Что такое нейросети и как они работают
Нейросети уже перестали быть технологией только для специалистов: ими пользуются для работы с текстами, изображениями, данными, чтобы решить самые разные задачи.
Для бизнеса это не просто способ ускорить отдельные процессы, а инструмент, который может менять подход к работе и помогать экономить ресурсы. Чтобы использовать его правильно, нужно понимать, как устроена нейросеть, что она умеет, а что нет.
Что такое нейросеть
Нейросеть — это компьютерная модель, которая учится находить закономерности в данных и использовать их для решения задач. Например, чтобы создавать картинки из пикселей или проектировать модели одежды.
Может показаться, что нейросеть «думает» как человек, раз умеет создавать продукты или анализировать контент. Но на самом деле она только обрабатывает данные с помощью математических операций и находит в них совпадения, которые помогают получить нужный результат.
- С 1 марта 2027 года декларации СОУТ будут принимать только онлайн
- Российские ТЦ делают ставку на развлечения вместо магазинов одежды
- Ozon арендовал в Новой Москве склад на 60 000 м²
- Т‑Бизнес и A‑Sport собрали предпринимателей на дыхательную практику
- Зарплаты самозанятых в пищевой промышленности выросли на 77%
- Ozon начал искать партнерские склады в российских городах
Как работают нейросети
Нейросети имитируют работу нейронов в мозге — обрабатывают запрос пользователя, ищут подходящие данные, группируют их и предлагают ответ.
Например, ChatGPT — это чат, где можно задавать вопросы и получать ответы в виде текста и кода. В основе технологии — модель по принципу Т9 в смартфоне: вводишь запрос, а алгоритм пытается понять, какие слова будут дальше.
Работает это так:
- Пользователь пишет запрос: «Дай определение маркетинговой стратегии».
- Нейросеть анализирует все данные, которые может найти по запросу. Объем данных для обработки определяют программисты. Например, ChatGPT может оперировать данными только до 2021 года. Все, что произошло позже, она в ответах не учитывает.
- Нейросеть пишет ответ: «Маркетинговая стратегия — это комплексный план развития бизнеса, который включает в себя корпоративные цели компании».
Нейросети отличаются от обычных программ. Те выполняют конкретные функции: Excel знает формулы расчетов, Word может исправить орфографию. И расчет алгоритма, и проверку запятых программы сделают в точности так, как их обучили инженеры. Нейросеть спроектирована иначе — в основе ее анализа лежит теория вероятностей. Это значит, что при расчете алгоритма она будет использовать не только заданную заранее команду инженера, но и доступные ей данные, которые она сочтет подходящими для решения задачи. Обычные программы не умеют принимать самостоятельные решения, а нейросети — да.
Из‑за способности принимать самостоятельные решения нейросети могут ошибаться. Например, на запрос «найди конкурентные сайты о маркетинге» алгоритм может выдать несуществующие сайты. Если указать нейросети на ошибку, она легко ее признает и постарается исправить, но не факт, что у нее получится.
Какие есть виды нейросетей
Нейросети можно классифицировать по архитектуре — то есть по тому, как устроены их слои и как информация проходит через модель. Разные архитектуры подходят для разных задач. Рассмотрим основные типы:
- полносвязные нейросети. Каждый нейрон одного слоя связан со всеми нейронами следующего. Такая архитектура подходит для работы с таблицами и числовыми данными: например, для прогнозирования спроса и фильтрации спама;
- сверточные нейросети. Эти сети анализируют и фильтруют пиксели на изображении, чтобы обнаружить границы и форму объекта, а также его расположение. Поэтому они умеют распознавать людей, предметы и детали на фото и видео;
- рекуррентные нейросети. Они анализируют последовательность данных, например временные ряды или текст, благодаря чему могут «запоминать» предыдущие шаги. Это позволяет использовать их для перевода текстов и для предсказания курсов акций;
- трансформеры. Они обрабатывают все слова одновременно, а не по порядку, и понимают контекст намного глубже рекуррентных сетей. На этой архитектуре построены современные большие языковые модели, которые используют для генерации текста, перевода, анализа документов и создания кода, например ChatGPT.
На практике архитектуры могут сочетаться: например, одна модель может использовать несколько разных типов нейросетей. Кроме того, современные системы часто строятся на более сложных архитектурах, чем классические модели.
Где применяют нейросети
Нейросети используют практически во всех сферах, где нужно работать с большими объемами данных, создавать контент, находить закономерности или автоматизировать рутинные задачи.
Маркетинг. Компании используют нейросети для анализа клиентов и продаж, создания рекламных текстов и изображений, персонализации предложений, прогнозирования спроса и автоматизации общения с клиентами. Например, нейросеть может проанализировать историю покупок и предложить клиенту подходящий товар.
Медицина. Нейросети помогают анализировать результаты обследований, распознавать изменения на КТ- и МРТ‑снимках и искать признаки заболеваний. При этом решение о диагнозе и лечении остается за врачом.
Финансы. Банки и другие финансовые организации применяют нейросети, чтобы оценить кредитоспособность клиентов, обнаружить подозрительные операции, спрогнозировать показатели рынка и автоматизировать работу с документами и обращениями клиентов.
Промышленность. Нейросети помогают контролировать производство и оборудование. Например, система компьютерного зрения может находить дефекты продукции на конвейере, а алгоритм — предсказывать поломку станка по данным о его работе.
Образование. Нейросети помогают создавать учебные материалы, проверять задания, объяснять сложные темы и подбирать упражнения с учетом уровня ученика. Преподаватели могут использовать их как инструмент подготовки занятий, но не как полную замену обучению.
ИТ и разработка программного обеспечения. Нейросети умеют генерировать и объяснять код, находить ошибки, писать тесты и помогать с документацией. Это позволяет разработчикам быстрее выполнять рутинные задачи и сосредоточиться на более сложной работе.
Медиа и развлечения. Нейросети применяют для создания и обработки текстов, изображений, музыки и видео, дубляжа и генерации визуальных эффектов. Например, редакция может использовать нейросеть для подготовки черновика статьи, а видеостудия — для создания отдельных элементов ролика.
Сельское хозяйство. Нейросети анализируют данные с дронов, камер и датчиков, помогают оценивать состояние посевов, обнаруживать болезни растений и прогнозировать урожайность. Это позволяет точнее планировать использование воды, удобрений и другие ресурсы.
Как их обучают
Чтобы нейросеть научилась выполнять задачу, ей показывают данные и постепенно корректируют ее параметры. Например, если нужно научить модель отличать спамные письма от неспамных, ей дают много писем, для которых заранее известно, относятся они к спаму или нет. Нейросеть анализирует их, делает предположение и сравнивает его с правильным ответом. Если ошибается, параметры модели немного изменяются. Так процесс повторяется много раз, пока модель не научится достаточно хорошо находить нужные закономерности.
В зависимости от того, какие данные и ответы есть у разработчиков, используют разные способы обучения:
- обучение с учителем. Нейросети дают примеры, для которых заранее известен правильный ответ. Модель учится находить связь между входными данными и правильным результатом;
- обучение без учителя. Правильных ответов заранее нет. Нейросеть самостоятельно ищет закономерности и сходства в данных. Например, она может разделить покупателей интернет‑магазина на несколько групп по их поведению, даже если эти группы никто заранее не определял;
- обучение с подкреплением. Нейросеть получает результат своих действий и в зависимости от него — условную награду или штраф. Постепенно она учится выбирать действия, которые приводят к лучшему результату. Например, так можно обучать систему управлять роботом или принимать решения в игре.
Для обучения обычно используют большое количество данных. Чем сложнее задача, тем больше примеров и вычислительных ресурсов может потребоваться. После обучения модель проверяют на новых данных, которых она раньше не видела. Это позволяет понять, действительно ли нейросеть научилась решать задачу или просто запомнила обучающие примеры.
Как используют нейросети в бизнесе
С помощью нейросетей человеку проще взаимодействовать с искусственным интеллектом — ему не нужны навыки программирования, достаточно спросить алгоритм на любом языке и получить осмысленный ответ. Это ускоряет медицину, социальную и образовательную сферы, разработку программ — теперь часть рутинных задач можно переложить на алгоритм.
Предприниматели с помощью нейросетей снимают нагрузку со своих сотрудников, снижают затраты на производство, ускоряют процессы. Нейросети могут пригодиться для решения таких бизнес‑задач.
Создание постов в соцсетях, статей, текстового контента. С этим может помочь, например, нейросеть TextMark.
Создание обложек, абстрактных иллюстраций. Эту задачу можно доверить Midjourney — нейросети для создания изображений и иллюстраций. Умеет совмещать разные стили, цвета, объекты.
Написание простого кода для сайта и чат‑ботов. Например, нейросеть Fig генерирует команды на разных языках программирования по текстовым файлам.
Создание видеороликов. Например, такое умеет нейросеть Imagen Video от Google. Пользователь вводит текстовое описание ролика, и нейросеть его генерирует.
Конструирование одежды. Например, швейная программа CLO 3D умеет создавать объемные макеты одежды по загруженным в нее лекалам.
Подробные кейсы описали в отдельной статье.
Плюсы, риски и ограничения нейросетей
Нейросети помогают быстрее обрабатывать однотипную или простую информацию, автоматизировать рутинные задачи и работать с большими объемами данных. А еще, в отличие от людей, они не устают.
Но нейросети могут создавать новые риски, которые стоит учитывать:
- нейросети могут ошибаться. Они способны уверенно выдать неправильный ответ, поэтому важную информацию нужно проверять;
- зависят от данных. Если обучающая информация неполная, устаревшая или содержит ошибки, это может отразиться на результатах модели;
- могут создавать проблемы с конфиденциальностью. Передавать в нейросеть персональные, коммерческие и другие чувствительные данные без проверки условий сервиса может быть небезопасно;
- могут использоваться для злоупотреблений. С их помощью проще создавать убедительные поддельные изображения, видео и тексты, а также автоматизировать мошеннические схемы.
Поэтому использование нейросетей требует контроля со стороны человека, особенно в важных задачах, где нет права на ошибку.
Что важно запомнить
- Нейросеть — компьютерный алгоритм, который анализирует огромные объемы данных и выдает контент.
- Нейросеть имитирует работу человеческого мозга, может давать ответы с элементами творчества. Не все ответы из‑за этого точны — нейросеть может ошибиться.
- Бизнес может применять нейросети для решения своих задач. Например, TextMark — для написания постов в соцсети и блог, Midjourney — для создания иллюстраций, CLO 3D — для проектирования одежды.
