Brain structure Neuroscience. Neural network Human nervous system. Neurology, connections, development of thought and reflection, brain and mind, cells molecular, transmitting signals
Розробкою штучних нейромереж вчені займаються вже близько 70 років. Але якщо ще в 2016 році вершиною їхніх здібностей були боти зі смішними відповідями на запитання, то сьогодні нове покоління нейромереж пише книги, складає музику, розробляє маркетингові стратегії і навіть рятує життя, допомагаючи виявляти на ранніх стадіях рак та інші небезпечні хвороби.
Редакція MC.today розібралася, що таке нейронні мережі, згадала історію їхньої появи та з’ясувала, які завдання вони можуть вирішувати.
Нейронна мережа, також штучна нейронна мережа, або ШНМ – це один із напрямків у створенні штучного інтелекту, який ставить своїм завданням відтворити аналітичну роботу людського мозку.
Математична модель ШНМ прийшла у світ програмування з біології. У її основі лежить принцип роботи нервової системи живих організмів, де мільярди нейронів з’єднані синапсами, приймають вхідні дані у вигляді електричних імпульсів, обробляють і передають іншим нейронам.
Структура штучної нейронної мережі
Апаратна реалізація нейромережі є системою з безлічі осередків – процесорів, у яких, як і у справжніх нейронів, є кілька синапсів – зв’язків для отримання та передачі інформації.
Кожен з цих зв’язків має певний коефіцієнт, або вагу, на яку множиться значення, що надходить на неї. Таким чином те, що відбувається з інформацією у нейромережі, визначається конфігурацією осередків і вагою міжнейронних зв’язків.
Окремі елементи нейромережі досить прості, але при з’єднанні у велику систему можуть виконувати дуже складні завдання: робити прогнози, розпізнавати образи, аналізувати дані.
Пояснити принцип дії нейромереж на пальцях не так просто. Однак у загальних рисах він полягає у здатності робити передбачення, навчатися великих масивах даних і виявляти складні закономірності.
Розберемося з усіма цими пунктами по порядку. Як нейронні мережі передбачають залежність одних параметрів від інших? Припустимо, ви хочете, щоб комп’ютер передбачав прибуток компаній залежно від витрат на рекламу.
Для початку вам потрібно зібрати статистичні дані, потім знайти в них закономірності та сформувати якусь математичну модель. Зазвичай вона має вигляд рівняння, де крім доходу та витрат є деякі коефіцієнти, чи параметри. Докладніше про це ми писали у статті про історію створення ChatGPT.
Потім потрібно підібрати такі значення параметрів, щоб модель, що вийшла, максимально відповідала нашому набору даних. І тому коефіцієнти підлаштовують за певним правилом – алгоритмом навчання. І так доти, поки нейромережа не видаватиме коректні результати для всіх вхідних сигналів.
Якщо навчати мережу на невеликій кількості даних, вона просто запам’ятає правильні відповіді, а коли зіткнеться з чимось новим, видасть замість відповіді нісенітницю.
У той же час ми чекаємо від нейромережі здатності узагальнювати ознаки та знаходити приховані закономірності. Тому роботу нейромереж «проганяють» на навчальних вибірках, чи датасетах – великих наборах із різних вхідних сигналів у комплекті з правильними відповідями.
Це призводить до якісного стрибка: нейромережа отримує можливість вирішувати завдання, для яких не існує заздалегідь підготовленої відповіді. Наприклад, слідами культового мема ми хочемо навчити нейромережу відрізняти на фотографіях котів від хліба.
З чого почати? Адже ввести в навчальну вибірку зображення всіх котів у світі просто неможливо. Формально процес розв’язання задачі можна розбити на три етапи: попередня обробка даних, виділення ознак та їх класифікація.
На першому етапі може використовуватися корекція освітленості фото, усунення шумів, перетворення кольорового фото на чорно-біле. Наступний етап – виділення ознак. Ознаками називають набір чисел, який визначає властивості предмета і дозволяє віднести його до одного з класів: «кіт» або «хліб».
Ми не можемо достовірно сказати, що відбувається у мозку людини, коли він розуміє, що кіт – це кіт. Завдання розробників нейромережі вибрати такі ознаки, щоб програма впевнено розпізнавала кота, навіть якщо у нього не буде хвоста або шерсть виявиться пофарбованою у якийсь неприродний колір.
Чим більше ознак, тим точніше розпізнавання. Однак не одна з них не дозволяє зробити однозначний вибір. І тому потрібен третій етап – класифікація ознак. Ми вже говорили, що всі ознаки представлені у вигляді чисел, отже, їх можна зобразити як точки на графіку.
Тоді кожному з об’єктів тестової вибірки буде відповідати не одна точка, а множина точок, і точки класу «кіт» повинні бути якнайдалі від точок класу «хліб».
Це дозволяє легко класифікувати будь-яке фото, яке нейромережа бачить вперше. Вона переводить їх у набір чисел і перевіряє, де вони перебувають у графіку ознак. Якщо ближче до скупчення котів, то перед нами кіт і навпаки.
При створенні штучних нейромереж їх моделюють пошарово. На перший шар нейронів передають вихідні дані, потім використовують кілька прихованих шарів, які обробляють дані, і завершує схему вихідний шар, який показує результат.
Повернемося до нашого прикладу «кіт та хліб». Якщо число ознак для класифікації в ньому прийняти за 100, перший шар буде містити 100 нейронів, а вихідний тільки 2 за кількістю класів. Виходить досить проста схема компонування обчислювальних блоків. Але разом із спеціальними методами навчання вона справила справжню революцію у обробці даних.
Існує близько 30 різновидів нейронних мереж. Усі вони розроблені для вирішення різних завдань. Наприклад, згорткові мережі найкраще підходять для розпізнавання зображень, а рекурентні нейронні мережі – для генерації текстів.
Односпрямовані мережі працюють у одному напрямі. Це означає, що потік інформації передається лише одну сторону: від вхідного шару до вихідного. Структура виходить простіше, ніж у рекурентних мереж, про які ми поговоримо нижче. Однак для деяких завдань це є перевагою.
Наприклад, односпрямовані мережі добре справляються з завданнями розпізнавання. У спрощеній формі суть та сама, що й у разі розпізнавання навколишнього світу нашим мозком. Органи почуттів отримують інформацію та передають її в одному напрямку, щоб обробити та розпізнати. В результаті мозок робить висновки: «спекотно», «смачно», «гримить грім» тощо.
Ще одна сфера застосування односпрямованих мереж – прогнозування. Принцип той самий: «небо затягнуло хмарами – отже, буде дощ». У той самий час алгоритми, якими нейромережа робить передбачення, бувають дуже складними, а часто їх зовсім неможливо пояснити з погляду простої людської логіки.
Рекурентні нейронні мережі відрізняються тим, що потік інформації в них може рухатися у двох напрямках: нейрони отримують дані не лише від попереднього шару, а й від свого рекурентного зв’язку. А сигнали від вихідного шару можуть подаватися частково на вхідний і оброблятися вже з урахуванням отриманої раніше інформації.
Джерело: Вікіпедія
У результаті нейромережа може глибше аналізувати дані, запам’ятовувати їхню послідовність і, що особливо важливо, враховувати контекст. Наприклад, у словосполученні apple tree односпрямована мережа переведе кожне слово окремо та отримає «яблуко дерево».
Рекурентна мережа знову подасть дані переведення на вхід і з урахуванням них скоригує результат у «яблуню». Це робить її найкращим рішенням для завдань, де дані потрібно розбити на дрібніші фрагменти та обробити з урахуванням взаємозв’язків. Наприклад, переклад, обробка і генерація текстів, створення ботів, що говорять.
Згорткові нейронні мережі спеціально розроблені для обробки та аналізу зображень. Їхні початкові шари влаштовані так, що витягують різні характеристики зображень і передають їх на звичайну нейронну мережу, яка класифікує об’єкти на малюнку і може розпізнавати тих самих котиків.
Цікавий факт: подібно до того, як звичайні нейромережі засновані на роботі нейронів у мозку людини, згорткові нейромережі повторюють структуру зорової кори мозку, яка відповідає за сприйняття зображень.
Такі мережі є симбіозом двох мереж: генератора, що створює контент, та дискримінатора, який його оцінює. Виходить, що дві нейромережі самі навчають одна одну.
Наприклад, одна нейромережа малює котиків, а друга перевіряє результати на реалістичність. Якщо картинка виглядає неприродно, друга мережа повертає її у доопрацювання. І так доти. поки результат не влаштує найприскіпливіших користувачів.
Зараз GAN повсюдно застосовують для автоматичної генерації зображень, стилізації фотографій, створення дипфейків, генерації аудіофайлів тощо.
Глибокі нейронні мережі складаються з великої кількості шарів та використовуються для обробки складних ієрархічних даних. Вони дозволяють нейронним мережам вивчати ієрархічні уявлення даних на різних рівнях абстракції. Глибокі нейронні мережі застосовуються в багатьох областях, включаючи комп’ютерний зір, обробку природної мови та розпізнавання мови.
Кожен із цих різновидів нейронних мереж має свої особливості і застосовується для вирішення конкретних завдань. Вибір відповідної архітектури нейронної мережі залежить від типу даних та необхідних результатів.
Ідея нейронних мереж виникла у 1940-х роках, коли дослідники почали цікавитись моделюванням роботи мозку за допомогою комп’ютерів. Однак справжній прорив у розвитку нейронних мереж стався у 1980-х роках, коли з’явилися нові методи навчання та комп’ютерна технологія стала доступнішою.
В 1943 нейрофізіолог Уоррен Маккаллок і логік Уолтер Піттс представили першу математичну модель штучного нейрона. Вони запропонували ідею, що нейрон може бути представлений як обчислювальна одиниця, яка приймає вхідні сигнали, обробляє їх та видає вихідний сигнал.
У 1957 році Френк Розенблатт представив персептрон – один із перших прикладів нейронних мереж. Він створив модель, здатну розпізнавати образи. Проте розвиток нейронних мереж було уповільнено в 1960-1970-ті роки через обмеження в обчислювальних потужностях та неефективності навчання.
У 2006 році Геоффрі Хінтон та його колеги розробили глибокі нейронні мережі з використанням алгоритму зворотного розповсюдження помилки. Це стало переломним моментом у розвитку нейронних мереж, який дозволив підвищити точність та ефективність навчання. З того часу нейронні мережі стали широко застосовуватися у різних галузях.
Нейронні мережі можуть бути використані для вирішення різних завдань, залежно від конкретних потреб та типу даних. Ось деякі з основних завдань, які нейронні мережі можуть вирішувати:
| Завдання | Опис |
| Класифікація | Визначення приналежності об’єкта до певного класу чи категорії |
| Регресія | Передбачення чисельних значень на основі вхідних даних |
| Кластеризація | Об’єднання схожих об’єктів у кластери на основі їх характеристик |
| Виявлення об’єктів | Виявлення та розпізнавання об’єктів на зображеннях або у відеопотоці |
| Генерація контенту | Генерація нового контенту, такого як зображення, музика чи текст |
Нейронні мережі можуть виконувати ще багато інших завдань, і їхнє застосування залежить від специфічних потреб та вимог проекту.
Нейронні мережі застосовуються в різних галузях, завдяки їх здатності до навчання на даних та обробці складних завдань. Ось деякі із сфер застосування нейронних мереж:
| Сфера використання | Опис |
| Комп’ютерний зір | Нейронні мережі використовуються для обробки та аналізу зображень, включаючи розпізнавання об’єктів, сегментацію зображень, класифікацію та детектування осіб |
| Обробка природної мови | Нейронні мережі застосовуються для аналізу та обробки текстів, включаючи машинний переклад, синтез мовлення, розпізнавання та генерацію тексту, а також аналіз тональності та семантичне моделювання |
| Рекомендаційні системи | Нейронні мережі використовуються для створення персональних рекомендацій, наприклад, в електронній комерції, музичних та відео-платформах, соціальних мережах та системах рекомендацій контенту |
| Медицина | Нейронні мережі застосовуються для діагностики та прогнозування захворювань, аналізу медичних зображень, обробки сигналів, геномної медицини та розробки нових лікарських препаратів |
| Фінанси | Нейронні мережі використовуються для аналізу фінансових даних, прогнозування цін на акції та валюти, визначення ризиків та шахрайства, автоматизації торгових стратегій та управління портфелем |
| Автономна навігація | Нейронні мережі застосовуються для розробки систем автопілота, роботів, безпілотних автомобілів та дронів, які здатні обробляти сенсорні дані та приймати рішення у реальному часі |
Це лише деякі приклади сфер застосування нейронних мереж. Їх потенціал продовжує розширюватися, оскільки нейронні мережі продовжують розвиватися та покращуватися у своїй ефективності та точності.
Нейронні мережі мають величезний потенціал для подальшого розвитку та застосування у різних сферах. Ось деякі найбільш реалістичні сценарії та перспективи розвитку нейронних мереж:
Ось кілька цитат від вчених, які займаються нейронними мережами:
“Нейронні мережі – це основний механізм, який зробить комп’ютери інтелектуальними. Вони допоможуть нам зрозуміти штучний інтелект і його застосування в різних галузях», – Джефф Хінтон, комп’ютерний вчений та спеціаліст у галузі нейронних мереж.
«Нейронні мережі можуть навчатися, робити прогнози та виконувати завдання, які ми вважали складними для комп’ютерів. Вони мають потенціал стати однією з провідних технологій у майбутньому», – Ян Лекун, експерт у галузі комп’ютерного зору та розробник нейронних мереж.
«Ми тільки почали розуміти можливості та обмеження нейронних мереж. Подальші дослідження та розробки призведуть до створення більш інтелектуальних та адаптивних систем, які змінять наш спосіб взаємодії з технологією», – Іен Гудфеллоу, дослідник та піонер у галузі глибокого навчання.
Запитання : Які дані потрібні для навчання нейронної мережі?
Відповідь : Для навчання нейронної мережі потрібні набори даних, які містять вхідні приклади та відповідні вихідні значення. Чим більше і різноманітніше дані, тим краще нейронна мережа зможе навчитися.
Питання : Яка різниця між штучними нейронними мережами та біологічними нейронними мережами?
Відповідь : Штучні нейронні мережі моделюють роботу біологічних нейронних мереж, але вони є спрощеною та абстрактною версією. Біологічні нейронні мережі складаються з мільярдів нейронів, тоді як штучні нейронні мережі можуть мати від кількох до мільйонів нейронів.
Питання : Як навчається нейронна мережа?
Відповідь : Нейронна мережа навчається шляхом подачі тренувальних даних та налаштування ваги зв’язків між нейронами. Процес навчання ґрунтується на мінімізації помилки між передбаченими та очікуваними виходами.
Питання : Чи може нейронна мережа замінити людський мозок?
Відповідь : Нейронна мережа імітує роботу людського мозку, але вона далека від його складності та функціональності. В даний час нейронні мережі використовуються у вузькоспеціалізованих завданнях, але не мають всіх можливостей і гнучкості людського інтелекту.
Запитання : Які виклики стоять перед розвитком нейронних мереж?
Відповідь : Розвиток нейронних мереж стикається з викликами, такими як складність навчання глибоких моделей, інтерпретованість прийнятих рішень, етичні та приватність даних, а також обчислювальна потужність для обробки великих обсягів інформації.
Отже, нейронні мережі є потужним інструментом для обробки інформації та вирішення складних завдань. Вони імітують роботу нервової системи людини і знаходять широке застосування у різних галузях – від медицини та фінансів до автономної техніки та робототехніки. З постійним розвитком технологій нейронні мережі продовжуватимуть еволюціонувати і робити величезний внесок у наше майбутнє.
HR-платформа Remote.com опублікувала рейтинг кращих міст для фрилансерів і людей, які працюють віддалено. Враховувалися, зокрема,…
Член комітету з національної безпеки, оборони та розвідки Федір Веніславський пояснив, як працівники ТЦК та…
На створення Управління з регулювання азартних ігор Ірландії вже витрачено близько €2 млн, починаючи з…
Адвокатка Дар’я Тарасенко назвала додаткову умову, яка після набуття новим законопроєктом про мобілізацію чинності може…
Український defence-tech стартап Himera вийшов на світовий ринок і отримав постачальника у США. Він займається…
Найбільші мережі супермаркетів України приєднуються до програми «Зроблено в Україні» та закликають своїх клієнтів підтримувати…