Нейронные сети

В последние годы нейронные сети все сильнее входят в нашу жизнь. Они обладают возможностями, на которые не способны традиционные компьютерные алгоритмы. Во многих случаях именно нейронные сети позволяют делать те вещи, на которые обычно способен только человеческий мозг.

Одной из основных функций, которые с успехом выполняют нейронные сети является машинно зрение. Обычные алгоритмы конечно способны анализировать видео и определять моменты различных резких изменений в кадре (например определять движение, возгорание или возникновение каких-либо препятсвий) Но для детального анализа все равно необходимо подключить оператора, который сможет интерпретировать то, что обнаружила система.

Нейронные сети позволяют не просто анализировать фото и видео в режиме реального времени, но и идентефицировать объекты, которые появляются в кадре. Это позволяет избавить человека от рутинных операций и ускорить обработку большого количества поступающих данных. Причем система может не просто распознавать объекты, но и определять куда они двигаются и как взаимодействуют друг с другом.

Другой функцией нейронных сетей является возможность распознавания лиц или других биометрических даныых (отпечатков пальцев и т.д.). Это позволяет добавить альтернативные варианты аутентификации пользователей в дополнение или даже всесто привычных паролей.

Ну и конечно же нельзя не упомянуть работу с текстовой информацией. Нейронные сети на современном этапе могут не просто распознвать текст и вычленять из него нужные данные. Обучение на большом количестве уже существующихданных позволило создать системы, которые по запросу сами могут писать тексты. Причем со временем качество получившихся текстов становиться почти неотличимым от реальных произведений.

В связке с распознванием текста работает также создание графики. Нейронная сеть на основе текстового описания или примера в виде фотографии может сформировать собственное изображение или даже видео. Здесь конечно далеко не всегда можно достичь идеальног результата - человеческий глаз все-таки цепляется за мелкие неточности и несоответсвия и может отличить продукт нейросетей от произведений реальных художников. Но развитие продолжается, и через некоторое время сгенерированные картинки могут оказаться неотличимыми от работ живого человка.

Да, конечно нейроныые сети обладают определенными ограничениям. В первую очередь это необходимость "обучения" сети для каждой функции, которую она должна делать. Если ты хочешь распознавать на видео определенный объект, то ты должен научить сеть, на примере большого количества подобных объектов. Причем если ты хочешь добавить другой объект, то процесс обучения должен быть повторен. Да, для типовых функций (например определеняи в кадре людей, машин или заранее определенного набора вещей) Но нейронная сеть никогда не сможет определить произвольный объект (на который она обучалась)

Для нестандартных ситуаций есть риск ложных срабатываний или вообще отсутсвия реакции системы на какое-то непредвиденное изменение. Поэтому в вопросах связанных с безопасностью людей или при управлении потенциально опасными механизмами нужно использовать нейросети с большой осторожностью

Другим недостатком нейронных сетей является требовательность к ресурсам. Человеческий мозг очень сложная система. И для эмуляции его функций нужны большие вычислительные ресурсы. Да, эту проблему можно немного сгладить отдельными процессорами, изначально спроектированными под машиноое обучение. Но все равно, чем более сложная функция должна быть решена нейронной сетью, тем больше вычислительных ресурсов требуется. Простейшие действия, типа распознавания лица или простых звуковых команд, могут быть реализованы непосредственно на локальном устройстве. В этом случае и сама обученная нейронная сеть будет храниться на устройстве и все действия с ней будут производиться собственными силами.

Для сложных систем, которые генерируют тексты или фотографии требуется на несколько порядков больше ресурсов. Такие нейросети хранятся на отдельных суперкомпьютерах, соответсвенно для их использования необходим доступ в интернет. Обучение же таких сетей требует террабайты информации и занимает несколько месяцев или даже лет.

В любом случае знакомство с нейронными сетями и их функциями в ближейшие несколько лет будет обязательным для любого современного человека. Если же ты не просто умеешь ими пользоваться, но и внедряешь функции нейронных сетей в свои проекты, то это позволит создавать все болле интересные и востребованные проекты