Простыми словами о сложном: как устроены ИИ и нейросети

Сегодня сфера искусственного интеллекта переживает бурный рост. Развитие машинного обучения, нейронных сетей и больших данных позволяет создавать системы, способные решать задачи, которые раньше считались невозможными для ЭВМ. Со стороны это кажется магией. Но волшебству есть научное объяснение. Рассказываем простыми словами о сложном, отвечая на самые популярные вопросы о новых технологиях.

Фото:

Чем нейросеть отличается от искусственного интеллекта? Это одно и то же или нет?

Нейросеть — это математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. А искусственный интеллект — технология, которая использует эти модели, чтобы решить задачу пользователя. Помимо нейросетей ИИ использует и другие инструменты: машинное обучение (Machine Learning), глубокое обучение (Deep Learning) и другие.

Так что нейросеть — это инструмент искусственного интеллекта. Она фокусируется на реализации конкретных задач. ИИ, в свою очередь, стремится к созданию систем, способных мыслить и действовать как люди.

Как устроена нейросеть?

Нейронная сеть состоит из искусственных нейронов, которые сделаны по подобию человеческих. Они связаны между собой и могут передавать сигналы друг другу.

Чтобы нейросеть "заработала", нужно ее обучить. Например, перед тем, как она сумеет опознавать кота на фотографии, необходимо показать ей миллионы изображений этого животного, в разных позах и условиях.

Чтобы математическая модель решала задачи быстро, разработчики придумали располагать нейроны на разных слоях. Если загрузить в нейросеть, к примеру, картинку с котом из мультика "Том и Джерри", то работа слоев будет выглядеть так:

Входной слой — получает данные. Здесь картинку разложат пиксели, каждый из которых поступит на отдельный нейрон.

Скрытые слои — решает задачу. В этом месте происходит обработка данных. Нейросеть узнает характерные черты персонажа мультсериала. Чем больше скрытых слоев, тем быстрее и точнее результат.

Выходной слой — выдает результат. Нейросеть собирает пазл воедино и отвечает: "Это известный кадр из мультсериала "Том и Джерри", из 5 серии".

Может ли одна и та же нейросеть генерировать текст и рисовать картинки?

Нет. У каждой свое назначение и представление искусственных нейронов. Вот три широко используемых типа:

Перцептрон — самый фундаментальный и старый тип. Состоит из одного нейрона, который принимает входные данные и практически сразу выдает результат. У классического варианта этой нейросети нет скрытых слоев, поэтому она может разделять данные только на две категории. Примером использования перцептрона может быть задача классификации почтовых отправлений на спам и не спам.

Однако существуют также перцептроны с дополнительными скрытыми слоями. Их могут использовать для такой задачи, как распознавание голоса.

Рекуррентные нейронные сети

Именно этот тип нейросетей помогает генерировать текст и переводить его. Их отличительная особенность — наличие памяти. Модель передает данные вперед и назад между слоями, так что процессы передачи и хранения данных цикличны. Поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает ей понять контекст входных данных и выдать осмысленный результат.

Сверточные нейронные сети

Их используют для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. Она имеет не три, а пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Это особенно важно в условиях изменения масштаба и угла наклона картинки. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.

К примеру, для того, чтобы распознать лицо на фотографии, нейросети сначала нужно обнаружить лицо на фотографии, затем — глаза и нос, потом идентифицировать другие детали лица, повернуть данные в соответствии с заданным алгоритмом, а затем обработать и выдать результат.

В чем разница между машинным и глубоким обучением ИИ?

Под машинным обучением понимается любое обучение искусственного интеллекта за счет решения множества сходных задач. А глубокое обучение — передовая методология машинного. С помощью нее ИИ получает информацию из множества источников и анализирует ее без вмешательства человека.

Глубокое обучение используется, к примеру, в беспилотных автомобилях для автоматического обнаружения дорожных знаков и пешеходов. Также его могут задействовать в анализе медицинских изображений для обнаружения раковых клеток.

Губернатор Вячеслав Федорищев в интервью ТАСС заявил, что в Самаре хотят отказаться от развития метро из-за его малой загруженности и "обрывочности". Портал "Волга Ньюс" решил выяснить, что думают о перспективах развития метро жители Самары.

Куда, по вашему мнению, необходимо вести новые линии метро?

архив опросов

Последние комментарии

Дмитрий Донской 02 декабря 2024 16:57 Игорь Матвеев: "Технические специалисты, обладающие знаниями в области ИТ-технологий, востребованнее, чем программисты"

Специалист по радиосвязи легко осваивает проводную связь, тогда как проводнику сложнее разобраться в радиосвязи. И это факт!

Глеб Галушкин 02 июня 2023 18:06 Антон Крамаров (SmaSS Technologies): "В условиях импортозамещения российские идеи и разработки получают второй шанс"

Только в своих «мудрых» речах Антон почему-то умалчивает, как по-свински поступил с работниками своей команды. Что «предупредил» людей о закрытии за две недели до роспуска команды. Уговорил написать увольнение по собственному желанию, клятвенно обещая выплатить всё после продажи интеллектуальной собственности. Потом исчез, и своих денег мы ждём до сих пор

Анатолий Илларионов 13 октября 2018 06:06 "Прибывалка.63" вышла в финал престижного всероссийского конкурса "ПРОФ-IT.2018"

Прибывалка63 умерла после появления в Самаре Яндекс.Транспорт

Анатолий Илларионов 13 октября 2018 06:02 Для стадиона "Самара Арена" разработано приложение с 3D-картой и аудиогидом

Всё написали, кроме того как называется приложение

Фото на сайте

Все фотогалереи

Новости раздела

Все новости
Архив
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
25 26 27 28 29 30 31
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 1 2 3 4 5