Nylig har en ny trend dukket opp i medierommet – modellering av unike bilder, som i løpet av sekunder kan genereres av spesielle applikasjoner som bruker de nyeste nevrale nettverkene. Men hva er det? Hvordan fungerer mekanismen deres? Hvor ellers brukes disse nettverkene? Og hvordan ikke miste ansikt når samtalen går over til et nytt produkt? Dette materialet er for å hjelpe deg.
Hvordan moderne nevrale nettverk er ordnet
Ideen om et nevralt nettverk kommer fra biologi. I en eksklusiv kommentar på TV BRICS sa programmerer og spillutvikler Denis Kondratyev at ved hjelp av biologiske nevroner er oppførselen til dyr som har et nervesystem ordnet: fra mennesker til maur. Forskjellen er bare i antallet av disse nevronene. Så, for eksempel, kan den menneskelige hjernen inneholde rundt 85 milliarder nevroner. I en maur har hele nervesystemet omtrent 250 tusen.
“Det hele starter med nevronene som er ansvarlige for persepsjon – lukt, berøring, hørsel, syn. Når de er opphisset, sender nevroner et signal videre, til muskler eller andre nevroner som overfører informasjon. Avhengig av styrken på inngangssignalene, sendes et ytterligere signal enten eller ikke. På grunn av dette dannes atferdslogikken. Alle moderne nevrale nettverk er basert på dette prinsippet, sa eksperten.
Hvordan nevrale nettverk fungerer
Vi går fra biologi til informasjonsteknologi. Nevrale nettverk er matematiske modeller som ikke er programmert, men trent. For å gjøre dette er de opplært: de laster et visst sett med data og forklarer individuelle elementer.
«For eksempel laster de opp 100 bilder med og uten kattunger og merker kattungene. Videre behandler det nevrale nettverket selv parametrene (for eksempel fire poter og en hale) og lærer ikke bare å finne kattunger på andre bilder, men også å skille dem fra for eksempel valper. På dette stadiet overvåker utviklere hvordan det nevrale nettverket har det og gjør justeringer. Etter en viss mengde trening er det nevrale nettverket klart for selvstendig arbeid. Utdanning kan ikke bare være på bilder, men på alle typer data – tekst, video, lyd,” forklarte Anatoly Uglov , CTO i Tsifromatica.
Samtidig mottar, konverterer hvert element i det kunstige nevrale nettverket et digitalt signal og overfører det til nevronene i neste lag, og hvis de kombineres til et stort nettverk, vil det kunne løse komplekse problemer. Hvor komplekst det avhenger av antallet av disse nevronene, nettverksarkitekturen og datakraften, sa Vladimir Semenov , en ledende utvikler av datasynsgruppen til IT-selskapet KSOR Antison.
Hvordan nevrale nettverk genererer bilder på forespørsel
Generering av bilder både fra tekstforespørsler og fra andre tegninger eller skisser skjer på samme måte som bildegjenkjenning skjer: Det nevrale nettverket sammenligner søket ditt med alle mulige elementer fra kunnskapsbasen. Jo større denne kunnskapsbasen er, jo mer effektivt og realistisk blir resultatet, understreket Anatoly Uglov.
«Det er verdt å merke seg at størrelsen og kvaliteten på treningsprøver for et nevralt nettverk er viktig på omtrent samme måte som når man lærer en person noe nytt. Hvis en kunstner, for eksempel, har anmeldt mange bilder i anime-stil, vil det være vanskelig for ham å fortsette å skape noe i stil med klassiske russiske kunstnere som er godt kjent for oss fra Tretyakov-galleriet, og omvendt . Den som kan kombinere flere stiler og, takket være dette, produsere noe nytt og interessant, vil ha mye bedre resultater», bemerket eksperten.
Nå brukes veldig aktivt nevrale nettverk til å generere innhold – bilder, videoer, musikk. Slike applikasjoner opererer på grunnlag av språkmodeller basert på arkitekturen til transformatorer og generative kontradiktoriske nettverk. Vanskelig? Vi forklarer: transformatoren i dette tilfellet er en modell for å bygge nevrale nettverk, og generative adversarielle nettverk er en kombinasjon av to nevrale nettverk, hvorav det ene skaper bilder, og det andre avviser uegnede og etterlater de som er best egnet for forespørselen .
Ved hjelp av et nevralt nettverk genererte redaktørene av TV BRICS bildene sine med dyrene i BRICS-landene.
Første forespørsel: snøleopard, brasiliansk karneval, fargerike kostymer, snøleopard, sambadans.
Andre forespørsel: Kina, Lantern Festival, papegøye, firkant, vannmasse.
Tredje forespørsel: strand, Sør-Afrika, panda, cocktail, hatt, hav.
Hva er det unike med nevrale nettverk
Nevrale nettverk er unike ved at de er basert på strukturen og funksjonen til den menneskelige hjernen, slik at de kan lære og ta beslutninger på en lignende måte.
“I motsetning til tradisjonelle algoritmer, kan nevrale nettverk lære mønstre og lage spådommer fra enorme mengder data uten å være eksplisitt programmert. De har også evnen til å behandle komplekse og ikke-lineære relasjoner, tilpasse seg ny informasjon og generalisere fra eksempler, noe som gjør dem godt egnet for oppgaver som bilde- og talegjenkjenning, språkoversettelse og autonom beslutningstaking,” sa Denis Kondratiev .
I tillegg ligger det unike med nevrale nettverk i deres komplekse, komplekse struktur med millioner av parametere. Nevrale nettverk kan lære nesten hvilket som helst “mønster”, uansett hvor komplekst det er. De er i stand til å akkumulere og danne de mest ikke-opplagte forbindelsene mellom objekter.
I hvilke områder kan nevrale nettverk brukes?
En av de mest populære applikasjonene til nevrale nettverk i dag er gjenkjenning av visuelle bilder, lyd og video. De brukes overalt, fra stemmeassistenter, en robotsvarer i en bank, og spesialeffekter i sosiale nettverk (i VR-masker i sosiale nettverk og direktemeldinger) til å analysere tilstanden til oljerørledninger og telle feil ved et anlegg.
I hvilke områder kan nevrale nettverk fortsatt brukes og i hvilke retninger de vil utvikle seg i nær fremtid, sa programmerer Denis Kondratiev:
– datasyn: bilde- og videoanalyse, gjenkjenning av objekter og sceneforståelse;
– robotikk: kontroll og navigering av autonome roboter;
– helsetjenester: analyse av medisinske bilder, diagnostisering av sykdommer og søk etter narkotika;
– finans: avsløring av svindel, aksjemarkedsprognoser og kredittrisikoanalyse;
– markedsføring: kundesegmentering, personlig tilpassede anbefalinger og prediktiv annonsering;
– spill: spillagenter basert på kunstig intelligens og beslutningsprosessen i spill;
– transport: selvkjørende biler, trafikkvarsling og autonom flyvning;
– energi: prediktivt vedlikehold og optimalisering av energisystemer.
Hvordan nevrale nettverk vil påvirke fremtiden vår
Mange eksperter er enige om at med fremkomsten av nevrale nettverk i hverdagen, vil formatet på folks ansettelse endres. Akkurat som transportbånd reddet menneskeheten fra behovet for å jobbe 14 timer i døgnet i felten, vil nevrale nettverk også fjerne noen av de rutinemessige pliktene fra folk, slik at de kan konsentrere seg om noe viktigere.
«Etter min mening vil nevrale nettverk ha en positiv innvirkning på hverdagen. Praktisk talt innen ethvert felt kan nevrale nettverk brukes, noe som kan øke arbeidseffektiviteten og øke produktiviteten, sa online markedsfører Ramil Nizamiyev .
“Nevrale nettverk letter betydelig menneskelig arbeid og sparer bedrifter for millioner av arbeidstimer i året. De kan til og med forutsi klientens avgang, dessuten, før ideen om det kommer til hans sinn, ved å analysere en rekke data om atferdsreaksjonene til klienter, ” forklarte Anatoly Uglov.
Det antas at nevrale nettverk snart vil ta over hele rutinen innen reklamevirksomhet, markedsføring, bank, investering og andre områder. Og folk, ved hjelp av teknologier, vil kontrollere dem og generere nye ideer.
