За гранью человеческого глаза: Как искусственный интеллект распознаёт изображения и почему он делает это лучше нас

В современном мире одной из наиболее востребованных и быстроразвивающихся задач для нейросетей является распознавание визуальных образов. 

Будь то символы на отсканированных документах, подписи на контрактах, лица на фотографиях или объекты в реальном времени с камер видеонаблюдения – машины всё чаще берут на себя эти функции. Высокая эффективность таких систем значительно упрощает работу человека, минимизируя вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

 Но как же нейросети справляются с такой сложной задачей, и действительно ли они превосходят нас в этом?

Применение нейросетей в распознавании изображений: От творчества до безопасности

Нейросети, такие как Midjourney и её аналоги (например, Kandinsky), уже продемонстрировали удивительные способности не только в генерации абсолютно новых изображений, но и в их «дорисовывании» или модификации. Чтобы гармонично дополнить уже готовое изображение, ИИ должен сначала его распознать и понять контекст. Хотя многие используют эти возможности для развлечения, потенциал распознавания изображений простирается гораздо дальше.

Одним из наиболее значимых направлений применения искусственного интеллекта (ИИ) специалисты называют структурирование колоссальных объемов визуальных данных. Представьте миллионы камер наблюдения по всему миру, потоки видео с которых формируют огромную, но неструктурированную библиотеку данных. Без ИИ эти данные имеют ограниченную практическую ценность.

Однако, задействовав искусственный интеллект, можно автоматически распознавать, классифицировать и индексировать все объекты и события, происходящие на видео. В результате эти огромные библиотеки «оживают» и могут быть использованы в самых разнообразных целях: от бытовых приложений (например, поиск конкретного момента в личном видеоархиве) до профессиональных и государственных задач, включая обеспечение общественной безопасности и расследование инцидентов. 

Способность ИИ мгновенно анализировать и извлекать нужную информацию из хаотичного видеопотока кардинально меняет подходы к работе с визуальными данными.

Как происходит обучение нейросети: фундамент «зрения» ИИ

Прежде чем нейросеть сможет эффективно решать какие-либо задачи, она должна пройти тщательное обучение. Этот процесс напоминает то, как учится человеческий мозг: мы анализируем зрительные образы и идентифицируем их на основе уже накопленных знаний и опыта. 

То же самое касается и ИИ, будь то распознавание изображений, генерация текста (как в случае с GPT-4) или даже создание музыки.

Для успешного обучения нейросети критически важен датасет – то есть объем и качество данных, на которых она тренируется. Как правило, датасеты собираются из открытых источников. Главное условие – исходные данные должны быть однозначными и непротиворечивыми, чтобы нейросеть могла корректно устанавливать закономерности.

Существуют различные стратегии обучения ИИ:

Обучение с учителем (supervised learning): Нейросети предоставляются образцы данных вместе с «правильными ответами» (пометками или метками). Например, при обучении распознаванию кошек, нейросети показывают тысячи изображений, каждое из которых помечено как «кошка».

Обучение без учителя (unsupervised learning): Нейросеть сама ищет скрытые закономерности и структуры в данных, без предварительно заданных меток.

Обучение с подкреплением (reinforcement learning): ИИ учится на основе проб и ошибок, получая «награды» за правильные действия и «наказания» за неправильные.

Часто используются комбинированные стратегии для достижения наилучших результатов.

Чтобы понять процесс обучения, можно представить нейросеть в виде сложного «дерева принятия решений». Каждая «ветка» этого дерева — это потенциальный вариант ответа. Каждая ветка имеет свой «вес» – числовой коэффициент, присваиваемый в процессе обучения, который отражает вероятность правильного ответа. Чем чаще определенная комбинация признаков приводила к верному результату, тем больший «вес» приобретает соответствующая «ветка». Нейросеть постоянно анализирует взаимосвязи и влияние одних «ветвей» на другие.

При обучении нейросетей распознавать изображения им показывают множество образцов, каждый из которых имеет метку, указывающую на его тип или класс. Например, фотографии с велосипедами помечаются как «велосипед». В качестве образцов используются различные признаки образа – характерные детали, формы, текстуры. Совокупность этих признаков позволяет нейросети однозначно определить, с каким классом образов она имеет дело. Чем больше разнообразных признаков нейросеть усваивает в процессе обучения, тем с более высокой точностью она сможет распознавать совершенно новые, ранее неизвестные ей изображения.

Как нейросеть распознает изображение: От пикселя к смыслу

После тщательного обучения нейросеть обладает обширной базой знаний, которая позволяет ей эффективно распознавать новые изображения. Как это происходит на практике?

Декомпозиция: Входящая картинка сначала разбивается на мельчайшие участки – иногда до групп в несколько пикселей.

Сравнение признаков: Затем сотни тысяч таких микрогрупп анализируются и сравниваются с известными нейросети образцами и признаками, полученными в ходе обучения. Проще говоря, искусственный интеллект сопоставляет отдельные части нового изображения с данными своей обучающей базы, ища соответствия.

Классификация объектов: После того как нейросеть идентифицирует и распознает объекты на изображении, она присваивает им тот или иной класс. Например, на фотографии, где человек сидит на диване с котом на руках, нейросеть способна различить каждый объект по отдельности: «диван», «человек», «кот» и даже «одежда на человеке». Все эти объекты относятся к разным семантическим классам.

После распознавания изображения нейросеть может выполнять с ним дальнейшие действия. Например, если это часть задачи по «дорисовке», она сможет гармонично дополнить картинку, исходя из распознанных объектов и их контекста. В случае с системами видеонаблюдения, нейросеть сначала распознаёт объекты (людей, автомобили, предметы), а затем определяет их действия (идёт, бежит, останавливается) и классифицирует их (например, «подозрительное движение» или «нормальная активность»).

Чем больше признаков нейросеть способна обработать и чем разнообразнее её база знаний, тем более точный результат она выдаёт. Однако существует тонкий баланс: в какой-то момент чрезмерное «запоминание признаков» превращается в простое запоминание обучающей выборки. Это называется «переобучением». Чтобы выдавать высокую точность и быть универсальной, нейросети важно не «переобучиться», иначе она будет хорошо работать только с теми данными, на которых тренировалась, и плохо справляться с новыми, незнакомыми изображениями.

Почему нейросети эффективнее распознают изображения, чем люди

Нейросети способны справляться с задачей распознавания изображений более эффективно, чем человек, по нескольким ключевым причинам:

Исключение человеческого фактора: Человек может отвлечься, устать, допустить ошибку из-за невнимательности или эмоционального состояния. Нейросеть лишена этих недостатков.

Скорость и объём данных: ИИ способен обрабатывать огромные объёмы визуальной информации и выполнять задачи распознавания несравнимо быстрее, чем любая группа людей. Системы видеонаблюдения, работающие в реальном времени, являются ярким примером этого преимущества.

Математическая точность: Нейросеть оперирует числовыми данными и статистическими вероятностями, что позволяет ей с математической точностью распознавать даже мельчайшие детали, например, лица людей, сопоставляя тысячи биометрических точек.

Неутомимость: В отличие от человека, ИИ может работать круглосуточно, без перерывов и снижения производительности.

Эти преимущества распространяются не только на распознавание изображений, но и на многие другие сферы. Именно благодаря нейросетям, например, становится возможным сделать лекарства более дешевыми и доступными, ускоряя процессы разработки новых препаратов. В качестве примера можно привести разработку вакцин от COVID-19, где применение нейросетей значительно ускорило их создание.

Таким образом, хотя процесс распознавания изображений нейросетями сложен и многогранен, его эффективность и потенциал для улучшения различных аспектов нашей жизни неоспоримы.