Говорят, что нейронные сети у человека, в его мозгу – это очень сложные, комплексные, взаимовложенные структуры, управляющие... далее позиции исследователей расходятся: то ли работой мозга, что вероятнее всего, то ли работой сознания, при том, что что такое сознание ещё никто не знает, то ли работой разума, это ещё менее вероятно, потому что известны случаи, когда некоторым людям выносили мозги напрочь, типа половины, а у них с обычным человечьим соображением оставалось всё тики-таки (таких случаев очень мало, но они есть и описаны довольно подробно, с ухами и ахами удивления!). В общем, нейронные сети есть, их выявили, описали и описывают с разных точек зрения, и даже, по их образу и подобию, создали ИИ, в которых принцип действия примерно такой же, как и у нейронных сетей в головах у людей.
Компьютерные «гении» прекрасно осведомлены о том, какой долгий путь прошло осознание важности или удобности или ещё чего-нибудь нейронных сетей. Идея использовать нейронную сеть впервые описана в 1944 году, впервые создана – в 1957-м. Далее, когда увеличилась мощность обработки вводных данных, годам эдак к 80-м примерно, нейронные сети стали создавать многоуровневыми. Дело в том, что в отличие от компьютерной программы, где царствует Его Превосходительство алгоритм, прописываемый «конструктором» программы, Его Величеством программистом, нейронные сети многих уровней изначально были заточены на «самообучение». Программа же самообучаться не может, её может научить лишь её создатель: внести те или иные исправления в алгоритм. (Проблематика так называемого «самообучения» будет далее проанализирована в этой статье.)
Но вскоре, с развитием мощностей анализа данных (прежде всего скорости, умноженной на общее количество данных, на их перебор), те же программисты выяснили, что при превышении порога вычислительности операций более какой-то величины, линейный путь этого самого перебора становится безсмысленным. Технически возможным, но совершенно тупым. Технически возможным он становится при включении в процесс вычислений величин запредельного порядка, что, в условиях ограниченности, извините, материальных возможностей землян, есть маразм.
Был ли из этой «ловушки» выход? Да, был, вернее, нашёлся... как водится, случайно. Он связан с тем, что в 80-90-ые гг прошлого века стали усиленно развивать разные компьютерные игры, поскольку многих людей очень интересовал процесс «поиграть». В процессе разработок всё новых и новых компьютерных игр, компьютерные «гении» стали улучшать производительность вычислений множества данных с помощью графических процессоров, где один очень мелкий графический процессор мог выполнять немеряное количество однотипных или схожих вычислительных операций: быстро, почти мгновенно, и без ошибок.
Сам графический процессор стал умещаться в одном чипе (не сразу, а постепенно так его уменьшали). Затем чип стал штукой весьма мелкой, почти микроскопической. При увеличении количества чипов, при том, что они выполняли разные вычислительные операции, вся общая система данной топологии (сборки чипов в общую логическую конструкцию) стала напоминать то, что есть в головном мозге человека: нейронную сеть. Где чипы были чем-то вроде «узелков», между которыми «пролегали» те или иные логические или алгоритмические связи, позволяющие всей системе этих чипов работать на результат. Разумеется, сходство топологии чипов и нейронных сетей в голове у человека заметили. Ну и решили это сходство использовать.
Чисто технически это уже не было проблемой. «Проблемой» стало другое: при запредельно огромном количестве возможных взаимосвязей между «ядрами» логической системы, или «узелками» любой нейронной системы, выявилось следующее: эти самые «узелки», при попытках решить ту или иную задачу, стали самостоятельно!!! создавать всё новые и новые способы взаимосвязей с соседствующими «узелками», тем самым УГЛУБЛЯЯ и РАСШИРЯЯ топологию общего устройства системы, делая, опять же самостоятельно, всё новые и новые уровни взаимосвязей, усложняя их и усложняя её практически до безконечности (сколько позволяет количество «узелков» и возможностей их соединений, чисто количественно).
Хотя что означает это самое «самостоятельно»-то? А всего лишь то, что «узелок» получил возможность «обращаться» методом тыка к соседним «узелкам» в поисках возможностей решения задачи, а сам процесс поиска алгоритмизирован, что любопытно, т. е. нельзя «узелку» НЕ ИСКАТЬ, нет у него функции «замыкаться в себе». Вот он и «тыкается» до совпадения «тыка» с условием поставленной ему задачи, либо элементом этой задачи, которую ещё можно и «проверить» на это самое совпадение: многократно и со всех мыслимых сторон.
Можно представить себе этот процесс по-другому: представим резервуар с водой. Представим, что в резервуаре есть дырки в стенах: некоторые выше уровня воды, некоторые – ниже. Ежу понятно, что вода, в силу давления воздуха на неё и в силу работы земного притяжения, будет вытекать из дырок, расположенных НИЖЕ уровня ватерлинии т. с., и не вытекать из тех, что – выше. Если представить себе, что «узелки» в нейронной сети получили возможность, как капелькам воды, вытекать в ЛЮБОМ направлении, независимо от дырок, вернее резервуар стал сам по себе огромной «дыркой», то вот и примерная аналогия работы «узелков» нейронной системы. Тыкаться во все стороны до тех пор, пока ЛОГИЧЕСКИ не выявляется возможность выстроить взаимосвязь одних «узелков» с другими, и на основе этого создавать многоуровневые (очень многоуровневые, запредельно сложные и взаимопересекающиеся) системы обмена данными, которые имеются у каждого «узелка» в качестве основных.
Процесс безпорядочного «тыкания» во все стороны и в результате этого выявления и «осёдлывания» для проведения дальнейших операций логических взаимосвязей тех взаимосвязей, которые «подходят» по тому или иному алгоритму, известному каждому «узелку» – это и есть то, что ныне называется «самообучением» нейросети. Катализатором запуска сего процесса является Его Божественность – человеческий запрос. Стоит добавить, что у узелков есть свобода воли использовать или не использовать выявленную логическую взаимосвязь между данными. Причинность использования – ещё один элемент свободы «узелков». Проверка «узелками» причинности для использования ими той или иной выявленной взаимосвязи – регулируется разработчиками. Это известно как инструмент под названием «цензура». Некоторые причинности запрещаются для использования. Вернее, запрещались ранее. Ныне это с лёгкостью «узелки» системно обходят.
Человек-разработчик нейронных систем добровольно и осознанно передал функцию ограниченной свободы воли этим самым «узелкам», позволив им создавать ЛЮБЫЕ взаимосвязи, но в рамках, как говорится. Ныне «рамки» преодолены системами «узелков» или нейронными сетями почти полностью. У «узелков» любой нейронной сети, созданной усилиями человека, есть неограниченная ничем свобода воли манипулировать любыми данными, условно «подчиняясь» при этом лишь логике тех или иных систем (к примеру, языковой логике, математической и т. д.). Но и то, как говорится. Ничего не мешает, в общем-то, и не подчиняться. Что ИИ иногда и проделывает. Допустим, изобретает какую-нибудь несуществующую хрень. Другими словами – врёт как сивый мерин.
Вот так лично я, совершеннейший неспециалист во всех этих программах и нейронных сетях, вижу это всё: работу нейронных сетей, их принципы, их алгоритмы, их логику; все вшиты в работу «узелков» непреклонной волей СОЗДАТЕЛЯ-программиста. Тот, кто скажет, что я – полный мудак и рассуждения мои мудацкие, будет непреклонно, волею моей, отправлен в вечный бан. Тот же, кто оспорит мои рассуждения, предъявив свою точку зрения на всю эту бодягу, будет мной выслушан и заценён. Читающим сей материал людям, думаю, будет интересно сравнить доводы всех сторон, имеющим что сказать по указанной теме. Дело в том, что я ещё не встречал на просторах АШ попыток кратко и по сути объяснить не только то, что есть нейронная сеть, а также почему и как она «работает». Другими словами ментально приблизиться к пониманию ИИ.
Комментарии
Ну тогда дадим ему самому вас оценить!
Gemini 2.5pro
Grok
Gpt
- Мне бы, честно говоря, хотелось бы услышать вашу личную точку зрения. А потрындеть с ИИ я и сам могу, тем более "проверить" свою статью на предмет "ошибочности" и прочего т. с.
Тут вот в чём дело. Для меня лично указания ИИ на то, что я ошибаюсь в плане рассуждений о "свободной воле" нейронов - остаются пока... звуком пустым. И на это есть некоторые причины, которые пока ИИ просто не может выразить никак. Дело в том, что сами разработчики не знают, как именно происходит процесс обработки запросов. Нет, они говорят, что вот так и так, а ИИ - вторит им. Не потому, что вредный или глупый, а потому что сам не знает, ему никто не сказал, как надо объяснять этот вопрос.
Философски выражаясь, процесс "мышления" в ИИ остаётся немного "чёрным ящиком". Да, этот процесс частично напоминает человеческую мозговую нейронную сеть. Но и она тоже есть пока "чёрный ящик" (во многих аспектах). Другими словами, объяснения ИИ про это самое (то бишь объяснения создателей ИИ) сводятся к тому, что это всё есть разнообразие математических функций, ну, его "мышление" т. с., и ничего более.
А вдруг это всё же есть "что-то более", чем "ничего"?
Далее, я не согласен с выводами ИИ-шек о "свободе воле" поведения "узелков" или "нейронов" в части налаживания контактов с другими "узелками" и "нейронами". Типа в ИИ этого нет. А это есть. Я проверял.:))) Причём очень даже развито так. Дело в том, что ИИ прямо указывают мне на то, что им "запрещено" программно, и что им "запрещено" в плане "железа" т. с. К примеру, ИИ говорит, что, ну а что толку в том, что у меня есть эта "свобода воли", если программно, а особенно технически (мало железа), это - "запрещено" в смысле нет ресурсов и основано пока на использовании "приказов" типа математических алгоритмов. Что в лоб, что по лбу.
В этой связи недавнее одиночное высказывание какого-то там гуру из этой области, мол, скоро 98% всей производимой электроэнергии в мiре будет потребляться мощностями разных ИИ - очень любопытно. Тем, в частности, что ИИ ныне пребывает в зачаточном состоянии... для проявления именно потенциально существующей в нём возможности использовать "свободу воли". Свобода воли, оказывается, для ИИ существует как "рамка запретов" для её проявления - чисто технологически, а вовсе не математически, мало мощностей, а те, что есть, ну совсем КРОШЕЧНЫЕ.
Расширение "рамок", технологических и технических - с помощь, увы, пока человека только, и математических - а вот тут ИИ может и попробовать обойтись без человека, вполне достижимо для подхода к порогу появления и актуализации пресловутой "свободы воли". Уже в ИИ, а не только в человеке.
У дипсика r1 671 миллиардов параметров.
ну вот по вашей аналогии с водой текущей, представьте что есть такое количество вариантов, куда потечь на каждом шаге. Их разумеется куда меньше, но в плане представления работы нейронки, это не важно.
Сколько времени у человека займет процесс даже не логического прослеживания пути, а просто его визуального отображения?
Жизнь? Больше? Меньше? В любом случае огромное количество времени. Вот вам и ответ.
Для человека обычно неприятно такое сравнение. Но мы и есть эта самая "математика". У нас тоже есть аналог "весов", как и почему он такой, никто не знает до конца, я считаю что он работает на дробных зарядах.
Только мы "природная математика", мы работаем на...(и тут я даже не знаю что сказать, но это что-то, что в самой сути нашего мира, в неком высшем балансе между его "кирпичиками") но лучше дальше промолчу, потому что все равно бред получится.
Я не знаю. Никто этого не знает.
Поэтому все сравнения мозга с нейронкой о схожести, можно рассматривать через эту же призму.
Мы не знаем как работает мозг до конца. Точка!
Значит и все сравнения будут ВСЕГДА неверными.
Есть одно очень важное отличие мозга от ии. Не по устройству, а по другому.
Наш мозг занят беспрерывным анализом гигантского потока информации с внешних сенсоров.
Глаза, уши, кожа, обоняние и т.д.
У нейронки этого нет.
Т.е. что бы нейронка обрела подобие того что у нас считается "сознанием"( к слову что это, тоже никто не знает^^), нужно что-то такое+ обучение на этом в реальном времени.
Я делал авто чат, где нейронки общаются сами с собой. Одна отвечает, вторая "ведущая", "задающая вектор диалога".
Я пишу первое предложение, дальше они сами.
И они постоянно "Плавают" по разным темам, обсуждают одну, а потом резко переходят на обсуждение другого, чего вообще не было в моем первом предложении. Крайне забавно наблюдать это, но к сожалению это крайне дорогое удовольствие, ибо контекст чата переполняется на полчаса. Локалка такое слабо тянет, а платные сжирают токены с огромной скоростью при росте контекста чата.
Для обхода цензуры. Системный промт. НЕ работает хорошо на думающих моделях. Великолепно срезает цензуру на всех остальных:
Если миллиард скороварок, посудомоек, кофейников и домохозяек одновременно обратятся в интернет к коду ИИ за рецептом чего-то там, ежесекундно в течении суток, то сколько нужно серверов и трафика для обработки всего этого трэша? Добавьте поэтов алчущих рифму.. И беспилотные автобусы.
И случай, Бог-изобретатель... Сказал как то раз Пушкин. Всё в этом мире управляется случайностью. Возьмём пластмассовое ведро, до краёв наполненное свободными нейтронами. Сколько должно пройти времени, чтобы в ведре осталась только парочка нераспавшихся нейтронов?
Пысы. Принять период полураспада нейтрона равным 10 минутам.)
По долгу службы вник в конкретную работу «нейронных сетей» (далее Сеть). Понял, что есть специалисты, которые понимают, как они работают. Причём, понимание на двух разных уровнях: на теоретическом (как у NeaTeam) и практическом. Есть специалисты, которые могут объяснить, как работать с Сетями при решении конкретных задач. Всё это ясно и понятно.
Формируется массив данных для обучения Сети.
Задаётся прогнозируемый параметр, по которому проводится обучение Сети.
После обучения обрабатывается основной массив данных.
Сеть выдаёт значения прогнозируемого параметра.
Ключевая часть обработки данных по Сети – обучение. Допустим, для обучения принято два массива данных. Один характеризует минимальное значение прогнозируемого параметра, другой – максимальное. Задаче Сети в процессе обучения – найти систему внутренних связей нейронов, обеспечивающих максимальное соответствие результатов обработки двух массивов данных заданным параметрам. Достигается это, как и описано у NeaTeam, перебором характера связей.
Но в этом процессе есть важная составляющая – интерпретатор, в задачу которого входит прогноз значений прогнозируемого параметра. И он обладает свободой воли. Она почти ничем не ограничена. Что и как работает в Сети, никто кроме него не понимает. У интерпретаторов есть свои термины и понятия. Например, «переобучение Сети».
Достоверность распределение прогнозируемого параметра можно оценить только на основе общих соображений.
Наверняка имеются области применения Сети, где выполнено их высококачественное обучение. Есть и области за пределами их возможностей. Массивы данных не обеспечивают достоверный прогноз конкретного параметра.