Нейросеть – технология, принцип работы которой аналогичен нейронным связям человеческого мозга. Это обучаемая система, которая использует для расширения новую информацию и предыдущий опыт. Узнаем, какая нейросеть лучшая.
Чем объясняется популярность нейронных сетей
Это универсальная, гибкая система которая, в зависимости от способов обучения может не только найти данные для курсовой работы или сгенерировать логотип по запросу. Но и работать с графикой, находить симптомы кардиологических заболеваний по данным пациентов или разработать формулу синтетической молекулы.
И делает он все это намного эффективнее людей, поскольку умеет быстро обрабатывать огромные массивы информации. Для примера – сотрудники Сиднейского технологического университета разработали дроны для облета пляжей и предупреждения отдыхающих о появлении в прибрежной зоне акул.
По обещаниям разработчиков вероятность точного распознавания морских хищников составляет 90%. Для сравнения – человек оператор, отсматривая кадры с камер может точно идентифицировать не больше 30 % акул.
Еще пример – компания PayPal, которая использует ИИ для борьбы с мошенниками. Искусственный интеллект, обученный на огромных массивах данных сравнивает миллионы транзакций, выявляя и блокируя подозрительные. Итог – процент мошеннических операций снизился до одной трети процента, при норме в финансовом секторе в 1,3 %.
И так почти в каждой сфере - от тяжелой промышленности, до коммерции, транспорта и кибербезопасности (защита от атак, взлома).
Какие есть нейросети
Типов архитектуры, на которых построены нейронные сети насчитывают около десяти. Но чаще встречаются:
-
FFNN – линейные, в которых узлы каждого слоя не связаны. Это первая и самая простая разработка, которая умеет распознавать речь, символы, изображения.
-
RBFN – подвид FFNN, тоже линейные, но в основе активации радиально базисная функция. Такие сети прогнозируют временные ряды, используются для классификационных задач.
-
CNN – сверточные, с технологией глубокого обучения и сложной архитектурой, самонастраиваемые. Применяют их для идентификации изображений или объектов (всего что подпадает под компьютерное зрение).
Например, в системах безопасности, распознавания лиц, на беспилотном транспорте, в медицине (можно обучить ИИ выявлять симптомы болезни по снимкам МРТ) и даже сельском хозяйстве.
CNN обрабатывает снимки со спутников и прогнозирует будущую урожайность конкретных земель.
CNN распознает речь, преобразовывает в текст аудиофайлы. А недавние исследования показали, что алгоритм может использоваться и для анализа эмоциональной тональности текста (положительной, нейтральной или отрицательной).
- RNN – рекуррентные, с последовательной связью между узлами. Когда итог вычисления на одном этапе – это исходные данные для следующего.
Технология может классифицировать, распознавать кадры с видеокамер, выявлять симптомы болезней по снимкам. Умеет считывать рукописный текст и идентифицировать данные (видеофайлы в том числе), генерировать картинки по запросу.
Кстати RNN использует Яндекс для оценки обстановки на дорогах для своих роботакси.
Часто алгоритмы сети дополняются другими технологиями. Например, CNN считывает картинку по фрагментам, передавая их от слоя к слою. После анализа полученной информации FFNN выдает результат.
Список лучших нейросетей
Какая нейросеть лучше сказать сложно – они постоянно совершенствуются, расширяются, становятся “умнее” и быстрее. Но несколько интересных алгоритмов для решения разных задач выделить можно:
-
Crayon – сменивший название с DALL·E mini, алгоритм с ИИ, который создает картинки по текстовым описаниям к вопросу о том, какая нейросеть лучше рисует. Но каждая из нейросетей имеет свои преимущества и ограничения, поэтому выбор зависит от того, что именно вы хотите достичь в процессе рисования и какие конкретные задачи нужно решить;
-
ruDALL-E Kandinsky от Сбера – русская разработка для генеративного дизайна, создающая изображения, редактирующая фото или готовые картинки по ключевым словам,
-
RuGPT-3 – тоже разработка Сбера, которая напишет осмысленный связный текст по заданной последовательности слов, предложений;
-
Colorize.cc – с открытым исходным кодом, сканирует и преобразовывает черно-белое фото в цветное, бесплатно сгенерированные фотографии (лимит 50) маркируются логотипом сайта;
-
Namelix – придумывает названия для бизнеса по описаниям из ключевых слов;
-
Looka – сервис для рисования логотипов по заданным параметрам (вид бизнеса, слоган), эксклюзив не выдаст, но рабочий вариант выбрать можно;
-
AutoDraw – напоминает стандартный графический редактор, но умеет превращать любые наброски пользователя (даже если это спираль или пара штрихов) в минималистичное изображение;
-
Gnod – не рисует, не придумывает логотипы и не напишет курсовую, но зато порекомендует фильмы, сериалы, проанализировав вкусы пользователя;
-
Talk to Books – ответит на любой, даже философский вопрос, вроде в чем смысл жизни цитатой из книги.
На вопрос - какая нейросеть лучшая в мире, ответить сложно, все зависит от ваших запросов. Но одна из лучших, представленная OpenAI – чат-бот ChatGPT, ставшая невероятно популярной в последнее время. Поскольку ИИ ищет информацию быстрее и точнее поисковиков браузеров, которые в ответ на запрос могут перенаправлять пользователя на нерелевантные сайты.
Он анализирует живую речь, переводит с одного языка на другой. Сможет написать, найти баги в программном коде, поддерживать с пользователем осмысленный диалог. Сочинять музыку, короткие эссе и даже создавать новые эпизоды для фильмов, ситкомов, сериалов. Это, наверное, универсальный вариант для работы и развлечений.
