Всем пользователям vc.ru привет!
Я хотел бы поделиться с вами информацией о том, что всё же такое «Нейросеть»?
Нейросеть — это алгоритм машинного обучения, инспирированный работой человеческого мозга. Она состоит из множества искусственных нейронов, которые объединены в слои и взаимодействуют между собой.Основной принцип работы нейросети заключается в том, что она обрабатывает входные данные через слои, где каждый нейрон выполняет некоторые вычисления и отправляет результаты следующему слою. Внутреннее состояние нейрона определяется входными весами и функцией активации, которая определяет, когда нейрон активируется и передает свое значение следующему нейрону.Наиболее распространенной архитектурой нейросети является многослойный персептрон (Multi-Layer Perceptron, MLP), который состоит из входного слоя, скрытых слоев и выходного слоя. Входной слой получает входные данные, скрытые слои выполняют вычисления, а выходной слой возвращает конечный результат. Каждый нейрон связан с нейронами следующего слоя с помощью весов, которые оптимизируются в процессе обучения с использованием определенных алгоритмов, таких как обратное распространение ошибки (Backpropagation). Нейросети могут быть использованы для решения различных задач, включая классификацию, регрессию, генерацию текста, обработку изображений и звука, а также управление роботами и автомобилями.Одним из ключевых преимуществ нейросетей является их способность извлекать и обрабатывать сложные нелинейные зависимости в данных, что делает их мощным инструментом для решения сложных задач, которые традиционные алгоритмы машинного обучения не смогут решить. Однако, в процессе обучения и использования нейросетей есть и ряд ограничений и проблем, таких как требование большого объема данных, вычислительная сложность и возможность переобучения модели.Нейросети продолжают активно развиваться и исследоваться, включая различные архитектуры, оптимизационные алгоритмы, функции активации и другие составляющие.
Несмотря на то, что некоторые модели искусственного интеллекта уже умеют общаться практически как люди и генерировать картины, которые побеждают в конкурсах, исследователям еще не удалось создать универсальный ИИ, способный выполнять все эти задачи одновременно и при этом качественно. РБК Тренды рассказывают, в чем тонкости обучения нейросетей и с какими сложностями сталкиваются разработчики универсального ИИ. Стадии развития искусственного интеллекта. Старший научный сотрудник Института проблем информационной безопасности МГУ Евгений Ильюшин для оценки уровня развития ИИ использует кривую Гартнера. Кривая Гартнера — это фаза зрелости технологического проекта, которая включает в себя пять этапов для любой разработки или технологии: запуск, достижение наивысших ожиданий, спад ожиданий, появление новых надежд и плато продуктивного роста. По оценкам Ильюшина, сфера ИИ находится между предпоследним и последним этапами. Индустрия 4.0Этика искусственного интеллекта: почему нельзя очеловечивать роботов «В последние годы мы наблюдали некоторый спад в интересах и ожиданиях от ИИ. Но в том числе из-за критики существующих подходов появились новые области, которые позволяют алгоритмам развиваться. Ученые все глубже стараются понять принципы работы искусственного интеллекта, и это необходимо для внедрения ИИ в нашу жизнь. Технологии добились серьезной зрелости: их можно включать в критически важные системы. Но прежде чем мы начнем это сделать массово, мы должны получить механизмы оценки устойчивости алгоритмов», — отмечает Ильюшин. Нейросети-трансформеры. В развитии ИИ особую роль играет архитектура, на которой строятся нейросети. По словам ведущего специалиста Новосибирского госуниверситета, основателя проекта Aigents по созданию персонального искусственного интеллекта, архитектора децентрализованной ИИ-платформы SingularityNET, эксперта Российского совета по международным делам Антона Колонина, сфера искусственного интеллекта находится на подъеме и демонстрирует все более впечатляющие результаты благодаря внедрению нового типа нейросетевой архитектуры — трансформера. Трансформеры — это тип нейросетей, который направлен на решение последовательностей с обработкой зависимостей. Таким образом, трансформеры не обрабатывают последовательности по порядку — они способны сразу фокусироваться на необходимых элементах данных благодаря «механизму внимания». Этот же механизм позволяет трансформеру выбирать подходящий ответ исходя из контекста входной информации, например, для слов-синонимов. Это позволяет увеличить скорость обучения такой нейросети. Основными компонентами трансформеров выступают энкодер и декодер. Первый преобразовывает входящую информацию (например, текст) и конвертирует ее в вектор (набор чисел). Второй расшифровывает вектор в виде новой последовательности (например, ответ на вопрос), но уже из слов на другом языке.