Scienty

Обратите внимание: лишь недавно термины «нейронные сети» и «искусственный интеллект» перестали казаться атрибутами научной фантастики, — они прочно вошли в нашу повседневную жизнь. Вместе с телеграм-каналом «Цифровой Журнал» выяснили, какие направления сейчас находятся в фокусе внимания в сфере технологий. Naked Science: Многие испытывают затруднения и не всегда различают, что такое нейросеть, а что подразумевается под термином…

Обратите внимание: в настоящий момент представления о «нейронных сетях» и «искусственном интеллекте» утратили связь с научной фантастикой и стали частью повседневной жизни. 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 определены ключевые принципы и методы обучения. В 1980-х годах был разработан инновационный подход к обучению нейронных сетей – метод обратного распространения ошибки. Этот алгоритм позволял сокращать ошибки в процессе обучения. В 1990-х годах наблюдался спад интереса. Возрождение произошло в 2010-х. Наличие больших объемов данных и графических процессоров стало причиной нового всплеска активности в области машинного обучения. Это дало возможность создавать более совершенные модели, например, глубокие нейронные сети, которые показывают выдающиеся результаты в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка, разработки игр и других.

NS: Какие современные инновации наблюдаются в сфере нейронных сетей?

ЦЖ: Мы бы выделили четыре основных направления:

1. Глубокое обучение – это глобальный тренд, целью которого является повышение точности прогнозов нейронных сетей и ускорение обработки данных, например изображений или текстов, при сохранении высокого качества.
2. Обучение с ограниченным объемом данных предполагает создание методик, благодаря которым нейронные сети способны усваивать информацию, используя небольшие наборы данных. Это позволяет расширить сферу применения таких сетей, 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 позволяет нейронным сетям учиться, взаимодействуя с окружающей средой и принимая решения, опираясь на полученный опыт.

В совокупности эти факторы способствуют тому, чтобы искусственный интеллект становился все ближе к человеческим возможностям.

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 с использованием тестового набора данных, который не применялся при обучении или валидации. Это позволяет определить, насколько хорошо она способна идентифицировать кошек и собак на ранее не встречавшихся ей изображениях.
7. В случае, если модель демонстрирует невысокую точность, ее можно оптимизировать путем корректировки параметров нейронной сети или путем добавления большего объема 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 МРТ, 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 прогнозировать 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 применяются для изучения поведения пользователей и прогнозирования их интересов. Это позволяет формировать индивидуальные предложения и рекомендации в онлайн-магазинах, социальных платформах и сервисах потокового видео.

Если рассматривать более специализированные области, 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 подобных ситуаций мы создали собственных ботов, использующих технологии, аналогичные ChatGPT и Midjourney. В первой нейросети редактор формулирует тему статьи простым языком, а чат-бот генерирует контент на основе этого описания. После этого автор запрашивает у Midjourney создание иллюстраций, соответствующих тематике, и уже через несколько минут вся необходимая информация для статьи готова. Нашими ботами пользуются не только начинающие специалисты. Многие подписчики считают ChatGPT незаменимым помощником в своей работе. 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.