Нейросети - наш друг или враг?

Здравствуйте, друзья! Сегодня мы с вами погрузимся в мир высоких технологий, а именно – познакомимся с нейросетями. Из статьи вы узнаете о том, что такое нейросети, какова их история и как можно их использовать.

В мире за последнее время произошла настоящая революция в сфере нейронных сетей – уже сегодня эти технологии доступны всем желающим. Статьи про нейронные сети мелькают «на каждом шагу».

Однако, если вы попытаетесь прочесть любую среднестатистическую из них, пожалуй, вам сразу же захочется ее закрыть: графики, специфическая терминология, какие-то немыслимые таблицы, с которыми нужно разбираться минут двадцать-тридцать, чтобы понять, а что там вообще отображено, и какой в этом смысл?

Поэтому мы решили «пойти против системы» и рассказать вам о том, что же такое «нейросеть» простым языком. И уж поверьте – это задача не из легких!

Вам когда-нибудь приходилось слышать выражение «это поймет даже ребенок»? Это своеобразный «священный грааль» любого объяснения сложных вещей. И мы с вами сегодня замахнемся именно на такой уровень.

Давайте представим, что к нам пришел любопытный сорванец лет семи и спросил: «А что такое нейросеть?». Как бы мы ответили ребёнку на столь специфический и не очень простой вопрос?

Давайте поразмыслим над этим!

Вот так «с ходу» мы бы вряд ли смогли объяснить ребенку всю суть сложной технологии и подобрать нужные слова. Самым простым вариантом было бы взять некоторый таймаут на обдумывание и отложить этот вопрос «в долгий ящик», сказав что-то вроде «Давай потом», «Это сложно, подрастёшь сам разберешься». Но это точно не наш вариант, так что – думаем дальше!

Можно отправить ребенка читать википедию. Но что же он там увидит?

Если дословно: «Нейросеть – это математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма…».

И это еще только половина определения, которая вызовет больше вопросов, чем ответов даже у взрослого человека, не говоря про ребенка. Поэтому такой способ нам тоже не подходит.

Пожалуй, выбора нет, придется идти сложным путем и «пошевелить извилинами».

Если попытаться объяснить понятие «нейросеть» простыми словами, опираясь на весь свой опыт, мы получим нечто подобное:

Нейросеть – это компьютерная программа, в которой мы формируем определенные запросы и даем указания, как их выполнять. Программа накапливает эти наши «инструкции», как ученик накапливает знания.

Затем, когда программа получает запросы, аналогичные тем, которым мы ее обучили, она пытается обработать их именно так, как мы ей это «показали». Сначала у неё может что-то не получаться, но со временем она научится делать то, что от неё «просят».

Вот это уже действительно похоже на достаточно простой, хоть и не самый лаконичный ответ на вопрос «Что же такое нейросеть?». Не так ли?!

А если упростить определение еще больше – можно сказать, что «нейросеть» – это программа, способная обучаться.

Данное определение совершенно не претендует на какую-либо научность. Ведь, чтобы действительно отразить суть технологии, его нужно множество раз дополнить и усложнить. Однако, мы ведь ставили перед собой цель просто «понять суть». И в рамках этой цели нам подобного определения более, чем достаточно.

Когда мы в общих чертах сформировали определение «нейросети», можно позволить себе углубиться в тематику и отправиться в небольшой исторический экскурс.

Технология берет свои истоки с середины двадцатого века. Она была разработана для выполнения одной-единственной задачи «классификации»: программу обучали распознавать рукописные буквы и цифры для считывания почтовых индексов.

Далее, со временем, технология развивалась, появлялись программы для распознавания различных простых объектов в таких сферах, как «биология», «астрономия», «метеорология». Задачи «классификации» расширялись и преобразовывались в задачи «анализа» и «прогнозирования».

К 1990-ым годам стали появляться задачи, в которых требовалось выполнять распознавание сложных, комплексных объектов. И тогда же появилась одна интересная проблема – нейросети достаточно долго не могли отличить кошек от собак. Различая животных по принципу «Шерсть, 4 лапы, хвост, два уха, нос, глаза», они не видели существенных отличий между этими четвероногими.

Данную задачу удалось решить в основном благодаря новым технологиям в компьютеростроении, появлению первых видеокарт GPU (Появление ATI в начале 1990-х и Nvidia к концу 1990-х), что ускоряло обучение по времени и улучшало его качество. Помимо этого, появление новых процессоров (В 1993 году выпущен легендарный Intel Pentium) также сыграло свою роль. Но главное — это увеличение памяти, жесткие диски стали вмещать не мегабайты, а гигабайты информации. Это помогло, так как позволило увеличить выборку для обучения. Также была изобретена новая архитектура нейронных сетей "Многослойные нейронные сети", но это скорее следствие технологического прорыва в области "железа".

В 21 веке развитие нейросетей начало набирать обороты. Наряду с ранее решаемыми задачами на «классификацию», «анализ» и «прогнозирование», у них появилась новая функция – «генерация данных».

Далее представлены две наиболее популярные нейросети, основанные на генерации: Midjourney и ChatGPT.

На самом деле, обе эти нейросети объединяют в себе и задачу «классификации» (она необходима на этапе ввода запроса), и задачу «генерации».

Как бы ни была прекрасна и совершенна технология, у нее всегда будут некие недостатки и ограничения. В том числе и у нейросетей. Часть из них продиктована законом, а другая часть – связана с техническими ограничениями.

Ограничения, связанные с законом

Тут всё просто, нейросети (известные) не научат вас создавать оружие или делать наркотики, не нарисуют контент «18+» (в последнем случае могут, если сервис «18+», но таких относительно мало, так как, в основном, компании пытаются охватить как можно больший «кусок» аудитории, а это – «16+»).

Ограничения, связанные с технологиями

Midjourney и ее аналоги могут нарисовать собаку с тремя лапами, а человека – с невообразимым числом пальцев на руке, или вообще без них. Также не особо удаются ей изображения объектов в движении.

ChatGPT и его аналоги всё еще не могут связно поддерживать диалог, состоящий более, чем из 20-40 сообщений. Их память недолговечна и контекст часто теряется. Иногда, они ставят акценты в контексте некорректно и больше смотрят на дополнительную информацию, нежели на основной запрос.

Особняком стоят ограничения, связанные с лицензированием открытого ПО, а именно под таким «знаменем» преподносятся большинство нейросетей. Но это слишком обширный вопрос, чтобы обсуждать его в рамках нашей статьи, и, пожалуй, мы прибережем его на следующий раз.

За 80 лет работы с нейросетями, люди получили достаточно опыта и вывели несколько базовых принципов. Один из них «Чем больше доверия, тем больше цена ошибки».

Нейросети могут выполнять задачи с различной точностью и то, насколько она «достаточна», определяет всегда человек, который её использует. Однако, эта точность не может быть стопроцентной, из чего следует одна простая истина: чем важнее задача, тем важнее специалист, который будет «отлавливать» ошибки нейросети.

Если ответить кратко и лаконично: крайне нескоро, а скорее всего – никогда.

За нейросетями, выполняющими сложные и важные задачи, необходим «присмотр» специалиста. По большинству оценок разработчиков и ученых всего мира, люди постепенно переквалифицируются с непосредственного выполнения задач на выполнение экспертной оценки результатов работы нейросети. То есть, человек начнет работать в тандеме с нейросетями.

При таком сценарии выполнение задачи будет сводиться к двум простым шагам: 1 – передача параметров нейросети, 2 – контроль выполнения со стороны человека. И, хотя, довольно часто решения, которые предлагают нейросети, нуждаются в доработке, можно только предположить, насколько значительно это поможет сэкономить ресурсы высококвалифицированных специалистов и повысить их эффективность.

Ведь таким образом, человек сможет выполнять не одну задачу в неделю, а три-пять. В итоге нейросеть станет скорее ассистентом, чем отдельным рабочим.

Мы всегда стараемся идти в ногу со временем. Не стало исключением и использование нейросетей. Вот как мы ЭТО делаем:

Hopper IT уже сейчас активно использует многие преимущества нейросетей. И мы готовы с радостью поделиться с вами своей экспертизой!

Не откладывайте на завтра то, что может сделать вашу жизнь прекраснее уже сегодня. Приходите к нам за советом! До новых встреч!