Задумывались ли вы о том, что будущее уже наступило?
«Алиса/Сири/Маруся, включи музыку», — это просьба, обращенная к вашему смартфону или умной колонке кажется сегодня такой же естественной, как чистка зубов. Все, что показывают в старых фильмах об искусственном интеллекте (artificial intelligence – AI), по сути, так или иначе уже внедрено в нашу жизнь, а мы даже об этом не догадываемся!
Где ты, ИИ?
Мобильные приложения построены на нейронных сетях.
Онлайн-переводчики используют нейросетевой перевод.
Голосовые боты и ассистенты, работающие за счет технологии распознавания и синтеза речи – заслуга нейросетей.
Сервисы для генерации текста создают с помощью ИИ посты в соцсети, небольшие продающие тексты, заголовки для статей, и т.д.
Поисковые системы с помощью нейросетей выдают вам список сайтов подходящий по смыслу к вашему поисковому запросу.
Ряд приложений по обработке фото, автоматически «переделывает» фотографию в стиле известных художников или ретуширует кожу, доводя её до журнальных эталонов, тоже благодаря заданным алгоритмам.
Что это такое нейросеть и искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект (ИИ) – это не супер-машина, которую мы привыкли видеть в кино, и не формат или функция, это процесс и способность обрабатывать информацию и анализировать данные. ИИ - шире, чем нейросеть, так как последняя представляет собой лишь одну из технологий, которые использует ИИ.
Нейросеть - это самобучаемая программа, состоящая из микропрограмм – нейронов. Каждый нейрон – это вычислительная единица, которая выполняет математические операции с полученной информацией.
Чтобы сеть работала, нейроны объединяют в слои: принимает информацию входной слой, во внутренних слоях происходит её обработка, а выходной слой сети выдает полученный во внутренних слоях результат.
Впервые, принципы работы нейронных сетей были описаны в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. Нейросеть — это математическая модель, которая работает по принципам нервной системы живых организмов.
В общем, в искусственном интеллекте выделяют Сильный (true, general) и Слабый (narrow) ИИ. Сильный искусственный интеллект – это машина, способная мыслить и осознавать себя, решать не только узкоспециализированные задачи, но и обучаться чему-то новому. По мнению, Алексея Миронова, специалиста data-science, ведущего инженера, разработчика чат-ботов и спикера Нетологии, до Сильного ИИ человечество пока не доросло. Все, что создается сейчас это Слабый ИИ.
Слабый ИИ может решать только конкретные задачи в определенных ограниченных рамках.
Виды нейросетей
Существует несколько видов нейросетей: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные.
Однослойные сети выдают результат сразу после загрузки в них определенного массива данных.
Многослойные сети имеют несколько промежуточных слоев, через которые проходят вводные данные. Чем больше слоёв и нейронов в сети, тем она сложнее устроена и обладает большей вычислительной мощностью.
Также у нейросетей бывают разные архитектуры. Архитектура – это один из способов скомбинировать между собой слои и выстроить глубокую нейронную сеть.
Как это работает?
Так что же нам понадобится, если мы захотим с нуля создать нейросеть? В первую очередь – терпение. Грубо говоря, весь процесс создания делится на 6 этапов.
1. Ставим задачу. Что мы хотим, чтобы делала наша сеть?
2. Загрузка исходных данных
Для работы нейросети нужны данные, на основе которых она будет учиться искать решение. Данные должны быть качественными. Помните, на данном этапе нейросеть – это ребенок, который учится познавать мир. Что он узнает - зависит только от вас.
3. Тест полученной модели
Необходимо, чтобы выяснить, нет ли скрытых зависимостей или некорректных данных.
4. Обучение сети
Нейросети показывают часть данных, показывают взаимосвязь между ними, и периодически проверяют качество работы.
5. Мониторинг нейросети
Модель начинает работать на реальных данных. Если сеть плохо справляется с поставленной задачей, её дообучают.
6. Дообучение нейросети
Постоянное обучение — основа работы любой нейронной сети. Процесс проверок и дообучения идёт по кругу до тех пор, пока применение нейросети не утратит смысл.
Мурманск глазами нейросетей
Если создать самому не получается, можно воспользоваться уже готовыми нейросетями. Вот такие картинки создали бесплатные нейросети по запросу:
[Murmansk city, Arctic, snow, polar bear, portrait, beautiful, elegant, atmospheric, artstation, cute, cinematic, fantasy, concept art, a sense of awe, detailed landscape painting by Ivan Shishkin, steampunk, vintage, magical, young, warrior]
Midjourney. Вот так видит Мурманск самая популярная нейросеть.
Playgroundai создает изображение на основе визуального референса. Я также добавила представленный выше запрос и вот что получилось.
Runway. Это фото- и видеоредактор с поддержкой нейронной сети. Может обрабатывать готовые файлы, а также создавать новые. Работа осуществляется в режиме онлайн на сайте. Сеть можно тренировать для получения более четкого результата.
NightCafe. Основным сервисом указанной нейросети является Text To Image. Ресурс переводит текстовый запрос в графическое изображение.
ruDALL-E. Нейросеть на русском языке, у истоков создания которой стоит Сбер. Нейронка создает по текстовому запросу генеративные изображения.
Если нейросеть создала не то, что вам нужно, попробуйте конкретизировать запрос. Чем больше деталей, тем лучше. В создании запросов для нейросетей могут помочь специальные программы.
Зачем они нужны?
Многие нейросети дают ограниченное количество бесплатных попыток. И чтобы не тратить их впустую, лучше заранее подумать над своим запросом, ведь чем качественнее исходные данные, тем лучше будет результат. Вот результат более скромного запроса для Midjourney: city of future, Murmansk, sense of awe, futuristic, beautiful, strong.
Фото: картинки созданы с помощью нейросетей: Midjourney, Playgroundai, Runway, NightCafe, ruDALL-E