Interfax-Russia.ru — Нейросеть онлайн: что такое нейросеть, зачем она нужна, чем опасна и какие бесплатные сервисы рекомендуют эксперты?
Что такое нейросеть?
Нейронная сеть представляет собой математическую модель организации и функционирования биологических нейронных сетей — нервных клеток живого организма — в программном воплощении.
Само понятие нейросети возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой в сороковых годах прошлого века стали нейронные сети Уоррена Маккаллока и Уолтера Питтса. Именно эти американские нейрофизиологи заложили революционную идею о схожести человеческого мозга с компьютером.
Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединенных между собой нервными волокнами. Они способны передавать между нейронами электрические импульсы. Все процессы передачи раздражений от нашей кожи, ушей и глаз к мозгу, процессы мышления и управления действиями — все это реализовано в живом организме как передача электрических импульсов между нейронами.
Знания о процессах работы головного мозга использовали при создании нейросетей
Стартовой точкой для алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей стала модель Дональда Хебба, в 1949 году предложившего закон обучения. На дальнейшее развитие теории нейросети существенное влияние оказала работа американского нейрофизиолога Фрэнка Розенблатта, в которой он подробно описал схему устройства, моделирующего процесс восприятия информации человеческим мозгом.
В 1985-1986 годах теория нейронных сетей получила "технологический импульс", вызванный возможностью моделирования нейронных сетей на появившихся в то время доступных и высокопроизводительных персональных компьютерах.
По какому принципу работают и обучаются нейросети?
Нейросеть представляет собой систему соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров — искусственных нейронов. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. Однако такие по отдельности простые процессоры, соединенные в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
При этом нейросети не программируются в привычном смысле этого слова, а обучаются. Технически такое обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.
После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях:
- в задачах прогнозирования;
- для распознавания образов;
- классификации текстов;
- в задачах управления и других.
В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и др.
Нейросети позволяют оптимизировать и автоматизировать задачи
При анализе огромных баз данных нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения.
Виды нейронных сетей, их преимущества и недостатки
Все нейронные сети можно разделить на несколько видов:
- однослойные, которые сразу выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных;
- многослойные, которые прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и делают вывод после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ;
- прямого распространения (чаще всего используются для распознавания образов и классификации данных, действуют по принципу: ввели данные — получили ответ);
- рекуррентные (чаще используются для прогнозирования, перенаправляют информацию несколько раз до получения конечного результата и используют эффект кратковременной памяти).
К "плюсам" нейросетей можно отнести:
- способность обработки сложных данных, глубоких закономерностей, позволяющих решать поставленные перед ними задачи;
- автоматизацию и оптимизацию задач;
- возможности в области обучения;
- гибкость и универсальность.
Нейросети позволяют сократить время постановки диагноза
Вместе с тем специалисты отмечают и ряд недостатков:
-
необходимость большого объема данных для обучения;
- значительные вычислительные ресурсы в совокупности с мощным программным обеспечением для некоторых нейросетей;
- сложность интерпретации некоторых видов нейросетей;
- вопросы конфиденциальности данных.
Этические вопросы
Премьер-министр РФ Михаил Мишустин на форуме "Digital Almaty 2024" в феврале указывал на то, что массивы информации, на которых обучается генеративный искусственный интеллект, в разных странах отличаются, и это нужно учитывать, принимая решение о возможности использования ИИ в различных сферах.
Председатель правительства РФ Михаил Мишустин выступает на пленарной сессии международного цифрового форума "Digital Almaty 2024"
"Хочу затронуть этические вопросы. Мышление искусственного интеллекта зависит, конечно, от обучающего набора данных и отражает специфику страны происхождения", — сказал он, выступая на пленарном заседании форума.
Мишустин привел в пример нейросетевую модель, которую разрабатывает Сбер.
"Так, в "мозгах" российского GigaChat и западного чата, в частности ChatGPT, фактически разные картины мира. Разное понимание, что такое "хорошо", а что такое "плохо", — уточнил премьер.
По его словам, при допуске ИИ-решений в критически значимые отрасли — например, в науку, медицину, промышленность — важно использовать модели, "отвечающие общемировым человеческим ценностям, и конечно, собственным национальным интересам".
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Обеспокоенность тем, что применение искусственного интеллекта может иметь серьезные последствия для безопасности потребителей, высказывали и в Роспотребнадзоре. В частности, в ведомстве указали на возможность распространения ложной информации и нарушение конфиденциальности.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Зачем нам нужны нейросети?
Нейросети в последние годы стали неотъемлемой частью цифрового мира, проникнув в большинство сфер жизни людей от профессиональной деятельности до развлечений, оказав огромное влияние на развитие ключевых областей экономики — банкинга, ретейла, медицины и промышленности.
Как отмечал Мишустин, за последние два года средний уровень использования искусственного интеллекта в отраслях российской экономики вырос в 1,5 раза. Экономический эффект от внедрения цифровых решений во все сферы составляет около 1 трлн рублей, а концу десятилетия может превысить 10 трлн рублей.
Для центра фотовидеофиксации ЦОДД создана нейросеть для фиксации нарушений правил дорожного движения
Президент РФ Владимир Путин, выступая с посланием Федеральному Собранию, указывал на необходимость "быть самодостаточной и конкурентоспособной" страной в развитии алгоритмов искусственного интеллекта. Глава российского государства отметил, что уже подписан указ об утверждении обновленной редакции национальной стратегии развития искусственного интеллекта.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
Президент РФ Владимир Путин подписан указ об утверждении обновленной редакции национальной стратегии развития искусственного интеллекта
Где используются нейросети?
Благодаря уникальной способности обработки и анализа огромного массива данных нейросети находят широкое применение в различных сферах:
- медицине (для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений);
- финансовом анализе, прогнозировании рынков, обнаружении мошеннических операций, управлении рисками и оптимизации инвестиционных портфелей;
- переводе текстов, генерации новых текстов, обработке речи и других задач, связанных с языковыми данными;
- распознавании образов, обработке изображений, анализе видео и создании систем видеонаблюдения;
- создании систем автопилотирования, распознавании дорожных знаков, обнаружении препятствий и предотвращении аварий;
- прогнозировании и оптимизации производственных процессов, обнаружении неисправностей.
Граффити в Красноярске, сгенерированное нейросетью
Полный экономический потенциал искусственного интеллекта в России к 2028 году составит 22-36 трлн рублей в номинальных ценах, а реализованный эффект на рост выручки и сокращение затрат компаний может достичь более 4 трлн рублей, что эквивалентно влиянию на ВВП до 4%. Такие данные приводятся в совместном исследовании консалтинговой компании "Яков и партнеры" и "Яндекса".
Основные направления внедрения нейросетей:
-
клиентский сервис (55% среди опрошенных компаний — преимущественно в В2С-индустриях — банкинге, розничной торговле, электронной коммерции);
- маркетинг и продажи (52% — в основном В2С-индустрии);
- производство (46% — преимущественно "тяжелые" индустрии — металлы и горная добыча, нефть и газ, автомобильная промышленность).
Другими популярными бизнес-функциями для внедрения ИИ являются логистика и цепочки поставок, финансы и IT.
Примеры самых полезных и интересных нейронных сетей
Редакция Interfax-Russia.ru проанализировала рекомендации ряда экспертов и подготовила список интересных нейросетей. Большая часть из них бесплатна, но есть и такие, которые предоставляют тестовый доступ для возможности определить полезность сервиса.
Для генерации изображений:
Kandinsky — генерирует изображения по текстовому запросу на 101 языке, может создавать изображения в разных стилях, совмещать две картинки в одну, редактировать иллюстрации и "дорисовывать" их по краям;
"Шедеврум" — генерирует картинки, видео с разными эффектами и тексты, работает с русским английским и казахским языками;
Visper — генерирует видеоролик с аватарами, которые произносят заданный текст, у сервиса есть русско- и англоязычный интерфейс, а генерировать видео можно на девяти языках.
Для написания текстов:
Gerwin — пишет любые типы текстов в любом тоне и стилистике;
Rytr — создание уникального контента за счет выбора темы, языка, тональности и тд.;
RoboGPT — поддерживает 10 языков и 15 стилей, есть 100 шаблонов для разных категорий текстов.
В 2008 году одно из петербургских издательств выпустило уникальный роман, написанный компьютером
Для создания музыки:
Riffusion — создает и озвучивает текст по коротким описаниям, генерирует короткие музыкальные фрагменты с обложками, вокалом и аккомпанементом;
Soundful — для создания трека достаточно указать жанр и выбрать один из шаблонов поджанра;
Aiva — способна генерировать классическую музыку.
Могут ли нейросети заменить людей?
В будущем практически полную замену человека искусственным интеллектом в большинстве профессий ожидают 25% россиян. Как показали данные опроса Фонда "Общественное мнение" (ФОМ), по мнению респондентов, использование нейросетей вместо труда человека следует ожидать, прежде всего, в сфере промышленного производства, на конвейерах и заводах.
При этом также около четверти россиян (24%) полагают, что алгоритмы искусственного интеллекта не смогут заменить их на работе, свидетельствуют данные опроса Исследовательского центра портала SuperJob.ru.
Треть россиян (33%) видят негативные последствия для жизни человека от быстрого развития и распространения нейросетей. По данным опроса ФОМ, среди сограждан старше 60 лет эта доля составляет 40%.
Среди возможных рисков эти респонденты называют умственную деградацию людей, безработицу из-за автоматизации многих профессий, повышение зависимости человека от искусственного интеллекта, вероятность опасных для жизни человека ошибок из-за технических сбоев.
Еще один опрос показал, что россияне одобряют использование искусственного интеллекта и нейросетей в космосе, промышленности, сельском хозяйстве, но не одобряют использование в политике, юриспруденции и образовании.
В целом к развитию искусственного интеллекта и нейросетей большинство россиян относятся либо положительно (39%), либо нейтрально (28%). При этом больше половины опрошенных (56%) заявили, что не доверяют этим технологиям.
