Что такое нейронные сети и как создать искусственный интеллект

графический дизайнер и автор блога
Дмитрия Сугак

Привет! Меня зовут Дмитрия Сугак, я графический дизайнер. В последнее время все чаще можно встретить упоминание нейронных сетей в медиапространстве. Они становятся героями постов и статей, порождают бесконечные обсуждения в твиттере и новые тренды в инстаграме (запрещенная организация в РФ). Но при возрастающей популярности этого явления назревает вопрос: "Что такое нейронные сети?" Давайте разбираться вместе.

нейронная сеть - это...

Нейронная сеть представляет собой не что иное, как программный код, созданный для имитации деятельности мозга человека и обладающий способностью к самообучению. Другими словами, нейросеть это искусственный интеллект, подражающий биологической сети. Он также состоит из нейронов, с тем лишь отличием, что имеет упрощенную структуру.

Что могут нейросети

Спектр задач нейросетей может похвастаться большим разнообразием - от одобрения кредита в банке до создания фотореалистичных портретов. Однако прежде чем подробнее рассмотреть возможности нейросетей, необходимо разобраться, а как же они работают?

В основе работы нейронной сети лежит принцип преобразования нескольких полученных параметров в один. Происходит это следующим образом: искусственный нейрон сети принимает ряд сигналов через разные входы, следующим этапом следует преобразование полученных данных и, как итог, передача другим нейронам.

Давайте разберем на примере. Допустим, перед нейронной сетью стоит задача - определить, есть ли на картинке лягушка. Ранее нейросеть уже изучила доступные ей изображения лягушек, что дало ей представление об их основных характеристиках: сочетаниях оттенков зеленой кожи, характерной позе, в которой сидят лягушки, больших глазах и их расположении на голове. Отталкиваясь от этого, нейрон получает сигнал, что на картинке преобладают определённые зеленые оттенки, для нейронной сети это значит, что высока вероятность того, что на картинке есть лягушка. Дальнейшем шагом для нейросети будет сопоставление остальных факторов, после чего она сможет сделать вывод, есть ли лягушка на картинке.

Таким образом, чем больше данных изучает нейросеть, тем выше вероятность верно определить объект и решить поставленную задачу.
Мы с вами рассмотрели на упрощенном примере, как работают нейронные сети, теперь можно переходить к задачам, которые они решают.

зачем нужны нейросети

Предлагаю начать с такой задачи, как генерация. Генерация подразумевает под собой создание нейросетью картинок, текстов, музыки, видео по заданным пользователем параметрам. Именно эту задачу выполняет известная нейросеть DALL-E, названная в честь Сальвадора Дали, испанского художника сюрреалиста.
Забавно, что именно именем известного коммерческого художника названа нейронная сеть, которой пророчат сделать ненужной работу художников и дизайнеров. Однако паниковать не стоит - DALL-E всё ещё делает ошибки, а значит до уровня профессионального дизайнера ей пока далеко и дизайнеры остаются востребованными, как никогда.

К счастью, чтобы стать профессиональным дизайнером, необязательно идти по пути машинного обучения и изучать сотни тысяч ресурсов со всего интернета, ведь всё необходимое есть на моем авторском курсе. Все подробности тут: https://ddesign.moscow/infographics
Другой задачей, которую выполняют нейросети, является прогнозирование временных рядов. В этом случае деятельность нейросети направлена на составление различных прогнозов: прогноза погоды, изменения цен или объема потребления различных ресурсов. Стоит отметить, что к этой же категории задач относится управление беспилотными автомобилями, в частности прогнозирование поведения других участников дорожного движения. Такие прогнозы нейронная сеть строит на основании анализа сотни миллионов часов записей с видеорегистраторов.

Еще одна задача - это регрессия. Регрессия схожа с прогнозированием временных рядов, что мы рассмотрели выше, однако направлена на прогноз и определение стоимости недвижимости, роста акций или, например, способна предполагать возраст и пол человека по фотографии. В некоторых случаях решение подобных задач нейросетью помогает избежать ошибок при работе с большим объёмом данных, например, при заполнении документов.
Нейросеть арт
Следующей задачей нейросетей является кластеризация. Кластеризация считается достаточно простой для понимания задачей. Это объединение в группы по определённым признакам. Несмотря на кажущуюся простоту задачи, без помощи нейронной сети ее решение заняло бы много времени и сил, т.к. подразумевает использование огромного объёма информации.

Завершить обзор задач нейронных сетей я бы хотела классификацией. Классификация - это именно тот тип задач, который мы с вами рассмотрели в примере работы нейронной сети. Другими словами, это распознавание объектов по заданным характеристикам. Такими объектами могут выступать люди, животные, дизайнерские решения и популярные карточки товаров на маркетплейсах.
Нейросеть арт

Как создают нейронные сети

В самом начале мы разобрали с вами, что нейронная сеть - это программный код. Из этого следует, что создание нейронной сети подразумевает написание кода посредством языков программирования. При создании картины нейросети используются нейроны - вычислительные единицы. Именно они получают информацию, производят анализ и вычисления, после чего отправляют ее к следующим нейронам. В нейросети различают три основных типа нейронов: входной, скрытый и выходной. Каждый нейрон в сети обладает двумя параметрами - это входные и выходные данные. Таким образом, скрытый и выходной нейроны получают информацию, нормализуют и передают дальше.

Тайна того, как создать искусственный интеллект, отсылает нас к математике, ведь именно она является разгадкой создания реалистичной модели поведения. Это достаточно поверхностное объяснение основ создания нейронных сетей, однако я предлагаю нам с вами рассмотреть не математические формулы и узкоспециализированные понятия, а то, как происходит обучение нейронной сети.
Самообучение - это именно то, что делает нейронную сеть искусственным интеллектом. Обучение нейросети представляет собой формирование новых нейронных связей и нахождение зависимостей между различными элементами цепи. Обратимся к нашему примеру с лягушкой - два, три, четыре раза перепутав лягушку с ящерицей обученная нейросеть придет к выводу, что фактор зелёной кожи не самый важный при определении лягушки и скорректирует модель принятия финального решения.

Достаточно обученная нейросеть способна распознавать даже те данные, которые не предоставлялись для обучения, кроме того, такая нейросеть способна анализировать неполные или искаженные данные. Например, определить, что на картинке лягушка лишь по её глазам или половине туловища.

методы, используемые для нейронного обучения:

Первым из них является усиленное обучение.
При данном подходе нейронная сеть усиливается в том случае, если даёт положительный результат. В случае же, если обучаемая нейронная сеть делает неправильные расчёты, она подвергается наказанию.

Вторым выступает контролируемое обучение.
Этот метод подразумевает обучение нейронной сети на основе подготовленной человеком подборке данных. К примеру, создается подборка фото людей, на которых подписан цвет волос и пол. На основании имеющихся данных нейросеть обучается самостоятельно определять заданные параметры на других фотографиях.

Третий метод обучения - это бесконтрольное обучение.
Он предполагает отсутствие контроля со стороны человека и готовых вводных данных. В этом случае обученная нейросеть самостоятельно проводит анализ данных на соответствие запросов, используя данные из открытого доступа. В случае, если результат недостаточно точный, нейросеть повторяет алгоритм.

Выводы

Нейронная сеть это пусть и несовершенный, но перспективный и многообещающий инструмент для выполнения самых разнообразных задач, таких как обработка больших данных, управление и даже креативная деятельность. Но все же нельзя отрицать, что работа нейросетей пока очень далека от полноценной работы мозга человека, а значит и замены дизайнеров, художников, музыкантов и других творческих людей искусственным интеллектом в скором времени ждать не стоит.

Развитие нейросетей открывает множество возможностей и упрощает работу человека. Поэтому как бы не была хороша нейронная сеть, она не заменит профессионалов своего дела, но станет им отличным помощником.
ПОНРАВИЛАСЬ СТАТЬЯ?
БОЛЬШЕ ИНТЕРЕСНЫХ СТАТЕЙ
ОБУЧАЕМ ДИЗАЙНУ С НУЛЯ ДО ПРОФИ

КСТАТИ! МЫ ЗАПУСТИЛИ КУРС ДЛЯ ЗАРАБОТКА НА ФРИЛАНСЕ

Инфографика для маркетплейсов
Лучший онлайн курс по дизайну карточек товаров для Вайлдберриз и Озон.
Вы научитесь делать карточки с инфографикой для Wildberries и Ozon и освоите редактор Figma.
После оплаты вы сразу получаете доступ к урокам. На курсе много обратной связи от автора обучения.
ПОДРОБНОЕ ВИДЕО О КУРСЕ
ЖМИТЕ, ЧТОБЫ УЗНАТЬ ПОДРОБНОСТИ