Имитируя человеческий мозг. Как работают нейросети и почему стоит заняться их изучением уже сейчас

С каждым днем нейросети и искусственный интеллект входят в обыденную жизнь все больше. Следом за зарубежными разработками появляются и отечественные – IT-гиганты Сбер и Яндекс в начале этого года выпустили программы, позволяющие генерировать изображения по текстовому запросу. О том, как работают нейросети, где их можно применить и стоит ли кому-то опасаться их повсеместного распространения рассказал Данил Шубин, барнаульский моушн-дизайнер, автор курсов по использованию новых технологий и создатель выставки картин, сгенерированных при помощи искусственного интеллекта.

Искусственный vs человеческий: как «мыслят» нейросети

Для начала стоит разобраться, а что вообще такое нейросети? Если говорить простым языком, то «нейронные сети» – это некоторые математические модели, построенные и смоделированные по принципу работы человеческого мозга. Как и мозг, такая модель состоит из нейронов, только искусственных. Роль нейронов на себя берут простые процессоры, которые имеют дело с сигналами: теми, что посылают, и теми, что надо принять. Несмотря на простоту отдельно взятых составляющих, будучи соединенными в достаточно большую сеть, такие процессоры способны выполнять довольно сложные задачи.

Первые попытки создания нейронных сетей были предприняты еще в середине прошлого века, тогда для них требовались специальные электронные машины. Современным же нейросетям не нужны дополнительные приборы, они спокойно помещаются в компьютере. Физические процессоры заменены на цифровые. Но принцип работы за полвека особо не изменился. В качестве примера можем рассмотреть работу ChatGPT – нейросети, создающей тексты. Ее искусственные нейроны предназначены для того, чтобы грамотно связывать между собой слоги и слова. Когда поступает запрос, нейросеть расшифровывает текст, раскладывает его на составные части, а когда находит узнаваемые сочетания слов, начинает строить логические связи уже между ними. Фактически, нейросеть не понимает, о чем идет речь в запросе – она просто перебирает сочетания, хранящиеся внутри нее.

Похожим образом устроены и графические нейросети. Stable Diffusion, Midjourney и любые их аналоги перебирают элементы изображений, подходящие под описания. Так как программа компилирует одно изображение из множества других, нередко случаются ошибки. Одна из самых распространённых связана с изображением пальцев рук. Все дело в том, что с разных ракурсов на различных графических изображениях заметно разное количество пальцев.

«Чтобы понять это, – говорит Шубин, – достаточно посмотреть на собственную ладонь ребром: все пальцы, кроме большого, перекрывают друг друга. И это воспринимается искусственным интеллектом как один палец».

Главной отличительной особенностью нейросетей от других вычислительных систем является способность обучаться. Обучение происходит не только в глобальном плане, но и в локальном: чем больше «общаешься» с нейросетью, чем более точно и детально формулируешь запрос – тем более корректным и удовлетворительным будет ответ. В этом плане, считает Данил, использование нейросети несколько похоже на общение с человеком. Можно даже попросить программу представить себя человеком конкретной профессии, это так же повысит точность ответа.

Однако важно помнить, что вся информация, попавшая внутрь системы, используется для ее обучения и остается в ней навсегда.

Данил Шубин, моушн-дизайнер:

«Я слышал историю о том, как один из сотрудников Samsung пропустил через ChatGPT внутреннюю конфиденциальную переписку своего отдела. Теперь, вероятно, если кто-то попросит рассказать о компании, нейросеть рано или поздно сможет выдать ее секреты»

Долой рутину

Что касается сфер применения нейросетей, то их – бесчисленное множество. Практически в любой деятельности есть рутинные и монотонныезанятия, выполняющиеся по шаблону. Именно с такими задачами могут справиться новые технологии.

Один барнаульский предприниматель, изучая работу нейросетей на курсах Шубина, придумал, как применить искусственный интеллект в медицине. В его планах создать нейросеть, способную выявлять раковые опухоли по рентгеновскому снимку. По задумке, программа будет проводить первичный анализ снимков и выявлять пациентов из группы риска, после чего снимки с возможными опухолями отправятся на повторный анализ к врачу. Это, с одной стороны, позволит немного разгрузить работу персонала, а с другой – повысить точность анализа, ведь не каждое уплотнение можно разглядеть человеческим глазом, тем более замыленным после осмотра десятка снимков. Сбор средств на создание нейросети планируется запустить в ближайшее время.

Здесь уместно порассуждать, какое место новые технологии могут занять в рабочем процессе персонала. На рассмотренном примере хорошо видно, что нейросети не способны полноценно заменить квалифицированного сотрудника просто потому, что сфера его деятельности сильно шире способностей искусственного интеллекта. Кого реально сможет затронуть повсеместное распространение нейросетей, так это сотрудников низкоквалифицированного труда и тех, кто работает по выверенному алгоритму с однотипными задачами.

Данил Шубин, моушн-дизайнер:

«Скорее всего, ситуация будет аналогична развитию колл-центров, где операторов заменили боты. Но реальные люди никуда не исчезли. Они подключаются к разговору в том случае, когда функционала программы становится недостаточно. Более того, если говорить о нейросетях, то сфера создает и новые профессии. На рынке труда, например, уже появляются инженеры по искусственному интеллекту».

Первоначально, по мнению Данила, могут пострадать копирайтеры, пишущие продающие тексты, и концепт-художники, создающие первичные эскизы игровых персонажей. Однако кадровые изменения коснутся преимущественно больших компаний, которые смогут финансово позволить себе внедрение искусственного интеллекта. Для остальных работников, чья деятельность шире, чем создание чего-то одинакового, нейросети могут стать хорошими помощниками. Они могут улучшать качество изображений, писать код при программировании или, например, упрощать процесс анимации объектов при работе с компьютерной графикой. Главное – найти подходящую программу и научиться с ней работать.

Для работы и для искусства

Работу с нейросетями Данил осваивал самостоятельно, а после – решил поделиться своими результатами с жителями города. Не так давно в Барнауле прошла выставка графических работ, которые молодой человек создал при помощи искусственного интеллекта. Работы выполнены в разных жанрах: портретный фотореализм, архитектура, дизайн интерьеров, фантастика и просто несуществующие события, например, космонавт с букетом цветом в космосе. Но любимой картиной самого художника стала самая большая, выполненная в стилистике ретровейва – ностальгического направления в искусстве, взявшего за основу эстетику США 80-х годов.

Данил Шубин, моушн-дизайнер:

«Преимущественно я использовал нейросеть Insomnia – в ней не было ограничения на генерацию изображений. Но эта картина была создана в Midjourney. Я попросил ее нарисовать автомобиль. После этого в другой программе DALL-E 2 были добавлены неоновое свечение и городской пейзаж. И затем уже вручную в Adobe Photoshop внесены финальные штрихи».

Гости выставки положительно оценили работы, но, по словам художника, в социальных сетях реакция на подобное творчество неоднозначна. Рядовые пользователи, далекие от мира нейросетей, не считают подобные работы искусством. Но тут важно помнить, что подобные программы действуют довольно примитивно (хотя и впечатляюще). Нейросеть не выдаст шедевр по первому же запросу. Ее надо «обучить», возможно, использовать разные программы. Необходимо обладать художественным видением, чтобы понимать, как улучшить работу. Художнику компьютерной графики придется приложить руку, чтобы наделить изображение хоть какой-то художественной ценностью. И все же, по признанию Данила, главной целью выставки было не модернизировать и уж тем более не дискредитировать художественное ремесло, а продемонстрировать возможности искусственного интеллекта на широкую аудиторию.

Обращаться с нейросетями Шубин учит на своих тематических курсах. В список изучаемых сервисов, как правило, входят базовые, бесплатные и простые для освоения ресурсы, такие как ChatGPT и Insomnia. В обучении чаще всего оказываются заинтересованы маркетологи и тестировщики.

Однажды, рассказывает Данил, с помощью нейросети девушка-тестировщик прямо во время лекции написала код, на подготовку которого обычно уходит не менее недели. Другая участница после мероприятия поделилась, что начала использовать искусственный интеллект, чтобы помогать ребенку с домашними заданиями. Это позволило ей освободить вечера для совместного отдыха.

Нейросети – явление новое для людей, не связанных с миром технологий, и прямо сейчас мы можем наблюдать их активное развитие.

Шубин внимательно следит за событиями в сфере, чтобы предлагать своим слушателям только нужную и актуальную информацию. И останавливаться моушн-дизайнер не собирается: потенциал нейросетей и искусственного интеллекта только начал раскрываться и находить применение в обыденной жизни. Впереди, наверняка, будет много открытий.

Валерия ГАЕВСКАЯ