Итог
Нейросети это сложные системы, но их основные принципы понятны. Они состоят из нейронов, организованных в слои, используют функции активации для принятия решений и обучаются через обратное распространение ошибки. Именно благодаря этим механизмам ИИ может выполнять сложные задачи, которые раньше казались доступными только человеку. В следующих главах мы рассмотрим, как именно обучают нейросети и где они применяются в реальном мире.
Глава 1.3. Основные типы нейросетей
Искусственный интеллект использует разные виды нейросетей для решения разных задач. Как человек применяет разные инструменты ножницы для бумаги, гаечный ключ для болтов, так и нейросети бывают разными. Разберем три главных типа: сверточные (CNN), рекуррентные (RNN) и трансформеры.
Сверточные нейросети (CNN) эксперт по картинкам
Сверточные нейросети созданы специально для работы с изображениями. Они умеют находить на картинках важные детали, такие как границы, формы, цвета. Например, если вы загружаете фото в приложение, чтобы оно определило породу вашей собаки, скорее всего, за этим стоит CNN.
Как это работает:
Выделение деталей сеть анализирует небольшие кусочки изображения.
Объединение информации сеть ищет связи между выделенными деталями.
Принятие решения сеть выдает результат: это кошка или это собака.
Применение: распознавание лиц в смартфоне, диагностика заболеваний по снимкам, системы безопасности, фильтры в Instagram.
Рекуррентные нейросети (RNN) мастер по тексту и звуку
Рекуррентные нейросети предназначены для работы с последовательностями данных текстом, речью, музыкой. В отличие от обычных сетей, RNN помнят, что было раньше, и учитывают это при обработке новых данных. Это важно, например, при переводе текста: I love AI переводится как Я люблю ИИ, а не Я ИИ люблю.
Как это работает:
Анализ текущего элемента нейросеть читает слово или звук.
Запоминание контекста учитывает предыдущие слова или ноты.
Прогнозирование следующего элемента решает, какое слово или звук должно идти дальше.
Применение: голосовые помощники (Siri, Алиса), машинный перевод, прогнозирование текстов, создание музыки.
Трансформеры суперзвезда обработки языка
Трансформеры это следующий шаг в развитии нейросетей для работы с текстом. Они могут обрабатывать информацию не по порядку, как RNN, а сразу анализировать весь текст целиком. Это позволяет им давать более точные и логичные ответы.
Как это работает:
Разбор текста сеть анализирует все слова одновременно, выявляя связи между ними.
Взвешивание значимости определяет, какие слова важны в контексте.
Создание результата генерирует осмысленный ответ.
Применение: чат-боты (ChatGPT), поисковые