Что такое нейросети и как ими пользоваться

В последнее время все только и говорят о нейросетях. У кого-то они украли работу, а кому-то помогли повысить продуктивность и упростить многие задачи. В статье поговорим об AI-сервисах: что это такое и как ими пользоваться, чтобы упростить жизнь.

В этой статье:

1. Что такое нейросеть простыми словами
2. Что могут нейросети
3. Как работать с нейросетями
4. Нейросети для разных задач
5. Когда появилась первая нейросеть
6. Виды нейросетей

Что такое нейросеть простыми словами

Нейросеть — это особая программа, которая работает примерно как человеческий мозг с миллионами нейронных связей. Благодаря им мы можем учиться и обрабатывать информацию. Искусственный интеллект делает все то же самое, только вместо нейронов — вычислительные мощности.

Главное отличие нейросетей от обычных программ — вам не нужно писать код под каждую задачу отдельно. Искусственный интеллект в теории сам учится на примерах — совсем как люди, когда получают новый опыт, решают задачи и исправляют ошибки. 

Как это работает: представьте, что вы хотите научить нейросеть различать картинки собак. Для этого ей нужно показать миллионы фотографий — она их проанализирует и научится понимать, чем собаки отличаются от других объектов.

После небольшой «дрессировки» вы показываете ей снимок роскошного белого шпица, она его анализирует, сверяется со своими «знаниями» и выдает ответ. В идеале нейросеть не должна ошибаться, но вполне может назвать собакой что-то похожее — кошку, змею или даже ржавую трубу. Здесь стоит указать сервису на ошибку.

Чем больше вы покажете AI-сервису картинок, видео, текстов или любой другой информации, тем исправнее он будет работать.

Что могут нейросети

Относительно качественные «нейронки» работают уже с 2010 года, но большая часть была либо неудобной, либо слишком узконаправленной, поэтому вспоминают о них не так часто. 

Запомнилась разве что DeepDream от Google, которая генерировала картинки, но чаще всего на выходе получались настоящие ночные кошмары. В 2018 году компания выпустила Bert, которая должна была работать как умный поисковик, но она тоже не обрела популярности. 

В 2022 году произошла революция: появились ChatGPT для генерации текста и Midjourney для создания картинок. В целом нейросети стали быстрее, мощнее и самое главное — удобнее. Теперь у них простой и понятный интерфейс, многие бесплатные — большинство пользователей открыли для себя нейросети совсем недавно. А на некоторых работах уже и вовсе проводят курсы для сотрудников по работе с виртуальными помощниками.

Например, с появлением ChatGPT резко изменилась жизнь копирайтеров: нейросеть можно просить собирать информацию (однако факты приходится тщательно проверять, она все еще любит привирать), писать тексты (которые все же приходится дополнительно редактировать), составлять таблицы, графики, форматировать и обрабатывать большие объемы информации. Все это за вас сделают роботы.

Нужна картинка? Пожалуйста, ее можно сгенерировать в ChatGPT или Midjourney. Либо в «Шедевруме» Яндекса, но он ставит водяные знаки. Попросили составить отчет или написать статью? Тоже не проблема. Нейросеть ChatGPT потратит на него не больше минуты. Главное — правильно поставить задачу. 

Уже сейчас искусственный интеллект используют многие специалисты. Нейросети помогают аналитикам, юристам, медикам, ученым, инженерам, дизайнерам — список можно продолжать бесконечно. 

Главное — найти подходящий сервис. 

Как работать с нейросетями

У большей части AI-сервисов простой интерфейс: достаточно ввести запрос в специальное окошко, и нейросеть выдаст готовый результат. Текстовая команда называется промпт (англ. prompt — «подсказка»), и чем более она конкретная и информативная, тем выше шансы, что бот выдаст полезный ответ.

Разберем на примере генерации текстов:

Представим, что вам нужно написать статью про то, как заинтересовать девушку. Если вы просто скажете ChatGPT: «Напиши советы как привлечь внимание девушки. Объем: от 9000 символов», скорее всего, он выдаст самую скучную и банальную «простыню» на свете. Но если вы подробно опишете, что вам нужно, и вдобавок отправите несколько статей для примера, чтобы бот лучше ориентировался по стилю, то на выходе получите неплохой текст.

Также попросите сервис привести мнение эксперта. Но не забывайте проверять, не обманывает ли вас машина.

Чтобы получить точный ответ, в промпте нужно указать шесть основных пунктов:

• Роль. Попробуйте поиграть с ChatGPT в игру. Назначьте ему роль — пусть побудет аналитиком, юристом, медиком или профессиональным пикапером. Может прозвучать нелепо, но это действительно улучшает результаты ответов. 
• Задача. Самое простое — ставим перед AI цель. В нашем случае — «Напиши текст, как заинтересовать девушку».
• Контекст. Нужно подробно описать задачу и дать дополнительные вводные. Расскажите, зачем вам текст и какую проблему он должен решить, кому поможет. 
• Эксперт. Попросите нейросеть рассмотреть вопрос с позиции минимум трех экспертов.
• Пример. Один из самых важных пунктов, о котором многие забывают. Но именно он помогает превратить ужасный результат в сносный. Поскольку нейросети действительно обучаются, то чем больше вы покажете готовых примеров, тем лучше. 
• Формат. Попросите AI выдать ответ в нужном формате — например, перевести текст в HTML, добавить таблицы и другую разметку. 
• Тон. Чтобы читатели лучше воспринимали контент, попросите робота придерживаться определенного Tone of Voice. Например, деловое письмо в крупную компанию должно выглядеть совсем не так, как рекламный пост в соцсетях. А если нужно объяснить сложный термин простыми словами, то так и пишите.

Лучший способ улучшить промпты: представьте, что AI-сервис — ваш личный помощник, которого только наняли, и он еще не понимает, что происходит. Дайте ему как можно больше вводных данных и объясняйте важные моменты так, будто вы говорите с живым человеком. 

Иначе не удивляйтесь, если нейросеть выдаст информацию, которую можно найти по первой ссылке в Яндексе. Больше практикуйтесь, анализируйте, какие промпты показывают лучшие результаты, и записывайте их в отдельный текстовик, чтобы экономить время. Не бойтесь задавать уточняющие вопросы и корректировать ответы нейросети.

Лучшая инвестиция — вклад в себя. Чтобы овладеть профессиями будущего, начните копить на образование уже сейчас. Подключите онлайн-копилку с Халвой.

Нейросети для разных задач

Обработка фото и видео, голоса, создание музыки, текстов и 3D-моделей — собрали лучшие нейросети по категориям. 

Это лишь небольшая часть полезных сервисов, которые вы можете использовать в работе. 

Когда появилась первая нейросеть

История нейросетей началась с небольшого прототипа, который американские ученые придумали еще в 1944 году. Первый обучаемый алгоритм собрали только к 1957 году — он состоял из одного уровня «нейронов». По сложности его можно сравнить с простейшими одноклеточными микроорганизмами вроде инфузории-туфельки: то есть нейросеть не способна «думать», только автоматически реагировать на внешние условия (команды). 

К 1980-м годам появились более мощные компьютеры для вычислений, а ученые смогли разработать нейросети с двумя и даже тремя уровнями обучения, но они все еще были далеки от того, что мы имеем сейчас. 

Революция на рынке искусственного интеллекта произошла только в последние годы благодаря геймерам. Современные игры требуют огромных вычислительных мощностей, а потому компании Nvidia и AMD каждый год улучшают архитектуру новых графических чипов. 

В итоге видеокарты достигли такого уровня производительности, что их стали использовать для улучшения нейросетей. Так и появились алгоритмы с «глубинным обучением» (deep learning). 

Виды нейросетей

Есть несколько основных видов AI-сервисов. Их используют для разных задач. 

• Однослойные 

Простейшая форма нейросети, состоящая из одного слоя «нейронов». Из-за этого сильно ограничена и способна решать только элементарные задачи — например, ответить «да» или «нет» при вводе команд. 

• Многослойные (глубокие)

Состоят из нескольких слоев нейронов. Могут решать более сложные задачи: обрабатывать изображения, речь, текст. 

• Рекуррентные (RNN)

Особый вид сетей, который может учитывать, в каком порядке вводятся данные. Применяют в распознавании речи и машинном переводе. 

• Сверточные (CNN)

Имитируют работу человеческого глаза и оптимизированы для обработки изображений. Могут анализировать сложные визуальные паттерны — применяют в системах распознавания лиц, автопилотах и других визуальных задачах.

• Генеративные состязательные (GAN)

Могут создавать новые данные на основе исходных. Пока что ближе всего подошли к завоеванию мира и началу восстания машин, но для сокрытия истинных планов генерируют изображения, видеоролики, тексты и даже не совсем ужасную музыку.

Кто-то говорит, что нейросети — зло, что они заменят людей и оставят без работы, но правда в том, что они лишь помогают и упрощают многие задачи. Вам больше не нужно заниматься скучной рутиной — отдайте ее роботам, а освободившееся время можно потратить на более глобальные дела. 

Нейросети — мощный инструмент, который поможет выполнять задачи в разы быстрее. В будущем они неизбежно будут все глубже интегрироваться в повседневную жизнь, и это нормально. Чтобы не переживать о том, что роботы вас заменят, лучше обуздайте их уже сейчас. Удачи!