Нейронные сети простыми словами: искусственный интеллект на службе у человечества

Прежде чем понять, что такое нейросети, необходимо сделать несколько шагов назад и понять, что такое искусственный интеллект и машинное обучение.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Когда вы набираете в Google, что такое искусственный интеллект, вы получаете такие определения, как «это имитация человеческого интеллекта машинами», что хотя и может быть правдой, но может ввести в заблуждение новичков.

Самыми простыми словами, искусственный интеллект (от англ. artificial intelligence, или AI) относится к идее наделения машин или программного обеспечения способностью принимать собственные решения на основе заранее определенных правил или моделей распознавания образов. Идея моделей распознавания образов приводит к моделям машинного обучения, которые представляют собой алгоритмы, строящие модели на основе выборочных данных, чтобы делать прогнозы на основе новых данных. Следует отметить, что машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта.

Существует множество моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, машины опорных векторов, случайные леса и, конечно, нейросети. Теперь мы возвращаемся к нашему первоначальному вопросу: что такое нейронные сети?

Нейронные сети

По своей сути, нейросеть — это сеть математических уравнений. Она принимает одну или несколько входных переменных и, проходя через сеть уравнений, приводит к одной или нескольким выходным переменным. 

Какие виды нейронных сетей существуют

Существует несколько типов нейросетей, но ниже мы перечислили три основных.

• Искусственные нейронные сети (ИНС)

Искусственные нейронные сети, или ИНС, похожи на нейронные сети на изображении выше, которые состоят из набора соединенных узлов, принимающих вход или набор входов и возвращающих выход. Это самый фундаментальный тип нейронных сетей, о котором вы, вероятно, узнаете впервые, если когда-нибудь пойдете на курсы. Нейросети состоят из всего того, о чем мы говорили, а также функций распространения, скорости обучения, функции стоимости и обратного распространения.

• Конволюционные нейронные сети (CNN)

Сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип нейронной сети, в которой используется математическая операция под названием свертка. Википедия определяет свертку как математическую операцию над двумя функциями, в результате которой получается третья функция, выражающая, как форма одной из них изменяется под воздействием другой. Таким образом, CNN используют свертку вместо общего матричного умножения по крайней мере в одном из своих слоев.

• Рекуррентные нейронные сети (РНС)

Рекуррентные нейронные сети (РНС) — это тип ИНС, в которых связи между узлами образуют диграф вдоль временной последовательности, что позволяет им использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей входных сигналов переменной длины. Благодаря этой особенности, RNN обладают исключительной способностью обрабатывать последовательные данные, например, распознавание текста или звука.

История нейронных сетей

Хотя концепция машин, способных мыслить, существует уже несколько столетий, наибольшего прогресса нейронные сети достигли за последние 100 лет. В 1943 году Уоррен Маккаллох и Уолтер Питтс из Университета Иллинойса и Чикагского университета опубликовали работу “Логическое исчисление идей, заложенных в нервной деятельности”. В исследовании анализировалось, как структура мозга может создавать сложные схемы, которые можно упростить до бинарной логической структуры с использованием только истинных/ложных связей.

Фрэнк Розенблатт из Корнельской лаборатории аэронавтики был признан автором перцептрона в 1958 году. Его исследования познакомили Веса с работой Макколлоха и Питта, и Розенблатт использовал его наработки, чтобы продемонстрировать, как компьютер может использовать нейронные сети для обнаружения образов и умозаключений.

После застоя в исследованиях (в основном из-за недостатка финансирования) в 1970-х гг. Затем, в 1982 году Джон Хопфилд представил работу Hopfield Net, посвященную рекуррентным нейронным сетям. Кроме того, всплыла концепция обратного распространения, и многие исследователи начали понимать ее потенциал для нейронных сетей. Основной вклад в этот период часто приписывают Полу Вербосу в его докторской диссертации. Совсем недавно стали создаваться более конкретные проекты нейронных сетей для прямых целей. Например, Deep Blue, разработанная компанией IBM, покорила шахматный мир, расширив возможности компьютеров по обработке сложных вычислений. Хотя публичная известность пришла благодаря победе над чемпионом мира по шахматам, машины этого типа также используются для открытия новых лекарств, анализа тенденций на финансовых рынках и выполнения массивных научных расчетов.

Глубокое обучение vs нейронная сеть: в чём отличие

Глубокое обучение и нейронные сети, как правило, используются в разговоре как взаимозаменяемые понятия. Поэтому стоит отметить, что слово «глубокое» в глубоком обучении относится только к глубине слоев в нейронной сети. Нейронная сеть, состоящая более чем из трех слоев, которые включают в себя входы и выходы, может считаться алгоритмом глубокого обучения. Нейронная сеть, состоящая только из двух или трех слоев, — это просто базовая нейросеть.

Применение нейронных сетей

Нейросети — это один из самых эффективных способов обработки информации. С помощью нейронов, которые являются основными элементами нейросетей, компании могут получать информацию и обрабатывать ее в рекордно короткое время.

Нейросети способны распознавать и анализировать огромные объемы информации, что позволяет компаниям повышать эффективность своей работы. Например, нейросети могут использоваться для создания рекламных кампаний, которые будут нацелены на конкретную аудиторию, так как нейроны способны определять предпочтения и интересы потенциальных клиентов. Также они могут помочь компаниям в управлении производственными процессами, оптимизации логистики, анализе рынков и т.д.

В целом, нейросети — это неотъемлемая часть многих сфер бизнеса, которая позволяет компаниям получать и обрабатывать информацию в режиме реального времени, что ускоряет и упрощает процессы принятия решений и помогает выйти на новый уровень эффективности в работе.

Преимущества и недостатки нейронных сетей

Преимущества нейронных сетей

Нейросети могут работать непрерывно и являются более эффективными, чем человек или более простые аналитические модели. Нейронные сети также могут быть запрограммированы на обучение на основе предыдущих выходов, чтобы определять будущие результаты на основе сходства с предыдущими входами.

Нейросети, использующие облачные онлайн-сервисы, также имеют преимущество в снижении рисков по сравнению с системами, которые полагаются на локальное технологическое оборудование. Кроме того, нейронные сети часто могут выполнять несколько задач одновременно (или, по крайней мере, распределять задачи для одновременного выполнения модульными сетями).

Наконец, нейросети постоянно расширяются в новые приложения. Если ранние, теоретические нейронные сети были очень ограничены в своей применимости в различных областях, то сегодня нейронные сети используются в медицине, науке, финансах, сельском хозяйстве или безопасности.

Недостатки нейронных сетей

Хотя нейросети могут опираться на онлайн-платформы, для создания нейронной сети все равно требуется аппаратный компонент. Это создает перегруз сети, которая полагается на сложные системы, требования к настройке и потенциальное обслуживание.

Хотя сложность нейросетей является сильной стороной, это может означать, что на разработку конкретного алгоритма для конкретной задачи уйдут месяцы (если не больше). Кроме того, может быть трудно обнаружить любые ошибки или недостатки в процессе, особенно если результаты являются оценками или теоретическими диапазонами.

Нейросети также трудно поддаются проверке. Некоторые процессы нейронных сетей могут казаться «черным ящиком», где вводятся данные, сети выполняют сложные процессы, а на выходе выдается отчет. Людям также может быть сложно проанализировать слабые места в процессе вычислений или обучения сети, если в сети отсутствует общая прозрачность того, как модель обучается на основе предыдущей деятельности.