На страницах СМИ всё чаще появляются упоминания нейронных сетей. Они убирают людей с фотографий, чтобы показать прелесть мира без человеческого рода, раздевают девушек на снимках — их даже используют для поиска потерянных собак по уникальному отпечатку носа.
Они лихо имитируют деятельность и структуру нервной системы человека и могут самостоятельно выполнять действия, которые нельзя предугадать и прописать заранее. Например, объяснить устройству, как находить котят на фото, можно только с помощью нейронных сетей.
Нейронные сети используют и Google, и Apple. Именно с их помощью компании смогли реализовать портретные режимы на снимках, которые размывают задний план и создают впечатление использования профессиональной зеркальной фототехники. Мы расскажем, как они работают.
У нас был шанс перевернуть мир ещё 70 лет назад
Да, впервые о нейросетях заговорили ещё в первой половине прошлого века. Тем не менее, новая технология дико обогнала своё время и не смогла получить нормальное развитие до информационной революции, а ей точно не более чем пару десятков лет от роду.
На создание нейронных сетей учёных побудило бурное развитие нейрофизиологии. Первые успехи в этом направлении приписывают Уоррену Мак-Каллоку и Уолтеру Питтсу. Именно они к 1943 году описали первую модель нейросети, основанную на математических алгоритмах человеческого мозга.
А вот в 1958 году под руководством Фрэнка Розенблатта было создано устройство, которое умело классифицировать изображения в двухмерном пространстве, моделируя процесс человеческого восприятия. Это ещё один пример прообраза нейронной сети, который появился полвека назад.
Первые успехи в области нейросетей вызвали общественный резонанс, но были несовершенными и быстро потеряли актуальность. Очередной бум случился уже в начале 90-х, но из-за отсутствия достаточной информационной базы интерес к ним снова быстро пропал.
Всё изменилось с активным распространением интернета. Он открыл доступ к огромным библиотекам, которые позволяют провести качественное обучение нейросетей для решения конкретных задач. Именно здесь получилось найти фотографии миллионов девушек для чего-то вроде DeepNude.
Нейронные сети работают по примеру нашего мозга
Нейронные сети — это набор связей и алгоритмов, которые работают в нашем мозге прямо сейчас. При помощи них мы видим и слышим, анализируем поступающую к нам информацию и принимаем решения. Программистам удалось переложить этот принцип на язык компьютеров.
Нейросети предназначены для решения трёх типов задач. Во-первых, они могут сортировать любые массивы данных. Во-вторых, они способны предсказывать события, которые ещё не случились. В-третьих, они могут распознавать и определять объекты и события.
Нейросети состоят из нейронов. Это минимальная единица, которая сначала собирает входящие данные, потом проводит вычисления и в итоге передаёт полученный результат дальше. Между нейронами образуется особая связь, которую называют синапсом. Она объединяет их в слои.
Когда на входной слой нейронов поступает информация, она с помощью синапсов передаётся следующему слою, подставляется в функцию активации и преобразуется в выходную информацию. Полученные данные передаются по этой сети, пока не дойдут до конечного пункта.
Новая нейронная сеть напоминает маленького ребёнка. Она ничего не умеет, поэтому её нужно взять за руку, отвести в школу и посадить за первую парту. После этого в неё нужно влить как можно больше информации, чтобы она научилась выполнять конкретную задачу.
5 интересных и необычных фактов про нейронные сети
Во-первых, именно нейронные сети сегодня называют искусственным интеллектом. Основателем его теории и развития стал Алан Тьюринг. В 1950 году он разработал первую машину для дешифрации сообщений, которая продемонстрировала принципы работы нейросетей.
Во-вторых, нейросети слабее нашего мозга. В 1996 году шахматный суперкомпьютер Deep Blue, который был разработан компанией IBM, проиграл Гари Каспарову. Машина, знающая более 200 млн ходов, оказалась слабее живого интеллекта, который может принимать спонтанные решения.
В-третьих, нейросети уже повсюду. Подумать только, одной из первых игрушек с искусственным интеллектом в 1999 году стала собака-робот Aibo от компании Sony. Она умела выражать эмоции, играть, исследовать пространство и даже узнавать владельца — сегодня подобных примеров масса.
В-четвёртых, мы используем нейронные сети каждый день. Их активно применяют в Apple, Google, Twitter, Facebook* — здесь они помогают нам в поиске необходимой информации. Они также заложены в основу работы персонализированных помощников на наших мобильных устройствах.
В-пятых, за нейронными сетями будущее. Например, в основу работы автономного транспорта, который бурно развивается, заложен именно искусственный интеллект, который помогает беспилотникам распознавать ситуацию на дороге, объезжать препятствия и постоянно учиться.
Нейронные сети продолжают менять наш мир к лучшему
Нейронные сети созданы, чтобы оказать всем нам максимально возможную помощь в решении любых задач. Имея огромный массив информации, их можно научить чему угодно. Интернет открывает доступ к бесконечному хранилищу данных, поэтому число возможных применений ничем не ограничено.
Искусственный интеллект активно внедряется в финансовую, медицинскую, транспортную, промышленную, сельскохозяйственную и многие другие сферы. Чтобы привлечь внимание к технологиям нейронных сетей, их активно используют в развлекательном секторе.
В 2016 году компания «Яндекс» выпустила альбом «Нейронная оборона», текст и музыка для композиций были полностью разработаны при помощи нейронных сетей. Позже нейронные сети компании записали альбом в стиле Nirvana, и это действительно поразило общественность.
В 2017 году белорусская кинокомпания RitZEED выпустила короткометражку по сценарию, который написала нейронная сеть. Фильм получил название «Завод станкостроительных станков», и его сложно назвать чем-то осмысленным. Но внимание к нейросетям он точно привлёк.
Сегодня каждый день в поте лица трудится алгоритм Brain. Он предназначен для создания ленты рекомендаций в популярном видеосервисе YouTube. Он изучает наше поведение и пытается подсунуть нам релевантный контент. Получается не всегда, но он очень старается.
5 неординарных сервисов на базе нейронных сетей
AI Portraits Ars — уникальный сервис, который создаёт портреты людей, которых на самом деле нет. После его появления многие ресурсы о высоких технологиях публиковали тесты, которые просили определить реального и виртуального человека на фото и подсчитывали число верных ответов.
Nvidia InPainting — уникальный инструмент, который удаляет лишние объекты с фотографий. В отличие от Adobe Photoshop, он не дорисовывает недостающие детали на базе ближайшего окружения. Вместо этого он пытается понять, что там действительно должно быть.
Looka – неординарный сервис, который даст вам возможность создать логотип своей компании, не прибегая для этого к услугам дизайнера. Он работает на основании нейронных сетей и просит у вас только ввести название бренда, развитием которого вы занимаетесь.
Quick, Draw! – интересное развлекательное приложение, которое разработала компания Google. Оно предлагает вам нарисовать что-нибудь на виртуальном листе белой бумаги. После этого программа пытается угадать, что именно вы пытались изобразить, и учится на каждом подобном рисунке.
Remove Image Background – сервис для автоматического удаления фона на фотографиях. Он предназначен для того, чтобы быстро вырезать человека или кого-то ещё на снимке. Сложно сказать, что сегодня он работает действительно здорово. Тем не менее, он постоянно учится и в будущем будет становиться только лучше.
Какое будущее ждёт нас вместе с нейронными сетями
В интернете постоянно появляются исследования, которые рассказывают, что нейронные сети созданы для того, чтобы заменить нас с вами. Они вроде как должны начать работать на абсолютно всех должностях, которые ранее занимал каждый из нас. Многих это реально пугает.
Тем не менее, независимые специалисты подчёркивают, что это ошибочное мнение. Да, нейронные сети называют искусственным интеллектом, но в реальном мире заменить настоящего человека и принимать хоть какие-то осмысленные решения они точно не смогут ни сегодня, ни завтра.
Дело в том, что у каждой нейронной сети очень узкая специализация и расширить её невозможно именно из-за принципа построения. Например, если нейронная сеть предназначена для того, чтобы определять автомобили на снимках, она не сможет сочинять стихи в стиле Пушкина или Есенина.
Технология если и сможет заменить кого-то, то только специалистов с наиболее примитивной и слишком узкой специализацией. Остальные смогут сделать её инструментом для более продуктивной, качественной, многогранной и профессиональной работы.
Многие считают, что активное развитие нейронных сетей, наоборот, перевернёт наш мир и создаст огромное число дополнительных направлений в профессиональной деятельности. В самом ближайшем будущем они станут новой возможностью реализовать свои даже самые дерзкие идеи.
* Деятельность Meta* (соцсети Facebook* и Instagram*) запрещена в России как экстремистская.
