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

вы разблокируете телефон с Face ID, нейросеть не анализирует всю фотографию вашего лица. Она ищет определённые точки: расположение глаз, носа, рта. Даже если вы измените выражение лица или наденете очки, алгоритм всё равно сможет вас узнать, потому что он опирается не на поверхностные детали, а на глубинные структуры.

      Это объясняет, почему иногда системы ошибаются. Например, если освещение плохое или лицо закрыто, нейросеть может не распознать человека. Она просто не находит достаточно характерных признаков.

      Как нейросети распознают текст

      С текстом ситуация похожая. Представьте, что вы видите плохо написанное слово, но всё равно можете его прочитать. Вы не анализируете каждую букву отдельно, а смотрите на общую форму слова. Нейросеть делает примерно то же самое.

      Современные алгоритмы распознавания текста сначала разбивают изображение на участки, затем ищут знакомые очертания букв. Например, в букве А сеть может увидеть две диагональные линии и поперечную черту. Если буквы написаны небрежно, система всё равно сможет их угадать по ключевым признакам.

      Этот принцип применяется в OCR (оптическом распознавании символов) технологиях, которые превращают текст с фотографий или сканированных документов в редактируемый формат. Например, Google Translate может переводить текст прямо с изображения, потому что сначала он преобразует буквы в числа, а затем ищет их соответствия в словаре.

      Распознавание объектов в реальном мире

      Автопилоты в машинах используют похожие принципы. Им не нужно видеть каждую деталь дороги достаточно выделить основные объекты: пешеходов, светофоры, дорожные знаки. Камеры автомобиля передают изображения в систему, а она анализирует их, выделяя главные элементы.

      Если перед машиной неожиданно появляется человек, алгоритм не пытается разглядеть его лицо или одежду. Он просто понимает, что перед ним движущийся объект с формой, похожей на пешехода. Это позволяет автопилоту мгновенно реагировать, не тратя время на обработку лишней информации.

      Итог

      Нейросети видят мир иначе, чем люди. Они не пытаются воспринимать всё сразу, а упрощают картину, выделяя ключевые элементы. Это помогает им быстрее и точнее анализировать информацию. Будь то распознавание лиц, текста или объектов на дороге в основе работы искусственного интеллекта лежит способность к абстракции. Именно это делает его таким мощным инструментом в современном мире.

      Глава 2.3. Примеры применения нейросетей

      Нейросети уже прочно вошли в нашу жизнь, даже если мы не всегда это замечаем. Они помогают социальным сетям узнавать нас на фотографиях, обеспечивают работу беспилотных автомобилей и улучшают поисковые системы, предлагая нам релевантные ответы. Давайте разберем, как именно это происходит.

      Распознавание лиц в социальных сетях

      Представьте, что вы загружаете в Facebook или ВКонтакте фото с вечеринки. Через мгновение система предлагает вам отметить друзей, автоматически