Нейросети: что это такое и как они устроены

Нейросети из академической области перешли в категорию прикладных технологий, способных кардинально изменить операционные процессы в бизнесе. Треть российских специалистов (28%) активно применяют их для решения рабочих задач — от автоматизации клиентского сервиса до генерации персонализированного контента, пишет издание New Retail. 

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

Что такое нейросети

Нейросеть — это математическая модель, вдохновлённая устройством человеческого мозга. В основе структуры — искусственные нейроны, которые участвуют в процессе обработки входных сигналов. Каждый нейрон описывается набором весовых коэффициентов, которые преобразовывают входящий в него сигнал. Далее выход нейрона обрабатывается специальной нелинейной функцией, чтобы нейронную сеть можно было обучать в процессе обратного распространения ошибки. В отличие от детерминированных алгоритмов, нейросети способны выявлять закономерности в больших массивах данных, обучаясь на больших массивах данных. Эта способность делает их незаменимыми в задачах, где традиционные инструменты имеют ограничения и могут требовать серьёзной доработки.

По данным «Известий», объём рынка AI-решений в России в 2024 году вырос на 36% и составил 305 миллиардов рублей. Вклад машинного обучения в экономику составит 0,35% годового прироста производительности. Эти показатели напрямую говорят о растущем интересе к нейросетям со стороны бизнеса.

Понимание того, как устроен искусственный интеллект, — ключ к принятию стратегических решений в бизнесе. Разобраться в устройстве, эволюции и возможностях сегодня важно не только разработчику, но и каждому, кто управляет цифровыми проектами, инвестирует в технологии или строит команду будущего.

В основе нейросетей лежат алгоритмы. Они состоят из слоёв нейронов, где каждый нейрон связан с другими и передаёт сигналы по определённым правилам. Чаще всего встречаются следующие типы нейросетей: полносвязные (MLP — Multi-layer Perceptron), свёрточные (CNN — Сonvolutional Neural Network), генеративно-состязательные (GAN — Generative Adversarial Network), рекуррентные (RNN — Recurrent Neural Network), автоэнкодеры, диффузионные и трансформеры. Последние особенно востребованы благодаря своей способности обрабатывать текстовые и мультимодальные последовательности токенов различной длины.

Современные нейросети способны выполнять такие задачи, как классификация, детекция, генерация, восстановление и т. д. Их применяют там, где важно не только точное вычисление, но и высокая устойчивость к изменениям — от умных помощников до систем поддержки принятия решений.

История и эволюция нейросетей

Первые идеи и классические модели

Первые попытки математически описать принципы работы мозга были предприняты в середине XX века. В 1943 году Уоррен Маккалох и Уолтер Питтс предложили логическую модель нейрона. В 1957 году Фрэнк Розенблатт представил перцептрон — простейшую обучающуюся сеть. Однако вскоре выяснилось, что однослойные сети неспособны решать более сложные задачи, что привело к временному снижению интереса к технологии.

Развитие алгоритмов обучения

Новый импульс исследованиям дала разработка алгоритма обратного распространения ошибки. Это позволило обучать многослойные нейросети, тем самым увеличивая глубину анализа и точность решений. К 2000-м годам нейросети уже применялись в финансовом прогнозировании, медицине и обработке изображений, но по-настоящему мощный скачок произошёл позже.

Появление глубоких нейросетей

Революционным стал 2012 год, когда архитектура AlexNet продемонстрировала выдающийся результат на конкурсе ImageNet. Появились глубокие модели, в которых число слоёв могло достигать десятков и сотен. Это дало старт эре глубокого обучения (deep learning). Сегодня такие модели, как ChatGPT, Gemini, DeepSeek и GigaChat, работают с триллионами параметров, обеспечивая невероятную точность и гибкость.

История нейросетей 

• 1943 год. Учёные Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс предложили математическую модель нейрона головного мозга. Появляется само понятие нейросети. 
• 1949 год. Учёный Дональд Хебб разработал первый алгоритм обучения искусственной нейросети и описал этот процесс. 
• 1957 год. Учёный Фрэнк Розенблатт представил перцептрон — первую простейшую нейросеть для распознавания образов.  
• 1975 год. Учёный Кунихико Фукусима разработал когнитрон — первую многослойную нейросеть. 
• 1986 год. Учёные Дэвид Румельхарт и Джеймс Макклелланд сформировали концепцию коннективизма — алгоритма параллельной распределённой обработки данных, который повышает скорость и качество обучения нейросетевых моделей. 
• 2007 год. Учёный Джеффри Хинтон разработал алгоритмы для обучения многослойных нейросетей. 
• 2012 год. Нейронная сеть SuperVision победила на конкурсе по распознаванию изображений. Впервые нейросетевые технологии превзошли классические модели машинного обучения. С этого момента начинается история нейросетей в их современном виде и компании стали запускать проекты по разработке собственных многослойных нейросетей. 

Возможности и сферы применения нейросетей

Ключевые задачи

Нейросети успешно решают задачи компьютерного зрения (распознавание лиц и объектов, генерация изображений и видео), обработки естественного языка (перевод, генерация текстов), аудиоинтерпретации (распознавание речи, синтез голоса), а также предиктивной аналитики. Эти технологии уже используются для оптимизации логистики, персонализации маркетинга и управления рисками.

Примеры повседневного ИИ

В 2025 году 28% россиян используют искусственный интеллект и нейросети в своей работе. Особенно часто это делают топ-менеджеры (19%) и старшие специалисты (13%). Особый интерес вызывают мультимодальные модели, такие как Kandinsky 2.1 и GigaChat, в которых используются архитектуры вроде RuGPT-3.5 и RuCLIP.

Практика в бизнесе

Генеративные нейросети особенно активно применяют в секторе B2С, где важно персонализированное взаимодействие с аудиторией. Они помогают улучшить клиентский сервис, генерировать рекламные материалы, разрабатывать новые продукты. 

Нейросети Сбера

GigaChat — русскоязычная нейросеть для генерации текста и программного кода, взаимодействующая с пользователями через диалоговый интерфейс. Это мультимодальная система, которая может понимать изображения и аудио посредством специальных адаптеров, а также вызывать другие модели в режиме «инструментов» — так, например, GigaChat способен обращаться к нейросети Kandinsky, когда пользователь просит сгенерировать изображение. GigaChat уже начали активно использовать и в промышленности: крупный холдинг, работающий в сфере нефтехимии, внедрил этот инструмент в финансовые и другие процессы. 

Kandinsky — нейросеть для генерации изображений и видео по текстовым описаниям или изображениям. Она может создавать визуальный контент в разных стилях, дорисовывать недостающие элементы, редактировать и смешивать изображения, создавать стикеры. Kandinsky — тоже мультимодальная модель, но, в отличие от GigaChat, ориентирована на генерацию визуальных модальностей.

Преимущества и недостатки

Преимущества нейросетей

Ключевое преимущество нейросетей — способность выявлять сложные закономерности в неструктурированных данных. Это делает их мощным инструментом для задач, требующих гибкости и точности. По данным опроса ВШЭ и РАСО, 85% специалистов в сфере коммуникаций уже используют нейросети для создания и анализа контента, что говорит об их высокой эффективности.

Ограничения и вызовы

Тем не менее технология не лишена проблем. Во-первых, это высокая стоимость входа — вычислительные ресурсы и доступ к качественным данным. Во-вторых, у регуляторов и потребителей вызывает опасения тот факт, что решения, принимаемые нейросетями, нельзя полностью контролировать или предсказать.

Тренды и будущее развитие нейросетей

Глубокое и машинное обучение

Синтез глубинного обучения и традиционных ML-подходов обещает повышение интерпретируемости моделей при сохранении высокой точности. Такой гибридный подход особенно востребован в регулируемых секторах, где важно не только получить результат, но и обосновать его.

Мультимодальные модели и LLM

Мультимодальные модели — одно из самых перспективных направлений. В бизнесе они уже применяются для обработки видео, изображений и речи. Роль LLM (large language model – большая языковая модель) также продолжит расти, особенно в сферах поддержки клиентов, автоматического документооборота и юридической аналитики.

Законодательство и этика

Государство создаёт дополнительные экономические стимулы для развития технологии. Так, Минцифры предлагает распространить федеральный инвестиционный налоговый вычет на крупные по внедрению AI. Это поможет бизнесу уменьшить налог на прибыль. 

В то же время усиливается внимание к этике: важны правовые вопросы, достоверность данных и контроль за распространением дезинформации. В России уже создан Альянс в сфере искусственного интеллекта, и его члены написали «Белую книгу этики в сфере искусственного интеллекта». В ней собран обзор самых острых этических вопросов, возникающих на пути развития искусственного интеллекта. Авторы предлагают читателям глубокий анализ современных технологий AI и раскрывают, как их развитие затрагивает моральные и социальные аспекты.

Как начать работать с нейросетями

Практическое применение начинается с постановки задачи. Будь то генерация контента, анализ данных или автоматизация процессов — на рынке уже доступны десятки отечественных инструментов. Бизнесу рекомендуется на старте применения технологии запускать пилотные проекты. Это позволит не перегружать ИТ-инфраструктуру и постепенно масштабировать удачные решения. Важно разработать внутренние регламенты по этике AI и обучить сотрудников.

В ближайшие 5 лет ключевыми направлениями станут:

• снижение зависимости от больших данных (Few-shot Learning);
• создание мультимодального AI;
• развитие этических стандартов и законодательства.

Для бизнеса это означает, что уже сейчас стоит инвестировать не только в развитие технологии, но и в подготовку кадров и адаптацию корпоративной культуры.

• 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.