Что такое нейронные сети

Нервную систему человека образуют нейроны – клетки, которые получают информацию и транслируют ее в виде импульсов. Основная часть нейрона – аксон, а длинный отросток на его конце носит название дендрит, он выполняет роль своеобразного провода при передаче информации от одного нейрона к другому. Таким образом мозг, транслируя информацию, управляет всеми действиями человека.

На основе соответствующего принципа работают и компьютерные нейронные сети, ставшие цифровой моделью человеческого мозга. Главная же их особенность – способность к обучению. Стандартные компьютерные программы предполагают, что алгоритм для них пишет человек, то есть задает определенный набор действий, которые должны выполнить компьютеры. При использовании нейросети не нужно говорить ей, как решить задачу. Достаточно задать вводные данные, а способам решения задач нейронная сеть на основе искусственного интеллекта обучается сама, выявляя закономерности и обнаруживая на их основе способы решения задач

Как появились нейросети

Попытки математически описать сеть нейронов предпринимались еще в 1940-е годы. Идею создания нейронных сетей впервые предложили исследователи из Чикагского университета Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс. В 1950-е годы эта математическая модель была воссоздана психологом Корнеллского университета Фрэнком Розенблаттом с помощью компьютерного кода. Розенблатт был автор перцептрона – прототипа современных нейросетей. Даже такая элементарная структура в те годы могла обучаться и самостоятельно решать простые задачи.

Однако для создания моделей мощных сетей на тот момент было недостаточно, поэтому их развитие замедлилось. Оно возобновилось только в 2010-е годы, с развитием компьютерных технологий и появлением мощных компьютеров. Следующим этапом развития стало появление нейросетей с искусственным интеллектом.

Структура нейросети

Главное отличие нейросетевых моделей от классических заключается в их структуре. Основные элементы, из которых он состоит – искусственные нейроны и связи между ними.

Искусственные (формальные) нейроны

Искусственные нейроны (также называются словом «узлы») – элементарные вычислительные единицы, связанные между собой. Они представляют собой нелинейные функции с одним аргументом. Нейрон получает общую информацию, производит вычисления и передает данные дальше. Каждый нейрон имеет два параметра: входные данные (input data) и выходные данные (output data).

Синапс

Синапсы – соединения, которые используются для того, чтобы отправлять сообщения между нейронами. Каждое из них имеет определенный вес. Это число, на которое умножается значение входящего сигнала, коэффициент, определяющий взаимосвязь между нейронами. Чем это значение выше, тем более важной является связь между узлами.

Если значение веса на выход превышено, узел активируется и отправляет данные следующему нейрону. Если показатели значений ниже, передача данных не происходит – в этом случае говорят об упреждающей связи, когда данные проходят только в одном направлении. Таким образом, проходя через синапсы, сигнал ослабевает, усиливается либо остается равным и неизменным, что в конечном итоге влияет на результат.

Мозг системы – матрица весов, то есть все веса нейронной сети. Именно благодаря им информация обрабатывается и передается дальше.

Слои

Нейронов в нейросети много, поэтому они объединяются в слои:

• Входной, куда поступают данные. Они могут иметь любой формат – файлы, тексты, музыка, картинки, видео и другие.
• Скрытые, в которых производятся вычисления и обработка. Обычно скрытых слоев не больше трех.
• Выходной – отсюда выходят результаты.

Таким образом, чем большее число слоев в нейронной сети, тем сложнее задачи, с которыми она может справляться.

Принцип работы

Принцип работы нейронной сети схематично выглядит так:

1. Информация в виде текста, изображений или в ином формате поступает на внешний слой. Нейроны внешнего слоя распознают ее, классифицируют и передают дальше.
2. В скрытом слое происходит основная работа. Скрытых слоев может быть несколько, иногда их количество доходит до миллиона. При прохождении через скрытые слои предыдущие значения данных умножаются на вес связи, после чего результаты суммируются.
3. Ответ сети формируется в выходном слое. Формат ответа также может быть любым.

Если сеть не обучена, классификация весов происходит рандомно. Значимость каждого нейрона повышается в процессе обучения, если они приводят к правильному решению. Этот сложный алгоритм можно сравнить с работой человеческого мозга: он учится чему-то новому, благодаря чему нейронные связи укрепляются.

Сеть не создаёт уникальные результаты, поскольку она действует только на основе уже имеющегося опыта. Чем больше опыта у нейросети – тем точнее будут результаты, которые она выдает.

Чтобы работать с нейросетями, нужно знать другие термины, обозначающие особенности их работы:

• Функция активации – способ нормализации искусственным интеллектом входных данных до нужного диапазона. Линейная функция автоматически используется, если нужно передать значение, не подвергнув его преобразованию, а также в процессе тестирования нейронной сети. Самый распространенный вид функции активации – сигмоид со значением [0,1], называемый также логической функцией. Гиперболический тангенс используется, если возможны отрицательные значения (например, акции могут не только расти, но и падать), поскольку его диапазон [-1,1].
• Тренировочный сет – последовательность данных, которые использует нейросеть.
• Итерация – количество тренировочных сетов, которые прошла нейронная сеть.
• Ошибка – производная, которая демонстрирует расхождение между полученным ответом и ожидаемым. Число ошибок в процессе обучения должно идти на спад.

Как работает нейросеть на примере

Приведем простой пример работы нейросетей с использованием весов (коэффициентов). Предположим, мы хотим узнать у нейросети, стоит ли в выходные ехать за грибами в лес. Ответов может быть только два – да или нет. Результат зависит от нескольких факторов, которые будут заданы в виде вопросов:

• Начался ли грибной сезон?
• Популярно ли место?
• Будет ли в выходные дождь?

Входные данные следующие:

• x1 = 1 – сезон начался.
• x2 = 0 – лес известен немногим.
• x3 = 1 – по прогнозу, будет сухая погода.

Далее всем полученным значениям будут присвоены веса, которые помогут определить их значимость:

• W1 = 5 – сезон очень короткий.
• W2 = 2 – другие грибники не станут помехой.
• W3 = 4 – поскольку грибы нужно собирать в сухую погоду.

Пороговое значение (и значение смещения) обозначим как 3. Формула будет выглядеть так:

Y-hat = (1*5) + (0*2) + (1*4) – 3 = 6.

Таким образом, в сумме получился результат 6, который в два раза больше исходного. Обработав весь массив входящих данных, нейронная сеть с точностью сделала вывод, что в выходные можно ехать за грибами.

Типы нейросетей

В зависимости от числа слоев, в которых расположены нейроны, нейросети могут быть:

• Персептрон – самая старая форма. Один нейрон принимает информацию, применяет активацию, в результате становится доступным вывод в двоичной системе. Перцептрон можно использовать только для классификации данных на две группы. Из-за ограниченных возможностей такие нейронные сети в наше время практически не используются.
• Однослойные. Сигнал поступает во входной слой и сразу же отправляется к выходному, где происходят вычисления. Связь между нейронами входного и выходного слоев обеспечивают синапсы.
• Многослойные. Помимо входного и выходного слоев, в таких нейронных сетях есть еще несколько скрытых промежуточных. Обработка информации и вычисления производятся на нескольких этапах, поэтому решения, предлагаемые такими сетями, более точные.
• Сверточные. В структуру таких нейросетей входят два дополнительных слоя - сверточные и объединяющие. Сверточные нейронные сети используются для обработки изображений, картинок и фото.
• Генеративные. В эту группу входят нейросети, способные что-то создавать. Это, к примеру, генераторы картинок или текстов.

Еще одна классификация делит нейросети на однонаправленные и реккурентные в зависимости от распределения данных по синапсам:

• Однонаправленные (прямого распространения). Сигнал движется от входного слоя к выходному, обратного движения нет. Нейросети такого типа используют для распознавания речи, кластеризации, составления прогнозов.
• Реккурентные (с обратными связями). Реккурентные нейронные сети предполагают, что любое количество сигналов может перемещаться в разных направлениях, в том числе от выхода к входу.

По типам нейронов сети могут быть однородными или гибридными. Первые состоят из нейронов одного типа, вторые сочетают несколько классов нейронов. По характеру настройки синапсов нейронные сети бывают с фиксированными либо с динамическими связями.

Сферы применения нейросетей

Разные варианты нейросетей создаются для решения нескольких типов различных задач:

• Классификация – отнесение объектов к нужному классу.
• Регрессия – предсказывание результата в виде чисел (например, стоимости дома в зависимости от его площади и района, в котором он расположен).
• Распознавание – выделение объекта среди огромного множества других похожих (пример - сеть может выделить конкретное лицо в толпе).
• Кластеризация – разделение объектов на несколько групп по какому-либо признаку, неизвестному ранее. Это, например, разбивка документов на разные классы.
• Генерация – рождение чего-то нового в рамках заданной тематики.
• Прогнозирование – на основе полученных данных искусственный интеллект формулирует прогнозы по заданной теме на определенное время.

В зависимости от задачи, которую могут решать искусственные нейронные сети (она у каждого своя), они используются в разных областях. Перечислим сферы, где они наиболее востребованы:

1. Медицина. Искусственный интеллект помогает обрабатывать снимки и другие данные исследований и тем самым позволяет врачам устанавливать точный диагноз, при этом тратить меньше времени.
2. Образование. Преподаватели с помощью искусственных сетей имеют возможность быстрее проверять домашние задания, за короткое время составлять сложные презентации и планы уроков.
3. Искусство. Нейросети создают изображения, произведения литературы и музыку.
4. Строительство и архитектура. Искусственный интеллект полезен застройщикам, чтобы выбрать материалы, прогнозировать время выполнения работ.
5. Безопасность. Нейросети имеют возможность распознавать обычные лица и путем слежки в общественных местах вычислять преступников, которые находятся в розыске.
6. Банковская сфера. Нейронная сеть анализирует кредитную историю клиентов, создает прогнозы биржевых индексов.
7. Производство. Искусственный интеллект участвует в отслеживании производственных процессов, дают возможность контролировать продукции на предприятиях.

Несколько конкретных примеров использования нейросетей ведущими компаниями:

• Нейронная сеть Microsoft Bing отвечает на запросы пользователей интернета в поиске.
• Голосовые помощники Сбера и «Тинькофф» заменяют сотрудников техподдержки и отвечают на запросы клиентов.
• Алгоритмы социальных сетей анализируют активность посетителей, чтобы предложить им интересный хороший контент – тексты, видео, изображения.
• Селфи-камеры в смартфоне используют фильтры для обработки изображений.
• В некоторых крупных городах нейросети применяются для оценки данных ЭКГ, УЗИ и других исследований.
• Google Maps применяет нейронную сеть для построения маршрутов в пространстве на карте по запросу.

Нейросети в маркетинге

Российские и зарубежные компании уже сейчас широко используют хорошие нейросети для продвижения продукции. Несколько направлений такого использования:

1. Проведение маркетингового анализа.
2. Автоматизация покупки рекламы.
3. Оптимизация затрат на медиапланирование.
4. Планирование промоактивностей и анализ их эффективности.
5. Формирование персональных товарных рекомендаций по запросам клиентов.
6. Создание хорошего контента, изображений, текстов и комментариев для соцсетей, стимулирующих подписаться.
7. Управление контентом на сайте, в блоге или в социальной сети.
8. Разработка голосовых помощников, когда человека заменяет чат-бот.
9. Контроль выполнения стандартов работы.
10. Улучшение контакта с пользователями.

Обучение нейронных сетей

Один из главных признаков нейросетей – способность к обучению. Перед началом обучения все веса нейронной сети определяются случайными значениями. Обучающие данные передаются на входной слой, проходят через следующие слои и достигают выходного. В процессе обучения данные постоянно подвергаются корректировке, и циклы повторяются до тех пор, пока данные обучения не станут показывать одинаковые результаты.

По сути, любая модель машинного обучения использует метод градиентного спуска. Он применяется и для обучения нейросетей и называется методом обратного распространения ошибки.

Существуют следующие методы обучения:

• С учителем. Пользователь дает сигнал на вход, получает на выходе ответ нейросети, затем сравнивает его с уже известным правильным. После этого с помощью специальных алгоритмов меняются веса связей и снова задается входной сигнал. Процесс продолжается до тех пор, пока нейросеть не начнет отвечать точно. Такое обучение называют также контролируемым.
• Без учителя. Метод применяют, если нет правильных ответов на входные сигналы. Сеть в этом случае, используя собственную память, делит объекты на классы, то есть начинает кластеризацию. Эталонные ответы при этом не показаны. Данный тип обучения называют глубоким: система все время обучается сама.
• С подкреплением. Такие нейросети обучаются самостоятельно, но при этом взаимодействуют с окружающей средой, которая специально моделируется и становится обучающей. Чаще всего такой подход применяют в робототехнике и разработке игр.

В зависимости от типа входной информации выделяют аналоговые, двоичные и образные нейросети.

Таким образом, мы видим, что самые сложные современные нейронные сети работают на основе Deep Learning – глубокого обучения. Они не требуют участия и людей и сами учатся решать задачи любой сложности.

Примеры популярных нейронных сетей

Большой звездой 2022-2023 годов считается ChatGPT – проект от компании OpenAI с бесплатной версией, которая может решать массу сложных задач, вступать в реальный диалог с пользователем, отвечать на его запросы и даже предсказывать ближайшее будущее. Однако это далеко не единственная хорошая нейронная сеть. Предлагаем подробнее изучить список самых популярных работающих нейросетей, предназначенных для разных ситуаций. Почти каждая сеть последнего поколения доступна в бесплатном режиме либо имеет пробный период на месяц или несколько дней. Для доступа из России к некоторым из них нужен VPN, язык большинства – английский, но есть версии и на русском языке.

Генерация текста и переводы

Нейронные сети с искусственным интеллектом, относящиеся к этой категории, - это полноценная редакция, которая умеет быстро писать тексты для сайтов и блогов в разных жанрах, вести диалог, делать переводы на нужном языке, сочинять стихи и сценарии, давать советы, сочинять тексты рассылок и коммерческие предложения, делать тексты описаний товаров для интернет-магазинов. Также сервис справится с составлением хороших инструкций, написанием презентаций и текстов сопроводительных писем, он легко переводит и редактирует любые тексты. Смысл ответов получается корректировать с помощью наводящих вопросов.

• ChatGPT;
• YandexGPT;
• Hypotenuse AI;
• Katteb;
• Rytr.
• DeepL.
• Copy Monkey.
• Inferkit.
• Google Bard.
• WordAi.
• Sudowrite.
• Writely.
• Smodin.
• BLOOM.
• Namelix.
• ReText.ai.
• Gerwin.
• Penelope.
• Compose.AI.
• WordTune.
• Texts.
• CharacterAI.
• JasperAI.
• Bing.AI.
• Perplexity.
• GigaChat от Сбера.
• Балабоба.
• InterKit.

Генерация и обработка изображений

Нейронные сети из этой категории рисуют на основе текста и пользовательских изображений с любом указанном стиле, в том числе используя вектор. Сервисы могут изменять фон картинки, дорисовывать изображения по описанию, генерировать картинку на основе фотографий, создавать визуальный контент для брендов и логотипы, а также реалистичные изображения в дополнение к текстовому описанию карточек товаров в интернет-магазинах и на маркетплейсов, фотографии для социальных сетей. Некоторые инструменты способны оживлять изображения, превращая их в хорошую анимацию для сайта, соединять несколько изображений в одно, создать эмодзи. Некоторые представлены в виде приложений, которые можно загрузить на смартфон.

• Midjourney.
• Шедеврум от Яндекса.
• Kandinsky 2.2
• Flair.
• Dream (by Wombo).
• Looka.
• Sketch Metademolab.
• Topaz Labs.
• Palette.
• Upscale.
• Cleanup.pictures.
• Retoucher.
• Hotpot.
• DALL-E.
• ruDALL-E.
• ThisPerson Does Not Exist Emojich.
• Ostagram.
• Fusion Art.AI.
• NightCafe.
• Starryai.
• DeepAI.
• Benzin.
• Retoucher.
• Colorize.
• TattoosAI.
• Animated Drawings.
• Artbreeder.
• Playgroundai.
• Craiyon.
• Lensa .
• Uizard.
• Deep Dream Generator.
• Stable Diffusion.
• Dezgo.
• ImgCreator.
• AI.Image Enlarger.
• Smart Upscaler.
• waifu2x.
• BigJPG.
• Mage.
• Bing Image Creator.
• DreamStudio.
• Vance.
• Wallpapers.fyi.
• Photoshop Generative Fill.
• PicFinder.
• Different Dimension Me.
• RemoveBg.
• QQ Small World.
• Movavi.
• AutoDraw.
• GauGAN 2.
• 9May.

Генерация игровых миров и персонажей

Нейронные сети, создающие персонажей для игр, уровни, анимацию, видео, изображения для интерфейса. Упрощают разработку сюжетных линий и хода игры.

• Scenario.
• Rosebud.AI.

Работа с аудио

Нейронные сети могут просто преобразовать аудио в текст и обратно, расшифровывать в форме текста записи конференций, интервью и лекций. Используются для озвучивания роликов и прочего видеоконтента, для улучшения качества аудиозаписей и избавления их от шумов и посторонних звуков, для генерации музыки. Сервисы поддерживают несколько языков, включая русский. Многие подобные сети разработаны на основе языковой модели ChatGPT.

1. MacWhisper.
2. Uberduck.
3. SteosVoice.
4. WavTool.
5. Audo Studio.
6. Imaginary Soundscape
7. Adobe Podcast.
8. Riffusion
9. Boomy .
10. Otter
11. Natural Language Playlist
12. Sonify.
13. Songtell
14. LALAL.AI
15. Audiostrip
16. Krisp
17. Altered
18. Cleanvoice
19. Voicemod
20. Symbl.ai .
21. Adobe Enhance.
22. Soundraw.
23. Murf.

Музыка

Нейронные сети с ИИ могут создать музыку в разных стилях с нуля или обрабатывать и аранжировать мелодии.

• Mubert.
• Musenet.
• Musicfy.AI.
• Soundful.
• Beatoven.ai.

Видео

Нейросети создают видео ролики с персонажами с возможностями настройки голоса и стиля речи. Источниками для видео роликов могут быть собственные сценарии или контент сайтов, соцсетей, приложений. Некоторые инструменты могут также создавать GIF-анимацию, озвучивать тексты, накладывать на видео фоновую музыку и даже делать фильмы.

1. Visper.
2. Designs.ai.
3. Fliki.
4. Runway.
5. Pictory
6. Vidyo.AI.
7. HeyGen.
8. Wonder Studio.
9. Colourlab.ai.
10. Topaz Video.AI.
11. Dubverse.
12. Gling.
13. Maverick.
14. Bhuman.
15. Windsor.
16. Colossyan.
17. Rephrase.
18. Tavus.
19. InVideo.
20. Pictory.
21. D-ID.
22. Synthesia.
23. Nvidia Eye Contact.

Написание кода

Нейронные сети ускоряют разработку кода на разных языках программирования. Могут находить ошибки в уже написанных кодах, генерировать коды по текстовому запросу, создавать тесты.

• Codeium.
• Adrenaline
• CodePal.
• GitHub Copilot.
• Replit.
• Refact.
• Buildt.
• Blackbox.
• Replit Ghostwriter.
• Phind.

Создание документов и презентаций

Умеют по запросу генерировать любой контент, структурировать информацию и разбивать ее по слайдам, добавлять диаграммы. Сеть генерирует изображения, обрабатывает фотографии и прочие визуальные элементы. Также есть приложения для автоматического создания резюме.

• Notion.AI.
• SlidesAI.
• Kickresume.
• Tome.
• Beautiful.ai
• Piggy.
• Artflow.
• Gamma.
• PDF Parser.

Бытовые действия

Нейросети облегчают и делают интереснее повседневную жизнь. Они могут:

1. ChefGPT – найти бесплатные рецепты и дать инструкции по приготовлению блюд.
2. REimagineHome - создать дизайн интерьера по исходному изображению с помощью искусственного интеллекта.
3. Outfits.AI – просто примерять одежду по фотографии.
4. MyHeritage – оживить лица друг друга на фотографии.
5. RoomGPT – предложить фотографию дизайна.
6. MealPractice – подобрать рецепт блюда.

Этапы создания своей нейронной сети

Чтобы создать собственную нейронную сеть, нужно вооружиться знанием зыков программирования и попробовать действовать по алгоритму:

• Определите, какую главную функцию должна выполнить нейросеть. Это может быть, например, кластеризация объектов или генерирование изображений, картинок, распознавания образов.
• Соберите примеры обучения нейронной сети, схожие с теми, над которыми будет работать создаваемая нейросеть.
• Выберите наиболее подходящую для решения поставленных задач архитектуру.
• Начните обучение нейросети. Используйте сначала базовую модель, затем усовершенствуйте ее. Постоянно проверяйте метрики, чтобы понять, насколько хорошо обучается сеть.
• Переходите к внедрению и развертыванию нейронной сети. Системой для этого обычно становятся удаленные серверы или собственное оборудование пользователя.
• Проверяйте, как нейросеть справляется с задачами. Это поможет вовремя обнаружить ошибки в работе или в скорости системы.

Для старта в области разработки нейросетей необходимо изучить язык программирования, без данных, систем аналитики, получить немало дополнительных специальных знаний и понять, что умеет каждая нейросеть.

Проблемы использования нейронных сетей

Польза, которую приносит человечеству искусственный интеллект, и его преимущества очевидны. Однако использование ИИ сопровождается и немалым количеством проблем.

Назовем те, которые вызывают наибольшую тревогу у экспертов:

• Создание фейков – с помощью нейросети можно написать очень убедительный текст или сгенерировать правдоподобное изображение - фотографии, которые на самом деле окажутся фейком.
• Неповиновение. Системы самообучаемые, поэтому не исключено, что однажды человек перестанет понимать принципы, которыми они руководствуются для принятия решений. Это может привести к тому, что нейронные сети перестанут подчиняться человеку.
• Мошенничество. Нейросети широко используются хакерами, чтобы взламывать программы и обходить противовирусную защиту.
• Вытеснение некоторых профессий. Нейронные сети уже сейчас могут заменить сотрудников с низкой квалификацией в разных областях. Без работы могут остаться копирайтеры, дизайнеры, художники, администраторы, программисты и представители некоторых других профессий.
• Непредсказуемость. Нейросети – закрытые системы, поэтому предсказать результат, который они выдадут, и их поведение - практически невозможно.

Кто такой специалист по нейронным сетям и как им стать

Профессия профессионального разработчика нейросетей предполагает разработку архитектуры ИИ. Также в его задачи входит:

• Разработка методик машинного обучения.
• Аналитика в сфере программного обеспечения.
• Визуализация данных, полученных с помощью нейронных сетей.
• Оптимизация моделей нейросетей.
• Создание программ для поддержки работы нейросетей.
• Разработка и внедрение новых функций ИИ.

Разработчик нейронных сетей – это специалист из области Data Science. Таких профессионалов пока не готовят учебные заведения, поэтому осваивать науку придется, опираясь на навыки в области программирования. Для этого можно пользоваться обучающими вебинарами, бесплатными видеороликами или стать студентом онлайн курсов, чтобы учиться у опытных преподавателей.

Студенту потребуются базовые знания в области разработки ПО, знание языка Python, навыки работы с Linux и базами данных, понимание математики и математических функций. Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения постоянно меняются и совершенствуются, от специалистов требуется готовность непрерывно учиться и осваивать новые навыки работы с нейронными сетями.

Перспективы нейросетей

Очевидно, что приложения будут выполнять все больше задач, которые раньше были доступны только человеку. Вопрос, смогут ли они развиться настолько эффективно, чтобы полностью заменить людей в отдельных областях, или останутся просто помощниками, пока остается открытым.

Одни исследователи считают, что существующая модель машинного обучения никогда не сможет приблизиться к человеческому сознанию. Немало ученых высказывают довольно пессимистичные прогнозы о том, что искусственный интеллект уничтожит человеческую культуру.

Нет сомнений, что сейчас нейронные сети не только избавляют человека от рутины, но и делают мир более персонализированным, поскольку каждому предлагают определенный контент.

Большинство исследователей все же сходится во мнении, что, несмотря на их быстрое развитие, нейросети не смогут заменить человеческий интеллект полностью. И нет сомнений, что им не стоит доверять безраздельно. В вопросах морали, нравственности, ответственности, искусственный интеллект не сможет сравниться с человеком просто потому, что он не способен мыслить, чувствовать и испытывать эмоции.

Часто задаваемые вопросы

Заключение

Несмотря на широкое распространение сетей, их история только начинается. Многие разработчики, вдохновившись успехом ChatGPT, Midjourney и других удачных нейронок, создают свои продукты. В этих разработках участвуют не только мировые, но и российские компании – например, Сбер и Яндекс. Это значит, что количество нейросетей в современных условиях будет увеличиваться, а их возможности станут расширяться. Станут ли они когда-нибудь угрозой для человечества – ответа на этот вопрос пока нет, но сегодня нейросети облегчают профессиональную деятельность и позволяют людям избавиться от решения многих рутинных задач.