Лайфхаки

Всё, что вы хотели знать о нейросетях: технологии, прочно вошедшие в нашу жизнь

Всё, что вы хотели знать о нейросетях — технологиях, которые уже прочно вошли в нашу жизнь

Искусственный интеллект — это тема, которая привлекает все больше внимания. Все чаще задаются вопросы о том, как устроен и что способен делать искусственный интеллект. Нейросети уже активно входят в нашу жизнь, и это вызывает определенные опасения. Возможно ли, что искусственный разум начнет управлять нашей жизнью, и это не понравится людям? Новости об искусственном интеллекте появляются практически каждый день, и интерес к этой теме только растет. Считается, что возможности мегаинтеллектуальных чат-ботов безграничны, и эти опасения начинают распространяться в обществе.

Если люди не следят за этой темой и не вникают в дискуссии, то они могут столкнуться с множеством теорий и понятий об искусственном интеллекте, что может вызвать путаницу и страх.

1Gai.Ru предлагает узнать ответы на вопросы, которые миллионы пользователей задают в Сети, интересуясь, что представляют собой нейросети на самом деле.

Определение искусственного интеллекта (нейросети)

Термин «искусственный интеллект» был придуман в 1955 году группой программистов, включая Марвина Мински из Гарварда. В настоящее время ИИ уже прочно вошел в нашу жизнь, хотя мы этого часто и не осознаем. Примеры включают спецэффекты в фильмах и голосовых помощников, таких как «Алиса», «Siri», «Маруся» и «Салют», которые используют простые формы искусственного интеллекта. Однако технологии продолжают быстро развиваться, и в современных дебатах машинный интеллект приобретает новые значения для людей.

Яндекс / голосовой помощник Алиса / умная колонка Яндекс

Жизнь и развитие искусственного интеллекта сводится к тому, чтобы компьютеры могли делать больше, чем просто следовать инструкциям, заданным им в виде кода. Для того чтобы компьютеры стали способны решать более сложные задачи, им необходимо научиться учиться самостоятельно, имитируя человеческое поведение и основанные на нейронных связях процессы работы человеческого мозга.

Компьютеры не способны мыслить автономно, как это делает человеческий мозг. Однако их можно обучить анализировать информацию и делать выводы на основе закономерностей в больших объемах данных, которые им предоставляют. Чем больше данных им доступно, тем более эффективно компьютерные системы могут обрабатывать информацию.

Самые эффективные модели машинного обучения в последние годы основаны на нейронных сетях, которые на уровне простой моделируют работу мозга (точнее, нашего текущего понимания о его функционировании).

Нейросети могут обучаться распознавать объекты на изображениях лучше, чем человек. А вы знали, что нейросети достигли точности распознавания изображений на уровне 97,5%, в то время как у человека она составляет около 95%?

Разновидности искусственного интеллекта

Пока нет однозначного определения этого понятия, и разработка нейронных сетей требует огромных инвестиций, многие сталкиваются с соблазном применять термин «искусственный интеллект» в своих презентационных материалах. В результате почти все, что сложнее обычного калькулятора, начинают называть искусственным интеллектом.

До сих пор не существует простой и однозначной классификации искусственного интеллекта, но данная область развивается настолько быстро, что каждый месяц появляются новые подходы. Вот некоторые основные направления, о которых можно услышать:

Обучение с подкреплением представляет собой простую форму обучения, как для людей, так и для искусственного интеллекта. Оно основано на предоставлении обратной связи при выполнении системой задачи, что позволяет ей учиться на своих ошибках. Хотя этот процесс может быть медленным и затратным, для систем, взаимодействующих с реальным миром, это один из наилучших способов обучения.

2. Большие языковые модели. Это одна из нейронных сетей, обучающаяся без учителя. Большие языковые модели (LLM) тренируют, вливая в них миллиарды слов повседневного текста, собранного из всех доступных источников, начиная от книг и заканчивая твитами и всем, что находится между ними. LLM используют весь этот материал для предсказания слов и предложений в определенных последовательностях. Так работает ChatGPT.

3. Генеративно-состязательные сети (GAN) представляют собой метод, который объединяет две нейронные сети для создания новых объектов. Эти сети находят применение в творческих областях, таких как музыка, изобразительное искусство и кино. Одна из сетей играет роль создателя, в то время как другая выступает в роли маркера, и первая сеть обучается создавать объекты, которые вторая сеть одобряет.

4. Символический подход к искусственному интеллекту. Существуют методы искусственного интеллекта, которые опираются на знания и опыт прошлого. Символический подход к искусственному интеллекту отвергает идею о том, что простые нейронные сети являются единственно правильным выбором. Он стремится объединить машинное обучение с более структурированными знаниями о мире.

Определение чат-бота

Программа для разговора с человеком чат-бот использует искусственный интеллект, который мы только что рассмотрели, с большими языковыми моделями. Чат-бот способен обучаться, обрабатывая огромное количество информации, которую получает из Интернета. Он отвечает на текстовые подсказки в диалоговом стиле. Самый известный пример — ChatGPT. Его разработала компания OpenAI из Сан-Франциско, поддерживает Microsoft.

Запущенный в ноябре 2022 года как обычный веб-сайт, ChatGPT быстро завоевал популярность, привлекая более 100 миллионов пользователей за два месяца. Чат-бот способен выдавать убедительные, хотя иногда неточные ответы на вопросы, а также создавать стихи и пьесы, обобщать длинные документы и, что вызывает беспокойство у учителей, писать сочинения по школьной программе.

Нейросети могут помочь в медицинской диагностике. Например, они могут помочь в обнаружении рака на ранних стадиях, а также в анализе медицинских изображений.

Работа чат-ботов: основные принципы работы

Программы последнего поколения, такие как ChatGPT, используют астрономические объемы материала — почти все письменные труды человечества или столько, сколько их владельцы могут приобрести. Затем эти системы стараются ответить на обманчиво простой вопрос: что будет дальше, учитывая фрагмент текста? Если на входе фраза: «Быть или не быть, на выходе, скорее всего, будет: «Вот в чем вопрос. Если вы задаете чат-боту словосочетание: «самая высокая гора в мире, то его следующие слова, скорее всего, будут: «гора Эверест.

Читайте также:  Удивительные места в России: 15 объектов всемирного наследия ЮНЕСКО, которые стоит посетить

Но ИИ может быть и более креативным: если входные данные представляют собой абзац из диккенсовской прозы, то чат-бот сумеет продолжить в том же духе, моделируя текст. Он напишет свой собственный эрзац-рассказ в стиле подсказки. Или если исходные данные — это серия ваших вопросов о природе интеллекта, то на выходе, вероятнее всего, будут ответы, взятые из научно-фантастических произведений.

Для чего была разработана нейронная сеть?

Нейросети представляют собой одно из ключевых направлений искусственного интеллекта, которое стремится эмулировать аналитические процессы, выполняемые человеческим мозгом. Они обладают способностью обучаться на основе большого объема данных и применять полученные знания для решения различных задач. Типичные задачи, которые успешно решаются нейросетями, включают в себя классификацию, предсказание и распознавание образов.

Применение нейросетей охватывает различные области, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, медицинскую диагностику, финансовый анализ, автоматизацию производства и многие другие. Их способность к обучению на больших объемах данных и выявлению сложных зависимостей делает их мощным инструментом для анализа и прогнозирования.

Принципы работы нейросетей основаны на моделировании функционирования нейронов в человеческом мозге. Они состоят из множества взаимосвязанных узлов, называемых нейронами, которые обрабатывают входные данные и передают сигналы другим нейронам. Эти связи между нейронами формируются в процессе обучения и оптимизации нейросети.

Применение нейросетей становится все более распространенным благодаря их способности к автоматизации сложных задач, улучшению точности прогнозирования и оптимизации процессов в различных областях. Вместе с тем, развитие этой технологии требует постоянного внимания к этическим и безопасностным вопросам, связанным с ее применением.

Нейросети используются для создания голосовых помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant. Они могут распознавать и интерпретировать естественный язык.

Причины ошибок чат-ботов

Нейронные сети не обладают пониманием в привычном для нас смысле. Их эффективность зависит от качества предоставляемой информации. Фактически, они являются инструментами для сопоставления образцов. Для них не имеет значения, является ли результат «истинным», если он соответствует образцу. Например, если попросить чат-бота написать биографию малоизвестного человека, он сможет указать некоторые факты, но затем выдумает другие детали, которые будут выглядеть правдоподобно, хотя на самом деле могут быть вымышленными.

Из-за этого бот может дать неправильный ответ: если спросить ChatGPT, тяжелее ли один килограмм пуха, чем два килограмма стали, он сконцентрируется на том, что вопрос кажется загадочным. При этом он не заметит, что цифры (количество пуха и стали) были изменены.

Альтернатива ChatGPT от Google, известная как Bard, дебютировала в феврале этого года, но столкнулась с неудачей во время демонстрационного видео чат-бота: она дала неправильный ответ на вопрос о космических открытиях, сделанных с помощью телескопа «Джеймс Уэбб». Это вызывает озабоченность по поводу распространения дезинформации в Интернете и использования искусственного интеллекта для ее создания.

Возможности использования нейронных сетей

С использованием анализа данных и машинного обучения возможно улучшить понимание потребностей клиентов и оптимизировать бизнес-процессы. Аналитика данных позволяет проводить сегментацию клиентов, создавать модели и прогнозировать их поведение, а также автоматизировать различные процессы.

Многие крупные онлайн-компании, такие как Amazon, Netflix, Google, Walmart, успешно применяют анализ данных для привлечения миллионов клиентов с помощью систем рекомендаций, основанных на данных о предпочтениях и поведении пользователей.

  • Анализ данных
  • Сегментация клиентов
  • Создание моделей покупок
  • Прогнозирование на основе данных
  • Автоматизация процессов

Понимание технологии дипфейков

Дипфейк — это хитроумная шутка, при которой искусственный интеллект используется для создания поддельных изображений, особенно людей. Существует несколько явных нелепых примеров, таких как поддельный призыв Владимира Зеленского к своим войскам сложить оружие в прошлом году. Но есть и устрашающе реалистичные.

В 2021 году в TikTok появился аккаунт под названием DeepTomCruise, где были опубликованы видеоролики с искусственным Томом Крузом, играющим в гольф и падающим около своего дома, созданные при помощи искусственного интеллекта. Телеканал ITV также выпустил скетч-шоу, включающее дипфейки знаменитостей, таких как хип-хопер Stormzy и футболист Гарри Кейн, под названием Deep Fake Neighbor Wars.

Стартап ElevenLabs, занимающийся разработкой аудиотехнологий, признал, что его голосовая платформа была использована для недобросовестного клонирования голоса. Представители компании объяснили, что их программа была задействована в создании дипфейковых аудиозаписей, на которых звучали голоса актрисы Эммы Уотсон и комика Джо Рогана, произносящие оскорбления и другой неприемлемый контент.

Специалисты выражают опасения относительно распространения дезинформации и мошенничества в связи с увеличением доступности технологии для широкой аудитории. Среди потенциальных видов мошенничества выделяют персонализированные электронные письма (фишинг), направленные на обман пользователей и получение их личных данных, таких как пароли. Фишинговые письма могут быть массово распространены, а мошенники могут выдавать себя за друзей или родственников, имитируя их голоса.

Читайте также:  Как смотреть TikTok на телевизоре?

Возможно, в скором времени мы столкнемся с большим количеством дипфейковых изображений, видео и аудиозаписей, и, к сожалению, многие из них будут использоваться для мошенничества, — предполагает Ноа Джансиракуса, доцент кафедры математических наук Университета Бентли в США.

Влияние нейронных сетей на мир: каковы последствия?

В ближайшие годы нейросети будут играть ключевую роль в различных областях. Они кардинально изменят распознавание речи и изображений, улучшат поиск по социальным медиа и обработку больших данных. Кроме того, нейросети окажут влияние на медицину, обеспечат новые уровни безопасности и привнесут инновации в финансовую сферу. Такие прогнозы были представлены техническим директором отдела интеллектуальной собственности американской компании в мае 2016 года.

  • Распознавание речи
  • Распознавание изображений
  • Поиск по социальным медиа
  • Анализ больших данных
  • Медицина
  • Безопасность
  • Финансы

Представляет ли опасность для человека и общества искусственный интеллект?

Фильм «Терминатор» с Арнольдом Шварценеггером отлично иллюстрирует антиутопические опасения перед разумом машины. В этом фильме главным персонажем является почти непобедимый злобный робот с искусственным интеллектом.

Ролики, размещенные в социальных сетях, о последних достижениях компании из США Boston Dynamics, создающей робототехнику, часто содержат комментарии о надвигающемся захвате мира машинами. Илон Маск, являющийся соучредителем OpenAI, охарактеризовал опасность ИИ как «намного большую, чем опасность ядерных боеголовок, Билл Гейтс также выражает обеспокоенность в связи с ролью ИИ в системах вооружений.

Например, организация под названием Институт будущего жизни занимается изучением потенциальных угроз, которые могут возникнуть для человечества, и предупредила о возможности появления роев дронов-убийц с искусственным интеллектом. Кроме того, существуют опасения, что непредвиденные сбои в системах искусственного интеллекта могут вызвать кризисы, например, в финансовой сфере.

Из-за этих опасений возникают призывы к созданию нормативно-правовой базы для искусственного интеллекта. Даже сторонники свободы действий, такие как Илон Маск, высказывают поддержку этой идеи. Он утверждает, что его основным беспокойством являются не «краткосрочные вещи, такие как улучшенное вооружение», а «цифровой сверхразум».

Бывший глава Google China и эксперт по искусственному интеллекту Кай-Фу Ли подчеркнул в интервью Guardian, что правительства должны серьезно воспринимать опасения специалистов по ИИ относительно военного применения этой технологии. Он отметил, что подобно тому, как химики высказывали опасения относительно химического оружия, а биологи — биологического, он надеется, что правительства начнут прислушиваться к ученым, занимающимся искусственным интеллектом. Ли также отметил, что полностью остановить развитие и использование искусственного интеллекта, возможно, невозможно, но необходимо разработать способы, по крайней мере, для минимизации его потенциального военного применения.

Кто контролирует работу нейронной сети?

Разработчик нейросетей — это специалист, который занимается созданием, настройкой и обслуживанием нейронных сетей. Нейросети используются для анализа данных, распознавания образов, обработки естественного языка, управления процессами и многих других задач. Для того чтобы стать успешным разработчиком нейросетей, необходимо обладать знаниями в области математики, статистики, программирования и иметь понимание принципов работы и обучения нейронных сетей.

Одним из ключевых навыков разработчика нейросетей является умение выбирать подходящую архитектуру нейронной сети для конкретной задачи. Например, для задачи распознавания изображений может потребоваться сверточная нейронная сеть, а для обработки последовательностей данных — рекуррентная нейронная сеть. Кроме того, важно уметь правильно подбирать гиперпараметры нейронной сети, такие как скорость обучения, количество слоев, функции активации и другие.

Одним из важных аспектов работы разработчика нейросетей является поиск оптимальных решений для конкретных задач. Это может включать в себя эксперименты с различными архитектурами нейронных сетей, оптимизацию процесса обучения, а также поиск способов улучшения качества работы нейросети.

Важно помнить, что разработка нейросетей — это постоянный процесс обучения и самосовершенствования. Сфера искусственного интеллекта постоянно развивается, и разработчику нейросетей необходимо быть в курсе последних тенденций и достижений в этой области. Это может включать в себя изучение новых алгоритмов, участие в конференциях и семинарах, а также чтение научных статей и публикаций.

Наконец, важно помнить, что разработка нейросетей — это творческий процесс, требующий глубокого понимания задачи, творческого подхода к решению проблем и умения мыслить нестандартно. В современном мире нейросети играют все более важную роль в различных областях, и разработчики нейросетей имеют отличные перспективы для карьерного роста и развития.

Отнимут ли нейросети рабочие места у людей?

В краткосрочной перспективе, как считают некоторые эксперты, нейросети улучшат и дополнят рабочие места, а не заберут их. Хотя даже сейчас уже есть очевидные последствия этой тенденции: приложение под названием Otter бесплатно переводит речь в текст, делая профессиональную транскрипцию; Google Translate делает базовый перевод доступным для всех. Согласно исследованию, ИИ может сократить время, которое люди тратят на домашние дела и уход за собой, поскольку роботы смогут выполнять около 39% домашних задач в перспективе ближайших десяти лет.

В настоящее время и в ближайшем будущем влияние искусственного интеллекта на рынок труда будет постепенным, но очевидно, что в долгосрочной перспективе пострадают рабочие места «белых воротничков». Крупная юридическая компания Allen & Overy из Великобритании уже рассматривает возможность внедрения инструментов, основанных на GPT, в свою деятельность, в то время как издатели, включая BuzzFeed и владельца Daily Mirror Reach, также заинтересованы в использовании этой технологии.

«Безусловно, искусственный интеллект займет определенную долю рабочих мест, аналогично тому, как автоматизация привела к уничтожению рабочих мест на фабриках в конце 1970-х», — отмечает профессор компьютерных наук Майкл Вулдридж из Оксфордского университета.

Читайте также:  Самые долгоживущие автомобили: модели, выпускающиеся с 1965 года

«Но я думаю, что для большинства людей на планете искусственный интеллект станет еще одним инструментом, который они будут использовать в своей трудовой жизни так же, как они используют веб-браузеры, текстовые процессоры и электронную почту. Во многих случаях они даже не осознают, что используют ИИ — его работа будет проходить в фоновом режиме, за кулисами.

Где можно найти нейросети для экспериментов?

Bing Chat разработки Microsoft и ChatGPT от OpenAI — это два самых продвинутых бесплатных чат-бота на рынке, но оба перегружены из-за огромного интереса к ним у пользователей. У Bing Chat долгий список ожидания, на который пользователи могут подписаться через приложение компании на iOS и Android. В то время как ChatGPT иногда недоступен для пользователей без оплаты, доступ к нему в России ограничен.

Чтобы поэкспериментировать с созданием изображений, Dall-E 2 от OpenAI предоставляет бесплатно возможность создавать небольшое количество изображений в месяц, а более продвинутые пользователи могут воспользоваться бета-версией Midjourney через чат-приложение Discord.

Нашим российским разработчикам есть чем гордиться. Сбербанк представил нейросеть GigaChat, а Яндекс выпустил голосового помощника Алису, в которую недавно интегрировали языковую модель ИИ (YandexGPT). Кроме того, на базе Яндекса уже давно функционирует нейросеть Балабоба.

Помимо этого, всегда существует возможность использовать разнообразные приложения, которые уже установлены на вашем мобильном устройстве и незаметно используют искусственный интеллект. Это могут быть различные сервисы, такие как приложения для перевода, встроенные функции в iOS и Android, возможности поиска в приложениях Google и Apple Фото, а также инструменты для «вычислительной фотографии», которые используют нейронные сети для обработки изображений и ретуширования фотографий в реальном времени.

Применение нейронных сетей в настоящее время

Машинное обучение и нейросети уже сегодня активно применяются в различных сферах, включая создание контента для блогов и развлекательных целей. Нейросети используются для генерации изображений, обработки фотографий и создания уникального контента. Например, существуют сервисы, которые способны трансформировать лица людей в стилизованные художественные произведения, превращать их в персонажей мультфильмов или вставлять в сцены из кинофильмов.

Применение нейросетей в блогах и развлекательной индустрии открывает новые возможности для создания уникального и привлекательного контента. Например, блогеры могут использовать инструменты на основе нейросетей для создания оригинальных и запоминающихся изображений, которые привлекут внимание аудитории. Также, различные развлекательные платформы могут предлагать пользователям интерактивные инструменты, позволяющие творчески преобразить свои фотографии или видео.

Однако, при использовании нейросетей для генерации контента важно помнить о этических аспектах и правилах использования чужих изображений. Также следует учитывать возможные ограничения и риски, связанные с использованием автоматически сгенерированного контента.

Несмотря на потенциальные ограничения, применение нейросетей в создании контента открывает новые горизонты для творчества и развлечений. Это позволяет создавать уникальные и интересные материалы, которые могут привлечь внимание аудитории и стимулировать творческий процесс.

Нейросети, доступные в России

Недавно Google представила нейросеть Gemini, которая стала доступна для всех пользователей. Однако из России использовать этот инструмент можно только с помощью VPN, что затрудняет его использование. Пока пользователь включает VPN, запускает браузер, открывает Gemini, вводит запрос, получает ответ и отключает VPN, проходит много времени, что делает использование этой нейросети неудобным.

Нейросеть Gemini от Google представляет собой мощный инструмент для поиска информации и получения ответов на вопросы. Однако из-за ограничений в использовании в определенных регионах, таких как Россия, пользователи сталкиваются с трудностями в доступе к этому инструменту. Несмотря на это, нейросеть Gemini остается перспективным разработкой и может стать ценным помощником для пользователей в будущем.

Потенциальные угрозы, связанные с использованием нейронных сетей

Если обобщить: высокопроизводительные нейросети могут мультиплицировать любые виды угроз в невероятных масштабах — начиная от использования дипфейков для получения доступа к банковским аккаунтам, заканчивая созданием химического оружия.

Нейросети могут быть использованы для:

  • Создания фальшивых видео и аудиозаписей с участием известных личностей, что может привести к дезинформации и распространению фейковых новостей.
  • Анализа и манипуляции больших объемов данных, включая личную информацию, что угрожает приватности и безопасности людей.
  • Разработки новых видов кибератак, в том числе взлома систем управления и контроля, что может привести к катастрофическим последствиям для критической инфраструктуры.

Кроме того, нейросети могут быть использованы для создания:

  • Новых видов вредоносного программного обеспечения, способного обходить современные системы защиты и проникать в защищенные сети.
  • Более эффективных и опасных видов биологического и химического оружия, что представляет угрозу для мировой безопасности.

Нейросети, существующие в России

Кандинский 2.1 — это бесплатная нейросеть, разработанная компанией «Сбер», которая способна генерировать уникальные изображения.

  • Stable Diffusion — это нейросеть с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать стабильные и качественные изображения.
  • Scribble Diffusion — это инновационная нейросеть, способная генерировать изображения на основе эскизов, что делает процесс создания уникальных и креативных работ более удобным и быстрым.
  • Craiyon — это инновационное приложение, которое позволяет генерировать изображения как на персональном компьютере, так и на смартфоне, обеспечивая максимальную гибкость и удобство в работе.