Лучшие технологии находятся в наш канал в WhatsApp
Искусственные нейронные сети (ИНС) — это модели машинного обучения со структурой, аналогичной человеческому мозгу, которые могут обучаться и выполнять задачи на основе обучающих данных.
Нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые передают или отбрасывают входную информацию. Затем модель обучается на больших объемах данных для понимания закономерностей и выполнения запрограммированных действий.
ИНС обычно включаются в генеративные приложения искусственного интеллекта, такие как, например, ChatGPT и Midjourney. Их также можно использовать в приложениях прогнозного искусственного интеллекта или в инструментах визуального и речевого распознавания.
Далее разберемся, что такое искусственные нейронные сети, как они работают и для чего нужны.
Что такое искусственные нейронные сети?
Искусственные нейронные сети являются важными моделями машинного обучения для генеративного искусственного интеллекта (Изображение: BrianPenny/Pexels)
Искусственные нейронные сети (ИНС) — это модели машинного обучения, основанные на функционировании человеческого мозга, с возможностью обучения и выполнения задач путем анализа обучающих примеров. Определение поддерживается Массачусетским технологическим институтом (MIT).
При обучении на большом объеме данных ИНС учатся выявлять закономерности и взаимосвязи для выполнения действий, таких как, например, решение математических задач, отображение объектов на фотографии или ответы на вопросы.
И эта способность заставлять компьютеры учиться, думать и принимать решения, как люди, делает искусственные нейронные сети незаменимыми моделями для глубокого обучения, которое широко используется в приложениях генеративного искусственного интеллекта.
Какие существуют типы искусственных нейронных сетей?
Список типов искусственных нейронных сетей постоянно расширяется, учитывая диапазон количества узлов, слоев и взаимодействий. Но к основным типам РНК относятся:
- Прямая связь: ИНС простой сложности, структура которой заставляет информацию двигаться только в одном направлении к выходному слою;
- Сверточные (CNN): ИНС, использующие принципы линейной алгебры и обычно используемые для распознавания изображений и образов;
- Апеллянты (RNN): нейронные сети, которые могут идти в обратном направлении, то есть выход некоторых узлов может влиять на вход предыдущих узлов;
- Трансформатор: нейронная сеть, характеризующаяся механизмом внимания и получившая известность в приложениях обработки естественного языка (NLP);
- Генеративно-состязательные сети (GAN): сети со специальной архитектурой для создания нового контента, такого как изображения, музыка или тексты;
Каковы области применения искусственных нейронных сетей?
Как модель машинного обучения, ИНС являются фундаментальной основой искусственного интеллекта. Таким образом, искусственную нейронную сеть можно применять для:
- Генеративный ИИ: нейронная сеть — важный элемент генеративного ИИ, приложения которого отвечают за генерацию нового контента из большого объёма данных;
- Обработка естественного языка (НЛП): ИНС можно использовать для выполнения задач обработки естественного языка, таких как ответы на вопросы или перевод текстов;
- Компьютерное зрение: нейронные сети могут использоваться для приложений распознавания изображений или обнаружения объектов;
- Распознавание голоса: модели ИНС способны разрабатывать приложения, направленные на преобразование речи в текст;
- Принятие решений: искусственные нейронные сети могут разрабатывать приложения для моделирования принятия решений человеком;
- Прогнозы: ИНС могут служить основой для приложений прогнозирующего ИИ, позволяющих предсказывать или моделировать будущие события.
Как работают искусственные нейронные сети?
Искусственные нейронные сети имеют структуры, основанные на человеческом мозге, и состоят из узлов (или искусственных нейронов) с входным слоем, одним или несколькими скрытыми слоями и выходным слоем. Узлы связаны друг с другом, как если бы это были нейроны мозга.
Каждый узел имеет свою математическую формулу, вес и порог. После ввода информации в ИНС данные будут переданы на другой узел, если результат применения математической формулы превысит установленный лимит. В противном случае никакая информация не будет передана на следующий уровень.
ИНС позволяют машинам учиться и выполнять задачи на основе данных (Изображение: Growtika/Unsplash)
Соответствующие данные должны пройти через нейронную сеть и достичь выходного слоя для выполнения задачи. С другой стороны, информация, которая не передается другим узлам, отбрасывается, чтобы избежать обработки ненужных данных из нейронной сети.
Затем разработчики устанавливают цели для ИНС, корректируют границы узлов и обучают сеть с помощью набора данных. Таким образом, искусственная нейронная сеть начинает выявлять закономерности и взаимосвязи, чтобы выполнять такие действия, как уверенный ответ на вопрос или поиск кошек на разных изображениях.
Каковы преимущества искусственной нейронной сети?
Искусственные нейронные сети являются важной основой искусственного интеллекта, особенно в сегментах машинного и глубокого обучения. Некоторые из преимуществ технологии заключаются в следующем:
- Непрерывное обучение: ИНС могут корректировать свои модели в соответствии с новыми потребностями или обновленными данными;
- Информационная изоляция: нейронные сети способны фильтровать только те данные, которые необходимы для выполнения поставленной задачи;
- Автоматизация процессов: Нейронная сеть может автоматизировать стандартизированные и повторяющиеся процессы, такие как создание чат-бота с обработкой естественного языка для обслуживания клиентов;
- Повышенная производительность: ИНС могут повысить продуктивность людей или компаний, облегчая выполнение определенных задач.
- Универсальность использования: Искусственные нейронные сети могут быть разработаны для выполнения различных типов задач в зависимости от принятой структуры.
Каковы ограничения искусственной нейронной сети?
У ИНС также есть ограничения, как и у любых других технологий. А к основным трудностям, касающимся искусственных нейронных сетей, можно отнести:
- Неточность результатов: Нейронные сети могут давать расплывчатые или неточные результаты в зависимости от объема данных, используемых при обучении;
- Черный ящик: возможно, не так просто понять, как ИНС достигла определенного результата, не согласующегося с обучающими данными;
- Необходимость большого количества данных: нейронную сеть необходимо подвергнуть обучению на большом объеме данных, чтобы представить более убедительные результаты;
- Частые корректировки: из-за непрерывного обучения искусственную нейронную сеть необходимо часто настраивать для получения более эффективных результатов;
- Сложная и дорогая система.: разработка искусственной нейронной сети требует больших вычислительных затрат и может занять значительное время, в зависимости от сложности поставленных задач.
Есть ли разница между нейронными сетями и LLM?
Да, хотя они связаны под эгидой глубокого обучения. Стоит отметить, что каждая модель большого языка (LLM) является нейронной сетью, но не каждая нейронная сеть является LLM.
Нейронная сеть состоит из вычислительной модели простой или сложной структуры, которая позволяет компьютеру обучаться и выполнять задачи. В этом случае ИНС можно применять для самых разных действий.
LLM — это тип нейронной сети, предназначенный для генерации и обработки естественного языка с помощью сложных шаблонов машинного обучения. Ее использование направлено на задачи, связанные с текстом и языком, а основными примерами применения технологии являются такие инструменты, как ChatGPT или Google Gemini.
ЧатGPTIИскусственный интеллектMITБольшая языковая модельGemini (чат)