- Нейросети: что это такое?
- Какие задачи могут выполнять нейросети?
- Принцип действия нейронных сетей
- Виды нейронных сетей
- Область задач нейросетей
- Области применения нейронных сетей
- Создание алгоритма работы нейронных сетей
- Нейронные сети: плюсы и минусы их применения
- Будущее программных нейронных структур
- Итоги
Нейросети — сложное и немного пугающее простых обывателей понятие, ассоциирующееся с искусственным интеллектом. Страх, что компьютерный разум сначала заменит людей, а потом покорит их или уничтожит, на самом деле не имеет реальных оснований. Нейросеть — это простыми словами математический алгоритм, в основе которого — принцип взаимодействия нейронов в организме человека. Но если живой организм полностью выстроен на передаче нервных импульсов от органов к мозгу, то нейросеть выполняет только узкую конкретную задачу.
Это компьютерная программа, способная обучаться на прописанных для нее данных и примерах. На этой основе нейросеть сама выстраивает алгоритмы и правила. Изначально заложенные в программу принципы действия повторяют структуру передачи сигналов в человеческом мозге. Его нейроны связаны синапсами, что передают сигналы друг другу, формируя особый вид связи.
В итоге получились программы, способные выполнять задачи различной сложности: от распознавания визуальной информации, до сложных вычислений. Если поначалу они использовались в простых приложениях для смартфонов, то теперь сфера применения нейронных сетей — это научные проекты мировых масштабов.
Нейросети: что это такое?
Данная технология в сфере IT разрабатывается давно. Идея выдвинута научно-исследовательской кафедрой Чикагского Университета еще в 40-х годах прошлого века. Через 20 лет первая одноуровневая модель была продемонстрирована на практике. Развитие компьютерных технологий и появление мощных вычислительных машин способствовали разработке программ. Огромным толчком для исследований в области нейросетей стал подъем индустрии компьютерных игр. Многопользовательские игровые платформы требуют одновременной обработки множества действий и операций. Современные игровые графические процессоры, где объединены тысячи ядер в одном чипе, структурой и принципом действий схожи с нейронной сетью. Архитектура простых вычислений, которые передают друг другу информацию, складываясь в искусственный интеллект, — это и есть принцип работы нейронной сети.
Разработкой нейросетей занимается специалист data science. В работу математика-программиста включены такие этапы:
- сбор данных;
- их анализ;
- выстраивание алгоритмов;
- программное обучение;
- тестирование.
Обработка и анализ огромного объема данных направлены на поиск в массиве сведений новых связей. Это дает возможность создавать те самые алгоритмы для разработки и обучения нейросетей.
Какие задачи могут выполнять нейросети?
Самообучающиеся программы повторяют в своей работе способы решения заданий, присущие человеческому мозгу. Для распознавания визуальных образов алгоритм работает по принципу зрения. В задачи нейронных сетей входит:
- классификация данных;
- прогнозирование на основе предыдущего опыта;
- распознавание визуального контента;
- решение задач с выбором в итоге.
Для оптимизации машинного обучения программисты располагают нейроны искусственного интеллекта на разных слоях. Первый входной принимает данные. Второй — скрытый, самый сложный, обрабатывает полученные сведения и устанавливает структурные связи. Третий выходной предоставляет готовый результат. Это доказывает, что нейросети работают благодаря заложенным формулам, а не обладают воображением или другими человеческими эмоциями. Отличием от других компьютерных программ стала возможность самостоятельного создания алгоритмов для решения задач, что и называют обучением.
Принцип действия нейронных сетей
Все искусственные нейроны в структуре имеют разные по значимости связи. Чем значимее связь, тем больший вес ей присваивают. Данные в сети проходят через все уровни, в этот момент корректируется значимость и вес связей до их попадания на выходной этап. Как работает этот алгоритм:
- связям присваивают произвольное значение — вес;
- последовательное прохождение данных через все слои сети;
- корректировка веса данных до получения постоянных пороговых результатов;
- переход нейрона на следующий уровень после превышения заданного порога веса.
С помощью такой архитектуры нейросетей ведется обработка огромных массивов данных, где сравниваются результаты на каждом этапе. Все выявленные закономерности включаются в обучающий опыт нейронных сетей.
Виды нейронных сетей
Нейронные структуры имеют несколько видов и подвидов. Виды нейронных сетей зависят от принципа их действия и архитектуры. Подвиды являются гибридами нескольких видов структур, созданных для выполнения более сложных задач, или ускорения вычислений. Сети могут быть обучаемыми или самообучаемыми, двоичными или образными, однородными или сложными полисистемами.
В зависимости от архитектуры классификация нейронных сетей проводится следующим образом:
- однородные, которые выдают быстрый результат сразу после загрузки определенных данных;
- архитектура прямого распространения используется для распознавания визуальной информации, имеет движение данных в одну сторону;
- рекуррентные виды проводят информацию через несколько этапов во всех направлениях, могут моделировать и генерировать тексты, связывать речь в осмысленные диалоги;
- способные генерировать или создавать что-либо: картинки, тексты прочее.
Более простые виды — однородные и структуры прямого распространения — чаще используют как компонент более сложных систем. Прямолинейные сети имеют прямую передачу информации в одном направлении от входных до выходных слоев.
RNN вид снабжен памятью. Если сеть прямого направления будет проводить анализ каждый раз с отправной точки, то рекуррентная структура отталкивается от текущего состояния. Поэтому использование нейросетей прямого распространения характерно для кластеризации, распознавания и прогнозирования. Рекуррентный вид НС применяют для генерирования последовательностей.
Область задач нейросетей
Нейронные сети призваны решать задачи, которые все время существуют в нашей повседневной жизни, но делают они это в более масштабных формах. НС быстро могут выдать результаты решений таких базовых вопросов:
- Классификация заданных объектов по группам. Нейросеть может разносить данные в отдельные группы или выбирать из множества только заданных тип объектов.
- Регрессия — обработка и анализ данных, в результате которых нужно получить конкретное число. Примеры — выборка среди паспортов только людей определенного возраста, оценка какого-либо имущества по сумме.
- Прогноз временных рядов — долгосрочное прогнозирование, в основе которого анализ временного ряда значений в динамике.
- Разбивка множества данных на кластеры по определенным критериям.
- Создание или трансформация информационных массивов. Используется в сфере редактирования, генерирования уникальных текстов и изображений.
Распознавание остается одной из самых востребованных функций нейронов искусственного интеллекта. Алгоритмы нейросетей широко используют в поисковых системах, социальных сетях, параллельных вычислений и решений сложных математических задач.
Области применения нейронных сетей
В зависимости от типа и поставленных задач, нейросети могут применяться в разных областях. В каких видах работает искусственный интеллект:
- Чат-боты, способные распознавать смысл голосовых сообщений от клиентов и отвечать на их вопросы. Часто используют банки или другие компании, чтобы задействовать меньше работников в сфере клиентской поддержки.
- Программы, где НС генерирует изображения по текстовому описанию.
- Настройка фильтров и съемки различных объектов на камеру смартфонов также регулируется искусственными нейронами.
- Работа со звуком с помощью нейросетей позволяет воспроизводить текст голосом определенного человека. Такие программы способны подобрать фоновое музыкальное сопровождение к видеоряду, анализируя его визуальный смысл.
- Нейросети работают как переводчики. Эти программы часто устанавливают в колл-центрах для ответов на стандартные вопросы.
Сфер применения нейросетей огромное множество, а их задача — облегчить взаимодействие людей с виртуальным пространством. В применении нейросетей пока остаются нерешенные нюансы. Такой искусственный интеллект может работать только с уже предоставленными массивами информации. Новые области, где еще нет релевантных данных, не под силу НС.
Создание алгоритма работы нейронных сетей
Построение действия и принципа работы нейронных сетей состоит из нескольких этапов. Разработчики таких программ при их создании используют математические знания, анализ неструктурированных массивов данных и получение в результате программного алгоритма. Это будет основой для создания нейросети. Как строят НС поэтапно:
- постановка задачи для построения сети;
- сбор релевантной информации, от которой будет отталкиваться искусственный интеллект;
- анализ и выявление некорректных данных;
- обучение нейросетей для их самостоятельного определения взаимосвязей объектов и данных;
- испытание нейросетей для получения оптимальных результатов.
Постоянное обучение нейросетей — это основа всей ее работы. Данные могут постоянно меняться, обновляться, поэтому специалисты мониторят работу сети в реальных условиях.
Нейронные сети: плюсы и минусы их применения
Как и все инновации в сфере IT, нейроструктуры призваны обеспечить достаточный комфорт взаимодействия людей с компьютерными технологиями. Какие преимущества нейронных сетей способствуют их широкому применению в разных сферах:
- выполнение рутинной работы с данными;
- обработка больших массивов за короткий временной период;
- исключение человеческого фактора, который может приводить к ошибкам;
- четкое следование только поставленной задаче, отсечение лишней информации;
- способность выдавать оптимальный результат даже при повреждении функциональных компонентов программы.
Хотя сети все время совершенствуются и могут выдавать точные результаты при условии правильной настройки, у них есть и минусы. Недостатки нейронных сетей заключаются в значительном проценте возможного неточного результата. Поэтому такие структуры используют только как один из компонентов для решения общей задачи. Их работа — результат подбора исходных данных, и если эта информация окажется некорректной, то и итоговые данные будут нерелевантными.
Будущее программных нейронных структур
Несмотря на громкий статус искусственного интеллекта, нейронным сетям не удастся заменить человека в важных сферах, по крайней мере, в ближайшем будущем. Такие программы могут выполнять задачи на вспомогательном уровне, выдавая довольно точные результаты. Нейросетям делегируют рутинную часть работы, которая требует анализа огромных массивов данных и сравнения их с паттернами. Сеть способна генерировать стандартные или наиболее характерные реакции и ответы. Человеческий мозг — это тонкий механизм, которому для новых открытий не требуется грубая корреляция огромного количества информации.
Некоторые ученые видят опасность ИИ в том, что он количеством производимого контента может выхолостить все культурные наработки человечества. Слишком большое присутствие искусственно написанных мелодий, текстов, картин будет способствовать тому, что у людей атрофируется чувство прекрасного. Но пока до совершенства в чем-либо нейросетям очень далеко. Без грамотного запроса и организованной базы данных результаты выдачи выглядят тускло и сыро.
Итоги
На данный момент нейронные сети — это программы, которые могут удовлетворительно выполнять определенные функции во многих сферах. Специалисты data science должны постоянно следить за работой программ, обучая их, и обновляя массивы информации. Нейросети не могут создать что-либо с нуля, их деятельность основана на уже приобретенном опыте.
Нейросети делают эффективной работу многих программ, отлично взаимодействуют с интеллектом человека. Они уменьшают риски ошибок, хотя до совершенства таким программам предстоит пройти долгий путь.
