Вы не раз читали на сайте https://itpex.net о каких-нибудь новых высокотехнологичных устройствах. На сей раз мы обсудим такую интересную тему, как нейросети. Интернет-технологии для «ITPEX LLC» – родная стихия. Мы их ценим, любим, и считаем, что многие из них делают жизнь людей объективно лучше, комфортнее и даже интереснее.

Про обезьян, мозг и маленькое чудо

Нейронная сеть, как можно понять из названия, призвана моделировать работу мозга. Точнее – нейронов и электрических сигналов между ними. Идея о том, чтобы некая математическая модель, реализованная в «железе», с использованием машинного обучения «училась» и «творила», действительно интересно.

Вместо нейронов у компьютера парцептроны. Нейросеть умеет выполнять несколько математических действий и получать за их правильность «плюсики» и «минусики» за неправильность. Постепенно вырабатываются правила, позволяющие повысить точность. Хотя изначально компьютер использовал «метод тыка», стараясь угадать.

Человек знает правильный ответ и может заложить его в память машины. Если задач и правильных ответов много, то схожие цели будут решены с большей вероятностью. Систему снова поощряют за точность и штрафуют за ошибки. Со временем она обретает логику. Это начинает напоминать дрессировку животного. Хотя ООО «АЙТИПЕКС» не рекомендует вам сравнивать нейронную сеть с собакой или обезьяной. Ведь у наших соседей по планете есть разум и способность делать выводы. Но, в общем и целом, сеть приобретает нечто, напоминающее опыт и навыки.

Была такая старая шутка, что если обезьяна бесконечно долго ударяет по клавишам печатной машинки, то однажды выдаст однажды слово «банан». Только вот вероятность такого события крайне мала. Меньше, чем у того, что, сев на «Сапсан», вы попадёте в Хогвартс или долетите на Альфу Центавра самолётом «Аэрофлота». Однако здесь работает не одна обезьяна, а множество. Много серверов, которые можно объединять в массивы, производя облачные вычисления, делают то же самое в разы быстрее. Причём, им вообще не важно, что делать – рассчитывать блок биткоина, расшифровывать цепочку ДНК или учиться выполнению каких-то действий.

Современная нейросеть может найти на фото в соцсети вашего друга и предложить его отметить. Как она это сделала? Методом сравнения с тысячами других снимков, которые оказались в доступных ей базах данных. Разумеется, она видит не черты – нос, рот, родинку на щеке и ямочку на подбородке. Вместо этого перед её виртуальными глазами – пиксели. Из них состоит любое изображение, их можно сравнивать. Делая это миллионы циклов подряд, сеть учится делать всё быстрее и точнее.

Мы тоже – своего рода компьютер. У нас есть фотографическая память, мы запоминаем последовательность действий, а у тела есть память мышечная. От компьютерной сети с машинным обучением мы отличаемся осознанием себя и собственного бытия (его умники называют словом дазайн).

Художник, писатель и немного композитор

Если в нейронную сеть загрузить много примеров, а потом попросить сгенерировать что-то новое, то она со временем научится выдавать то, что, во-первых, будет выглядеть или звучать вполне осмысленно. При этом не будет прямым плагиатом. Оно будет компиляцией знакомых ей признаков. Примерно, как фильм «Красотка» скомпилирован из множества весёлых, грустных, романтических и прочих историй, а также знаменитой сказки «Золушка». С той лишь разницей, что кино с Гиром и Робертс создали осознанно и намеренно, а нейронная сеть лишь выполняет алгоритмы.

Она может уже выдать мелодию, написать роман, пусть и пока с очень странным и сумбурным повествованием. Может даже оживлять фотографии людей, как это она делает на сервисе родословных Myheritage. Специалисты «ITPEX LLC» испытали там функцию Deep Nostalgia, анимировав фото своих коллег. Действительно реалистично выглядит.

. Ещё она может генерировать персонажей, которых никогда не существовало. Просто управляйте настройками, а система выдаёт вполне симпатичные лица, которые выглядят, как фото, а не рисунок. К слову, сделать его похожим на работу художника тоже можно. Именно такую функцию имеют различные приложения или одна из настроек нейросети Artbreeder.

Сети могут предполагать, как ваш десятилетний сын будет выглядеть в старости или как его мама могла бы смотреться в роли сорокалетнего мужчины с густой растительностью на лице. Наличие огромной базы заготовок позволяет системе машинного обучения делать всё максимально близким к логике человека. Ведь она успела получить тысячи «лайков» в виде согласия с правильностью предыдущих действий.

В ООО «АЙТИПЕКС» считают, что эта технология в обозримом будущем существенно упростит нашу жизнь. Она выйдет за границы бытовых и развлекательных задач. Кто знает, какими будут нейронные сети в середине или конце 21 века.