Что такое Нейросеть и как ее использовать на практике?

Нейросети сейчас у всех на устах. Эта технология за последние годы получила колоссальное развитие и приобрела небывалую популярность. Многие уверены, что за нейросетями будущее.

Нейросеть – алгоритм, главная особенность которого – это способность к обучению. Ее принцип работы, в некотором смысле, можно сравнить с эволюцией. В зависимости от условий, в которых существу приходится выживать, меняется устройство его организма, так же и нейросеть, в зависимости от задач, которые перед ней ставит человек, меняет свое поведение и обретает новые навыки.

Как работает нейросеть

В отличие от других программ, нейросеть – это не просто код, написанный разработчиком, который остается неизменным на протяжении работы. Это обучаемый механизм. И обучается он, подобно человеку, методом проб и ошибок.

Например, поставлена цель – научить нейросеть отличать кошку от собаки. Ей показывают то одно, то другое животное. Причем не конкретные две породы, а, например, разные подвиды кошачьих и песьих. Когда нейросеть называет кошку кошкой, она получает поощрение. Таким образом, методом проб и ошибок, со временем нейросеть научится классифицировать этих животных по отдельным признакам.

Применение нейросети в конкретных задачах

Есть четыре основные задачи, в решении которых используются нейросети:

1. Распознавание. Самая распространенная задача. Например, в приложениях, определяющих возраст человека по фотографии. Нейросеть распознает отдельные элементы лица: морщины, выражение, цвет кожи. На основании этой информации выдается предполагаемый возраст.
2. Классификация. Это задача, которая предполагает распределение полученных данных по определенным признакам. Например, проанализировать группу людей и классифицировать их по расе, полу и возрасту. Или отсортировать музыкальный плей-лист по жанрам.
3. Предсказание. Нейросеть, опираясь на информацию о прошлых исходах события, предполагает, чем закончится его повторение. Например, анализируя прошлые бои двух боксеров, даст прогноз о том, чем закончится их поединок.
4. Нахождение закономерностей в больших массивах данных. Это специфический вариант классификации. Нейросеть в большом массиве данных находит общие признаки неоднородных элементов. На основе классификации по этим признакам находится закономерность.

Практическое применение

Нейросети успешно используются крупными компаниями. Например, компания Google использует нейросеть в алгоритме Brain. Это тот самый алгоритм, который подбирает пользователям youtube рекомендованные к просмотру видео.

Эта система изучает поведение пользователя в сети и подбирает для него контент на основании полученных данных. Технология добилась такого успеха, что большая часть просмотров видео набирают именно благодаря рекомендациям, а не прямым поисковым запросам.

Компания Tesla, производящая электромобили, также занялась разработкой беспилотных автомобилей с искусственным интеллектом на основе нейросети. Такой автомобиль способен распознавать объекты, встречающиеся на пути движения, и предотвращать аварии.

Также стоит отметить приложение Algorithmia, которое научилось раскрашивать черно-белые фотографии. Нейронная сеть обучена на примере миллиона картинок и может подобрать цвет, соответствующий фигуре на фотографии. Таким образом, система знает, например, что дерево зеленое и, замечая на фотографии соответствующий силуэт, подбирает ему подходящую окраску.

Потенциал технологии

Нейросети активно развиваются, и с течением времени появляются все более и более совершенные модели. Вместе с интеллектом нейросети растет и потенциал ее применения. Скорее всего, в будущем, механизмы, использующие нейросеть, заменят людей на множестве профессий, связанных с чисто техническим умственным трудом.

Что касается творческой сферы, возможности нейросети пока достаточно ограничены на этом поприще. Хоть Яндекс и создали нейросеть, уже записавшую собственный рэп-альбом.

До человеческой мысли данной технологии пока далеко. Но, глядя на развитие нейросети в наше время, можно предположить, что в дальнейшем они научатся решать более сложные задачи и получат более широкое применение. Пока сложно сказать о том, насколько ограничен потенциал искусственного интеллекта. А ограничен ли он вообще?

Самый главный вопрос, над которым стоит задуматься – в каких еще сферах можно применить данную технологию с пользой? Именно такие идеи сейчас востребованы в IT сфере. А как вы считаете, где еще можно использовать нейросеть?