Последнее время в медиапространстве появился новый тренд – моделирование уникальных изображений, которые за считаные секунды могут сгенерировать специальные приложения, использующие новейшие нейросети. Но что это такое? Как работает их механизм? Где еще используются эти сети? И как не ударить в грязь лицом, когда разговор зайдет о новинке? Этот материал – вам в помощь.

Как устроены современные нейросети

Идея нейронной сети родом из биологии. В эксклюзивном комментарии TV BRICS программист и разработчик игр Денис Кондратьев рассказал, что с помощью биологических нейронов устроено поведение животных, которые обладают нервной системой: от человека до муравья. Разница лишь в количестве этих нейронов. Так, к примеру, в человеческом мозге может содержаться порядка 85 миллиардов нейронов. У муравья же на всю нервную систему – около 250 тысяч.

«Все начинается с нейронов, отвечающих за восприятие – обоняние, осязание, слух, зрение. Возбуждаясь, нейроны направляют сигнал дальше, мышцам или другим нейронам, передающим информацию. В зависимости от силы входных сигналов дальнейший сигнал либо передается, либо нет. За счет этого и формируется логика поведения. По этому принципу устроены все современные нейронные сети», – сказал эксперт.

Как работают нейросети

Переходим от биологии к информационным технологиям. Нейросети – это математические модели, которые не программируются, а обучаются. Для этого их тренируют: загружают определенный набор данных и объясняют отдельные элементы.

«Например, загружают 100 фото с котятами и без и отмечают котят. Дальше нейросеть сама обрабатывает параметры (четыре лапы и хвост, например) и учится не только находить котят на других фото, но и отличать их от, скажем, щенят. На этом этапе разработчики следят за тем, как справляется нейросеть, и вносят поправки. После определенного объема обучения нейросеть готова к самостоятельной работе. Обучение может быть не только на картинках, но на любых видах данных – тексте, видео, аудио», – объяснил Анатолий Углов, технический директор Цифроматики.

При этом каждый элемент искусственной нейросети принимает, преобразует цифровой сигнал и передает его нейронам следующего слоя, и, если их объединить в большую сеть, она будет способна решать сложные задачи. Насколько сложные – зависит от количества этих нейронов, архитектуры сети и вычислительных мощностей, рассказал Владимир Семеновых, ведущий разработчик группы компьютерного зрения IT-компании КСОР «Антисон».

Как нейросети генерируют изображения по запросам

Генерация изображений как по текстовым запросам, так и по другим рисункам или наброскам происходит так же, как происходит распознавание образа: нейросеть сравнивает ваш запрос со всеми возможными элементами из своей базы знаний. Чем больше эта база знаний, тем эффектнее и реалистичнее будет результат, подчеркнул Анатолий Углов.

«Стоит отметить, что размеры и качество обучающих выборок для нейросети важны примерно так же, как и при обучении человека чему-то новому. Если художник, например, пересмотрел очень много картинок в стиле аниме, то ему сложно будет дальше что-то создавать в стиле классических русских художников, хорошо нам знакомых по Третьяковской галерее, и наоборот. Гораздо лучшие результаты будут у того, кто может совместить несколько стилей и, благодаря этому, выдать что-то новое и интересное», – отметил эксперт.

Сейчас очень активно нейросети используют для генерации контента – фото, видео, музыки. Такие приложения работают на базе языковых моделей, основанных на архитектуре трансформеров и генеративно-состязательных сетей. Сложно? Объясняем: трансформер в данном случае – это модель построения нейросетей, а генеративно-состязательные сети – это комбинация двух нейросетей, одна из которых создает изображения, а вторая отбраковывает неподходящие и оставляет те, которые максимально подходят под запрос.

С помощью нейросети редакция TV BRICS сгенерировала свои изображения с животными стран БРИКС. Первый запрос: снежный барс, бразильский карнавал, красочные костюмы, ирбис, танец самба.

Второй запрос: Китай, Праздник фонарей, попугай, площадь, водоем.

Третий запрос: пляж, Южная Африка, панда, коктейль, шляпа, море.

В чем уникальность нейросетей

Нейронные сети уникальны тем, что они основаны на структуре и функциях человеческого мозга, что позволяет им учиться и принимать решения аналогичным образом.

«В отличие от традиционных алгоритмов, нейронные сети могут изучать закономерности и делать прогнозы на основе огромных объемов данных без явного программирования. Они также обладают способностью обрабатывать сложные и нелинейные взаимосвязи, адаптироваться к новой информации и делать обобщения на примерах, что делает их хорошо подходящими для таких задач, как распознавание изображений и речи, языковой перевод и автономное принятие решений», – отметил Денис Кондратьев.

Кроме того, уникальность нейросетей заключается в их сложной, комплексной структуре с миллионами параметров. Нейросети могут обучиться практически любому «паттерну», независимо от того, насколько он сложный. Они способны накапливать и образовывать самые неочевидные связи между объектами.

В каких сферах можно использовать нейросети

Одна из наиболее популярных областей применения нейросетей сегодня – распознавание визуальных образов, аудио и видео. Они используются везде, от голосовых помощников, робота-автоответчика в банке и спецэффектов в соцсетях (в VR-масках в социальных сетях и мессенджерах) до анализа состояния нефтепроводов и подсчета брака на заводе.

В каких сферах еще можно использовать нейросети и в каких направлениях они будут развиваться в ближайшем будущем, рассказал программист Денис Кондратьев:

• компьютерное зрение: анализ изображений и видео, распознавание объектов и понимание сцен; – робототехника: управление и навигация автономных роботов; 
• здравоохранение: анализ медицинских изображений, диагностика заболеваний и поиск лекарств;  
• финансы: выявление мошенничества, прогнозирование фондового рынка и анализ кредитных рисков;
•  маркетинг: сегментация клиентов, персонализированные рекомендации и прогнозирующая реклама; 
• игровой: игровые агенты на базе искусственного интеллекта и процесс принятия решений в играх; 
• транспорт: самоуправляемые автомобили, прогнозирование дорожного движения и автономный полет; 
• энергетика: прогнозное обслуживание и оптимизация энергетических систем. Как нейросети повлияют на наше будущее

Многие специалисты сходятся во мнении, что с приходом нейросетей в повседневную жизнь изменится формат занятости людей. Как конвейеры избавили человечество от потребности работать по 14 часов в сутки в поле, также и нейросети снимут с людей часть рутинных обязанностей, позволив сконцентрироваться на чем-то более важном.

«На мой взгляд, нейросети позитивно повлияют на повседневную жизнь. Практически в любой сфере можно найти применение нейросетям, что может увеличить эффективность труда и повысить производительность», – отметил онлайн-маркетолог Рамиль Низамиев.

«Нейросети существенно облегчают труд человека и экономят бизнесу миллионы человеко-часов в год. Они умеют даже предсказывать уход клиента, притом до того, как идея об этом придет ему в голову, за счет анализа массивов данных о поведенческих реакциях клиентов», – объяснил Анатолий Углов.

Считается, что нейронные сети уже скоро возьмут на себя всю рутину в рекламном бизнесе, маркетинге, банковском деле, инвестировании и других направлениях. А люди, пользуясь технологиями, будут контролировать их и генерировать свежие идеи.