Что такое искусственные нейронные сети, для чего они нужны и как работают?
Что такое нейросети?
Используя слово «нейросети», люди чаще всего подразумевают искусственные нейронные сети. Как несложно понять по их названию, такие системы симулируют работу человеческого мозга, но в очень упрощенной форме.
Как и человеческая нервная система, нейросети состоят из нейронов – процессоров (или клеток), передающих между собой информацию при помощи электрических зарядов. Как и нейроны человеческого мозга, искусственные нейроны характеризуются своим состоянием: «клетка» может быть либо возбуждена, либо заторможена.
А в чём фишка?
Компьютеры умеют выполнять сложнейшие вычисления и обрабатывать впечатляющие массивы данных. Но у человеческого мозга есть ряд преимуществ над машиной. Во-первых, человек умеет выделять именно нужную ему информацию среди «шелухи». Вы узнаете лицо даже в толпе и в полумраке. Вы различите, что говорит незнакомец даже среди уличного шума. Компьютеры, несмотря на все технологические достижения последних лет, до сих пор испытывают проблемы при выполнении таких задач.
Другое немаловажное преимущество – даже если человек потеряет несколько нервных клеток, его когнитивные способности никуда не денутся. Компьютеры же склонны прекращать функционировать при малейшей поломке. Нейросеть таким не возьмёшь: если несколько нейронов прекратили работу, она продолжит работать без них. Наконец, как и человеческий мозг, нейросети нельзя просто запрограммировать: их надо обучать.
И что делают эти нейроны?
У каждого нейрона есть входы (синапсы) и выход (аксон). Синапсы одного нейрона соединяются с аксонами других – так и образуется нейронная сеть. Отдельный нейрон выполняет небольшой объем работ – например сравнивает поступающие входные сигналы с определенным образоцом и выдает высокий выходной сигнал в случае соответствия, и низкий – в случае существенного различия.
Нейроны группируются в слои. Сигнал поступает на первый слой и последовательно проходит через все последующие. Бывают и рекуррентные структуры, которые обеспечивают циркуляцию некоторого набора внутренних сигналов.
Как работает нейросеть?
Самое простое объяснение: допустим, вы хотите сделать сервис, отсортировывающий фотографии с котиками. Для этого вы загружаете в нейросеть («показываете» ей) множество разных фотографий котов, с указанием, что на фотографиях именно они. Обработав весь массив информации (каждый нейрон отвечает за один признак), нейросеть определит общие черты изображений, и научится узнавать, кот на картинке или что-то другое.
А на практике зачем они нужны?
Искусственные нейронные сети применяются в различных областях науки: начиная от систем распознавания речи генной инженерии. С их помощью можно распознавать образы, сортировать информацию, составлять прогнозы…
Но особое внимание нейросети в последнее время привлекают не как полезный инструмент, а как способ для обработки изображений. Например, нашумевшая Prisma.
Ну а Prisma-то как работает?
Как объясняется в научной работе учёных из Университета Тюбингена Леона Гатиса, Александра Экера и Матиаса Гетке, стилизация изображения при помощи нейросетей выполняется путем отделения контента (его можно представить как «набросок», эскиз изображения) от стиля. После этого каждый слой нейросети работает над изображением: вначале отделяя контент, затем (на схеме это стадии 5 и 6) применяя к контенту нужный стиль.
Оставят ли нейросети без работы художников?
Если вы хотите, например, нарисовать портрет Джона Сноу в стиле Ван Гога, то с этой задачей прекрасно справится и нейросеть. Но искусственные нейронные сети не могут придумать свой стиль самостоятельно, воображение – по-прежнему штука, свойственная только людям. Компьютеры по-прежнему могут только копировать то, что уже существует.
Кроме того, вряд ли люди полностью прекратят пользоваться услугами людей-карикатуристов: многие предпочитают то, что сделано человеком, а не машиной, даже несмотря на более высокую стоимость. В конце концов, и у фотореалистичной живописи до сих пор есть полчища поклонников, несмотря на наличие фотокамеры в каждом смартфоне.
