Искусственная нейросеть – это аппаратная или программная реализация нейронных структур человеческого мозга. Подобные реализации в последние годы используются в самых разных областях – от медицины до метеорологии. Что умеют нейросейти сейчас и как будут использоваться в будущем?
Как это работает
Не претендуя на строгость и полноту определений, расскажем, как работают нейросети. Как уже было сказано, искусственная нейросеть до некоторой степени повторяет принципы работы мозга. Количество нейронов в мозге огромно, и усвоение какой-то новой информации происходит путем повторной активации ранее задействованных нейронных соединений. Чем чаще информация проходит через нейроны, тем выше вероятность того, что будут получены нужные выходные данные при подаче данных на вход. Проще говоря, нейросети не программируются, а обучаются. И чем интенсивнее их обучают, тем точнее выходная информация. Количество ошибок в получаемых результатах также уменьшается с течением времени (хотя и никогда не становится равным нулю).
Начинается подготовка работы нейросети всегда с отбора данных для последующего обучения. Зачастую это самая сложная часть работы, поскольку наборы данных для обучения должны быть довольно типичными и непротиворечивыми. Если данные, обрабатываемые нейросетью в период обучения, будут нерепрезентативными (например, статистика погоды в пустыне будет содержать слишком подробные данные о редких дождливых днях), выходные данные будут содержать слишком много ошибок.
После подготовки данных для обучения нейросети необходимо выбрать схему построения сети и произвести подбор ее характеристик. Затем приступают непосредственно к обучению нейросети, а после результаты обучения проверяются на соответствие поставленной задаче – иногда из-за некорректно подобранных входных данных нейросеть может обучиться совсем не тому, что необходимо ее создателям. В итоге полученные выходные данные используются в науке и технике – например, для обучения новых, более совершенных нейросетей.
Где используют нейросети?
Сферы применения нейросетей в последние десятилетия необычайно расширились. Уже в начале 2000-х годов нейросетевые алгоритмы применяли для распознавания лиц. Задачи по распознаванию изображений и сейчас не утратили своей важности – нейронные сети AlexNet и GoogLeNet могут анализировать миллионы любых изображений за считанные минуты. Алгоритмы, используемые в этих сетях, применяются для самых разных задач: от улучшения поиска по картинкам в Google до обнаружения пропавших людей. Для обучения новых нейросетей, работающих по тем же принципам, что и AlexNet или GoogleNet, используют огромные базы данных с изображениями, например, ImageNet (15 миллионов картинок, 22 тысячи категорий).
Активно применяются нейронные сети и в бизнесе. Например, самообучающиеся нейросети используются для поиска стратегий игры на валютных биржах. Причем результаты работы сети уже применяются и для прогнозирования стоимости криптовалют, и для оценки инвестиционных рисков – алгоритмами оцениваются тысячи завершенных сделок, как удачных, так и убыточных, а далее на основе этих данных рассчитываются возможные биржевые стратегии.
Искусственным интеллектом в медицине начали заниматься еще 40 лет назад, но только в 2010-х годах вычислительные мощности позволили анализировать данные о течении болезней сотен тысяч людей. Например, недавно была обучена нейросеть, позволяющая по сетчатке глаза определять риск развития болезней сердца. Для обучения использовали снимки сетчатки 300 тысяч пациентов. По этим изображениям алгоритм смог довольно точно предсказать возраст пациента (погрешность – 3 года), определить пациентов с избыточной массой тела. Точность определения кардиологических патологий и заболеваний составила около 70%. Как заявляют исследователи, точность повысится, когда в распоряжении создателей алгоритмов окажется больше данных для обучения сети (по предварительным подсчетам, необходимо еще 300-500 тысяч изображений).
Применяются нейросети и в искусстве – разработчики алгоритмов давно мечтают создавать картины, которые выглядели бы так, как будто они написаны человеком. Посмотрите на некоторые картины, созданные нейросетями – если творения первых «компьютерных» художников однозначно идентифицировались любителями искусства, то последние произведения сетей от работ современных живописцев отличить уже не так просто.
Картины, созданные нейросетями. Источник фото: technologyreview.com
Как показали эксперименты, нейросети пока посредственно копируют манеру мастеров-реалистов, а также классиков авангардного искусства: например, работы Джексона Поллока от «творений» нейросетей любители живописи отличают легко. А вот некоторые современные картины с выставки Art Basel были оценены зрителями ниже, чем изображения, созданные нейросетью в подобном стиле.
Таким образом, нейронные сети уже сейчас распознают изображения быстрее, чем человек, диагностируют некоторые заболевания точнее врачей и создают картины, которые нравятся любителям искусства. Разумеется, это далеко не предел возможностей нейросейтей.
Что дальше?
Нейросетевые алгоритмы сейчас активно развиваются, и исследователи предполагают, что в ближайшем будущем (10-15 лет) сферы их применения будут только расширяться. Например, с нейросетями связывают будущее развитие проактивной медицины: лечение будет начинаться еще до того, как вы заболеете. По прогнозам ученых, в ближайшие десятилетия миллионы людей будут передавать информацию о текущем состоянии здоровья (давление, биохимия крови, состояние кожных покровов и т.д.) в центры обработки данных, и нейросети будут предсказывать вероятность будущих заболеваний, назначая определенное лечение. Также в ближайшие годы нейронные сети могут помочь и сельскому хозяйству – анализ метеорологических данных и состояния почв позволит увеличить урожаи. Оптимисты утверждают, что уже через 10-12 лет нейросети научатся писать вполне сносные литературные произведения, и вы сможете сами формировать сюжет художественного произведения, выбирать стиль повествования и наслаждаться уникальным текстом.
Какие прогнозы оправдаются – покажет время. Не вызывает сомнений одно: нейросетевые алгоритмы будут постоянно развиваться и использоваться далее в течение ближайших десятилетий. Будем надеяться, что применение современных технологий сделает нашу жизнь более удобной и безопасной.
