Представьте, что вы настраиваете гитарный усилитель. Сначала звук хрипит (нейросеть ошибается), но вы крутите ручки (веса), пока не добьётесь чистоты. Только в нейросети «ручек» миллионы.

4. Почему это не мозг?

Несмотря на биологическую терминологию:

– Нейроны в ИИ в сотни раз проще биологических;

– Нет реального «понимания» – только расчёт вероятностей;

– Обучение требует огромных данных, а не одного примера.

«Когда журналисты пишут „искусственный мозг“, я хватаюсь за голову, – говорит профессор Сильверс. – Наш мозг работает с концепциями. Нейросеть – с корреляциями. Разница как между „знать Конан Дойля“ и „уметь подделать его почерк“».

5. Как это выглядит на практике?

Пример для распознавания рукописных цифр (MNIST):

– На входе мы имеем 28×28 пикселей, или 784 «нейрона» входного слоя;

– Скрытые слои выявляют линии, круги и их комбинации;

– На выходе мы получаем 10 нейронов (цифры от 0 до 9), где самый «горячий» и есть ответ.

Личное воспоминание

Первую рабочую нейросеть я собрал в университетском проекте. Она путала 4 и 9, пока Лина не подсказала добавить слой, анализирующий замкнутость форм. Это было волшебство: ошибки упали вдвое!

Но как нейросеть учится? Кто или что решает, какие веса правильные?

Ответ кроется в двух процессах: обучение с учителем (когда мы даём «правильные ответы») и обучение без учителя (где система ищет скрытые закономерности).

Обучение с учителем и без учителя

Нейросети учатся совсем не так, как люди. У них нет интуиции или врождённых знаний – только данные и алгоритмы, которые эти данные обрабатывают. И в зависимости от того, какие данные мы даём, процесс обучения делится на два принципиально разных подхода.

1. Обучение с учителем (Supervised Learning)

Здесь нейросеть получает не только входные данные, но и правильные ответы – как школьник, который решает задачки с готовыми решениями в конце учебника.

Как это работает:

– Вы показываете системе тысячи помеченных изображений: «это кошка», «это собака»;

– Нейросеть настраивает веса, чтобы минимизировать ошибки;

– Когда ошибок становится мало – модель готова.

Примеры из жизни:

– Распознавание спама в почте (письма помечены как «спам/не спам»);

– Медицинская диагностика по снимкам (с указанием, где есть опухоль);

– Прогнозирование цен на жильё (на основе исторических данных).

«В 90% коммерческих проектов мы используем Supervisedlearning, – отмечает Эрик Вандерсен. – Это надёжно, но требует тысячи размеченных данных. Иногда разметка стоит дороже, чем сама разработка модели.»

2. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Здесь нейросеть получает только сырые данные без подсказок – как ребёнок, который сам догадывается, что мячи бывают круглые, а кубики квадратные.

Как это работает:

– Система ищет скрытые закономерности в данных;

– Группирует похожее (кластеризация);

– Выявляет аномалии или сокращает размерность данных.

Примеры из жизни:

– Сегментация клиентов (без заранее заданных категорий);

– Поиск неочевидных связей в финансовых транзакциях;

– Сжатие данных (например, уменьшение размерности изображений).

Личное наблюдение

Когда я впервые увидел, как unsupervised-алгоритм без подсказок разделил статьи из новостной ленты на темы (политика, спорт, технологии), это напомнило мне, как человек интуитивно группирует предметы в комнате.

3. Почему это важно?

– Обучение с учителем даёт точные результаты, но требует дорогой разметки;

– Обучение без учителя экономнее, но менее предсказуем;

– В реальных проектах часто комбинируют оба подхода.

Но как нейросети применяют на практике? Где граница между академическими экспериментами и реальными технологиями?