Читать Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать? - Андрей Зубков

Нейросети стали частью нашей повседневной жизни: они рекомендуют нам фильмы и музыку, помогают разбирать фотографии по темам, упрощают обработку текстов и поддерживают связь в онлайн-чатах. Мы встречаем их в системах безопасности, банковских приложениях, даже в приложениях для фитнеса и здоровья.

Порой кажется, что нейросети могут даже «думать», но как это происходит? На самом деле, за видимым «интеллектом» нейросетей скрыты тщательно разработанные математические алгоритмы и огромные объёмы данных.

История нейронных сетей началась с идеи создать искусственную модель мозга, способную обрабатывать информацию, как это делают нейроны человека. Ещё в середине XX века такие исследователи, как Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс, разработали первые теоретические модели искусственного нейрона. Это были простейшие алгоритмы, которые могли принимать простые решения, например, различать «да» и «нет».

Однако эти модели были далеки от современных нейросетей и с трудом решали даже элементарные задачи. Настоящий прорыв в развитии нейросетей произошёл благодаря двум важным открытиям:

Многослойные нейронные сети, которые позволили обрабатывать более сложные данные.

Алгоритмы обучения, которые позволили нейросетям корректировать свои внутренние параметры и становиться «умнее» с каждым шагом.

С развитием вычислительных мощностей и появлением графических процессоров (GPU), способных обрабатывать большие объёмы данных, нейросети вышли на новый уровень. Теперь они могут анализировать изображения, понимать речь и даже генерировать новый контент.

Для того чтобы нейросеть давала правильные ответы, её необходимо обучить на наборе данных. Например, если мы обучаем сеть распознавать изображения кошек и собак, мы будем предоставлять ей изображения, указывая, где кошки, а где собаки. На основе этих данных нейросеть будет учиться различать признаки, характерные для каждого класса.

На первых этапах обучения нейросеть допускает много ошибок, так как её внутренние параметры настроены произвольно. Для корректировки этих ошибок используется метод обратного распространения ошибки. Процесс выглядит так: