# data[].attributes.body
Авторство термина «искусственный интеллект» приписывают Джону Маккарти – основоположнику программирования, изобретателю языка Лисп. В 1956 году будущий лауреат престижной премии Тьюринга продемонстрировал в университете Карнеги-Меллон прототип программы на основе ИИ.

# data[].attributes.body
Начало развития нейросетей было положено в 1940-х годах. Идея использования искусственных нейронных сетей для решения задач была предложена Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом в 1943 году. Их статья "Логический калькулятор, использующий нервные элементы" описывала модель нейронной сети, основанную на биологических принципах работы мозга.

# data[].attributes.headline
краткая история

# data[].attributes.subject
краткая история

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
В этом материале я постарался максимально просто и понятно поведать об истории нейросетей и их "эволюции" до наших дней. Объяснил термины, привёл примеры и добавил картинки.

1940-1960: Появление концепции нейросети

До нейросетей были первые наработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Сама концепция нейросети начала формироваться в 40-50-х годах прошлого века. Тогда исследователи пытались создать машину, которая могла бы имитировать функции человеческого мозга.

В 1943-м году Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс предложили математическую модель нейрона, а уже в конце 50-х Фрэнк Розенблатт представил персептрон (или же перцептрон). Именно персептрон можно назвать первой практической реализацией нейросети.

Персептрон - это простая модель машинного обучения, которую создали для помощи компьютерам в обучении на разных данных.

Допустим, мы хотим обучить персептрон классифицировать изображения на "яблоки" и "апельсины". Вот как мы будем это делать:

1. Берём несколько изображений яблок и апельсинов.

2. Даём персептрону по одной картинке. Он её обрабатывает и соотносит к яблоку или апельсину.

3. Если ответ правильный, мы ничего не меняем. Если ответ неправильный, то мы корректируем правила внутри персептрона, чтобы в следующий раз он не ошибся.

4. Повторяем процесс для всех изображений, пока он не перестаёт ошибаться.

5. Далее мы тестируем персептрон уже с другими изображениями яблок и апельсинов.

Это очень простой пример того, как можно обучить и протестировать перцептрон. В реальности процесс более сложный и включает в себя настройку гораздо большего количества переменных и правил, но основная идея та же.

Персептрон - это очень базовая модель, но она проложила путь к разработке более совершенных алгоритмов машинного обучения, которые используются сегодня.

1980-2000: Метод обратного распространения ошибки и нелинейные функции активации

Несмотря на крутость персептрона, тогдашние исследования и вычислительные возможности не позволяли сильно развить идею нейросетей. В какой-то степени, от неё даже на время отказались.

Уже ближе к концу 20-го века исследователи добились большого прогресса. Был разработан "Метод обратного распространения ошибки".

Допустим, нейросеть пытается распознать рукописные цифры от 0 до 9. Ей сначала дают примеры для обучения, а потом она их использует, чтобы выдавать собственные предположения.

Нейросеть выдает предположение о конкретной цифре на изображении, а затем сравнивает это предположение с реальным значением и вычисляет разницу между ними (ошибку). Затем ошибка используется для корректировки весов нейронов, которые влияют на выходные данные нейросети. Процесс повторяется много раз, пока сеть не начинает распознавать цифры с максимально высокой точностью. До появления Метода обучать нейросети было сложно, потому что было трудно обновлять веса сети для оптимизации работы.

В дополнение к Методу исследователи придумали нелинейные функции активации. Они позволяют сети моделировать сложные взаимосвязи между входами и выходами. Это заложило основу для недавнего "возрождения" нейронных сетей уже в лице Deep Learning (Глубокое обучение).

Люди смогли обучать гораздо более крупные и сложные сети, что привело к прорывам в областях применения. Нейросети научились лучше распознавать изображения, речь и обрабатывать естественные языки.

2000-2020: Развитие Deep Learning и современные нейросети

В "нулевых" появились мощные графические процессоры и стали доступны большие объёмы данных, что привело к разработке алгоритмов Deep Learning.

Термин Deep Learning обрёл настоящую популярность только в 2010-х годах. Результаты исследований начали демонстрировать высокие результаты в обучении и составлении прогнозов на основе больших объёмов данных. Интерес к нейросетям начал сильно расти, а вместе с большим интересом пришли большие деньги.

Развитие Deep Learning привело к разработке новых архитектур, алгоритмов и инструментов для построения и обучения нейросетей, а это привело к началу распространения практического применения во многих отраслях.

Одной из самых прорывных историй является создание модели GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) - языковой модели, разработанной OpenAI (они и создали ChatGPT). Модель была представлена в 2020 году и хорошо нашумела. Её натренировали на огромном количестве текстовых данных и научили выполнять разные языковые задачи.

В конце ноября 2022-го года в свет выходит ChatGPT и спустя 2 месяца пробивает отметку в 100 миллионов пользователей, получив статус самого быстрорастущего онлайн-сервиса за всю историю. Говорят, что в OpenAI сначала сами не предполагали, что сервис станет настолько популярным.

Мировые корпорации заметили успех и зашевелились. Google, Microsoft, Baidu, Яндекс и другие начали активно разрабатывать свои проекты на основе GPT-моделей для интеграции в сервисы.

Практически каждый день стали появляться ресурсы, помогающие без специальных знаний пользоваться услугами нейросетей. Да, помимо GPT-моделей есть много как текстовых аналогов, так и графических нейросетей. Но перечислить их здесь не получится, ведь я обещал кратко.

В перспективе у технологии огромный потенциал внедрения в разные области жизни, однако наверняка никто не знает, что именно произойдёт. Запасаемся попкорном и продолжаем наблюдать за этой увлекательной историей.

Если материал вам понравился, то приглашаю в свой Телеграм. Там я изучаю нейросети, рассказываю об их возможностях и провожу весёлые исследования. Курсы не продаю, подписываться не заставляю ⤵

Буду очень рад поддержке и вашим комментариям. Люблю.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Андрей Герцен

# data[].attributes.attachment_link.title
Очень краткая история нейросетей: от разработок 20-го века до ChatGPT - Будущее на vc.ru

# data[].attributes.attachment_link.description
В этом материале я постарался максимально просто и понятно поведать об истории нейросетей и их "эволюции" до наших дней. Объяснил термины, привёл примеры и добавил картинки.

# data[].attributes.body
Типы задач, которые решают нейронные сети

Выделяют несколько базовых типов задач, для решения которых могут использоваться нейросети.

Классификация. Для распознавания лиц, эмоций, типов объектов: например, квадратов, кругов, треугольников. Также для распознавания образов, то есть выбора конкретного объекта из предложенного множества: например, выбор квадрата среди треугольников.

Регрессия. Для определения возраста по фотографии, составления прогноза биржевых курсов, оценки стоимости имущества и других задач, требующих получения в результате обработки конкретного числа.

Прогнозирования временных рядов. Для составления долгосрочных прогнозов на основе динамического временного ряда значений. Например, нейросети применяются для предсказания цен, физических явлений, объема потребления и других показателей. По сути, даже работу автопилота Tesla можно отнести к процессу прогнозирования временных рядов.

Кластеризация. Для изучения и сортировки большого объема неразмеченных данных в условиях, когда неизвестно количество классов на выходе, то есть для объединения данных по признакам. Например, кластеризация применяется для выявления классов картинок и сегментации клиентов.

Генерация. Для автоматизированного создания контента или его трансформации. Генерация с помощью нейросетей применяется для создания уникальных текстов, аудиофайлов, видео, раскрашивания черно-белых фильмов и даже изменения окружающей среды на фото.

# data[].attributes.body
Применение- желательно получить несколько рассказов используя разные нейросети и тип запроса. Формируя запрос так. чтоб получился различные стили текста. Ученики думают и предлогают варианты как формировать запрос, потом учитель показывает на экране ответ и пример

Чтобы правильно задать вопрос для нейросети, следуйте этим рекомендациям: 1. Определите цель вашего вопроса. Что вы хотите узнать? Что вы хотите, чтобы нейросеть ответила на ваш вопрос?  2. Сформулируйте свой вопрос четко и ясно. Используйте простые слова и избегайте сложных конструкций.  3. Не забудьте предоставить контекст. Если у вас есть какие-то дополнительные сведения или информация, которые могут помочь нейросети ответить на ваш вопрос, укажите их 4. Проверьте грамматические и орфографические ошибки. Нейросеть может не понять ваш вопрос, если он написан с ошибками. 5. Не задавайте слишком много вопросов за один раз. Нейросеть может запутаться или не понять ваш запрос.

6. Убедитесь, что вы используете правильную модель нейросети для вашего вопроса. Некоторые модели могут быть более подходящими для определенных типов вопросов.
автор YandexGPT-Алиса

# data[].attributes.headline
запрос на картинку

# data[].attributes.subject
запрос на картинку

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Нейросетевая Лаборатория

# data[].attributes.attachment_link.title
Новая бесплатная Нейросеть Яндекса ШЕДЕВРУМ для генерации картинок - КАК ПОЛЬЗОВАТЬСЯ - ПОЛНЫЙ ОБЗОР