Обучение и использование нейросетей

Концепция нейронных сетей является фундаментальной в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря нейросетям компьютеры получают возможность принимать решения без участия или с ограниченным участием человека.

Сегодня поговорим о том, как обучаются и работают нейросети, где они используются и чем могут быть полезны ученым.

Нейросеть представляют собой компьютерную программу, создание которой вдохновлялось структурой и работой человеческого мозга. Она состоит из программных модулей — нейронов. Каждый из них получает входящие сигналы, производит вычисления и генерирует исходящий сигнал.

Как и в реальном мозге, связи между нейронами называются синапсами. Они имеют разный вес, в зависимости от силы и значимости передающейся информации. Чем больше вес синапса, тем сильнее он влияет на соседние модули. Вес может иметь положительное значение, если передающийся через него сигнал активирует следующий нейрон, и отрицательное, если следующий нейрон подавляется. В процессе обучения вес каждого синапса корректируется, чтобы оптимизировать производительность нейросети.

Нейросеть имеет слоистую структуру. В базовом варианте три слоя искусственных нейронов:

1) Первый слой — входной — отвечает за прием сигналов и передачу их по сети.

2) Скрытый слой (или несколько слоев) анализирует данные, поступающие из предыдущего слоя и передает обработанную информацию на следующий слой.

3) Выходной слой дает окончательный ответ.

Нейронные сети глубокого обучения имеют несколько скрытых слоев. Они состоят из миллионов искусственных нейронов. Аналитические способности глубоких нейросетей гораздо выше, чем обычных, но для их обучения требуются миллионы обучающих примеров.

Нейронные сети используются для работы с медицинскими изображениями, маркетинговыми исследованиями, финансовыми прогнозами, структурой белков и нуклеиновых кислот. Сфера их применения постоянно расширяется.

2. Как обучаются нейросети?

В основе любого машинного обучения лежат базовые методы обучения с учителем (контролируемое) и без учителя (неконтролируемое).

Компании-разработчики искусственного интеллекта используют несколько обучающих техник, например:

• Регрессия. Нейросеть обучается выявлять связи между зависимыми и независимыми переменными. Используется в моделях с функцией прогнозирования. Например, может предсказать артериальное давление для пациента определенного возраста, пола и веса.
• Классификация. Программа учится узнавать и распределять данные по группам. Например, относить определенные электронные письма к категории “спам”.
• Кластеризация. Алгоритм учится группировать данные со сходными характеристиками. Используется для обработки результатов поиска, обнаружения аномалий, работы с медицинскими изображениями.
• Уменьшение размерности предполагает сокращение объема входных данных, упрощение их структуры и уменьшение количества параметров. За счет этого сокращается время обработки данных. Используется для уменьшения шума, кластерного анализа, визуализации данных.
• Векторное представление слов. Это процесс обработки естественного языка, позволяющий машинам понимать текст и речь.

Для получения более точного прогноза можно одновременно использовать несколько предсказательных моделей (метод ансамбля). При этом уменьшается дисперсия и смещение, характерное для одного отдельно взятого алгоритма.

Выбор подходящего метода обучения зависит от задачи, доступного набора обучающих данных и, конечно, профессионализма разработчика.

3. Проблемы в обучении нейросетей.

Нейросети далеко не всегда действуют безошибочно. В процессе машинного обучения возникают такие проблемы, как недообучение, переобучение, предвзятость модели.

Недообучение может возникать, например, в случае, когда сложность данных, с которыми должна работать нейросеть, выше, чем сложность устройства самой модели, обучающие данные недостаточны или не репрезентативны для рассматриваемой проблемы. Для уменьшения ошибки требуется усложнить алгоритм.

Проблема переобучения возникает, когда модель слишком сложная. Обучение на большом объеме данных приводит к тому, что при работе с ограниченной выборкой возникают ошибки. То есть фактически мы заставляем нейросеть делать выводы на основании недостаточной информации.

Переобучение преодолевается путем проверки качества работы модели на отдельном наборе данных и подготовкой нескольких алгоритмов, из которых выбирают самый эффективный.

Предвзятость в машинном обучении означает систематическую ошибку, когда алгоритм последовательно отдает предпочтение определенным результатам по сравнению с другими из-за ограничений или недостатков обучающих данных или самой модели.

Предвзятость может привести к несправедливым или дискриминационным результатам, например, если система распознавания лиц ориентирована на определенные расовые или гендерные группы. Предвзятость в машинном обучении является важной этической и социальной проблемой.

4. Какие задачи решают нейросети?

Нейросети находят применение в самых разных областях. В здравоохранении они используются для диагностики заболеваний, разработки лекарств, персонализированной медицины. В финансах — для прогнозирования фондового рынка, выявления мошенничества, алгоритмического трейдинга. В робототехнике нейронные сети позволили добиться успехов в автономной навигации, распознавании объектов и схватывании.

Важнейшие задачи, для решения которых используются нейросети:

• Компьютерное зрение. Нейросети извлекают информацию из изображений и видеофайлов. Эта функция необходима для управления беспилотными транспортными средствами, модерации контента в интернете, распознавания лиц.
• Распознавание устной речи. Программа понимает сказанное, независимо от особенностей голоса, акцента, скорости воспроизведения и других индивидуальных характеристик. Используется для преобразования устных рекомендаций в текстовые документы, создания субтитров к фильмам и видеозаписям.
• Обработка естественного языка (NLP) — извлечение информации из текста. Используется для автоматической организации и классификации записей, бизнес-аналитики больших документов, идентификации ключевых слов и фраз, генерации текстов и автоматических ответов в чат-ботах.
• Генерация рекомендаций — разработка персонализированных советов на основании предшествующих действий пользователя. Нейросеть помогает найти именно те товары и услуги, которые заинтересуют конкретного потребителя.

В настоящее время нейросети используются в самых разных сферах, требующих обработки больших массивов данных, в том числе в образовании и науке. С 2024 году в Российской Федерации действует ГОСТ Р 70949-2023 который регламентирует правила использования искусственного интеллекта для научно-исследовательской деятельности в области образования и педагогики, а также включения вопросов, связанных с ИИ в образовательные стандарты для магистров и аспирантов.

Способность нейросетей генерировать тексты и отвечать на вопросы сразу приглянулась студентам, как возможность упростить и ускорить написание разного рода работ. Эта сфера тоже начинает регламентироваться. В частности, в Северном федеральном университете разрешено наличие в выпускных квалификационных работах до 40% текста, сгенерированного нейросетью.

5. Онлайн-сервисы искусственного интеллекта.

В отличие от многих программных продуктов, которые требуют от пользователя квалификации и знания основ программирования, искусственный интеллект общается с человеком на естественном языке.

Работа с этими сервисами немного напоминает обычный поисковик, но если для получения оптимального результата в поисковой системе нужно сформулировать запрос максимально точно и коротко, то с алгоритмами искусственного интеллекта все наоборот: чем более детализирован запрос, тем точнее ИИ сгенерирует то, что вам нужно.

В отличие от человека, нейросеть не может быть мастером на все руки. Каждый инструмент имеет свою узкую специализацию, в соответствии с которой они и классифицируются.

Сервисы для работы с текстом наиболее применимы в работе ученого. Они помогают находить информацию, переводить с иностранных языков, редактировать тексты и создавать “заготовки” для научных статей. Среди них стоит отметить Yandex GPT, Hypotenuse AI, AI Search, Writesonic, НейроТекстер.

Нейросети для создания изображений в основном используются в рекламе, но могут пригодиться для улучшения презентаций: Mid Journey, Stable Diffusion, Flair AI, Kandinsky, Looka.

Пожалуй, в отдельную группу следует выделить нейросети для медицины: «КТ Инсульт», «КТ Легких», «ЭКГ», “Цифровой ФАП”, Celsus, Care Mentor AI, IRadiology и другие. Они позволяют быстро анализировать сотни томографических срезов, интервалов ЭКГ, находить начальные изменения при онкологических заболеваниях и даже давать консультации пациентам. Такие сервисы снижают нагрузку на врача, освобождают его от рутинной работы, дают возможность сосредоточиться на проблемах пациента.

Со звуковыми файлами работают такие нейросети, как Mac Whisper, SteosVoice, ZVUKOGRAM. Эти сервисы преобразуют речь в текст и наоборот, улучшают качество записей. Системы распознают множество языков, понимают техническую лексику. Они могут обрабатывать аудио файлы и записи с микрофона. Незаменимы для тех, кто хорошо читает, но плохо понимает устную речь на иностранных языках.

Сервисы для работы с видео: Pictory, Fliki, Visper. Они генерируют видеоролики из текста, звука и фотографий. Их можно использовать для записи коротких инструкций или обучающих роликов.

Среди сервисов на основе нейросетей есть российские и зарубежные, с русскоязычным и англоязычным интерфейсом, платные и бесплатные. Некоторые из них недоступны в России или не могут быть оплачены с российских карт. Однако, альтернативных вариантов много и всегда можно найти подходящий.

6. Нейросети для написания текстов.

Рассмотрим немного подробнее несколько нейросетей, работающих с текстами.

Chat GPT в настоящее время считается лучшей разработкой в области искусственного интеллекта. Мы уже писали статью про чат-бот Chat GPT. Он генерирует тексты самого разного характера: прозу и стихи, сценарии, рекомендации. Если считать программный код своего рода текстом, то чат-бот может писать и его.

Chat GPT также генерирует научные тексты и переводит с 24 иностранных языков. Таким образом, ученые могут использовать эту нейросеть, чтобы читать статьи из зарубежных журналов и монографии, делать заготовки для собственных публикаций и переводить их на английский язык.

В статье о Chat GPT мы писали о том, как получить доступ к нейросети из России. В настоящий момент появилась новая возможность — российские сайты-посредники, например ChadGPT.

ChadGPT использует технологии GPT-3,5 и GPT-4. Сервис работает на русском языке, не требует зарубежного номера телефона и банковской карты.

Нейросеть ответит бесплатно на 10 запросов, после чего придется выбрать один из платных тарифов. Цена вопроса вполне подъемная — от 300 до 1700 рублей в месяц. Оплата принимается с российских банковских карт, криптовалютных и электронных кошельков.

Yandex GPT — русскоязычная, бесплатная нейросеть от Яндекса. Работает в режиме диалога. Распознает и переводит текст на фотографиях и картинках, конвертирует его в электронный документ. Открывает некликабельные ссылки с фотографий.

Научную статью Yandex GPT, конечно, не напишет, но поможет в сборе и анализе данных, подготовке отчетов, поиске информации и общении с коллегами. Также она может предложить рекомендации по исследованиям.

Hypotenuse AI генерирует текст по заданной теме, на основе ключевых слов, заголовков, списков, цитат. Учитывает стиль изложения. Можно задавать время отклика: шаблонный ответ получите быстро, текст с высоким показателем уникальности придется подождать.

Нейросеть может также написать аннотацию, содержание и ключи, отредактировать текст, перевести его на иностранный язык.

Hypotenuse AI доступна в России. Пользоваться бесплатно можно неделю, после этого нужно переходить на платный тариф от 24 долларов в месяц. Оплатить можно через электронный кошелек.

AI Search создает новые тексты, в том числе большие. Делает рерайтинг и повышает уникальность. Генерирует заголовки, переводит с иностранных языков, транскрибирует аудио и озвучивает видео.

Работает на русском языке. Бесплатной версии нет. Базовый тариф стоит 1 000 рублей в месяц, предоставляет 10 000 символов в день.

Writesonic может быстро писать много текстов. Использует 30 языков. Есть бесплатные инструменты. Интерфейс английский. На тарифе Free доступно 10 000 символов в месяц. Индивидуальные тарифы, позволяющие генерировать любое количество знаков, начинаются от 20 долларов. Есть скидки для студентов и преподавателей.

НейроТекстер создает тексты высокого качества на русском языке. Тарифные планы от 200 до 2 000 рублей в месяц. Бесплатный тестовый период 7 дней.

Хотя нейросети очень быстро совершенствуются, нужно сказать, что написать с нуля текст высокого качества им не под силу. Пользователь получает полуфабрикат, требующий большей или меньшей доработки.

Фактологическая сторона ответов на вопросы требует проверки, так как, обучаясь на текстах из интернета, искусственный интеллект неизбежно делает ошибки. Ответственность за написанное все-таки несет автор.

К переводам тоже следует относиться критично. Лучше всего нейросети владеют языком, на котором они обучаются. Современные нейросети не могут полностью избежать ляпсусов, очевидных для человека.

Заключение

Способность нейросетей обучаться и работать с неполными и зашумленными данными делает их чрезвычайно полезными для решения сложных комплексных задач.

Несмотря на замечательные способности, они также сталкиваются с серьезными проблемами. Для их обучения требуются большие массивы данных и значительные вычислительные мощности.

Большое достоинство искусственного интеллекта состоит в его способности обучаться на собственных ошибках и постоянно совершенствоваться. В настоящее время идет работа, направленная на преодоление существующих ограничений и повышение производительности нейросетей.

Источник: xn--80aegcaa6cbngm5a6c1ci.xn--p1ai

Комментарии: