Нейронные сети простыми словами: что это и как работают

Представьте человеческий мозг. Миллиарды нейронов, переплетённых между собой, работают в режиме нон-стоп. И до сих пор учёные не смогли полностью изучить все возможности нашего мозга — лишь на какие-то 10–20%. Крошечно мало, правда? Но принцип работы мозга многим уже известен. И это стало своего рода базой для создания искусственного интеллекта — того самого, о котором сегодня так много говорят.

Нейронная сеть — это часть знаменитого искусственного интеллекта (ИИ). Она представляет собой разновидность вычислительной архитектуры. Приходилось ли вам запускать Google Assistant фразой Hey Google? Тогда у вас уже был опыт взаимодействия с нейронной сетью. Или Netflix регулярно подбрасывает вам интересные идеи фильмов или сериалов — и здесь не обошлось без искусственного интеллекта.

В этой статье мы углубимся в понятие искусственного интеллекта и узнаем, что такое нейронная сеть, из чего она состоит и как она может помочь бизнесу или в повседневных делах.

Что такое нейронная сеть

Нейросеть — это вычислительная модель, спроектированная по образцу работы человеческого мозга. Она способна учиться самостоятельно через анализ полученных данных: обрабатывает информацию, извлекает закономерности и принимает решения. Это своеобразный способ машинного обучения, и принцип его работы очень похож на поведение нейронов в человеческом мозге.

Как возникли нейронные сети

Упоминание первого прототипа ИИ относится ещё к 1943 году. Тогда учёные Уоррен Мак-Коллок и Уолтер Питтс сумели смоделировать в своей статье биологическое функционирование органического нейрона через электрические цепи. Учёные уже тогда увидели потенциал нейрона как вычислительной единицы, способной выполнять последовательные действия: приём данных, их обработку и выдачу результатов. Это и было началом самой идеи нейронных сетей.

Позже, в 50–60-х годах, Фрэнком Розенблаттом был разработан перцептрон — первая устойчивая нейросеть со способностью к самостоятельному обучению.

Интерес к нейронным сетям в 1970-х годах пошёл на спад из-за технических ограничений. Но уже через десятилетие тема вернулась: был открыт метод обратного распространения ошибки, который позволил обучать многослойные сети.

В начале нового тысячелетия возможности компьютеров значительно выросли, и вместе с ними — популяризация нейронных сетей.

В наше время все достижения последних десятилетий лежат в основе искусственного интеллекта, который используют в распознавании речи, автопилотах, медицинских исследованиях и даже в чат-ботах.

Из чего состоят нейросети

Коротко о компонентах нейронных сетей:

• нейроны

Это вычислительные единицы, которые принимают входные сигналы, производят вычисления и передают выходные сигналы другим нейронам. Все нейроны связаны между собой и имеют веса, оценивающие важность принятой информации.

• слой

Все нейроны скомпонованы в слои. Входной слой принимает внешние данные, скрытые отвечают за вычислительные процессы, а выходной выдаёт результат. Нейросеть может иметь один или больше слоёв — в зависимости от сложности задачи.

• вес

Все связи между нейронами имеют определённый вес. Он показывает важность полученного сигнала для конкретного нейрона. Веса автоматически настраиваются в процессе обучения нейросети и определяют её поведение.

• функция активации

Её ещё называют передаточной функцией. Это правило, определяющее, как входной сигнал преобразуется в выход нейрона. Она показывает, насколько сильно «активируется» нейрон в ответ на входные данные.

• функция потерь

Показывает, насколько ответы нейронной сети отличаются от правильных результатов. Она измеряет ошибку, которую сеть допускает во время обучения.

• алгоритм обучения

Способ, с помощью которого нейросеть изменяет свои веса для уменьшения ошибки, фиксируемой функцией потерь. Самый распространённый пример — градиентный спуск.

Какие бывают разновидности нейросетей

Известно более 30 видов нейронных сетей. Они созданы для решения самых разных задач. Например, свёрточные эффективно распознают изображения, тогда как рекуррентные способны генерировать тексты.

Рассмотрим 4 основных типа.

Простые (Feedforward)

Движение данных — только в одном направлении: от входного слоя к выходному. Простые нейросети имеют упрощённую структуру, что в ряде задач является преимуществом.

Например, такие сети хорошо распознают образы. Это напоминает принцип работы мозга, когда в него поступают сигналы от органов чувств для обработки и распознавания. Так мы ощущаем холод, вкус, окружающие звуки и т. п.

Часто простые нейросети используют для формирования прогнозов. Простой житейский пример: если небо затянуло тучами — скорее всего, пойдёт дождь. Алгоритмы формируют своего рода предсказания, в том числе очень сложные — иногда их трудно объяснить с точки зрения человеческой логики.

Рекуррентные (RNN)

Имеют обратные связи, то есть могут «помнить» предыдущие данные. В этих сетях поток информации двунаправленный: нейроны получают данные не только от предыдущего слоя, но и по рекуррентным связям. Это помогает сети сохранять последовательность и учитывать контекст.

RNN используют там, где нужно обрабатывать последовательности. Вы сталкивались с RNN, если генерировали тексты или создавали голосовых чат-ботов.

Свёрточные (CNN)

Созданы специально для работы с изображениями, обычно применяются в задачах компьютерного зрения. Входные слои устроены так, что отбирают характерные признаки изображения и передают их в обычную полносвязную сеть, которая способна классифицировать и распознавать объекты.

CNN не анализируют все данные одновременно — они фильтруют их окнами заданного размера.

Генеративные (GAN)

Объединяют два принципа: генерацию контента и последующую оценку. В этом случае сети обучают друг друга.

Например, одна сеть создаёт изображение щенка, а другая проверяет его на реалистичность. Обнаружив неточности, «рисунок» возвращается на доработку. Ежедневно люди обращаются к таким сетям для создания изображений, улучшения собственных фото и т. д.

В чём суть работы нейронных сетей

Это работает так: данные проходят от входного слоя к выходному через несколько промежуточных слоёв нейронов. В процессе сеть обновляет веса связей и применяет функции активации — так удаётся определить силу влияния каждого сигнала.

Обучение происходит путём сравнения полученных результатов с правильными значениями. Нейросеть постепенно корректирует свои веса, минимизируя ошибки. Благодаря этому она адаптируется к новым данным и способна выполнять разные запросы: классифицировать, предсказывать, анализировать текст, распознавать изображения и т. п.

Нейросети сегодня лежат в основе машинного обучения и ИИ. Они помогают решать сложные проблемы, которые ещё недавно было невозможно автоматизировать.

Современные нейросети умеют непрерывно обучаться — это обеспечивается настройками самой структуры. Пользователи могут наблюдать развитие нейронных сетей на разных этапах, корректировать и учитывать собственные потребности и задачи. Тем самым искусственный интеллект почти не имеет границ — он легко подстраивается под нужды пользователя.

Где применяются нейронные сети

Почти везде. Вот самые распространённые примеры.

• Финансы. ИИ помогает делать прогнозы цен, предотвращать и выявлять мошенничество, оценивать риски. Актуально для банков, страховых компаний и других финансовых организаций.

• Транспорт. Популярные сегодня автопилоты, управление дронами, навигация роботов — всё это примеры возможностей ИИ.

• Медицина. Нейросети используют для поиска закономерностей в медданных, разработки новых лекарств, прогнозирования заболеваний и персонализации терапии.

• Промышленность. ИИ интегрируют в разные рабочие процессы для ускорения работы установок, выявления дефектов и даже оптимизации логистики.

• IT и разработка. Здесь нейросети помогают в широком спектре задач — от распознавания образов и обработки естественного языка до анализа данных и прогнозов.

• Повседневная жизнь. Голосовые помощники, соцсети, онлайн-сервисы, банки и покупки, образование и работа — каждый день вы сталкиваетесь с результатами работы ИИ.

Нейросети универсальны. Их можно подстроить под запросы пользователя как в специфических сферах, так и в будничных задачах.

Как обучаются нейросети

Можно ли натренировать нейронную сеть? Вполне. Это процесс обучения модели выполнению конкретной задачи. Во время тренировки сеть формирует представление о том, какие именно связи между нейронами дают успешные прогнозы.

На каждом этапе обучения задействуется математическая функция. Это позволяет алгоритму увидеть разницу между финальным прогнозом и ожидаемым результатом — ошибку. По этой ошибке система рассчитывает, как модель должна обновлять значения весов у каждого нейрона. В итоге удаётся получить максимально точное прогнозирование.

Когда тренировок становится очень много, ИИ точнее в своих прогнозах. И чем больше таких повторений, тем качественнее предсказания на выходе.

В чём преимущества и ограничения нейронных сетей

Сначала о позитивном:

• Высокая точность. При достаточном количестве данных нейросети «вылавливают» сложные закономерности, недоступные линейным моделям. Это видно на примерах распознавания образов, машинного перевода, выявления мошенничества и т. п. Чтобы эффективнее пользоваться этими возможностями, подключайте валидацию, ансамблирование, раннюю остановку.

• Способность к самообучению. Нейросети автоматически извлекают релевантные фичи из «сырых» данных: аудио, текста, изображений. Меньше ручной инженерии признаков по сравнению с классикой. Примеры: CNN для изображений, трансформеры для текста, self-supervised подходы (contrastive learning).

• Автоматизация. Они способны заменять повторяющиеся, ресурсоёмкие операции: модерация контента, маршрутизация заявок, прогнозирование спроса и т. д.

• Гибкость и универсальность. Существуют архитектуры почти под любые типы данных: табличные (TabNet/MLP), временные ряды (TFT), графы (GNN), мультимодальность.

О недостатках говорить сложно — нейросети сравнительно новый тренд и непрерывно совершенствуются. Но всё же есть некоторые ограничения:

• потребность в большом количестве данных — это снижает потенциал обучения;

• сложность интерпретации — некоторые решения трудно объяснить, что непрактично для регулируемых сфер (финансы, медицина);

• ресурсоёмкость (вычисления, память, энергия) — обучение и инференс крупных моделей дороги, а устройства низкой мощности ограничены в возможностях;

• риски надёжности и безопасности — случаются атаки или утечки конфиденциальных данных через интерфейсы;

• зависимость от инфраструктуры и поставщиков — привязка к облакам, лицензиям, модельным хабам.

При этом не забывайте, как работает нейронная сеть и какие возможности она даёт. Поэтому даже при некоторых ограничениях перспективы её внедрения остаются высокими.

Примеры известных нейросетей

ChatGPT

Это, конечно, топ из топов сегодня. ChatGPT обрабатывает неисчислимое количество запросов каждый день — от рецепта самых вкусных сырников до подготовки бизнес-стратегий для стартапов. Он хорошо справляется с рутиной: ищет информацию, генерирует изображения, уточняет технические моменты и др. ChatGPT — эксперт в разных направлениях, реагирует быстро и имеет отличную поддержку. Для обычных пользователей это самый узнаваемый пример работы нейросети.

К сожалению, для доступа ко всем возможностям нужно покупать про-версию. Пользователям также не нравится, что на некоторые запросы ИИ выдаёт неверные факты.

Rytr

«Искусственный копирайтер». Популярен среди авторов, которые пишут тексты в определённом формате и с конкретными требованиями. Из-за такой узкой специализации Rytr используют, в частности, в маркетинге и бизнесе. Многие описания на сайтах, слоганы, тексты для главных страниц сегодня написаны именно с помощью этой нейросети. Rytr известен интуитивно понятным интерфейсом, удобством работы с коротким контентом и возможностью интеграции с другими программами.

Но сеть не всегда выдаёт достоверные материалы, а для длинных текстов лучше искать другие решения.

Платная версия стоит от 9 долларов в месяц.

Copy AI

Создана на основе GPT. Эта нейросеть также больше про генерацию и оптимизацию текстов. Можно загрузить готовый файл и подогнать контент под нужный шаблон: для соцсетей, email-рассылок, SEO-текстов и т. д. Шаблонов очень много. Есть генерация готовых ответов и даже настройка своего tone of voice.

Как и у большинства нейросетей, проблема типичная: время от времени генерируется недостоверный контент. Стоит Copy AI тоже недёшево — от 49 долларов в месяц.

Midjourney

Ещё один проект в мире ИИ. Его интегрируют в медицинских сферах для диагностики заболеваний, в финансовом секторе для анализа рынка, в автопроме — для разработки автопилотов. Midjourney требует меньше вычислительных ресурсов на обучение, поэтому доступнее других. Пользователи также отмечают гибкость при обработке разнообразных данных, не только изображений. Эта нейросеть демонстрирует высокую надёжность и устойчивость к переобучению, что делает её простой для интеграции в новых условиях.

DeepL

Нейросеть для точного и естественного перевода между многими языками. Алгоритмы работают так, что на выходе пользователь получает высококачественный результат — почти профессиональный перевод. Среди преимуществ — высокая скорость, адаптивность к различным тематикам, безопасность и простота использования. Переводчик тонко учитывает стиль и тон текста. Благодаря этому DeepL применяют повсюду — от деловой переписки до креативных проектов.

К сожалению, количество языков ограничено по сравнению с Google. В узкоспециализированных текстах встречаются неточности и пробелы. Для доступа ко всему функционалу предусмотрена платная подписка: только тогда будет доступно неограниченное число символов, сохранение результатов на сервере и т. п. Офлайн-режим не предусмотрен.

Leonardo AI

Популярная нейросеть в области обработки изображений. Включает огромную библиотеку примеров для генерации картинок. За один раз можно обработать от 1 до 8 экземпляров. Leonardo AI умеет генерировать изображения по присланному фото, доступна на десктопе и в мобильных версиях.

Чтобы начать работу, нужно отправить заявку. Непрактично и то, что много изображений получаются низкого качества. Цена — от 10 долларов.

Lexica

Построена по аналогичному принципу, как и другие генераторы изображений. В библиотеке множество шаблонов с подсказками для лучшей детализации готовых картинок. Пользователи отмечают высокое качество результата, возможность бесплатной генерации двух изображений одновременно, интуитивный интерфейс.

Из минусов часто заметна однотипность стилизации и не слишком обширный набор команд.

Нейронные сети в разработке программного обеспечения

Разработчики также активно используют нейросети при создании проектов. ИИ существенно упрощает их ежедневную работу: берёт на себя рутину, помогает оперативно находить решения и повышает эффективность командной разработки. Ниже — несколько наиболее заметных направлений, где ИИ уже приносит ощутимую пользу.

• Декомпозиция задач

ИИ умеет раскладывать сложные проекты на подзадачи, объяснять их логику, подсказывать последовательность действий и лучшие способы реализации. Это особенно полезно при планировании спринтов или работе с большими системами, где важно сохранять целостность видения.

• Генерация и анализ кода

Достаточно описать запрос — и нейросеть сгенерирует готовый фрагмент кода или предложит несколько вариантов решения. Она также помогает разобраться в чужом коде: объясняет логику работы, добавляет комментарии, анализирует эффективность алгоритмов и подсказывает, какие технологии лучше применить.

• Code-review и рефакторинг

AI-инструменты могут автоматически проверять код на ошибки, дубли или неэффективные фрагменты. Они предлагают пути оптимизации, повышают читаемость, сокращают избыточность и помогают поддерживать единый стиль в команде, снижая нагрузку на разработчиков во время ревью.

• Автоматическое создание тестов

Разработчики нередко избегают написания unit-тестов из-за монотонности процесса. Нейросети умеют автоматически генерировать тестовые сценарии, охватывающие разные варианты использования. Это повышает качество ПО и снижает риск ошибок.

• Проактивное выявление ошибок

ИИ может не только фиксировать существующие ошибки, но и прогнозировать возможные. Анализируя шаблоны кода, он определяет рискованные участки и рекомендует изменения ещё до проявления проблемы, сокращая время на отладку и тестирование.

• Мощная аналитика данных

AI-помощники быстро обрабатывают большие объёмы данных, выявляя закономерности, тренды и скрытые зависимости. Это особенно ценно для специалистов в Data Science, Machine Learning и Big Data, где скорость анализа критична.

• Генерация технической документации

ИИ может автоматически создавать или обновлять документацию на основе кода: формирует структурированные описания функций, параметров, примеров использования, API и инструкций. Это экономит время команды и упрощает онбординг новых разработчиков.

• Прогнозирование производительности и поведения системы

Благодаря аналитическим возможностям нейросети моделируют работу ПО, прогнозируют нагрузку, находят потенциальные «узкие места» и предлагают оптимальные пути масштабирования. Это обеспечивает стабильную работу продукта ещё на стадии разработки.

Перечень можно продолжать — всё зависит от сферы деятельности разработчика. Но очевидно одно: нейронные сети перестали быть лишь инструментом для экспериментов. Сегодня это полноценная часть рабочего процесса, помогающая создавать более качественные продукты быстрее и эффективнее.

FAQ