Внедрение и использование нейронных сетей в повседневной жизни

На сегодняшний день искусственный интеллект активно используется в различных аспектах повседневной жизни, способствуя решению множества задач в самых разнообразных областях. Одной из наиболее перспективных технологий в области искусственного интеллекта являются нейронные сети – математические модели, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, то есть сетей нервных клеток живых организмов. Нейронные сети уже нашли широкое применение в маркетинге, обеспечении безопасности, индустрии развлечений и многих других сферах. Наиболее продвинутые компании, такие как Google, Яндекс и

Microsoft, активно проводят исследования в этой области, способствуя развитию технологий и открытию новых горизонтов.

Принципы построения искусственных нейронных сетей схожи с биологическими: в их основу заложены естественные механизмы работы мозга, адаптированные с учётом технических допущений. Искусственные нейронные сети состоят из множества взаимосвязанных простых элементов и могут обучаться аналогично человеческому мозгу. Под обучением понимается процесс настройки архитектуры сети (структуры связей между нейронами) и весов этих связей для решения конкретной задачи. Обычно обучение осуществляется на основе выборки данных, называемой обучающим примером. Существуют два типа алгоритмов обучения нейронных сетей: с учителем и без учителя.

• 1.    Обучение с учителем предполагает, что нейронная сеть получает обучающую выборку, где каждому входному примеру соответствует желаемый результат. Сначала данные подаются на вход сети, проходят обработку внутри её структуры, а затем результат сравнивается с целевым значением. На основе разницы между результатом и целью корректируются веса связей. Этот процесс повторяется до достижения минимального уровня ошибки (рис. 1).

• 2.    Обучение без учителя работает с выборкой, содержащей только входные данные. Алгоритм настраивает веса так, чтобы схожие входные данные выдавали похожие выходы. В процессе обучения данные группируются по статистическим признакам, формируя классы. При подаче нового входного вектора из определённого класса сеть выдаёт соответствующий результат (рис. 2).

Рис 1. Схема процесса обучения нейронной сети с учителем

Рис 2. Схема процесса обучения нейронной сети без учителя

Одним из ярких примеров нейронных сетей является ChatGPT, чат-бот, разработанный компанией OpenAI. Его ключевая особенность – способность работать в режиме диалога, решая разнообразные задачи пользователя, от написания эссе для школьников до создания программного кода. ChatGPT активно используется программистами, интегрирующими его функционал в свои проекты через интерфейсы ботов.

В основе работы ChatGPT лежит метод автогенерации текста, позволяющий предсказывать наиболее вероятное следующее слово в последовательности на основе предыдущих. Это стало возможным благодаря архитектуре трансформера, разработанной Google Research. В отличие от рекуррентных нейронных сетей, трансформеры обрабатывают данные параллельно, что значительно ускоряет выполнение задач. Ещё одной важной особенностью является механизм долговременной памяти, обеспечивающий сохранение контекста для создания связного текста.

Наряду с языковыми моделями нейронные сети находят применение в компьютерном зрении. Например, YOLO (You Only Look Once) – это свёрточная нейронная сеть, которая позволяет быстро обрабатывать изображения и распознавать объекты. Её алгоритм работает следующим образом: изображение преобразуется в матрицу, состоящую из фрагментов, после чего выделяются bounding boxes (рамки объектов), и для каждого объекта вычисляются параметры, такие как координаты и вероятность обнаружения.

Ещё одним примером языковой модели является YaLM (Yet another Language Model), разработанная Яндексом. Эта нейронная сеть обучена на огромных объёмах текстов и учитывает нормы русского и английского языков. Она используется в более чем 20 проектах Яндекса, таких как голосовой помощник Алиса и поисковые системы. YaLM создаёт связный и грамматически правильный текст благодаря использованию архитектуры трансформера и способности предсказывать каждое следующее слово.

Нейронные сети не только облегчают выполнение множества задач, но и способствуют развитию технологий в целом. Инвестиции в эту сферу значительно выросли за последние годы, а количество стартапов, работающих с нейросетями, продолжает увеличиваться, открывая новые перспективы.

Благодаря этим достижениям нейронные сети становятся важным инструментом улучшения качества жизни и решения сложных задач в различных сферах.