Нейросеть: что это и для чего она нужна? Этим вопросом сегодня задаются люди, которые никогда не работали в IT-сфере. Повышенный интерес вызван тем, что о нейронках нередко говорят в новостях и блогах. Чем дальше, тем чаще пользователи, заходя на всевозможные сайты, узнают, что ответ на вопрос генерируется при помощи нейронной сети. Логично, что на фоне столь частых упоминаний термина захочется хотя бы в общих чертах узнать, о чём идёт речь. Далее будет рассказано, как работает нейросеть — простыми словами и без специфических терминов. Многие люди буквально открывают для себя совершенно новую сферу жизни, которая предоставляет огромные возможности для решения творческих и прикладных задач.

Нейросеть простыми словами: что это

В отличие от программного обеспечения, которое действует строго по алгоритму, нейронная сеть — это реализация концепции искусственного интеллекта, который раньше мог существовать разве что в фантастических произведениях. Как и человеческой мозг, нейронка способна к обучению на основе накопленного опыта и массива данных. Она адаптируется и совершенствуется. То есть её логика в наибольшей степени близка к естественной.

Наглядное изображение нейрона. Принципы его работы легли в основу нейросетей.

До появления нейросетей работа автоматизированных программ оставалась шаблонной. Теперь можно в полной мере говорить о творчеством и гибком подходе. Если искусственный интеллект ознакомить с классической литературой тех или иных авторов, сервис научится писать тексты в стиле Достоевского или Гёте. А если загрузить коллекцию фотографий с описаниями, можно будет получить искусственное изображение, которое ничем не отличается от настоящего снимка.

 

Как работают нейросети

Своё название нейронки получили не случайно. В отличие от более ранних автоматизированных служб, они работают по аналогии с тем, как функционирует мозг человека. То есть в них присутствуют искусственные нейроны, которые передают сигналы друг другу, позволяя решать поставленные задачи через передачу сигналов от одной ячейки памяти к другой. Основой для ответа на запрос служат связи между такими нейронами, сформировавшиеся на основе обучения.

Общая структура классической нейросети выглядит так (на примере распознавания изображений по текстовому описанию):

  • Входной слой — получает входную информацию. Базовые единицы, которыми в случае с картинкой являются пиксели, распределяются по нейронам.
  • Скрытые слои — обрабатывают данные в соответствии с накопленным опытом. Чем дольше обучалась сеть, тем больше будет таких слоёв и тем выше окажется качество результата.
  • Выходной слой — демонстрирует пользователю итог обработки. В данном примере — сообщает, что за изображение было загружено изначально.

Такая структура типична для любого искусственного интеллекта, различия могут быть только в сложности и масштабности. Количество скрытых слоёв может варьироваться: иногда он один, а иногда их огромное множество.

 

Виды нейронных сетей

Нейросети классифицируются по функциям, которые выполняют. Если идти от простого к сложному, то можно выделить следующие разновидности:

  • Однослойные — получают исходные данные и сразу демонстрируют результат.
  • Многослойные — анализируют и проверяют информационный массив в нескольких промежуточных слоях по аналогии с тем, как это делает мозг.
  • Рекуррентные — занимаются перенаправлением данных в противоположных направлениях до получения результата, актуальны для составления прогнозов.
  • Свёрточные — работают с изображениями и прочим контентом: генерируют, распознают, обрабатывают. 
  • Генеративные — ориентированные на создание картинок, текста, музыки и прочего контента.

Дополнительно нейронки можно классифицировать по другим признакам: способные к самообучению или нуждающиеся во внешнем обучении, способные воспринимать разные типы данных (образные, бинарные, аналоговые) и так далее. 

Для чего используются и где применяются нейросети

Нейронные сети анализируют большие информационные объёмы, составляют прогнозы, классифицируют и распознают информацию. Масштаб задач может быть разным: генерация картинок по запросу, подбор подходящей бизнес-модели, поиск преступников, диагностирование заболеваний на основе симптоматики, прогнозирование глобальных экономических и политических событий. И это далеко не полный перечень.

Нейросети доступны в повседневной жизни, в виде приложений и онлайн-сервисов. На смартфонах искусственный интеллект обрабатывает фото, составляет текст, прогнозирует погоду и подсказывает, что посмотреть в соцсетях.

Обучение происходит на основе массива данных аналогичного формата. Для составления текста нужны литературные произведения, для создания изображений — картинки или фотографии, для прогнозирования маркетинговых трендов — базы рыночных изменений и покупательских предпочтений. Результаты формируются не на пустом месте, а на основе выявленных закономерностей, которые и позволяют нейронной сети накопить достаточно опыта.

Вопрос, который стал одним из самых распространённых в интернете: что такое промт в нейросети? Так называется запрос, который нужно направить в нейронку, чтобы получить ответ. Чем грамотнее сформулирован промт (вариант написания: промпт), тем выше окажется релевантность результата. Составить запрос можно самостоятельно или на основе шаблона. Проще всего использовать английский язык: именно на нём чаще всего происходило и происходит обучение искусственного интеллекта.

Преимущества и недостатки нейросетей

Главные плюсы:

  • возможность обрабатывать большие объёмы информации;
  • адаптивный подход, точные ответы на запросы;
  • способность к совершенствованию и самообучению;
  • умение решать нестандартные задачи не хуже людей.

Основные минусы:

  • сложность аргументации ответа и обоснования логики, которая к нему привела;
  • потребность в немалых объёмах памяти и вычислительных ресурсах;
  • риск чрезмерной адаптации, из-за которой результаты становятся некорректными.

Иногда недостатком становится ключевая особенность нейросетей как таковых. А именно: качество ответа напрямую зависит от качества входной информации. Если она содержала ошибки или неточности, то искусственный интеллект не поймёт это. Он не способен, в отличие от людей, проявлять скепсис и мыслить интуитивно, поэтому эффективность работы в итоге может пострадать. 

Итог

Благодаря нейронкам удалось в десятки и сотни раз ускорить решение множества задач. Раньше собирать и анализировать данные приходилось вручную. Теперь у людей освободилось немало времени и сил, которые можно тратить на всевозможную творческую деятельность. В зависимости от того, как работает нейросеть и на какую сферу деятельности она ориентирована, применять их можно в самых разных отраслях.

Одни разновидности нейронных сетей полезны в повседневной жизни и в творчестве: с их помощью генерируют контент, ищут всевозможную информацию, находят ответы на бытовые вопросы, больше узнают об окружающей среде. Другие виды искусственного интеллекта используются в бизнесе, в медицине, в политике и в других специфических областях. Они предсказывают предпочтения потребителей для составления маркетингового плана, спасают жизни людям за счёт своевременной диагностики, просчитывают наиболее вероятное развитие глобальных событий. И это — далеко не предел.