Что такое нейросеть простым языком: как она работает и что умеет

На самом же деле все не так просто. Ни одна даже самая сложная и продвинутая нейросеть пока и близко не подошла к тому, чтобы превратиться в полноценный ИИ. Они не могут творить и создавать что-то новое, а все их возможности пока ограничены повторением заложенного в них человеком. Это уже не жесткий алгоритм, но еще и не безграничная фантазия, свойственная подлинному интеллекту.

Еще подробнее о принципе работы нейросетей

Нейросеть или заранее созданную математическую модель можно представить как пустой стакан. Сама по себе она ничего не может и ничего не умеет. Вся «магия» начинается после того, как вы наполните этот стакан жидкостью — массивом данных. Это могут быть фотографии собак, о которых мы говорили раньше, научные работы или художественные произведения. И в зависимости от того, что вы в нее «нальете», то из нее в итоге и выльется.

К примеру, «скормив» нейросетевой модели произведения классиков мировой литературы, она сможет «написать» поэму в стиле Пушкина или Лермонтова. Показав ей работы Айвазовского, Репина или Ван Гога, вы научите ее генерировать изображения в их стиле. Точно таким же образом нейросеть сможет найти закономерности в огромном массиве данных, на поиск которых обычный человек может потратить месяцы и годы. Она научится делать прогноз по имеющимся данным и исследованиям, ответит на сложные вопросы, правильно интерпретировав их, и сможет узнать человека, даже если его внешность слегка изменится.

Если говорить более сложным языком, то любая нейросетевая модель работает по одному и тому же принципу. Загруженные в нее данные передаются между нейронами с помощью искусственных синапсов. При этом у каждого синапса имеется собственный «вес», определяющий важность полученной информации. После этого нейросеть формирует выходные сигналы, передающиеся в точки выхода.

Как происходит обучение нейросети

При обычном программировании все просто: специалисты пишут специальные алгоритмы, и программа четко следует им, не имея возможности отклониться в ту или иную сторону. Все действия программы заранее определены, а обучать ее нет необходимости. С нейросетями же все намного сложнее и одновременно интереснее.

Нейросеть не программируется, а обучается. Для этого на входе ей дается определенная задача, а на выходе — уже готовое решение. После этого модель самостоятельно формирует необходимые нейронные связи, которые помогут ей добиться верного решения. Например, в случае с нейросетью для генерации изображений ее обучение разбито на такие этапы:

• нейросеть получает пару описаний изображения и само изображение;
• она сама генерирует описание по картинке, но пока не может сделать это правильно, и вполне способна назвать белого кролика зеленым жирафом;
• нейросеть сравнивает, насколько точно была установлена связь между описанием и картинкой, определяя свои ошибки, после чего корректирует алгоритм своей работы и веса синапсов;
• процедура повторяется большое число раз пока описание изображения на выходе не будет соответствовать исходному.

В результате нейросеть сама формирует связи между нейронами, меняет алгоритм своей работы и, по сути, учится на примерах, как это делает обычный человек. Развернув же этот алгоритм в обратную сторону, мы и получим генератор изображений по текстовому описанию вроде того же Midjourney.

По сути, это и есть то, что делает нейросеть и в чем ее главное преимущество: вам не требуется доскональное понимание того, как правильно нарисовать кролика, что просто необходимо для обычного программирования. Нейросеть разберется в этом самостоятельно на тысячах и миллионах примерах, которые ей будут предоставлены.

Виды нейронных сетей

Впрочем, сами нейронные сети также неоднородны. Их можно разделить на несколько больших видов.

Однослойные нейронные сети (перцептроны). Это один из самых простых видов нейронных сетей, первые принципы которых были заложены еще в 1958 году. Такая нейросеть имеет только один скрытый слой и плохо справляется с распознаванием объектов с изменчивыми условиями.

Многослойные нейронные сети. Они обладают куда большей гибкостью и намного лучше работают с абстрактными признаками. Подобная нейросетевая технология без проблем распознает объект вне зависимости от внешних условий вроде угла зрения или освещения.

Рекуррентные нейронные сети. Они, в первую очередь, предназначены для работы с последовательностями. Нейросеть запоминает всю последовательность данных, умеет анализировать ее и предсказывать продолжение последовательности. Именно такие модели используются, например, в онлайн-переводчиках и голосовых помощниках.

Сверточные нейронные сети. Такой вид нейросетей отлично справляется с распознаванием, генерацией и обработкой изображений. Это происходит за счет сочетания в них двух алгоритмов — свертки и пулинга. Первый послойно нарезает картинку, а второй ищет в этих слоях важные закономерности.

Генеративные нейронные сети. К ним принято относить все нейросети, позволяющие генерировать изображения (Midjourney и DALL-E), текст (ChatGPT) и создавать что-либо другое.

Конечно, на самом деле нейронные сети можно разбить еще на сотни других видов. Но именно такая классификация получила наиболее широкое распространение.

Для чего нужны нейросети

За последние годы нейросети проникли почти во все сферы нашей жизни. Они используются во всевозможных сервисах генерации изображений и текста, применяются в онлайн-переводчиках и голосовых помощниках. Нейронные сети помогают диагностировать и лечить всевозможные заболевания, анализируют нашу активность и вкусы, подбирая подходящую музыку и видео, посты в социальных сетях и рекламу.

И конечно же, на нейронных сетях лежит обработка фотографий, которые мы делаем с помощью своих смартфонов. Они же нашли применение в заполонивших крупные города роботах-доставщиках Яндекс Еды, и именно они отвечают за точность поиска информации даже по самым заковыристым поисковым запросам.