Безпілотні автівки, комп’ютерний зір, діагностика хвороб, створення зображень, текстів, музики – це все робота нейромереж. Mind розповідає про одне з найвидатніших досягнень людства та чому деякі експерти порівнюють нейромережі з ядерною бомбою.
Нейронна мережа – це категорія машинного навчання, яка імітує модель людського мозку. Так само, як і людський мозок, нейромережа обробляє інформацію, визначає закономірності й ухвалює рішення, але робить це в тисячі разів швидше та продуктивніше ніж людина.
Основою нейромереж є штучний інтелект (ШІ) – галузь, яка розробляє інтелектуальні машини, здатні виконувати роботу людини. Нейромережі – це один із видів ШІ.
За даними маркетингової агенції Prudent Market, глобальний ринок нейронних мереж досягне $81,85 млрд до 2025 року з середньорічним темпом зростання 29,2% до 2025 року.
Людський мозок побудований на роботі біологічних клітин – нейронів. Вони передають імпульси через синаптичні зв’язки.
У штучних мережах так само, але штучні нейрони базуються на математичних моделях і комп’ютерних алгоритмах.
Вони об’єднуються в структури даних, передають сигнали один одному через ваги зв’язків – з’єднання між нейронами. Ваги визначають силу впливу одного нейрона на інший. Під час навчання нейромережі аналізують інформацію та виявляють закономірності, тож вага зв’язків оптимізується, а ймовірність помилок зменшується.
Від біологічних нейронних мереж штучні відрізняються швидкістю роботи. Мозок людини передає імпульси зі швидкістю до 120 метрів за секунду. Штучні нейромережі працюють зі швидкістю комп’ютерних процесорів.
Штучні нейронні мережі створені для:
1. класифікації даних – визначають до якої категорії належать об’єкти чи події;
2. прогнозування числового значення – розраховують результати явищ чи подій за попередніми даними;
3. генерації текстів та зображень. Уже сьогодні нейромережі створюють картини та пишуть книжки;
4. обробки зображень;
5. розпізнавання об’єктів.
Першу нейронну мережу описали у статті нейрофізик Воррен Маккаллох і математик Волтер Піттс 1943 року. У 1954 році Белмонту Фарлі та Веслі Кларку з Массачусетського технологічного інституту вдалося запустити першу просту нейронну мережу.
1957 року психолог Френк Розенблатт створив персептрон – перший зразок нейронної мережі, яка розпізнавала образи.
Дослідження штучного інтелекту прискорилися після 1980 року, коли Куніхіко Фукусіма розробив першу багатошарову нейронну мережу.
Справжній бум розвитку нейромереж почався у 2000 роки. 2006 року Джефрі Хінтон, якого називають «хрещеним батьком глибокого навчання» представив нейронну мережу з використанням алгоритму зворотного поширення помилки.
Перші нейромережі асоціювалися з машинним навчанням (maching learning. – Mind) – галузі штучного інтелекту, яка використовує алгоритми та дані для імітації способу навчання людей, поступово поліпшуючи точність.
Коли розмір структурованих і неструктурованих даних збільшився до рівня великих даних, вчені розробили системи глибокого навчання (deep learning. – Mind). По суті, це багаторівневі нейронні мережі, які можуть збирати й видобувати більшу кількість даних із вищою точністю. Здебільшого саме такими є сучасні нейромережі.
Нейромережі працюють усюди, де потрібна робота з великими обсягами даних. Mind уже розповідав про популярні нейромережі, які захопили світ у 2023-му. Кількість нейромереж зростає.
Медицина: діагностика захворювань і прогнозування ефективності лікування. Влітку 2023 року корпорація Google представила нейромережу Med-PaLM 2, яка надає індивідуальні медичні консультації. Інженери DeepMind – дочірньої компанії Google, створили мережу для діагностики захворювання очей.
Фінансова галузь: прогнозування цін на акції та розрахунок інвестицій, виявлення шахрайства. У платіжній системі PayPal, наприклад, нейромережа попереджає про потенційно шахрайські транзакції.
Маркетинг – аналіз поведінки споживача та прогнозування його вподобань, тестування рекламних матеріалів, виявлення потреб клієнта та його підтримка 24 на 7. Наприклад, сервіс Analisa аналізує метрики соціальних мереж. Нейромережа AdEspresso допомагає оптимізувати рекламні кампанії на Facebook і Google Ads.
Автоматичний переклад текстів на різні мови. Завдяки нейромережам працює Google-перекладач, а Microsoft перекладає вебсторінки у браузері Bing. Сервіс Grammarly перевіряє помилки в текстах іноземними мовами.
Розпізнавання та обробка природної мови – можливість керування пристроями завдяки голосовим командам, а також збір інформації з текстових даних і документів. Так працює Microsoft Copilot.
Комп’ютерний зір та розпізнавання зображень – отримання інформації із зображень із відео. Український стартап Beholder за допомогою нейромереж шукає корисні копалини. Нейромережі обробляють супутникові знімки, інформацію з радарів та оцінюють імовірність залягання корисних копалин.
Генерація зображень та відео – створення малюнків і відеофайлів на основі текстового опису. Нейромережі для роботи із зображенням: Midjourney, Bing Image Creator. Днями Open AI анонсувала відеосервіс Sora, що відрізняється надзвичайно високою деталізацією.
Генерація текстів – той самий Chat GPT, який здатен створити будь-який текст на запит користувача. Крім GPT, нейромережі для роботи з текстом: Claude AI, Jasper.
Керування транспортними засобами – навігація та виявлення перешкод. Завдяки таким нейромережам працюють безпілотні автівки Tesla.
Безпека – виявлення підозрілої діяльності через аналіз зображень із камер спостереження, захист від кібератак.
Рекомендаційні системи – аналіз вподобань користувача. На базі таких нейромереж Netflix рекомендує фільми та серіали. А компанія Amazon пропонує товари та послуги.
Ми живемо в епоху технологій, які, з одного боку – спрощують життя, а з іншого – лякають своїм стрімким розвитком. Нейромережі у 2024 році дуже відрізняються від створених кількома роками раніше. Наприклад, 2020 року нейромережа GPT-3 мала 175 млрд параметрів. Остання версія, GPT-4, випущена у 2023-му – трильйон.
Вчені в різних галузях пророкують, що настане день, коли штучний інтелект вийде з-під контролю людини. Історик Ювал Ной Харарі вважає, що ШІ вже зробив це, бо «хакнув» мову – операційну систему людської культури. На думку Харарі – ШІ небезпечніший за ядерну бомбу. Адже сама по собі бомба не здатна винайти потужнішу зброю, а от штучний інтелект може це зробити.
75-річний професор Джефрі Хінтон, який довгий час працював на Google, зізнався, що розвиток нейромереж – ризик для людства. Вчений попереджає, що так званий «просунутий ШІ», який матиме свідомість, зможе створювати й запускати свій власний комп'ютерний код.
У березні 2024 року Сем Альтман, СЕО компанії Open AI, яка розробила Chat GPT, анонсував вихід на ринок AGI.
AGI (штучний генералізований інтелект. – Mind) – це не просто чат-бот, а мережа пов'язаних між собою трильйонів персональних ШІ, які можуть мати власну свідомість. Раніше Альтман прогнозував появу ШІ, який перевищує людський інтелект, не раніше 2030 року. Зараз розробка прискорилася.
Очікується, що AGI забере 95% роботи маркетологів і креативників. Чи обмежиться чат-бот із власною свідомістю лише маркетингом, покаже час.