Каждый нейрон должен решить, передавать ли сигнал дальше. Для этого используются функции активации математические формулы, которые помогают сети определять, какие данные важны.
Три популярные функции активации:
Сигмоида сжимает значения в диапазон от 0 до 1. Хороша для бинарных задач, например, определения, есть ли объект на картинке.
ReLU (Rectified Linear Unit) пропускает только положительные значения, а отрицательные превращает в ноль. Работает быстрее, чем сигмоида, и используется в большинстве современных нейросетей.
Softmax превращает набор чисел в вероятности. Применяется, когда нужно выбрать один из нескольких вариантов, например, в системах распознавания речи.
Представьте себе светорегулятор (диммер): сигмоида это плавное увеличение света, ReLU резкое включение и выключение, а Softmax распределение мощности между разными лампами.
Главная сила нейросетей способность обучаться на данных. Этот процесс называется обратным распространением ошибки.
Допустим, мы учим нейросеть различать рукописные цифры. Сначала она делает случайные предположения, затем сравнивает результат с правильным ответом и исправляет ошибки. Это похоже на обучение ребенка: он пробует написать букву, получает исправления от учителя и корректирует почерк.
Процесс корректировки происходит благодаря алгоритму градиентного спуска он помогает нейросети понемногу улучшать свои предсказания, изменяя вес связей между нейронами. Можно представить это как спуск с горы: мы ищем самый быстрый путь вниз (минимальную ошибку), корректируя направление шаг за шагом.
Нейросети это сложные системы, но их основные принципы понятны. Они состоят из нейронов, организованных в слои, используют функции активации для принятия решений и обучаются через обратное распространение ошибки. Именно благодаря этим механизмам ИИ может выполнять сложные задачи, которые раньше казались доступными только человеку. В следующих главах мы рассмотрим, как именно обучают нейросети и где они применяются в реальном мире.
Искусственный интеллект использует разные виды нейросетей для решения разных задач. Как человек применяет разные инструменты ножницы для бумаги, гаечный ключ для болтов, так и нейросети бывают разными. Разберем три главных типа: сверточные (CNN), рекуррентные (RNN) и трансформеры.
Сверточные нейросети (CNN) эксперт по картинкам
Сверточные нейросети созданы специально для работы с изображениями. Они умеют находить на картинках важные детали, такие как границы, формы, цвета. Например, если вы загружаете фото в приложение, чтобы оно определило породу вашей собаки, скорее всего, за этим стоит CNN.
Как это работает:
Выделение деталей сеть анализирует небольшие кусочки изображения.
Объединение информации сеть ищет связи между выделенными деталями.
Принятие решения сеть выдает результат: это кошка или это собака.
Применение: распознавание лиц в смартфоне, диагностика заболеваний по снимкам, системы безопасности, фильтры в Instagram.
Рекуррентные нейросети (RNN) мастер по тексту и звуку
Рекуррентные нейросети предназначены для работы с последовательностями данных текстом, речью, музыкой. В отличие от обычных сетей, RNN помнят, что было раньше, и учитывают это при обработке новых данных. Это важно, например, при переводе текста: I love AI переводится как Я люблю ИИ, а не Я ИИ люблю.
Как это работает:
Анализ текущего элемента нейросеть читает слово или звук.
Запоминание контекста учитывает предыдущие слова или ноты.
Прогнозирование следующего элемента решает, какое слово или звук должно идти дальше.
Применение: голосовые помощники (Siri, Алиса), машинный перевод, прогнозирование текстов, создание музыки.
Трансформеры суперзвезда обработки языка
Трансформеры это следующий шаг в развитии нейросетей для работы с текстом. Они могут обрабатывать информацию не по порядку, как RNN, а сразу анализировать весь текст целиком. Это позволяет им давать более точные и логичные ответы.
Как это работает:
Разбор текста сеть анализирует все слова одновременно, выявляя связи между ними.
Взвешивание значимости определяет, какие слова важны в контексте.
Создание результата генерирует осмысленный ответ.
Применение: чат-боты (ChatGPT), поисковые системы, автоматическое написание текстов, анализ тональности отзывов.
Разные задачи разные нейросети. CNN анализируют изображения, RNN последовательности, трансформеры текст. Именно благодаря этим технологиям искусственный интеллект помогает нам в повседневной жизни: от рекомендаций фильмов до общения с голосовыми помощниками.
Нейросети не воспринимают окружающий мир так, как мы. Для нас изображение это пейзаж или лицо друга, звук это музыка или речь, а текст это осмысленные предложения. Для нейросети же все это просто набор чисел. В этой главе мы разберемся, как изображения, текст и звук превращаются в числа, понятные алгоритмам.
Возьмем обычную фотографию. На экране она выглядит как целостное изображение, но если увеличить его достаточно сильно, мы увидим, что оно состоит из крошечных цветных точек пикселей. Нейросети работают именно с пикселями, а точнее, с их числовыми значениями.
Каждый пиксель в черно-белом изображении имеет определенную яркость, которая представляется числом от 0 (черный) до 255 (белый). Например, буква А на белом фоне будет представлена массивом чисел, где 0 это черные участки, а 255 белые. В цветных изображениях каждый пиксель состоит из трех значений для красного (R), зеленого (G) и синего (B) цветов. Таким образом, любое изображение можно представить как большую таблицу чисел, где каждое число обозначает цвет пикселя.
Пример:
Если взять маленькое изображение размером 33 пикселя, его представление для нейросети может выглядеть так:
0, 128, 255,
34, 200, 123,
255, 255, 0
Чем больше изображение, тем больше в нем данных, а значит, тем сложнее его обработка. Чтобы ускорить работу, изображения часто уменьшают и нормализуют (например, переводят числа в диапазон от 0 до 1).
Человек воспринимает текст как осмысленный набор слов, но для компьютера это просто последовательность символов. Нейросети не могут работать с буквами напрямую, поэтому текст нужно превратить в числа. Это можно сделать разными способами:
Преобразование в код ASCII или Unicode каждый символ заменяется своим числовым кодом (например, буква А это 65 в ASCII). Но этот метод слишком примитивен, так как не учитывает смысла слов.
Мешок слов (Bag of Words, BoW) текст представляется в виде списка слов, где каждое слово заменяется на число, показывающее, сколько раз оно встречается в тексте. Например, фраза кот спит на диване превратится в вектор: 1, 1, 1, 1, если учитывать только уникальные слова.
Word Embeddings (векторное представление слов) это более сложный и мощный способ. Каждое слово превращается в многомерный вектор (например, длиной 300 чисел), который отражает его смысл. Например, слова король и королева будут иметь похожие векторы, так как они связаны по смыслу.
Звук это колебания воздуха, которые мы воспринимаем как речь или музыку. Компьютер же записывает звук в виде цифрового сигнала последовательности чисел, где каждое число отражает амплитуду звуковой волны в конкретный момент времени.
Чтобы представить звук в виде данных, он записывается с определенной частотой (например, 44 100 измерений в секунду для аудиофайлов CD-качества). Полученный сигнал можно разложить на частоты, чтобы понять, какие ноты звучат в музыке или какие фонемы произносит человек. Именно так работают голосовые помощники: они анализируют звуковой сигнал, разбивают его на части и распознают слова.
Пример числового представления звука:
0.12, 0.15, 0.22, -0.05, -0.10, -0.08
Чем больше точек измерения, тем точнее представление звука, но тем сложнее его обработка.
Почему так важно переводить данные в числа? Потому что только так нейросети могут их анализировать. После преобразования данных в числа можно применять к ним математические операции: искать закономерности, выявлять шаблоны и делать предсказания.
Пример: если нейросеть обучили на миллионах изображений котов, она может найти общие признаки (уши, усы, глаза) и правильно определять котов на новых картинках.
То же самое работает и для текста: если нейросеть анализировала тысячи отзывов, она может определить, какие слова чаще встречаются в положительных или отрицательных комментариях, и предсказать настроение новых отзывов.
Чтобы нейросеть могла работать с изображениями, текстами и звуками, все эти данные нужно сначала превратить в числа. Это ключевой этап, без которого искусственный интеллект не смог бы анализировать мир. В следующих главах мы разберемся, как нейросети обрабатывают такие числовые данные и как на их основе принимаются решения.
Когда человек смотрит на мир, он видит его во всей сложности: цвета, тени, глубину, мельчайшие детали. Но для нейросетей реальность устроена иначе. Они не понимают мир так, как мы, а разлагают его на простейшие элементы линии, точки, текстуры. Такое упрощённое восприятие не делает их хуже, наоборот, оно помогает им эффективнее решать задачи. Давайте разберёмся, почему.
Представьте, что вы впервые оказались в чужом городе. Вы не сразу запоминаете все здания, улицы и вывески, но точно можете сказать, где дорога, где небо, а где находятся окна на домах. Вы выделяете ключевые элементы, которые помогают ориентироваться. Так же работает и нейросеть.
Когда компьютер анализирует изображение, он не видит его, как человек. Вместо этого изображение превращается в набор чисел, где каждый пиксель имеет своё значение. На первом этапе сеть пытается выделить простейшие элементы: прямые линии, углы, круги. Затем она ищет более сложные структуры например, формы глаз или очертания букв в тексте. Только после этого нейросеть переходит к пониманию общего смысла изображения.
Этот процесс можно сравнить с рисованием картины. Если художник хочет нарисовать портрет, он сначала делает набросок: несколько линий, которые указывают пропорции. Затем он добавляет детали, текстуры и оттенки. Нейросети работают так же от простого к сложному.
О проекте
О подписке