Что такое нейросеть и как работает эта технология

Разбираемся, что это за технология и как её применяют в бизнесе. 

Как устроена типичная нейросеть

Что такое нейросеть простыми словами? Нейросети — это программные решения, работающие по принципу нейронных связей в живых организмах. Они функционируют на основе искусственных нейронов, которые взаимодействуют между собой и передают друг другу информацию. Благодаря этому генеративный искусственный интеллект может обучаться на данных и адаптироваться к новым задачам. Обучение зависит от алгоритмов и математических моделей, которые применяют разработчики. 

Структура нейросети

В последние несколько лет произошёл бум популярности нейросетей-трансформеров — GPT-моделей (англ. generative pretrained transformer — «генеративный предварительно обученный трансформер»). Это нейросети, которые не только обрабатывают и анализируют данные, но и создают на основе запросов тексты, изображения, аудио- и видеоматериалы.

Основы промптинга

Что такое промпт в нейросети? Промпты — это текстовые запросы или «подсказки» для нейросети, на основе которых она выполняет команды и генерирует информацию. От этих инструкций напрямую зависит результат работы AI-системы (англ. AI, artificial intelligence — «искусственный интеллект»). Промпты делают на естественном языке без написания программного кода, из-за чего использование нейросетей становится более доступным. 

Есть несколько основных принципов составления промптов для ИИ. 

• Конкретика. Промпт должен содержать подробную информацию о том, что необходимо сгенерировать нейросети. Чем больше деталей, тем точнее будет результат от нейронной сети. 
• Однозначность. При составлении промпта следует избегать двусмысленных формулировок и неоднозначных интерпретаций. 
• Приоритеты. Для многих нейросетей важно начинать промпт с главного объекта и его описания. Чем выше в строке запроса описан элемент, тем он важнее. 
• Использование специальных команд. Они помогают улучшить результат. Например, такой код может исключить использование определённого цвета, задать параметры изображения или уровень детализации. 

На ИТ-рынке даже появилась новая профессия — промпт-инженер. Этот специалист формирует запросы к нейросети, чтобы получить максимально качественный и релевантный результат от AI. Его задача — «перевести» конкретную команду с человеческого языка на «язык нейросети». Для этого он должен разбираться в принципах взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом и особенностях его функционирования.  

Виды нейросетей

Полносвязные

FCNN (Fully Connected Neural Network) — это нейросети с несколькими слоями нейронов, каждый из которых соединён со всеми нейронами из следующего слоя. При этом внутри слоя нейроны не соединены. Такой тип нейросетей оптимален для задач классификации, их применяют в глубоком обучении. 

Свёрточные 

CNN (Convolutional Neural Network) — многослойные нейросети без обратной связи, в которых сигнал идёт только по направлению от входного слоя к выходному. Ещё одна важная особенность — свёрточные слои, где из массива данных выделяется ключевая информация. Такие нейросети используют для работы с изображениями и видео и в глубоком обучении. 

Рекуррентные 

RNN (Recurrent Neural Networks) — нейросети с обратными связями между нейронами и слоями памяти, где хранится информация о предыдущих поступающих сигналах. Подходят для работы с последовательными значениями, их используют для генерации и анализа текста и перевода с одного языка на другой. В сочетании с другими нейросетями применяются в глубоком обучении.  

Генеративно-состязательные

GAN (Generative Adversarial Networks) — нейросети, состоящие из двух нейросетей. Одна из них (генератор) генерирует данные, а вторая (дискриминатор) пытается отличить эти сгенерированные данные от реальных данных. Дискриминатор нужен для оценки результатов генерации. Такие нейросети используют при создании изображений, текстов и звуков. 

Трансформеры

Нейросети для работы с последовательными данными, которые умеют находить и вычленять логические связи и зависимости. Они лучше понимают и осмысляют информацию и в таком виде передают её другим нейросетям, например, для генерации. Сейчас это самая продвинутая технология обработки естественного языка. 

Для чего нужны нейронные сети: обзор функционала

Нейросети применяют для обработки массивов данных в целях генерации текста, аудио- и визуальных материалов, распознавания, прогнозирования и кластеризации информации. Рассмотрим некоторые примеры. 

Обработка текста и генерация естественного языка 

Языковые модели, которые специализируются на понимании текста и его генерации. Они умеют вычленять логику и закономерности, воспринимать контекст и прослеживать связь между словами, имитировать стиль. Их используют для обработки информации, суммаризации и резюмирования. Также они могут проверять орфографические, грамматические и пунктуационные ошибки. 

Генерация изображений, видео, музыки

Нейросети, которые генерируют изображения, видео и музыку на основе текстовых запросов или других изображений, видео или аудиофайлов. Их обучают на большом количестве визуальных или аудиоматериалов. Они умеют комбинировать элементы, изменять цвета, подбирать стиль и другие параметры. 

Прогнозирование структуры белка в науке и медицине

Нейросети, занимающиеся молекулярным моделированием. Умеют распознавать пространственную структуру белка и используются в медицине, фармацевтике и биотехнологиях при разработке препаратов. 

Система управления автономными автомобилями

Нейросети, которые отвечают за управление беспилотными транспортными средствами. Распознают объекты на дороге, прогнозируют траектории их движения, строят оптимальный маршрут и предупреждают аварии.  

Голосовые ассистенты

Нейросети, понимающие контекст диалога и умеющие симулировать общение с пользователем. Продвинутые диалоговые системы учитывают историю взаимодействия и создают персонализированные ответы. В бизнесе такие ассистенты активно применяются для организации клиентского сервиса и поддержки. Также их используют в устройствах для умного дома. 

Как компании используют нейросети

• Оптимизация бизнес-процессов

Сервис по доставке использует нейросеть для расчёта оптимальных маршрутов курьеров и автоматизации определения кодов ТН ВЭД при международных отправках. А металлургический завод внедрил нейросетевые технологии для распознавания дефектов на стальных заготовках. Самый распространённый рутинный процесс, в котором компании используют Artificial intelligence, — документооборот. 

• Маркетинг

Крупный федеральный ритейлер применяет нейросети для прогнозирования спроса и проведения промоакций, а сервис по размещению объявлений — для формирования ленты персональных рекомендаций. Кроме того, генеративный искусственный интеллект помогает бизнесу в оптимизации рекламных кампаний и анализа аудитории для продвижения товаров.  

• Разработка новых продуктов

Нейросети генерируют новые сочетания веществ для разработки фармацевтических препаратов. Аналогичные практики есть в химической промышленности, производстве стройматериалов и других отраслях.

• Генерация дизайна, текстов, изображений

В рекламном бизнесе нейросети формируют брифы для создания видеороликов и концепции рекламного продвижения, основываясь на анализе глубинных интервью с представителями целевой аудитории. Кроме того, они генерируют сам контент: изображения и тексты для рекламных постов в соцсетях.  

• Улучшение клиентского сервиса

Компании внедряют чат-ботов и виртуальных ассистентов для автоматизации клиентской поддержки. Так они улучшают клиентский опыт, повышают доступность своих сервисов и  одновременно сокращают издержки. Кроме того, нейросети работают с отзывами на товары и другими обращениями пользователей. 

Прогнозы развития нейросетей

Нейросети выступают основой для разработки интеллектуальных систем автоматизации в любой отрасли. По мнению экспертов, их функционал будет расширяться и они станут полноценными персональными ассистентами или AI-агентами, которые умеют решать массу различных задач. Как следствие, люди получат больше свободного времени и сэкономят трудовые ресурсы. 

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.