Что такое нейросеть?

Сейчас почти каждый хотя бы раз пользовался нейросетью: чтобы решить рабочую задачу, быстро получить ответ на сложный вопрос или просто протестировать технологию. Но мало кто знает, как работают эти системы. В статье блога ГигаЧат затронем главное: как появились и развивались нейронные сети, зачем они нужны и чем отличаются от ИИ, какие плюсы и минусы имеют.

Что такое нейросеть простыми словами

Нейросеть (от англ. neural network) — это математическая модель, вдохновленная принципами работы биологических нейронных сетей мозга. Она состоит из множества связанных узлов, которые обрабатывают информацию и находят закономерности в данных.

Такие системы умеют быстро отвечать на вопросы пользователей, анализировать и создавать тексты на разных языках, генерировать изображения и даже общаться как люди. Они могут работать прямо в браузере, без скачивания, обрабатывая запросы за секунды. Особенно популярны модели в формате чат-ботов. Некоторые ИИ позволяют выбрать режим общения (например, текстовый или голосовой), чтобы пользователю было удобнее.

История появления нейросетей

Первую математическую модель искусственного нейрона предложили американские ученые Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс в 1943 году. Она была примитивной, но описывала работу мозга человека с помощью логических операций, поэтому легла в основу будущих исследований в области машинного обучения.

В 1957 году психолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, способную обучаться на примерах — перцептрон. Он умел классифицировать изображения, распознавать некоторые фигуры и менять свои параметры после обучения. Казалось бы, до появления полноценного ИИ осталось совсем чуть-чуть, но разработчики были сильно ограничены вычислительными мощностями компьютеров того времени.

Несоответствие ожиданий и реального прогресса технологии привело к разочарованию в ней — в начале 70-х годов финансирование исследований нейронных сетей и интерес к ним упали. Этот период продлился почти 20 лет, его назвали «зимой искусственного интеллекта».

В 1980-х исследования возобновлялись. Их результаты показали, что ограничения нейросетей связаны не с самой идеей, а с уровнем развития вычислительной техники и алгоритмов обучения. После 2000 года увеличилась производительность процессоров, появились мощные видеокарты и новые архитектуры глубокого обучения. Кроме того, распространялся интернет, который обеспечил большие объемы данных для обучения моделей.

С начала 2020-х годов произошел настоящий прорыв: появились нейросети, способные генерировать код, изображения, музыку и видео, распознавать речь в реальном времени, вести осмысленный диалог с пользователями. Сейчас нейронные сети используют почти в каждой области — от маркетинга и создания контента до медицины, финансов, промышленности и просто развлечений.

Как устроена нейросеть

Основные элементы модели

Нейронные сети состоят из слоев — групп нейронов на одном этапе обработке, которые получают данные из предыдущего слоя, преобразуют их и передают дальше. Какие типы слоев есть:

• Входной. Сюда поступает исходная информация: текст, изображение, песня и т. д. Если нейросеть анализирует фотографии, на вход подаются значения пикселей.
• Скрытые. Здесь происходит основная работа с данными: нейроны извлекают признаки, выполняют математические операции и находят нелинейные зависимости. В зависимости от архитектуры модели, скрытых слоев может быть несколько десятков или сотен.
• Выходной. Этот слой формирует результат работы: например, название объекта на картинке или вероятность того, что на ней изображена машина.

Каждый искусственный нейрон соединен с большим количеством других. Все связи имеют собственный вес, определяющий важность конкретной информации. Во время обучения модель ищет наиболее удачный набор весов, чтобы решать поставленную задачу максимально точно.

Как нейроны обрабатывают информацию

Искусственные нейроны работают в разы проще, чем настоящие нервные клетки, но принцип схож.

Вначале нейрон получает входные сигналы от других нейронов или непосредственно исходных данных. Он умножает каждый вход на вес (чем важнее признак, тем больший вес он получает) и суммирует все значения. Дальше применяется функция активации, которая определяет, насколько сильный сигнал необходимо передать дальше по сети. Именно благодаря функциям активации модели могут находить сложные нелинейные зависимости. Полученный результат отправляется следующим нейронам, и процесс повторяется вновь.

Отдельный искусственный нейрон выполняет простые математические операции. Возможность решать сложные задачи появляется только за счет совместной работы тысяч и миллионов нейронов.

Как работает нейросеть на примере ГигаЧат

ГигаЧат — это бесплатный ИИ-сервис, который умеет вести диалоги с пользователями и генерировать разные типы контента, включая изображения, видео и аудио. Разберем алгоритм его работы:

1. Пользователь отправляет запрос. Например, «как написать красивое поздравление с 8 Марта?».
2. Текст разбивается на токены — небольшие части (фрагменты слов, знаки препинания, числа и т. д.).
3. Токены преобразуются в набор чисел — вектор. Он содержит информацию о значении слова и его связи с другими. Например, похожие числовые представления могут иметь слова «кот» и «котенок».
4. Анализ всего запроса и контекста.
5. Генерация результата: предсказывание каждого следующего слова на основе вероятностей.
6. Проверка готового текста и отправка ответа пользователю.

ГигаЧат, как и другие языковые модели, не копирует заранее подготовленный результат, а генерирует его заново после каждого запроса, поэтому может отвечать по-разному на один и тот же запрос.

Как обучаются нейросети

Нейросети не работают по заранее заданным правилам: вместо этого они учатся на больших объемах данных. Это похоже на развитие человека: сначала дети начинают говорить, потом различать предметы, читать, писать, а уже в старшей школе — решать тригонометрические задачи. Нейронные сети тоже изначально не «знают» ничего, а затем накапливают знания, анализируя много информации. Благодаря тому, что они не запоминают примеры буквально, а ищут закономерности и зависимости в данных, модели могут работать с совершенно новыми задачами.

Обучение на данных

Данные (их количество, качество, степень подготовленности и т. д.) определяют ценность будущей модели. Хорошие данные = умная система, которая действительно помогает людям в повседневных задачах и в работе. Поэтому этап сбора и обработки обучающей выборки — один из наиболее значимых. Что именно собирают разработчики:

• фотографии, картинки;
• таблицы;
• музыку и другие аудиофайлы;
• тексты, статьи, исследования, книги, посты из соцсетей;
• статистику, данные с различных датчиков;
• видеозаписи.

Например, если модель нужно научить распознавать машины, ей показывают огромное количество картинок с разными объектами, включая автомобили. Но во время обучения нейросеть не получает списка признаков машин: она сама анализирует миллионы пикселей и постепенно понимает, что чаще всего отличает этот транспорт (наличие колес, фар, дверей, окон и т. д.). Чем больше примеров показать нейросети в ходе обучения, тем лучше она будет справляться со своими задачами.

После каждой ошибки модель изменяет внутренние параметры, чтобы уменьшить вероятность неточностей в будущем. Когда процент правильных ответов достигает целевого, нейросеть начинают использовать по назначению.

Виды обучения

• С учителем (Supervised Learning). Модель получает заранее размеченные данные: пример вместе с правильным ответом. Например, фотография кошки с текстом «кошка». Нейронная сеть сравнивает свой ответ с верным и уменьшает количество ошибок.
• Без учителя (Unsupervised Learning). Здесь нейросеть не «видит» правильных ответов. Вместо этого она сама анализирует данные и пытается обнаружить закономерности.
• С подкреплением (Reinforcement Learning). Иногда этот вид называют методом проб и ошибок: нейросеть выдает решения, получая «награду» за правильные и «штраф» — за неправильные. Со временем она начинает выбирать наиболее выгодную стратегию поведения.
• Самообучение (Self-supervised Learning). Система самостоятельно генерирует часть обучающих задач из имеющихся данных.

Важно сказать, что на практике разработчики часто комбинируют несколько видов обучения, чтобы получать более точные и универсальные модели.

Где применяются нейросети сейчас

ИИ-платформы используют почти во всех сферах: от бытовых задач до промышленных процессов. Поэтому здесь приведем только несколько примеров применения:

• Создание визуального контента: картинок, рекламных баннеров, логотипов, иллюстраций и других элементов дизайна, видео, анимаций.
• Распознавание речи, транскрибация, синтез человеческого голоса, перевод диалогов в режиме реального времени.
• Генерация текстов: статей, сценариев, постов, коммерческих предложений и др. Кроме того, нейросетевые модели используют для перевода текстов, исправления ошибок, улучшения структуры.
• Анализ результатов КТ, МРТ и других исследований в медицине.
• Оптимизация маршрутов, управление логистическими цепочками и автоматизация хранения в логистике.
• Разработка планов обучения, объяснение сложных тем, генерация и проверка тестов в образовании.

Плюсы и минусы нейросетей

Преимущества

• Высокая скорость обработки информации. Чтобы изучить тысячи документов, человеку понадобятся недели, а нейронная сеть может сделать это за несколько минут. При этом она быстро формирует выводы и находит закономерности, неочевидные для человека.
• Автоматизация задач разной сложности: от написания постов для соцсетей до прогнозирования спроса на товары конкретной компании. Это снижает нагрузку на людей, помогает бизнесу снижать издержки и работать быстрее.
• Высокая точность. Со многими задачами нейросети справляются не хуже людей, а в некоторых — превосходят наш интеллект по скорости и стабильности работы.
• Обработка разных типов информации. Обычно программы могут взаимодействовать только с определенными данными: таблицами, числами и др. Нейросети же принимают картинки, видео, человеческую речь, произвольный текст, документы.

Недостатки

• Зависимость результатов работы модели от качества обучающей выборки. На сбор и подготовку данных часто уходит больше времени и денег, чем на само обучение.
• Сложность интерпретации решений. Даже если модель обладает высокой точностью, никто не может объяснить, почему она приходит к тем или иным выводам. Это ограничивает применение нейросетей в чувствительных областях (медицина, трейдинг и др.).
• Этические вопросы и вред экологии. Пока нет однозначных ответов на многие вопросы: например, кому принадлежат права на сгенерированные материалы, кто несет ответственность за ошибки моделей, как предотвратить использование нейронных сетей мошенниками. Кроме того, обучение и функционирование умных систем требуют постоянной работы мощных серверов (это огромные затраты электричества) и их охлаждения водой.

Чем нейросеть отличается от искусственного интеллекта

Понятия «нейросеть» и «искусственный интеллект» связаны между собой, но имеют разные определения.

Искусственный интеллект — это совокупность технологий, за счет которых машины могут решать задачи, которые требуют участия человека. Например, анализ информации, интерпретация речи, прогнозирование событий или обучение на опыте. Но не каждый ИИ использует нейронные сети. Многие системы работают на основе заранее указанных разработчиками правил и алгоритмов. То есть они принимают решения по установленным инструкциям без какого-либо обучения.

Нейронные сети же отличаются от других программ тем, что разработчик не прописывает каждое правило вручную: модель сама учится находить верные решения на основе данных.

ИИ существовал еще до появления нейронных сетей, поэтому правильнее говорить, что нейросети — это одна из технологий области. Однако сейчас нейросети стали массовым инструментом для бизнеса и обычных пользователей, поэтому воспринимаются как наиболее значимая технология ИИ — отсюда и путаница терминов.