Татьяна Механ – Нейросети с нуля. Записки AI-креатора (страница 1)
Татьяна Механ
Нейросети с нуля. Записки AI-креатора
Часть 1: Знакомство без страха
Глава 1. Что такое нейросети и почему о них все говорят
Почему вы взяли эту книгу?
Скорее всего, потому что слово «нейросети» сейчас звучит отовсюду. Из телевизора, из интернета, от друзей. Кто-то говорит, что это страшно и нас заменят роботами. Кто-то - что это пузырь, который скоро лопнет. А кто-то уже вовсю пользуется и удивляется, как раньше без этого жил.
Вы хотите разобраться сами. И это правильно.
Сразу скажу - никакой магии, сложной математики и страшных формул у меня не будет. Если вы умеете включать компьютер и пользоваться браузером - этого достаточно, чтобы начать понимать и разбираться .
Нейросеть - это как ребенок
Представьте, что вы показываете маленькому ребенку кошку. Вы говорите: «Смотри, это кошка. Она мяукает, у нее пушистая шерстка и острые ушки».
Потом вы показываете собаку: «А это собака. Она лает, у нее может быть длинная морда, и она виляет хвостом, когда рада».
Сначала ребенок может путаться. Увидит пушистое животное и скажет: «Кошка!» А это окажется собака породы шпиц. Вы поправляете: «Нет, это собака, просто она тоже пушистая. Смотри, у нее хвост закручен кольцом, а кошки так не делают».
Проходит время, ребенок видит десятки кошек и собак. И в какой-то момент он перестает ошибаться. Он уже сам, без ваших подсказок, говорит: «Это кошка, а это собака».
Нейросеть учится точно так же.
Мы показываем ей много-много примеров. Говорим: «Вот это кошка, а вот это собака». Сначала она ошибается. Потом ошибается меньше. А потом начинает угадывать правильно.
Разница только в том, что у ребенка — мозг, а у нейросети — программа и математика. Но принцип тот же: обучение на примерах.
Где нейросети живут прямо сейчас (и давно живут)
Вы удивитесь, но вы пользуетесь нейросетями уже много лет.
Просто не знали об этом.
1. Ваш телефон
-
Когда вы фотографируете на смартфон, нейросеть в камере сама настраивает яркость, убирает шумы и размывает фон (портретный режим).
-
Когда вы говорите «Окей, Google» или «Привет, Siri», нейросеть распознает ваши слова.
-
Когда телефон распознает ваше лицо, чтобы разблокировать — это тоже нейросеть
.
2. Интернет
-
Когда вы ищете что-то в Google или Яндексе, нейросети помогают угадать, что вы имели в виду, даже если ошиблись в слове.
-
Когда вы заходите на YouTube или в TikTok, нейросеть предлагает видео, которые вам могут понравиться. Она уже «выучила» ваши вкусы.
-
Когда вы покупаете что-то на маркетплейсе и видите «С этим товаром покупают» — это нейросеть проанализировала покупки тысяч других людей.
3. Почта и соцсети
-
Спам-фильтр в почте — нейросеть, которая научилась отличать письма от людей - от писем от мошенников.
-
ВКонтакте и Telegram распознают лица на фото и предлагают отметить друзей.
Почему же сейчас такой ажиотаж?
Хороший вопрос. Если нейросети были всегда, почему о них заговорили только в последние пару лет?
Представьте, что у вас есть велосипед. А потом появляется гоночный мотоцикл. Вроде и то, и другое - транспорт. Но разница колоссальная.
Долгое время нейросети были «велосипедами». Они работали, но медленно и неуклюже.
А потом случилось три события:
1. Стало много данных
Чтобы научить нейросеть хорошо рисовать, ей нужно показать миллиарды картинок. Раньше у нас не было столько картинок в цифровом виде. А теперь есть - интернет заполнен фотографиями, текстами, видео.
2. Появились мощные компьютеры
Чтобы обработать миллиарды картинок, нужны суперкомпьютеры. И они появились. Причем теперь доступ к ним можно получить через интернет (например, видеокарты NVIDIA, которые специально созданы для таких задач).
3. Придумали новые архитектуры
Ученые нашли способ делать нейросети гораздо больше и глубже. Как если бы вместо двухэтажного дома научились строить небоскребы. Такие нейросети называют «глубокими» (отсюда термин «глубокое обучение»).
И когда эти три фактора соединились — данные, мощность и новые идеи - нейросети совершили скачок.
Они научились делать то, что раньше казалось фантастикой: писать тексты как люди, рисовать картины, сочинять музыку, говорить голосами знаменитостей.
Нейросети не думают. Они угадывают
Это самое важное, что нужно понять.
Когда вы спрашиваете у Chat GPT: «Как пройти в библиотеку?», нейросеть не думает о библиотеке. Она не представляет себе здание с книгами. У нее нет сознания.
Она делает другое: она анализирует миллиарды текстов, на которых ее обучали, и вычисляет: «После вопроса "Как пройти в..." скорее всего должно идти слово "библиотеку" или "аптеку" или "метро". Какое из них подходит больше всего?»
Она просто предсказывает следующее слово. Снова и снова.
Это похоже на функцию автодополнения в телефоне, когда вы печатаете сообщение. Телефон предлагает следующее слово, опираясь на то, что вы писали раньше. Chat GPT — это такой же «автодополнятор», только невероятно огромный и сложный.
Поэтому нейросети иногда называют «большими языковыми моделями». Они моделируют (предсказывают) язык.
И поэтому же нейросети могут ошибаться так смешно и странно. Если вы спросите: «Сколько весит радуга?», нейросеть может дать уверенный ответ, хотя радуга не имеет веса. Она просто нашла в интернете похожие вопросы и скомбинировала ответы, не понимая их смысла.
Главный миф, который нужно разрушить
Миф звучит так:
«Нейросети скоро станут умнее людей и поработят человечество».
Давайте разберемся.
Нейросети невероятно хороши в узких задачах: