Нейронная сеть – это математическая модель для обработки или воспроизведения информации, созданная по принципу работы нейрона из человеческого мозга. В данный период времени они постоянно совершенствуются, их алгоритмы обработки и анализа информации становятся всё сложнее, а возможности их всё разнообразней.
Что такое нейросети
Базовым элементом ИНС (искусственной нейронной сети) является искусственный нейрон и устроен он в точности, как и его биологический «тёзка». Хотя на самом деле это всего лишь функция со входами, выходами и скрытыми слоями, в которых и происходит обработка введённой информации. Если скрытый слой всего один, то такая нейросеть называется неглубокой, если более одного – глубокой.
По классификации института Азимова уже сейчас разработано около 25 разновидностей моделей различной сложности и глубины, вот только некоторые из них:
- перцептроны – обрабатывают числовые данные;
- свёрточные способны обрабатывать изображения;
- генеративные могут генерировать контент различной сложности;
- рекуррентные накапливают и анализируют ту информацию, которая может изменяться в течение времени.
Чему можно научиться у нейросетей
Хоть и кажется, что человеческий мозг более совершенен, но человек всегда ищет способы переложить свои обязательства на кого-то другого, а вот нейросеть такой возможности лишена. Например, известен случай, когда студент сдал дипломную работу, полностью написанную ИИ. Как ещё можно использовать возможности искусственного интеллекта и какие задачи он поможет решить?
- Для улучшения собственных навыков. Например, если задать нейросети вопрос «Как стать писателем?», вы получите подробную инструкцию, какие именно навыки стоит совершенствовать, что делать, где и как представить свои работы начинающему писателю, чтобы его заметили. Конечно, прочтение подобной инструкции не сделает вас писателем автоматически, но задаст нужный вектор развития.
- Для освоения новой информации. Например, вы хотите разобраться в какой-либо теме, но сухой информации из учебников и интернета вам не хватает. Пусть нейросеть отвечает на все возникающие у вас вопросы, так можно разобрать информацию максимально подробно, ничуть не хуже, чем с репетитором.
- Есть специальные модели для обработки и генерации графической информации, то есть рисунков. Некоторые даже умеют рисовать самостоятельно, основываясь на базах из подборок живописи различных художников. С помощью такой нейросети можно учиться рисовать что-то своё, дорабатывая заготовки на заданную тематику.
- ИИ может даже писать кусочки программного кода за вас или наоборот, анализировать код, написанный вами, подробно раскладывая алгоритм на действия, объясняя, как он будет работать, и находя ошибки в коде. Если вы начинающий программист и ещё не уверены в своих силах, то такой помощник будет незаменим.
- Проект-менеджеру сайта или копирайтеру нейросеть поможет повысить уникальность текстов, написать тексты на заданную тематику, изменить стилистику на готовой странице сайта или найти орфографические ошибки в текстах.
- Также ИИ может помочь с обучением иностранному языку. Попросите его перевести кусочек текста или объяснить значение каждого непонятного вам слова, составить предложения с использованием незнакомого слова и т.д. Для ежедневной практики и наращивания словарного запаса такой инструмент незаменим.
А чему можно научить?
Для совершенствования нейросетей их постоянно обучают чему-то новому, существуют различные методы обучения и переобучения сетей.
Например, можно взять нейросеть, распознающую графическую информацию, и обучить её с высокой долей точности распознавать человеческие лица.
Следующим этапом станет распознавание наличия или отсутствия ремня безопасности. То есть такой ИИ сможет анализировать снимки с дорожных камер на наличие нарушений. Конечно, весь процесс может занять не один день, но и продать такую программу можно по приличной цене.
Вот 3 базовых способа обучения нейросети, которые можно использовать в своей работе:
Обучение с учителем не обязательно подразумевает постоянный контроль человека и выставление оценок за проделанную работу, хотя и этот этап тоже важен. Хороший пример, чему можно научить нейросеть при таком способе: программа распознавания картинок.
К каждой картинке делается метка, что на ней изображено, то есть правильный ответ, нейронная сеть анализирует изображение и «запоминает» правильный ответ. Просмотрев много миллионов разноплановых изображений, она и сама в дальнейшем сможет определить, что именно изображено на незнакомой картинке.
Обучение без учителя основано на самообучении ИИ, здесь нет вводной информации, но есть поставленная задача, которую нужно решить быстрее или эффективней. Например, нейросеть получает запрос «найди фото розы» и начинает поиск самостоятельно. Затем оператор оценивает полученные результаты по определённой шкале. Это может быть простая шкала «да» или «нет». Или более сложная, например:
- да;
- нет;
- это цветок, но не роза;
- это Роза, но не цветок.
Как видите, такой алгоритм подбора информации будет сложнее, но и связи нейронов станут более сложными в процессе обучения, они будут более гибкими в поисках правильных ответов.
Обучение с подкреплением – многие считают самым интересным способом, дающим самые неожиданные результаты. Вы помещаете электронный мозг в некую среду: базу данных с информацией, музыкой, фото или отчётами строительных компаний за последние 10 лет. Вводной задачи у ИИ нет, можно делать, что угодно с эти массивом данных, и решение всегда остаётся за нейросетью.
А человек потом подтверждает, правильно или неправильно нейросеть себя повела в данных условиях. Соответственно, по принципу академика И. П. Павлова, положительное подтверждение называют «наградой» для ИИ.
Возможно, такие способы тренировки электронного мозга покажутся долгими, но обычно компании разрабатывают несколько вариантов нейросети, пробуют различные способы обучения или разные среды, а затем оставляют 1-2 самых перспективных наработки и занимаются в дальнейшем только их усовершенствованием.
Разработка программ, приложений или чат-ботов на основе нейросети – одно из самых перспективных направлений в наши дни. Разрабатывать можно ту сферу, которая интересно лично вам, достигая совершенства в программировании и настройке ИИ. Или можно пользоваться плодами чужих наработок: создавать уникальные коллажи или фото, писать тексты, стихи или сценарии, создавать заготовки для ПО, чтобы доработать их вручную и даже сочинять музыку.
