Нейросети и ИИ: предназначение, особенности и различия

За последнее время в нашу жизнь пришло много новых терминов, в том числе такие, как «искусственный интеллект» и «нейронные сети». Кто-то стремится сразу разобраться во всем досконально, а кто-то предпочитает не загромождать мозг избыточной информацией и просто считает «по умолчанию», что нейросеть и ИИ (сокращение от «искусственный интеллект») – это нечто «продвинутое» и полезное для облегчения жизни человека. А то и вовсе полагает, что это синонимы.

Как раз для тех, кто предпочитает «не загромождать» свой мозг избытком информации, мы сегодня расскажем простыми словами про нейросети и искусственный интеллект, их предназначение, особенности и чем нейросеть отличается от ИИ.

Что такое нейросети?

Нейросети, или искусственные нейронные сети, представляют собой вычислительную модель, созданной по образу и подобию биологической нейронной сети человеческого мозга. Нейросети используются в сфере искусственного интеллекта для решения прикладных задач, включая распознавание образов, обработку текстов, анализ данных и т.д.

Основные элементы нейросетей – это искусственные нейроны, или нейроны сети, которые объединяются в слои. Общая структура нейросети включает в себя входной слой, скрытые слои и выходной слой:

Каждый нейрон в сети принимает входные данные, выполняет вычисления на основе так называемых «весов и смещений», а затем передает результаты следующему слою . Для того чтобы двигаться дальше, уточним встретившиеся нам понятия.

Что значит «весы нейронной сети»? Как мы уже выяснили, нейронная сеть представляет собой структуру, состоящую из искусственных нейронов, определенным образом связанных друг с другом и внешней средой. Каждая из этих связей имеет определенный коэффициент, на который умножается поступающее через него значение. Эти коэффициенты и называют весами.

Что означает «смещение» применительно к нейронной сети? Смещение – это дополнительный вход для нейрона, который всегда равен единице и, следовательно, имеет собственный вес соединения.

Процесс обучения нейронных сетей заключается в настройке весов и смещений нейронов с целью минимизации ошибки на обучающих данных. Этот процесс может включать в себя использование алгоритмов обратного распространения ошибки и оптимизационных методов. Далее углубляться в теорию не будем, а посмотрим, зачем нам нужны нейронные сети.

Зачем нужны нейросети?

Сферы, в которые проникли нейросети, настолько разнообразны, что все перечислить даже не беремся. В любом случае, нейросети позволяют решать сложные задачи, кои ранее были трудно или невозможно автоматизировать с помощью традиционных алгоритмов.

Основные области применения нейросетей:

• Распознавание образов – например, обнаружение лиц, распознание символов на изображениях, классификация визуального контента.
• Обработка текстов и естественного языка – это дает возможность анализировать и генерировать текст, делать автоматический перевод, разрабатывать чат-боты, анализировать тональность текста.
• Автономная навигация – нейросети используются в беспилотных летательных аппаратах, автомобилях без водителя и роботах для обеспечения автономной навигации с использованием данных сенсорных устройств и камер.
• Рекомендательные системы – многие онлайн-платформы и сервисы используют нейросети для рекомендации продуктов, фильмов, музыки и других видов контента на основе предыдущих действий и интересов пользователя.
• Медицинская диагностика – нейросети полезны в анализе медицинских изображений, таких как снимки рентгена или магнитно-резонансной томографии, что способствует раннему выявлению заболеваний.
• Финансовая аналитика – в финансовой сфере нейросети используются для прогнозирования рынков, обнаружения мошенничества и оптимизации портфелей инвестиций.
• Игровая индустрия – в компьютерных играх нейросети задействуются для создания все более интеллектуальных и адаптивных оппонентов и других персонажей.
• Промышленное производство – нейросети нужны для управления производственными процессами, поиска дефектов и прогноза поломок оборудования.
• Научные исследования – нейросети помогают в анализе сложных научных данных, например, в биологии, физике, астрономии и других дисциплинах.
• Искусство и генерация контента – это создание произведений искусства, музыки, видео, текста, прочего креатива.

Это лишь несколько примеров применения нейросетей. Сфера их использования постоянно расширяется, потому что они продолжают развиваться и достигать новых высот в решении различных задач.

Что такое искусственный интеллект?

Теперь поговорим о том, что такое искусственный интеллект. ИИ – это область информатики, которая занимается созданием компьютерных систем и программ, способных выполнять задачи, которые обычно требуют интеллектуальных способностей человека.

Эти системы стремятся имитировать различные аспекты человеческого интеллекта, такие как обучение, распознавание образов, понимание языка, принятие решений, решение проблем и многое другое. ИИ включает в себя разнообразные методы и технологии:

• Машинное обучение – это подраздел ИИ, который позволяет компьютерным системам учиться на основе данных и опыта, а затем применять этот опыт для решения задач.
• Нейронные сети – как было отмечено ранее, нейронные сети представляют собой важную часть технологий ИИ.
• Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) – эта область ИИ занимается разработкой систем, способных анализировать, понимать и генерировать человеческий язык (чат-боты, онлайн-переводчики и прочее).
• Символьное программирование – эта методология использует символьные вычисления для решения задач, таких как автоматическое доказательство теорем, разработка экспертных систем и создание искусственного интеллекта, способного обобщать и применять знания.
• Искусственная жизнь – эта область исследует моделирование и эмуляцию биологических процессов и систем в компьютерных средах. Она может применяться в исследованиях биологии, экологии и разработке роботов-моделей.
• Логическое программирование – данный подход использует логику и формальные методы для решения задач, основанных на логических условиях и правилах. Примером является язык программирования Prolog.
• Генетические алгоритмы и генетическое программирование – эти методы используют эволюционные процессы для оптимизации и создания алгоритмов и структур данных.
• Обработка изображений и компьютерное зрение – эти технологии применяются без использования машинного обучения. Полезны в распознавании образов, обработке медицинских изображений и многих других сферах.
• Робототехника – искусственный интеллект применяется для создания автономных роботов, способных выполнять разнообразные задачи, такие как исследование неизвестных территорий, выполнение хирургических операций и многое другое.

Зачем нужен искусственный интеллект?

Искусственный интеллект имеет множество применений и играет важную роль в разных аспектах современного общества. О некоторых мы уже упомянули для того, чтобы проиллюстрировать значение той или иной технологии ИИ. Давайте расширим наше понимание областей применения ИИ.

Где применяют искусственный интеллект:

• Автоматизация и оптимизация задач – ИИ позволяет автоматизировать множество задач, ускоряя процессы и снижая затраты. Это важно в производстве, логистике, финансах, здравоохранении и других отраслях.
• Улучшение диагностики и медицинской помощи – ИИ помогает врачам в быстрой диагностике и лечении заболеваний и разработке новых лекарств.
• Развитие автономных систем – ИИ используется в беспилотных автомобилях, дронах и робототехнике для навигации, принятия решений и безопасной работы в разных средах.
• Работа с данными и аналитика – ИИ позволяет анализировать большие объемы данных, выявлять закономерности и предсказывать будущие события. Это полезно в бизнесе, научных исследованиях и многих других областях.
• Персонализация и рекомендации – ИИ используется для создания персонализированных рекомендаций в интернет-магазинах, потоковых сервисах, социальных сетях и других платформах, улучшая сервис.
• Исследования и наука – ИИ помогает в обработке и анализе научных данных, создании математических моделей и прогнозировании результатов экспериментов.
• Симуляция и моделирование – ИИ используется для создания компьютерных моделей и симуляций, позволяющих изучать и анализировать поведение систем в различных областях, включая науку, инженерию и экологию.
• Борьба с мошенничеством и кибербезопасность – ИИ используется для выявления аномальных паттернов в транзакциях, сетевом трафике и других данных с целью предотвращения мошенничества и кибератак.
• Образование и обучение – ИИ может создавать интерактивные образовательные платформы, адаптированные к индивидуальным потребностям учащихся.
• Культура и искусство – ИИ используется в создании произведений искусства, музыки, литературы и других форм креативной деятельности.

Искусственный интеллект обладает потенциалом для решения разнообразных задач, повышения производительности, улучшения качества жизни людей и способствует научным открытиям и инновациям. Самые бдительные читатели уже заметили, что некоторые области применения ИИ и нейросетей совпадают. В чем тогда разница? А вот мы как раз и подошли к этому вопросу!

Чем нейросеть отличается от ИИ?

Как вы уже поняли, нейросети и искусственный интеллект являются взаимосвязанными концепциями, но они представляют разные аспекты в области информатики.

Нейросети:

• Представляют собой конкретную технологию или метод в рамках искусственного интеллекта. Это вычислительные модели, которые строятся на основе искусственных нейронов, имитирующих биологические нейроны человеческого мозга.
• Используются для решения различных задач, таких как распознавание образов, обработка текстов, анализ данных и другие, и они часто используются внутри систем и приложений искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ):

• Включает в себя различные методы и технологии, направленные на создание компьютерных систем и программ, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей человека.
• Использует не только нейросети, но и другие методы машинного обучения, и множество различных технологий, о которых шла речь ранее.

Таким образом, нейросети являются одной из технологий, которые могут быть применены в рамках ИИ, и они не охватывают всю область ИИ. Искусственный интеллект сам по себе охватывает более широкий спектр методов и приложений, включая нейросети, но, не ограничиваясь ими. Разницу между нейронными сетями и ИИ можно представить схематически:

На этой схеме наглядно показано, что ИИ – это название всей области или направления, как, допустим, физика, математика, любая другая наука.

Машинное обучение – это раздел искусственного интеллекта, очень важный, но далеко не единственный.

Нейросети – это один из видов машинного обучения. Можно сказать, что он является наиболее популярным, но опять же не единственным.

Глубокое обучение – это один из подходов к построению и обучению нейросетей. На практике далеко не все понимают, что значит «глубокое обучение», поэтому скажем пару слов и об этом.

Глубокое обучение (deep learning) – это подраздел машинного обучения и нейронных сетей, который специализируется на создании и обучении глубоких нейронных сетей, состоящих из множества слоев. Термин «глубокое» относится к большому количеству слоев, которые наличествуют в таких сетях.

Основная идея глубокого обучения заключается в том, что сложные задачи могут быть более эффективно решены с использованием нейронных сетей с большим числом слоев, чем сетей с меньшим количеством слоев или линейными моделями.

Глубокие нейронные сети способны автоматически извлекать и абстрагировать высокоуровневые признаки и представления из входных данных, что делает их мощными инструментами для обработки сложных данных, таких как изображения, звук, текст и другие.

Характеристики глубокого обучения:

• Многослойность – глубокое обучение предполагает использование множества слоев.
• Иерархическое представление – глубокое обучение позволяет моделям создавать иерархические представления данных, что помогает разделять разные аспекты информации на разных уровнях абстракции.
• Автоматическое извлечение признаков – вместо ручного определения признаков или характеристик это делается автоматически.
• Использование больших объемов данных – глубокое обучение обычно требует больших объемов данных для успешного обучения, что обеспечивает способность моделей обобщать информацию из различных примеров.

Примерами задач, в которых глубокое обучение достигло значительных успехов, являются распознавание образов, машинный перевод и синтез речи, решение задач в компьютерном зрении, медицине, финансах и других областях.

Теперь, когда мы разобрались, что нейросети являются одной из технологий, которые могут быть применены в рамках ИИ, но при этом они не охватывают всю область ИИ, самое время посмотреть, как применяются нейросети в ИИ. Это даст более глубокое и наглядное понимание, чем нейросеть отличается от ИИ.

Как применяются нейросети в ИИ?

Итак, в каких же случаях ИИ прибегает к использованию нейросетей? Как вы уже поняли, таких случаев может быть достаточно много. И одним из наиболее востребованных направлений является создание эксклюзивных изображений с помощью ИИ.

ИИ: нейросеть рисует

Каким образом искусственный интеллект генерирует изображения с помощью нейросетей? Сначала нейронную сеть обучают на большом наборе изображений. Этот процесс обучения позволяет сети изучить структуру и характеристики изображений в наборе данных.

К слову, именно так нарисовал ИИ города – нейросеть Midjourney снабдили полученными на основе опроса данными, как россияне видят свои города через 30 лет, и нейросеть выдала на этой основе образы городов будущего. Все подробности в материале «Нейросеть построила российские города будущего»

Искусственные нейросети используют различные техники и архитектуры. Одним из наиболее популярных методов является генеративная модель, такая как генеративные состязательные сети (GAN). Максимально доходчиво об этом рассказывается в материале «Генеративно-состязательная нейросеть (GAN): архитектура, примеры, код»

В GAN существует две основные части – генератор и дискриминатор, настроенные на работу «друг против друга», что и дало название «генеративно-состязательная нейросеть». Генератор создает изображения, которые похожи на те, что были в тренировочном наборе данных, а дискриминатор старается различить настоящие изображения от сгенерированных. Процесс обучения GAN заключается в том, чтобы генератор становился все лучше и лучше в создании реалистичных изображений.

Еще одна популярная модель – вариационный автоэнкодер (VAE). Базовые сведения можно получить из статьи «Как работает вариационный автоэнкодер (VAE)» . Мы же расскажем вкратце, что VAE создают новые изображения, основываясь на статистических свойствах входных данных. Они имеют кодировщик, который преобразует изображение в латентное пространство, и декодер, который преобразует латентное представление обратно в изображение. Это позволяет VAE создавать новые изображения, имитирующие структуру и характеристики обучающего набора данных.

Это основные модели, с помощью которых рисуют нейросети. Генерация изображений с использованием нейросетей используется в различных сферах, включая искусство, графический дизайн, анимацию, генерацию контента для видеоигр и многие другие.

Для желающих прямо сейчас перейти к практике можем посоветовать материал «Нейросеть рисует: 5 способов создать картинку по фото или описанию»  Уточним, что рисует ИИ нейросеть онлайн бесплатно.

Кроме того, нейросети можно использовать для обработки фото – ИИ нейросеть может улучшить качество изображения, убрать морщины, «размыть» фон и сделать массу других полезных вещей. Желающим попробовать в помощь подборка «11 нейросетей для обработки ваших фотографий: что может искусственный интеллект?»

ИИ: видео нейросети

Еще одно востребованное направление использования нейросетей – это создание видео. Как и для генерации статических изображений, тут задействованы модели VAE и GAN. Точнее, VideoGAN, где генератор создает последовательность изображений, которая может быть объединена в видеоролик, а дискриминатор оценивает реалистичность сгенерированных кадров.

Кроме того, задействуются рекуррентные нейронные сети (RNN), которые могут использоваться для генерации последовательностей кадров для видео. RNN способны учитывать зависимости между кадрами в видео и создавать последовательные предсказания. Подробнее об этой модели рассказывается в материале «Рекуррентная нейронная сеть (RNN): виды, обучение, примеры»

Нейросети могут использоваться и для преобразования статических изображений в видео. К примеру, можно создать видео, перемещая, вращая или изменяя изображения в последовательности. Важно отметить, что создание видео является вычислительно затратным процессом и требует больших вычислительных ресурсов, особенно при работе с высоким разрешением и сложными сценами.

Применяемые методы и архитектуры могут различаться в зависимости от конкретной задачи, но общий принцип заключается в обучении модели на видеоданных и использовании ее для генерации новых видеороликов или последовательностей кадров. Желающим попробовать предлагаем «10 сервисов на основе нейросетей для создания видео»

ИИ: кавер-нейросеть

Онлайн можно создавать не только картинки и видео, но и музыку. Так, весьма популярной стала интернет-забава, когда композиции одного известного исполнителя «перепевают» голосом другого известного исполнителя. Пошаговая инструкция для такого развлечения изложена в материале «Как создать ИИ-кавер с помощью нейросети: генерация несуществующих песен с голосами знаменитых артистов».

Мы же скажем пару слов о том, как искусственные нейронные сети могут создавать эксклюзивную музыку с помощью различных методов и архитектур. Помимо ранее рассмотренных моделей VAE, GAN и RNN, для создания музыки используются Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) модели с архитектурой энкодера и декодера могут использоваться для музыкальной генерации.

Например, энкодер может анализировать музыкальные последовательности, а декодер генерировать новые музыкальные фрагменты. Отметим, что Sequence-to-sequence модели (seq2seq) – это определенный класс моделей нейронных сетей глубокого обучения, о котором мы рассказывали ранее. Желающим лучше понять, что это за модель, предлагаем изучить материал «Модели Sequence-to-Sequence» .

А мы продолжим тему музыки. Многие нейросети для музыкальной генерации работают с MIDI-данными, которые представляют музыку в виде нот, аккордов и ритмических данных. Эти модели могут генерировать музыку, которая может быть воспроизведена с использованием звуковых инструментов.

Важно понимать, что генерация музыки с помощью нейронных сетей требует обучения модели на больших объемах данных с музыкальными записями. Кроме того, музыкальная генерация может включать в себя не только мелодии, но и аранжировки, гармонии, ритм и другие аспекты музыки, что делает эту задачу сложной и многогранной. Желающие попробовать могут выбрать любую из «Топ-10 нейросетей онлайн для создания музыки». Скачивать какие-либо программы не нужно, музыку генерирует нейросеть ИИ онлайн.

ИИ нейросеть: текст

И, наконец, самое востребованное направление использования нейросетей – это написание текстов. Такая потребность может возникнуть буквально у каждого, начиная от пятиклассника, которому задали на дом написать реферат, и, заканчивая маркетологом, которому нужно сделать толковую презентацию для инвесторов.

Для написания сколько-то серьезных научных работ большинство нейросетей вряд ли пригодны, потому что их обучение изначально было ориентировано на рядовых потребителей контента и возможность монетизации, к примеру, текстов для блогов и соцсетей.

Помимо таких моделей, как GAN и RNN, для написания текстов используются сети с архитектурой Transformer. Например, такие, как GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и SciBERT – вариант BERT, адаптированный для работы с научными текстами.

Наиболее популярной для массового потребителя сегодня можно считать нейросеть ChatGPT, которую представила компания OpenAI в 2022 году.