Нейросети (AI) на практике: полное руководство

Давайте разберём этот завод подробнее, чтобы понять, кто за что отвечает на каждом этапе. Входной слой — это глаза и уши нашей системы, которые жадно впитывают сырые данные из внешнего мира. Если мы показываем сети фотографию, на вход поступают просто числа, обозначающие яркость каждого пикселя. Для машины в этой картинке нет ни неба, ни травы, ни пушистого хвоста, есть только таблица с цифрами. Дальше в дело вступают скрытые слои, которых может быть сколько угодно, от трёх до трёхсот. Именно здесь происходит настоящая алхимия, превращающая бессмысленный набор пикселей в осознанные концепции. Первые скрытые слои учатся видеть простейшие линии, границы и углы, игнорируя всё лишнее. Следующие за ними цеха начинают собирать эти линии в геометрические фигуры, текстуры и узоры. А где-то в середине этого слоёного пирога нейроны вдруг начинают реагировать на вполне конкретные вещи, вроде кошачьих ушей или собачьих носов. Это похоже на то, как вы сами перестаёте видеть отдельные мазки на картине и начинаете различать пейзаж. Выходной слой стоит особняком, потому что его задача — не думать, а просто озвучить итоговый результат. Он выдаёт вам одно число или список вероятностей, говоря: «Я на девяносто процентов уверен, что это кот».

Функции активации: почему нейрону нужно иногда сказать «нет»

Но есть одна хитрость, без которой все эти слои превратились бы в бесполезную груду математики. Если бы мы просто перемножали и складывали числа на каждом уровне, вся сеть схлопнулась бы в один огромный калькулятор. Сколько бы слоёв вы ни добавляли, результат всегда можно было бы заменить одним единственным уравнением. Секрет в том, что между слоями стоят строгие контролёры, которые умеют говорить сигналу «нет». Эти контролёры называются функциями активации, и именно они впускают в сеть нелинейность, делая её по-настоящему умной. Представьте себе водопроводную трубу, в которой стоит обычный клапан, регулирующий напор воды. Вода может течь свободно, а может быть полностью перекрыта, если давление не достигло нужного порога. Нейрон без функции активации всегда пропускал бы сигнал, просто меняя его громкость в большую или меньшую сторону. А нейрон с правильной функцией активации умеет полностью замолкать, если входящая информация не имеет значения. Это позволяет сети выучивать невероятно сложные, изогнутые закономерности, которые не описать прямой линией. Без этой способности отсекать лишнее мы бы никогда не научили машины понимать человеческую речь или водить автомобили.

Самая популярная функция активации в современных сетях носит смешное название ReLU, что расшифровывается как выпрямитель. Её правило гениально в своей простоте: если число отрицательное, превращай его в ноль, а если положительное — оставляй как есть. Это звучит как детская игра, но именно такой грубый отсев позволяет сети фокусироваться только на важных сигналах. Другие функции, вроде знаменитой сигмоиды, работают мягче, плавно сжимая любое число в диапазон от нуля до единицы. Они хороши там, где нужно получить чёткую вероятность события, например, шанс дождя завтра или вероятность болезни у пациента. Выбор функции активации — это как выбор инструмента для конкретной работы, где молотком не забьёшь шуруп. Инженеры тратят недели на эксперименты, подбирая идеальный баланс между скоростью обучения и точностью ответа. Иногда они комбинируют разные функции в одном слое, заставляя сеть смотреть на задачу сразу с нескольких сторон. Но суть остаётся неизменной: нейрону жизненно необходимо уметь молчать, чтобы его крик имел вес. Если бы все нейроны в вашем мозге возбуждались одновременно, вы бы просто сошли с ума от белого шума. То же самое происходит и в кремниевых собратьях, где тишина одного нейрона подчёркивает важность другого.

Практика первого шага: как сеть отличает кошку от собаки, и где она может ошибиться

Теперь, когда мы знаем, как устроен этот слоёный пирог, давайте проследим за его работой на живом примере. Вы показываете сети фотографию своего кота Барсика, и на вход поступают миллионы чисел, описывающих цвет и яркость. Первый скрытый слой мгновенно находит все контрастные границы, отделяя шерсть от фона и дивана. Второй слой собирает эти границы в кружочки и овалы, из которых складываются глаза и контур мордочки. Третий слой видит, что овалы расположены определённым образом, и делает робкую ставку на то, что это животное. Четвёртый слой замечает характерные треугольники сверху и понимает, что это точно не собака и не птица. И только на самом выходе сеть выдыхает и ставит печать: «Кот, вероятность девяносто девять процентов». Но этот идеальный путь работает только в тепличных условиях, где фотография чёткая, а свет хороший. В реальном мире сеть постоянно спотыкается о шум, тени и странные ракурсы, которые ломают её логику. Если вы наклеите на лоб кота распечатку с изображением глаз, сеть может внезапно решить, что перед ней человек. Эти уязвимости называют адверсарными атаками, и они показывают, что машина видит мир совершенно не так, как мы. Она не понимает сути объекта, она просто ищет знакомые паттерны, которые легко обмануть хитрым узором.

Чтобы почувствовать эту машинную слепоту на собственной шкуре, я предлагаю вам провести один забавный эксперимент. Возьмите любой сложный предмет в вашей комнате, например, кофемолку или старую настольную лампу. Теперь попробуйте разложить его на простейшие геометрические признаки, как это сделал бы первый слой нейросети. Выпишите на бумагу все линии, углы, окружности и контрастные пятна, из которых он состоит. А потом закройте один глаз и посмотрите на предмет под необычным углом, чтобы сломать привычный паттерн. Попробуйте объяснить инопланетянину, что это за штука, используя только язык базовых форм и теней. Вы удивитесь тому, как быстро ваш собственный мозг начнёт путаться и терять привычный смысл вещи. Именно в таком состоянии постоянного лёгкого шока живёт любая распознающая нейросеть при встрече с новым объектом. Она не знает, что такое лампа, она просто видит набор линий, которые раньше встречались в похожих комбинациях. Этот простой опыт навсегда изменит ваше отношение к компьютерному зрению и другим чудесам машинного обучения. Вы перестанете видеть в них магию и начнёте уважать их за ту титаническую работу, которую они проделывают. А когда вы устанете ломать голову над формами, просто выдохните и переверните страницу. Нас ждёт знакомство с разными породами нейросетей, и каждая из них хороша для своего ремесла.

Глава 4. Архитектуры нейросетей. Кто за что отвечает

Свёрточные сети: глаза алгоритма, скользящие по реальности

Представьте опытного детектива, который изучает место преступления не целиком, а через маленькую лупу, методично перемещая её по комнате. Именно так работают свёрточные нейронные сети, или CNN, совершившие настоящую революцию в области компьютерного зрения. Обычная нейросеть получила бы фотографию кошки в виде длинной плоской строки из миллионов пикселей, мгновенно теряя всю информацию о том, где находится ухо, а где хвост. Свёрточная сеть поступает мудрее: она берёт небольшое квадратное окно, называемое фильтром или ядром, и начинает скользить им по изображению слева направо и сверху вниз. На каждом шаге этот фильтр перемножает свои внутренние веса с яркостью пикселей под собой, выискивая конкретные паттерны. Один фильтр настроен искать вертикальные линии, другой реагирует только на горизонтальные границы, а третий вспыхивает при виде диагональных текстур. Сеть не пытается понять всю картинку сразу, она собирает её из тысяч крошечных, но значимых фрагментов, словно искусную мозаику.

Но найти простые признаки мало, нужно уметь видеть целое, независимо от его положения в кадре. Здесь на сцену выходит операция, которую инженеры называют пулингом, или подвыборкой. После того как фильтры находят все линии и углы, сеть берёт полученную карту признаков и безжалостно сжимает её, оставляя только самые яркие и важные значения. Это похоже на то, как художник делает быстрый набросок, отбрасывая лишние детали ради передачи общей сути. Благодаря такому сжатию сеть учится узнавать кошачий глаз, даже если он сдвинут в угол фотографии или немного размыт. Эта способность, известная как инвариантность к сдвигу, делает свёрточные сети невероятно устойчивыми к реальным условиям. Именно CNN стоят за работой систем распознавания лиц в вашем смартфоне, за автопилотами Tesla и за медицинскими алгоритмами, находящими опухоли на рентгеновских снимках. Они смотрят на мир не как на набор случайных точек, а как на строгую пространственную иерархию, где каждая деталь имеет своё законное место.

Рекуррентные сети: эстафетная палочка времени и память слона

Мир состоит не только из застывших картинок, но и из непрерывных потоков: речи, текста, биржевых котировок и музыки. Чтобы понять слово «ключ» в предложении, машине необходимо знать, шла ли до этого речь о дверном замке или о лесном роднике. Обычные сети не умеют помнить контекст, они обрабатывают каждый новый кусок данных с чистого листа, словно пациент с полной потерей памяти. Рекуррентные нейронные сети, или RNN, решили эту проблему гениально просто: они добавили петлю обратной связи. Выход нейрона на предыдущем шаге времени не исчезает, а сохраняется в скрытом состоянии и передаётся на вход вместе с новыми данными. Это похоже на эстафетный бег, где каждый участник получает не только свою задачу, но и накопленную усталость, стратегию и импульс всей предыдущей команды. Благодаря этой петле сеть может читать предложение слово за словом, удерживая в уме общую нить повествования.

У этой элегантной идеи, однако, оказался один фатальный изъян, который долгое время тормозил прогресс. Когда последовательность становилась слишком длинной, сеть начинала страдать от так называемого затухающего градиента. Представьте, что вы пытаетесь вспомнить имя персонажа, упомянутое на первой странице романа, когда вы уже читаете трёхсотую. Сигнал о важности этого имени многократно умножался на маленькие числа при передаче через сотни шагов и просто растворялся в шуме. Инженеры ответили на этот вызов созданием более сложных архитектур, таких как LSTM, оснащённых специальными «воротами». Эти ворота учили сеть решать, какую информацию нужно безжалостно забыть, а какую сохранить в долгосрочной памяти на потом. Но даже эта громоздкая и хитроумная конструкция в итоге уперлась в потолок. Рекуррентные сети вынуждены обрабатывать данные строго последовательно, шаг за шагом, что делает их обучение мучительно медленным на огромных текстах. Им требовалась замена, и она не заставила себя ждать.

Трансформеры: великая революция внимания

В 2017 году группа исследователей опубликовала статью с дерзким названием «Внимание — это всё, что вам нужно», и мир машинного обучения перевернулся. Авторы предложили полностью отказаться от рекуррентных петель и обрабатывать всю последовательность данных одновременно, параллельно. Главным двигателем этой новой архитектуры стал механизм самовнимания, который работает как мгновенная и тотальная переоценка приоритетов. Представьте себе шумную комнату, полную экспертов, где каждый кричит свою мысль. Вместо того чтобы слушать их по очереди, вы мгновенно настраиваете свой слух так, чтобы заглушить всё лишнее и услышать только те слова, которые имеют прямое отношение к вашему текущему вопросу. Именно так работает трансформер: каждое слово в предложении одновременно «смотрит» на все остальные слова и вычисляет коэффициент их важности для себя.

Возьмём фразу: «Животное не перешло дорогу, потому что оно слишком устало». Чтобы понять, кто именно устал, сети нужно связать местоимение «оно» с правильным существительным. Механизм внимания мгновенно присваивает слову «оно» высший балл релевантности по отношению к слову «животное», полностью игнорируя «дорогу». Эта связь выстраивается за доли секунды, независимо от того, насколько далеко друг от друга стоят эти слова в тексте. Благодаря такому подходу трансформеры научились улавливать тончайшие нюансы смысла, иронию и сложные логические зависимости, которые раньше были им недоступны. А главное, параллельная обработка позволила загрузить в эти сети невероятные объёмы данных, используя всю мощь современных графических процессоров. Именно эта архитектура лежит в основе ChatGPT, GigaChat и всех остальных больших языковых моделей, с которыми мы общаемся сегодня. Они не читают текст слева направо, они охватывают его целиком, как орёл, парящий над ландшафтом смыслов.