Игры разума и кодовые мысли

В наше время, когда технологии развиваются стремительно, искусственные нейронные сети стали поистине незаменимыми помощниками, вносящими новые возможности в различные сферы жизни. Поэтому их влияние на повседневную жизнь человека становится все более ощутимым. Но что же такое «нейронка» и как она участвует в улучшении общества?

Искусственные нейронные сети (ИНС), или нейронные сети (НС), представляют собой общее название математических моделей и программ, созданных с учетом структуры и функционирования биологических нейронных сетей — комплексов нейронов человеческого мозга. Основная характеристика ИНС, привлекшая к ним такое огромное внимание, это их способность к обучению и действиям на основе накопленного опыта, а не только по заранее заданным алгоритмам.

Примеры использования нейросетей в повседневной жизни весьма разнообразны. Одним из наиболее заметных являются голосовые помощники, такие как Siri от Apple или Google Assistant. Эти нейросети обрабатывают индивидуальные голосовые команды, распознавая речь и выполняя действия, начиная от поиска информации и заканчивая управлением устройствами в доме. Благодаря таким технологиям искусственного интеллекта (ИИ) люди могут общаться с техникой более естественно и удобно.

Тайны перцептрона

Идея нейронных сетей часто воспринимается как инновационная и революционная.

Однако начало разработок в этой сфере приходится на первую половину прошлого века, после того как Уоррен МакКаллох и Уолтер Питтс в 1943 году сумели разработать первую математическую модель принципов работы нейрона.

В своей публикации «Representation of Events in Nerve Nets and Finite Automata» ученые представили простую математическую модель, функционирующую подобно биологическому нейрону: она получает входные данные, обрабатывает их и выдает результат.

В 1957 году Фрэнк Розенблатт, исследуя работы Уоррена МакКаллоха, Уолтера Питтса и Дональда Хебба (который предложил первый алгоритм обучения), придумал перцептрон — устройство для восприятия и распознавания. Несмотря на то, что он был представлен как автомат, а не программа, считается, что это была первая ИНС. Впоследствии термин «перцептрон» стал использоваться как синоним базовой ИНС.

Значительный сдвиг в области ИНС произошел лишь спустя 60 лет. В 2006 году Джеффри Хинтон описал методы глубокого обучения многослойных ИНС на основе ограниченной машины Больцмана (RBM).

Важно отметить, что Хинтон сформулировал также ключевую концепцию обучения алгоритмов нейронных сетей: для получения эффективного решения для конкретных задач необходимо обучать ИНС на множестве реальных примеров, таких как фотографии разных кошек в различных позах и на разных фонах.

Благодаря глубокому обучению и большим объемам данных ИНС обрели способность к действительному обучению. Примером является достижение 2012 года, когда нейронная сеть смогла превзойти человеческое распознавание изображений в рамках конкурса ImageNet. Еще один момент: в 2015 году AlphaGo стала первой программой в мире, которая победила профессионального игрока в шахматах без каких-либо ограничений.

Кто кого?

Несмотря на то, что нейрокомпьютеры демонстрируют впечатляющие результаты во многих областях, они пока не способны полностью заменить человека из-за сложности и многогранности человеческой природы, интуиции и способности адаптироваться к разнообразным ситуациям.

Контекстуальное понимание: человек способен понимать контекст и подразумевать нюансы, которые могут быть упущены нейросетями. Например, в общении часто важно понимать не только буквальное значение слов, но и эмоциональный фон и намерения собеседника.

Обширное обучение: человек способен обучаться на широком спектре задач и адаптироваться к новым ситуациям. В то время как нейронные сети ограничены обучением на определенных наборах данных и требуют больших объемов информации для достижения хороших результатов.

Творческий подход: способность к творческому и интуитивному мышлению делает человека неповторимым. Создание новых идей, искусство, музыка и многие другие сферы человеческой деятельности требуют креативности и оригинальности, которые пока сложно достичь в автоматизированном режиме.

Этика и мораль: принятие этических решений требует глубокого понимания общественных норм и ценностей. Нейросети могут давать рекомендации на основе данных, но они не всегда способны оценивать моральные аспекты и долгосрочные последствия своих действий.

Физическая и эмоциональная связь: человеческая природа включает физическую и эмоциональную связь с окружающими. Взаимодействие «лицом к лицу», жесты, интонации и даже молчание являются важными частями общения, которые пока трудно воссоздать в полной мере средствами ИИ.

Интуиция и эмпатия: человек способен принимать решения на основе интуиции и эмпатии, что позволяет ему лучше понимать чувства и потребности других людей. Нейронные сети, не имея собственных эмоций, ограничены в этом аспекте.

Сложные навыки и координация: многие виды деятельности требуют сложной моторики и координации. Нейросети могут выполнять определенные задачи с высокой точностью, но они пока не обладают гибкостью движений и манипуляций, как человек.

Плюсы цифровых дендритов

Во многих задачах человеческий мозг превосходит возможности существующих на сегодня ИНС, тем не менее их преимущества нельзя игнорировать, поэтому они имеют широкое применение. Вот их достоинства.

САМООБУЧАЕМОСТЬ. Отличительной чертой и достоинством ИНС является то, что алгоритм самостоятельно принимает решения о том, как выполнить заданную задачу, иногда применяя не совсем или вовсе не очевидные для людей методы. Нейронные сети созданы с расчетом на постоянное улучшение собственных результатов.

ЭФФЕКТИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ШУМОВ. Нейросети могут игнорировать шумы и обрабатывать лишь необходимую информацию.

АДАПТАЦИЯ. Адаптация позволяет нейронным сетям быть готовыми к возможным переменам во входных данных и продолжать работать эффективно. После небольшого периода адаптации они будут готовы к работе.

ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТЬ. Искусственные нейронные сети обладают отказоустойчивостью: даже при повреждении некоторых нейронов остальные продолжают функционировать и выдавать логичные и правильные ответы, хотя точность их работы уменьшается.

СКОРОСТЬ РАБОТЫ. ИНС состоит из множества микропроцессоров, которые позволяют решать задачи быстрее, нежели при применении обычных алгоритмов. Быстродействие зависит от вычислительной мощности.

Технологии комфорта

Нейросети активно применяются в повседневной жизни человека в различных сферах. Пять хороших примеров помогут в этом убедиться

1. Социальные медиа и рекомендательные системы: такие платформы, как Facebook, Instagram, YouTube и TikTok, используют нейросети для анализа поведения пользователей и предоставления персонализированного контента и рекомендаций. Это позволяет пользователям видеть материал, который наиболее соответствует их интересам.

2. Медицинская диагностика: в медицине нейросети тоже приносят огромную пользу. Они помогают в диагностике заболеваний, анализе медицинских изображений и даже прогнозировании эпидемий. Например, можно выявлять аномалии на рентгеновских снимках.

3. Онлайн-покупки: веб-сайты электронной коммерции, например, Amazon и Alibaba, применяют нейросети для анализа данных о покупках и поисковых запросах пользователей. Это помогает оптимизировать рекламу, предложения и рекомендации товаров, увеличивая вероятность покупок.

4. Автономные автомобили: в индустрии автомобилестроения нейросети используются для обработки данных с сенсоров и камер автомобилей. Они помогают в реализации функций автоматического торможения, управления полосой движения и предупреждения о столкновениях.

5. Языковые переводы и чат-боты: нейросети применяются для создания интеллектуальных чат-ботов и систем машинного перевода. Они способны переводить тексты и проводить беседы на разных языках, что облегчает коммуникацию между людьми из разных стран и культур.

Профессиональная перспектива

ИИ помогает людям в продуктивности, принимает решения и выполняет рутинные задачи, освобождая от монотонной работы. Поэтому уже сейчас можно предположить перспективные профессии будущего, связанные с новыми достижениями в области ИИ. Некоторые из этих профессий пока еще не представлены на рынке труда, но уже скоро могут стать нужными.

Нейро/ИИ-художники

В 2022 году произошел прорыв в качестве генерации изображений с помощью нейросетей. Появились такие нейросети, как DALL-E, MidJourney, Stable Diffusion. Все эти модели позволяют написать текстовый запрос, например «кот смотрит на луну в стиле Ван Гога», а затем получить изображения кота в нужном стиле. Ограничений практически нет, только полет фантазии.

Промпт-инженеры

«Промпт» - это как раз текстовый запрос для нейросети. Например, когда появились сети генераций картинок, многие заметили, что если добавить слова 4K, ultrarealism, detailed, то качество изображений на выходе выше. Теперь есть даже книги, как подбирать такие «промпты». Если человек хорошо разбирается в какой-то области, например, в фотографии, то он может добавлять профессиональные термины или имена известных художников.

Некоторые люди уже продают «промпты», которые помогают получать на выходе более интересные и красивые изображения.

ML Engineer/ ML Scientist

Не упоминать эту специальность было бы несправедливо. Ведь именно благодаря ученым и разработчикам в области ИИ появились такие крутые нейросети. Однако путь в профессию довольно сложный, особенно, если хочется не просто применять нейросети, но и строить, обучать модели для абсолютно новых задач. В основном требуются хорошие знания математики, Python, а также алгоритмов и библиотек машинного обучения. Профессия в целом не новая, но, вероятно, мир увидит еще больше вакансий и рост зарплат, так как новые достижения могут сильно изменить экономику разных отраслей

Модераторы контента

Модераторы есть и сейчас, но потребность их может вырасти с распространением контента, созданного ИИ. Например, кто-то нарисует несколько тысяч или даже миллионов оскорбительных картинок, да еще в разных стилях, и начнет заливать их в соцсети. Именно поэтому может вырасти нужда в специалистах по модерации. Конечно, часть контента уже фильтруют с помощью алгоритмов компьютерного зрения, но определять, к примеру, насколько оскорбительно содержание для каких-то групп пользователей, все еще сложная задача. Вероятно, вырастет потребность в модераторах более «высоких» сущностей: смешная ли картинка, красивая ли? То есть возрастет потребность в субъективном мнении людей.

Вирусное фото

Недавно в сети завирусилось изображение папы римского Франциска в стильном пуховике в духе Balenciaga сразу по нескольким причинам. Сначала пользователи принялись шутить о моднике-понтифике, а когда узнали, что картинка создана нейросетью Midjourney v5, принялись рассуждать о прогрессе ИИ. Впервые картинки с папой римским в объемном белом пуховке опубликовали на Reddit.

Оттуда изображение «перекочевало» в «Твиттер» без уточнения о его происхождении. Пользователи стали хвалить Франциска за отличный вкус в одежде и начали придумывать возможное название для собственного бренда понтифика. Стильный пуховик оценил даже Илон Маск.