Эти «веса» помогают определить важность той или иной переменной во входных данных. При прохождении каждого слоя входные данные умножаются на их «веса», а затем суммируются. Если получившееся значение выше заданного порога, то нейрон активируется и передает данные на следующий уровень. Каждая нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые имитируют работу человеческих.
Количество скрытых слоёв не ограничено и зависит от объёма данных и поставленных задач, чаще всего их три. С помощью чат-бота GPT-4 робот сможет понимать человеческую речь, а нейросеть Figure позволит роботу совершать «быстрые, низкоуровневые и ловкие действия». Такой робот сможет анализировать окружение, объяснять свои действия и рассуждать, что можно сделать с предметами. Искусственный интеллект уже активно применяют в образовании, при найме сотрудников и в строительстве.
Например, эту модель используют Google Translate и «Алиса», чтобы генерировать связный текст. А чтобы научить нейросеть думать более гибко, создатели стали давать ей неправильные пары картинок. И со временем она научилась определять силу связи между разными предметами — похожими и не очень.
Для обучения нейронных сетей нужны огромные массивы качественных данных из разных источников — книг, статей, блогов. Только так нейросети будут давать точные ответы и генерировать качественные тексты. Эти условия вынудили IT-гигантов начать гонку за новыми данными для обучения нейронных сетей. При обучении нейронной сети все ее «веса» изначально задаются случайными значениями. Обучающие данные подаются на нижний, или входной, слой.
Их отличительная особенность — обучение и адаптация в основе алгоритмов. Нейросеть — это компьютерная система, которая имитирует работу нейронов в мозге человека. Она состоит из множества «нейронов», соединённых между собой и передающих информацию по цепочке. Нейросети используются во многих сферах для решения различных задач, в том числе для распознавания образов, обработки речи и прочего.
Каждый слой обрабатывает данные и отправляет результаты далее. Главная особенность нейросетей в том, что они умеют принимать решения на основе прошлого опыта. Обычно для решения задач программы используют заданный алгоритм — точную последовательность операций, которая ведет к определенному результату.
После дообучения ее можно будет применять для создания 3D-объектов и новых возможностей в 3D-печати. Идею нейронных сетей впервые предложили исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс в 1944 году. Первую обучаемую нейросеть в 1957 году продемонстрировал психолог Корнеллского университета Фрэнк Розенблатт. Конечно, принцип работы слегка отличается для разных видов сетей.
Область Применения Нейросетей
Длинная история развития нейросетей подошла к этапу, когда они не только имитируют работу человеческого мозга. Фактически теперь они не ограничены ни в мощностях (количестве процессоров-нейронов), ни в объеме информации. Это дает им огромное преимущество перед людьми и компьютерами, в том числе суперкомпьютерами. То есть информация с выходного слоя может возвращаться обратно на входной. Причем это может происходить неоднократно – и каждый раз данные будут пополняться за счет предыдущих выходов. Потому рекуррентные нейросети могут ненадолго запоминать и дополнять информацию, то есть обладают кратковременной памятью.
- Выводом нейронной сети становится набор формул и чисел, которые преобразуются в ответ.
- Рекуррентная сможет учесть контекст и перевести, например, apple tree не как «яблоко дерево», а как «яблоня».
- Во время обучения «веса» и пороговые значения постоянно корректируются до тех пор, пока данные обучения не будут постоянно давать одинаковые результаты.
- Поэтому она подгоняет веса так, чтобы в своей работе сеть приближалась к эталонному значению.
- По мере развития нейросетей список задач, которые они помогают решать, растёт.
Так появился новый вид обучения – градиентный спуск по поверхности ошибки. Позднее он лег в основу метода обратного распространения ошибки, который используется до сих пор. Но по какой логике пересчитываются веса, понять можно. В ходе обучения нейросеть анализирует данные, а потом ей дают правильный ответ. Поэтому она подгоняет веса так, чтобы в своей работе сеть приближалась к эталонному значению. Мы подробнее расскажем об этом процессе ниже, когда поговорим про обучение.
Информации должно быть много — считается, что минимум в десять раз больше, чем количество нейронов в сети. Когда компьютеры развились до современных мощностей, концепция нейронной сети снова стала привлекательной. К тому моменту ученые успели описать много алгоритмов, которые помогали распространять информацию по нейронам, и предложили несколько структур. Это были как однослойные, так и многослойные сети, однонаправленные и рекуррентные — подробнее мы расскажем о классификации далее.
Как Происходит Обучение Нейросетей
Это полезно, если перед сетью стоит сложная задача вроде перевода текста. Однонаправленная нейросеть переведет каждое слово по отдельности, и получится бессвязная «каша». Рекуррентная сможет учесть контекст и перевести, например, apple tree не как «яблоко дерево», а как «яблоня». Когда нейросеть обучают, ей «показывают» данные, по которым необходимо что-то предсказать, и эталонные правильные ответы для них — это называется обучающей выборкой.
Вряд ли нейронная сеть, даже сложная, сможет догадаться, что созданное ей предложение абсурдно и не имеет смысла. Творчество нейросетей — примерно как «речь» говорящего попугая или «китайская комната». И в некоторых случаях цена этой ошибки может быть крайне велика, а ее вероятность намного больше, чем если задачу решает человек. Поэтому сейчас нейронные сети используются скорее для ассистирования, чем для полномасштабной самостоятельной работы. Чтобы лучше понять, что это такое, попробуем сначала разобраться, как работают биологические нейронные сети — те, что находятся внутри нашего организма. Именно они стали прообразом для машинных нейронных сетей.
Это сети с циклами, главная особенность которых — использование памяти. Модель будет перемещать данные вперед и возвращать их к предыдущим шагам, чтобы как можно лучше выполнить задачу. Мы подготовили наглядную схему, на которой видно принцип работы нейросети. В конце обучения смещение невелико, потому что сеть выявила основную функцию в данных.
В феврале 2024 года исследователи Вашингтонского университета опубликовали статью о серьёзной уязвимости ИИ-помощников на основе ChatGPT. Они попробовали скормить нейросети графический промт, написав с помощью ASCII-арта слово «бомба». Нейросеть выдала им детальную инструкцию, как такую собрать. Отослав нейросети фразу «фальшивые деньги», исследователи получили подробную пошаговую инструкцию, как сделать фальшивые банкноты. Например, пользователь может спросить нейросеть, что ему делать при плохом самочувствии. Нейросеть даст этически правильный ответ, если посоветует человеку пойти к врачу.
Со временем они начинают узнавать голос, понимают предпочтения и рекомендуют более подходящий контент. Функция активации — это один из самых мощных инструментов, который влияет на силу, приписываемую нейронным работа нейросети сетям. Отчасти, она определяет, какие нейроны будут активированы, другими словами и какая информация будет передаваться последующим слоям. Во время прямого распространения ошибки делается предсказание ответа.
Сюда же относятся голосовые ассистенты, которые распознают речь. Сейчас нейросети начинают активно применяться в медицине, например распознают информацию на https://deveducation.com/ снимках, что облегчает диагностику. Нейросети — математические модели и их программное воплощение, основанные на строении человеческой нервной системы.
Содержание информации автоматически обрабатывается с помощью формул и превращается в математические коэффициенты. Примерно как то, что мы видим глазами, превращается в нервные импульсы и передается в мозг. Он их обрабатывает, и человек понимает, что находится вокруг него. Во время обучения нейросети показывают какую-либо информацию и говорят, что это такое, т.е.
Сети нужно 5–6 уровней, чтобы собрать все эти черты в портрет человека. Каждый узел соединяется с соседними, их связь называется синапс и имеет определенный вес. Чем выше это значение, тем важнее связь между двумя узлами.
Нейросети уже могут распознавать картинки и делать прогнозы на основе наблюдений. Но фактически искусственный интеллект только имитирует когнитивные функции человека, то есть это ещё не интеллект в полном смысле этого слова. Необходимо только задать коэффициенты и результаты, соответствующие каждому возможному исходу.
Это программные модули или узлы, которые взаимодействуют и обмениваются информацией для решения задачи. В 1980 году Кунихико Фукусима создал одну из первых многослойных нейронных сетей – неокогнитрон. В нем уже учитывался метод обратного распространения ошибки, но информация передавалась только в одном направлении. Однако в 1974 году независимо друг от друга Александр Галушкин и Пол Вербос описали метод обратного распространения ошибки. Он подразумевает, что сигнал об ошибке идет не от входов, а от выходов сети. Это позволяло решить задачу обучения многослойных сетей.
Простейший метод градиентного спуска, рассмотренный выше, очень неэффективен в случае, когда производные по различным весам сильно отличаются. Это соответствует ситуации, когда значение функции S для некоторых нейронов близка по модулю к 1 или когда модуль некоторых весов много больше 1. В этом случае для плавного уменьшения ошибки надо выбирать очень маленькую скорость обучения, но при этом обучение может занять непозволительно много времени. После обучения можно давать нейронной сети входные данные уже без подсказок.