Искусственный интеллект на пальцах: от пикселей до решений. Андрей Васильевич Зубков

нейросети понемногу улучшать свои предсказания, изменяя вес связей между нейронами. Можно представить это как спуск с горы: мы ищем самый быстрый путь вниз (минимальную ошибку), корректируя направление шаг за шагом.

      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