Материал раздела Основной
Разберемся в сути работы нейронной сети. Это особый вид компьютерных алгоритмов, повторяющих принципы работы биологических нейронов. Нейросеть состоит из большого числа узлов — нейронов, которые обмениваются сигналами друг с другом и совместно решают поставленные задачи.
Главное отличие нейросети от обычных компьютерных программ — отсутствие четкого алгоритма работы. Разработчик создает нейроны, которые изначально не обладают никакими знаниями, и запускает процесс обучения нейросети на данных, позволяя ей самой находить закономерности в данных и решать задачи.
Именно поэтому она способна выдавать креатив. Там, где обычная программа будет выдавать всегда одинаковое и четкое решение, нейросеть предложит разные варианты, в том числе самые нестандартные, до которых человек бы не додумался.
Современные достижения в области искусственного интеллекта позволяют обучать нейронные сети на основе обратной связи от людей. Например, нейросеть может предложить несколько вариантов решения проблемы, а человек выбирает наиболее точный. Затем на основе этой информации нейросеть обучается и становится все более точной и эффективной в решении задач. Это также используется в следующих моделях:
После изучения закономерностей и принципов создания изображений и написания текста, нейросеть может генерить уникальный контент. Но при этом учитывая запрос пользователя, подбирая самые вероятные составляющие для текста или картинки.
Из этого вытекает возможность использования нейросетей для решения рабочих задач, когда нужно сделать что-то новое, но похожее на существовавшее ранее.