Руководство для начинающих: вопросы о нейросетях, которые вы точно хотели задать

Мы каждый день ищем что-то в Интернете, покупаем вещи на маркетплейсах или прокладываем маршрут по карте — внутри этих сервисов зачастую есть нейросети, которые берут на себя часть работы. При этом есть приложения, которые дают возможность самому воспользоваться нейросетью и получить результат генерации — например, текст или иллюстрацию. Работа с ними может показаться сложной из-за их быстрого развития и разнообразия, но для начала достаточно понимать несколько простых вещей, которые облегчат жизнь пользователю.

Нейросети сейчас повсюду: большинство из нас используют их регулярно, осознавая это или нет. Пётр Ермаков, ML-бренд-директор Яндекса, объясняет, что такое нейросети, где они сегодня применяются и зачем с ними вообще работать.

Мы привыкли, что большинство программ действует по заданному алгоритму, поэтому их возможности ограничены. Для решения более сложных и разнообразных задач были придуманы нейронные сети. Нейросети — это математические модели, которые способны обрабатывать множество данных, находить в них закономерности и создавать на их основе что-то новое. Их структура состоит из множества взаимосвязанных искусственных нейронов: они обмениваются сигналами между собой и за счёт этого сами решают поставленную задачу.

Идея нейронных сетей не нова, впервые она появилась ещё в середине прошлого века и развивалась постепенно. С их помощью создавались программы для игры в шахматы и го, чат-боты и сервисы распознавания изображений (например, лиц на фотографии). В 2010-х нейросети уже стали решать более сложные задачи. Например, рост качества онлайн-переводчиков — их заслуга. До внедрения нейросетей такие программы допускали ошибки в согласовании слов, путались в словах с несколькими значениями и переводили идиомы слишком буквально. Сейчас они уступают в качестве разве что профессиональным людям-переводчикам.

Массовая известность пришла к нейросетям недавно, когда они стали создавать картинки, тексты и музыку, — это делает отдельный вид нейросетей, которые называются генеративными. Благодарить за это нужно учёных, разработчиков, а ещё общее развитие технологий: обучение и работа нейросетей требуют больших вычислительных мощностей, и подходящие для этого компьютеры появились не так давно.

Процесс подготовки нейросети к решению задач называется обучением. Разработчики предоставляют системе большой объём данных для анализа и обработки. В отличие от человека, нейронная сеть действует только в заданных разработчиком рамках — она просто выполняет математические операции над данными и предоставляет результат в нужном формате.

Представьте, что вам нужно изучить древний язык по документу с картинками. Со временем вы поймёте, что одно и то же слово появляется на странице всякий раз, когда там есть рисунок дерева, а другое слово — когда есть фотография дома. Так вы начнёте видеть закономерности. Нейросети выполняют похожую операцию: они анализируют тексты, чтобы научиться писать самостоятельно, обрабатывают фотографии котиков, чтобы находить их на других картинках, и анализируют большие объёмы картинок, чтобы генерировать новые.

Нейросети не только решают глобальные задачи, но и упрощают повседневные заботы. Например, текстовые нейросети ChatGPT или YandexGPT умеют генерировать тексты по нужным темам. Они могут написать приглашение для гостей на день рождения или письмо для потенциального работодателя.

Чат-бот необязательно будет писать за вас весь текст — он поможет придумать идеи. Если вы не знаете, с чего начать мотивационное письмо, можете попросить нейросеть грамотно сформулировать и составить план. К ней вообще можно обращаться за идеями в разных ситуациях: просить придумать кличку для котёнка или подарок на 8 Марта для коллеги. Главное — составить подробный запрос. Например, в случае с подарком стоит указать примерный бюджет и увлечения адресата.

Также нейросети можно использовать как справочную службу — попросить бот пересказать первый сезон забытого сериала или объяснить простыми словами сложный термин.

Можно научиться добиваться у нейросетей результата методом проб и ошибок, но есть несколько важных правил.

1. Подробно описывайте задачу. Качество результата во многом зависит от заданных условий. Например, нейросеть напишет более корректное мотивационное письмо для работодателя, если вы расскажете, кем работаете, с какими задачами справляетесь хорошо и на какую должность проходите собеседование.

2. Проверяйте данные самостоятельно. Компьютер не врёт специально, но может дать неверный ответ. Например, в 2023 году американский адвокат использовал ChatGPT для подготовки к судебному процессу (искал похожие дела в судебной практике), однако уже в зале суда выяснилось, что нейросеть "выдумала" прецеденты. Так бывает, например, если в обучающих данных не было достаточно информации по нужной теме.

3. Не стоит пользоваться нейросетями в щепетильных вопросах. Например, описывать свои симптомы и просить поставить диагноз. В таких ситуациях нужно обращаться к специалисту — ни нейросеть, ни её разработчики не несут ответственности за медицинские советы.

4. Тренируйтесь и экспериментируйте. Работа с нейросетями — это навык. Когда вы поймёте, как и в каких случаях пользоваться этим инструментом, он поможет быстрее справляться со многими задачами.