, а значит, будут генерировать решения задач только на основе расчетов. Они смогут давать ответы с высоким уровнем достоверности, но не объяснять свои решения или не учитывать разные человеческие факторы. Поэтому, несмотря на то что умные программы уже оформляют юридическую документацию, доверить свою судьбу судье или юристу-нейросети пока рано.

С другой стороны, как и человеческая цивилизация, нейросети постоянно совершенствуются — процесс обучения идет глобальными темпами. Есть вероятность, что значение нейронных сетей в мире возрастет многократно. Они будут принимать судьбоносные решения: экономические, судебные и политические.