ИИ все активнее проникает в нашу повседневную жизнь. В 2023 году больше 60% россиян пользовались сервисами на базе технологий ИИ. Нейросети дают много преимуществ, но вместе с тем сопряжены с некоторыми рисками. Раскладываем все по полочкам: что такое нейросеть, какими они бывают, опасно ли ими пользоваться и что ждет нас в будущем.
Что такое нейросеть
Это компьютерная модель, которая имитирует работу нервной системы человека. Она содержит множество связанных между собой искусственных нейронов, которые принимают информацию, обрабатывают ее и выдают результат. Нейроны представляют собой математические функции, которые выполняют вычисления, необходимые для классификации в соответствии с заданным набором правил.
Как работает нейронная сеть
Чтобы понять принцип работы нейронной сети, необходимо вспомнить, как работает человеческий мозг. Наш мозг имеет миллиарды нейронов и триллионы связей между ними. С помощью этой сети нейронов мозг распознает закономерности во всем, что мы видим или испытываем. Например, когда маленький ребенок видит фрукт, он не знает, что это такое. Но если он видит, скажем, яблоко несколько раз, его мозг начинает формировать шаблоны, которые помогают ему распознать яблоко в следующий раз.
Как и в мозге, нейронные сети обучаются распознавать закономерности и шаблоны в данных, которые передаются им в процессе обучения. Вот как происходит этот процесс.
1. Сначала нейросеть получает текстовый запрос от пользователя. Это может быть вопрос, команда или любая информация, которую пользователь хочет обработать.
2. После обработки текст преобразуется в числовой формат. Нейросеть использует специальные методы, чтобы каждому слову в тексте сопоставить числовой вектор. Это позволяет нейросети работать с текстом, используя математические операции.
3. Получив числовое представление текста или изображения, нейросеть обрабатывает его через различные слои нейронов. Базовая нейросеть состоит из трех слоев искусственных нейронов: входной, скрытый и выходной. Входной слой получает информацию, например, изображение с котом. Скрытых слоев может быть несколько. Первый определяет форму и текстуру, второй выявляет более конкретные детали, например, форму ушей и морды и т. д. Выходной слой выдает окончательный результат после обработки всех предыдущих слоев. В основе этих процессов лежат различные математические операции.
4. В процессе прохождения через каждый слой нейросеть обучается путем настройки весов и параметров. Она сравнивает свои предсказания с правильными ответами и корректирует свои веса, чтобы улучшить результаты. Веса — это числовые значения, определяющие важность соединений между нейронами. Они регулируют, насколько сильно то или иное значение будет влиять на общий результат. Например, веса могут указывать на то, что температура будет сильнее влиять на предсказание погоды по сравнению с влажностью.
5. После прохождения через все слои нейросеть выдает выходную информацию, которая является результатом обработки запроса. Это может быть ответ на вопрос пользователя, классификация текста, рекомендации или что-то еще, в зависимости от цели нейросети.
Как можно использовать нейросети
Нейросети могут стать палочкой-выручалочкой в разных сферах жизни. Перечисляем основные задачи, которые может решить искусственный интеллект.
1. Генерировать изображения
Нейросети могут обучаться на большой коллекции изображений. Они улавливают структуру, стиль и содержание обучающей выборки и создают новые уникальные картинки. Технологии в этой области шагнули настолько далеко, что генерировать теперь можно без преувеличения что угодно в любом стиле (но разумеется, в рамках закона). Все, что вам нужно — четко описать, что должно быть на картинке. Среди зарубежных ИИ-инструментов популярны Midjourney и DALLE-2, среди российских — Kandinsky и «Шедеврум».
Вот, что выдала нейросеть Kandinsky, когда мы предложили ей создать «картину с котом, который живет в фантастическом цветочном мире, где каждый цветок имеет свою уникальную форму и переливается яркими цветами».
2. Писать тексты
ИИ могут предоставить выжимку из сложного текста, предложить идеи для подарка, составить план статьи, а, может, написать за вас диплом и найти вам пару. Все это — благодаря обучению на большом объеме текстовых данных. ИИ понимает, как слова связаны друг с другом и как они используются в контексте, и может предсказывать наиболее вероятное следующее слово или фразу. В результате получаются связные и грамотные тексты. Самый известный пример — ChatGPT, с которого и начался бум генеративного ИИ. Еще есть NotionAl, а из российских — YandexGPT.
3. Обрабатывать картинки
Нейросети помогут убрать лишнее с фотографии, изменить задний фон, поиграться со стилями, сделать картинку более детализированной и увеличить ее размер без потери качества. Такими инструментами можно пользоваться прямо в браузере. Например, jpgRM удаляет элементы с изображений, при этом оставляя фон. Palette придает цвета черно-белой фотографии. Большой популярностью в 2022 году пользовалось приложение Lensa, созданное российскими разработчиками из Prisma Labs. Соцсети заполонили аватарки в разных стилях, которые были сгенерированы сервисом на основе одной фотографии пользователя.
4. Создавать видео
Если в генерации изображений нейросети преуспели, то с видео все немного сложнее. Длительность ИИ-роликов, как правило, ограничена, а еще в них могут быть разного рода глюки. Достаточно вспомнить пугающую рекламу пиццерии. Но такие инструменты продолжают совершенствоваться. Недавно OpenAI представила нейросеть Sora, которая по текстовому описанию выдает реалистичные ролики до минуты. Существуют ИИ-платформы для редактирования видео, например, Runway от Stable Diffusion. А сервис от «Сбера» под названием Visper позволяет создать виртуальных персонажей, например, для презентации.
5. Сочинять музыку
ИИ активно проник в музыкальную индустрию. Нейросети уже умеют создавать музыку с нуля по текстовым описаниям, а также копировать стиль существующих исполнителей. ИИ-композиторов выпускали технологические гиганты вроде Meta (в России компания признана экстремистской и запрещена) и Google. Первый представил AudioCraft, способный создавать реалистичные звуки, мелодии и целые композиции. Второй — Music LM, который хранит в себе базу данных из 280 000 часов музыки и может написать трек в любом жанре.
6. Озвучивать текст
Наверняка у многих бывала ситуация, когда при звонке от какой-либо организации не сразу понимаешь, что с тобой разговаривает робот. Это тоже заслуга искусственного интеллекта, способного озвучивать текст разными голосами. Например, отечественный сервис Zvukogram предлагает множество звуковых моделей для озвучки. Пользователь может регулировать высоту тона и скорость. А NaturalReaders подходит для чтения книг или документов.
Нейросети помогают
Искусственный интеллект трансформирует привычные процессы и открывает новые возможности во многих отраслях.
Разрабатыватывать лечение и лекарства
Искусственный интеллект может обрабатывать огромные массивы данных и выявлять закономерности и связи, что помогает ученым лучше понимать болезни и создавать персонализированное лечение. Например, умный стетоскоп, в основе которого лежит технология искусственного интеллекта, правильно идентифицировал людей с сердечной недостаточностью в 9 из 10 раз. Другая технология на основе ИИ подбирает оптимальные комбинации лекарств для пациентов с раком легких всего за 12−48 часов. Нейросети также могут использоваться для разработки новых молекул-лекарств. Так, ИИ-платформа помогла ученым синтезировать 32 потенциальных лекарства от рака.
Проектировать и строить здания
Мировой рынок искусственного интеллекта в строительстве оценивался в $496 млн в 2021 году и, по прогнозам, достигнет $8,6 млрд к 2031 году, при этом среднегодовой темп роста с 2022 по 2031 год составит 34,1%. ИИ позволяет взаимодействовать с рабочими, объектами на строительных площадках и оборудованием в режиме реального времени. Руководители могут получать оповещения о проблемах безопасности, производительности и ошибках на этапе строительства. Еще ИИ может помочь в проектировании зданий. Например, Autodesk Spacemaker, комплексное программное обеспечение на базе ИИ, помогает архитекторам оптимизировать планирование на ранней стадии. Инструмент анализирует разные данные — строительные нормы, климатические условия, уровень солнечной освещенности и многое другое.
Обеспечивать безопасность
Системы распознавания лиц используются для идентификации людей на видеозаписях с камер наблюдения, в толпе или на контрольно-пропускных пунктах.
Это может помочь в расследованиях, поиске пропавших без вести и предотвращении преступлений. Например, такая система камер с распознаванием лиц есть в Москве. Вместе с тем существуют опасения по поводу конфиденциальности и потенциальной предвзятости технологий распознавания лиц. ИИ также используется для обнаружения и предотвращения кибератак, таких как взломы, фишинг и распространение вредоносных программ.
Прогнозировать стихийные бедствия
Например, Alphabet X выпустила ИИ-инструмент для прогнозирования риска лесных пожаров на пять лет вперед. Их решения также помогают спасателям определить критическую инфраструктуру после стихийного бедствия или экстремальной погоды. Google с помощью ИИ делает прогнозы наводнений на неделю вперед. Компания следит за ситуацией в более чем 80 странах. В 2023 году ученые обучили алгоритм машинного обучения на более чем полумиллионе изображений спутника Copernicus Sentinel-1, чтобы прогнозировать извержения вулканов в глобальном масштабе. Алгоритм отсортировал изображения и отметил 16, на которых была обнаружена деформация — ранний предвестник извержения.
Анализировать экономику и финансы
Прогнозирование котировок акций на фондовом рынке — сложная задача.
Но искусственный интеллект может объединить различные факторы для улучшения прогнозов доходности акций. А большая языковая модель Google PaLM предсказывает инфляцию лучше профессионалов. Еще ИИ может использоваться для более точной оценки кредитоспособности заемщиков, что помогает снизить риски для банков.
Управлять транспортом
ИИ уже сейчас активно внедряется в различные аспекты транспортной отрасли. Например, Waymo, дочерняя компания Google, специализирующаяся на роботакси, использует ИИ во всех аспектах своих беспилотных автомобилей, от восприятия окружающей среды и принятия решений до управления и обучения. Нейросети c начала 2024 года управляют электромобилями Tesla. ИИ также используется для разработки более точных и персонализированных систем навигации, которые учитывают дорожные условия, заторы и предпочтения водителей. Помимо вождения, искусственный интеллект может сократить пробки. Например, проект Google под названием GreenLight использует ИИ и данные о движении из «Карт» для оптимизации работы светофоров. Это улучшает пропускную способность дорог.
Как обучают нейросети
Этапы обучения нейронной сети аналогичны процессу обучения мозга. Нейросеть учится на основе данных, анализирует и находит закономерности, подобно тому, как мы учимся и формируем нейронные связи. Обучение требует большого объема данных и повторения для улучшения производительности.
1. Постановка задачи
Для начала нужно определить, какую задачу необходимо решить с помощью нейронной сети. Например, распознавание образов, классификация данных, прогнозирование, обработка естественного языка и другие.
2. Сбор данных
Обучение нейронных сетей требует большого объема информации. На этом этапе необходимо собрать данные, на которых модель будет обучаться и тестироваться. Это может быть набор изображений, текстовых документов, аудиозаписей.
3. Обучение нейросети
Нейроны получают выборку, преобразуют ее и передают дальше. В ходе обучения нейросеть адаптирует свои веса и параметры, чтобы сократить количество ошибок и достичь наилучшего результата.
5. Валидация и тестирование.
После завершения обучения нейросети требуется ее проверка. На этом этапе модель проверяется на независимом наборе данных, который не использовался в процессе обучения (валидация). Затем производится тестирование модели на новых данных для оценки ее способности к обобщению.
6. Оптимизация и повторное обучение
Если результаты неудовлетворительны, можно оптимизировать модель, изменяя архитектуру, параметры или методы обучения. После этого проводится повторное обучение нейронной сети на улучшенных данных. Вообще, для хорошего обучения необходимо много повторений. Если сеть будет натренирована только на одном варианте данных, то ее работа может быть неточной. Именно поэтому обучение проводится в несколько итераций.
Плюсы и минусы использования нейросетей
Казалось бы, у ИИ сплошные плюсы — помогает в работе, улучшает алгоритмы приложений, развлекает. Но есть много подводных камней. Разбирались в достоинствах и недостатках применения нейросетей.
Плюсы
- Улучшение пользовательского опыта. Нейросети могут использоваться для создания персонализированных рекомендаций, предсказания предпочтений, а также для автоматической обработки и анализа данных. В результате вам удобнее использовать различные сервисы.
- Автоматизация задач. Нейросети помогают автоматизировать выполнение рутинных и повторяющихся задач, освобождая время и ресурсы пользователей.
- Высокая скорость обработки данных. Нейросети за считанные секунды обрабатывают объемы информации, которые человек «переваривал» бы несколько часов, а то и дней.
- Расширение возможностей и функционала. Нейросети добавляют дополнительные функции и возможности к продуктам и сервисам, улучшая их функциональность и адаптацию к потребностям пользователей. Например, текстовую нейронку внедряли в Gmail и Google Документы.
- Адаптивность и гибкость. ИИ можно настроить под себя для выполнения конкретной задачи. С этой целью используются промпты — наборы инструкций для нейросети, чтобы она генерировала релевантные результаты.
Минусы
- Галлюцинации и недостоверная информация. Искусственный интеллект может иногда «галлюцинировать» — так называют ситуацию, когда модель выдает неверные результаты и при этом настаивает на их достоверности. Это может происходить из-за качества данных или слишком сложного запроса. В генерации картинок нейросети тоже ошибаются, например, дорисовывают лишнюю руку.
- Потеря навыков. Не исключено, что из-за привычки постоянно обращаться к искусственному интеллекту по любым вопросам, человек разучится самостоятельно генерировать идеи и решать задачи. Поэтому важно использовать нейросети ответственно и сохранять баланс.
- Опасения в отношении конфиденциальности данных. Использование нейросетей может потребовать обработки больших объемов данных, включая личную информацию пользователей. Так, Италия в марте 2023 года запретила доступ к чат-боту Chat GPT из-за нарушения сохранности персональных данных после утечки. Некоторым пользователям стали доступны чужие сообщения, фамилии, почта и платежные данные платных подписчиков сервиса.
- Проблемы с этикой и безопасностью. Согласно исследованиям, из ChatGPT можно получить информацию, которая потенциально может принести вред. Например, чат-бот может использоваться как инструмент для взлома. А инженер по искусственному интеллекту из Microsoft утверждает, что в ИИ-генераторе изображений компании отсутствуют базовые меры защиты от создания изображений насилия и сцен сексуального характера.
- Авторское право. Для обучения нейросетей могут использоваться данные, защищенные авторским правом. Например, The The New York Times подала в суд на OpenAI и Microsoft. В иске говорится, что миллионы статей газеты были использованы для обучения чат-ботов. Из-за этого издание потеряло рекламу, подписки и просмотры. Аналогичный иск подала группа художников против генератора изображений Stable Diffusion, считая, что нейросеть была обучена на их работах.
Прогнозы на будущее
Ходили слухи, что GPT-5 сможет достичь уровня общего искусственного интеллекта по ряду показателей. Это значит, что система будет выполнять интеллектуальные задачи на уровне, сравнимом с человеческим интеллектом. Какие будут последствия, остается лишь догадываться.
Автоматизация задач с помощью нейросетей может привести к уменьшению спроса на определенные виды работ и, как следствие, к потере рабочих мест. Но прогнозы в этой области пока противоречивые. Одни исследования говорят, что в течение следующих пяти лет 26 млн рабочих мест в развитых странах будут затронуты внедрением ИИ. Другие полагают, что людская рабочая сила все еще обходится дешевле ИИ. Государства всего мира будут уделять приоритетное внимание развитию искусственного интеллекта, и это будет похоже на космическую гонку.
Несмотря на бум нейросетей, обычный человек не так уже часто соприкасается с передовыми ИИ-системами. Но, по прогнозам экспертов Forbes, к 2030 году ситуация кардинально изменится. Мы будем использовать ИИ в качестве наших личных помощников, наставников, консультантов по карьере, терапевтов, бухгалтеров, юристов. В реальном мире будет работать более ста тысяч роботов-гуманоидов, оснащенных искусственном разумом. В общем, ИИ станет обычным явлением.
Какие бывают нейросети
Выделяют несколько основных видов нейросетей.
| С прямой связью | Самый простой тип нейронных сетей, где информация движется только в одном направлении — от входных узлов к выходным. |
| Рекуррентные | В них информация может перемещаться циклами, что позволяет учитывать контекст и последовательность данных. Применяются для прогнозирования. |
| Сверточные | Обычно используются в задачах компьютерного зрения и анализе изображений. Такие модели обрабатывают каждый признак в отдельном слое. |
| Генеративные | Работают путем моделирования вероятностных распределений данных. Такие нейросети используют обучающий набор данных, чтобы изучить структуру и зависимости. Основываясь на этом обучении, они могут генерировать новые данные. |
Это лишь основные типы, на деле нейросетей намного больше.
Вопросы и ответы
Отвечаем на популярные вопросы о нейросетях.
В чем разница между нейросетью и искусственным интеллектом?
Нейросеть является конкретным подходом или моделью, используемой в области искусственного интеллекта. Это сеть искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию и выполняют вычисления.
Искусственный интеллект, с другой стороны, более общее понятие. Он охватывает все системы и методы, которые стремятся имитировать человеческий интеллект и способности к обучению, рассуждению и принятию решений. Нейросети являются одной из технологий, которые используются в области искусственного интеллекта. Кроме нейросетей, ИИ включает в себя и другие методы и техники.
Откуда нейросеть берет информацию?
Нейросеть получает информацию из входных данных, которые предоставляют ей специалисты по ИИ. Эти данные могут быть в различных форматах: изображения, звук, текст или числовые значения. Этот обучающий набор состоит из примеров входных данных и соответствующих им выходных значений. Нейросеть изучает структуру и зависимости в нем и использует эту информацию для принятия решений и предоставления соответствующих выходных результатов на новых, ранее незнакомых ей данных.
Где можно бесплатно попробовать нейросеть?
Для генерации текста можно попробовать YandexGPT или GigaChat от Сбера. Получить доступ к ChatGPT в России трудно, поскольку на российские номера код авторизации не приходит. Но в Telegram есть много ботов, позволяющих работать с этим сервисом. Правда, как правило, приходится подписываться на посторонние каналы и получать рекламу.
Генерировать картинки можно в «Шедевруме», Kandinsky. Еще больше нейросетей для изображений собрали здесь. Короткий видеоролик можно создать в Fusion Brain и Visper. А если нужно сочинить мелодию, есть целых 23 варианта.
Что такое чат-боты?
Это компьютерные программы, которые используют искусственный интеллект для взаимодействия с пользователями через текстовые сообщения. Они могут быть разработаны для ответов на вопросы, предоставления информации, выполнения задач и даже поддержки в разговоре. Их главная фишка — способность имитировать человеческую манеру общения.