Чем нейросеть отличается от искусственного интеллекта?
В статьях, посвященных компьютерным технологиям, вы можете встретить упоминание об искусственном интеллекте и нейросети в качестве синонимов. Но это не совсем корректно. Разбираемся в нюансах терминологии, чтобы быть технически грамотными.
Технологии, используемые искусственным интеллектом
Искусственный интеллект (ИИ) — это широкое понятие, которое охватывает много различных технологий, позволяющих машинам имитировать интеллект людей. Нейронные сети — это лишь один из элементов ИИ.
Помимо нейросетей, искусственный интеллект использует такие технологии:
- Машинное обучение для разработки алгоритмов, которые могут учиться на больших массивах данных.
- Логическое программирование для решения задач, связанных с планированием, рассуждением и прогнозированием.
- Генетическое программирование для решения задач, которые требуют использования принципов генетики и биологической эволюции.
- Теория игр для разработки стратегий и принятия решений в условиях неопределенности.
Таким образом, основное отличие между ИИ и нейросетью заключается в том, что ИИ охватывает множество различных технологий, в то время как нейросеть — это одна из его функциональных структур.
Основы и принципы работы нейросети
Нейросеть не похожа на привычную компьютерную программу. Это скорее вариативная математическая модель, которая имитирует работу человеческого мозга. И результаты ее работы, как и процесс мышления, не всегда бывают предсказуемыми.
Нейросеть состоит из множества взаимосвязанных элементов, называемых нейронами. Каждый нейрон принимает сигналы на вход от других нейронов, обрабатывает их и выдает сигнал на выход.
Основные элементы нейросети
Основными элементами нейросети являются:
- Входные данные. Это информация, которая подается на вход сети. Она может быть представлена в виде чисел, символов или изображений.
- Нейроны. Это основные строительные блоки нейросети. Каждый нейрон имеет несколько входных соединений и одно выходное.
- Веса нейронных связей (Neural Network Weights). Это числовое значение, которое определяет, с какой скоростью и мощностью сигналы (информация) передаются от одного нейрона к другому. Число указывает, как один нейрон связан с другим. Веса настраиваются в процессе обучения сети и не являются константой.
Веса — основной показатель взаимосвязи между нейронами. Источник: towardsdatascience.com
4. Функция суммирования (Summation Function). Она заключается в объединении весов с входными данными и вычислении их суммы.5. Функция активации (Activation Function). Это функция, которая определяет, каким образом сигналы передаются от одного нейрона к другому и преобразовывает их в случае необходимости. Этот элемент определяет, будет ли нейрон активирован или нет.
Обучение нейросети
Нейросеть обучается на наборе данных, который состоит из входящей информации и затребованного оператором результата их обработки. В процессе обучения сеть пытается найти такие значения весов нейронов, которые позволят ей генерировать выходные данные на основе поступающего в систему потока.
Обучение нейросети обычно выполняется с помощью метода обратного распространения ошибки. Этот метод заключается в следующем:
- На вход сети подаются входные данные.
- Сеть генерирует результат их обработки.
- Полученная на выходе информация сравнивается с предварительно рассчитанной, правильной.
- Если произошел сбой между входящими данными и уже обработанной информацией, то информация об этом возвращается в сеть и распространяется между всеми нейронами.
- Связи между нейронами обновляются таким образом, чтобы исключить эту ошибку в дальнейшем.
Типы нейросетей
Существует множество различных типов нейросетей. Наиболее распространенные из них следующие:
- Функциональные, используемые для решения задач, требующих математических вычислений.
- Распознающие, определяющие объекты или явления по изображениям, а по звуковым файлам — языки и человеческую речь.
- Нейронные сети с подкреплением, которые могут учиться на основе опыта. Эти сети используются для решения задач, связанных с игрой, обучением и другими задачами, где решения принимаются на основе опыта.
Применение нейросетей
Нейросети находят широкое применение в самых разных областях. С некоторыми из них наверняка уже сталкивались многие читатели.
Например:
- компьютерное зрение для распознавания объектов и лиц (Worldcoin);
- выявление закономерностей (трейдинг-боты BabyAGI и AutoGPT);
- распознавание устной речи человека и животных (Soundwel);
- машинный перевод;
- генерация текста (ChatGPT);
- игры (Story Games AI).
