Нейронные сети — это компьютерные модели, вдохновленные работой человеческого мозга. Они состоят из множества взаимосвязанных нейронов, которые расположены слоями. Нейроны обрабатывают информацию и принимают решения. Как работают нейросети, простыми словами:

• Информация поступает во входной слой.
• Скрытые слои разбирают данные на части, обрабатывают их, сопоставляют и ищут закономерности.
• Финал — выходной слой. Нейросеть сообщает результат.

Например, чтобы распознавать изображения, нейронная сеть может выделять формы и цвета объектов. На каждом этапе обработки она выделяет более абстрактные признаки объектов.

Тренировка нейронной сети происходит с помощью большого набора данных. Сеть проходит через многократный процесс обучения. Сравнивает свои результаты с правильными ответами и корректирует внутренние параметры, чтобы минимизировать ошибки.

После тренировки сеть способна обрабатывать новые данные, которые не встречала во время обучения. Она анализирует их по схожему алгоритму и выдавает результаты.

Например, изучив тысячи изображений котов, сеть узнает кошку на фотографии, которую она еще не видела. Она сделает вывод на основе опыта, который накопила в процессе обучения.

Если располагать нейроны на разных слоях, то нейросеть будет решать задачи быстрее. Например, картинку с котом можно разложить на пиксели, каждый из которых поступит на отдельный нейрон входного слоя.

Скрытые слои обрабатывают данные. Число таких слоев может быть бесконечным. Считается, чем больше слоев, тем нейросеть умнее. Выходной слой выдает результат.

Нейросети разделяют на типы по архитектуре, алгоритмам обучения, области применения. Например, по типам задач выделяют классификационные, регрессионные, прогнозирующие, кластеризующие и генеративные нейросети:

• Классификационные распознают лица, эмоции, типы объектов.
• Регрессионные обрабатывают числа для прикладных задач: определяют возраст по фотографии, составляют прогноз биржевых курсов, оценивают стоимости имущества.
• Прогнозирующие составляют долгосрочные прогнозы, например, для предсказания цен, физических явлений, объема потребления.
• Кластеризирующие изучают и сортируют большой объема данных, чтобы объединить их по признакам. Кластеризация необходима, например, чтобы выявить классы картинок или сегментировать клиентов.
• Кластеризирующие изучают и сортируют большой объема данных, чтобы объединить их по признакам. Кластеризация необходима, например, чтобы выявить классы картинок или сегментировать клиентов.
• Генеративные создают и трансформируют контент. Например, Midjourney и DALL-E генерируют изображения, Chat GPT — тексты и код, Lensa обрабатывает селфи.

По архитектуре выделяют многослойные, сверточные и рекуррентные:

• Многослойные или перцептроны обрабатывают числовые данные. Они выделяют абстрактные сложные признаки из объектов. Например, могут распознать объект при разном освещении и под нестандартным углом наклона.
• Сверточные работают с изображениями: распознают, генерируют, обрабатывают, удаляют фон. В них работают два алгоритма. Свертка послойно нарезает картинку, а пулинг находит и кодирует на этих слоях важные признаки.
• Рекуррентные работают с последовательностями — текстом, речью, аудио или видео. Они помнят цепочку данных, могут понимать ее смысл и предсказывать, что будет дальше. Например, Google Translate с помощью рекуррентных нейросетей генерирует связный перевод текста.

Генеративно-состязательные сети состоят из двух частей: генератора и дискриминатора, которые «состязаются» друг с другом. Генератор создает новые данные, а дискриминатор пытается отличить сгенерированные данные от реальных.

Например, генератор учится рисовать котов. Он показывает результаты дискриминатору и старается его обмануть. Задача дискриминатора — научиться различать настоящие данные и подделки.

Вначале генератор создает картинки, которые совсем не похожи на кошек. Дискриминатор отвергает такие рисунки и косвенно подсказывает генератору, что нужно изменить. Генератор раз за разом переделывает рисунки, пока не добивается реалистичного изображения. Дискриминатор не может отличить его от настоящего и пропускает.

Модель выдает пользователю изображения кота, которые прошли через фильтр дискриминатора. У него нет полных знаний о строении кошек, поэтому сеть часто предлагает изображения, далекие от реальности.

Кроме генеративно-состязательных сетей (GANs) существуют другие генеративные архитектуры: Машина Больцмана (Boltzmann machine), автокодировщик (Variational autoencoder), скрытая марковская модель (СММ), модели, которые предсказывают следующее слово в последовательности, например, GPT-2, диффузные модели (Stable Diffusion).

Генеративно-состязательные сети привлекают больше внимания, чем другие архитектуры, потому что показывают впечатляющие результаты в создании визуального контента.

Генеративный ИИ обучается без прямого указания правильного результата. Он часто работает с неструктурированными данными и умеет интерпретировать и модифицировать их разные формы.

Благодаря способности обобщать генеративные модели умеют создавать данные, которые располагаются между уже известными точками в их обучающем пространстве. Это позволяет создавать переходы. Например, в компьютерной анимации генеративный ИИ может построить плавную трансформацию одного объекта в другой.

Генеративный ИИ способен работать автономно после обучения. Он делает контент без постоянного вмешательства человека.