Как искусственный интеллект распознает изображения

Одна из самых распространенных задач, которую приходится решать нейросетям — распознавание визуальных образов. В настоящее время машинам поручают распознавать символы на бумаге, подписи на документах, изображения на фотографиях или видео с камер наблюдения в реальном времени. Высокая эффективность выполнения этих задач позволяет значительно упростить работу людям, а также снизить вероятность допущение ошибки из-за человеческого фактора. Но каким образом нейросеть справляется с этой задачей, и действительно ли выполняет ее лучше человека?

Применение нейросетей в распознавании изображений

Нейросеть Midjourney и всевозможные ее аналоги, такие как Kandinsky, умеют не только генерировать собственные изображения, но и могут “дорисовывать“ уже готовые. Чтобы решить эту задачу, и гармонично дополнить картинку, предварительно ее необходимо распознать. Большинство людей используют подобные нейросети просто для развлечения.

Однако способность распознавать изображения, как уже было сказано выше, может быть использована для решения более важных задач. Например, одним из важнейших направления применения ИИ специалисты называют структурирование изображений, получаемых со всех камер мира. Эти потоки видео представляют собой библиотеку неструктурированных данных, соответственно, от нее нет большой практической пользы.

Но, задействовав искусственный интеллект, все эти данные можно структурировать, несмотря на то, что речь идет о колоссальном объеме информации. В результате библиотеку можно будет использовать в самых разных целях, от бытовых, до профессиональных и государственных, включая обеспечение безопасности.

Как происходит обучение нейросети

Прежде чем решать какое-либо задачи, любая нейросеть должна пройти обучение. Причем, не имеет значение о какой задаче идет речь — распознавании или генерации изображений, написании текстов, как в случае с GPT-4 или даже генерации музыки. То есть работа ИИ напоминает работу человеческого мозга. Например, мы анализируем изображение и идентифицируем его на основе уже имеющихся знаний.

По этой причине нейросети требовательны к датасету, то есть качеству и объему данных, на которых они обучаются. Как правило, датасет берут из открытых источников. При этом всегда важно, чтобы исходные данные для нейросети были однозначными и непротиворечивыми.

Надо сказать, что существуют разные стратегии обучения ИИ, но все они сводятся к тому, что нейросети предоставляют для изучения датасет. При этом ИИ могут сразу сообщать, каким должен быть правильный ответ или не сообщать его вовсе, чтобы нейросеть сама дала ответ на основе собственного анализа тех или иных признаков. Иногда комбинируют разные стратегии обучения.

Чтобы проще понять, как работает нейросеть и происходит обучение, ее можно представить в виде дерева, где каждая ветка которого — это возможный вариант ответа. При этом каждая ветка имеет разную толщину, или разный “вес”, но все ветви между собой взаимосвязаны. Нейросеть в процессе обучения анализирует степень влияния одной “ветви” на другую. Наиболее частые результаты обладают большим “весом”, то есть числовым коэффициентом, который присваивается в процессе обучения, и на который нейросеть ориентируется при выдаче результата.

Когда нейросети обучают распознавать изображения, им предлагаются различные образцы с пометкой, указывающей к какому типу они относятся. В качестве образцов используются определенные признаки образа, из которых проистекают возможные варианты ответов, то есть вышеупомянутые «ветви». Совокупность признаков позволяет нейросети однозначно определять, с каким классом образов она имеет дело. Поэтому в процессе обучения нейросеть должна научиться работать с достаточным количеством признаков, чтобы с высокой точностью распознавать неизвестные ей изображений.

Как нейросеть распознает изображение

Обученная нейросеть имеет хороший запас знаний, который позволяет ей распознать изображение. Как это реализуется на практике? Картинка разбивается на маленькие участки, вплоть до групп в несколько пикселей, а затем сотни тысяч таких групп сравниваются с известными изображениями и анализируются на наличие известных признаков. Проще говоря, искусственный интеллект сравнивает картинку (отдельные ее части) с той базой, на которой он обучался, и ищет соответствия.

После того как нейросеть распознает объекты на изображении, присваивает им тот или иной класс. Например, на фотографии человека, сидящего на диване с котом на руках, нейросеть различает каждый объект по отдельности, то есть диван, человека, кота и даже одежду на человеке. Все эти объекты относятся к разным классам. Впоследствии, когда изображение распознано, нейросеть может выполнить с ним дальнейшие действия, например, дорисовать подходящее по смыслу изображение. В случае с видеонаблюдением, нейросеть вначале распознает изображение, то есть объекты на нем, а затем определяет действия и классифицирует их.

Из всего вышесказанного следует, что чем больше признаков знает нейросеть, тем более точный выдает результат. Однако в какой-то момент запоминание признаков превращается просто в запоминание выборки. Поэтому, чтобы выдавать хорошую точность, нейросети важно не «переобучиться», в противном случае она просто подстроится под обучающую выборку.

Почему нейросети эффективнее распознают изображения, чем люди

Почему нейросеть может более эффективно справляться с этой задачей, чем человек? В первую очередь, как уже было сказано выше, исключается человеческий фактор. Например, человек может отвлечься, ошибиться из-за усталости, и т.д. Кроме того, ИИ может работать гораздо быстрее и с гораздо большим объемом данных.

Обязательно посетите наши каналы Дзен и Telegram, здесь вас ждут самые интересные новости из мира науки и последние открытия!

Это касается не только распознавания изображений, но и многих других задач. Например, именно по этой причине нейросети могут сделать лекарства более дешевыми и доступными. Например, вакцины от COVID-19 разрабатывались с применением нейросетей, что значительно ускорило их разработку.