Основы нейронных сетей: Взламывая код

Нейронные сети, являющиеся подкатегорией искусственного интеллекта, представляют собой модели ИИ с огромным и инновационным потенциалом. Нейронные сети уже зарекомендовали себя как невероятно универсальные и мощные инструменты - от работы поисковых систем и распознавания голоса в наших смартфонах до предсказания заболеваний по медицинским изображениям, но это ничто по сравнению с тем, чего они могут достичь.

Хотя такие модели стали неотъемлемой частью дискуссии об искусственном интеллекте в целом, их значение - и потенциал - заслуживают отдельного признания. Но что же такое нейронные сети и как они работают? Если коротко, то это просто алгоритмы, которые воспринимают, описывают и выявляют закономерности в данных с помощью процесса, вдохновленного биологическим мозгом. Правда или вымысел? Данная новаторская технология расширяет границы возможного.

В данной статье мы разберем основы нейронных сетей и узнаем, как они меняют наши отношения с технологиями и наше понимание их сути.

Что такое нейронная сеть?

Нейронные сети, также известные как «искусственные нейронные сети» или «симулированные нейронные сети», - это тип алгоритма машинного обучения, вдохновленный структурой и функционированием биологического мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов, называемых нейронами. Но что представляет собой нейрон? Проще говоря, нейроны в нейронных сетях ИИ - это простые математические функции, которые обрабатывают поступающую информацию (через границы сетей, например, синапсы) и выдают числовое значение (в зависимости от того, был ли нейрон активирован).

В ИИ нейроны - это части программного обеспечения, которые работают вместе, обрабатывая и анализируя сложные данные. Каждый нейрон получает входные данные от предыдущего уровня, применяет к ним математическую функцию и передает результат следующему уровню. Выбор и настройка соответствующих математических функций являются основными задачами при проектировании нейронной сети, поскольку вся ее производительность зависит от правильной конфигурации для получения желаемого результата. Для этого используется автоматический процесс, называемый обучением.

Подпишитесь на нашу рассылку

Будьте в курсе новостей об искусственном интеллекте и связанных с ним стандартах!

How your data will be used

Please see ISO privacy notice. This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Для чего используются нейронные сети?

Нейронные сети, которые когда-то были лишь мечтой, сегодня совершают революцию в целом ряде отраслей. Их универсальность и эффективность привели к появлению широкого спектра практических применений, которые преображают наши представления о том, как мы используем технологии и взаимодействуем с ними. Например, нейросети могут анализировать большие объемы финансовых данных и делать прогнозы относительно тенденций на фондовом рынке, кредитоспособности и выявления случаев мошенничества, что может значительно улучшить инвестиционные стратегии и управление рисками.

В сфере здравоохранения нейронные сети используются для диагностики заболеваний, поиска лекарств и персонализированной медицины. Медицинские работники могут использовать искусственные нейронные сети для анализа медицинских изображений, карт пациентов и генетических данных с целью выявления закономерностей и составления прогнозов, что позволяет врачам ставить более точные диагнозы и разрабатывать индивидуальные планы лечения для каждого пациента. Нейронные сети также могут способствовать ускорению разработки лекарств, позволяя быстрее анализировать большие массивы данных.

Еще одно известное применение нейронных сетей - в самоуправляемых автомобилях, в частности для распознавания объектов, навигации и принятия решений в режиме реального времени, а также в сфере обслуживания пользователей.

В сфере услуг чат-боты, работающие на базе ИИ, в значительной степени используют нейронные сети, которые обеспечивают распознавание объектов, обработку естественного языка и анализ настроения. Рекомендательные системы - например, те, которые предлагают посмотреть другой сериал, заслуживающий вашего внимания, - опираются на возможности распознавания образов и прогнозирования.

Как работают нейронные сети?

Нейронные сети особенно интересны тем, что они вдохновлены биологическим мозгом. Они состоят из нескольких ключевых компонентов:

Нейроны - это фундаментальные единицы моделируемых нейронных сетей. Они получают входные сигналы, обрабатывают их с помощью функций активации и вырабатывают выходные сигналы. Такие искусственные нейроны соединяются между собой в слои, образуя сеть. Первый слой, называемый входным, получает исходные данные, а последний слой, называемый выходным, выдает конечный результат. Принимая входные сигналы от предыдущего слоя и передавая выходные сигналы следующему слою, каждый нейрон обеспечивает информационный поток во всей сети. В сети может быть один или несколько скрытых слоев, в которых и происходят вычисления.
Веса - это связи между нейронами. Они определяют силу сигнала, передаваемого от одного нейрона к другому. Веса регулируются на этапе обучения нейронной сети, что позволяет модели обучаться и повышать свою эффективность.
Функции активации вносят нелинейность в нейронные сети и помогают им моделировать более комплексные взаимосвязи в данных. Они определяют, должен ли нейрон быть активирован или нет, основываясь на его входных сигналах. Они играют решающую роль в формировании поведения и способности нейронных сетей к обучению.

Взаимодействие между всеми вышеперечисленными элементами определяет работу искусственной нейронной сети.

Прямая передача, или прямое распространение, является основой работы нейронных сетей, позволяя им делать прогнозы и генерировать результаты. По своей сути прямое распространение - это простой, но в то же время мощный процесс. Он включает в себя прохождение входных данных через слои взаимосвязанных нейронов, при этом каждый нейрон применяет активационную функцию к своей взвешенной сумме входных данных.

Обратное распространение зачастую не менее важно. Это процесс, с помощью которого нейронная сеть корректирует свои весовые коэффициенты в ответ на обратную связь, полученную в процессе обучения. Оно работает путем распространения сигнала об ошибке с выходного слоя обратно по сети, позволяя каждому нейрону соответствующим образом корректировать свои весовые значения. Итеративно регулируя веса на основе обратной связи, сеть может постепенно повышать точность своих предсказаний и генерировать желаемые результаты.

Разбор различных типов нейронных сетей

Существуют различные типы моделей нейронных сетей, каждая из которых предназначена для решения конкретных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка или анализ временных рядов. Давайте рассмотрим основные типы нейронных сетей:

Нейронные сети с прямой передачей (FNN) - это тип искусственных нейронных сетей, в которых информация течет только в одном направлении, от входного слоя к выходному. Они обычно используются для решения таких задач, как распознавание образов, классификация и регрессия.
Сверточные нейронные сети (CNN) - это в основном сети с прямой передачей информации, предназначенные для обработки данных, подобных сетке, таких как изображения или видео. Использование сверточных нейронных сетей в глубоком обучении основано на применении фильтров к локальным областям входных данных, что позволяет им автоматически обучаться иерархическим представлениям визуальных признаков. CNN играют важную роль в классификации изображений, обнаружении объектов и решении задач в области компьютерного зрения.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) предназначены для обработки последовательных данных благодаря наличию обратной связи. Это позволяет им сохранять информацию о предыдущих входных данных и использовать ее для прогнозирования или принятия решений. RNN широко используются в таких задачах, как моделирование языка, распознавание речи и машинный перевод.
Остаточные нейронные сети (ResNet) - это особый вид сетей с прямой передачей данных, который позволяет им «пропускать» некоторые слои, особенно если те не способствуют достижению лучшего результата. Такие сети широко используются, например, в задачах семантической сегментации. ResNet - это простая, но эффективная технология для успешного обучения очень глубоких нейронных сетей.

Помимо приведенных выше примеров, существует еще больше разновидностей нейросетевых моделей, которые находят множество применений, таких как генерирование синтетических данных, визуализация данных, извлечение признаков и моделирование. Например, нейронные сети с функцией с радиальным базисом часто используются для решения задач аппроксимации функций и классификации, особенно в случаях, когда связи между входами и выходами являются сложными или нелинейными. А графовая нейронная сеть может быть полезна при анализе данных, представленных в виде графов.

Как происходит обучение нейронных сетей?

Обучение нейронной сети с прямой передачей данных предполагает настройку весовых коэффициентов, связанных с каждой связью между нейронами. Для этого необходимы наборы исходных данных, которые служат примерами, позволяющими сети изучать закономерности, корреляции и делать точные прогнозы. Качество и разнообразие обучающих данных играют важную роль в способности сети к обобщению и успешной работе с невидимыми данными.

Стоит отметить, что обучение нейросетевой модели связано с определенными ограничениями:

Требования к данным: Для обучения нейронной сети требуется большое количество маркированных данных, которые не всегда могут быть легко доступны.
Интерпретируемость: Нейронные сети часто называют «черными ящиками» из-за высокой размерности (сложности данных), в которой происходят их вычисления, что затрудняет интерпретацию обоснования их решений.
Вычислительные ресурсы: Обучение ИИ нейронных сетей может быть очень трудоемким, требуя значительных начальных вычислительных ресурсов и времени. Также необходимы дополнительные ресурсы в процессе развертывания.
Переобучение и недообучение: Нейронные сети могут быть склонны к «переобучению", когда они становятся слишком специфичными для обучающих данных и могут плохо обобщать их на новые, неизвестные данные. И наоборот, когда модель не может уловить важные различия и закономерности в данных, что приводит к низкой производительности даже на обучающих данных, это называется «недообучение».

Плюсы и минусы нейронных сетей

Независимо от архитектуры нейронных сетей, их способность изучать закономерности, адаптироваться к изменениям, выполнять несколько действий одновременно и обрабатывать огромные объемы неорганизованных данных делает их поистине революционными. Основными преимуществами нейронных сетей являются:

Более высокая точность: Нейронные сети способны выявлять сложные закономерности, которые могут быть неочевидны для человека-аналитика или систем, работающих по определенным правилам.
Адаптивность: Нейронные сети могут адаптироваться к изменяющимся закономерностям, постоянно обучаясь на новых данных.
Масштабируемость: Нейронные сети могут эффективно обрабатывать большие объемы данных, что делает их идеально подходящими для обработки в режиме реального времени.

Но хотя нейронные сети, несомненно, являются мощными инструментами, которые изменили различные отрасли промышленности, как и любая другая технология, они имеют свои проблемы и ограничения. Понимание данных проблем необходимо для максимального раскрытия возможностей нейросетей.

Во-первых, для обучения и точного прогнозирования нейросетям требуются массивы данных. Качество и представительность данных имеют решающее значение для работы сети. Приобретение и подготовка таких массивов может потребовать много времени и ресурсов.

Во-вторых, проектирование и оптимизация нейронных сетей требуют опыта и вычислительных мощностей. Выбор правильной архитектуры, настройка гиперпараметров и обучение модели могут быть сложным и итерационным процессом. Из-за такой сложности даже экспертам бывает сложно эффективно внедрять и применять нейронные сети.

Нейронные сети также сталкиваются с ограничениями в плане интерпретации. Из-за их сложности может быть трудно понять и объяснить процесс принятия решений нейронной сетью. Отсутствие возможности для интерпретации вызывает проблемы в критически важных областях применения, таких как здравоохранение и финансы, где важны прозрачность и подотчетность.

На пути к надежным ИИ нейросетям

Оценка надежности нейронных сетей имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы системы ИИ могли поддерживать высокий уровень производительности в любых условиях. Системы нейронных сетей представляют собой особую проблему, поскольку их трудно описать, и они склонны к неожиданному поведению из-за своей нелинейной природы. В связи с чем требуются альтернативные подходы, в том числе использование международных стандартов.

Серия ISO/IEC 24029 использует целостный подход, рассматривая как этические проблемы, так и новые технологические требования, чтобы обеспечить ответственное внедрение нейронных сетей. На данный момент она состоит из общего обзора и методологии использования формальных методов для оценки свойств робастности нейронных сетей. В дальнейшем планируется, что данная важная серия, находящаяся на данный момент в стадии разработки, станет основой для формирования глобального доверия к системам искусственного интеллекта во всем мире.

ISO/IEC TR 24029-1:2021Robustness of neural networks — Part 1: Overview
ISO/IEC 24029-2:2023Robustness of neural networks — Part 2: Methodology for the use of formal methods

Являются ли нейронные сети будущим искусственного интеллекта?

Хотя достижения в области нейронных сетей могут предоставить безграничные возможности для креативного решения проблем, развивать технологии нейронных сетей следует ответственно, продуманно и с прицелом на будущее. Как и любой другой искусственный интеллект, они должны развиваться в соответствии с этическими нормами и принципами ответственного мышления, чтобы поддерживать прогресс человечества с минимальным для него риском.

Международные стандарты могут помочь разработчикам, регулирующим органам, пользователям и другим заинтересованным сторонам согласовать необходимые действия, способы отслеживания прогресса и лучшие практики. Хотя преимущества, которые мы уже видим - от больниц до комфорта в доме, - очевидны, крайне важно, чтобы при разработке подобных технологий учитывались такие аспекты, как безопасность, конфиденциальность и прозрачность. Только имея общий язык, общие показатели и единое видение, мы сможем максимально использовать потенциал нейронных сетей для всеобщего блага.