Что такое нейронная сеть и как она работает

Область практического применения информационных технологий постоянно расширяется. Современный человек может доверить искусственному интеллекту решение задач, которыми ранее занимался исключительно самостоятельно. В данной публикации попробуем ответить на вопросы о том, что представляет собой искусственный интеллект (ИИ), а также рассмотрим одно из наиболее популярных направлений искусственного интеллекта - нейронные сети.

Искусственный интеллект ( artificial intelligence, AI ) - это технология, позволяющая системе (машине или компьютеру) выполнять задачи, требующие разумного мышления, то есть имитировать поведение человека для постепенного обучения с использованием полученной информации и решения конкретных вопросов. Также это может быть проявление каких-то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта.  Главная задача искусственного интеллекта – это моделирование человеческого разума.

Нейронные сети (ИНС или нейросеть) — это компьютерная модель, задачей которой является воспроизведение работы нервной системы человека. В основе её функционирования лежит принцип передачи и обработки информации через сеть искусственных нейронов, которые организованы в сложную систему.

Исследование функций мозга человека и попытки воссоздать его сложные процессы в компьютерных системах всегда были одной из самых увлекательных задач в науке и технике. Принцип работы искусственной нейронной сети не исключение - он списан с деятельности человеческого мозга. Рассмотрим более подробно, каким образом функционирует нейронная сеть в организме человека.

Мозг человека представляет собой совокупность нервных клеток – нейронов, которые обеспечивают абсолютно все процессы в теле и имеют первостепенную важность для организма. Нейроны являются составляющей частью нервной системы человека, предназначение которой состоит в том, чтобы собрать все сигналы, поступающие из вне или от собственного организма и принимать решение о необходимости того или иного действия. Нервная клетка имеет сложное строение, высоко специализирована и по структуре содержит тело и два типа отростков: аксоны и дендриты. Дендриты - короткие, ветвящиеся отростки, которые принимают входящие сигналы от других нейронов и переносят их к телу нейрона. Аксон — это длинный отросток, который передает электрические сигналы от нейрона к другим нейронам или органам.

Нейроны не функционируют поодиночке, а образуют тысячи контактов (связей) с другими нервными клетками, формируя тем самым нейронные сети.

Именно нейронные связи играют решающую роль в формировании и развитии интеллекта, появлении устойчивых привычек, навыков, лежат в основе процессов запоминания, обучения, восприятия и других когнитивных функций. Человек рождается с заданным количеством нейронов, но связи между ними еще не сформированы. Нейронная сеть строится постепенно в результате поступающих из вне импульсов. Большинство нейронных связей формируются в раннем детстве – в период усвоения наибольшего количества информации и обретения наибольшего количества навыков. Далее на протяжении всей жизни человеческий мозг постоянно получает информацию через органы чувств, а также получает жизненный опыт, взаимодействуя с окружающим миром. Все это способствует тому, что его нейроны образуют между собой устойчивые связи. Именно это свойство мозга позволяет быстро учиться всему новому и приобретать навыки. Таким образом, люди способны создавать новые нейронные связи на протяжении всей жизни. 

Так и в искусственном интеллекте.  Каждый искусственный нейрон — это узел, который принимает входные сигналы, обрабатывает их и передает результаты следующему нейрону в сети. Сигналы, полученные от других нейронов, имеют различную важность и вес, которые помогают определить влияние каждого нейрона на общий результат. Это называется взвешенной суммой сигналов.

Важно отметить, что и искусственная нейронная сеть способна также самостоятельно "обучаться" на определенной базе данных, выявляя закономерности и основываясь на них при принятии решений, поэтому нейронную сеть не нужно заранее программировать.  Она сама моделирует работу нейронов человеческого мозга, проводит элементарные вычисления и обучается на основании предыдущего опыта.

К процессу обучения нейронной сети привязывается понятие "весовые коэффициенты", которые позволяют сети определить, насколько сильно каждый нейрон влияет на конечный результат. Если сравнивать с человеком, то искусственный интеллект подобен головному мозгу, а нейросети соответствуют объединению более мелких, базовых элементов мозга – нейронов.

Существует несколько десятков видов нейронных сетей, каждый из которых предназначен для решения определенных задач. В данной статье рассмотрим только те виды, которые обрели особую популярность. Например:

• рекуррентные нейронные сети используются для обработки последовательности данных, таких как речь или текст. Их особенность в том, что они помнят всю цепочку данных, могут понимать её смысл и предсказывать, что будет дальше;
• сверточные нейронные сети широко применяются в области компьютерного зрения, позволяя распознавать объекты на изображениях.  За эту функцию в них отвечают два алгоритма: свёртка и пулинг. Первый делает послойную нарезку картинки, а второй — находит и кодирует на этих слоях самые важные признаки;
• многослойные нейронные сети умеют выделять абстрактные сложные признаки из объектов и решать задачи более гибко и быстро. С этой целью разработчики придумали располагать нейроны на разных слоях. Например, такая сеть может распознать объект вне зависимости от освещения и угла наклона;
• генеративные нейронные сети — это любые нейросети, которые что-то создают

Нейронные сети нашли применение во многих сферах, включая медицину, финансы, автоматизацию процессов искусственного интеллекта, разработку игр и многое другое. Они способны анализировать большие объемы данных и находить в них зависимости, которые являются недоступными для человека. Вот несколько жизненных примеров, которые иллюстрирует области применения нейронных сетей:

• нейросеть внутри поисковых систем отвечает на сложные вопросы пользователей;
• нейросеть составляет любые тексты по запросу;
• голосовые помощники банков анализируют речь клиентов, чтобы общаться с ними и решать сложные вопросы. Это позволяет компаниям нанимать меньше сотрудников в техподдержку;
• анализ активности пользователей в соцсетях, чтобы подбирать нужные мемы, новости и рекламу;
• роботы-доставщики прокладывают путь от склада до клиента;
• нейросети помогают медицинским центрам анализировать ЭКГ, УЗИ и рентгеновские снимки для диагностики заболеваний.

В заключении отметим, что нейронная сеть — это мощный инструмент, позволяющий имитировать работу нервной системы человека и решать разнообразные задачи, которые часто требуют определенного уровня обработки информации и аналитических навыков. Её возможности и потенциал продолжают расширяться, делая нейронные сети одной из ключевых технологий искусственного интеллекта будущего. 

Оригинал публикации (Читать работу полностью): Что такое нейронная сеть и как она работает