Нейросети — что это такое и как можно использовать

Возможно, вы удивитесь, но идея компьютерных нейронных сетей впервые была высказана аж 80 лет назад — в 1944 году ее озвучили американские ученые У. Маккалоу и У. Питтс. А первая реальная нейронная сеть появилась тоже давно — в 1957 году ее создал Ф. Розенблатт. Правда, тогдашние компьютеры по мощности безнадежно отставали даже от машин 80-х годов прошлого века, при том, что и последние кажутся современной молодежи техникой из эпохи паровых двигателей. Поэтому первая «нейронка» (так между собой называют нейросети те, кто с ними работает) была, конечно, очень простой. Но довольно истории — перейдем к терминологии, а затем рассмотрим практическое применение этих интереснейших программных моделей.

Что такое нейросеть

Нейронная сеть, или нейросеть, — это компьютерная модель, вдохновленная работой человеческого мозга. Она состоит из множества взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают и передают информацию друг другу. Именно так работают и нейроны головного мозга человека. Нейросеть способна обучаться на основе данных и принимать решения, анализируя входные сигналы. И именно способность к обучению на больших объемах данных и обусловила широкое распространение нейросетей, ведь это позволяет им решать сложные задачи, которые ранее были недоступны для традиционных компьютерных моделей.

Какими бывают нейросети

Существует несколько типов нейронных сетей, среди которых наиболее известны перцептрон, сверточная нейронная сеть и рекуррентная нейронная сеть.

• Перцептрон — это один из самых простых типов нейронных сетей. Такая сеть состоит из одного или нескольких нейронов, которые принимают входные данные, вычисляют их взвешенную сумму и передают результат дальше. Кстати, первая нейросеть, созданная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году, была именно перцептроном.
• Сверточные нейронные сети были специально разработаны для обработки изображений. Это уже более сложные модели, в которых слои нейронов чередуются, что значительно повышает возможности таких моделей к самообучению — а именно эту функцию в них закладывает каждый разработчик. Сверточные нейронные сети широко применяются в задачах компьютерного зрения, распознавания образов и других, где важно анализировать пространственные структуры данных.
• Рекуррентные нейронные сети — это модели, способные учитывать последовательность данных. Они имеют обратные связи, которые позволяют им запоминать предыдущие состояния и использовать их для прогнозирования будущих состояний. Рекуррентные нейронные сети часто используются при обработке естественного языка, машинном переводе и различных прогностических задачах, где важно учитывать контекст и зависимости в определенной последовательности данных.

Практическое применение нейросетей

Нейронные сети сегодня используются очень широко — можно сказать, что уже почти не осталось областей знаний, отраслей промышленности и вообще сфер деятельности человека, где так или иначе не находили бы применения эти прогрессивные модели. Поэтому мы составили список наиболее популярных задач, которые специалисты решают с помощью нейросетей.

Компьютерное зрение

Нейронные сети используются для распознавания и классификации изображений. Они могут автоматически определять объекты на фотографиях, различать лица людей, анализировать медицинские изображения. А еще эти модели помогают в автоматическом контроле качества на производстве.

Обработка естественного языка

Нейросети уже хорошо справляются с автоматическим переводом текстов, что нетрудно проверить, вбив какой-нибудь небольшой текст на английском в автопереводчике Яндекса или Гугла. Также с их помощью программисты создают голосовых ботов, поскольку нейросети очень эффективны при синтезе голоса, «достраивая» его на основе полученных образцов.

Распознавание речи

Нейронные сети позволяют создавать системы, способные точно распознавать и интерпретировать человеческую речь. Поэтому их применяют для транскрибации аудио файлов, управления голосовыми помощниками, определения эмоциональной окраски речи.

Медицинская диагностика

Нейронные сети активно используют для анализа медицинских изображений, диагностики, прогнозирования заболеваний. Они помогают врачам ставить более точные диагнозы и, что еще важнее, делать это своевременно. Так, правильно обученная нейронка способна определить зарождающуюся онкологию, когда другие средства диагностики еще бесполезны.

Финансовый анализ

В финансовой сфере нейросети применяют для прогнозирования цен на акции, определения трендов на рынке и управления инвестиционными портфелями. Они позволяют автоматизировать процессы анализа финансовых данных и принимать более обоснованные инвестиционные решения.

Беспилотные автомобили

Обработка данных с камер и радаров, анализ окружения, распознавание дорожных знаков и разметки — всему этому уже обучены нейронные сети. Поэтому они способны самостоятельно принимать решения в режиме реального времени, обеспечивая безопасность движения транспортных средств. Правда, здесь стоит уточнить, что стопроцентной гарантии безопасности таких машин пока еще не может дать ни одна компания, занимающаяся беспилотными автомобилями. Однако у них уже отличные перспективы, например, при езде по выделенным трассам, где можно исключить влияние человеческого фактора.

Прогнозирование временных рядов

Нейронные сети могут анализировать большие объемы информации и, выявляя закономерности и тренды, делать прогнозы на основе прошлых данных. Поэтому нейросети помогают значительно улучшить точность прогнозирования в метеорологии, экономике, торговле и в других сферах, где прогнозы имеют важное значение.

Игровая индустрия

В играх разработчики используют нейросети для создания более реалистичных, «умных» персонажей. Кроме того, эти модели могут улучшать графику и звук, а также адаптировать игровой процесс к стилю и предпочтениям игрока. Нейронные сети уже сегодня позволяют генерировать увлекательные игровые миры, хотя и не без шероховатостей, что мы увидели на примере нашумевшего Starfield.

Рекомендательные системы

Персонализированные рекомендации товаров, фильмов, музыки — это тоже делается при помощи нейросетей. Они анализируют предпочтения пользователя, его историю покупок или просмотров, взаимодействие с продуктами и на основе этих данных предлагают наиболее подходящий контент. Пока, разумеется, такие рекомендации тоже несовершенны, но с повышением качества обучения моделей рекомендательные функции нейросетей также будут улучшены.

Кибербезопасность

А вот где нейронные сети уже показывают себя во всей красе — это при защите ценных данных. Они используются для обнаружения вредоносных программ, защиты от хакерских атак, мониторинга сетевой активности, анализа потенциально опасных событий и реагирования на угрозы в режиме реального времени. Нейросети помогают в разы повышать уровень безопасности информационных систем, защищая их даже от комбинированных киберугроз. И это возможно благодаря тому, что грамотно обученная нейронка способна разглядеть подозрительные паттерны (последовательности данных), недоступные человеку — точно так же, как и не различимые для хирурга болезни на рентгеновском снимке.

Генерация контента

Написать текст, похожий на настоящий, или создать фотореалистичное изображение? Легко. Тем более сервисов (в том числе и бесплатных) в интернете для этого уже очень много. Правда, написанные одной нейронкой тексты и сгенеренные другой изображения в подавляющем большинстве будут требовать редактирования. Уже сейчас такие нейросети (например, ChatGPT, Midjourney) — потрясающие инструменты для вдохновения. Но при решении серьезных задач без специалистов всё равно не обойтись и, подозреваем, это так и останется, так что профессионалы в своих областях могут не переживать. Почему? А об этом в заключительной главе.

Что дальше

Заявлять о том, что совсем скоро миром будет править ИИ (искусственный интеллект), мы не станем. Здесь уместно вспомнить так называемую «кривую Гартнера» — согласно этой теории, регулярно подтверждаемой на практике, любая прогрессивная технология переживает три стадии развития:

• Период завышенных ожиданий. Именно это мы и наблюдаем сейчас применительно к нейросетям, ведь статьи о том, что нейронка вот-вот заменит представителей той или иной профессии, появляются с завидной регулярностью.
• Период разочарования. Сами разработчики нейросетей почти всегда предупреждают, что их модели несовершенны: они всё равно не могут отойти от шаблонности и порой серьезно ошибаются. И скоро шаблонность «мышления» того же ChatGPT или Midjourney заметит и массовый пользователь.
• Реальная оценка возможностей. Рано или поздно наступит и этот период, и люди поймут, что технология эта не всемогуща, но очень полезна, и найдут ей правильное применение. А многие уже находят, чего мы желаем и вам, ведь подсказки, где можно успешно применять нейросети, мы вам дали.