Нейронная сеть – это программное обеспечение, способное осуществлять процесс обучения, основываясь на наборе данных и готовых примерах. Отсутствует привязка к жестким алгоритмам, они формируются непосредственно в процессе обучения.

К примеру, если загрузить в нее миллион фотографий собак, она сможет в дальнейшем распознавать их с высокой долей вероятности, независимо от позы, внешней обстановки, породы, элементов одежды и т.д.

Ключевая особенность используемых алгоритмов – они имитируют работу нейронов в мозгу человека. Также используются синапсы, которые обеспечивают передачу сигналов и имеют при этом разный вес. В процессе обучения производится анализ и перераспределение веса, что и позволяет выявить элементы на фото, которые идентифицируют определенный объект (структура морды, наличие усов и т.п.).

Для решения сложных задач используется многослойные структуры. Обобщенно процесс распознавания изображения выглядит следующим образом:

  • Исходные данные загружаются в первый (входной) слой, картинка раскладывается на отдельные пиксели, которые распределяются между нейронами;
  • Внутренние слои обеспечивают выделение отдельных элементов на картинке – здания, машины, людей, одежду на них и т.д.;
  • Выходной слой предназначен для обобщения полученных данных и вывода результата.

Принцип работы на примере нейросети Midjourney

Данный сервис позволяет генерировать картинки по текстовому описанию. Стоит отметить, что фактически используются две независимые нейросети – одна обрабатывает картинки, вторая – текст.

В качестве примера будет просьба нарисовать собаку на велосипеде в стиле фильма «Аватар».
Данная задача будет разбита на следующие этапы:

  • Нейросеть принимает текстовый запрос и выделяет из него ключевые слова: «стилистика фильма Аватар», «собака», «велосипед»;
  • Ключевые слова преобразуются в наборы цифр, их принято называть векторами, которые позволяют системе определять их смысл;
  • Полученные вектора передаются на следующий слой, который формирует набросок будущего изображения. К примеру, объект «собака» будет иметь вид пиксельного овала определенного размера;
  • На следующем этапе на полученный набросок изображения добавляются более сложные детали – текстуры, цвета и освещение. Например, формируется цветовая гамма в стиле фильма «Аватар».
    Более сложная детализация создается при помощи метода стабильной диффузии. Если упрощенно, в рамках данного метода исходное изображение сначала превращают в пиксельный шум, после чего восстанавливают его с добавлением новых деталей. Для реализации данного алгоритма нейронную сеть предварительно обучили предсказывать, какие пиксели расположить на месте размытых;
  • На конечном слое улучшается качество полученной картинки для вывода результата.

Обучение нейросети

В процессе классического программирования используются жестко прописанные инструкции – они обрабатывают входящие данные и предоставляют результат. ИИ работает иначе: вместо программирования используется обучение. На данном этапе на вход подается определенная задача, а на выход – решение к ней. При достаточном количестве попыток нейронная сеть перестроит внутренний алгоритм для получения нужного результата.

К примеру, для обучения Midjourney сопоставлять изображение с текстовым описанием, в нее предварительно загрузили огромный массив картинок с подписями. Графические элементы подавались на вход, текст – на выход. На начальном этапе связи между нейронами распределялись случайным образом. Полученные предсказания анализируется, насколько они были точными, в случае ошибки корректируются веса.

Используемый метод обратного распространения ошибки позволяет осуществлять корректировку таким образом, чтобы точность распознавания постоянно повышалась.

Данные шаги, которые принято называть эпохами, осуществляются до тех пор, пока процент успешного детектирования не достигнет нужного уровня. Если развернуть такой алгоритм в обратную сторону, получится генератор изображений на основе текстового описания.

Чтобы повысить гибкость алгоритма разработчики начали предлагать неправильные пары текст-картинка. Это позволило обучить систему определять уровень связи между разными предметами – насколько они похожи. В дальнейшем это дает возможность использовать различные варианты решения задачи.

В этом и заключается основная особенность машинного обучения – нейросеть получает возможность думать креативно. Midjourney будет выдавать разные изображения, даже если использовать одинаковые запросы.

Виды нейронных сетей

В процессе эволюции нейронных сетей разработаны несколько десятков различных архитектур. Далее будут рассмотрены только те, которые стали распространенными или внесли весомый вклад в развитие данного направления.

Перцептрон. Это первая модель, которая смогла выйти за рамки теоретического проекта – ее запустили на нейрокомпьютере «Марк I». Разработал ее в 1958 году Фрэнк Розенблатт, который реализовал ряд принципов, используемых и сегодня в более сложных сетях. Использовалась простая однослойная структура, однако присутствовал полноценный механизм настройки весов, а также примитивный алгоритм корректировки ошибок.

Новое ПО позволило компьютеру при помощи обычных камер распознавать различные символы, которые демонстрировались при помощи карточек. Основной недостаток заключался в использовании двоичной системы, то есть реализация была аналогична работе стандартного компьютера.
Многослойные. Быстро стало понятно, что однослойная структура перцептрона не позволяла решать более сложные задачи. К примеру, на эффективность распознавания влияли внешние факторы – угол наклона, освещение и т.д.

Для устранения данного недостатка была разработана многослойная модель. Это позволило выделять сложные признаки в процессе распознавания, а также решать поставленные задачи более гибко.

Рекуррентные. Такие нейросети ориентированы на обработку последовательностей – видео, аудио, текста и реальной речи. Они способны сохранять всю цепочку данных, определять ее содержимое, а также предсказывать продолжение. Данная модель используется во многих платформах, способных генерировать осмысленный текст.

Сверточные. Обычно используются для работы с картинками: генерация, распознавание, обработка. Основную работу выполняют два алгоритма – пулинг и свертка. Первый из них отвечает за поиск и кодирование отдельных объектов на слоях, второй – за нарезку данных слоев.

Генеративные. Используются в нейросетях, предназначенных для генерации чего-либо. Примеры: сервисы DALL-E и Midjourney (создание картинок), ChatGPT (текст) и популярный обработчик селфи Lensa.

Сферы использования

В настоящее время полный список, где нейросети применяются в жизни, очень обширен. Некоторые примеры:

  • Интеграция нейронной сети в поисковую систему Bing. Позволяет распознавать сложные вопросы и предоставлять ответ;
  • В ChatGPT она позволяет генерировать осмысленные тексты с учетом описания и стилистики. Есть даже примеры, когда платформа создавала реальные дипломные проекты, которые были приняты;
  • Голосовые помощники, используемые в некоторых крупных компаниях, выполняют функции технической поддержки. Они анализируют голосовые запросы пользователей и предоставляют ответ из внутренней базы данных;
  • Алгоритмы «ВКонтакте» анализируют активность пользователей для подбора контента и демонстрации подходящей рекламы;
  • Алгоритмы, используемые в FaceID, позволяют узнавать пользователя при различных условиях съемки (внешние условия, аксессуары, головные уборы, появление бороды и т.д.);
  • Медицинские центры активно внедряют ИИ для обработки результатов исследования.

Ещё по теме: