Что такое нейронная сеть простыми словами
Неизбежное произошло.
То, что еще каких-то 50-70 лет казалось невероятным, сегодня очень плотно сосуществует с человечеством. Речь, конечно, о нейронных сетях.
Давайте разбираться с этим неоднозначным вопросом: что такое нейросеть, кому и для чего она нужна, как она работает, в чём её прелесть (если она, конечно, есть) и «с чем её едят» в принципе.
Другими словами, какое место она занимает в нашей жизни?
Сказать, что искусственный интеллект заполонил не только всемирную паутину, а и готов уже подчинить себе всё живое на планете – ничего не сказать. Про нейросети знают все, от самых младших школьников, до почтенных старцев на всей планете.. И да, все мы даже не задумываясь, уже вовсю им пользуемся в быту. Умный дом, беспилотные автомобили, да и просто гаджеты в наших руках – всё это нейросети.
Есть ещё области применения нейросетей, где без них уже совсем не обойтись. Без них невозможно предсказать, какая будет погода, как поведут себя акции на биржах, не обработать речь, не написать толстенный талмуд, не улучшить наши фотки.
Определение нейросети
Говоря языком программистов, нейросеть – это особая вычислительная модель. Она состоит из искусственных нейронов, собранных в своеобразные «узлы», совсем как нейроны в человеческом мозге. В этой модели искусственные нейроны собраны в определённые уровни или слои.
На самом деле они, каждый по отдельности, ничего особенного собой не представляют, просто выполняют простейшие математические операции. Да-да, простые сложения или умножения.
В этих слоях им нужно организованно работать таким образом, чтобы каждый из нейронов выполнял самую минимальную часть общей задачи, с тем, чтобы её передать дальше. В итоге совместной одновременной работы всех искусственных нейронов, на выходе получается результат – картинка, текст или, скажем, мелодия.
Какие бывают нейросети?
Нейросети бывают нескольких типов. Друг от друга они отличаются тем, что способны выполнять различные задачи.
Самые простые из них – это однослойные персептроны. Они способны решать самые простейшие задачи.
Для решения задач посложнее есть многослойные перцептроны, MLP. В их составе уже может быть больше одного слоя, их называют «скрытые».
Для распознавания и обработки визуальных запросов, есть свёрточные нейросети, CNN.
Модели, способные запоминать предыдущие состояния – это рекуррентные нейросети, RNN.
Для создания новых данных, которые реально могут выглядеть как настоящие, есть генеративно-состязательные нейросети, GAN. Они посложнее, в их составе две сети - генератор и дискриминатор.
Как работают нейросети?
Структура нейронных сетей
Любая из нейросетей состоит из входного слоя, скрытых слоёв, которых на самом деле может быть очень много и выходного слоя.
Каждый из них четко выполняет свою работу.
У входного слоя, это – обработка полученных входных данных так, чтобы можно было передать их в другие слои, для последующих действий.
В следующих, скрытых, слоях идёт основная часть вычислений. В каждом из них сигналы обрабатываются нейронами, умножаются на их веса и далее, после суммирования, к ним применяется нелинейная активационная функция. Чем больше в нейросети слоёв, тем больше она усваивает и запоминает.
Выходной слой, в свою очередь, собрав и обработав результаты вычислений первых двух, выдаёт уже готовый ответ.
Активационные функции и веса
Иногда входной сигнал сильно влияет на выходной, в плане допуска ошибочного результата. Для того, чтобы понять и правильно оценить степень этого влияния в нейросетях применяются, так называемые веса (важность) или коэффициенты.
А для помощи нейросети в решении сложных задач, как например, распознавание изображений или понимание текстов, существуют активационные функции.
Они используются для того, чтобы ввести в нейросеть такой элемент, как нелинейность. Благодаря ему, модель способна решать сложные задачи по распознаванию образов или пониманию текстов.
Самые актуальные из них, это Сигмоида (Sigmoid), Tanh (Hyperbolic Tangent) и ReLU (Rectified Linear Unit)
Обучение нейросети. Это как?!
Машинное обучение, оно, собственно говоря, такое же, как и всякое другое.
Представьте себе ребенка, который узнаёт мир, глядя на него. Нейросеть поступает почти так же. Ей показывают тысячи, миллионы примеров: "Посмотри на это! Это кошка!" И нейросеть начинает замечать: «Ага, у кошки есть уши, усы, хвост». Показывают ей ещё одну картинку, и она снова думает: «Да, это похоже на кошку.»
Ошиблась? Это не кошка? Ничего страшного! Нейросеть учится на ошибках! Как ребенок, который падает и снова встает, так и нейросеть корректирует свои внутренние связи.
Это называется обратное распространение ошибки. Она смотрит, как далеко была от правильного ответа, и подстраивает свои нейроны так, чтобы в следующий раз выдать ответ максимально близкий к правильному.
Методов обучения нейросети всего два. Все мы учимся на каких-то примерах, алгоритмах, по различным системам.
Учимся в школе, колледже, универе. Нас учит учитель.
Или – сами, по книжкам, учебникам или онлайн. Учимся без учителя.
Также обучается и нейросеть, с учителем или без оного.
В неё загружаются самые различные сведения, изображения, она их обдумывает, классифицирует, калибрует, оценивает, сопоставляет и в один момент происходит переход количества в качество – онлайн нейросеть начинает что-то «соображать».
Чтобы понять, на каком этапе она в данный момент находится, ей предлагается задача. Вводится запрос (промпт) и нейросеть ищет ответ.
Не просто ответ, а – правильный ответ!
И если нейросеть обучается «с учителем», то среди всех введённых данных он уже есть. Нейросети остаётся только его найти, руководствуясь в своей работе правильным алгоритмом. Успешность поиска во многом зависит от того, сколько информации она уже усвоила. Чем больше – тем ближе ответ будет к правильному.
Когда глубокое обучение происходит «без учителя», то правильный ответ заранее неизвестен. Здесь нейросети придётся хорошенько «подумать». Ей нужно обработать гигантское количество информации, применить различные способы, выстроить закономерности и таким образом – найти правильный ответ.
Интересно, что при втором способе обучения, нейросеть сама его находит, иногда даже оригинальнее ожидаемого. Всё потому, что ей приходится самой очень активно «шевелить извилинами».
Использование нейросетей
Мест и областей применения искусственного интеллекта немало. Отметим только основные.
Компьютерное зрение
Есть такие направления человеческой деятельности, где нужен хороший и очень качественный зрительный анализатор.
В этих случаях к работам привлекаются такие нейросети, как сверточная нейросеть CNN. Она применяется для распознавания различных объектов, лиц, текстов и другой визуал.
В качестве примера можно привести беспилотные автомобили, управляемые искусственным интеллектом. Эти машины не просто движутся. Они думают.
Они анализируют дорожные ситуации, предсказывают поведение других участников движения и принимают решения за доли секунды. Это роботы на колесах, вооруженные знаниями, собранными из триллионов дорожных сценариев.
Нейросети в медицине
О-о-о, это еще более увлекательная сфера!
Нейросети способны очень точно обрабатывать огромное количество данных за очень малое время. Они помогают распознавать страшные, неизлечимые болезни на самых ранних стадиях.
Можно только представить себе, как эти алгоритмы способны вглядываться в микроскопические изменения тканей и находить аномалии, которые не заметит даже врач с многолетним опытом. Здесь исключается человеческий фактор и реальность ошибок стремится к нулю.
Теперь больным людям не нужно искать второе или третье мнение, чтобы исключить ошибочный диагноз, поставленный докторами, мотаясь из города в город, из клиники в клинику. Нейросети сразу точно определят причину заболевания, произведут его прогноз и назначат необходимое лечение. Они дают надежду и спасают жизни!
Тексты, тексты, тексты…
Весь мир пестрит самыми разнообразными письменами! Пишут все, всегда и везде! Каждый день «из-под пера» выходит столько текстов, что и представить невозможно! И ведь, кто-то их постоянно пишет. Пишет в необъятных количествах, заваленный буквами по самое «не хочу». Вот, где есть насущная необходимость в нейросетях.
Рекуррентные нейросети (RNN) пишут тексты, переводят тексты, разрабатывают чат-боты и делают многое другое, в помощь пишущим.
Картинки
Можно бесконечно восторгаться работами великих, и не очень, художников. Ходить по музеям, ахать, охать и вздыхать.
Только таким нейросетям как Мidjourney, совсем не обязательно учиться в художественных академиях, тратить много лет, сил и ресурсов, чтобы выйти на определённый уровень, когда их «работы» станут известными миру. Они создадут не менее реалистичные и высокохудожественные изображения по заданному промпту за совсем короткое время.
Важно, что эти картинки можно использовать в коммерческих целях, другими словами – зарабатывать на них.
Риски использования нейросетей
Нужно сказать, что при всех положительных сторонах нейросетей, есть один очень важный момент, про который невозможно умолчать.
Данные! Эти несметные объемы данных! Сотни миллионов, миллиарды строк информации, скрытых от наших глаз. Нейросети идут туда, поглощают эти данные… и что будет с ними дальше?
Этот вопрос требует наиболее тщательного подхода. Приватность, безопасность и ответственность – вот те главные принципы, на которых должно базироваться использование нейросетей.
Подводя итог, можно с уверенностью заявить, что искусственные нейронные сети – это одно из самых передовых и перспективных направлений развития технологий сегодня. Они очень близки к человеческому мозгу по стилю и методу решений самых разных задач.
И, несмотря на многие недоработки, ошибки и недостатки нейросетей, они уже заняли или вот-вот займут одно из самых важных мест в повседневной жизни человечества и наш мир станет намного более гуманным!
