Что такое нейросеть (искусственный интеллект): Евгений Касьяненко о ИИ простыми словами

Основные понятия и функции ИИ

Что же такое искусственный интеллект? Давайте попробую объяснить простыми словами. Его можно представить как отдельное ПО или целую систему. Это ПО может без проблем выполнять задачи, где нужен человек и его интеллект. 

• Задачи по распознаванию голоса и живой речи..
• Рабочие и аналитические процессы с большими массивами данных.
• Принятие сложных решений, отталкиваясь от статистики и математических расчетов. 
• Составление прогнозов и аналитических моделей для разных сфер.

Современный искусственный интеллект способен на такие задачи благодаря алгоритмам машинного обучения. Но сам он с этим не справится, тут ему помогают нейросети. Именно нейросети выполняют задачи, которые раньше выполнял человек. 

Перед тем, как продолжить изучение искусственного интеллекта, устроим минутку теории. Так мы с вами сможем говорить на одном языке. Я приготовил список из важных терминов, которые вы встретите при работе с нейросетями и ИИ. 

Машинное обучение — технология, которая позволяет системе самостоятельно совершенствоваться и обучаться. Процесс обучения построен на анализе данных и совершенствовании производительности. При этом система не подвергаются изменениям в своем коде.

Есть и понятие глубокого обучения. Глубокое обучение это более развитая форма машинного обучения. Данная модель основана на многослойных нейросетях. Такое построение позволяет системе моделировать сложные структуры данных.

Нейросеть — архитектура, которая имитирует механизм работы человеческого мозга. Она состоит из нейронов, которые работают с получаемой информацией. Они обрабатывают, анализируют ее и помогают системе совершенствоваться. 

Система распознавания образов. Алгоритм обучения, чья задача научить систему распознавать предметы, уметь их классифицировать. Система должна уметь работать с объектами на фото, видео и даже в реальном мире. Самый простой пример это система распознавания лиц в толпе, которая активно используется в разных странах мира.

Big Data. Этот термин вы будете встречать очень часто. Означает он массивы данных, которые используются в процессе обучения ИИ. Со временем, ИИ обучается обнаруживать скрытые тренды, модели, паттерны и тенденции.

Обучение с подкреплением. Это отдельный алгоритм обучения системы. Он построен вокруг обратной связи. Система обучается и получает фидбек. Благодаря обратной связи система понимает результаты своей работы и старается их улучшить. 

К чему привело развитие искусственного интеллекта? На что он способен? Давайте посмотрим.

1. AI позволяет автоматизировать рабочие задачи. Это в разы экономит время и ресурсы для бизнеса. ИИ часто используют для автоматизации заполнения данных в управлении складским учетом. 
2. Я уже писал, что ИИ хорош для анализа больших массивов данных. Его используют для составления прогнозов и аналитики в бизнесе. Он помогает составить прогноз роста цен, продаж или рыночных трендов, используя данные за определенный промежуток времени.
3. Используют для расшифровки речи и текста. Все благодаря методологии системы распознавания образов. ИИ можно интегрировать в ваш бизнес для распознавания и интерпретации речи. Например, сделать умного чат-бота, которого почти невозможно отличить от обычного оператора.
4. Искусственный интеллект позволяет найти самый эффективный путь решения задач. ИИ лишен эмоций и человеческого фактора, он оперирует лишь цифрами и данными, что делает его незаменимым помощником в сфере логистики, управления финансами, производства.
5. Технология искусственного интеллекта позволяет генерить и предлагает персонализированный контент Это как? Вспомните Netflix. Алгоритмы предлагают сериалы и фильмы, отталкиваясь от ваших интересов. 
6. Еще одна очень важная особенность — адаптивность. ИИ практически моментально приспосабливается к новым данным и условиям. Это крутая характеристика, которая делает его незаменимым инструментом в динамической среде финансов или кибербезопасности.

С базовыми понятиями и фишками ИИ мы разобрались, хотите знать как работает современный AI? Сейчас расскажу.

Как работают нейросети и ИИ? Заглянем в основу систем

Что такое нейросети? Нейронки представляют собой определенную математическую модель, которая схожа со структурой человеческого мозга. Каждая нейросеть создана из “нейронов”, которые связаны между собой слоями.

Такая структура позволяет нейронам постоянно обучаться и совершенствоваться, самостоятельно. При этом, им не требуется постороннее вмешательство программистов и операторов. Каждый раз, когда нейросеть получает новую информацию, она ее обрабатывает, анализирует и улучшает свою производительность.

Как устроены нейронки? И что представляют собой слои, которые связывают “нейроны” в ней? Для ответа на этот вопрос нужно заглянуть в устройство нейронки.

Входной слой. 

Точка старта, куда поступают исходные данные от пользователя. Например, возьмем нейронку, которая занимается распознаванием объектов на изображениях. После того как нейронка взаимодействует с изображением, пиксели попадают на входной слой. Слой принимает данные и отправляет их дальше.

Скрытые слои.

Теперь начинаются вычислительные процессы и преобразование данных. Каждый слой формируется из нейронов, которые принимают входные данные (в нашем случае — пиксели). 

Затем они обрабатывают входные данные, используя математический функции. Процесс обработки строится так:

• Взвешивание каждого входа данных.
• Подбор подходящей математической функции.
• Применение к данным функции.
• Выявление сложных паттернов. 

Выходной слой.

Итак, наши пиксели прошли через все скрытые слои и теперь данные направляются в выходной слой. Именно выходной слой формирует предсказание или решение задачи.

В нашем случае, мы рассматривали анализ изображения. Это значит, что на выходе нейросеть может сказать, что на картинке был самолет, вертолет, истребитель (выдвинуть гипотезу).

А вот как проходит обучение нейросети методом backpropagation (метод обратного распространения ошибок).

1. Проводится прогон данных через нейросеть.
2. Сравнение результата нейросети с правильным ответом.
3. Проводится корректировка нейронов, чтобы уменьшить вероятность повторных ошибок.

Процесс репетативный и проводится много (очень много) раз подряд. Нейронку учат до тех пор, пока она не будет распознавать самые сложные паттерны с высокой точностью. 

А где же так активно применяют ИИ?

Где используют ИИ? Перечислять сферы можно долго, поэтому я решил выбрать несколько масштабных индустрий и наглядно продемонстрировать возможности ИИ. 

Примеры использования ИИ в реальном мире

Диагностика.

Начать стоит с автоматизации диагностики. ИИ помогает врачам выявлять заболевания на самых ранних стадиях, когда их легко не заметить. Есть известная система IBM Watson Health. Она проводит анализ медицинских изображений, потом анализирует результаты анализов пациента и помогает диагностировать опухолевые процессы в организме, в том числе и онкологию.

Сфера фармацевтики.

• Нейросети используют для разработки препаратов. Из-за своих мощностей, они быстро анализируют молекулярные структуры и создают новые препараты. Компания Exscientia уже не первый год успешно применяет ИИ для разработки новых препаратов.
• Есть такая площадка Tempus. Она использует генетические сведения пациентов для персонализированного лечения онкологии
  
  

 
Финансовый сектор. 

• Банки используют ИИ для работы с массивами данных. Хороший пример – JP Morgan. Они интегрировали нейронки для анализа и прогнозирования рынка.
• Есть система FICO Falcon. Что она делает? Анализирует финансовые операции с целью поиска мошенников. 
• ИИ анализирует кредитную историю и другие данные клиентов для понимания их уровня кредитоспособности. Кто так делает? Компания ZestFinance.

Автомобильная промышленность тоже не игнорирует ИИ.

• Все знают Tesla? Так вот ее фирменный автопилот построен на ИИ и нейросетях. Tesla Autopilo анализирует информацию с камер и радаров машины, а потом прокладывает путь.
• ИИ помогает планировать производственные процессы на предприятиях. General Motors использует нейросети для двух процессов: анализ и потенциальная потребность в комплектующих и улучшение логистических путей.

E-commerce

• Алгоритмы ИИ анализируют поведение клиентов и предлагают им релевантные товары. Кто так делает? Amazon и многие другие крупные бренды уже давно используют нейросети для создания персонализированных предложений.
• Компании используют ИИ для работы с логистикой. (оптимизация маршрутов доставки, управление запасами, складским учетом).
• ИИ помогает управлять ценообразованием. ИИ использует данные о покупательской активности, о состоянии рынка для динамического ценообразования.

Преимущества работы с K.I.S.S. Software

Если вы думали над интеграцией ИИ и нейросетей в ваш бизнес, настало время действовать. Как видите, крупные компании и бренды вовсю используют возможности машинного обучения и автоматизации рабочих процессов.
Почему клиенты выбирают Kiss.software?

• Команда состоит из специалистов с многолетним опытом работы в сфере ИИ, машинного обучения и автоматизации.
• Наша команда всегда на связи, регулярно проводит встречи с заказчиками. Вы будете видеть все этапы интеграции и результаты работы.
• Честный фидбек и прямая связь — на первом месте. Честность и открытость во время сотрудничества помогают своевременно вносить правки в проект и добиться желаемого результата. 
• Каждый проект — уникальный опыт и задачи. Мы предлагаем комплексные решения по интеграции ИИ в бизнес.
• Мы подбираем стек специалистов и технологических решений, исходя из требований и специфики проекта.
• Мы готовы реализовать ваши проекты, которые другие не способны воплотить в жизнь.