Нейросети радикально меняют современную реальность, внедряясь во все уголки нашей жизни. Успехи нейросетевых технологий обусловливают рост интереса к ним как среди ученых, так и представителей бизнеса. Однако понимание нюансов их применения остается крайне актуальным вопросом.

Нейронные сети (НС) — мощный инструмент искусственного интеллекта, способный усваивать знания и адаптироваться к данным.

Глобальное распространение искусственного интеллекта (ИИ) делает его неотъемлемой частью нашей повседневности. Несмотря на отсутствие точной статистики по числу пользователей, некоторые страны уже начали собирать данные для оценки его проникновения. ИИ играет все более значимую роль, обладая потенциалом для революционных преобразований в различных отраслях и существенного улучшения качества жизни людей. Его ценность определяется способностью повышать эффективность, производительность и генерировать инновации, что способствует ускоренному экономическому росту и общему благосостоянию. ИИ и НС, становящиеся все более привычными, позволяют машинам, от автономного транспорта до технологий распознавания лиц, имитировать человеческий интеллект и решать сложные задачи, открывая новые горизонты [1–3].

ИИ может автоматизировать многие задачи, которые в настоящее время выполняются людьми, анализировать огромные объемы данных, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации, оптимизировать рабочие процессы, делая бизнес более эффективным и продуктивным. разрабатывать новые продукты и услуги, которые ранее были невозможны [4].

Таким образом, правильный выбор подходящего типа нейросети позволяет решать конкретные задачи максимально эффективно и приносит ощутимую пользу в самых разных областях деятельности.

Существуют разные типы нейросетей (Рис. 1).

Рис. 1. Типы нейросетей

Примеры использования нейросетей в различных сферах жизни людей приведены на рис. 2.

Рассмотрим несколько направлений.

Рис. 2. Сферы применения нейросетей

Рис. 3. Применение нейросетей в сельском хозяйстве

Рис. 4. Применение нейросетей в строительстве

Рис. 5. Применение нейросетей в менеджменте

НС имеют как преимущества, так и недостатки . Рассмотрим их.

Преимущества

1. Высококачественный анализ данных

НС способны анализировать колоссальные объемы данных гораздо быстрее и точнее, чем традиционный человеческий мозг. Такие НС легко выявляют едва уловимые закономерности и зависимости, доступные лишь ИИ.

2. Повышение точности прогнозов и решений:

Современные НС достигают невероятной точности, необходимой для точной диагностики заболеваний, прогнозирования рыночной конъюнктуры, выдачи рекомендаций и многое другое. Например, точность диагностики рака лёгких системой IBM Watson достигает порядка 90 %.

3. Масштабируемость и адаптивность

Одной из сильных сторон НС является их способность развиваться и улучшаться с каждым новым набором данных. Чем больше данных поступает, тем точнее и стабильнее работает НС.

4. Эффективность в выполнении повторяющихся задач

Большинство рутинных задач, таких как сортировка документов, фильтрация спама, проверка бухгалтерских записей, теперь выполняются НС с минимальным вмешательством человека, освобождая людские ресурсы для более творческой и интеллектуальной работы.

5. Скорость реакции на изменения

Благодаря своей быстрой обработке информации, НС мгновенно реагируют на изменения условий окружения, помогая минимизировать убытки и оптимизировать производственные процессы.

6. Возможность обучения без участия человека

Неконтролируемое обучение (unsupervised learning) позволяет НС выявлять структуры и паттерны в данных без предварительного вмешательства человека. Это способствует созданию действительно самообучаемых систем.

7. Универсальность

Одно из главных достоинств НС- их универсальность. Один и тот же алгоритм можно применить в совершенно разных сферах: от медицинской диагностики до биржевой торговли.

Ограничения нейросетей

1. Проблема «чёрного ящика»

Основной недостаток НС заключается в том, что зачастую трудно объяснить, почему именно НС пришла к тому или иному выводу. Такое отсутствие прозрачности создаёт проблему доверия к рекомендациям и решениям, предлагаемым НС.

2. Требуется много высококачественной обучающей информации

Одним из фундаментальных требований для успешного обучения НС является достаточный объём качественных данных. Без них невозможно добиться высокой точности и стабильности модели.

3. Высокая вычислительная сложность

Работа НС требует огромного количества вычислительной мощности и энергозатрат. Обучение крупных моделей может занять сотни часов даже на мощных серверах, потребляющих десятки киловатт энергии.

4. Непредсказуемость результатов

Даже хорошо обученные НС иногда выдают неверные результаты, особенно в нестандартных ситуациях. Это создаёт риск ложноположительных и ложноотрицательных заключений, особенно критичных в медицине и юридической практике.

5. Необходимость регулярного обновления

Поскольку окружающая среда постоянно изменяется, НС нуждаются в регулярном переобучении на свежих данных. Игнорирование этой потребности приводит к деградации качества работы НС.

6. Этические вопросы

Использование НС поднимает серьёзные этические вопросы, касающиеся соблюдения конфиденциальности данных, равноправия и справедливости. Например, если НСформирует свою стратегию на основе предвзятых данных, это может приводить к несправедливости и неравенству.

7. Незащищенность от нападений

НС подвержены атакам и манипулированию вводными данными. Например, небольшая модификация фотографии может заставить НС ошибочно распознать объект, что называется «adversarial attacks».

В заключение необходимо отметить, что НС играют важную роль в современном мире, существенно повышая эффективность и точность решений в различных сферах. Хотя их внедрение сталкивается с проблемами, такими как непрозрачность работы («чёрный ящик»), зависимость от больших объемов данных и энергопотребление, преимущества перевешивают недостатки.

Правильное использование НС способно обеспечить значительный прорыв в медицине, экономике, транспорте, культуре и других областях. При условии осторожного и осознанного подхода к внедрению эта технология обещает стать движущей силой прогресса и инноваций в ближайшем будущем.

Литература:

1. Тей А. логический подход к искусственному интеллекту / — М.: Мир, 2022. — 432 c.

2. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход / — М.: Вильямс, 2020. — 578 c.

3. Редько В. Г. эволюция, нейронные сети, интеллект: модели и концепции эволюционной кибернетики / — М.: Гостехиздат, 2021. — 224 c.

4. Гудфеллоу И., ЛеКун Я., Олсон К. Дж. Основы глубокого обучения. Москва: Вильямс, 2019. -654 с.