Вокруг нейросетей у новичков до сих пор много вопросов, как оно вообще работает и зачем нужно. Чтобы было проще раз и навсегда разобраться с этой темой, собрали самые частые вопросы про нейросети и всё, что с ними связано. Покажите эту статью родителям, когда они что-то спросят у вас про ИИ, ChatGPT или нечто подобное.
Что такое нейросеть
Нейросеть — это сложная математическая модель по обработке очень большого количества данных. Нейросети состоят из нейронных слоёв — ячеек, которые связаны с другими ячейками и влияют на них, причём каждая влияет на другие с разной силой.
Ячейки — это просто переменные, векторы или числовые значения в памяти компьютера, в которых хранятся связи и веса (силы, с которыми эта ячейка влияет на другие). Получается, что слои и виртуальные нейроны — это много-много цифр, которые влияют на другие цифры.
Этим цифрам всё равно, что обрабатывать и что получится в результате их деятельности — голос, картинка или видео. Они лишь берут запрос, переводят его в стартовые числовые значения для обработки и потом показывают, что получилось.
Им неважно, что перед ними. Всё, что они делают, — влияют друг на друга так, чтобы получился какой-то подходящий по правилам результат.
Как ей пользоваться
Чтобы нейросеть отдала какой-то результат, нужно подготовить запрос для неё. Так как нейросети уже умеют примерно понимать, что пишет человек, то такие запросы чаще всего бывают в обычном текстовом виде: «Нарисуй кота, который танцует с зонтом», например.
Чем точнее и полнее запрос, чем больше в нём нужных деталей и правил того, что и как нужно сделать, тем адекватнее будет результат. Ну и от качества нейросети это тоже зависит: если нейросеть слабая или обучена плохо, то какие запросы ни составляй, хорошего результата не будет.
Часть нейросетей работает в автоматическом режиме: вы, например, загружаете текст и выбираете жанр, а она в ответ отдаёт готовую песню. Тут в качестве запроса выступают настройки и текст песни. Или возьмём нейронки, которые убирают водяные знаки: загружаем картинку, вообще ничего не объясняя, и всё равно получаем нужное.
Чем отличается нейросеть от ИИ
По сути — ничем.
Искусственный интеллект — это просто теоретическое понятие, которое предполагает, что компьютер сможет думать почти так же, как человек. А нейросеть — это техническая реализация этого интеллекта.
Если вы сейчас где-то видите термины «ИИ» и «нейросеть», то знайте, что там говорят про одно и то же. Даже если ИИ подаётся как очень крутой и прорывной, под капотом там всё та же нейросеть (или несколько).
Что умеют нейросети
Чтобы нейросеть что-то умела, её нужно этому научить:
- собрать данные, как делать хорошо;
- показать, как делать — плохо;
- объяснить правила, как отличать одно от другого;
- научить саму её это делать;
- научить обрабатывать новые данные;
- сделать так, чтобы результат был в нужном для человека виде.
Мы уже говорили выше, что нейронка — это просто набор цифр, векторов и математики. Эти цифры можно обучить делать что угодно, поэтому чему конкретную нейросеть учат, то она и умеет делать. Если учат делать сразу несколько вещей — то она будет их уметь, но не более того.
То, чему нейросеть не учили, она делать не умеет. Но это пока…
Почему нейронка делает не то, что я от неё хочу
Два варианта:
- или запрос к ней слишком размытый, неточный или откровенно плохо сформулирован;
- или она сама по себе слабая и не способна выдавать что-то качественное.
Хотя, если сильно-сильно заморочиться с запросом и настройками, иногда даже от слабой нейронки можно получить приемлемый результат.
Можно ли запустить нейросеть на домашнем компьютере, чтобы всё работало точно так же
Можно. Если ваше железо позволяет это сделать — почему бы и нет?
Проблема всегда в том, что чем круче нейросеть, тем больше памяти и других ресурсов нужно для её работы. Даже простой и старый Stable Diffusion для нормального запуска требует видеокарту на уровне RTX 3080 Ti и выше с 12 гигабайтами памяти на борту. А если говорить про ChatGPT, то на домашнем компьютере запустить это точно не получится.
Всё, чем мы пользуемся в этом плане в Сети, работает на огромных вычислительных мощностях. Да, есть небольшие нейросети, которые можно запустить у себя, но такого же результата они точно не покажут.
Почему почти все крутые нейросети — платные
Потому что компаниям, которые их запускают, нужно оплачивать:
- счета за электричество;
- новое железо и чипы для увеличения мощности и для ремонта;
- работу инженеров, которые всё это обслуживают;
- работу программистов, которые настраивают нейросети и продолжают их обучать.
Чтобы всё это окупать, компании делают платный доступ к своим ресурсам. Чаще всего это работает так: чем больше запросов нужно пользователю или чем сложнее его задачи, тем дороже подписка. А для привлечения новых клиентов и продвижения они могут давать бесплатный доступ, например, на 5 запросов в день: для полноценной и постоянной работы этого не хватит, зато можно получить представление о том, что умеет продукт.
А есть ли нейросеть, которая умеет всё?
Пока нет, да и вряд ли появится в скором времени.
Нейросеть сейчас — узкоспециализированный инструмент для какой-то одной (пусть и широкой иногда) задачи. Чтобы сделать что-то универсальное, нужен качественно иной подход, огромные вычислительные мощности и много-много чипов и электроэнергии.
Поэтому пока выдыхаем и работаем с тем, что есть.
В чём главная проблема нейросетей
Возьмём для примера ChatGPT.
Если говорить о том, что эта нейронка умеет правдоподобно изображать человеческое общение, то кажется, что проблем там нет вообще. Правда, сейчас у неё есть много конкурентов в разных областях, которые обходят её по некоторым темам. Её крутость в том, что она может быстро обрабатывать огромные массивы данных и находить неочевидные взаимосвязи и делать выводы.
❌ Но вот та самая проблема: ответам ни одной генеративной нейросети нельзя доверять на сто процентов, даже если они выглядят максимально правдоподобно.
Любая продвинутая нейросеть сможет составить такой ответ, что внешне он будет казаться очень точным и правильным, но глубоко знающий тему человек сразу поймёт, что это чушь. А не знающий — подумает, что всё это правда, и будет жить с этим знанием. И что самое опасное — он может начать что-то делать на основе этого ложного знания.
Нейросетям слепо доверять нельзя. Их можно использовать для анализа, выводов, обобщения и так далее, но всегда нужно под прищуром смотреть на ответ и подвергать его сомнениям.
Хочу сам делать нейросети, где научиться?
Самый рабочий способ научиться — прийти в Практикум. Это дольше, чем на некоторых других курсах, но это полноценное погружение в профессию. Выбирайте сами, что вам больше по душе, проходите бесплатную часть и решайте — продолжать или выбрать что-то другое.
