Инженер компьютерного зрения в «СберДевайсы», преподаватель в проекте «Samsung Innovation Campus», эксперт по машинному обучению и в прошлом профессиональный физик-расчетчик Дмитрий Валетов отвечает на главные вопросы о нейросетях и делится полезными ресурсами, которые помогут глубже погрузиться в тему и выбрать ту нейросеть, которая справится с вашими задачами.

Источник: Unsplash / Alina Grubnyak

Что такое нейросеть и как она работает?

Нейросеть работает как компьютерный мозг, который учится решать задачи на основе большого количества информации. Если мозг человека состоит из связанных друг с другом нейронов, то нейросеть — из искусственных нейронов. И те, и другие обрабатывают информацию и передают дальше, а данные помогают правильно настроить соединения между нейронами. Чем больше информации, тем лучше выйдет обучение.

Точно ли нужно учиться работать с нейросетями или эта мода пройдет?

Пока никто, даже нейросети, не научились предсказывать будущее, поэтому ответить наверняка не получится. Но можно обратиться к авторитетным людям из индустрии и их оценкам. Например, основатель Microsoft и один из самых богатых людей на планете, Билл Гейтс в своем письме «Эпоха искусственного интеллекта началась» сравнил развитие технологии с созданием микропроцессора, графического интерфейса персонального компьютера, интернета и мобильного телефона. По мнению эксперта, развитие искусственного интеллекта приведет к таким же фундаментальным изменениям образа жизни людей, поэтому игнорировать главную инновацию 2023 года не стоит, а лучше научиться ей пользоваться, превратив в личного ассистента. 

Какой навык необходим для работы с нейросетями?

На уровне простого пользователя, чтобы нейросеть помогла решить какую-либо задачу, нужно задать ясный, конкретный и однозначный запрос, который также называют «промт». Умение его составить так, чтобы получить наилучший ответ, и есть главный навык при работе с нейросетями. Сейчас в интернете много формул по составлению промтов для разных случаев: просто спросите у поисковика «Как составить промт для “название нейросети”».

Для разных нейросетей они будут отличаться, но для популярного чат-бота ChatGPT это может выглядеть так. Сначала просим его представить себя в какой-либо роли, например, кондитера-журналиста. Далее пишем, что бот должен сделать («напиши план короткой статьи»), в какое издание писать («для кулинарной рубрики журнала»), для какой аудитории («для женщин, начинающих кондитеров»), в каком стиле («в разговорном стиле»), какие слова обязательно использовать (например, названия брендов), а после прописать, какие результаты ждем от бота («мне нужен список из семи пунктов с введением и заключением»).

Важный момент: то, что выдаст нейросеть на первичный запрос не конечный вариант, его можно улучшать. Например, чат-бот может сократить, расширить или продолжить текст, расписать план по пунктам, придумать ещё варианты или упростить. Не забывайте про орфографию и пунктуацию, не используйте сленг и помните, что краткость — ваш главный друг при общении с искусственным интеллектом.  

Могут ли нейросети ошибаться? Нужно ли за ними перепроверять информацию?

Нейросети обучаются на большом количестве данных. Если в них есть неточности, то и результат может быть неверным. Бывает, что уже после обучения нейросети произошло какое-то открытие или другое событие, которое изменило положение дел. В таком случае искусственный интеллект в новых условиях не сориентируется. Также нейросеть может просто не понять запрос, если он будет сформулирован неоднозначно (возвращаясь к прошлому вопросу о правилах составления промта). Поэтому ещё одна важная часть работы с искусственным интеллектом — дополнительная проверка фактов в других источниках. Если нейросеть ссылается на какую-то статью или исследование, лучше ознакомиться с ней и убедиться, что компьютерный мозг правильно её интерпретировал и вообще существует ли этот источник на самом деле, достаточно ли он авторитетен.

И всё же, несмотря на всю несовершенность, нейросети могут быть полезны в повседневной жизни?

В обычной жизни нейросети могут помочь найти нужную информацию в интернете или ответить на вопросы по конкретной теме, перевести тексты с одного языка на другой, создать изображение по запросу, улучшить качество старого снимка или аудиозаписи, определить возраст по фотографии и так далее. Офисным работникам искусственный интеллект поможет написать письмо, составить бриф или, например, сделать структуру сайта для передачи вебмастеру. В целом, нейросети способны забрать на себя часть рутины и освободить время человека для более творческих и нестандартных задач.

Правда, для сложных запросов только нейросети скорее всего будет недостаточно. В этом случае разработчики вручную прописывают дополнительные алгоритмы.

В каких профессиональных сферах применяются нейросети? Какие глобальные задачи они помогают решать уже сейчас?

Нейросети используют в медицине, финансах, транспорте, управлении городом, безопасности и даже метеорологии. Так, нейросети могут помочь в диагностике заболеваний и анализе медицинских изображений. Например, победитель межвузовского конкурса студенческих проектов в рамках образовательной инициативы «Samsung Innovation Campus» (IT Академия Samsung) создал приложение, которое на основе искусственного интеллекта помогает врачам в диагностике рака почек. Оно определяет и подсвечивает проблемные области на гистологических слайдах, классифицируя четыре вида поражения клеток. Подробнее с проектом можно ознакомиться на habr.com.

В сфере безопасности нейросети могут использоваться для распознавания лиц, автомобильных номеров и других объектов, в финансах — строить модели для прогнозирования изменений на рынках и управлять инвестиционными портфелями, в логистике и транспорте — определять оптимальные маршруты и корректировать их в зависимости от пассажиропотока или товарооборота.

Правда ли, что нейросети заменят человека?

У человечества всегда было много страхов по поводу всего нового, в том числе и новых технологий. И один из них в том, что десятки миллионов людей останутся без работы. Но обычно происходит только трансформация рынка — ритм жизни ускоряется и профессии становятся сложнее. Несмотря на то, что нейросети могут взять на себя часть рутинных процессов, пока они не слишком хорошо справляются с творческими задачами и генерированием чего-то принципиально нового. Например, собрать информацию по источникам они могут, а вот взять интервью и из этого сделать интересный кейс — пока нет. Общее правило для профессий умственного труда: чем более квалифицированный специалист, тем сложнее его будет заменить искусственному интеллекту.

Также нейросети не помогут, когда дело касается ручного труда, как чего-то сложного, вроде работы нейрохирурга, так и относительно простого, как стрижка волос и маникюр.

Советы новичкам и бонус: как выбрать подходящую нейросеть для конкретной задачи

  1. Машинное обучение применяется все шире, а значит и работы будет больше. Тем, кто хотел бы начать развиваться в этой сфере, я рекомендую нарабатывать опыт и принимать участие в проектах (даже неоплачиваемых), устраиваться на стажировки. Также посоветовал бы относиться к учебе, как к походу в тренажерный зал: моментального эффекта скорее всего не будет, но мы ведь занимаемся этим на перспективу.
  2. Для тех, кто начинает путь в Data Science и машинном обучении, спектр путей крайне широк, как и набор специальностей: data scientist, data-engineers, ML-engineers и так далее. Если у вас не очень получается в статистике, можно пойти в backend с уклоном в пользование нейросетевыми движками — onnx, tflite, tvm, mxnet. Есть довольно много хороших бесплатных курсов, в том числе от Школы глубокого обучения МФТИ, а также серия классических курсов от Andrew Ng на Coursera. Из хороших книг могу посоветовать «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу и «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» Сергея Николенко.
  3. Теорию подкрепляйте практикой. Я советую смотреть работы с открытым кодом на Github — там можно найти все восемь версий алгоритма YOLO. Также некоторые крупные компании сейчас уделяют большое внимание образованию, профессиональному развитию в IT и созданию будущего кадрового потенциала. Например, бесплатно учиться в проекте «Samsung Innovation Campus». Это социально-образовательный проект, который помогает студентам развить практические навыки, чтобы в дальнейшем стать востребованными специалистами в таких областях IT, как мобильная разработка,  Интернет вещей, искусственный интеллект, а также трек, посвященный работе с большими данными. Занятия по программам проекта «Samsung Innovation Campus» ведутся в 31 вузе страны, а успешное прохождение образовательных модулей и разработка индивидуального проекта позволяет получить сертификат об окончании программы.

А теперь бонус! В мире существуют более 1000 нейросетей, созданных для разных целей, самому разобраться в их многообразии даже на уровне пользователя сложно. Хорошо, что есть специальные агрегаторы и поисковики. Например, AI Library by Phigital+ подберет подходящую нейросеть по задаче, индустрии, типу контента и стоимости, а AI Tool Master List предложит подходящие по профессиям. Изучайте, тренируйте «насмотренность» и вдохновляйтесь!