Нейронные сети: насколько они полезны для человечества

Нейронные сети — это математические модели, копирующие работу человеческого мозга, которые используются для обучения машин, анализа данных, распознавания образов и решения сложных задач. Они состоят из множества соединенных искусственных «нейронов», которые работают параллельно, образуя слои и выполняя различные виды обработки информации.

Нейронные сети — мощный инструмент искусственного интеллекта, позволяющий решать разнообразные задачи, которые кажутся сложными для традиционных алгоритмов. Их гибкость и способность к обучению на больших объемах данных делают их востребованными во многих областях.

Применение нейронных сетей:

— Распознавание образов: Например, распознавание лиц, объектов на изображениях.

— Естественный язык: Для обработки текста, машинного перевода, синтеза речи.

— Прогнозирование и анализ: Прогнозирование временных рядов, анализ данных.

— Управление: Например, автопилоты в автомобилях, автономные роботы.

Что такое нейронная сеть простыми словами

Предположим, что вы работаете над созданием приложения, которое будет отличать съедобные грибы от ядовитых. Процесс предполагает выстраивание сложной системы алгоритмов, в которых перечисляются наборы признаков грибов, которые можно смело класть в корзинку. Но если навести камеру на боровик, прикрытый сухим листом, приложение может не справиться с задачей. Зато нейронная сеть без труда опознает ценную для грибника находку.

Особенность нейросети заключается в ее способности к самообучению. В отличие от обычной программы она действует не по заданным алгоритмам, а пишет их сама в процессе работы. Изучив миллионы фотоснимков, она выводит набор признаков, по которым сможет определить предмет в любом виде.

Нейронные сети, по сути, представляют собой имитацию человеческого мозга, используя принцип связи между нейронами. Сигналы от одного к другому передаются по синапсам. Обучение зависит от силы этих сигналов. Например, в нашем случае определяющими будут связи между нейронами, которые распознают форму шляпки гриба и ее цвет.

Для ускорения процесса нейроны располагаются на нескольких слоях. Последовательность распознавания картинки, полученной с камеры смартфона, выглядит так:

• Входной слой. На этом этапе происходит загрузка данных в нейросеть. Поступившее изображение раскладывается на пиксели, каждый из которых отправляется на отдельный нейрон.
• Скрытые слои. Собранные данные обрабатываются, анализируются все компоненты картинки, идентифицируются признаки предмета для максимально точного распознавания. Чем больше слоев, тем лучше будет результат.
• Выходной слой. Завершив изучение картинки, нейронная сеть дает ответ на вопрос, относится этот гриб к съедобным или нет.

Нейросеть не думает, на руководствуется алгоритмами, заложенными разработчиками, но при этом умеет накапливать собственный опыт и применять его в дальнейшей работе.

Сферы применения искусственных нейронных сетей

Возможности нейросетей востребованы во многих направлениях человеческой деятельности, например:

• Диагностирование заболеваний на основе базы медицинских изображений
• Фильтрация соцсетей и анализ поведения пользователей для целевого маркетинга
• Предсказание финансовых процессов путем обработки данных о ранее произошедших явлениях на рынках валют и ценных бумаг
• Прогнозирование потребности в ресурсах, например, в водоснабжении или электрической энергии
• Контроль качества производимой продукции
• Определение химических соединений

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Скачивайте и используйте уже сегодня:

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023

Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда

Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка

Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽

Получить подборку бесплатно

pdf 3,7mb

doc 1,7mb

Уже скачали 31998

Поговорим подробнее о некоторых сферах использования нейронных сетей.

Распознавание предметов, их классификация

Объектами для определения их принадлежности к тому или иному классу могут быть буквы, цифры, картинки, образцы звуков и другие элементы, из которых складывается образ предмета. В процессе обучения нейросеть знакомят с образцами, представленными в виде набора признаков, совокупность которых позволяет сделать однозначный вывод о принадлежности к конкретной группе.

Ошибки разработчиков на этом этапе приводят к тому, что нейросеть неверно определит, к какому классу относится распознаваемый образ. Обучение считается успешным, если сеть безошибочно классифицирует ранее не известные ей предметы. В нейросетях такого типа количество нейронов в выходном слое равно числу определяемых классов. В процессе работы устанавливается, насколько выход нейросети соответствует представляемому им классу.

Анализируя предлагаемый образ, сеть выявляет признак, подтверждающий принадлежность на одном из выходов к конкретному классу и одновременно несоответствие другим классам на остальных выходах. Когда признаки принадлежности есть сразу на нескольких выходах, нейросеть не может дать однозначный ответ на заданный вопрос.

Распознавание и классификация образов используется при решении следующих задач.

Машинное зрение

По аналогии со способностью человека извлекать информацию из увиденного компьютеры при помощи нейросетей могут распознавать изображения и видео, понимая их смысл. Машинное зрение помогает эффективно обрабатывать визуальный контент в нескольких сферах:

• Беспилотные автомобили «видят» других участников движения и «читают» дорожные знаки, реагируя на их предписания.
• Контент интернет-ресурсов проверяется на наличие запрещенных изображений, которые автоматически удаляются из соцсетей и с сайтов.
• Лицо человека распознается правильно, несмотря на присутствие дополнительных признаков по сравнению с эталонным изображением, например, бороды, усов, солнечных очков и головного убора.
• Анализ фотографий и видео для идентификации запечатленных на них брендов одежды, обмундирования, снаряжения и других элементов, например, знаков воинского отличия.

Распознавание речи

Для нейросети неважно, как именно человек говорит: она «понимает» сказанное невзирая на тон, высоту голоса, язык и наличие акцента. Виртуальные помощники, распознающие речь, применяются в нескольких сферах деятельности:

• Для упрощения работы операторов кол-центра и автоматической классификации входящих звонков.
• Для преобразования рекомендаций врача в медицинскую документацию в процессе консультирования пациента.
• Для моментального создания субтитров при транслировании конференций, совещаний, других важных событий, представляющих интерес для большого количества людей.

Обработка естественного языка

NLP (Natural Language Processing) позволяет компьютерам понимать устные и письменные тексты, созданные человеком. Практическое применение этой области искусственного интеллекта осуществляется по нескольким направлениям:

• Автоматизированные чат-боты и виртуальные агенты.
• Классификация записанных данных, их распределение по нужным разделам.
• Бизнес-аналитика объемных документов, в том числе докладов, описаний исследования и так далее.
• Индексация ключевых фраз для определения преобладающей тональности комментариев в соцсетях.
• Рекомендательные сервисы.

Принятие решений и управление

В основе этого процесса лежит классификация ситуации по тем характеристикам, которые получила нейронная сеть. Проанализировав данные, она на выходе предлагает решение проблемы. На практике эта функция НС используется для поиска оптимальных управленческих решений, для оптимизации менеджмента при стандартных ситуациях, складывающихся в подразделениях компании.

Кластеризация

Большое количество входных сигналов с неизвестными ранее признаками разбиваются обученной нейросетью на классы. Она самостоятельно определяет, куда именно отнести входной сигнал, а также сообщает, что он не соответствует характеристикам ни одного из имеющихся классов, то есть выборка для обучения была неполной или устарела к текущему моменту.

Насколько классы, выделенные сетью, соответствуют тем, что реально существуют в предметной области, устанавливает человек. Для решения задачи кластеризации предназначены, например, нейронные сети Кохонена.

Прогнозирование и аппроксимация

Применение нейронных сетей для предсказывания следующих шагов в развитии различных процессов – прямое следствие способности ИИ анализировать большие объемы информации, находить закономерности и строить прогнозы, опираясь на результаты обработки информации. Стоить учитывать, что прогнозирование с помощью нейросети имеет смысл в тех случаях, когда предшествующие действия и явления действительно влияют на последующие.

Дарим скидку от 60%
на курсы от GeekBrains до 24 ноября

Уже через 9 месяцев сможете устроиться на работу с доходом от 150 000 рублей

Забронировать скидку

Сжатие данных и ассоциативная память

Нейросети выявляют взаимосвязь между различными параметрами, следовательно, способны на основании выявленных закономерностей масштабировать данные, приводя их в компактный вид. И, наоборот, могут восстанавливать данные в полном объеме, опираясь на сведения, полученные при анализе доступного фрагмента. Этот процесс называют автоассоциативной памятью, которая также позволяет нейросети выделять верный образ из поврежденных или зашумленных входных сигналов.

Гетероассоциативная память – это воспроизведение какого-либо явления по другому предмету или параметру, косвенно связанному с ним. Для человека это может быть воспоминание о значимом событии по звукам музыки, запахам, визуальным образам. По такому же принципу действует НС.

Типы нейронных сетей

Классификация нейронных сетей базируется на особенностях их структуры. Мы уже говорили о том, что у каждой НС есть входной слой – совокупность нейронов, которые выполняют только одну функцию: принимают сигналы и распределяют их по остальным нейронам. Этот параметр является общим для нейросетей любого типа. Различия связаны с дальнейшими процессами, протекающими внутри них.

• Однослойная структура нейронной сети

Сигналы, поступившие во входной слой, в НС этого типа сразу направляются к нейронам второго, выходного слоя, где происходит не только их преобразование, но и необходимые вычисления для выдачи ответа. Нейроны входного и выходного слоев соединены между собой синопсами с разными весами, от которых зависит качество связей.

• Многослойная нейронная сеть

В дополнение к входному и выходному в таких нейросетях есть еще несколько промежуточных слоев, количество которых определяется уровнем сложности. Структура НС этого типа имеет больше сходства с биологической нейронной сетью. По времени создания это более поздняя разновидность, ранее все задачи решались при помощи однослойных сетей. Возможности многослойных НС намного шире, поскольку информация обрабатывается и распределяется на нескольких последовательных этапах.

Количество слоев – не единственное основание для классификации нейросетей. Их также делят на группы, исходя из направлений распределения данных по синапсам между нейронами:

• Нейросети прямого распространения (однонаправленные). В них предусмотрен единственный вариант движения сигнала – от входного слоя к выходному. Обратное направление не предусмотрено. НС этого типа применяются для распознавания изображения и речи, прогнозирования и кластеризации.
• Рекуррентные нейронные сети (с обратными связями). Сигнал перемещается в обоих направлениях, то есть результат способен возвращаться на вход. Такие НС собирают и обрабатывают информацию, которая со временем меняется. Это возможно благодаря свойственной таким сетям кратковременной памяти.
• Радиально-базисные функции.
• Самоорганизующиеся карты.

Читайте также!

Frontend-разработчик: навыки, зарплата, обучение

Подробнее

Помимо перечисленных выделяют и другие разновидности нейронных сетей:

• По типам нейронов: однородные; гибридные.
• По методу обучения: с учителем; без учителя; с подкреплением.
• По типу входной информации: аналоговые; двоичные; образные.
• По характеру настройки синапсов: с фиксированными связями; с динамическими связями.

Принцип работы ИНС на простом примере

Нейронная сеть представляет собой машинную модель функционирования человеческого мозга. Составляющие ее нейроны находятся в постоянном взаимодействии. Обмен информации между ними приводит НС к решению поставленной задачи.

Особенность глубоких нейронных сетей заключается в том, что все нейроны соединены друг с другом, но каждая такая связь имеет собственный вес, определяющий ее значимость. Отдельные связи являются упреждающими, то есть данные перемещаются только в одном направлении, если значение веса такого соединения ниже заданного.

Параметры веса задаются случайными значениями в процессе обучения нейронной сети на ее входной слой. В ходе прохождения через промежуточные слои до выхода они подвергаются корректировке, пока не будут достигнуты одинаковые результаты при каждом очередном эксперименте.

Для наглядности разберем принцип работы нейронной сети на конкретном примере. Предположим, мы хотим получить ответ на вопрос, стоит ли ехать за грибами в выходные. Вариантов ответа может быть два: «да» – 1 и «нет» – 0. Принятие решения (y-hat) зависит от трех факторов, которые представим в форме вопросов:

• начался ли грибной сезон? («да» — 1 и «нет» — 0);
• пользуется ли место популярностью? («да» — 1 и «нет» — 0);
• прогнозируется ли сильный дождь на выходные? («да» — 0 и «нет» — 1).

Допустим, у нас такие входные данные:

• X1 = 1, поскольку сезон в разгаре;
• X2 = 0, так как об этом лесе знают немногие;
• X3 = 1, потому что синоптики обещают сухую погоду.

Только до 28.11

Скачай подборку материалов, чтобы гарантированно найти работу в IT за 14 дней

Список документов:

ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains

20 профессий 2023 года, с доходом от 150 000 рублей

Чек-лист «Как успешно пройти собеседование»

Чтобы получить файл, укажите e-mail:

Введите e-mail, чтобы получить доступ к документам

Подтвердите, что вы не робот,
указав номер телефона:

Введите телефон, чтобы получить доступ к документам

Скачать подборку бесплатно pdf 2,5mb

Уже скачали 52300

Я подтверждаю согласие на обработку персональных данных.

Далее присвоим этим значениям веса для установления их значимости.

Теперь нам нужно присвоить этим значениям некоторые «веса», чтобы определить их важность. Расположим приоритеты следующим образом:

• W1 = 5, так как сезон длится недолго;
• W2 = 2, так как другие грибники не помеха;
• W3 = 4, так как под ливнем собирать грибы неприятно.

Пороговое значение обозначим как 3, следовательно, значение смещения составит – 3. Подставляем значения в формулу для получения желаемого результата:

Y-hat = (1*5) + (0*2) + (1*4) – 3 = 6.

Мы получили итог, превышающий пороговое значение (3). Это значит, что в выходные можно смело отправляться за грибами.

Обучение нейронных сетей

Чтобы нейросеть могла выполнять поставленные перед ней задачи, ей предлагаются несколько больших наборов размеченных и неразмеченных данных. Обрабатывая эту информацию, НС учится взаимодействовать с неизвестными входными данными.

Контролируемое обучение

Это разновидность обучения, при которой нейросеть получает помеченные наборы данных с правильным ответом. Например, чтобы сеть поняла, как распознавать лица, ей показывают сотни тысяч изображений, который сопровождаются описанием (кто этот человек по национальности, из какой он страны, какие чувства он испытывает в данный момент.

Информация из обучающих наборов данных накапливается в памяти нейросети, после чего она способна определять этническую принадлежность или эмоцию на тех лицах, которые она видит впервые.

Глубокое обучение нейронных сетей

Искусственный интеллект предназначен для выполнения задач, требующих возможностей человеческого мозга. Для этого применяется машинное обучение нейросетей: компьютер получает доступ к очень большим наборам данных, после обработки которых он способен находить шаблоны и применять их для принятия разумных решений. Глубоким обучением называют тип машинного обучения с использованием сетей глубокого обучения.

Правильная работа программного обеспечения невозможна без участия человека. Специалист по работе с данными отбирает функции, которые будут анализироваться программным обеспечением. Это сложный и трудозатратный процесс, направленный на ручное регулирование процесса обучения НС.

Особенность глубокого обучения заключается в том, что программное обеспечение получает исключительно необработанные данные. Сеть самостоятельно извлекает функции, обучение протекает более независимо. Она проводит анализ неструктурированных наборов данных, например, текстов, выявляет приоритеты атрибутов данных и учится решать сложные задачи.

Предположим, вы должны научить нейросеть определять вид домашнего животного. Для этого вам придется преодолеть несколько последовательных этапов:

• Отобрать тысячи изображений кошек, собак, хомяков, морских свинок, кроликов, попугаев и т. д.
• Указать, какие функции должно найти программное обеспечение с алгоритмами машинного обучения, чтобы методом исключения правильно идентифицировать домашнего питомца, например, в первую очередь сосчитать лапы, затем определить форму ушей, глаз, наличие хвоста и тому подобное.
• Оценить помеченные наборы данных, вручную внеси в них коррективы для более точной работы программного обеспечения. Например, необходимо предусмотреть разные варианты окраса животного, чтобы нейросеть не думала, что собаки бывают только черными.
• Результатом глубокого обучения будет способность нейросети автоматически определить последовательность обработки изображений. Она поймет, что сначала надо подсчитать количество лап, потом изучить морду, а после этого посмотреть на хвост, чтобы безошибочно распознать животное.

5 проблем применения нейронных сетей

Польза, которую приносит искусственный интеллект, очевидна. С помощью нейросетей многие монотонные трудозатратные процессы заметно упростились. Но их активное применение чревато некоторыми негативными моментами. Назовем самые распространенные проблемы, связанные с использованием НС.

Создание фейков

Возможности нейросетей позволяют сгенерировать правдоподобное изображение, которое может быть воспринято как реальное фото. Например, специальные программы подставляют вместо оригинального любое другое лицо, меняют фон, добавляют несуществующие детали и так далее. Результатом подобных манипуляций становятся фейки, способные нанести вред человеку. Представьте, в Сети появится фото влиятельного политика в неприглядном виде или видеоролик, на котором из его уст звучат скандальные высказывания.

Риск неповиновения

Нейросеть – самообучаемая система, и со временем для человека становятся непонятными принципы, которыми она руководствуется при принятии решений. Существует опасность, что однажды ИИ выйдет из-под контроля.

Новые возможности для мошенничества

Нейросети применяются хакерами при создании вредоносного ПО и помогают им обойти антивирусную защиту. Искусственный интеллект, имитирующий общение с реальным человеком, используется мошенниками для махинаций, связанных с вымогательством. Нейросеть способна генерировать фразы, убеждающие жертву сообщить пароль от банковской карты.

Вытеснение некоторых профессий

Результаты, которые уже сегодня демонстрирует искусственный интеллект, заставляет волноваться дизайнеров, копирайтеров, художников и даже писателей. Создаваемые нейросетью изображения и тексты не уступают человеческим творениям. Без работы могут остаться и административные работники среднего звена: ИИ вполне способен решать их рабочие задачи – консультировать посетителей, находить информацию и так далее.

Популярные статьи

Высокооплачиваемые профессии сегодня и в ближайшем будущем

Дополнительный заработок в Интернете: варианты для новичков и специалистов

Востребованные удаленные профессии: зарабатывайте, не выходя из дома

Разработчик игр: чем занимается, сколько зарабатывает и где учится

Как выбрать профессию по душе: детальное руководство + ценные советы

Восстание машин

Вероятность того, что однажды искусственный интеллект превзойдет человека и начнет против него войну, всерьез рассматривается авторами фантастических книг и фильмов. Идея превосходства машинного разума вполне жизнеспособна, ведь нейросети постоянно учатся, со временем они смогут заменить человека во многих сферах, и не факт, что они будут действовать исключительно во благо.

Кто такой специалист по нейронным сетям и как им стать

В профессиональные обязанности разработчика нейронных сетей входит создание архитектуры, а также решение теоретических и прикладных задач искусственного интеллекта. Кроме того, он занимается проектированием методик машинного обучения и аналитикой в области специализированного программного обеспечения.

В процессе работы специалист решает следующие задачи:

• разработка архитектуры нейросетей для решения конкретных задач;
• обучение нейросетей;
• реализация алгоритмов машинного обучения;
• визуализация данных;
• оптимизация работающих моделей НС;
• поиск архитектуры нейросетей, подходящей для решения определенной задачи, и ее последующая адаптация;
• изучение и аналитика сферы работы НС, просчет рисков ее внедрения;
• разработка программ для поддержания работы нейронной сети;
• разработка и внедрение новых функций для существующих продуктов или услуг с применением ИИ.

Разработчик нейронных сетей – узкий специалист отрасли Data Science. Базовыми знаниями для овладения этой профессией является наука больших данных. Осваивать специальность можно:

• Самостоятельно, используя общедоступные ресурсы, например, видеокурсы на YouTube. Недостаток такого способа обучения – отсутствие системного подхода, а также высокая вероятность получить навыки, на которые нет спроса у работодателей.
• В онлайн или офлайн-формате. Помимо традиционного обучения в вузе можно заниматься на онлайн-курсах под руководством опытных преподавателей.

Специалист по нейросетям должен иметь представление о передовых методах разработки программного обеспечения, особенно с касающимися проектирования системы, контроля версий, тестирования и анализа требований. Не обойтись ему без знаний в области Data Science, таких как моделирование данных, оценка алгоритмов и моделей прогнозирования. Чтобы презентовать работу нейросети, ему понадобится умение разбираться в технологиях пользовательского интерфейса, использовать диаграммы или визуализации.

Аналитики International Data Corporation предсказывают рост мирового рынка решений в сфере искусственного интеллекта с 2022 по 2026 год на 18,6 % ежегодно. Авторы исследования McKinsey полагают, что прикладной искусственный интеллект и внедрение машинного обучения стали двумя наиболее значимыми технологическими тенденциями. Только за 2022 год компании, которые заняты генеративным искусственным интеллектом, привлекли $1,37 млрд — сумма, сопоставимая с инвестициями за предыдущие пять лет.

Читайте также!

Adobe After Effects: особенности и преимущества программы

Подробнее

Специалистов по нейросетям требуется все больше. Сервис по поиску работы HeadHunter отмечает стабильно высокий спрос на представителей этой профессии. На одну вакансию приходится всего два кандидата, и ситуация не меняется уже несколько лет.

Начинающему специалисту по нейросетям предлагают от 40 тыс. рублей в месяц, опытный профессионал получает от 150 тыс. рублей.

Перспективы нейронных сетей

Возможности нейросетей активно используются в продажах. Нам предлагают товары, книги, музыкальные треки и фильмы, соответствующие нашим интересам. Скоро мы сможем выбирать вариант развития сюжета: Netflix уже занимается разработкой нового направления в сериальной индустрии.

Человек делегирует искусственному интеллекту все больше своих обязанностей. Со временем это может стать причиной массовой безработицы в отдельных сферах деятельности. Затраты на запуск нейросети будут на порядок ниже, чем содержание многочисленного персонала.

Говорить о том, что ИИ полностью заменит человека, не приходится. Каким бы умным не был машинный мозг, он не сможет решить проблему нравственного выбора, у него нет моральных принципов, понятия о добре и зле, о поддержке и сопереживании. Искусственный интеллект всегда будет инструментом в руках человека.

Автор статьи:

Редакция сайта GeekBrains Шеф-редактор раздела Программирование