Около 40% людей в мире активно используют сервисы на основе искусственного интеллекта. Такие сервисы дают много преимуществ, но вместе с тем сопряжены с рисками. В этой статье мы расскажем вам, что такое и как работает нейросеть, а также ответим на популярные вопросы от начинающих пользователей.
Что такое нейросети?
Нейронная сеть (нейросеть) – это математическая модель, которая построена по принципу организации нейронных сетей (нервных клеток) живого человека, в результате чего она имитирует работу головного мозга. Чтобы понять принцип работы нейросети, давайте вспомним, как функционирует наша собственная нервная система.
Как работает нейронные сети?
Человеческий мозг имеет миллиарды нейронов, которые объединены в сеть, и такое же количество связей насчитывается между ними. В клетках непрерывно происходят импульсы, которые передаются другим отросткам по организму. Наука до сих пор не может их расшифровать – известно, что это набор электрических токов, благодаря которому мы способны принимать и обрабатывать информацию, поступающую извне.
Искусственные нейросети работают по идентичному принципу и представляют собой систему искусственных нейронов, математических функций, которые выполняют упражнения (вычисления), необходимые для классификации в соответствии с запросом, а после выдают результат. Только если информация, которую осваивают люди, хранится в виде электрических импульсов, то в этом случае она зашифрована в числовых значениях.
Как происходит обработка информации?
Чтобы программа не выдавала ошибку, разработчики располагают нейроны на разных слоях. Кроме того, это понятие вводят, когда нейросеть состоит из огромного количества нейронов. Схема сложная, но если упрощенно, то она работает так:
- входной слой (синий) – получает входные данные от человека (например, изображение раскладывается на пиксели, каждый пиксель поступает на один нейрон);
- скрытый слой (красный, один или несколько) – обеспечивает обработку данных, включая цвет, форму, текстуру – чем больше слоев имеет сеть, тем она умнее;
- выходной слой (зеленый) – выдает решение после работы с нейросетью и обработки предыдущих слоев, ответ на вопрос, который пользователь задавал изначально.
Каждый нейрон, подобно процессору, работает только с теми сигналами, которые он сам получает или передает. Но, объединенные в сеть, они способны активно взаимодействовать, быть управляемыми, выполнять простые и сложные задачи.
Рассмотрим пример. Маленький ребенок видит фрукт, но он еще не знает, что это такое. Если мы несколько раз скажем ему, что фрукт называется яблоко, его нервная система сформирует шаблон, запомнит название и воспроизведет его в будущем. То же самое происходит с нейросетью, только закономерности передаются во время обучения.
Три метода обучение нейросети
Нейросети не программируются человеком в стандартном понимании слова, поэтому принцип их работы не похож на классическую компьютерную программу. Вместо того чтобы использовать алгоритм действий, они обучаются самостоятельно.
Суть процесса обучения состоит в том, чтобы корректировать параметры сети для того, чтобы она могла решать задачи автономно от человека. Технически это возможно благодаря поиску коэффициентов связей между нейронами, то есть через сложную зависимость между входными и выходными данными. В результате работа с нейросетями становится менее прогнозируемой, но зато более вариативной и творческой.
Метод обучения с учителем
Метод обучения с учителем (Supervised Learning) самый распространенный. В данном случае нейросеть обучается на основе уже размеченных данных. Ей предлагают выборку примеров, которая включают входные значения (вопросы) и целевые результаты (ответы). Она анализирует эту выборку и учится принимать верные решения.
Метод обучения с подкреплением
В основе метода обучения без учителя (Unsupervised Learning) лежат не размеченные данные, когда главная цель заключается в поиске скрытых закономерностей, структур и взаимосвязей в рамках отсутствия какой-либо предварительной информации. Нейросети дают «сырые» данные и заставляют самостоятельно искать закономерности.
В чем разница между машинным обучением и нейросетью
Нейросети и машинное обучение – определения, тесно связанные друг с другом. Но не стоит их путать: это разные области искусственного интеллекта.
Под машинным обучением принято понимать более широкое понятие, часть искусственного интеллекта. Это факт использования алгоритмов, которые анализируют данные и только после этого принимают решение. Здесь имеют место методы, такие как статистический метод, метод дерева ответов и т.д. Нейронные сети – это, по сути, элемент машинного обучения, который применяет архитектуру биологических нейронных сетей. То есть, процесс обучения является следующим этапом в развитии концепции нейросети.
Классификация нейронных сетей
Чтобы понять, как работает нейросеть, необходимо знать ее виды. В основе общей классификации лежит специфика выполняемых задач. Сразу скажем: в мире насчитывают десятки типов нейросетей, но мы расскажем про самые популярные из них.
Многослойные нейронные сети (перцептроны) были разработаны еще в 1968 г. на ПК «Марк I» и со временем совершенствовались. Они умеют обрабатывать числовые данные, отвечают за распознание абстрактных признаков, гибко решают разные задачи.
Рекуррентные нейронные сети нацелены на сбор и обработку данных, которые изменяются со временем. Они преимущественно работают с последовательностями – это текст (статьи), речь, аудио, видео, запоминают цепочку и воспроизводят ее в будущем.
Сверточные нейронные сети больше специализируются на визуальных образах (изображениях). Они берут на себя функции по работе с картинками: в начале распознают их, затем генерируют, обрабатывают, удаляют фон, лишние элементы и прочее.
Общие и специализированные нейросети
Нейросети имеют общее и специализированное предназначение.
Нейросети общего назначения также называют универсальными. Они не имеют конкретной специализации, решают широкий круг задач, работают во всех направлениях. Нейросети для начинающих пользователей как раз подходят под общую категорию – вы можете ознакомиться с интерфейсом, посмотреть функционал, проверить работу, а уже затем принять решение – продолжать работу с сервисом или нет. Среди самых известных «представителей» категории: ChatGPT от Open AI, Copilot от Microsoft, Gemini от Google.
Нейросети специализированного назначения выполняют какую-то одну (максимум несколько) узкоспециализированную задачу. Они не имеют таких широких возможностей, но зато показывают хороший результат с работой в одной теме. Также подойдут для начинающих пользователей, которые хотят получить ответ на конкретный вопрос. Так, сегодня существуют нейросети, которые могут писать тексты, генерировать шрифты для слов, рисовать, сочинять песни, создавать видео, логотипы, картинки и многое другое.
Преимущества и недостатки нейронных сетей
У работы с нейросетью есть свои преимущества и недостатки. Рассмотрим их.
Преимущества
- экономия времени за счет автоматизации рутинных задач для человека;
- возможность обучения и поиск оптимальных решений во всех сферах;
- скорость обработки данных (в сотни раз меньше, чем это делают люди);
- расширение функционала и возможностей, адаптация под потребности;
- гибкость – настройка ИИ под выполнение любых по типу задач;
- работа сети даже при наличии отказов, аппаратных сбоев и прочее.
Недостатки
- результат работы зависит от выбора функций и данных для обучения;
- пока еще высокая вероятность ошибок (до 20% случаев из всех запросов);
- риск переобучения, когда алгоритм на 100% подстраивается под данные;
- не уникальность контента (особенно это касается текста и фотографий);
- наличие абстракций, фантазий и отсутствие экспертных знаний в ответах;
- нейронные сети занимают очень много места (объема) на серверах.
Что такое промт в работе нейросети
Промт (промпт, в переводе с английского языка «подсказка») – это инструкция, текстовый запрос к нейросети, который выполняет пользователь, чтобы получить желаемый результат, например, текст, картинку, аудио, видео и прочее. Результат того, как работает нейросеть, напрямую зависит, насколько правильно вы составили запрос.
Идеальная формула состоит из следующих компонентов: задача, контекст, формат, персона, пример, тон. Рассмотрим детальнее, в чем заключается их разница.
Как правильно составить промт
Задача. В начале формирования запроса нужно правильно поставить задачу. Это первое четкое объяснение того, что мы хотим видеть от нейросети. Задача имеет высший приоритет в иерархии и обычно начинается со слов «Объясни», «Напиши», «Составь».
Контекст – второй элемент, который важно учитывать. Он делает набор запроса конкретным. Под контекстом принято понимать детали, обстоятельства, основную и дополненную информацию, которая помогает ИИ дать актуальное решение задачи.
Формат представляет собой словесную формулировку вида ответа, который получит пользователь. Здесь можно указать такие форматы, как текст, список, таблица, график, диаграмма, а также указать, что вы хотите общаться на русском языке.
Персона – это роль, которую играет нейронная сеть во время обработки нового запроса. Когда человек указывает персону, AI имеет возможность подключить дополнительные сегменты данных и отвечать на уровне профессионала, а не любителя.
Пример. Вы также можете выбрать нужный для вас пример и указать его при наборе текста. Нейросеть изучит пример и выдаст ответ, который будет на него схож. В этом случае она постарается избежать ошибок, абстракций, неопределенности.
Тон. При выборе тона происходит оценка стилистики текста и не только. Например, вы должны получить статью в разговорном стиле. Тон удерживает нейросеть в заданных рамках и позволяет получить именно тот ответ, который вам нужен.
Как использовать нейросети сегодня?
Работа с нейросетью сегодня стала использоваться для решения задач в разных отраслях. С помощью нейросети можно обрабатывать информацию, заниматься финансовым прогнозированием, автоматизировать работу в сфере электронной коммерции, развивать робототехнику, автономные системы. Искусственный интеллект пригодится в таких направлениях, как медицина, энергетика, логистика, промышленность, медиа, образование, наука, исследование и прочее. Нельзя недооценивать важность этой темы – чем раньше вы начнете пользоваться ИИ, тем быстрее вы облегчите свою жизнь.
