Магия нейросетей: научитесь управлять искусственным интеллектом

• Интересный факт 
  • Важность понимания нейросетей в современном мире
• Что такое нейросети?
  • Принципы работы нейросетей на простом примере
  • Виды нейросетей
• Как работают нейросети?
  • Как обучать нейросети
• Инструменты и платформы для работы с нейросетями
  • Обзор популярных платформ 
  • Доступные онлайн-сервисы для работы с нейросетями 
• Практическое применение нейросетей
  • Примеры использования нейросетей в различных областях
  • Кейсы успешного применения нейросетей
  • Преимущества и недостатки использования нейросетей
• Перспективы развития и карьерные возможности
  • Тренды в развитии нейросетей
  • Основные профессии, связанные с нейросетями
  • Советы по началу карьеры в области искусственного интеллекта
• Полезные ресурсы для обучения
• Возможности и потенциал нейросетей

Нейросети получили очень широкое распространение в последние несколько лет. Все благодаря их универсальности и способности работать с огромными базами данных в краткие сроки. Кроме того, освоить основы работы с ними достаточно просто. Есть платформы, позволяющие отправлять запросы им без навыков программирования или математики.

Но это лишь базовый уровень взаимодействия. Сейчас особым спросом пользуются специалисты, которые могут не только отправлять запросы в сети, но также умеют настраивать нейро-лингвистические модели. Управление искусственным интеллектом – важный навык для любой профессии будущего. 

Интересный факт 

Хотя эта технология кажется современной, ее разработали в 1943 году – задолго до появления Интернета, полетов в космос или даже привычных нам компьютеров. 

Рис. 1. Уоррен Мак-Каллок (слева) и Уолтер Питтс (справа).

Теоретическую модель назвали «нейроны Мак-Каллока – Питтса», в честь двух ученых-создателей этой модели. Эти нейроны даже обладали способностью к обучению, пусть и очень ограниченной. Исследователи считали, что копируя принципы работы человеческого мозга со временем можно будет создать нейросеть, обладающую всеми показателями интеллекта.. Эта сеть существовала лишь в теории, и первые материальные эксперименты по ее подтверждению начались лишь в 1950-е.

Важность понимания нейросетей в современном мире

Взаимодействие с искусственным интеллектом почти неизбежно, что в работе, что в повседневной жизни. Он используется:

• Для разработки приложений;
• Для создания анализа среды и прогнозирования;
• Для аналитики и помощи в принятии решений в социальных и экономических сферах;
• Для автоматизации работы с запросами, заявками, заказами и отзывами;
• Для анализа рекламных аудиторий.

Рис. 2. Нейросеть в руках человека.

Даже если кому-то не нравится использование ИИ, его интеграцию уже не остановить.. Они слишком экономически выгодны, эффективны и просты в использовании. Поэтому лучшее решение – научиться работать с ними, чтобы сохранить конкурентоспособность.

Что такое нейросети?

Для лучшей работы с ними важно понять, что представляет собой нейросеть.. 

Рис. 3. Схема простейшей нейронной сети.

Нейронные сети представляют собой отдельный вид машинного обучения, когда программа компьютера функционирует на основе работы человеческого мозга, задействуя разные нейронные связи. Если говорить очень упрощенно, то это уменьшенная копия человеческого мозга, где нейроны сделаны искусственно. Эти нейроны представляют собой вычислительные элементы, которые создали, ориентируясь на биологические нейронные связи. 

Нейросеть обладает свойством обучаемости и может развивать навыки самостоятельно. Обучение может происходить с использованием алгоритмов распознавания, заданных человеком, или по командам. 

Обучение может проходить и на основе опыта, без помощи извне. В этом случае нейросеть использует информацию, которая была получена ранее. Это похоже на процесс воспитания детей: сначала родители помогают и направляют ребенка. Затем человек начинает самостоятельно разбираться в устройстве мира, делать собственные выводы и искать, как решить возникшие проблемы.

Принципы работы нейросетей на простом примере

Представьте, что вы хотите обучить нейросеть распознавать изображения с кошками. Для этого вы показываете ей множество изображений кошек и не-кошек. ИИ анализирует каждое изображение, выделяя ключевые особенности: форму ушей, цвет шерсти и другие характерные признаки.

Рис. 4. Как нейросеть видит кошку.

На этом этапе нейросеть делает ошибки. Поэтому обучение включает настройку «весов» связей между нейронами. Эти веса определяют, как сильно каждый нейрон влияет на следующий. Нейросеть корректирует веса на основе своих ошибок, чтобы минимизировать их в будущем. Это похоже на то, как мы учимся на своих промахах. В результате нейросеть становится более точной.

После завершения обучения нейросеть может обрабатывать новые изображения. Она использует знания, чтобы определить, есть ли на картинке кошка.

Виды нейросетей

Существует несколько основных типов нейросетей, каждая из которых предназначена для определенных задач: 

1. Полносвязные нейросети. Это базовая архитектура, состоящая из нескольких слоев, где каждый нейрон связан со всеми нейронами предыдущего и следующего слоя. Эти сети хорошо подходят для решения задач классификации и регрессии, а также для обработки данных;
2. Сверточные нейросети. Их используют в основном для обработки изображений. Сверточные слои выделяют важные признаки из изображения, что позволяет нейросети анализировать содержимое изображения.. Такие сети отлично справляются с задачами распознавания объектов и лиц, что является важным результатом работы современных технологий. Искусственный интеллект, основанный на таких нейронных моделях, может значительно улучшать качество распознавания;
3. Рекуррентные нейросети. Предназначены для работы с последовательными данными. Они могут обрабатывать текст, звук и временные ряды. В отличие от полносвязных сетей, рекуррентные нейросети имеют внутреннюю память, что позволяет им запоминать предыдущую информацию. Это делает их идеальными для задач, связанных с предсказанием последовательностей. Такие модели особенно эффективны в задачах, где важен контекст;
4. Генеративные модели. Создают новые данные. Они работают по принципу соревнования между двумя нейросетями: одна генерирует данные, а другая оценивает их. Эти сети используются для создания изображений, музыки и даже текста.

Рис. 5. Визуальный пример архитектуры нейросети.

Как работают нейросети?

Нейросети — это специальные компьютерные системы, состоящие из множества узлов (нейронов), обрабатывающих информацию. Каждый нейрон получает данные, анализирует их, а затем передает результаты другим нейронам. Этот процесс повторяется, пока система не сделает вывод или не примет решение.

Рис. 6. Искусственный Интеллект за работой.

Основная задача нейросетей — распознавание паттернов в данных, то есть закономерностей. Их главное преимущество перед обычными вычислительными машинами – способность к обучению.

Как обучать нейросети

Обучение нейросетей — это процесс, в котором модели учатся на данных. Он состоит из нескольких этапов:

1. Сбор данных. Это могут быть изображения, текстовые документы, числовые данные или иные типы информации. Чем больше и качественнее данные, тем лучше модель сможет распознавать шаблоны. Данные должны быть отмечены, то есть содержать правильные ответы, показывающие нейросети нужный результат;
2. Разделение данных. Их делят на две части: обучающую и тестовую. Обучающая часть используется для настройки модели. Тестовая часть помогает оценить, насколько успешно модель справляется с ранее неизвестными данными;
3. Выбор архитектуры. Существует множество типов нейросетей, выбор зависит от задачи;
4. Настройка гиперпараметров. Это параметры, которые определяются до обучения модели, такие как скорость обучения и количество слоев. Это ключевые параметры, которые помогают достигать лучших результатов;
5. Обучение. После настройки модель делает прогнозы и сравнивает их с правильными ответами. На основе этой информации нейросеть корректирует свои параметры и веса. Этот процесс повторяется множество раз, и важно следить за результатами. При необходимости нужно вносить изменения в данные или архитектуру сети, что позволяет улучшить качество работы модели;
6. Тестирование. Для него в модель загружаются новые данные без отметок. Ее реакция показывает, насколько точно она может предсказывать результаты. Если результаты удовлетворительные, модель готова к использованию. 

Рис. 7. Искусственный Интеллект изучает новые данные.

Инструменты и платформы для работы нейросетями

Современные нейросети требуют мощных инструментов и платформ для создания и обучения. С ростом интереса к нейросетям, платформы вроде Midjourney и ChatGPT активно используют такие инструменты для создания новых решений.

Рис. 8. Искусственный Интеллект доступен в каждом ноутбуке.

Новичкам часто сложно разобраться в том, какая платформа больше подойдет под их нужды. К тому же, у них разный уровень доступности.

Обзор популярных платформ 

Существует множество платформ. Вероятно, при разработке и обучении нейросети потребуется лишь часть из них. Но важно знать, какие решение популярны и представлены на рынке. Ключевые различия платформ заключаются в их функционале, удобстве использования и доступности.

Рис. 9. Потоки данных для нейросети.

Вот самые популярные платформы для обработки данных и обучения новых нейросетевых моделей:

• TensorFlow. Разработана Google и подходит как для новичков, так и для опытных пользователей за счет гибкости и работы на разных устройствах;
• PyTorch. Выделяется простотой использования и динамическим вычислительным графом. Универсальный инструмент для работы с изображениями и текстом, позволяет быстро изменять сеть во время обучения;
• Keras. Высокоуровневая библиотека для разработки нейросетей, работающая поверх TensorFlow. Она позволяет работать с минимальным количеством кода за счет более визуального интерфейса;
• Облачные платформы. Самые популярные – Google Cloud AI и Amazon SageMaker. Имеют готовые решения для обучения моделей, позволяют избежать сложностей с настройкой серверов и обеспечивают доступ к мощным вычислительным ресурсам.

Доступные онлайн-сервисы для работы с нейросетями 

Наиболее удобными являются онлайн-сервисы, позволяющие строить нейросети без специализированного оборудования или программного обеспечения:

• Google Colab. Этот инструмент предоставляет доступ к мощным графическим процессорам (GPU) и позволяет работать с кодом на Python непосредственно в браузере;
• Runway ML. Этот сервис идеально подходит для художников и дизайнеров. Он предлагает интуитивно понятный интерфейс и различные предобученные модели, которые помогают генерировать изображения;
• Hugging Face. Фокусируется на работе с текстом и языковыми моделями. Имеет библиотеку с множеством готовых решений для обработки и генерации текста. Этот сервис популярен благодаря своей простоте и разнообразию инструментов, которые помогают обрабатывать текстовую информацию;
• Teachable Machine. Еще один проект от Google. Этот сервис позволяет создавать модели машинного обучения без написания кода. Достаточно загрузить данные, после чего система автоматически обучает модель.

Рис. 10. Роботы работают над доступными данными.

Практическое применение нейросетей

Нейросети активно используются в различных сферах современной жизни:

• В медицине;
• В бизнесе;
• В искусстве;
• В образовании.

Рис. 11. Нейросети применяются во всех сферах современной жизни.

Имеются различные примеры их использования.

Примеры использования нейросетей в различных областях

В медицине нейросети помогают в диагностике заболеваний, обрабатывая рентгеновские снимки или МРТ. Они распознают патологии с высокой точностью, значительно облегчая диагностику и назначение лечения.

Рис. 12. Компьютер помогает в анализе медицинских изображений.

В финансах нейросети прогнозируют тренды рынка, изменения цен на акции, чтобы инвесторы принимали более обоснованные решения. Также они выявляют мошеннические операции, анализируя аномалии в транзакциях.

Для образования нейросети помогают создавать индивидуальные программы обучения на основе анализа успехов студентов. Еще они могут проверять сданные студентами работы, облегчая работу преподавателей.

В сфере развлечений ИИ создает контент: генерируя музыку, прорабатывая сценарии на основе запроса, регулируя поведение персонажей в компьютерных играх.

Кейсы успешного применения нейросетей

Самым наглядным доказательством пользы нейросетей являются примеры успешного их использования в крупных и известных компаниях. Эта глобальная тенденция затронула как зарубежные, так и отечественные организации.

Крупный поставщик фруктов Dole использовал платформу Albert для запуска рекламной кампании. Нейросеть выявила, что видеоформат и реклама на мобильных устройствах эффективнее, и позволила компании таргетироваться более локально.

Volkswagen в Германии формирует медиаплан на основе рекомендаций, предоставленных нейросетью. Алгоритм рекомендовал радио для продвижения новых моделей автомобилей, хотя этот канал считался устаревшим. Но кампания оказалась эффективной.

Рис. 12. Выкладка на полках «Магнита».

«Магнит» проверяет правильность выкладки в розничных точках. Искусственный интеллект анализирует наличие товаров на полке и контролирует остатки на складах. Автоматизация сокращает время на проверку почти в 4 раза.

Преимущества и недостатки использования нейросетей

Нейросети обладают рядом значительных преимуществ, но у них имеются и недостатки. 

Рис. 13. У нейросетей есть плюсы и минусы.

Главные преимущества:

• Быстрая и эффективная обработка больших объемов данных;
• Выявление закономерностей, незаметных человеку;
• Обучение на основе предоставленных данных позволяет со временем улучшать результаты.

Однако у нейросетей есть и недостатки:

• Нужно очень много информации, которую может быть сложно достать для более специфических задач;
• Большинству пользователей непонятно, как именно нейросеть делает решения, что вызывает проблемы с доверием и усложняет настройку;
• Высокая стоимость разработки и внедрения;
• Склонность к ошибкам, обусловленная неспособностью анализировать достоверность предоставленных данных и собственных алгоритмов.

Перспективы развития и карьерные возможности

Развитие технологий, таких как нейросеть, открывает новые горизонты для карьерного роста. Технологическое развитие приводит к появлению новых профессий, требующих знаний и навыков работы с нейросетями. Это создает спрос на специалистов, готовых адаптироваться к изменениям.

Рис. 14. Молодая специалистка за компьютером.

К счастью, профессиональные курсы и онлайн-обучение становятся все более доступными. Они позволяют учиться в удобное время и в нужном темпе. Наиболее актуальные направления – машинное обучение и анализ данных.

При этом на месте не стоят и сами нейросети. Они развиваются стремительными темпами, становясь более функциональными и адаптивными.

Тренды в развитии нейросетей

Специалисты выделяют несколько ключевых трендов, которые начнут влиять на экономику и повседневную жизнь уже в ближайший год.

• Эволюция ИИ-чат ботов. Согласно прогнозам, их объем рынка вырастет в десятки раз. Россия входит в десятку лидеров по уровню внедрения ИИ;
• Автоматизация контента через ИИ-аватары. Первые полностью сгенерированные видео уже есть, но ожидается, что они станут массовым явлением и выйдут на поток;
• Максимальная персонализация. Интеграция нейросетей в маркетинг обеспечивает персонализированный подход к каждому клиенту, независимо от размера аудитории;
• Понятный искусственный интеллект. Процесс работы ИИ станет понятнее, так как нейросети смогут доступным языком объяснять собственные решения;
• Доступность. Если изначально нейросети были лишь у корпораций, скоро их разработка станет доступна почти любой компании и даже обычным людям;
• Этика. С ростом их популярности возникает необходимость в разработке правил и стандартов. Это поможет избежать предвзятости и защитить информацию пользователей.

Рис. 15. Нейросети, как портфель инвестиций в будущее.

Основные профессии, связанные с нейросетями

В области нейросетей существует несколько ключевых профессий. 

• Data Scientist. Они анализируют данные и создают модели;
• Инженер по машинному обучению. Они разрабатывают и внедряют алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться на данных;
• Нейронаучные исследователи.Они изучают, как работают нейросети в человеческом мозге и применяют эти знания к созданию искусственных систем;
• Разработчик приложений на основе ИИ. Они разрабатывают программы и сервисы, которые используют нейросети.

Рис. 16. Совместная работа с Искусственным Интеллектом.

Советы по началу карьеры в области искусственного интеллекта

Карьера в области ИИ обладает большим потенциалом, но начать ее может быть сложно. Впрочем, есть несколько советов для будущих специалистов:

• Изучите основы программирования – такие языки, как Python или R;
• Для понимания работы алгоритмов важно знать алгебру и статистику;
• Получайте практический опыт, участвуя в проектах с открытым исходным кодом или проходя стажировку в компаниях;
• Создавайте собственные модели и участвуйте в платформах для соревнований, вроде Kaggle;
• Постоянно самообучайтесь, читая статьи, блоги и смотря видеолекции, участвуйте в конференциях и семинарах;
• Общайтесь с профессионалами в этой сфере и с будущими специалистами;
• Развивайте командные и коммуникационные навыки.

Рис. 17. Соревнования – путь к инновации. 

Полезные ресурсы для обучения работе с нейросетями

Для обучения вам потребуется доступ к знаниям, практическим упражнениям и советам. Найти эти и другие полезные материалы можно в разных местах:

• Онлайн-курсы. Coursera и edX, предлагают программы от ведущих университетов;
• YouTube. Каналы вроде 3Blue1Brown и Sentdex, объясняют сложные концепции простыми словами;
• Специализированные форумы. На специализированных форумах, таких как Stack Overflow и Reddit, можно получить советы от обучающихся и профессионалов, а также обсудить свои идеи;
• Литература. Книги, такие как ‘Глубокое обучение’ Яна Гудфеллоу, охватывают как теоретические, так и практические аспекты. 

Рис. 18. Ян Гудфеллоу, автор «Глубокого Обучения»

Возможности и потенциал нейросетей

Есть два основных направления развития нейросетей:

• Максимальное приближение ИИ к человеческим возможностям для дальнейшей интеграции в повседневную жизнь;
• Создание полноценного искусственного разума, обладающего не только вычислительными способностями, но и рефлексией, инициативой и абстрактным мышлением на уровне человека.

Рис. 19. Сотрудничество человека и техники.

Хотя эти два направления похожи, они все-таки различаются. И если в первом наблюдается постоянный прогресс, во втором об успехах говорить пока не приходится. 

Нейросети обладают высокой вычислительной и аналитической мощностью, но отсутствие самосознания ограничивает их способность к критическому мышлению и оценке достоверности данных. В конце концов, они лишь выявляют и воспроизводят паттерны, а не принимают обдуманные решения.