Нейросети: назначение и практические возможности

Нейронные сети все более активно используются в бизнесе и повседневной жизни. Возможности и функционал нейронок постоянно расширяются и могут улучшаться в ходе обучения различными способами.

Нейронная сеть: определение

Нейросеть (искусственная нейронная сеть) — реализованная в компьютерной программе математическая модель, которая создана по принципам действия нейронных сетей в живых организмах. Назначение этой модели — наделение компьютера функционалом для обработки информации на уровне, сопоставимом с возможностями человеческого мозга.

В основе биологической сети — нейроны, то есть нервные клетки, соединенные друг с другом синапсами. Связки между искусственными нейронами (алгоритмическими участками математической модели) обозначаются тем же термином. Искусственная нейросеть, подобно биологической, приспособлена к приему информации (сигналов) от другой сети, пользователя или иного источника, ее обработке и выводу (передаче в другую сеть).

Умеет ли нейросеть думать, как мозг? Конечно, нет: ни один компьютер пока что не способен превзойти человека по возможностям обработки информации, проведению вычислительных операций.

Однако нейронке вовсе и не обязательно уметь думать. Ее сильная сторона в другом — способности оперировать большими объемами данных. Компьютер в сравнении с людьми глуп, однако вполне конкурентоспособен в части способности запоминать информацию (и обеспечивать ее долгое хранение).

Не являясь достаточно умными в части вычислений, компьютеры могут использовать гигантские базы данных. В них могут быть прописаны миллиарды правил и алгоритмов, на основе которых компьютеры производят различные операции. Кроме того, в этих базах могут размещаться файлы, содержащие, к примеру:

• слова, языковые фразы;
• элементы изображений и видео;
• звуки, мелодии.

Компьютеры, следуя соответствующим правилам и алгоритмам, в установленном порядке комбинируют указанные данные, в результате чего может конструироваться осмысленный текст или создаваться картинка. Если человек текст придумывает (полагаясь в том числе на интуитивную составляющую), то компьютер — составляет из «конструктора», руководствуясь правилами.

Таким образом, нейросеть — модель, призванная приблизить компьютер к мозгу человека не за счет сложности вычислений, а за счет алгоритмов комбинирования элементов, входящих в базы данных. Благодаря их большому объему, а также скорости комбинирования, достигаемой современными компьютерами, нейросети конструируют многие виды контента на уровне, сопоставимом с человеческим.

В чем значимость нейронок?

Возможности современных нейронок предопределяют их растущую важность в жизни человека. Сейчас нейросети могут создавать (преобразовывать) в соответствии с запросом пользователя различные виды данных — текстовые, графические, видео или аудио. Либо формировать иные значимые сигналы (например, обеспечивающие управление устройствами).

Ознакомимся с ключевыми принципами работы нейронок, благодаря которым они становятся приспособленными к выполнению практически значимых для человека операций.

Принципы работы нейросетей

Обработка сигналов нейросетью осуществляется по заданным человеком алгоритмам либо в соответствии с результатами самообучения нейросети (или же при сочетании данных механизмов).

Придумаем связку из трех простых нейронов — элементарную нейросеть, работающую на базе простейших алгоритмов. Условимся, что в состав такой сети войдут:

1. Нейрон «А», который:

• предлагает пользователю ответить на вопрос «как дела?» и ввести текст с ответом;
• принимает ответ и передает следующему нейрону.

2. Нейрон «Б», который:

• обрабатывает ответ пользователя, определяя, какое у пользователя настроение — хорошее или плохое;
• передает результат следующему нейрону.

3. Нейрон «В», который с учетом результата от нейрона «Б» подбирает и направляет подходящий ответ пользователю.

В нейроне «Б» заложен алгоритм:

• если в ответе пользователя, принятом от нейрона «А», содержатся слова: «так себе», «не очень», «плохо» (или иные схожие по значению, заложенные в базу данных, с которой взаимодействует нейрон), настроению присваивается статус 1 (плохое);
• если «отлично», «супер», «класс» — статус 2 (хорошее).

Пусть пользователь написал «отлично». Нейрон «Б» присвоил настроению статус 2 и передал сигнал нейрону «В». Тот подбирает и направляет пользователю фразу «рад за тебя» (или иную схожую по смыслу из тех, которые присутствуют в базе данных — как вариант, фраза подбирается в случайном порядке).

А если пользователь напишет «так себе», то:

• нейрон «Б» присвоит настроению статус 1;
• нейрон «В» направит пользователю фразу «не переживай, все будет класс» (или другую подходящую по смыслу, выбираемую случайно).

В результате пользователь сможет получать от нашей «мини-нейросети» ответы, релевантные своему настроению. При этом ответы не всегда будут повторяться, поскольку в базе данных у нейрона «В» могут содержаться разные формулировки.

Указанные нейроны «А», «Б» и «В» образуют несколько слоев, входящих в нейросеть, соответственно:

• входной (прием информации из-за пределов нейросети). Участок входа в нейросеть при этом виден пользователю: он вводит текст, отражающий его настроение, передавая информацию входному слою на уровне нейрона «А»;
• скрытый (обработка информации внутри нейронки). Пользователь ничего не знает о существовании нейрона «Б», который анализирует полученный ответ так, чтобы нейросеть затем отреагировала на него адекватно. Эта «клетка» работает на уровне скрытого слоя;
• выходной (выдача результата обработки за пределы нейронки). В свою очередь, нейрон «В», выдавая ответ на запрос пользователю, также образует видимый участок, но уже на уровне выходного слоя в рамках нейросети.

Современные высокотехнологичные нейросети, конечно же, совершают в миллиарды раз больше операций, чем наши нейроны «А», «Б» и «В» (при комбинировании несопоставимо большего количества слоев в структуре нейросети). Функционируют нейронки на базе алгоритмов, создаваемых лучшими учеными и программистами мира, которые являются экспертами в сфере искусственного интеллекта.

В соответствующем экспертном сообществе принята специальная классификация современных нейросетей.

Типы нейросетей

Выделяют нейросети:

1. Прямого распространения, при которой входной нейрон, получивший первичный сигнал (или группа таких однотипных «клеток»), направляет сигнал другим нейронам с конечной целью довести его до выходного и при этом не получает от выходного обратный сигнал.

Рассмотренный нами выше пример трехнейронной сети — простейший вариант нейронки прямого распространения. Сигнал от первой «клетки», получившей запрос от пользователя, передается во вторую, которая передает пользователю ответ, не информируя об этом первую клетку.

2. Сверточные. В их составе присутствуют нейроны, которые производят специфические операции:

• свертку (при которой от первичных данных отсекается лишнее, мешающее проведению с ними полезных операций, например, это может быть отделение изображения от фона или определение анализируемого участка текста);
• пулинг (выделяет участки информации по определенному признаку, например цвету или конкретному объекту на изображении либо фразам в тексте).

3. Генеративные. Генерируют информацию по заданным параметрам (например, производят рерайт или создают новый текст, формируют изображение или видео по текстовому описанию или на основе исходного медиаконтента).

4. Рекуррентные. В этой сети нейрон, получивший данные на обработку, может впоследствии принять уточненные (и обработать их с новым результатом).

Указанная классификация имеет большее значение для исследователей и разработчиков. Но простым пользователям важнее то, как нейронки могут применяться на практике, каковы их реальные достоинства и недостатки.

Преимущества и недостатки нейросетей

Главное преимущество нейросети — высокая скорость выполнения автоматизированных операций. За считаные секунды сеть может сгенерировать целый увлекательный роман или нарисовать красочный пейзаж на тему, заданную пользователем. Работа нейронок во многих случаях бесплатна или очень дешева.

Но нейросети пока не научены:

• анализировать тексты на основании текущей актуальной информации, в режиме реального времени (только на основе исторических данных, например, новейшая GPT-4 Turbo может учитывать события, наступившие не позднее декабря 2023 года);
• генерировать индивидуализированный контент (с учетом бренд-кода, фирменного дизайна компании);
• в необходимой степени корректно верифицировать данные (из-за чего в генерируемых текстах возможны фактические ошибки).

Вместе с тем нейронки становятся более умными и технологичными. Уже сейчас многие из них реализованы в виде полезных и востребованных программных продуктов, в числе которых:

• отмеченная ChatGPT — для генерации текстов, а также ее аналоги (GigaChat, Gerwin, Frase);
• DALL-E, Kandinsky, Midjournet — для генерации картинок;
• Aiva, Soundful — для создания музыкальных треков;
• «Шедеврум», Visper — для создания видео.

Однако это лишь частные примеры применения нейронок. Можно выделить ряд ключевых отраслевых направлений использования нейросетевых технологий.

Задачи и области применения нейросетей

Современные нейросети решают задачи в областях:

1. Использования машинного зрения.

Его суть — в наделении компьютера способностью детально распознавать изображения (видео) с камеры или экрана, чтобы затем использовать результат такого распознавания в практически значимых целях. Например, обеспечить автономное управление автомобилем. Нейросети в этом случае могут анализировать дорожную обстановку на основе получаемого видеоконтента, а затем передавать контроллерам на автомобилях сигналы для осуществления необходимых маневров.

Также машинное зрение востребовано:

● в системах распознавания лиц (и иных объектов);

● в системах корпоративной безопасности;

● в промышленном производстве (например, для анализа работы оборудования);

● в программах для монтажа и редактирования видео.

2. Распознавания речи.

Особенность человеческой речи в том, что она не слишком стандартна — может произноситься с акцентом, диалектизмами, дефектами, разной тональностью, эмоциональной окраской. Нейросети используют большие базы данных вариаций построения речи, и это помогает более точно распознавать ее компьютерным программам соответствующего назначения.

Многие современные нейросетевые решения приспособлены не только к распознаванию, но и к генерации речи — такие как, например, продукт SaluteSpeech.

3. Обработки человеческого языка в письменном виде.

Вариативность также свойственна и для речи в текстовом изложении. В память нейросетей закладываются огромные массивы лингвистических конструкций, на основе которых компьютер анализирует тексты, интерпретирует их, генерирует собственный контент. Еще варианты — переводит на другой язык, производит рерайт.

4. Прогнозирования (формирования рекомендаций).

На основе тех или иных исторических данных либо значимых фактов, рассматривая их в большом количестве перечней, нейросети учатся прогнозировать ход тех или иных событий (либо предоставлять рекомендации для лучшей подготовки к событиям). Это может быть прогнозирование погоды, роста или падения акций на рынке. Так же, как, например, рекомендации по выбору товара или услуги для потребителя (с учетом предыдущих его покупок или иных факторов, характеризующих его потребительское поведение).

Средствами нейросетей современные ритейлеры осуществляют прогнозирование спроса.

Нейросети в большинстве случаев приспособлены к обучению. Его суть в том, чтобы обеспечить максимальную полезность использования нейронки в той или иной области применения.

Обучение может быть осуществлено разными методами.

Обучение нейросетей

Выделяют следующие основные механизмы:

1. Обучение с участием человека (либо делегированного им программного алгоритма).

Такой метод обычно применяется, если полезность нейронки оценивается исходя из степени соответствия результата обработки информации тем или иным стандартам (требованиям), которые определяет человек. Типичный пример — обучение распознаванию голоса. Оно будет практически полезным, если нейросеть сможет преобразовать речь в грамматически корректные текстовые конструкции, независимо от способа произношения.

Пример: сказанное «директоры кофем упились» нейронку учат вносить в текст как «директора кофе упились».

2. Без участия человека.

Этот метод практикуется, если нейронка призвана действовать постоянно или временно в автономном режиме (например, при обеспечении управления устройством). В нейросети прописываются алгоритмы:

• автономного приема информации (сигналов) и реагирования на них в различных ситуациях;
• изменения соответствующих алгоритмов реагирования с учетом результатов применения ранее использованных алгоритмов.

Стоит отметить, что вне зависимости от конкретного метода нейронка обучается в рамках двух этапов:

• обновления вводных данных и алгоритмов (соответственно, автоматизированного либо ручного);
• тестирования работы с учетом обновленных данных и алгоритмов (также на основе внутренних правил либо в порядке, определенном человеком).

Примечательно, что разным нейросетям по итогам обучения (тестирования) могут выставляться оценки — показатели результативности обучения. Если конкретная нейросеть получит более высокие баллы, то именно ее модель будет признана наиболее удачной и на базе нее разработчики акцентируют дальнейшее улучшение полезных свойств нейронки в той или иной сфере применения.

Заключение

Итак, нейросети уже не теоретическая наработка, а практически значимый в жизни современного человека инструмент. Постоянно притом совершенствуемый. Нейронки прежде всего призваны автоматизировать действия человека по написанию текста, созданию картинок и видео, управлению устройствами. В современном поколении возможности нейросетей в данной области объективно ограничены (что обусловлено прежде всего «догоняющими» принципами формирования баз данных нейронок).

Нейросетевые сервисы способны стать серьезным подспорьем для специалистов в областях, где отставание от актуальных трендов некритично. В будущем нейронки могут существенно подтянуться в области обучения анализу текущей обстановки. И если это произойдет, то варианты их практического применения в целях автоматизации человеческого труда значительно расширятся.

Нейросеть не заменяет человеческий мозг в части мышления. Однако благодаря доступу к огромной базе данных текстов, картинок, видео, аудио, а также алгоритмов их комбинирования может во многих случаях не хуже человека собирать данные элементы в осмысленный и полезный контент.

ООО «Сбер Бизнес Софт» предлагает решения на основе искусственного интеллекта для вашего бизнеса. Оставьте заявку на сайте и наши специалисты подберут для вас решение, соответствующее задачам вашего бизнеса, а также ответят на интересующие вопросы.

Image by ojosujono96 on Freepik