Написать нам
Категория: Тренды
27.09.2022

Тренды Нейронных Сетей на 2023 год

Хотите Тренды нейронных сетей 2023?
Компания Merehead занимается веб разработкой. Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию! Поговорить с Менеджером
Сравнивая классические программы и нейронные сети можно найти существенное отличие разработок. Последние необходимо «обучать», что позволяет выполнять множество задач, среди них распознавание голоса людей, возможность создания картин и многое другое. Это современное направление, которое позволяет автоматизировать многие процессы в бизнесе, медицине, маркетинге, производстве и других сферах. Попробуем разобраться в основных трендах нейронных сетей на 2023 год, для чего они нужны и как работают.

Для чего нужны нейронные сети и где используются?



Нейронные сети применяют во многих сферах жизни, зачастую там, где важно добиться человеческой функциональности. Подобные ситуации связаны с отсутствием четкого алгоритма работа, который можно прописать скриптом. Входящая информация может быть любой, поэтому нейросеть умеет обработать любой возможный вариант.





Процесс обучения нейронной сети


В настоящее время больше нейросети используют крупные компании, объекты здравоохранения и холдинги. Создание грамотной технологии, с возможностью функционировать в сложных условиях, требует мощного оборудования и большого объема информации. По этой причине позволить внедрение и применение нейросетей могут не все компании.



Нейронные сети подойдут для любой сферы деятельности. Основные задачи разработок:



  1. Классификация – нейронная сеть получает объект, распределяя его в конкретные классы. К примеру, группировать клиентов компании, размещать аудитории по их интересам, сюда же относится фильтрация писем в электронной почте, реклама. Все примеры простые, но помогают понять задачу классификации.


  2. Распознавание – задача нейросети состоит в определении конкретного объекта среди множества других, к примеру, лицо на изображении. По такому принципу действуют фильтры для фото. К распознаванию можно отнести поиск данных по фото, изображению, чтение текстовых файлов и т.д. Подобная задача стала очень полезной для людей с ограниченными возможностями. Широко востребована технология в медицине, в области диагностирования.


  3. Прогнозирование – еще один метод использования, сети получают информацию, на базе которой могут анализировать и делать прогнозы. Зачастую используются в финансовых секторах, маркетинге. Программы с возможностью дописать текст или дорисовать картину тоже можно отнести к прогнозированию. Аналогичным образом действуют поисковые системы.


  4. Генерация – нейросети способны самостоятельно создавать контент, программы ежегодно улучшаются, становятся умнее. Уже сегодня машины способны самостоятельно создавать картины, музыку, выполнять другие комплексные задачи.




Ежегодно сфера применения нейросети увеличивается. По отчету компании Allied Analytics в 2023 году рыночный объем нейросетей составит 39 млрд. долларов, что почти в 6 раз больше, чем в 2016 году.

Принцип работы нейронных сетей



У людей биологические нейронные сети подобны набору связей, позволяющие анализировать информацию и принимать решения. Технология нейросетей может решать аналогичные задачи, подобно другим моделям машинного обучения. Основная разница – возможность обучить программу.



Сложность широкого распространения технологии состоит в стоимости и процедуре обучения, поскольку важно пропускать через программу большие объемы данных. Это позволит нейросетям правильно анализировать и решать нужные задачи, без ошибок прошлого опыта. Процесс интеграции инновации будет быстрее, если разработчики сумеют ускорить процедуру обучения.



Алгоритм обучения нейросети состоит из нескольких этапов:



  1. Предоставление данных, которые нужны для выполнения задач и ответы на полученную информацию. Это обучающая выборка. Принято считать, что информации должно быть больше в 10 раз, чем объем нейронов. В ходе выполнения процесса машинам дают данные и объясняют, что это такое. Обучение проводится через формулы, числа, а не текстом.


  2. Преобразование – следующий этап работы с нейросетью. Полученные данные сеть обрабатывает и отправляет дальше при помощи математики и формул. Это можно сравнить с изображением, которое видят глаза человека. Происходит нервный импульс, который дает сигнал в мозг и после обработки, мы видим, что находится вокруг нас. Принцип с машинами аналогичен, но выполнен через математические коэффициенты.


  3. Далее выполняется обработка информации и выводы по ней.




Нейросети нужны в большей степени для аналитики или предсказания, а также определения объектов. Основная проблема – «состязательная атака», которая может стать причиной ложного ответа, ведь нейронная сеть будет обманута. Способ применяют ученые для проверки устойчивости к нестандартным ситуациям.

Особенности нейронных сетей



Разработчики и ученые выделяют несколько особенностей нейронных сетей, которые выходят из их архитектуры и методов функционирования:



  1. Нейросети закрытые, сложно сказать, по каким характеристикам машина решает, что или кто изображен на картинке или что текст написан стихом и т.д. Это автоматические процессы, главное чтобы создатель правильно описал структуру и формулы. По аналогии с человеком никто не может сказать, что происходит в мозгу. Любой может определить что кошка – это кошка, даже если будет другая порода, отсутствие шерсти, хвоста, неестественный цвет. Это происходит автоматически, и правильный ответ дается по ряду параметров. Аналогично работают нейронные сети.


  2. Нейроны независимы и каждый из них в сети не связан с функционированием других. Они берут друг от друга данные, но внутри сети они независимы. Если один нейрон выходит из строя, другой будет работать без нарушения общего процесса. Такая устойчивость есть и у биологических нейронных сетей. Главный минус подобной независимости – все решения сложные, иногда хаотичные и их почти невозможно предсказать, оказать влияние.


  3. Гибкость нейросетей обусловлена независимостью нейронов, поэтому разработка эффективнее любого другого вида машинного обучения. Архитектура взяла в себя основные качества биологической нервной системы – самообучение, возможность приспособиться к новой информации и игнорировать неважные детали. За счет гибкости открываются широкие возможности для использования нейросетей с возможностью адаптации почти под любые обстоятельства.


  4. Любая модель ИИ не превзойдет человека, ведь реальный мозг невозможно повторить, а у человека 86 млрд. нейронов. В мире нет сети, которая приближалась к этому числу, поэтому нейронные сети могут ошибаться и в современных разработках порядка 10 млрд. нейронов.




Рассматривая возможные ошибки инновационных машин, ученые выделяют 3 основные – забывчивость, переобучение и непредсказуемость. Все это характерно и для людей, поэтому можно использовать методы корректировки для решения проблем.



Многие программы не могут нормально реагировать на обилие ситуаций, и происходит забывчивость. Если ситуации постоянно меняются, то искусственная нейросеть старается перестраиваться под новое событие. Как результат точность решений снижается.

Основные тренды нейронных сетей на 2023 год



При помощи нейросетей машины выполняют качественный анализ входящей информации, что позволяет устранить ошибки, элемент человеческого фактора. Подобные разработки, по мнению экспертов, должны облегчать жизнь людям, избавляя их от сложных, скучных задач, но еще рано говорить о массовом и широком использовании инновации. На 2023 год есть ряд трендов, которые могут показать хорошую динамику в будущем пятилетии.

Понимание естественного языка



На данный момент самая продвинутая нейронная сеть на базе НЛП – GPT-3. Она может создавать связный ответ на вопросы, общаться с человеком и многие ждут умения делать логические выводы от ИИ. Однако самые современные модели, с большим набором информации пока не могут понять смысл фраз или слов, которые создают. Их обучение нуждается в большом количестве данных, вычислений, что оставляет углеродный след. Следующая проблема – несовершенство данных, ведь информация в сети нередко искажена или манипулятивна.



Перспективным направлением в 2023 году станет расширение области восприятия. Возможность распознавать:



Ученые отмечают, что ИИ недостаточно эмоциональной составляющей, чувств, чтобы быть ближе к людям. Человек способен не только освоить информацию и выдать готовое решение, но и учесть контекст, различные факторы и действовать при изменяющейся среде. Алгоритм AlphaGo от DeepMind может выиграть турнир по шахматам у чемпиона мира, но за пределы доски стратегия не может расшириться. Даже самые инновационные разработки, среди которых GPT-3, должны развиваться. Задача ученых – сформировать мультимодальную систему, позволяющую соединить сенсорное восприятие и распознавание текста для работы с данными и поиском решений.



Компания OpenAI не так давно выпустила обновление для GPT-3 под названием Codex. Такая модель может делать текстовое редактирование, вставки, а не просто продолжать его. В результате машина подходит для ускорения работы редакторов.



Следующим трендом на 2023 год станет внедрение в языковые нейросети знаний об окружающем мире при помощи «Википедии» и подобных источников. Это даст возможность во время оформления ответа применять не только информацию из обучающей выборки, но и прямо с фактологического источника. Ярким примером работы служит модель RETRO от DeepMind.

Мультимодальные нейронные сети



Модели такого рода получили популярность в 2021 году и тенденция в 2023 году сохранится. Они работают с текстом и картинкой. В 2022 году компанией OpenAI была представлена сеть DaLL-E-2. Она может создавать картинки реалистичного вида и формата фэнтези. Качество изображений на максимально высоком уровне и генерируется все при помощи небольшого текстового описания. Сразу после OpenAI корпорация Google показала собственную модель Imagen.





Пример мультимодального глубокого обучения


Подобная тенденция может стать полезной для дизайнеров и художников в цифровой области. Так они могут легко найти вдохновение, ускорить работу над уникальными картинами.

Речевые технологии



Современные нейронные сети, созданные для голосового синтеза не отличить от естественной речи. Кроме того, модели включают интонацию и эмоции. Подобный тренд позволяет убрать преграду внедрения голосовых помощников в бытовую жизнь. Программы активно внедряются в мобильные приложения, «умные» технологии и автомобили.



В B2B-сфере это позволяет полноценно автоматизировать call-центры, есть возможность внедрить Text-To-Speech в медиа, чтобы на основании текста создавать аудиозапись.

Компьютерное зрение



Модель нейронной сети, которая помогает определять лица, объекты, генерацию изображений и других объектов. Распознавание лиц используется много лет, особенно в видеонаблюдении, на производствах широко используют нейросети для определения объектов и это позволяет контролировать определенные объекты. Сюда же относится улучшение картинки во время съемки при помощи телефона.



В 2023 году и последующие 5-10 лет будет большой интерес к тематике метавселенных и виртуальной реальности. Нейронные сети нужны и здесь, ведь могут генерировать 3D-персонажей при помощи компьютерного зрения, определять движения, мимику и т.д.





Компьютерное зрение: от распознавания лиц, текста до изучения космоса


Беспилотники – одна из основных сфер, где используют компьютерное зрение. Ряд автомобильных производителей уже готовы заменять водителей и яркий тому пример – Tesla Chrysler. Достижение успеха в сфере распознавания лиц может заменить реальных продавцов. К примеру, в Amazon Go содержимое корзины сканируется нейронной сетью, а списание оплаты проводится в автоматическом режиме, когда человек выходит из магазина.



Актуальная модель и для здравоохранительной области – анализ нейросетью снимков МРТ, рентгенов, поиск раковых опухолей и т.д. В сфере косметологии модель применяют для контроля состояния кожи и как решение, нейросеть предлагает варианты борьбы со старением.
Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: