Каждый день мы ищем информацию в интернете, делаем покупки на торговых площадках или строим маршруты с помощью карт. Часто за кулисами этих сервисов работают нейронные сети, которые берут на себя часть работы.
Однако существуют также приложения, позволяющие взаимодействовать с нейросетями и получать результаты их работы, например, тексты или изображения. Может показаться, что работа с ними сложна из-за их быстрого развития и многообразия, но для начала достаточно понять несколько базовых принципов, которые облегчат взаимодействие с ними для пользователя.
Нейросети стали неотъемлемой частью нашей жизни, и большинство из нас использует их ежедневно, осознанно или нет. Пётр Ермаков, директор по маркетингу Yandex ML, объясняет, что такое нейросети, где они применяются сегодня и почему с ними стоит работать.
Что такое нейросеть?
Большинство программ работает по определённым алгоритмам, что ограничивает их возможности. Чтобы справляться с более сложными и разнообразными задачами, были разработаны нейронные сети. Они представляют собой математические модели, способные обрабатывать большие объёмы данных, выявлять закономерности и создавать новые идеи на их основе. Эти сети состоят из множества взаимосвязанных искусственных нейронов, обменивающихся сигналами и самостоятельно решающих поставленные задачи.
Идея создания нейронных сетей возникла ещё в середине прошлого века и постепенно развивалась. С их помощью были созданы программы для игры в шахматы и го, чат-боты и системы распознавания изображений, например, лиц на фотографиях. В 2010-х годах нейросети начали решать более сложные задачи, улучшая качество онлайн-переводчиков. До этого момента переводчики допускали ошибки в согласовании слов, использовании нескольких значений и буквальном переводе идиом. Сегодня их качество уступает только профессиональным переводчикам.
Широкую известность нейросети получили недавно, когда они научились создавать изображения, тексты и музыку. Этот процесс осуществляется с помощью генеративных нейросетей. Учёные, разработчики и общее развитие технологий также внесли свой вклад в этот процесс. Обучение и работа нейросетей требуют значительных вычислительных ресурсов, и соответствующие компьютеры появились относительно недавно.
Нейросеть обучается: что это значит?
Процесс подготовки нейронной сети к решению задач называется обучением. Разработчики предоставляют системе большое количество данных для анализа и обработки. В отличие от человека, нейронная сеть действует только в рамках, определённых разработчиком, — она просто выполняет математические операции над данными и предоставляет результат в нужном формате.
Представьте, что вам нужно изучить древний язык по тексту с иллюстрациями. Со временем вы заметите, что одно и то же слово встречается на странице всякий раз, когда есть изображение дерева, а другое слово — когда есть фотография дома. Так вы начнёте видеть закономерности. Нейросети выполняют аналогичную задачу: они анализируют тексты, чтобы научиться писать самостоятельно, обрабатывают фотографии котиков, чтобы находить их на других изображениях, и анализируют большие объёмы изображений, чтобы создавать новые.
Как используется нейросеть в обычной жизни?
Нейросети не только решают сложные задачи, но и облегчают повседневную жизнь. Например, текстовые нейросети ChatGPT или YandexGPT могут создавать тексты на различные темы. Они могут написать приглашение для гостей на день рождения или письмо потенциальному работодателю.
Чат-бот не всегда будет писать за вас, но может помочь с идеями. Если вы не знаете, с чего начать мотивационное письмо, попросите нейросеть помочь с формулировками и составлением плана. Вы можете обратиться к ней за идеями в различных ситуациях: придумать кличку для котёнка или выбрать подарок на 8 Марта для коллеги. Важно подробно описать ваш запрос. Например, если речь идёт о подарке, укажите его примерную стоимость и интересы получателя.
Нейросети также можно использовать как справочную службу: попросите бот пересказать первый сезон забытого сериала или объяснить сложный термин простыми словами.
Как правильно пользоваться нейросетями?
Можно научиться применять нейросети методом проб и ошибок, но следует придерживаться нескольких правил:
- Подробно описывайте задачу. Качество результата зависит от предоставленных данных. Например, нейросеть составит более грамотное мотивационное письмо для работодателя, если вы расскажете о своей профессии, успехах и желаемой должности.
- Проверяйте информацию самостоятельно. Компьютеры не всегда дают верные ответы. В 2023 году американский адвокат использовал ChatGPT для подготовки к суду, но в процессе выяснилось, что нейросеть придумала прецеденты. Это может произойти из-за недостатка информации в обучающих данных.
- Не используйте нейросети в деликатных вопросах. Например, не стоит описывать симптомы и просить нейросеть поставить диагноз. В таких ситуациях лучше обратиться к специалисту.
- Практикуйтесь и экспериментируйте. Работа с нейросетями требует навыков. Когда вы поймёте, как и когда использовать этот инструмент, он поможет вам быстрее справляться с задачами.
