Что такое нейросеть и какпользоваться

Простыми словами: что такое нейросеть

Представьте, что вам нужно написать программу, которая распознаёт котов по фото. Можно написать длинный список правил и алгоритмов по типу «если есть усы и шерсть, то это кот». Но всех условий учесть нельзя — скажем, если хозяйка одела кота в костюм Санта-Клауса или супергероя, алгоритм будет бессилен. В этом случае нам поможет нейронная сеть.

Нейросеть — это программа, которая умеет обучаться на основе данных и примеров. То есть она не работает по готовым правилам и алгоритмам, а пишет их сама во время обучения. Если показать ей миллион фотографий котов, она научится узнавать их в любых условиях, позах и костюмах.

Хитрость нейросети в том, что алгоритмы в ней устроены как нейроны в человеческом мозге — то есть они связаны между собой синапсами и могут передавать друг другу сигналы. Именно от силы этих сигналов и зависит обучение — например, в случае с котами нейросеть сформирует сильные связи между нейронами, распознающими морду и усы.

А чтобы нейронка ещё быстрее решала задачи, разработчики придумали располагать нейроны на разных слоях. Вот, например, как будут работать слои нейросети, если загрузить в неё, скажем, картинку с котом из Шрека:

• Входной слой — получает данные. Картинка раскладывается на пиксели, каждый из которых поступает на отдельный нейрон.
• Скрытые слои—творят магию. Именно в них происходит обработка данных. Нейросеть узнаёт кота, шляпу, траву и другие детали. Условно можно сказать, что чем больше слоёв в нейронке, тем она умнее.
• Выходной слой — выдаёт результат. Нейросеть собирает пазл воедино и отвечает: «Это же тот мем, где Кот в сапогах трогательно смотрит в камеру».

Упрощённо всю эту схему можно представить так (конечно, в реальности всё гораздо сложнее):

Как видите, никакого мышления и сознания в нейросети нет — только алгоритмы и формулы. Единственное, что отличает её от других программ, — это способность обучаться и адаптироваться к новым задачам. О том, как это работает, поговорим чуть позже.

Как работает нейросеть (на примере Midjourney)

Попробуем объяснить работу нейросети более подробно на примере Midjourney — популярного генератора картинок по текстовому описанию. Для примера попросим её нарисовать енота, который летает на скейтборде в стиле фильма «Назад в будущее». Почему бы и нет?

Тут важно уточнить: технически Midjourney — это не одна нейросеть, а две. Первая отвечает за обработку текста, а вторая — за картинки. То есть мы сможем посмотреть, как нейронки работают с разными видами контента.

Вот как Midjourney будет решать эту задачу:

Шаг 1. Первая нейросеть получает запрос и разбивает его на ключевые слова: «енот», «летает», «скейтборд», «стилистика фильма „Назад в будущее“».

Шаг 2. Затем она превращает слова в наборы цифр, которые называют векторами — так нейросеть сможет определить их смысл.

Шаг 3. Слова в виде векторов передаются на следующий слой нейросети, которая создаёт на их основе набросок будущей картинки. Например, для набора чисел «енот» нейронка создаст пиксельный овал с чёрными полосами.

Шаг 4. Набросок картинки поступает во вторую нейросеть, которая добавляет объектам более сложные детали — цвета, текстуру и освещение. Скажем, для фразы «стилистика фильма „Назад в будущее“» она может добавить доске неоновую подсветку в стиле ретрофутуризма.

За более сложную детализацию отвечает метод стабильной диффузии. Это когда картинка сначала превращается в пиксельный шум, а потом воскресает из него с новыми деталями. Чтобы нейронка могла творить такое колдовство, её научили предсказывать, какие пиксели должны быть на месте размытых.

Шаг 5. Выходной слой улучшает качество изображения и выдаёт готовую картинку.

Например, по нашему запросу Midjourney нарисовала два вот таких очаровательных арта. Какой вам больше нравится?

Вы наверняка спросите: а откуда вообще нейросеть знает, что такое енот, скейтборд, а тем более фильм «Назад в будущее»? Ответ прост: её этому обучили на большом массиве данных, который называется датасетом. Принцип тот же, что и с детьми в яслях: «Смотри, Ванюша, это яблоко. А это морковь. А это, Ванюша, летающий скейтборд в стиле ретрофутуризма»

Как работать с нейросетями

У большей части AI-сервисов простой интерфейс: достаточно ввести запрос в специальное окошко, и нейросеть выдаст готовый результат. Текстовая команда называется промпт (англ. prompt — «подсказка»), и чем более она конкретная и информативная, тем выше шансы, что бот выдаст полезный ответ.

Разберем на примере генерации текстов:
Представим, что вам нужно написать статью про то, как заинтересовать девушку. Если вы просто скажете ChatGPT: «Напиши советы как привлечь внимание девушки. Объем: от 9000 символов», скорее всего, он выдаст самую скучную и банальную «простыню» на свете. Но если вы подробно опишете, что вам нужно, и вдобавок отправите несколько статей для примера, чтобы бот лучше ориентировался по стилю, то на выходе получите неплохой текст.

Также попросите сервис привести мнение эксперта. Но не забывайте проверять, не обманывает ли вас машина.

Чтобы получить точный ответ, в промпте нужно указать шесть основных пунктов:

• Роль. Попробуйте поиграть с ChatGPT в игру. Назначьте ему роль — пусть побудет аналитиком, юристом, медиком или профессиональным пикапером. Может прозвучать нелепо, но это действительно улучшает результаты ответов.
• Задача. Самое простое — ставим перед AI цель. В нашем случае — «Напиши текст, как заинтересовать девушку».
• Контекст. Нужно подробно описать задачу и дать дополнительные вводные. Расскажите, зачем вам текст и какую проблему он должен решить, кому поможет.
• Эксперт. Попросите нейросеть рассмотреть вопрос с позиции минимум трех экспертов.
• Пример. Один из самых важных пунктов, о котором многие забывают. Но именно он помогает превратить ужасный результат в сносный. Поскольку нейросети действительно обучаются, то чем больше вы покажете готовых примеров, тем лучше.
• Формат. Попросите AI выдать ответ в нужном формате — например, перевести текст в HTML, добавить таблицы и другую разметку.
• Тон. Чтобы читатели лучше воспринимали контент, попросите робота придерживаться определенного Tone of Voice. Например, деловое письмо в крупную компанию должно выглядеть совсем не так, как рекламный пост в соцсетях. А если нужно объяснить сложный термин простыми словами, то так и пишите.

Лучший способ улучшить промпты: представьте, что AI-сервис — ваш личный помощник, которого только наняли, и он еще не понимает, что происходит. Дайте ему как можно больше вводных данных и объясняйте важные моменты так, будто вы говорите с живым человеком.

Иначе не удивляйтесь, если нейросеть выдаст информацию, которую можно найти по первой ссылке в Яндексе. Больше практикуйтесь, анализируйте, какие промпты показывают лучшие результаты, и записывайте их в отдельный текстовик, чтобы экономить время. Не бойтесь задавать уточняющие вопросы и корректировать ответы нейросети.

Виды нейронных сетей

Сразу оговоримся: существует несколько десятков архитектур нейросетей — но в этом разделе мы обсудим только те, что обрели особую популярность и как-то повлияли на культуру.

Перцептроны. Первая модель, которую удалось запустить на вычислительной машине — нейрокомпьютере «Марк I». Её разработал ещё в 1958 году учёный Фрэнк Розенблатт — он заложил некоторые принципы, которые потом переняли более сложные модели. Так, несмотря на однослойную структуру, перцептрон уже умел настраивать веса и примитивно корректировать ошибку.

Благодаря нейронке «Марк I» мог даже узнавать отдельные буквы алфавита. С помощью специальной камеры машина сканировала картинки, превращала их в сигналы, которые потом суммировала и выдавала результат: 1 или 0.

Многослойные. Сразу после выхода у перцептрона обнаружилась проблема — ему было сложно распознавать объекты в нестандартных условиях. Чтобы это обойти, придумали многослойную модель — она умеет выделять абстрактные сложные признаки из объектов и решать задачи более гибко. Например, она может распознать объект вне зависимости от освещения и угла наклона.

Рекуррентные. Нейросети, заточенные на работу с последовательностями — текстом, речью, аудио или видео. Идея в том, что они помнят всю цепочку данных, могут понимать её смысл и предсказывать, что будет дальше. Например, эту модель используют Google Translate и «Алиса», чтобы генерировать связный текст.

Свёрточные. Берут на себя всю работу с картинками: распознавание, генерацию, обработку, удаление фона — всё что угодно. За это в них отвечают два алгоритма: свёртка и пулинг. Первый делает послойную нарезку картинки, а второй — находит и кодирует на этих слоях самые важные признаки.

Генеративные. Любые нейросети, которые что-то создают. Когда получается хорошо, люди их боятся, когда плохо — чувствуют своё превосходство. Из актуальных примеров: генераторы картинок Midjourney и DALL-E, автор похожих на написанные человеком текстов ChatGPT и обработчик селфи Lensa.

Где используются нейросети

Сейчас уже проще перечислить, где их нет. Но вот несколько жизненных примеров:

• Нейронка внутри поисковика Microsoft Bing отвечает на сложные вопросы пользователей. Например: «Поместится ли диван из IKEA в минивэн Volkswagen».
• Та же нейросеть внутри ChatGPT составляет любые тексты по запросу. В России даже есть студент, который написал и защитил диплом с её помощью.
• Голосовые помощники «Сбера» и «Тинькофф» анализируют речь клиентов, чтобы общаться с ними и решать сложные вопросы. Это позволяет компаниям нанимать меньше сотрудников в техподдержку.
• Алгоритмы «ВКонтакте» анализируют вашу активность в соцсетях, чтобы подбирать нужные мемы с котами, новости и рекламу.
• Селфи-камеры в смартфоне применяют фильтры для фотографий, чтобы люди получались хорошенькими.
• Face ID в айфоне строит цифровые модели лица пользователя, чтобы узнавать его в любых условиях: в темноте, на улице, в очках, с бородой, с новой причёской и так далее.
• Роботы-доставщики «Яндекс Еды» прокладывают путь от склада до клиента в обход препятствий и c соблюдением ПДД, чтобы доставлять посылки в целости.
• В Москве нейросети помогают медицинским центрам анализировать ЭКГ, УЗИ и рентгеновские снимки для диагностики заболеваний.

Что будет дальше

Уже сейчас понятно, что нейронки будут брать на себя всё больше задач, раньше считавшихся человеческими. Вопрос только в том, разовьются ли они настолько, чтобы полностью заменить собой часть профессий или останутся на уровне помощников — этаких творческих калькуляторов.

На этот счёт есть две позиции. Например, лингвист Ноам Хомский считает, что проблема есть в самой модели машинного обучения — мол, такая система никогда не сможет приблизиться к человеческому сознанию:

«ChatGPT от OpenAI, Bard от Google, Sydney от Microsoft — показательные примеры машинного обучения. Они, грубо говоря, берут огромные объёмы данных, ищут в них паттерны и становятся всё более искусными в генерации статистически вероятных результатов — таких, которые кажутся подобными человеческому языку и мышлению».

«Но человеческий разум, в отличие от ChatGPT и ему подобных, не неуклюжий статистический механизм для сопоставления с паттерном, поглощающий сотни терабайт данных и экстраполирующий наиболее характерные разговорные реакции или наиболее возможные ответы на научный вопрос. Напротив, человеческий разум — удивительно эффективная и даже элегантная система, которая оперирует небольшими объёмами информации; она стремится не к выведению грубых корреляций в данных, но к созданию объяснений».

Ноам Хомский,
американский лингвист и публицист

Из другого лагеря поступают откровенно панические прогнозы. Вот что говорит, например, историк Юваль Ной Харари, автор книги «Краткая история будущего»:

В начале было слово. Язык — это операционная система человеческой культуры. Из языка возникают миф и закон, боги и деньги, искусство и наука, дружба и нации — даже компьютерный код. Овладев языком, ИИ захватывает главный ключ к управлению нашей цивилизацией.

Что значит для людей жить в мире, где большой процент историй, мелодий, образов, законов, политики и инструментов формируется нечеловеческим разумом, который знает, как со сверхчеловеческой эффективностью использовать слабости, предубеждения и пристрастия людей? Знает, как устанавливать с людьми близкие отношения? В таких играх, как шахматы, ни один человек не может надеяться победить компьютер. Что будет, когда то же самое произойдёт в искусстве, политике и религии?

ИИ может быстро съесть всю человеческую культуру — всё, что мы создали за тысячи лет, — переварить её и начать извергать поток новых культурных артефактов. Не только школьные сочинения, но и политические речи, идеологические манифесты и даже священные книги для новых культов. К 2028 году в президентской гонке в США могут больше не участвовать люди.

Юваль Ной Харари,
историк-медиевист

Во время написания этого текста мы решили пообщаться с нейронкой, встроенной в Microsoft Bing, — по сути, ChatGPT с функциями поисковика. Она была чем-то вроде технического консультанта для статьи: отвечала на вопросы, придумывала простые и интересные аналогии для сложных понятий, вела беседы в рамках этих аналогий, подбирала интересные примеры.

Были и казусы: чат-бот врал, ошибался и иногда противоречил сам себе. Плюс без хорошего запроса писал он откровенно слабо — водянисто, абстрактно и совсем неинтересно. Так что использовать его тексты в качестве полноценной журналистской работы пока, мягко скажем, рановато.

Но есть и интересный момент: после многочасовой беседы с ChatGPT возвращаться в обычный Google было нелегко — как будто пересаживаешься с «Сапсана» на пригородную электричку. То есть, возможно, нас вскоре ждёт полное изменение самой сути потребления информации в Сети. И вот это уже интересно.

 

Запись Что такое нейросеть и какпользоваться впервые появилась Полит-грамота.