Нейросети: объясняем для детей

Искусственный интеллект повсюду: компьютерное зрение, умные колонки, редакторы изображений (digital art). Все сферы, где нейросети в последнее время произвели революцию перечислить очень трудно.

Чем «нейронки» отличаются от обычных компьютерных программ? Короткий ответ — самостоятельностью. Еще в начале XX века возникла идея, что искусственный интеллект (AI) может принимать решения сам и в таком виде быть более полезным для человека. При наличии самостоятельности AI станет помощником, а не простым инструментом, например, как компьютер.

В XXI мы уже не можем представить свою жизнь без искусственного интеллекта. С помощью него создаются тексты, фото и видео, он используется для улучшения сервиса маркетплейсов и службы доставки. Если мы хотим идти в ногу со временем, нам важно понимать принципы работы AI. И эта потребность актуальна не только для взрослых, но и для школьников. Но как же просто и доступно объяснить, что такое нейросети для детей? В этом поможет статья школы программирования Pixel.

Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс, которые впервые в 50-х годах описали искусственный нейрон математически, проверяли идею, что создать AI можно, подражая архитектуре мозга человека.

Мозг не что иное, как группа клеток-нейронов, которые не настроены на какую-либо конкретную задачу, а принимают на вход простые сигналы от тела человека. У них есть специализация, но только самая общая (чувствительные, эффекторные).

Сигналы, которые они передают другим нейронам тоже сравнительно просты. Вся суть в процессе передачи и в накоплении информации (обучении).

В мозге 86 миллиардов нейронов, по мере мгновенной передачи информации она анализируется и человек может отреагировать на то, что происходит во внешнем мире. В мозг не заложена какая-то одна стандартная программа. Он работает с любыми раздражителями, сам анализирует происходящее и отдает органам приказы действовать.

Так можно объяснить простым языком для детей, что такое нейросеть в мире биологии. В коде умных колонок и алгоритмов каршеринга на основе нейросетей мы увидим компоненты, повторяющие биологический интеллект:

• искусственный нейрон: функция языка программирования, то есть фрагмент кода, который принимает информацию, обрабатывает ее и передает в измененном виде на выход. Функция запускается сама при поступлении информации, как и положено нейрону;
• слои нейронов (dense layers): группы искусственных нейронов, составляющие компьютерную нейросеть. То, что является выходными данными внешних слоев, служит входами для слоев, подключающихся позднее;
• алгоритмы взаимодействия искусственных нейронов: так как работа мозга человека изучена не до конца, разработчики придумали несколько механизмов передачи данных между нейронами. Есть прямолинейные нейросети (FFNN): между соседними нейронами в слое нет связи. Есть сверточные «нейронки», у которых разные слои могут иметь разную специализацию. Существуют эксперименты с другими алгоритмами.

Вот на скриншоте представлен пример нейросети, которая на вход принимает картинку, а на выходе самостоятельно делает вывод о том, кто на ней изображен: кошка или собака.

Ниже нейросеть распознает цвета.

Что касается количества слоев нейронов, то чем их больше, тем выше качество анализа и тем быстрее искусственная нейросеть может отреагировать на происходящее. Это одна из причин, почему в 50-х развитие нейросетей приостановилось, а в последние годы продвигается быстрыми темпами. Вычислительные мощности машин возросли, поэтому стало возможным генерировать количество операций, сопоставимых с тем, что можно наблюдать в человеческом сознании.

Фактически будущее уже наступило, но большинство людей и экономика не успевают за открывшимися возможностями. Чтобы любой человек, даже ребенок, мог создать своего дроида из «Звездных войн» или «Терминатора», достаточно выучить несложный язык программирования Python и иметь обыкновенный персональный компьютер.

Если вы хотите, чтобы нейросеть была настоящим Терминатором и имела физическое воплощение, могла что-то делать в физическом мире, то понадобится еще робототехнический конструктор Arduino или какой-либо другой.

Пластмассовые мышцы ардуинового робота можно одушевить с помощью Python. Конструктор поддерживает этот язык. И добро пожаловать на «Битвы роботов» (Robot Wars), популярное шоу BBC, в котором устраивают турниры самодельных роботов, вооруженных различным оружием.

Также можно начать обучение детей нейросетям с примеров из фантастических фильмов и книг. Попробуйте рассказать о супермозге Umbrella из Resident Evil. В фантастике такой искусственный интеллект не имеет физического воплощения и «вещает» из стены. И это тоже можно реализовать на Python.

В качестве терминала нашего сверхразума изберем сервис Google Collab. В нем можно как в обычной консоли разработчика писать и тестировать код нейросети на Python. Удобство состоит в том, что ребенку не придется устанавливать библиотеки, ту же NumPy. Для детей это обычно сложно и не дает сосредоточится на том, ради чего занимаются программированием — на техническом творчестве. Все библиотеки добавлены в Google Collab их остается только импортировать в коде специальной командой.

Python — совсем не детский инструмент. Достаточно сказать, что именно на этом языке написан ChatGPT, так нашумевший в последнее время, да и менее известный ruGPT, созданный программистами Сбербанка.

Python — действительно основной язык создания нейросетей на сегодняшний день. У него радикально простой синтаксис, поэтому нейросеть на нем займет несколько строк кода, тогда как на других языках — на порядок больше.

Простота даже сыграла с ним злую шутку. Из-за того что школьники массово изучают Python, он прослыл языком для детей, хотя это совсем не так.

Дети на курсах программирования пишут на нем собственные нейросети благодаря тому, что в нем много специализированных библиотек, например, NumPy. Сложные операции архитектуры AI в них упакованы в простые команды. Дело доходит до того, что вы просто пишете dense и указываете количество слоев вашей «нейронки» числом. Вот так просто! Нейросеть для школьников — больше не шутка, а реальность.

Давайте создадим нейросеть, которая будет искать, как мы получили, например, число 25 из 5. Нам очевидно, что мы просто возвели 5 в квадрат. Нейросети нужно будет проделывать различные манипуляции с пятеркой по собственной инициативе, чтобы получить похожий на наш результат. Подключаем NumPy и другие библиотеки. Устанавливаем в нашем коде нейросети на Пайтон количество слоев и алгоритм работы нейросети.

Готово! Если наша задача сложнее и выбранное количество нейронов с ней не справляется, то потребуется заняться машинным обучением нейросети Python (machine learning). Увеличим количество слоев нейронов или добавим количество чисел, на примере которого «нейронка» будет практиковаться. Чем больше расчетов она произведет, тем лучше станет справляться со своей задачей.

Нейросеть получила набор чисел, в том числе 5 и достаточно точно смогла получить из него другое число, являющееся квадратом первоначального. Вот мы и знаем, как сделать нейросеть на Пайтоне.

Ваши дети увлекаются историями про трансформеров или много времени проводят за компьютером? Представьте, как они удивятся, когда узнают, что могут сами сделать фантастику реальностью! Даже ребенок сегодня может создать своего «автобота» или «десептикона».

Существуют бесплатные видеоуроки по созданию «нейронок» для детей. На детских курсах программирования также освоили и преподают это интереснейшее направление IT-творчества.

Так, в школе программирования для детей Pixel на примере конструирования игр с использованием Python объясняют для детей, что такое искусственный интеллект. Ребятам рассказывают, как и что с его помощью можно создать, раскрывают понятие AI и многое другое.

Возможностей масса. Есть очные и заочные форматы обучения, индивидуально и в группах. Существуют книги и форумы, на которых можно обсудить свои достижения. Есть даже специальные курсы по искусственному интеллекту для детей, сфокусированные не на Python вообще, а на этой востребованной и модной сейчас теме. Ребенок, занимающийся творчеством и конструированием смотрит на мир совсем иначе.