Как работать с нейросетью и что будет с веб-дизайнерами?

Как и многих других, меня волнует проблема связи нейросетей с программированием. Я уважаю эту область, как любую технологию, используемую людьми для решения важных задач. Но существует одна проблема. Например, нейросеть может выполнить те же задачи, что и человек, но у нее есть ограничения, которые накладывают сложности, связанные с поиском решений. Стандартный набор алгоритмов не дает хорошего результата за короткое время, но через некоторое время после обучения нейросеть уже может решать задачи с большой скоростью. И это лишь одна из многих тысяч задач, которые могут решить нейросетевое решение.
Так вот, к чему я это. В отличие от вебдизайн-продукта, нейронные сети из-за долгого обучения не приносят немедленной прибыли, несмотря на то, что потенциально являются очень прибыльным продуктом, который, возможно будет очень полезным в будущем. Мощности, необходимые для обучения искусственного интеллекта, удваиваются каждые три-четыре месяца — с 2012 года они выросли более чем в 300 тысяч раз. В скором времени вычислительные возможности даже самых мощных компьютеров станут недостаточными для обучения ИИ, поэтому необходим поиск принципиально новых решений. Искусственный интеллект ждет своей революции. Сейчас одна нейросеть — одна задача. Более того, большие системы искусственного интеллекта слишком энергозатратны (и дорогостоящи). Если ученые не смогут решить эти проблемы, то развитие и масштабирование целых сегментов экономики окажутся под угрозой.

Что будет в будущем, никто не знает, многое зависит от того, как рынок будет развиваться. Мне интересна возможность использования нейронной сети в качестве шаблонов, которые веб-дизайнер может использовать, создавая свой сайт.

Сначала и до середины девяностых создание сайтов было исключительно рутинной и кропотливой работой (проектирование и отрисовка). Но и сейчас можно сделать что-то интересное, если знать основы и интересно структурировать задачу. Может, нейросеть и может использовать определенные элементы процесса веб-разработки, но вот придумать, как сделать это технически, нет, это не ее задача.

Дело в том, что исследования в этой области конечно пытаются делать, но описать полный алгоритм работы нельзя. На данный момент. Все дело в следующем - все области мозга включают в себя определенный набор нейронов. Это определенные структуры нейронов, которые строятся у нас в мозге в течении жизни. Каждая область может включать в себя до 30-40 нейронов с общей длиной от 100 до 300 км. Структуры нейронов и конкретные структурные адреса этих нейронов составляют большую часть нашей памяти, поэтому это запоминающие области мозга. Интеллектуальный коэффициент (IQ) человека не сильно меняется, а вот долговременная память существенно меняется. При совпадении структур нейронов мозга в одной области мозга (материального органа) у людей с разным типом ассоциативного мышления, например математического и вербального, мозговая ткань образует две разные ячейки памяти - одна имеет структуру нейронов только вербальной, а другая только математической памяти. Более того, значительная часть нейронов в ассоциативных областях занимает область неокогнитивного активационного анализа (нейроны, принимающие участие в обработке информации и процессах мышления).

Аналогичная ситуация с распознаванием образов. Достаточно вспомнить, что у среднего человека нет процессов опознания образов, но человеческая психика позволяет человеку запоминать информацию, которая отличается от его представления.

Чтобы лучше понимать, почему искусственный интеллект пока не может полноценно заменить человека, узнаем поподробнее, что такое нейросеть.

Нейронные сети или также известные как искусственные нейронные сети (ANN) - это сети, которые используют сложные математические модели для обработки информации. Они основаны на модели функционирования нейронов и синапсов в мозге человека. Подобно человеческому мозгу, нейронная сеть соединяет простые узлы, также известные как нейроны или единицы. И совокупность таких узлов образует сеть узлов, отсюда и название "нейронная сеть". Подобно человеческому мозгу, в нейронной сети используется множество алгоритмов для выявления и распознавания взаимосвязей в наборах данных. Нейронные сети предназначены для адаптации к динамическим сценариям ввода; в результате сеть обеспечивает наилучшие возможные результаты без необходимости переделывать структуру выходных данных для дальнейшей обработки.

С точки зрения использования, нейронные сети используются в различных технологиях и приложениях, таких как видеоигры, компьютерное зрение, распознавание речи, фильтрация в социальных сетях, игровая доска, машинный перевод и медицинская диагностика. Удивительно, но нейронные сети используются для традиционных и творческих занятий, таких как рисование и искусство.

Компоненты нейронной сети

На этом этапе важно знать и понимать, что представляет собой нейронная сеть и ее компоненты.

1. Нейроны

Нейронные сети состоят из искусственных нейронов, которые похожи на биологическую модель нейронов. Он получает входные данные, а затем объединяет входные данные со своим внутренним состоянием активации, а также с дополнительной функцией активации порога. Затем, используя функцию вывода, он выдает выходные данные.

Исходными входными данными являются данные из различных внешних источников, таких как голосовые файлы, изображения и документы. Конечными результатами может быть распознавание голосового ввода или объекта в изображении или тексте. Значение функции активации заключается в том, что она обеспечивает плавный и дифференцируемый переход при динамическом изменении входных значений. Таким образом, небольшое изменение или сдвиг во входных данных приводит к небольшому изменению выходных данных.

2. Соединения и веса

Нейронная сеть состоит из соединений и весов, где каждое соединение выдает выходной сигнал одного нейрона, который становится входом для другого нейрона в сети. Каждому соединению присваивается вес, который отражает его относительную важность в нейронной сети. Любой данный нейрон может иметь отношения "много ко многим" с несколькими входными и выходными соединениями.

3. Организация

Это организация нейронов в несколько слоев. Это точно применимо в областях глубокого обучения. Он сконструирован таким образом, что нейроны соединены с непосредственно соседними слоями нейронов. Это означает, что нейроны одного слоя соединяются только с нейронами непосредственно предшествующего и непосредственно следующего слоев. Входной слой - это тот, который получает внешние данные, а слой, который выдает конечный результат, является выходным слоем. Между ними может быть больше скрытых слоев или их вообще не может быть. В некоторых сценариях также возможны одноуровневые и одноуровневые сети, и между двумя уровнями возможны множественные схемы соединений. Он настолько универсален и максимален, что возможен полностью связанный набор нейронов, где каждый нейрон в одном слое соединен с каждым нейроном в следующем слое. Он настолько гибкий, что группа нейронов может быть объединена в одном слое для подключения к одному нейрону в соседнем слое, где количество нейронов в этом слое уменьшается. Этот вид соединения приводит к возникновению так называемых сетей прямой связи, и только такие соединения образуют направленный ациклический граф. Кроме того, сети, которые допускают соединения между нейронами в предыдущих или тех же слоях, называются рекуррентными сетями.

4. Гиперпараметр

Гиперпараметр - это начальный параметр, значение которого является константой, и он устанавливается перед началом процесса обучения нейронов. Последующие значения параметров выводятся в процессе обучения. Некоторыми примерами гиперпараметров являются скорость обучения, номер скрытого слоя и размер пакета. Значения некоторых гиперпараметров могут зависеть от значений других гиперпараметров. Например, общее количество слоев может зависеть от размера некоторых слоев.

5. Обучение

Обучение - это процесс, посредством которого сеть адаптируется к лучшему решению задачи путем учета выборочных данных наблюдений. Обучение включает в себя калибровку весов и дополнительных пороговых значений сети для получения более точных результатов. Это выполняется и достигается за счет минимизации наблюдаемых ошибок. Процесс обучения достигает оптимального уровня, когда дополнительные проверяемые наблюдения не способствуют снижению частоты ошибок. Следует отметить, что даже после завершения процесса обучения частота ошибок в большинстве сценариев не достигает "0". Если частота ошибок слишком высока даже после процесса обучения, сеть требует перепроектирования. В практическом применении определяется функция затрат, которая периодически оценивается в процессе обучения. Процесс обучения продолжается до тех пор, пока показатели выпуска продолжают снижаться. Функция затрат часто оценивается и определяется как статистическое значение, которое может быть только приблизительным. Большинство моделей обучения используют теорию оптимизации и статистическую оценку.

6. Скорость обучения

Скорость обучения для каждого наблюдения определяет размер корректирующих шагов, которые модель предпринимает для корректировки ошибок. Высокая скорость обучения может сократить время обучения, но результат может быть менее точным.

Таким образом, на практике предпочтительнее более низкая скорость обучения, которая занимает больше времени, но потенциально может обеспечить большую точность. Методы оптимизации, в первую очередь направлены на повышение скорости минимизации ошибок. Другие методы улучшения обучения в основном направлены на достижение более высокой достоверности результатов. И пока не будут устранены ошибки, нейросети могут выдавать абстрактные результаты.

Появятся программные веб-дизайнеры, умеющие делать то же самое, но гораздо быстрее и под любую систему. А веб-дизайн от веб-скрейпинга отличается тем, что использует систему, а его создающий, мало чем похож на веб-дизайнера. Чем больше ты можешь, тем больше ты понимаешь, как мало ты можешь. То же происходит с программой, вроде пользовательского интерфейса. Чем больше ты ей сможешь предоставить инструментов для работы, тем проще ей будет работать. Это как секретарша становится главным редактором журнала.

Дизайнерам нужно обязательно возглавить техническую революцию над обучением нейросетей — ведь только они могут передать искусственному интеллекту свои знания. Даже если алгоритм обучается сам на миллионах картинок, этот процесс надо контролировать.

Нужно пользоваться алгоритмами и не ограничивать себя техническими навыками. Нейросети будут развиваться, и специалисты, которые умеют, например, просто аккуратно ретушировать, могут действительно в один момент остаться невостребованными. Зато более широкие задачи неизбежно придётся решать живым дизайнерам. Активное развитие нейросетей — хороший повод научиться генерировать свежие идеи, постигнуть управление дизайн-процессами или разобраться в тонкостях UX.

Вряд ли востребованность профессии снизится. Просто придется перестроить принципы работы в соответствии со спросом. Я вижу несколько вариантов развития ситуации. В будущем появятся:

• Веб-дизайнеры, не использующие нейросети, которые продолжать вручную создавать уникальные проекты;

• Веб-дизайнеры, ведущие разработку с использованием чужих нейросетей в качестве инструмента или ПО;

• Веб-дизайнеры, которые начнут создавать свои собственные нейросети, способные генерировать дизайн с индивидуальным стилем.

В итоге за последними будет будущее, только если они в гонке за повышением эффективности работы нейросетей не потеряют в себе веб-дизайнера. Иначе веб-дизайнеры, использующие нейросети как инструмент останутся по-прежнему востребованными, способными генерировать дизайн-идеи и выбирать рабочие варианты и делать правки из огромного массива проектов, созданных искусственным интеллектом.