Нейросети стали одним из главных открытий нового тысячелетия – их возникновение произвело настоящую сенсацию. Изначально искусственный интеллект создавали по образу и подобию работы человеческого мозга. А сегодня эти вычислительные системы открывают для нас множество самых широких возможностей – они распознают речь, создают изображения и тексты, а также выполняют множество других полезнейших задач.
Как развивались нейросети
На самом деле предпосылки к их созданию возникли достаточно давно – еще в далеком 1943 году. Именно тогда исследователь У. Маккаллок в паре с У. Питтсом разработали первую в мире модель искусственно созданного нейрона. Модель отличалась тем, что обладала несколькими входами и одним выходом, а также умела воспроизводить операцию ИЛИ.
Следующим шагом в развитии нейронных сетей стало изобретение в 1958 году Фрэнком Розенблаттом модели под названием «Персептрон». Отличием ее было то, что эта нейросеть умела обучаться; а также она справлялась с задачей классификации. Эта нейронка считалась очень крутой для своего времени. Но все же тогдашнее состояние науки еще не располагало условиями для развития полноценной нейросети – в том виде, в каком мы знаем ее сегодня.
Конец ХХ столетия ознаменовался еще одним значительным шагом в сторону развития нейросетей – был разработан так называемый Метод обратного распространения ошибки. Состоял он в том, что нейросети предлагалось решить задачу распознавания рукописных цифр от 0 до 9. Сначала нейросеть проходила этап обучения, где ей предоставлялось множество примеров рукописных цифр с известными значениями.
Источник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Креатор Проджект
Во время этого процесса она выстраивала внутреннюю модель, способную выявлять и запоминать характерные особенности каждой цифры. Когда обучение завершалось и нейронной сети поступало новое изображение, она использовала уже имеющуюся у нее модель для того, чтобы предположить, какая именно цифра была предложена. Далее она сравнивала свое предположение с реальным значением и вычисляла возможные ошибки. Обнаруженная ошибка затем использовалась для корректировки внутренних параметров нейросети, чтобы в будущем она могла делать более точные предсказания.
Наконец, в период с 2000 по 2020 годы началось интенсивное развитие технологии Deep Learning, благодаря которым нейросети начали обучаться еще быстрее и эффективнее. В 2020-е годы возникла нашумевшая модель GPT-3, натренированная на невообразимо огромном количестве информации. Сегодня многие компании мирового масштаба занимаются развитием собственных нейросетей. Их внедряют в самые разные сферы деятельности, но какой вектор примет дальнейшее развитие нейронок – пока что предугадать невозможно.
Принцип работы нейронных сетей
Представьте, что Вы можете научить компьютер распознавать изображения, переводить тексты с одного языка на другой, разрабатывать бизнес-план – все это становится возможным благодаря нейросетям. В основе работы нейронных сетей лежит принцип имитации человеческого мозга. Он состоит, как известно, из миллиардов нейронов, которые связаны между собой и передают электрические сигналы. Когда мы видим, слышим или думаем о чем-то, эти нейроны активируются и «разговаривают» друг с другом. Нейросети функционируют по аналогичному принципу.
Представим, что мы хотим научить нейросеть распознавать изображения кошек. Для этого нужно загрузить в систему множество фотографий кошек, а также фотографий других объектов (собак, птиц, деревьев и т.д.). Каждое изображение разбивается на множество мелких пикселей, и каждому пикселю присваивается числовое значение, обозначающее его цвет и яркость.
Далее нейросеть начинает «учиться» на этих данных. Она анализирует закономерности, присущие изображениям кошек, и постепенно «запоминает» их визуальные особенности – форму морды, размер ушей, цвет шерсти и так далее. По мере обучения нейросеть начинает все лучше и лучше распознавать новые фотографии кошек, отличая их от других объектов.
Источник: изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Креатор Проджект
Возможности нейросетей
По мере развития вычислительных мощностей и накопления больших объемов данных нейронные сети становятся все более сложными. Современные нейронки не просто распознают образы, но и генерируют новые. Они переводят тексты, управляют роботами, пишут стихи и песни. Нейросеть ответит на любой Ваш вопрос, поможет составить график работы. Она справится с написанием студенческого эссе, исправит ошибки в тексте. Писателям нейросеть поможет составить сюжет романа. Учителям – разработать программу урока. Дизайнерам – составить качественное оформление лендинга, которое привлечет покупателей. Нейронные сети сегодня используются повсеместно! В ближайшие годы мы, вероятно, станем свидетелями еще более впечатляющих достижений в этой сфере.
