Нейронні мережі простими словами: що це і як працюють

Уявіть людський мозок. Мільярди нейронів, які всіляко переплетені між собою, працюють в режимі нон-стоп. І досі вчені не змогли повністю вивчити всі можливості нашого мозку. Лише на якихось 10-20%. Мізерно мало, правда? Але принцип роботи мозку багатьом вже відомий. І це стало своєрідною базою для створення штучного інтелекту. Того самого, про який сьогодні так багато говорять. 

Нейронна мережа — це частина славнозвісного штучного інтелекту (ШІ). Вона являє собою різновид обчислювальної архітектури. Чи доводилось вам запускати Google Assistant фразою «Hey Google»? Тоді ви вже мали досвід взаємодії з нейронною мережею. Або Netflix регулярно підкидує вам цікаві ідеї фільмів чи серіалів. Тут також не обійшлося без штучного інтелекту. 

У цій статті ми поглибимося в поняття штучного інтелекту і дізнаємося, що таке нейронна мережа, із чого вона складається та як вона може допомогти бізнесу чи повсякденним справам. 

Що таке нейронні мережі: чітке пояснення простими словами

Нейромережа — це обчислювальна модель, спроєктована за зразком роботи людського мозку. Вона здатна вчитися самостійно через аналіз отриманих даних: обробляє інформацію, вилучає закономірності та приймає рішення. Це своєрідний спосіб машинного навчання, і принцип його роботи дуже схожий на поведінку нейронів в людського мозку.

Як виникли нейронні мережі

Згадка першого прототипу ШІ приходиться ще на 1943 рік. Тоді вчені Воррен Мак—Каллок і Волтер Піттс зуміли змоделювати у своїй статті біологічне функціонування органічного нейрона через електричні ланцюги. Вчені вже тоді побачили потенціал нейрона як обчислювальної одиниці, котра може виконувати послідовні дії: приймання даних, їх обробка та видача результатів. Це і був початок самої ідеї нейронних мереж. 

Пізніше в 50-60 х роках Френком Розенблаттом було розроблено перцептрон — перша постійна нейромережа зі здатністю самостійно навчатися.

Інтерес до нейронних мереж в 1970-х роках пішов на спад через технічні обмеженості. Але вже через десятиліття тема знову повернулася: було відкрито метод зворотного поширення помилки, котрий дозволив помітити багатошарові мережі. 

На початку нового тисячоліття можливості комп'ютерів значно зросли, і з ними — популяризація нейронних мереж. 

В наш час всі надбання за останніх десятиліть лежать в основі штучного інтелекту, котрим користуються в розпізнаванні мови, автопілотах, медичних дослідженнях і навіть в чат-ботах.

Основні елементи нейромережі

Коротко про компоненти нейронних мереж:

• нейрони

Це обчислювальні одиниці, через які здатні приймати вхідні запити, обчислювати їх та передавати зворотні сигнали на інші нейрони. Всі нейрони пов'язані між собою та мають ваги, котрі оцінюють важливість прийнятої інформації. 

• шар

Всі нейроні скомпоновані в шари. Вхідний шар приймає зовнішні дані, внутрішні відповідають за обчислювальні процеси, а вихідний видає результати. Нейромережа може мати 1 чи більше шарів. Залежно від того, наскільки складне завдання поступає. 

• ваги

Усі зв'язки між нейронами мають певну вагу. Вона виявляє важливість отриманого сигналу для конкретного нейрона. Ваги здатні самотренуватися в процесі навчання нейромережі, та саме вони відповідають за її налаштування та поведінку.

• функція активації

Ще її називають передавальна функція. Це правило визначає, як сигнал, що надходить у нейрон, перетворюється на його вихід. Вона показує, наскільки сильно нейрон «активується» у відповідь на вхідні дані.

• функція втрат

Показує, наскільки відповіді нейронної мережі відрізняються від правильних результатів. Вона вимірює помилку, яку мережа допускає під час навчання.

• алгоритм навчання

Спосіб, за допомогою якого нейромережа змінює свої ваги для зменшення помилки, яку фіксує функція втрат. Найпоширеніший приклад — градієнтний спуск.

Які бувають різновиди нейромереж

Відомо понад 30 видів нейронних мереж. І вони винайдені для розв'язання різноманітних задач. Наприклад, згорткові ефективно розпізнають зображення, тоді як рекурентні здатні генерувати тексти. 

Ми розберемо 4 основних типи.

Прості (Feedforward)

Здатні рухатися лише в одному напрямку. Тобто вхідні дані направляються від вхідного шару до вихідного. Прості нейромережі мають спрощену структуру, але для переліку завдань це є перевагою. 

Наприклад, прості нейронні мережі вміють добре розпізнавати. Це нагадує принцип роботи мозку, коли в нього поступають сигнали від органів почуттів для обробки та розпізнання. Так ми здатні відчувати холод, смак, навколишні звуки і т.п.

Часто прості нейромережі використовуються для формування прогнозів. Простий приклад із життя: якщо небо захмарилось, скоріш за все піде дощ. Тобто алгоритми формують своєрідне передбачення, в тому числі дуже складне. Часто з погляду людської логіки важко пояснити такі прогнози нейромереж. 

Рекурентні (RNN)

Мають зворотні зв’язки, тобто можуть «пам’ятати» попередні дані. В цих нейромережах потік інформації відбувається двосторонньо: нейрони не просто отримують дані від попереднього шару, але і від рекурентного зв'язку. Це допомагає нейромережам проводити детальніший аналіз, зберігати послідовність та брати до уваги контекст.

Цей різновид нейронних мереж використовують в задачах, де треба отримати багато дрібних фрагментів даних та окремо їх обробити. Ви зустрічали приклад RNN, якщо генерували тексти чи створювали голосових чат-ботів. 

Згорткові (CNN)

Створені спеціально для роботи з зображеннями. зазвичай їх використовують у задачах, які пов'язані з комп'ютерним зором. Вхідні шари нейромереж створено таким чином, що вони відбирають певні характеристики зображень та відправляють їх на звичайну нейронну мережу. Остання здатна класифікувати та розпізнавати об'єкти. 

CNN не проводять одночасний аналіз всіх даних. Вони фільтрують їх по заданому розміру. 

Генеративні (GAN)

Об'єднують два принципи роботи нейромереж: генерація контенту та подальша оцінка. У цьому випадку мережі навчають одна одну. 

Наприклад: одна нейронна мережа створює зображення песика, а інша перевіряє її на реалістичність. При знаходженні неточностей, малюнок повертається назад для доопрацювання. Кожного дня люди звертаються до таких нейромереж при створенні зображень, удосконаленні власних фото та ін.

В чому суть роботи нейронних мереж

Це працює наступним чином: дані проходять від вхідного шару до вихідного через кілька проміжних шарів нейронів. Під час цього процесу мережа оновлює ваги зв’язків і використовує функції активації. Так вдається визначити силу впливу кожного сигналу.

Навчання відбувається через порівняння отриманих результатів із правильними значеннями. Нейромережа поступово коригує свої ваги, що мінімізує таким чином помилки. Завдяки цьому вона пристосовується до нових даних і стає здатною виконувати різні запити: класифікувати, передбачати, аналізувати текст, розпізнавати зображення тощо.

Нейромережі сьогодні лежать в основі машинного навчання та ШІ. Вони допомагають розв’язувати складні проблеми, які ще нещодавно було неможливо автоматизувати.

Сучасні нейромережі вміють безперервно навчатися. Це можливо завдяки налаштуванням, які є в самій структурі. Користувачі здатні помічати розвиток нейронних мереж на різних етапах з можливістю коригування та урахування власних потреб і задач. Тим самим штучний інтелект майже не має меж. Він з легкістю пристосовується до потреб користувача.

Де застосовуються нейронні мережі

Майже всюди. Ось найрозповсюдженіші приклади.

• Фінанси. ШІ допомагає робити прогнози цін, попереджувати та виявляти шахрайство, оцінювати ризики. Це актуально для банків, страхових компаній та інших фінансових організацій.

• Транспорт. Популярні на сьогодні автопілоти, управління дронами, навігація роботів — це все також є прикладами можливостей штучного інтелекту.

• Медицина. Нейромережі використовуються в пошуку закономірностей в медичних даних, при розробці нових медикаментів, для прогнозування захворювань або персоналізації терапії. 

• Промисловість. Штучний інтелект інтегрують в різноманітні робочі процеси для пришвидшення роботи установок, виявлення дефектів і навіть оптимізування логістики.

• IT та розробка. Тут нейромережі допомагають в чималій різноманітності задач — від розпізнавання образів та обробки природної мови до аналізу даних та прогнозів. 

• Повсякденне життя. Голосові помічники, соціальні мережі, онлайн-сервіси, банки та покупки, освіта та робота — кожного дня ви підсвідомо натикаєтесь на результати роботи штучного інтелекту.

Нейромережі універсальні. Їх можна підлаштувати під запити користувача як в специфічних сферах, так і в буденних задачах.

Як навчаються нейромережі

Чи можливо натренувати нейронну мережу? Цілком. Це процес навчання моделі виконання конкретної задачі. Під час тренування нейромережа формує уявлення про те, які саме зв'язки між нейронами дають успішні прогнози. 

В кожному етапі тренування залучено математичну функцію. Це дозволяє алгоритму побачити різницю між фінальним прогнозом та очікуваним результатом — помилку. За допомогою останньої, система розраховує, як модель повинна оновлювати значення ваг по кожному з нейронів. В результаті вдається отримати найточніше прогнозування нейромережі. 

Коли тренування виконано безліч разів, ШІ стає точнішим у своїх прогнозах. І чим більше відбувається таких тренувань, тим якісніші передбачення на виході. 

В чому переваги та обмеження нейронних мереж

Спочатку про позитивне:

• Висока точність. При достатній кількості даних нейромережі точно «виловлюють» складні закономірності, які не доступні лінійним моделям. Це можна побачити в прикладах розпізнавання образів, машинного перекладу, виявлення шахрайства і т.п. Щоб ефективніше користуватися цими можливостями, підключайте валідацію, ансамблювання, ранню зупинку.

• Здатність до самонавчання. Нейромережі автоматично витягують релевантні фічі з «сирих» даних: аудіо, тексту, зображень. Також можна помітити менше ознак ручної інженерії порівняно з класичними підходами. Приклади: CNN для зображень, трансформери для тексту, self-supervised підходи (contrastive learning).

• Автоматизація. Вони здатні замінювати повторювані, ресурсні операції: модерація контенту, маршрутизація заявок, прогнозування попиту та інше.

• Гнучкість та універсальність. Існують архітектури майже під будь-які типи даних: табличні (TabNet/MLP), часові ряди (TFT), графи (GNN), мультимодальність.

Говорити про недоліки важко, адже нейронні мережі — це порівняно новий тренд. Вони безперервно удосконалюються. Але все є деякі обмеження:

• потреба у великій кількості даних — це зменшує потенціал навчання нейромереж;

• складність інтерпретації — деякі рішення буває складно пояснити, що непрактично для регульованих сфер (фінанси, медицина);

• ресурсомісткість (обчислення, пам'ять, енергія) — тренування та інференс об'ємних моделей коштують багато, та й пристрої низької потужності достатньо обмежені в можливостях нейромереж;

• ризики ненадійності та безпеки — стаються епізоди атак або витоку конфіденційних даних через інтерфейс;

• залежність від інфраструктури та постачальників — це стосується прив'язки до хмар, ліцензій, модельних хабів.

При цьому не забувайте, як працює нейронна мережа і які можливості вона надає. Тому навіть при деяких обмеженнях перспективи її впровадження залишаються високими.

Приклади відомих нейромереж

ChatGPT

Звичайно, це топ із топів сьогодні. ChatGPT обробляє незчисленну кількість запитів кожного дня — від рецепта найсмачніших сирників до підготовки бізнес-стратегій для стартапів. Він добре справляється з рутинними завданнями: шукає інформацію, генерує зображення, уточнює технічні моменти та інше. ChatGPT — експерт з різних напрямків, реагує швидко та має чудову клієнтську підтримку. Для звичайних користувачів це найзнайоміший приклад того, як працює нейромережа.

На жаль, за користування усіма можливостями треба купувати про-версію. Користувачі також не у захваті від того, що на деякі запити штучний інтелект видає неправдиві факти.

Rytr

«Штучний копірайтер». Популярний серед авторів, які пишуть тексти в певному форматі та с конкретними потребами. Через таку вузьку експертизу Rytr використовується зокрема в маркетингу та бізнесі. Багато описів на веб-сайтах, слоганів, текстів для головних сторінок написано сьогодні саме з цією нейромережею. Rytr відомий своїм інтуїтивно простим інтерфейсом, практичністю роботи з коротким контентом та можливістю інтеграції з іншими програмами. 

Але ця нейромережа не завжди видає правдиві матеріали, та й для генерування довгих текстів треба шукати щось інше.

Платна версія коштує від 9 доларів на місяць.

Copy AI

Створено на основі GPT. Ця нейромережа також призначена більш для генерації та оптимізації текстів. Можна завантажити готовий файл та підігнати контент під потрібний шаблон: для соціальних мереж, е-мейл розсилки, сео-оптимізованих текстів тощо. Шаблонів дуже багато для різноманітних завдань. Також є можливість генерації готових відповідей і навіть налаштування свого tone of voice.

Як і з більшістю нейромереж, проблема тут типова: час від часу генерується неправдивий контент. Коштує Copy AI також дорого — від 49 доларів на місяць.

Midjourney

Ще один проєкт у світі штучного інтелекту. Його інтегрують в медичних сферах для діагностики захворювань, фінансовому секторі для аналізу ринку, в автомобільному будівництві для розробки автопілотів. Midjourney передбачає менше обчислювальних ресурсів на тренування, тому є доступнішим за інші. Також користувачі відмічають гнучкість при обробці різноманітних даних, не тільки зображень. Ця нейромережа демонструє високу надійність та стійкість до перенавчання, що робить її простою для інтегрування в зовсім нових умовах.

DeepL

Нейромережа для точного та природного перекладу між багатьма мовами. Алгоритми працюють таким чином, що на виході користувач отримає найякісніший результат — майже професіональний переклад. Серед переваг також висока швидкість обробки інформації, адаптивність до різноманітних тематик, безпечність та простота використання. Перекладач тонко враховує стиль та тон тексту. Завдяки цьому DeepL всюди — від ділового листування до креативних проєктів.

На жаль, кількість мов в запасі нейромережі обмежена порівняно з Google. У вузькоспеціалізованих текстах також зустрічаються неточності та пробіли. Для отримання доступу до всього функціоналу передбачена платна підписка. Тільки тоді користувачу буде доступна необмежена кількість символів, збереження результатів видачі на сервері й т.п. Також в перекладачу не передбачено офлайн режиму.

Leonardo AI

Популярна нейромережа у сфері обробки зображень. Включає величезну бібліотеку прикладів для генерації зображень. За один раз можна опрацювати від 1 до 8 екземплярів. Leonardo AI вміє генерувати зображення по надісланому фото, а також може використовуватися як на десктоп, так і на мобільних версіях.

Щоби почати роботу зі штучним інтелектом, треба надіслати заявку. Непрактично і те, що багато зображень отримують низьку якість. Ціна користування Leonardo AI — від 10 доларів. 

Lexica

Побудована на аналогічному принципі, як і інші генератори зображень. В бібліотеці налічується безліч шаблонів с підказками для кращої деталізації готових картинок. Перевагами нейромережі користувачі називають високоякісний результат, можливість безкоштовної генерації двох зображень водночас, інтуїтивно зрозумілий інтерфейс.

Щодо недоліків, то часто помітна однотипність стилізування картинки. Також вибір команд не дуже обширний. 

Нейронні мережі у розробці програмного забезпечення

Розробники також активно користуються нейромережами при створенні проєкт. ШІ суттєво спрощує їхню щоденну роботу. Нейромережі беруть на себе рутинні завдання, допомагають оперативно знаходити рішення та підвищують ефективність командної розробки. Нижче наведено кілька найпомітніших напрямів, де штучний інтелект уже демонструє відчутну користь.

• Декомпозиція задач

Штучний інтелект вміє розкладати складні проєкти на окремі підзадачі, пояснювати їхню логіку, підказувати послідовність дій і навіть найкращі способи реалізації. Це особливо корисно під час планування спринтів або роботи з великими системами, де важливо зберігати цілісність бачення.

• Генерація та аналіз коду

Достатньо описати свій запит —  і нейромережа згенерує готовий фрагмент коду або дасть декілька варіантів рішення на вибір. Вона також допомагає розібратися у чужому коді: пояснює логіку роботи, додає коментарі, аналізує ефективність алгоритмів і підказує, які технології краще застосувати.

• Code-рев’ю та рефакторинг

AI-інструменти можуть автоматично перевіряти код на наявність помилок, дублікатів або неефективних фрагментів. Вони пропонують шляхи оптимізації, підвищують читабельність, скорочують надлишковість і допомагають підтримувати єдиний стиль коду в команді. Це мінімізує  навантаження на розробників під час рев’ю.

• Автоматичне створення тестів

Розробники часто уникають створення unit-тестів через монотонність цього процесу. Нейронні мережі вміють автоматично генерувати тестові сценарії, які охоплюють різні варіанти використання програми. Це підвищує якість ПЗ та скорочує ризики появи помилок.

• Проактивне виявлення помилок

ШІ може не лише фіксувати присутні помилки, а й прогнозувати можливі. Аналізуючи шаблони коду, він визначає ризикові ділянки та рекомендує зміни ще до того, як проблема проявиться. Завдяки цьому скорочується час на налагодження й тестування.

• Потужний аналіз даних

AI-помічники здатні швидко обробляти великі обсяги даних, виявляючи закономірності, тренди й приховані залежності. Це особливо цінно для спеціалістів у галузях Data Science, Machine Learning та Big Data, де швидкість аналізу має вирішальне значення.

• Генерація технічної документації

ШІ може автоматично створювати або оновлювати документацію на основі коду. Він формує структуровані описи функцій, параметрів, прикладів використання, API та інструкцій. Це значно економить час команди й полегшує онбординг нових розробників.

• Прогнозування продуктивності та поведінки системи

Завдяки аналітичним можливостям нейромережі можуть моделювати роботу програмного забезпечення, прогнозувати навантаження, виявляти потенційні «вузькі місця» й пропонувати оптимальні шляхи масштабування. Це забезпечує стабільну роботу продукту ще на стадії розробки.

Перелік можливостей можна продовжувати. Все залежить від напряму діяльності розробника. Але очевидно одне: нейронні мережі перестали бути лише інструментом для експериментів. Сьогодні це повноцінна частина робочого процесу, яка допомагає створювати якісніші продукти швидше й ефективніше.

FAQ