Нейросети: что это за зверь такой?
Нейросети способны выполнять целый набор сложных задач в разных сферах: от генерации картинок до написания диссертации.
Из истории нейросетей
Нейронные сети - это математические модели, которые используют алгоритмы обучения, вдохновленные мозгом, для хранения информации. Поскольку нейронные сети используются в машинах, их все вместе называют искусственной нейронной сетью.
Современные нейросети способны заменить или дополнить работу человека, используя опыт, который они получили обучаюсь на многочисленных примерах.
Идею нейронных сетей впервые предложили исследователи из Чикагского университета Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс в 1943 году. Заслуга Мак-Каллок и Питтса состоит в том, что их сеть из электронных «нейронов» теоретически могла выполнять числовые или логические операции любой сложности. Первую обучаемую нейросеть в 1957 году продемонстрировал психолог Корнеллского университета Фрэнк Розенблатт.
В то время нейронные сети использовались как в нейробиологических исследованиях, так и в информатике. Однако популярность нейронных сетей на протяжении десятилетий росла и падала, но в конечном итоге они ворвались в нашу жизнь благодаря возросшей вычислительной мощности графических чипов.
Коллежский советник Семён Николаевич Корсаков (1787—1853) ставил задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного. В 1832 году С. Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации.
Сложные изображения и быстрый темп современных видеоигр требуют оборудования, способного не отставать, и в результате появился графический процессор (GPU), который объединяет тысячи относительно простых процессорных ядер на одном чипе.
Что такое "глубокое обучение"?
Нейронные сети — это средство машинного обучения, при котором компьютер учится выполнять некоторые задачи, анализируя обучающие примеры. Нейронные сети помогают системам искусственного интеллекта сортировать и классифицировать данные.
Наиболее новаторским аспектом нейронных сетей является то, что после обучения они обучаются самостоятельно. Таким образом, они имитируют человеческий мозг, который состоит из нейронов, фундаментальных строительных блоков как для человека, так и для передачи информации по нейронной сети.
«Нейрон» в данном случае - это математическая функция, которая собирает и классифицирует информацию.
«Глубокое обучение» — это подраздел машинного обучения, а нейронные сети составляют основу алгоритмов глубокого обучения. Количество уровней узлов или глубина нейронных сетей отличает одну нейронную сеть от алгоритма глубокого обучения, которого должно быть больше трех.
Современные GPU позволили развивать «глубокое обучение» — повышать глубину слоев нейросети.
Человекоподобные свойства нейронных сетей и способность выполнять задачи с помощью бесконечных перестановок и комбинаций делают их уникально подходящими для современных приложений, основанных на больших данных.
Искусственный интеллект и нейронные сети: использование
Искусственный интеллект и нейронные сети широко используются во всех отраслях. Вариантов использования нейронных сетей так много, что будет достаточно сложно перечислить их все.
Нейронная сеть в здравоохранении
Нейронная сеть имеет множество применений. Но некоторые из наиболее важных из них включают диагностику, обработку медицинских изображений, анализ биохимических материалов и разработку лекарств. Преимущества использования нейронных сетей таким разнообразным образом очевидны в развитии медицины во всем мире.
Искусственный интеллект и нейронная сеть в производстве
Самоадаптирующийся характер ИНС прекрасно работает в условиях изменений, происходящих в обрабатывающей промышленности. Эта технология также широко используется в приложениях для мониторинга и управления процессами. С помощью нейронных сетей профессионалы отрасли заботятся о высоком качестве производственного процесса.
Билл Гейтс прогнозирует, что искусственный интеллект (ИИ) может играть значительную роль в улучшении производительности труда в офисе. ИИ уже используется в медицине для анализа медицинских данных и разработки лекарств, но в будущем он сможет помочь в прогнозировании побочных эффектов лекарств и расчете дозировок.
Искусственный интеллект в сфере образования
В сфере образования, Гейтс предсказывает, что ИИ может изменить эту область в ближайшие 5-10 лет, обеспечивая контентом, который адаптирован к различным стилям обучения учащихся. Кроме того, ИИ сможет помочь учителям планировать обучение по курсу и оценить понимание учащимися изученных тем.
«Даже после того, как технология будет усовершенствована, обучение по-прежнему будет зависеть от хороших отношений между учениками и учителями», — говорится в письме.
«Это улучшит, но никогда не заменит работу, которую ученики и учителя выполняют вместе в классе».
Учителям также придется адаптироваться к ученикам, использующим новые технологии в классе, такие как GPT. Гейтс привел пример учителей, позволяющих учащимся использовать GPT для написания первого черновика эссе, которое им затем придется персонализировать в последующих черновиках.
✍ Учитель Лицея НИУ ВШЭ Михаил Павловец провёл эксперимент: заручившись поддержкой помощников, он дал нейросети задание сгенерировать текст, соответствующий требованиям итогового сочинения в средней школе, и отправил его на проверку своим коллегам. Искусственный интеллект получил «допуск к ЕГЭ».
«Чтобы максимально эффективно использовать эту замечательную новую технологию, нам нужно как защититься от рисков, так и распространить преимущества среди как можно большего числа людей», — написал Гейтс.
Перспективы
Когда дело доходит до применения ИИ, то многие задают простой вопрос: отнимет ли ИИ мою работу? И это действительно актуальный вопрос.
ИИ не является человеком, независимо от того, насколько его навыки принятия решений напоминают человеческое существо. И независимо от того, насколько обучена система анализировать наборы данных и делать точные прогнозы, она все равно не сможет обеспечить человеческое прикосновение. Человеческая интуиция и опыт - это то, чему нельзя научить машину. И есть много отраслей, где человеческая интуиция абсолютно необходима для принятия решений.
ИИ и нейронные сети, одна из самых сенсационных технологий нашей эпохи. По мере того, как эти технологии становятся все более и более популярными, интегрируясь в нашу повседневную жизнь, они начинают все больше влиять на нашу жизнь. По мере изменения использования ИИ и ИНС изменится и то, как он влияет на нашу жизнь.
✅ Каталог нейросетей neurolist.ru с подбором по параметрам под ваши задачи. Пользуйтесь фильтрами.
✅ UnPrompt (https://creati.ai/ru/ai-tools/unprompt/)— это простой инструмент для обратного поиска по тексту и параметрам подсказки практически для чего угодно.
Обзоры
- Что такое нейросеть: как устроен человеческий мозг «в цифре»
Подробнее на РБК: https://trends.rbc.ru/trends/industry/641157be9a7947d3401fa3e8
- Объяснение: нейронные сети: https://neuralism.ru/project/obyasnenie-nejronnye-seti/