Нейросеть как технология
Если очень простыми словами, то нейронные сети — одна из ключевых ветвей в разработке искусственного интеллекта. По своей сути технология имитирует деятельность нервной системы человека, но не во всей её многогранной сложности, а конкретно в обучении и исправлении ошибок. Основываясь на этом, любая нейросеть умеет самостоятельно обучаться и учитывать весь предыдущий опыт.
Структурно нейросеть также повторяет человеческую нервную систему. Её основа — миллиарды «нейронов», каждый из которых — это отдельная вычислительная единица на конкретном слое общей сети. При этом, выполняя свои функции, каждый «нейрон» постоянно меняется и совершенствуется, из-за чего сеть представляет собой не механическое устройство, а гибкую и сложную структуру, которая решает задачи, связанные с обучением.
Любопытно, что это одновременно является и самой сложной частью разработки нейросети. Для её обучения требуется очень много времени и неисчислимый объём данных, которые «пропускают» через систему. Чем больше данных и количества выполняемых задач, тем совершеннее нейросеть. Впрочем, в современных условиях, где доступ к данным — не проблема, а производительность видеокарт и другого «железа» кратно выше, чем всего пять лет назад, скорость обучения нейросетей растёт в геометрической прогрессии, а задачи решаются более корректно и приводят к впечатляющим результатам.
Виды нейросетей и зачем это нужно
Нейросети делятся на несколько видов, каждый из которых зависит от задач. Многослойные (перцептроны) обрабатывают числовые данные, свёрточные — изображения, рекуррентные работают с информацией, которая меняется со временем, а генеративные — самые популярные для массового пользователя — умеют создавать контент (от изображений до музыки и текстов).
Нейросети применяют в достаточно широком спектре решения задач. В числе таковых классификация, прогноз, распознавание, определение аудитории и многое другое.
По сути, нейросети создаются для упрощения человеческого интеллектуального труда. Их основная задача — смоделировать способ решения, которую предложил бы человек, но существенно быстрее. При этом принципы работы во многом идут от человеческих: например, нейросеть буквально «рассматривает» изображения, определяя, что на нём, или сравнивая лицо человека с другими.
Статья по теме: Будущее уже здесь: куда продвинулись технологии во всех сферах жизни
Так, используя многолетний человеческий опыт, нейросеть может оперативно предсказать погоду, сгенерировать музыкальную композицию, обработать большие числа, предложить варианты полёта внутри Солнечной системы и многое другое.
Как работают нейросети
Так же, как и человек: сначала ставится задача, затем собираются и анализируются данные, всё это в фоновом самообучении. Принципиальная разница: отсутствие человеческого фактора: нейросеть не устаёт, не совершает ошибок по невнимательности, не требует большого количества времени.
Прикладная классификация нейросетей
Развлечения
Самый массовый пласт. Как минимум потому, что нейросети — это весело. В первую очередь это проявляется в интересе к дипфейкам (технологии замены лиц на фото или видео). Самый распространённый пример использования нейросетей в широких массах — «маски» в социальных сетях: нейросеть распознаёт лицо и «вешает» на него изображение, мейкап, или вовсе меняет внешность, создавая эффект старения или омоложения.
Правоохранение
Нейросети помогают службам и правительственным органам распознавать преступников на камерах наблюдения, быстро находить в интернете противозаконный контент, распознавать номера и марки автомобилей в угоне.
Статья по теме: Распознавание лиц и «письма счастья»: как работают современные уличные камеры
Бизнес
Нейросети оперативно и качественно анализируют аккаунты в социальных сетях — так они помогают бизнесу изучать аудиторию и настраивать таргетированную рекламу. Это касается и малого предпринимательства, и огромных корпораций: например, McDonald’s в 2019 году пользовалась нейросетью, которая создавала индивидуальную рекламу под каждого конкретного человека. В банковском деле нейросети помогают анализировать кредитную историю клиентов без участия сотрудников.
Творчество
С помощью нейросетей можно генерировать хорошие тексты (как публицистические, так и художественные), картины на основе шедевров мировой живописи или новую музыку, создаваемую в реальном времени, просто «прогнав» через него произведения разных жанров и эпох. Получается очень неплохо: так, книга «День, когда Компьютер написал роман», получила премию Hoshi Shinichi Literary Award — а её написала японская нейросеть. Есть также и фильмы, снятые по сценарию, сгенерированному нейросетью.
Медицина
Нейросети давно способствуют диагностике заболеваний. Они могут предсказывать проблемы со здоровьем, основываясь на информации из историй болезней и анализов.
Самые известные нейросети
Crayon (бывшая Dall-E mini)
Dall-E 2 — одна из самых продвинутых нейросетей по генерации изображений по текстовому описанию. Она не общедоступна, так как выдаёт слишком качественные изображения, которые легко использовать для создания провокационных фейков, от бытовых до политических. А вот упрощённый вариант — Dall-E mini, он же Crayon — доступен массовому пользователю. Правда, качество у него существенно ниже.
Midjourney
По платной подписке в чате Discord можно программировать эту нейросеть как по ключевым словам, так и по изображениям. На текущий момент, это одна из лучших моделей, которая генерирует качественные изображения в высоком расширении. Плата за подписку, кстати, не очень высокая — $30 в месяц.
Stable Diffusion
Результаты похожи на Midjourney, но, в отличие от неё, более четко следует запросу. За те же $30 в месяц можно пользоваться полной версией без ограничений на генерируемые изображения.
RuGPT-3
Качественный генератор текстов, который по любой последовательности слов создаёт текст произвольного размера и в произвольном стиле.
ThisPersonDoesNotExist
Нейросеть создаёт фотореалистичные лица несуществующих людей.
Colorize.cc
Модель умеет раскрашивать чёрно-белые изображения и фотографии, очень быстро и почти бесплатно.
GauGan 2
Генератор изображений ландшафтов.
Looka
Генератор логотипов по описанию компании и сферы её деятельности. Для более гибких вариантов есть выбор стилей, цветов и примерной символики.
Будущее нейросетей
По мнению разработчиков, в перспективе в течение 5-10 лет диапазон использования нейронных сетей вырастет.
Статья по теме: Конец цивилизации, чемпион мира, точная дата смерти: самые известные предсказания суперкомпьютеров, и сбылись ли они
В частности, нейронные системы войдут в сельское хозяйство (научатся быстро определять сорняки, выделять качественные растения от заболевших и так далее). Нейросетевые боты заменят (а много где и уже заменили) операторов колл-центров, усовершенствуется мгновенный перевод голоса на любой язык прямо в течение диалога.
Главное, что делают нейронные сети для человека сейчас — избавляют от излишнего принятия решений и сильно экономят время. При этом опасаться восстания машин не стоит: даже самые продвинутые соцсети обучаются по данным, которые получают от человека, и до самостоятельных принятий серьёзных решений ещё очень далеко. Однако вопрос возможного усиления безработицы нужно решать уже сейчас, и, возможно, не без помощи нейросетей.
Статья по теме: Будущее уже здесь: самые странные и интересные роботы в мире, лучшие проекты аэротакси