Что такое нейросеть: принципы работы искусственного интеллекта
До появления модели GPT-3.5 в 2022 году о существовании нейросетей знали лишь те, кто этим занимался и интересовался. Сегодня нейросетями пользуются и дети, и самое старшее поколение. Но что такое нейронная сеть и как идея, предложенная ещё в середине прошлого века, стала главным трендом современности? Расскажем, что скрывается под этим понятием, как устроены нейросети и как их обучают.
Что такое нейросеть
Принцип построения нейронных сетей довольно близок нам. Ведь модели искусственного интеллекта вдохновлёны устройством нашего собственного мозга. Нейронная сеть — это компьютерный алгоритм, который повторяет строение и работу нейронов в мозге человека. Как и нейроны, элементы нейросети передают сигналы друг другу — это позволяет им обрабатывать информацию и обучаться.
В отличие от традиционных компьютерных программ, логика которых задаётся чёткими алгоритмами, нейросети приобретают свои навыки, обучаясь на больших массивах данных — датасетах. Это делает их менее предсказуемыми, но наделяет большей гибкостью и способностью выдавать оригинальные и даже творческие решения.
Однако есть и обратная сторона медали. Хотя общий принцип работы нейронных сетей описан формулами и математикой, даже учёные не всегда понимают, как именно она «думает» и почему выдаёт тот или иной результат. Именно поэтому нейросети нередко сравнивают с чёрным ящиком: что за процессы происходят внутри них, доподлинно неизвестно.
Как появились нейросети
Впервые идею нейронных сетей предложили ещё в 1943 году исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс. А вот первую обучаемую нейросеть в 1957 году придумал и создал психолог, нейрофизиолог Корнеллского университета Фрэнк Розенблатт. Позже, в 1960 году, он воплотил её в виде электронной машины «Марк-1». Данный аппарат стал первым в мире нейрокомпьютером.
Сама модель получила название «перцептрон». Несмотря на своё относительно простое устройство, она могла распознавать некоторые объекты на изображениях, успешно разделять данные и даже решать простые логические задачи. Но главное — перцептрон мог корректировать своё поведение на основе обратной связи, что позволяло модели улучшать свою производительность. Однако с более сложными операциями перцептрон, увы, справиться уже не мог.
Логическая схема перцептрона с тремя выходами
Ещё одним прорывным шагом для развития ИИ-науки стала разработка первого алгоритма машинного обучения. Его придумали американские учёные Бернард Уидроу и Маркиан Хофф в 1962 году. Они также разработали модель ADALINE (Adaptive Linear Neuron — адаптивный линейный нейрон), в которой связи между искусственными нейронами настраивались автоматически. Проще говоря, эта система могла самостоятельно корректировать свою работу на основе получаемых результатов.
Эпоха больших данных и глубокого обучения
Впрочем, ранние успехи в создании «думающих» алгоритмов не привели к массовому изучению и развитию нейронных сетей. Первый мощный толчок к развитию искусственный интеллект получил в середине 2000-х и в 2010-х благодаря наступлению «эры больших данных» и прогрессу в вычислительных мощностях, связанному с развитием графических процессоров.
Новые процессоры позволили в полной мере реализовать потенциал глубокого обучения нейросетей. Именно оно, сформировавшись в отдельную концепцию в 2006 году, стало ключевым направлением в развитии современных ИИ-моделей.
Новейшая история: эра GPT
В 2017 году команда учёных из компании Google представила архитектуру Transformer, в которой был впервые реализован механизм внимания (attention) без рекуррентных или свёрточных элементов. Это позволило моделям обрабатывать очень длинные последовательности данных и учиться эффективно выделять контекст — ключевой шаг к масштабированию языковых моделей.
История версий ChatGPT до релиза модели GPT-4
В 2018 году стартап OpenAI выпустил первую версию модели GPT (Generative Pre‑training Transformer) с 117 миллионами параметров. GPT-2 (1,5 миллиарда параметров, 2019 год) продемонстрировала способность генерировать связные абзацы текста, что вызвало широкий интерес к потенциальным возможностям нового алгоритма. GPT-3 (175 миллиарда параметров, 2020 год) стала основой для сотен приложений — от чат‑ботов до автоматизированного кода. Наконец, в марте 2023 года вышла модель GPT-4 с мультимодальными возможностями, улучшенным пониманием контекста и более высокой точностью в специализированных задачах. Последние модели OpenAI вывели ИИ‑ассистентов на новый уровень продуктивности и надёжности.
Строение нейронной сети
Так же, как и в человеческом мозге, внутри нейросетей при обучении формируются связи между нейронами. При этом каждая такая связь имеет определённый вес, определяющий степень влияния одного нейрона на следующий. И чем больше вес связи, тем сильнее она влияет на ответ нейрона. Во время обучения программа тысячи раз меняет вес, пока не снизит ошибку на примерах. Так она запоминает полезные связи.
Сами нейроны объединены в слои трёх типов: входной (получающий исходную информацию), выходной (выдают результат работы) и несколько скрытых. Скрытые слои находятся между входным и выходным — именно в них происходит основная работа по анализу и обработке информации. То есть нейросеть — это своего рода конвейер, куда загружается сырьё, а на выходе получается промышленный продукт.
Как обучить нейросеть
Методы обучения нейросетей постоянно совершенствуются. Однако одно остаётся неизменным: алгоритмы нуждаются в достаточном количестве тренировочных данных. Наборы данных — датасеты — могут содержать совершенно разные типы информации: например, массивы статей из «Википедии», аудио- и видеозаписи с YouTube, фотостоки и многое другое. Чем больше нейросеть, тем больше информации ей потребуется.
Для обучения языковых моделей используются датасеты, состоящие из текста, а для тренировки мультимодальных моделей в датасет включают более разнообразные данные. Например, изображения с подписями, видео с транскрипциями или аудио с текстовыми описаниями. Это необходимо, чтобы модель могла эффективно сопоставлять и обрабатывать информацию из разных модальностей.
Для таких крупных продуктов, как GigaChat от Сбера или различные версии ChatGPT от OpenAI, собираются многоязычные датасеты, чтобы модель умела хорошо работать с множеством различных языков.
Методы тренировок
Тренировка нейросетей строится следующим образом: сеть обрабатывает входные данные и делает своё предположение. После этого предсказание сравнивают с правильным ответом из тренировочного набора. Если предсказание неверное, ошибку помечают. Учитывая этот «прокол», сеть начинает корректировать вес между нейронами. Цель — изменить их так, чтобы в следующий раз при получении похожих данных результат был точнее. Этот процесс называется обратным распространением ошибки.
Различные варианты подгонки функции, описывающей точки данных в датасете
Такое повторение происходит многократно на протяжении всего процесса обучения. Каждый полный проход называется эпохой. Со временем, пройдя через множество эпох, нейронная сеть становится всё лучше и лучше в выполнении поставленной задачи.
Современные нейросети и примеры их использования
ИИ можно применять практически в любой сфере. Вот лишь несколько примеров того, как ИИ-алгоритмы уже используются в различных сферах деятельности:
- Распознавание объектов. ИИ используется в различных системах безопасности, в том числе интеллектуальных камерах, для поиска похожих изображений (сервисы Google и Яндекс), в медицине для более точного анализа медицинских снимков и выявления заболеваний и т. д.
- Обработка естественного языка, то есть того, на котором говорят люди. Голосовые помощники, такие как «Салют» от Сбера, онлайн-переводчики, чат-боты на сайтах и в приложениях, — все они основаны на ИИ-моделях.
- Прогнозирование. Прогноз погоды, различные рекомендательные системы с фильмами, песнями и товарами, финансовые инструменты, анализирующие биржу. Большинство этих систем базируется на нейронных сетях.
Ограничения и проблемы нейросетей
Несмотря на все плюсы, искусственный интеллект далёк от статуса идеальной и полностью безопасной технологии. У него есть ряд ограничений, которые стоит учитывать:
- Зависимость от обучающих данных. Модель ограничена качеством и разнообразием первоначального датасета, что мешает ей обобщать информацию за его пределами.
- Высокие вычислительные затраты. Обучение и запуск ИИ требуют огромных ресурсов, доступных лишь крупным компаниям и исследовательским центрам.
- Стереотипы и дискриминация. Перенос предвзятых или устаревших представлений из данных может привести к несправедливым решениям в критически важных областях.
- Языковая монокультура. Многие модели ориентированы на английский язык, из‑за чего пользователям других языковых групп приходится сталкиваться с искажённым переводом запросов.
- Неопределённая ответственность. Отсутствие чётких правил о том, кто отвечает за ошибки ИИ (разработчики, пользователи или компании), тормозит применение нейросетей в рисковых областях.
- «Галлюцинации» моделей. Нейросети могут генерировать недостоверную информацию, выталкивая ложные закономерности из своих данных, поэтому результаты требуют обязательной проверки.
- Риск создания фейков и запрещённого контента. Генеративные модели позволяют выпускать правдоподобные тексты, изображения и видео для дезинформации и мошенничества, что делает навык распознавания фейков критически важным.
В итоге
Нейронные сети — это технология машинного обучения, которая имитирует работу человеческого мозга, обучаясь на больших объёмах данных. В отличие от традиционных программ, нейросети не следуют заранее прописанным алгоритмам, а приобретают навыки через тренировки. Это делает их более гибкими и креативными.
Существуют различные типы нейросетей, каждый из которых лучше подходит для определённых задач. Благодаря этому нейронные сети уже стали неотъемлемой частью повседневной жизни.
В ближайшем будущем скорость их внедрения будет только увеличиваться. Развитие ИИ уже стало причиной огромного скачка в области робототехники — в мире появляется всё больше относительно недорогих и умных роботов, способных в ближайшем будущем стать действительно массовым продуктом. Не исключено, что эта технология вызовет бурное развитие и в других отраслях в ближайшие десятилетия.