Появившиеся на наших глазах понятия «нейронные сети» и «искусственный интеллект» перестали быть чем-то из области научной фантастики. Теперь это обыденность. Вместе с телеграм-каналом «Цифровой Журнал» разобрались, что сейчас в центре внимания в мире технологий. Naked Science: многие часто путаются и не могут понять, что есть нейросеть, а что относится к термину…
Поразительно: перед нашими глазами слова «нейронные сети» и «искусственный интеллект» перешли из разряда фантастики в привычную реальность. Цифровой Журнал»Определили, на чём в настоящее время сфокусирован мир технологий.
Naked Science: Как отличить нейросеть от искусственного интеллекта?
«Цифровой Журнал»:По существу, всё достаточно просто. Искусственный интеллект — обширное понятие, описывающее систему, способную выполнять задания, которые раньше были неразрешимы без участия человеческого разума. Нейронная сеть же представляет собой конкретную реализацию ИИ, предназначенную для решения задач обработки сложной информации.
NS:Расскажите об эволюции нейросетей и о том, как дошли до нынешнего уровня.
ЦЖ:Развитие началось в 1940-х годах, когда были сформированы основные принципы и процессы обучения. В 1980-х был открыт новый подход к обучению нейронок — метод распространения ошибки. Этот алгоритм минимизировал неточности в ходе обучения нейросетей. Интерес вновь пропал в 90-х годах. Новый расцвет начался в 2010-х. Доступность данных и GPU спровоцировала бум в сфере машинного обучения, позволивший создавать более сложные модели, такие как глубокие нейронные сети. Те демонстрируют впечатляющие результаты в областях компьютерного зрения, обработки естественного языка, игр и других.
NS:Какие самые свежие тренды в области нейросетей?
ЦЖ: Мы бы выделили четыре основных направления:
- Распространение глубинного обучения – это всемирный тренд, который стремится обучить нейронные сети выполнять более точные предсказания и ускорить обработку данных (таких как изображения или тексты) с сохранением качества.
- Обучение нейронных сетей с ограниченными данными. Разработка методов, позволяющих им усваивать информацию из малых объемов данных.
- Внедрение нейросетей в другие технологии для повышения эффективности и скорости обучения существующих алгоритмов, а также создание новых.
- Обучение с помощью поощрений дает возможность нейросетям взаимодействовать с миром и принимать решения, руководствуясь собственным опытом.
В совокупности эти действия позволят искусственному интеллекту сделать ещё один шаг в направлении уровня человеческого.
NS:Расскажите, пожалуйста, о обучении нейронных сетей простым примером, чтобы было понятно даже без специальных знаний.
ЦЖ: Конечно! Предположим, нам нужно обучить компьютер распознавать изображения кошек и собак. Так проходил процесс обучения нейронной сети для этой задачи.
- Для начала необходимо собрать коллекцию изображений кошек и собак. Каждое изображение должно быть отнесено к соответствующему виду: кошка или собака.
- Данные обычно делятся на три группы: набор для обучения модели, набор для настройки параметров во время обучения и набор для оценки точности модели после обучения.
- Для решения разных задач выбирают разные типы нейронных сетей, как для пробежки спортивные штаны, а на корпоратив — костюм-тройку.
- Во время обучения нейронная сеть изучает картинки из обучающей выборки и настраивает свои настройки, чтобы как можно точнее отличать кошек от собак.
- После обучения модели оценивают ее точность на проверочных данных. Это помогает понять качество обучения и способность работы с новыми данными.
- Модель испытывают на тестовых данных, которые не применялись ни для обучения, ни для проверки. Так определяют её способность отличить кошек от собак на новых, ранее неслыханных изображениях.
- При нехватке точности возможно настроить модель, изменяв параметры нейронной сети или увеличивая объем обучающих данных, после чего произвести переобучение.
NS:Как нейросети упрощают жизнь людей в повседневной жизни и на работе?
ЦЖ: Онлайн-сервисы иИнструменты с встроенными нейросетями выпускают с частотой нескольких единиц в неделю.
- Нейронные сети применяются в медицине для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений (таких как рентгеновские снимки или МРТ) , прогнозирования осложнений и создания индивидуальных схем лечения.
- Связь будущего: голосовые помощники, распознавание речи, перевод и воссоздание голоса.
- Нейронные сети применяются в финансах и бизнесе для прогнозирования рыночных тенденций, выявления мошенничества, автоматизации принятия решений и повышения качества обслуживания клиентов.
- В автомобилестроении нейронные сети важны для систем распознавания дороги, принятия решений и управления автотранспортом.
- Нейронные сети анализируют поведение пользователей и прогнозируют их предпочтения, что позволяет предлагать персональный контент и рекомендации в интернет-магазинах, социальных сетях и платформах потокового вещания.
Можно рассматривать и более специфичные области, но для этого потребуется больше статей.
NS: Хорошо, представим ситуацию: редактор желает добавить изображения к своей статье и решил попробовать использовать искусственный интеллект.
ЦЖ: Мы разработали собственных ботов на базе ChatGPT и Midjourney для подобных случаев. В нейросети редактор задает тему статьи словами, а чат-бот генерирует ее. Затем автор просит Midjourney создать иллюстрации по теме, и через пару минут материал для статьи готов. Новички и опытные подписчики используют наших ботов. Программисты создают код, копирайтеры — текст, дизайнеры — логотипы с помощью ChatGPT.
NS: Как Вы представляете себе будущее нейросетей и их место в нашей жизни?
ЦЖ: В будущем нас ждут нейросети. Набирает обороты интерес к этому направлению, появляются новые технологии и приложения. Это не очередной тренд, так как нейронные сети применяются в ключевых отраслях экономики, а крупные компании инвестируют огромные средства в разработку собственных нейросетей. Однако развитие порождает вопросы безопасности, этики и регулирования, требующие внимания. В целом мы уверены, что нейронные сети представляют большой потенциал для улучшения жизни, сделав ее более комфортной, эффективной и интересной.