Как нейросети могут пригодиться в повседневной жизни?

Новости МирТесен

Обратите внимание: лишь недавно термины «нейронные сети» и «искусственный интеллект» перестали казаться атрибутами научной фантастики и вошли в нашу повседневную жизнь. Вместе с телеграм-каналом «Цифровой Журнал» проанализировали, какие вопросы сейчас наиболее актуальны в сфере технологий. Naked Science: Зачастую люди сталкиваются с трудностями в понимании различий между нейронной сетью и искусственным интеллектом…

Обратите внимание: лишь недавно термины «нейронные сети» и «искусственный интеллект» перестали казаться атрибутами научной фантастики и вошли в нашу повседневную жизнь. Вместе с телеграм-каналом « Цифровой Журнал» разобрались, что сейчас в центре внимания в мире технологий.

Naked Science: Зачастую люди испытывают затруднения и не могут четко определить разницу между нейросетью и искусственным интеллектом. Давайте разберемся, как их нужно различать?

«Цифровой Журнал»: По сути, все не так сложно. Искусственный интеллект – это широкое определение, относящееся к системе, которая может выполнять задачи, ранее требовавшие участия человеческого мышления. А нейронная сеть – это конкретный пример реализации искусственного интеллекта, предназначенный для решения определенных задач, связанных с обработкой больших объемов информации.

NS: Как развивались нейронные сети и к чему они привели сегодня?

ЦЖ: Их эволюция началась еще в 1940-х годах, когда были заложены фундаментальные принципы и методы обучения. В 1980-х был разработан новый подход к обучению нейронных сетей – метод обратного распространения ошибки. Этот алгоритм позволил снизить погрешности при обучении нейросетей. В 1990-х годах наблюдался спад интереса к этой области. Возрождение началось в 2010-х годах. Благодаря доступности больших объемов данных и графических процессоров, произошел новый всплеск в сфере машинного обучения. Это дало возможность создавать более совершенные модели, например, глубокие нейронные сети, которые показывают выдающиеся результаты в области компьютерного зрения, обработки естественного языка, игрового процесса и других задачах.

NS: Какие сейчас наблюдаются самые современные тенденции в области нейронных сетей?

ЦЖ: Мы бы выделили четыре основных направления:

1. Глубокое обучение – это глобальная тенденция, целью которой является повышение точности прогнозов нейронных сетей и ускорение обработки данных, например изображений или текстовых документов, при сохранении высокого уровня качества.
2. Обучение с ограниченным объемом данных. Создание методик, обеспечивающих возможность обучения нейронных сетей при использовании небольших наборов информации. Это позволяет сделать их более применимыми в различных сферах, даже при недостатке данных.
3. Интеграция нейронных сетей с другими технологиями предполагает применение комплекса мероприятий, целью которых является оптимизация и ускорение существующих алгоритмов обучения, а также разработка принципиально новых.
4. Обучение с подкреплением – это метод, который даёт нейросетям возможность взаимодействовать с окружением и делать выбор, опираясь на накопленный опыт.

В совокупности эти факторы способствуют дальнейшему развитию искусственного интеллекта и сближению его возможностей с человеческими.

NS: Вы часто упоминаете об обучении нейронных сетей. Человеку, не знакомому с этой темой, бывает сложно представить себе, как это происходит. Сможете ли вы объяснить этот процесс, используя простой пример?

ЦЖ: Для того чтобы обучить компьютер распознавать изображения кошек и собак, рассмотрим, как происходит обучение нейронной сети при решении подобной задачи.

1. Для начала необходимо подготовить набор данных, включающий большое количество изображений кошек и собак. Они послужат основой для обучения нейронной сети. Важно, чтобы каждое изображение было корректно классифицировано как «кошка» или «собака».
2. Обычно данные делят на три группы: обучающий набор, используемый для обучения модели, проверочный набор, предназначенный для корректировки параметров модели в ходе обучения, и тестовый набор, применяемый для оценки ее точности после завершения обучения).
3. Выбор архитектуры нейронной сети – это как выбор одежды: для короткой пробежки подойдут спортивные штаны, а для торжественного мероприятия – костюм. Подобный принцип применяется и к нейросетям. В зависимости от поставленной задачи, специалисты определяют подходящую архитектуру.
4. В ходе обучения нейронная сеть обрабатывает изображения из обучающего набора данных и изменяет свои параметры, стремясь к уменьшению погрешности при распознавании кошек и собак.
5. После завершения обучения необходимо оценить модель, используя проверочный набор данных. Это позволяет определить, насколько успешно модель прошла обучение и как она будет справляться с незнакомыми данными.
6. Тестирование модели. В заключение, модель оценивается на тестовом наборе данных, который не применялся при обучении или валидации. Это позволяет определить, насколько эффективно модель способна распознавать кошек и собак на новых, ранее не виденных ей изображениях.
7. В случае, если модель демонстрирует невысокую точность, ее можно отрегулировать, корректируя параметры нейронной сети или расширяя объем обучающих данных, после чего следует провести повторное обучение.

NS: Каким образом нейронные сети применимы в повседневной жизни и на рабочих местах, чтобы содействовать людям и упрощать их деятельность?

ЦЖ: Онлайн-сервисы и инструменты с интегрированными нейросетями появляются со скоростью несколько штук в неделю. Если говорить глобально, то вот несколько примеров.

1. Нейронные сети находят применение в медицине для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки и снимки магнитно-резонансной томографии, прогнозирования возможных осложнений и создания персонализированных схем лечения.
2. Технологии связи включают в себя голосовых ассистентов, системы распознавания речи, машинный перевод и синтез голоса.
3. Нейронные сети находят применение в финансах и бизнесе, позволяя предсказывать изменения на рынке, выявлять мошеннические действия, автоматизировать процедуры принятия решений и повышать качество обслуживания клиентов.
4. В сфере автомобилестроения нейронные сети выполняют ключевую функцию в системах, отвечающих за распознавание дорожной ситуации, принятие решений и управление транспортными средствами.
5. Для работы рекомендательных систем нейронные сети позволяют анализировать поведение пользователей и прогнозировать их интересы. Это способствует предоставлению индивидуальных предложений и рекомендаций в онлайн-магазинах, социальных платформах и сервисах потокового видео.

Если мы сосредоточимся на более специализированных областях, то одной публикации будет недостаточно.

NS: Редактор стремится интегрировать искусственный интеллект в свою работу и планирует опубликовать статью, дополненную тематическими изображениями. Несмотря на отсутствие глубоких знаний в области нейросетей, он проявляет сильное желание воплотить задуманный план в жизнь. Как же ему осуществить это?

ЦЖ: Именно для решения подобных задач мы создали собственных ботов, использующих технологии, аналогичные ChatGPT и Midjourney. В первой нейросети редактор формулирует тему статьи понятным языком, после чего чат-бот генерирует необходимый контент. Затем автор запрашивает у Midjourney создание иллюстраций на заданную тему, и уже через несколько минут вся статья готова. Нашими ботами пользуются не только начинающие специалисты. Для многих наших подписчиков ChatGPT стал незаменимым помощником. Программисты используют его для создания кода, копирайтеры — для написания текстов, дизайнеры — для разработки логотипов.

NS: Как, по вашему мнению, будут развиваться нейросети и какое место они займут в нашей жизни?

ЦЖ: Мы убеждены, что нейросети пришли к нам надолго. Наблюдается значительный рост интереса и инвестиций в эту сферу, что способствует созданию новых технологий и приложений. Можно утверждать, что это не просто мимолетное увлечение, поскольку нейронные сети находят активное применение в важнейших секторах экономики, а крупные компании направляют колоссальные средства на разработку собственных нейросетевых решений. Вместе с тем, развитие этой области ставит вопросы, касающиеся безопасности, этики и необходимости регулирования, которые также нуждаются во внимании. В целом, мы уверены, что нейронные сети обладают огромным потенциалом для повышения качества нашей жизни и сделают ее более комфортной, продуктивной и увлекательной.