Чим нейромережа відрізняється від штучного інтелекту?
У статтях, присвячених комп'ютерним технологіям, часто згадують штучний інтелект і нейромережі як синоніми. Але це не зовсім коректно. Розбираємось у нюансах термінології, щоб бути технічно грамотними.
Технології, які використовуються штучним інтелектом
Штучний інтелект (ШІ) — це широке поняття, яке охоплює багато різних технологій, що дозволяють машинам імітувати інтелект людей. Нейронні мережі — це лише один із елементів ШІ.
Крім нейромереж, штучний інтелект використовує такі технології:
- Машинне навчання для розробки алгоритмів, які можуть навчатися на великих масивах даних.
- Логічне програмування для вирішення завдань, які пов'язані з плануванням, розмірковуванням та прогнозуванням.
- Генетичне програмування для вирішення завдань, які потребують використання принципів генетики та біологічної еволюції.
- Теорія ігор для розробки стратегій та прийняття рішень в умовах невизначеності.
Отже, основна відмінність між ШІ та нейромережею полягає в тому, що ШІ охоплює безліч різноманітних технологій, тоді як нейромережі — це одна з його функціональних структур.
Основи та принципи роботи нейромережі
Нейромережа не схожа на звичайну комп'ютерну програму. Це радше варіативна математична модель, яка імітує роботу людського мозку. І результати її роботи, як і процес мислення, не завжди є передбачуваними.
Нейромережа складається з безлічі взаємопов’язаних елементів — нейронів. Кожен нейрон приймає на вхід сигнали від інших нейронів, обробляє їх і видає сигнал на вихід.
Основні елементи нейромережі
Основними елементами нейромережі є:
1. Вхідні дані. Це інформація, яка подається на вхід мережі. Вона може бути представлена у вигляді чисел, символів чи зображень.
2. Нейрони. Це основні будівельні блоки нейромережі. Кожен нейрон має декілька вхідних з'єднань та одне вихідне з'єднання.
3. Вага нейронних зв'язків (Neural Network Weights). Це числове значення, що визначає, з якою швидкістю та потужністю сигнали (інформація) передаються від одного нейрона до іншого. Число вказує, як один нейрон зв'язаний з іншим. Вага налаштовується у процесі навчання мережі та не є константою.
Процес навчання може бути тривалим і трудомістким. Однак, якщо мережу правильно налаштувати, вона зможе доволі точно генерувати вихідні дані на основі заданої інформації.
Але очевидно, що це не остаточний перелік можливих завдань, під час вирішення яких нейромережі можуть і будуть використовуватись надалі.
Вага — основний показник взаємозв'язку між нейронами. Джерело: towarddatascience.com
4. Функція додавання (Summation Function). Об'єднання ваги з вхідними даними та обчислення їх суми.5. Функція активації (Activation Function). Це функція, що визначає, як саме сигнали передаються від одного нейрона до іншого, та перетворює їх у разі потреби. Цей елемент визначає, буде активовано нейрон чи ні.
Навчання нейромережі
Нейромережа навчається на наборі даних, який складається з вхідної інформації та затребуваного оператором результату їх обробки. У процесі навчання мережа намагається знайти такі значення ваги нейронів, які дозволять їй генерувати вихідні дані на основі потоку, що надходить в систему.
Навчання нейромережі зазвичай відбувається за допомогою методу зворотного поширення помилки. Суть метода є такою:
- На вхід мережі подаються вхідні дані.
- Мережа генерує результат їх обробки.
- Інформація, яку було отримано на виході, порівнюється з попередньо розрахованою правильною.
- Якщо стався збій між вхідними даними та вже обробленою інформацією, то інформація про це повертається в мережу та поширюється між усіма нейронами.
- Зв'язки між нейронами оновлюються так, щоб надалі унеможливити цю помилку.
Типи нейромереж
Існує безліч різних типів нейромереж. Найбільш поширеними з них є:
- Функціональні. Використовуються для вирішення завдань, що потребують математичних обчислень.
- Розпізнавальні. Визначають об'єкти чи явища за зображеннями, а за звуковими файлами — мови й людське мовлення.
- Нейронні мережі з підкріпленням. Можуть навчатися на основі досвіду. Ці мережі використовуються для вирішення завдань, які пов'язані з грою, навчанням та іншими завданнями, де рішення приймаються на основі досвіду.
Застосування нейромереж
Нейромережі широко застосовують у різних галузях. Із деякими з них, напевно, вже стикалися читачі.
Наприклад:
- комп'ютерний зір для розпізнавання об'єктів (Worldcoin);
- виявлення закономірностей (трейдинг-боти BabyAGI та AutoGPT);
- розпізнавання людської мови та мови тварин (Soundwel);
- машинний переклад;
- генерація тексту (ChatGPT);
- ігри (Story Games AI).
