XIX Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Нейросети. Замена человека или дополнительный инструмент?

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Капков А.А. 1

---

1МБОУ "Гимназия № 6"

Королева И.Н. 1

---

1МБОУ "Гимназия № 6"

Работа в формате PDF

464.1 KB

Автор работы награжден дипломом победителя III степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителя

1.Введение

Недавно я увидел, как мама обрабатывала старые фотографии прадедушек нашего класса. Мне показалось удивительным, что из старой, уже казалось безнадежной, но очень дорогой семье фотографии получалось красивое изображение.

Рисунок 1 – Улучшение старой фотографии

На вопрос «как это происходит?» мне ответили, что это делает специальный алгоритм, обученный на тысячах, а может и миллионах фотографий. Он работает с помощью нейронных сетей – очень перспективной технологии, которая поможет в будущем решать очень сложные задачи. Мне захотелось узнать подробнее об этом.

Для поиска информации я воспользовался интернетом. На сайте Википедии я узнал, что нейронная сеть — это алгоритм, который имитирует работу мозга человека. Особенностью этих алгоритмов является их обучаемость, когда компьютер выполняет задачу без прямых инструкций, а на основе имеющихся данных и сделанных на их основе выводов. Этот процесс называют обучением нейросети. Эти алгоритмы используются для решения различных задач, таких как улучшение и создание изображений, обработка, генерация голоса и даже предсказывание будущих событий [1].

Актуальность данного проекта заключается в том, что нейронные сети позволяют решать задачи, ранее выполняемые только людьми, имеют возможность улучшать качество работы и повышать её эффективность.

Цель моей работы: узнать, могут ли нейронные сети заменить человека в профессиональных сферах.

Для достижения цели я поставил перед собой следующие задачи:

• ознакомится как работают нейронные сети;

• изучить использование нейронных сетей;

• ознакомиться с работой приложений, использующих нейронные сети;

• выяснить применение общедоступных приложений в профессиональной среде;

• сделать выводы на основе полученных данных.

Я выдвинул следующие гипотезы:

1. Допустим, что нейронная сеть при качественном обучении может самостоятельно выполнять работу, значит может обойтись без помощи человека.

2. Предположим, что нейросеть — это инструмент, который позволяет улучшить имеющиеся навыки, значит может помочь человеку перейти на следующую ступень развития в профессиональной среде.

Объект исследования: нейронные сети.

Предмет исследования: результат выполнения задач с помощью нейронных сетей.

Методы исследование: изучение теоретических материалов, проведение экспериментов, обработка и обобщение полученных данных.

Практическая значимость: изучение возможностей и применения нейронных сетей.

2.Основная часть

2.1. Секрет в нейронах

Изучая информацию в сети интернет на ресурсе GeekBrains про нейронные сети, я заметил, что в статьях часто указывают, что они похожи на человеческий мозг. Я сразу вспомнил, что на уроках окружающего мира мы изучали строение человека и выяснили, что мозг – это «главный командный пункт», который управляет всем, что мы делаем. Он помогает нам думать, говорить, двигаться, чувствовать и многое другое.

На информационно-познавательных интернет-ресурсах Википедия и GeekBrains я узнал много нового, а именно что мозг состоит из множества маленьких клеток, называемых нейронами. Нейроны связаны друг с другом, как провода, чтобы передавать информацию из одной части мозга в другую. Когда мы думаем, говорим, двигаемся или чувствуем, нейроны передают сигналы между собой, чтобы помочь нам это сделать.

Нейроны могут работать вместе, чтобы помочь нам сделать сложные вещи, такие как решать задачи или заниматься спортом. Когда мы учимся новым вещам, наши нейроны создают новые связи, чтобы помочь нам запомнить информацию. И когда мы повторяем одну и ту же вещь много раз, наши нейроны создают еще более прочные связи, которые помогают нам делать это еще лучше и быстрее [2].

Таким образом, я сделал вывод, что весь секрет в нейронах! Ведь мозг, а именно нейроны помогают нам делать все, что мы делаем, и учатся новому, чтобы мы могли расти и развиваться.

Нейронные сети – это как мозг, только их используют в компьютерах! Они тоже состоят из множества маленьких элементов — нейронов. Они связаны друг с другом, как провода, чтобы передавать информацию между собой.

Когда мы хотим, чтобы компьютер выполнил сложную задачу, связанную с выводами на основе полученных данных, мы учим нейронную сеть, подобно обучению нашего мозга. Например, если мы хотим, чтобы компьютер различал собак и кошек на фотографиях, мы покажем ему много различных фотографий собак и кошек, и скажем, какое это животное. По мере того, как мы показываем нейронной сети больше и больше фотографий, она начинает находить общие черты у каждого из животных, чтобы лучше различать их. Когда мы даем ей новую фотографию, она может сказать, является ли животное на фото собакой или кошкой, потому что она научилась распознавать их особенности.

Проведя небольшой анализ, я выяснил, что нейронные сети, как и человеческий мозг работают очень похоже, используя небольшие элементы-нейроны, чтобы передавать информацию и научиться делать новые вещи.

2.2. Применение нейронных сетей

Выше изученная информация помогла мне понять, что первые нейронные сети были достаточно простыми. Они были созданы людьми, которые изучали мозг, чтобы понять, как он работает. Обрабатывая все больше информации, нейросети становились всё «умнее». Сегодня они способны помочь решать сложные задачи и их используют во многих областях:

• компьютерное зрение: распознавание образов (предметов, лиц) на фото, классификация изображений, анализ видео;

• искусственный интеллект: разработка интеллектуальных информационных систем, которые могут принимать решения, учиться и адаптироваться к новым ситуациям;

• обработка естественного языка: распознавание речи и перевод текстов, генерация текстов и даже генерация речи;

• робототехника: нейронные сети используются в разработке роботов, которые могут учиться и адаптироваться к новым условиям окружающей среды;

• медицина: анализ медицинских изображений, диагностика заболеваний, прогнозы заболевания;

• финансы: прогнозирование стоимости ценных бумаг, выявление мошеннических операций в банках.

Это только небольшой список того, где могут использоваться, и даже уже используются нейронные сети. Примеры известных Российских компаний, которые используют нейросетевые технологии в своих продуктах:

• Сбер — крупнейший банк в России, использует нейросети для анализа больших объемов данных и борьбы с мошенниками.

• Яндекс — IT-компания, использует нейросети для улучшения качества поисковых запросов, персонализации контента, автоматического перевода, создания голосового помощника.

• Газпром нефть — компания, которая использует нейросети для улучшения процессов добычи нефти и газа, обнаружения дефектов и оптимизации производственных процессов.

Мировые бренды, такие как Google, Tesla, Intel, Microsoft используют нейросети для анализа больших данных, создания автопилотов, разработки электронных помощников. Даже мобильные приложения, которыми многие пользуются ежедневно, такие как YouTube, TikTok, Алиса от Яндекс используют их в своей работе.

Один из самых популярных чат-ботов ChatGPT, основанный на нейросети, успешно проходит теоретический экзамен на медицинские знания и собеседования на должность младшего разработчика.

После анализа литературы можно сделать вывод, что технологии нейронных сетей продолжают развиваться и находить новые применения, они ближе, чем нам это кажется и их используют уже во всем мире!

2.3. Экспериментальное использование нейросетей

2.3.1. Популярный чат-бот ChatGPT

Чат-боты появились еще в 1966 году и были запрограммированы отвечать заранее подготовленными фразами, когда в вашем запросе содержались необходимые слова-ключи, такие чат-боты не могли выйти за рамки предопределенных фраз. Сейчас у многих в своих гаджетах существует голосовой ассистент, такой как «Алиса» или «Маруся», но если мы поставим перед ними задачу, которая не сводится к простым математическим операциям или обращению к общедоступным сервисам (погода, музыка и другим), то ассистент непременно предложит нам ознакомится с результатами поиска по нашему запросу.

ChatGPT — нейросеть, обученная на основе технологии естественной обработки языка. Бот отвечает на поставленный вопрос с помощью анализа нашего запроса, находя в нем логические связи [3]. Если это чат-бот, то было бы логично спросить у него, что же он умеет.

Запрос: «Что ты умеешь?»

Полученный ответ: «Я - ЧатГПТ, большая языковая модель, созданная OpenAI. Я обучен понимать естественный язык и отвечать на различные вопросы и запросы. Некоторые из моих возможностей включают в себя:

Ответы на вопросы: Я могу ответить на вопросы, связанные с различными темами, такими как история, наука, технологии, здоровье, спорт и т.д.

Генерация текста: Я могу генерировать текст на различные темы, от кратких ответов до длинных эссе и статей.

Перевод: Я могу переводить тексты с одного языка на другой.

Конвертация единиц измерения: Я могу конвертировать единицы измерения, такие как длина, масса, объем и т.д.

Расчеты: Я могу производить различные математические расчеты, такие как простые и сложные операции, статистические расчеты, расчеты налогов и т.д.

Рекомендации: Я могу давать рекомендации на основе заданных мною параметров.

Общение: Я могу вести разговоры на различные темы и отвечать на вопросы, которые могут возникнуть в ходе общения.»

Ответ на самый первый вопрос меня удивил, бот отлично понял мой вопрос создал ответ на русском языке и составил целый перечень своих возможностей. Попробуем более сложную задачу, попросим решить бота задачу по математике для 2 класса.

Запрос: «У Даши в коллекции было 124 марки. На день рождения папа подарил ей ещё 18 марок, а мама - 23 марки. В первый альбом Даша поместила 78 своих марок, а во второй - остальные марки. Сколько марок поместила Даша во второй альбом?»

Полученный ответ: «Даша имела в коллекции 124 марки. После подарков от родителей, у нее стало: 124 марки + 18 марок + 23 марки = 165 марок.

Даша поместила 78 марок в первый альбом, значит, во второй альбом должно быть:

165 марок - 78 марок = 87 марок.

Следовательно, Даша поместила во второй альбом 87 марок.»

С задачей по математике бот справился отлично, он не просто описал ответ, а объяснил каждое выполняемое действие. Хочется попробовать способности бота с пользой. Говорят, чтобы хорошо учиться нужно быть внимательным, спрошу у бота как повысить внимание ребенка.

Запрос: «Как повысить внимание ребенка?»

Полученный ответ: «Повышение внимания у ребенка может быть достигнуто через комбинацию различных методов. Вот несколько из них:

• Игры и активности: детям нравится играть и учиться новому через игры. Используйте игры на внимание, кроссворды, лабиринты, головоломки, игры на запоминание и т.д.

• Создайте режим: ребенок лучше всего функционирует, когда у него есть режим дня. Создайте расписание, которое будет помогать ему определить, когда время для игр, когда для учебы, когда для отдыха.

• Используйте положительное подкрепление: поощряйте хорошее поведение ребенка. Это поможет ему понять, что его действия важны и они ведут к приятным результатам.

• Ограничьте время, проводимое за экраном: слишком много времени, проводимого за экраном (компьютер, телефон, телевизор), может привести к ухудшению внимания и концентрации. Ограничьте время, которое ребенок проводит за экраном.

• Обеспечьте хороший сон: недостаток сна может привести к снижению внимания и концентрации.

• Предоставьте возможность двигаться: физические упражнения могут помочь ребенку сконцентрироваться и повысить внимание. Разрешите ребенку двигаться, играть на свежем воздухе и заниматься спортом.»

В ходе эксперимента я сделал вывод, что нейросети, основанные на обработке естественного языка могут применяться во многих сферах, например для помощи в обучении, создании сценариев, написании статей на заданную тематику и многое другое.

2.3.2. Генеративныйхудожник MidJourney

Генеративные художники умеют создавать изображения по текстовому описанию. MidJourney — один из таких художников [4]. Самые первые поисковые запросы по использованию данного приложения вывели очень поразительные изображения, поэтому мы обязательно должны его попробовать. После нескольких неудачных попыток я понял, что нужно четко формулировать свой запрос, чтобы получилось ожидаемое изображение и научился работать с нейросетью.

Запрос: «кошка, сидящая на скамейке во время дождя под уличным фонарем, фото».

Полученный ответ:

Рисунок 2 — Изображение кошки, созданное MidJourney

Мне показалось удивительным то, что это было создано компьютерной программой так просто. Как показывает практика, часто приходится добавлять новые уточнения к запросу, чтобы получить более качественный рисунок. Сложности возникают если хочется добавить буквы или цифры, как оказалось, нейросеть не понимает связи букв, например, попробуем создать логотип для клуба LEGO.

Запрос: «реалистичный логотип для детского клуба LEGO, 3D»

Полученный ответ:

Рисунок 3 — Логотип LEGO клуба, созданный MidJourney

Логотип получился очень оригинальным и интересным на мой взгляд, но можно заметить, что нейросеть вставила случайные буквы, но в дальнейшем это может доработать дизайнер и вставить в это место нужное название.

В ходе эксперимента я сделал вывод, что генеративные художники могут использоваться для создания иллюстраций к книгам, рекламных изображений, создании логотипов и различных дизайнов, заставок к видеоиграм.

2.3.3. Восстановление изображений

Когда я экспериментировал, создавая изображения мне это очень понравилось, они всегда получается качественными, каждое понравившееся изображение можно увеличить по запросу. Тогда я задался вопросом, а что, если мы уже имеем изображение, но оно не качественное, имеет дефекты или даже черно-белое. Такие услуги оказывают в фотосалонах, этот процесс улучшения фотографии называют реставрацией, а раскрашивание — колоризацией или оцветнением. Вручную у мастера эта работа занимает от десятков минут до нескольких часов.

Сейчас много подобных проектов, в первую очередь я нашел проект colorize.cc, созданный русским разработчиком Александром Кожевиным [5]. На сайте можно попробовать бесплатно несколько изображений для реставрации. Мы сфотографировали фото из старого альбома и попробовали улучшить качество фото, вот что получилось.

Рисунок 4 — Реставрация фото с помощью colorize

Видно, что алгоритм ориентирован на лица людей, оно получилось очень качественным, когда остальные элементы фотографии не сильно изменились, но улучшение лица очень преобразило фотографию, теперь попробуем раскрасить полученное улучшенное фото.

Попробуем колорировать полученное отреставрированное фото и сравним его с исходным вариантом.

Рисунок 5 — Колорирование отреставрированного фото с помощью colorize

Для эксперимента восстановим еще одну фотографию, но немного усложним задачу, отправив более некачественное исходное фото. И попробуем оцветнить его в популярном приложении от российского разработчика mail, которое было создано к празднику Дня победы [6].

Рисунок 6 — Колорирование и реставрация фото с помощью нейросетей

Результат получился неплохим, в процессе поиска общедоступных программ, были найдены еще несколько вариантов, но в итоге мы получали очень схожие изображения. Для домашнего альбома это отличное улучшение, но некоторые элементы хочется скорректировать для получения профессионального результата.

3.Заключение

В ходе своей работы я изучил что такое нейронные сети и узнал, где они применяются. На основе проведенных экспериментов сделал выводы. Поставленные задачи выполнены. Считаю, что первая моя гипотеза не подтвердилась, нейросеть действительно может осуществлять работу, которую ранее могли выполнять только люди, но человек должен контролировать и вносить корректировки. Вторая гипотеза подтвердилась, как мы увидели, нейросеть может выступать в качестве инструмента для переводчика, журналиста, иллюстратора, дизайнера и многих других профессий, но часто требует вмешательства человека.

Я узнал, что нейронные сети работают подобно человеческому мозгу и создание первых нейросетей были связаны именно с попытками реализовать симуляцию одного из самых важных органов человека. Нейросеть обучается на основе знаний и опыта, полученных человеком, и не сможет «узнать что-то новое» без его участия.

Вывод: нейронные сети — это отличный инструмент для помощи человеку в различных сферах, который позволяет применять знания и опыт множества людей для решения поставленных задач.

4.Список использованных источников информации

1. Википедия — свободная энциклопедия: https://ru.wikipedia.org/wiki

2. GeekBrains – образование в IT: https://gb.ru/

3. Чат-бот ChatGPT: https://chat.openai.com/chat

4. Генеративный художник MidJourney: https://midjourney.com

5. Сервис для реставрации и улучшения фото Colorize: https://colorize.cc/

6. Сервис для реставрации и улучшения фото Mail: https://9may.mail.ru/restoration/