Нейросети пишут книги и спасают жизни: что такое нейронная сеть и как она работает

Разработкой искусственных нейросетей ученые занимаются уже около 70 лет. Но если еще в 2016 году вершиной их способностей были боты со смешными ответами на вопросы, то сегодня новое поколение нейросетей пишет книги, сочиняет музыку, разрабатывает маркетинговые стратегии и даже спасает жизни, помогая выявлять на ранних стадиях рак и другие опасные болезни.

Редакция MC.today разобралась, что такое нейронные сети, вспомнила историю их появления и выяснила, какие задачи они могут решать.

Что такое нейронная сеть

Нейронная сеть, также искусственная нейронная сеть, ИНС – это одно из направлений в разработке искусственного интеллекта, которое ставит своей задачей воспроизвести аналитическую работу человеческого мозга.

Математическая модель ИНС пришла в мир программирования из биологии. В ее основе лежит принцип работы нервной системы живых организмов, где миллиарды нейронов соединены синапсами, принимают входные данные в виде электрических импульсов, обрабатывают и передают другим нейронам.

Аппаратная реализация нейросети представляет собой систему из множества ячеек – процессоров, у которых, как и у настоящих нейронов, есть несколько синапсов – связей для получения и передачи информации. 

Каждая из этих связей имеет определенный коэффициент, или вес, на который умножается поступающее на нее значение. Таким образом то, что происходит с информацией в нейросети, определяется конфигурацией ячеек и весом межнейронных связей.  

По отдельности элементы нейросети достаточно просты, но при соединении в большую систему они могут выполнять очень сложные задачи: делать прогнозы, распознавать образы, анализировать данные.

Как работают нейросети

Объяснить принцип действия нейросетей на пальцах не так и просто. Однако в общих чертах он заключается в способности делать предсказания, обучаться на больших массивах данных и выявлять сложные закономерности.

Разберемся со всеми этими пунктами по порядку. Как нейронные сети предсказывают зависимость одних параметров от других? Предположим, вы хотите, чтобы компьютер предсказывал доход компаний в зависимости от расходов на рекламу.

Для начала вам нужно собрать статистические данные, потом найти в них закономерности и сформировать некую математическую модель. Обычно она имеет вид уравнения, где кроме дохода и расходов есть некие коэффициенты, или параметры. Подробнее об этом мы писали в статье об истории создания ChatGPT.

Затем нужно подобрать такие значения параметров, чтобы получившаяся модель максимально соответствовала нашему набору данных. Для этого коэффициенты подстраивают по определенному правилу – алгоритму обучения. И так до тех пор, пока нейросеть не станет выдавать корректные результаты для всех входных сигналов.

Если обучать сеть на небольшом количестве данных, то она просто запомнит правильные ответы, а когда столкнется с чем-то новым, выдаст вместо ответа бессмыслицу.

В то же время мы ждем от нейросети способности обобщать признаки и находить скрытые закономерности. Поэтому работу нейросетей «прогоняют» на обучающих выборках, или датасетах – больших наборах из различных входных сигналов в комплекте с правильными ответами. 

Это приводит к качественному скачку: нейросеть получает возможность решать задачи, для которых не существует заранее приготовленного ответа. Например, по следам культового мема мы хотим научить нейросеть отличать на фотографиях котов от хлеба.

С чего начать? Ведь ввести в обучающую выборку изображения всех котов на свете просто невозможно. Формально процесс решения задачи можно разбить на три этапа: предварительная обработка данных, выделение признаков и их классификация.

На первом этапе может использоваться коррекция освещенности фото, устранения шумов, преобразование цветного фото в черно-белое. Следующий этап – выделение признаков. Признаками называют набор чисел, который описывает свойства предмета и позволяет отнести его к одному из классов: «кот» или «хлеб». 

Мы не можем достоверно сказать, что происходит в мозгу человека, когда он понимает, что кот – это кот. Задача разработчиков нейросети выбрать такие признаки, чтобы программа уверенно распознавала кота, даже если у него не будет хвоста или шерсть окажется выкрашенной в какой-то неестественный цвет. 

Чем больше признаков, тем точнее распознавание. Однако не один из них не позволяет сделать однозначный выбор. Для этого понадобится третий этап – классификация признаков. Мы уже говорили, что все признаки представлены в виде чисел, значит их можно изобразить как точки на графике. 

Тогда каждому из объектов тестовой выборки будет соответствовать не одна, а множество точек, и точки класса «кот» должны находиться как можно дальше от точек класса «хлеб».

Это позволяет легко классифицировать любое фото, которое нейросеть видит впервые. Она переводит его в набор чисел и проверяет,  где они находятся на графике признаков. Если ближе к скоплению «котов», то перед нами кот и наоборот.

При создании искусственных нейросетей их моделируют послойно. На первый слой нейронов передают исходные данные, затем используют несколько скрытых слоев, которые их обрабатывают, и завершает схему выходной слой, который показывает результат. 

Вернемся к нашему примеру «кот и хлеб». Если число признаков для классификации в нём принять за 100, то первый слой будет содержать 100 нейронов, а выходной только 2 по количеству классов. Получается довольно простая схема компоновки вычислительных блоков. Но вместе со специальными методами обучения она произвела революцию в обработке данных.

Разновидности нейронных сетей

Существует около 30 разновидностей нейронных сетей. Все они разработаны для решения различных задач. Например, сверточные сети лучше подходят для распознавания изображений, а рекуррентные нейронные сети – для генерации текстов. 

Однонаправленные нейронные сети (FNN)

Однонаправленные сети работают в одном направлении. Это значит, что поток информации передается только в одну сторону: от входного слоя к выходному. Структура получается проще, чем у рекуррентных сетей, о которых мы поговорим ниже. Однако для некоторых задач это даже является преимуществом.

Например, однонаправленные сети хороши в задачах распознавания. В упрощенной форме суть та же, что и в случае распознавания окружающего мира нашим мозгом. Органы чувств получают информацию и передают ее в одном направлении, чтобы обработать и распознать. В результате мозг делает выводы: «жарко», «вкусно», «гремит гром» и тому подобное.

Еще одна сфера применения однонаправленных сетей – прогнозирование. Принцип тот же: «небо затянуло тучами – значит, будет дождь». В то же время алгоритмы, по которым нейросеть делает предсказания, бывают очень сложными, а часто их и вовсе невозможно объяснить с точки зрения простой человеческой логики.

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Рекуррентные нейронные сети отличаются тем, что поток информации в них может двигаться в двух направлениях: нейроны получают данные не только от предыдущего слоя, но и от своей рекуррентной связи. А сигналы от выходного слоя могут частично подаваться на входной и обрабатываться уже с учетом полученной ранее информации.

В результате нейросеть может глубже анализировать данные, запоминать их последовательность и, что особенно важно, учитывать контекст. Например, в словосочетании apple tree однонаправленная сеть переведет каждое слово по отдельности и получит «яблоко дерево». 

Рекуррентная сеть снова подаст данные перевода на вход и с учетом них скорректирует результат в «яблоню». Это делает ее лучшим решением для задач, где данные нужно разбить на более мелкие фрагменты и обработать с учетом взаимосвязей. Например, перевод, обработка и генерация текстов, создание «говорящих» ботов.

Сверточные нейронные сети (CNN)

Сверточные нейронные сети специально разработаны для обработки и анализа изображений. Их начальные слои устроены так, что извлекают различные характеристики изображений и передают их на обычную нейронную сеть, которая классифицирует объекты на рисунке и может распознавать тех самых котиков.

Интересный факт: подобно тому, как обычные нейросети основаны на работе нейронов в мозгу человека, сверточные нейросети повторяют структуру зрительной коры мозга, которая отвечает за восприятие изображений.

Генеративные состязательные сети (GAN)

Такие сети являются симбиозом двух сетей: генератора, который создает контент, и дискриминатора, который его оценивает. Получается, что две нейросети сами обучают друг друга.

Например, одна нейросеть рисует котиков, а вторая проверяет результаты на реалистичность. Если картинка выглядит неестественно, вторая сеть возвращает ее в доработку. И так до тех пор. пока результат не устроит самых придирчивых пользователей.

Сейчас GAN повсеместно применяют для автоматической генерации изображений, стилизации фотографий, создания дипфейков, генерации аудиофайлов и тому подобное. 

Глубокие нейронные сети (DNN)

Глубокие нейронные сети состоят из большого числа слоев и используются для обработки сложных иерархических данных. Они позволяют нейронным сетям изучать иерархические представления данных на разных уровнях абстракции. Глубокие нейронные сети применяются во многих областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи.

Каждая из этих разновидностей нейронных сетей имеет свои особенности и применяется для решения конкретных задач. Выбор подходящей архитектуры нейронной сети зависит от типа данных и требуемых результатов.

История появления нейронных сетей

Идея нейронных сетей возникла в 1940-х годах, когда исследователи стали интересоваться моделированием работы мозга с помощью компьютеров. Однако настоящий прорыв в развитии нейронных сетей произошел в 1980-х годах, когда появились новые методы обучения и компьютерная технология стала более доступной.

Первые идеи нейронных сетей (1940-е годы)

В 1943 году нейрофизиолог Уоррен Маккаллок и логик Уолтер Питтс представили первую математическую модель искусственного нейрона. Они предложили идею, что нейрон может быть представлен как вычислительная единица, которая принимает входные сигналы, обрабатывает их и выдает выходной сигнал.

Развитие нейронных сетей (1950-1980-е годы)

В 1957 году Фрэнк Розенблатт представил персептрон – один из первых примеров нейронных сетей. Он создал модель, способную распознавать образы. Однако развитие нейронных сетей было замедлено в 1960-1970-е годы из-за ограничений в вычислительных мощностях и неэффективности обучения.

Возрождение нейронных сетей (2000-е годы)

В 2006 году Геоффри Хинтон и его коллеги разработали глубокие нейронные сети с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Это стало переломным моментом в развитии нейронных сетей, который позволил повысить точность и эффективность обучения. С тех пор нейронные сети стали широко применяться в различных областях.

Задачи нейронных сетей

Нейронные сети могут быть использованы для решения различных задач, в зависимости от конкретных потребностей и типа данных. Вот некоторые из основных задач, которые нейронные сети могут решать:

1. Классификация: Нейронные сети могут классифицировать объекты на определенные категории на основе обучающих данных. Эта задача включает в себя определение, к какому классу или категории относится входной объект. Примеры включают классификацию электронных писем на спам и не спам, распознавание изображений по категориям и определение тональности текстов.
2. Регрессия: Нейронные сети могут выполнять задачи регрессии, предсказывая численные значения на основе входных данных. Это может быть использовано для прогнозирования цен на недвижимость, прогнозирования погоды, оценки стоимости акций и других числовых прогнозов.
3. Кластеризация: Нейронные сети могут проводить кластерный анализ, который позволяет группировать схожие объекты в один кластер на основе их характеристик. Это может использоваться, например, для сегментации клиентов по их предпочтениям или поведению.
4. Обнаружение объектов: С помощью нейронных сетей можно обнаруживать и распознавать объекты на изображениях или в видеопотоке. Эта задача часто применяется в компьютерном зрении и автоматическом контроле качества.
5. Генерация контента: Нейронные сети могут генерировать новый контент, такой как изображения, музыка или текст. Это включает в себя задачи, такие как генеративные модели и автоматическое создание текста или изображений.

Нейронные сети могут выполнять еще множество других задач, и их применение зависит от специфических потребностей и требований проекта.

Сферы применения нейронных сетей

Нейронные сети применяются в различных областях, благодаря их способности к обучению на данных и обработке сложных задач. Вот некоторые из сфер применения нейронных сетей:

Это лишь некоторые примеры сфер применения нейронных сетей. Их потенциал продолжает расширяться, поскольку нейронные сети продолжают развиваться и улучшаться в своей эффективности и точности.

Перспективы развития нейронных сетей

Нейронные сети имеют огромный потенциал для дальнейшего развития и применения в различных сферах. Вот некоторые наиболее реалистичные сценарии и перспективы развития нейронных сетей:

1. Улучшение производительности: Ожидается, что нейронные сети будут продолжать улучшаться в своей производительности, точности и эффективности. Развитие новых архитектур, оптимизация обучения и использование более мощных вычислительных ресурсов позволят создавать более мощные и эффективные модели.
2. Расширение области применения: Нейронные сети будут находить все больше применений в различных областях, включая медицину, финансы, робототехнику, автомобильную промышленность и многие другие. Они будут использоваться для решения сложных задач, автоматизации процессов и принятия более точных решений.
3. Обучение на небольшом объеме данных: Исследователи активно работают над методами обучения нейронных сетей на небольшом объеме данных. Это позволит применять нейронные сети в ситуациях, где доступ к большим объемам данных ограничен, таких как медицинские исследования или разработка в новых областях.
4. Интеграция с другими технологиями: Нейронные сети будут все чаще интегрироваться с другими технологиями, такими как распределенные вычисления, квантовые компьютеры и интернет вещей. Это создаст новые возможности для обработки и анализа данных в реальном времени.

Вот несколько цитат от ученых, которые занимаются нейронными сетями:

«Нейронные сети – это основной механизм, который сделает компьютеры интеллектуальными. Они помогут нам понять искусственный интеллект и его применение в различных областях», – Джефф Хинтон, компьютерный ученый и специалист в области нейронных сетей.

«Нейронные сети могут обучаться, делать прогнозы и выполнять задачи, которые мы считали сложными для компьютеров. Они имеют потенциал стать одной из ведущих технологий в будущем», – Ян Лекун, эксперт в области компьютерного зрения и разработчик нейронных сетей.

«Мы только начали понимать возможности и ограничения нейронных сетей. Дальнейшие исследования и разработки приведут к созданию более интеллектуальных и адаптивных систем, которые изменят наш способ взаимодействия с технологией», – Иэн Гудфеллоу, исследователь и пионер в области глубокого обучения.

Часто Задаваемые Вопросы (FAQs)

Вопрос: Какие данные требуются для обучения нейронной сети?
Ответ: Для обучения нейронной сети требуются наборы данных, которые содержат входные примеры и соответствующие выходные значения. Чем больше и разнообразнее данные, тем лучше нейронная сеть сможет обучиться.

Вопрос: Какая разница между искусственными нейронными сетями и биологическими нейронными сетями?
Ответ: Искусственные нейронные сети моделируют работу биологических нейронных сетей, но они являются упрощенной и абстрактной версией. Биологические нейронные сети состоят из миллиардов нейронов, в то время как искусственные нейронные сети могут иметь от нескольких до миллионов нейронов.

Вопрос: Как обучается нейронная сеть?
Ответ: Нейронная сеть обучается путем подачи тренировочных данных и настройки весов связей между нейронами. Процесс обучения основан на минимизации ошибки между предсказанными и ожидаемыми выходами.

Вопрос: Может ли нейронная сеть заменить человеческий мозг?
Ответ: Нейронная сеть имитирует работу человеческого мозга, но она далека от его сложности и функциональности. В настоящее время нейронные сети используются в узкоспециализированных задачах, но не обладают всеми возможностями и гибкостью человеческого интеллекта.

Вопрос: Какие вызовы стоят перед развитием нейронных сетей?
Ответ: Развитие нейронных сетей сталкивается с вызовами, такими как сложность обучения глубоких моделей, интерпретируемость принимаемых решений, этические и приватность данных, а также вычислительная мощность для обработки больших объемов информации.

Итак, нейронные сети представляют собой мощный инструмент для обработки информации и решения сложных задач. Они имитируют работу нервной системы человека и находят широкое применение в различных областях – от медицины и финансов до автономной техники и робототехники. С постоянным развитием технологий нейронные сети будут продолжать эволюционировать и вносить огромный вклад в наше будущее.