Так как же все-таки работают нейросети? Простая аналогия, которую поймет даже ребенок

Меня зовут Дмитрий Шеверев, я руководитель сервисов Leadball и Foxybot, и автор Telegram-канала "Продажный ИИ", где простыми словами рассказываю о том, как использовать возможности ИИ для увеличения продаж и оптимизации маркетинга.

Вчера я опубликовал статью о том, какие бывают нейросети, и она нашла отклик у многих читателей. Я говорил о том, как ИИ может дать бизнесу колоссальные преимущества, и почему каждому продвинутому предпринимателю стоит разобраться в его основах.

Многим "зашел" такой формат с аналогиями, когда сложные вещи объясняются просто, а не на "айтишном" языке. Однако в статье остался нерешённым один фундаментальный вопрос:

Сегодня я решил спуститься на более элементарный уровень и ответить на такие сложные вопросы с помощью простой аналогии.

Представьте, что нейросеть — это команда детей, которые играют в игру: им нужно угадать, что нарисовано на собранном паззле. Однако вместо полной картинки, у каждого ребенка есть только один кусочек паззла.

Каждому ребёнку дают по одному кусочку пазла, и он пытается понять, что на нём изображено. Один ребёнок замечает что-то круглое, другой видит пушистую текстуру, третий замечает каплю цвета. Каждый ребёнок — это как нейрон в нейросети, который ищет в данных важные признаки.

Сперва дети тренируются играть в эту игру: им показывают различные пазлы, они пытаются догадаться сами, а потом им говорят, что изображено на картинке. Так дети постепенно приобретают "опыт" и скоро они уже будут готовы угадывать с большой долей вероятности.

Сначала дети могут не понимать, что именно они видят на своих пазлах и насколько это важно. Но со временем, когда они видят, что круглые и пушистые элементы чаще всего указывают на кота, они начинают считать эти признаки важными. Это как нейросеть, которая обучается, корректируя свои "веса". Веса в данном случае — это степень влияния каждого признака на конечное решение.

Если ребёнок видит что-то, что он считает очень важным, он более громко и уверенно об этом заявляет. В этом случае его мнение начинает "весить" больше, и его слова сильнее влияют на финальный результат.

Важно понимать, что у детей изначально нет никакого списка признаков, которые они должны искать. Они просто смотрят на свои кусочки и пытаются заметить что-то значимое: кто-то видит что-то круглое, кто-то замечает пушистую текстуру, а кто-то различает цветовые оттенки.

Дети начинают обсуждать свои кусочки между собой. Один говорит: "У меня что-то круглое!", другой: "А у меня пушистое!". Если дети часто замечают одни и те же признаки, они начинают понимать, что эти признаки важны для общей картины. Дети, стоящие в середине группы, объединяют эти признаки и делают выводы: "Скорее всего, это кот, потому что у нас много круглых и пушистых элементов!".

Каждый ребёнок решает, стоит ли ему активно участвовать в обсуждении. Например, если он уверен, что его кусочек важен, он громко говорит об этом: "Это точно нужно учитывать!". Если кусочек неясный, он может промолчать и не вмешиваться. Это похоже на активационные функции в нейросети, которые решают, должен ли нейрон передать сигнал дальше.

Вначале дети могут ошибаться, например, спутать пушистый кусочек с чем-то другим. Но после каждой ошибки им показывают правильный ответ, и они начинают корректировать свои представления. Этот процесс повторяется много раз — это как обучение нейросети, где она постепенно уменьшает свои ошибки, проходя через множество тренировок.

После того как дети собрали множество пазлов с изображениями котов и собак, они начинают понимать общие правила: "Если что-то круглое и пушистое, это скорее всего кот". Теперь они могут быстро угадать, что изображено на новом пазле, даже если он отличается от тех, что они видели раньше. Это называется обобщение — нейросеть учится находить общие черты и применять их к новым ситуациям.

Иногда дети могут слишком сильно запомнить конкретные кусочки одного пазла и пытаться использовать эти знания везде. Например, если они видели много котов с круглыми ушами, они могут начать думать, что все коты такие. Это похоже на переобучение, когда нейросеть слишком привязывается к конкретным данным и теряет способность обобщать. Чтобы этого избежать, дети учатся быть гибкими и не полагаться на одни и те же признаки в каждой новой ситуации. Для этого используются различные техники, такие как регуляризация, чтобы быть более устойчивыми к новым задачам.

Можно с натяжкой сказать, что каждый ребёнок в нашей аналогии — это как один фактор или признак, который помогает прийти к окончательному результату. Каждый ребёнок смотрит на свой кусочек пазла и замечает что-то своё: форму, цвет, текстуру. Вместе эти дети работают как единое целое, чтобы понять, что изображено на картинке.

Дети объединяют свои наблюдения и начинают искать связи между ними. Если большинство признаков (детей) говорит о пушистом, круглом объекте, они начинают склоняться к тому, что на картинке изображён кот. Каждый фактор вносит свой вклад в окончательное решение.

В результате работы дети не могут дать 100% точный ответ. Они рассматривают разные вероятности: "Скорее всего, это кот, потому что много круглых и пушистых элементов, но это не точно". Каждый признак (например, круглая форма или пушистость) увеличивает вероятность того, что это кот, но не гарантирует это на 100%. Веса, которые они присваивают своим находкам, также зависят от того, насколько вероятно, что этот признак указывает на правильный ответ. В конечном итоге нейросеть принимает решения на основе того, насколько вероятен каждый из возможных результатов.

Классические алгоритмы работают по чётко заданным правилам, которые запрограммировал человек: "Если видишь круглое, это 100% кошка". Но "круглое" может быть не только у кошки, но и у мышки и у птички.

Классические алгоритмы следуют инструкциям и не учитывают вариации или неясности и не могут самостоятельно искать свойства. Нейросети могут адаптироваться к новым данным, учитывать множество факторов одновременно и принимать решения в условиях неопределённости. В этом заключается их сила и преимущество в задачах, где точных правил просто не существует или где данные слишком сложные и разнообразные для однозначного алгоритма.

Дети в этой аналогии — это упрощённое представление нейронов, которые ищут определённые признаки в данных. На самом деле нейросеть состоит из множества "нейронов", которые взаимодействуют между собой, анализируя входные данные и находя сложные, часто неочевидные признаки. Эти признаки могут быть слишком сложными или абстрактными для нашего понимания и их может быть очень много, но именно они помогают сети принимать решения.

В отличие от детей, которые обсуждают и делают выводы на основе простых признаков, нейросеть оперирует огромным количеством факторов, связывая их между собой и формируя сложные паттерны, чтобы достичь точного результата.

Я не претендую на абсолютную точность в каждой детали — моя цель показать, что ИИ не так сложен, как кажется на первый взгляд, и дать вам базовое представление, с чего начать и как использовать его возможности для вашего бизнеса.

А если вам интересно, как использовать ИИ, чтобы продавать больше, подписывайтесь на мой Telegram-канал "Продажный ИИ",, где я простыми словами обозреваю сервисы и делюсь реальными кейсами применения ИИ в продажах и маркетинге.