Искусственная нейронная сеть

”

Я могу рисовать как Рафаэль, но мне понадобится вся жизнь, чтобы научится рисовать, как ребёнок – голосовой помощник Алиса

“

Символическое изображение нейросети

Искусственная нейронная сеть (ИНС или просто Нейросеть) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.

Применение

Искусство

Создание и преображение

Изображение кота в Prisma

Наиболее популярное направление использования нейросетей стало создания новых произведений на основе созданных ранее. Так, российское произведение Prisma меняло изображения в том или ином изобразительном стиле, а Faceapp — изменяла черты лица на фотографии (прическу, возраст, цвет кожи и т.д.).

Ряд нейросетей применялись для создания новых текстов на основе литературных произведений и песен, подражая авторскому стилю. Так, в 2018 году нейросеть написала небольшой рассказ по Гарри Поттера на основе предыдущих книг. Новая часть получила название «Harry Potter and the Portrait of What Looked Like a Large Pile of Ash» (англ. Гарри Поттер и портрет того, что выглядит, словно большая куча пепла).

Большой успех нейросеть получили в создании изображений людей и животных, которых никогда не существовало. Вместе с технологией DeepFake, которая позволяла заменять лица на фотографиях и видео, менять голос или произносимые на записи слова, появились огромная индустрия фейкостроя: от замены лиц в порнографии до настоящих киберпреступлений. Deepfake может быть использован для создания поддельных новостей и вредоносных обманов.

Также нейросети используются для создания юмористических текстов, изображений и видео. При этом долгое время несовершенство и абсурдность создаваемых произведений были важной составляющей «нейроюмора».

Повышение качества

Одной из сфер применения нейросетей является восстановление (повышения качества) изображения, в частности разработанная в 2019 году Яндексом нейросеть дорисовывала изображение старых мультфильмов (а впоследствии и фильмов). Аналогичным образом другая нейросеть применялась для того, чтобы разноображивать текст словами и описаниями.

Повышение качества изображения с помощью нейросети

Позднее популярность получили нейросети, которые самостоятельно переписывали текст заменяя слова в нём на синонимы, сокращая и увеличивая объём предложений при необходимости. Первые подобные нейросети использовались для переписывания новостей, что в частности повышало цитируемость и продвигало новости, однако такие нейросети допускали серьезные ошибки при подборе синонимов. Продвинутая версия нейросети-рерайтера появившаяся в середине 2020 годов создала огромные проблемы: достаточно быстро исчезла профессия рерайтера, а также участились факты плагиата в научных работах.

Безопасность

Определение людей на видео

Нейросети используются в сфере безопасности. Так практически все системы безопасности, которые внедряются после 2025 года снабжены системой опознавания лиц. В Китае такая система используется как часть системы социального кредита, а в России используется в городах миллионниках для розыска преступников.

Вместе с тем системы безопасности допускают ошибки: указывают на невинных людей, неверно назначают штрафы и т.д. По этой причине требует постоянного контроля человека. Тем не менее, развитие нейросетей привело к тому, что они стали допускать меньше ошибок чем человек, в связи с чем стал внедряться повсеместно.