До недавних пор нейросети были незаметны для обычных людей: еще пару лет назад о них говорили только люди из IT-индустрии. Зато сегодня нейронные сети во главе с ChatGPT и Midjourney ворвались в нашу жизнь. Расскажем, что такое нейросети простым языком для людей, далеких от IT, и покажем на примерах реальных сетей.
Нейросети помогают экономить время, зарабатывать деньги и упрощать работу. Так что, если ты не знаком с их потенциалом, то пора уже это исправить.
- Что такое нейросеть простым языком
- Как работает нейросеть: объясняем на пальцах
- Типы нейронных сетей и их особенности
- Зачем вам нужны нейросети: практическое применение
- Что не умеют нейросети
- Что ждать от нейросетей в ближайшем будущем
- Как начать работать с нейросетями
- Обучение по нейросетям
- Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей
- Нейросети – это настоящее и будущее
Что такое нейросеть простым языком
Нейросеть — это подраздел искусственного интеллекта, программа которая работает по тому же принципу, что и человеческий мозг – и там, и там – огромная сеть нейронов, которые обмениваются информацией между собой. От человеческого мозга она отличается тем, что не имеет сознания, эмоциональной составляющей и возможности принимать решения на основе моральных, этических или социальных норм.
Нейросеть заточена на то, чтобы решать интеллектуальные задачи. Такие, где нет заранее заданного плана и предсказуемого исхода
Самое классное у нейросетей — это их умение обучаться. Они могут учиться под руководством человека, или сами, опираясь на свой прошлый опыт.
Как работает нейросеть: объясняем на пальцах
- На вход нейронной сети подается информация из внешнего мира в виде разных сигналов.
- Нейроны сети обрабатывают эту информацию и передают ее дальше.
- Информация проходит множество слоев сети, где обрабатывается все более и более сложными алгоритмами.
- В конце, когда информация прошла полный путь внутри нейросети, она выдаёт результат, который прочитывает человек.
Прежде чем нейросеть сможет выполнять задачу, ее нужно обучить. Обучение заключается в том, чтобы предоставить нейросети огромное количество данных, относящихся к задаче, которую нужно решить. Например, для того, чтобы научить искусственный интеллект распознавать лица, нужно предоставить ему достаточно фотографий с лицами людей.
Далее специалисты с человеческим мозгом вносят корректировки и исправляют ошибки. ИИ их учитывает и вносит изменения в свои алгоритмы. По мере обучения нейросеть выдает все более точный результат.
Схематичное изображение нейросети, сгенерированное нейросетью GigaChat
Мы попросили ChatGPT рассказать простым языком, как обучали его (или ее?)
Вот ответ ChatGPT (развернуть):
“Меня обучали, используя методы машинного обучения. Вот объяснение в простых словах:
- Меня создали разработчики, которые написали программу, чтобы я мог учиться из данных.
- Вначале мне дали большой объем информации, чтобы я мог изучить разные паттерны и закономерности.
- Я использовал эти данные, чтобы построить модель, которая могла делать прогнозы и принимать решения.
- Но вначале я был не очень точен. Мне нужно было улучшиться и научиться делать правильные предсказания.
- Чтобы меня улучшить, мои разработчики использовали метод обратного распространения ошибки.
- Каждый раз, когда я делал ошибку, мне говорили, что я сделал не так, и я пытался исправить свои неточности.
- С течением времени я становился все лучше и лучше в своих прогнозах и решениях.
- Мне также помогли многочисленные итерации и тренировочные циклы, чтобы я мог улучшиться.
- С каждой тренировкой я становился все более опытным и точным в своих действиях.
- Таким образом, мой опыт и знания непрерывно росли, и сейчас я готов помогать людям со своими знаниями и предсказаниями”
Сейчас chatGPT учат не просто генерировать адекватные запросу тексты, но и более тонко распознавать человеческие эмоции, быть этичным в своих оценках.
Типы нейронных сетей и их особенности простым языком
Несмотря на то, что все нейронные сети имеют общую концепцию – обучение на основе данных – они могут быть разных типов. Давайте рассмотрим некоторые из них и их особенности.
Сверточные нейросети (Convolutional Neural Networks, CNN):
Предназначены для обработки и анализа данных с пространственной структурой, таких как изображения. Они хорошо работают с визуальными данными и способны распознавать образы и паттерны.
Можно представить, что CNN – это художник, который рассматривает изображение по маленьким кусочкам и выявляет важные детали. Потом он постепенно объединяет эти детали, чтобы получить полное представление о картине.
Примеры:
- Распознавание лиц на основе выделения уникальных черт лица, такие как глаза, нос и рот, идентификация людей на фотографиях или в видеопотоке.
- Автоматическое классифицирование изображений: CNN может определить, содержит ли изображение кошку или собаку, и даже распознать более сложные объекты, такие как автомобили или здания.
- Диагностика заболеваний на основе медицинских изображений
Рекуррентные нейросети (Recurrent Neural Networks, RNN):
Подходят для работы с последовательными данными, где учитывается контекст и зависимости между элементами последовательности. Они способны анализировать тексты, речь и временные ряды.
RNN можно сравнить с историей, где каждый следующий шаг зависит от предыдущих событий. Она сохраняет информацию о прошлом, чтобы лучше понимать и интерпретировать последующие события.
Примеры:
- Машинный перевод: RNN может переводить текст с одного языка на другой, учитывая контекст предложений и выражений.
- Генерация текста: Рекуррентная нейросеть может создавать новые тексты, такие как стихи или романы, сохраняя логическую последовательность и стиль.
Состязательные нейросети (Generative Adversarial Networks, GAN)
Этот тип нейросетей используются для генерации новых данных, которые похожи на существующие в обучающей выборке. Два нейросети играют друг против друга: одна генерирует, а другая анализирует данные.
Представьте, как художники имитируют стиль других художников. Также GAN генерируют новые данные, которые похожи на существующие.
Примеры:
- Генерация фотореалистичных изображений
- Создание реалистичных игровых миров
Зачем вам нужны нейросети: практическое применение
Вы сталкиваетесь с нейросетями каждый день. Например, в вашем смартфоне на главной странице Google.com нейросети предлагают вам выполнить домашнее задание, найти определенное фото в медиатеке, купить товары со скриншотов, перевести текст с помощью камеры. Кстати, система распознавания лиц для разблокировки смартфонов – также нейронная сеть.
Маркетплейсы и соцсети используют рекомендательные системы, построенные на нейросетях, чтобы предлагать то, что может вас заинтересовать.
Онлайн-переводчики, которые становятся все лучше и точнее, используют технологии нейронных сетей для автоматического перевода текстов.
Пользуетесь голосовыми помощниками типа “Алиса от Сбера”, Siri или Alexa? Здесь технологии на нейросетях позволяют пользователям задавать вопросы и давать команды голосом.
Что не умеют нейросети
Нейросети – удивительные инструменты, но они тоже имеют свои ограничения. Вот несколько вещей, которые они не умеют (развернуть список):
- Принимать решения на основе интуиции:
- Нейросети не могут предугадывать ваше будущее или читать ваши мысли, они работают только на основе данных, которые им предоставляют.
- Понимать эмоции:
- Нейросети не могут понять, когда вы грустите, радуетесь или злитесь, они не способны чувствовать эмоции, как это делают люди. Хотя сейчас нейросети обучают более тонко распознавать человеческие эмоции на основе объективных данных.
- Понимать шутки или иронию:
- Хотя нейросети могут обрабатывать тексты и даже самостоятельно генерировать (не всегда смешные) шутки, они не могут по-настоящему понять и оценить юмор.
- Принимать этические решения:
- Нейросети не обладают моральными принципами и не могут самостоятельно определять, что является этически правильным.
- Мыслить творчески:
- Нейросети не способны создавать искусство, музыку или литературу с таким же уровнем оригинальности и вдохновения, как это делают творческие люди. То есть, что-то уровня “Гарри Поттера” они пока создать не в состоянии.
- Отличать правду от лжи:
- Нейросети могут обрабатывать огромные объемы информации, но не всегда способны точно определить, что является правдой и что – обманом.
- Заменять человеческое общение:
- Нейросети могут помочь решать интеллектуальные задачи, но не могут заменять человеческий контакт или уровень общения, который может предоставить только человек.
- Работать без электричества
- В отличие от людей, которые могут работать даже без техники.
Что ждать от нейросетей в ближайшем будущем
Как нейросети изменят рынок труда (не когда-нибудь, а уже сейчас)
| 49% работающих людей будут на работе взаимодействовать с нейросетями | 300 млн рабочих мест в мире будут замещены нейросетями и сокращены | 37% текущей занятости будет замещено ИИ, 60% – будет нейросетями дополнено | 250 млрд $ будет в ближайшее время инвестировано в технологии и стартапы, связанные с ИИ |
Нейронные сети будут все глубже проникать в нашу повседневную реальность. Некоторые профессии уходят в прошлое, потому что ИИ успешно заменяет человека там, где нужно выполнять рутинные, стандартизированные задачи, искать, анализировать и структурировать информацию. Это у него получается в сотни раз быстрее, точнее и дешевле, чем у человека.
Скоро хорошим тоном станет указывать в резюме, с какими нейросетями умеет работать соискатель
Как начать работать с нейросетями
Однако есть и другая сторона медали. Вместо отмененных профессий нейросети создают новые. Например:
- Инженер по машинному обучению – разрабатывает и обучает нейронные сети.
- Исследователь ИИ – занимается исследованием и разработкой новых методов и алгоритмов машинного обучения.
- Специалист по обработке естественного языка – создает и улучшает алгоритмы, позволяющие компьютерам понимать и генерировать естественный язык.
- Разработчик программного обеспечения для машинного обучения – создает и поддерживает программные пакеты для обучения нейронных сетей.
- Специалист по анализу данных – использует методы машинного обучения и статистический анализ для извлечения ценной информации из больших данных.
- Специалист по робототехнике – занимается созданием роботов, которые используют нейросети для принятия решений и управления движениями.
- Специалист по автономным транспортным системам – занимается созданием нейросетей и алгоритмов для управления автономными транспортными средствами.
Обучение по нейросетям
CHAT GPT
- Курс-база по Chat GPT: все возможности этой нейросети для рабочих и личных задач
- Если пользоваться Chat GPT осознанно и с пониманием, ее возможности невероятно обширны
- Цена курса доступная
“Нейрохищник” от Geek Brains
Программа рассчитана на 2 месяца. Она подойдет для тех, кто хочет использовать их в дизайне, маркетинге и IT
- будете решать реальные бизнес-задачи от компаний-партнеров
- получите базу из десятков нейросетей с обзорами и советами по использованию
- получите базу из 3000+ промтов
Нетология
- 1 месяц
- Научитесь создавать текст, картинки и код с помощью нейросетей
- 8 нейросетей в программе
Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей
Midjourney
Сеть, которая генерирует картинки в разных стилях и форматах. Работает в виде бота на Дискорд. Для новых пользователей есть 20 бесплатных попыток, дальше – только платный тариф (на момент написания статьи 20 бесплатных попыток отменили. Временно. Обещают вернуть)
ChatGPT
Нейросеть, которая работает с текстами: генерирует тексты, переводит, анализирует, резюмирует, дает ответы и т.д. Самая мощная на сегодня нейронная сеть рекуррентного типа. Must have для маркетологов, дизайнеров, копирайтеров, программистов, управленцев.
Зарегистрироваться на сайте можно только с иностранного номера телефона, но есть множество частично бесплатных телеграм-ботов на основе ChatGPT
GigaChat bot
Нейронка от Сбера. Умеет неплохо писать тексты, работает на русском и английском языках. Делает симпатичные картинки по коротким запросам.
MagicSlide
Расширение Google Chrome для презентаций. Загружаете текст или задаете тему или даете ссылку на видео и нейросеть преобразует данные в презентацию. MagicSlide сама подбирает изображения для слайдов (правда, делает это пока не очень удачно)
Gerwin
Нейросеть для копирайтеров. Достаточно хорошо пишет информационные тексты. Есть опции для продающих текстов, постов в блог, объявлений и много чего еще
ChatGPT for youtube
Расширение, которое делает саммари видео и дает полную транскрипцию. Весь контент умещает в несколько абзацев. Очень удобно, если нужно убедиться, что на видео будет нужная информация, перед тем, как начать его смотреть
Нейросети – это настоящее и будущее
Они окружают нас везде, от микрочипов в наших телефонах до больших систем обработки данных в крупных компаниях. И технологии нейросетей открывают все более невероятные горизонты.
Те, кто будет игнорировать нейросетки и их применение в реальной жизни, просто не смогут идти в ногу со временем. Если хочешь оставаться в курсе дел и развивать свой профессиональный потенциал, изучение нейронных сетей обязательно должно быть в приоритете.
Статья содержит рекламные материалы, вся информация о рекламодателях – по соответствующим ссылкам
