Sieci Neuronowe (Neural Networks) – Jak działają w 5 minut?

W niemal każdym artykule o zaawansowanej sztucznej inteligencji – czy to o LLM-ach, czy generatorach obrazu – pojawia się termin „Sieć Neuronowa” (ang. Neural Network). Co to jest?

Mówiąc najprościej, jest to program komputerowy luźno inspirowany sposobem działania ludzkiego mózgu. To właśnie sieci neuronowe są silnikiem, który napędza całą rewolucję Głębokiego Uczenia (Deep Learning).

Podobnie jak nasz mózg składa się z miliardów komórek (neuronów) połączonych ze sobą (synapsami), tak sztuczna sieć neuronowa składa się z cyfrowych „neuronów” ułożonych w warstwy i połączonych ze sobą cyfrowymi „wagami”.

Sieć Neuronowa w 30 sekund

• Co to jest? System obliczeniowy wzorowany na ludzkim mózgu, używany do znajdowania wzorców w danych.
• Jak działa? Składa się z warstw połączonych ze sobą „neuronów”. Przetwarza dane wejściowe (np. obraz) i „głosuje” nad najlepszą odpowiedzią (np. „To jest kot”).
• Dlaczego jest ważna? To fundamentalna technologia, na której zbudowane jest Głębokie Uczenie (Deep Learning), a co za tym idzie, większość nowoczesnej AI (GPT-4, Midjourney itd.).

Jak działa Sieć Neuronowa? (Prosta analogia)

Wyobraź sobie, że sieć neuronowa ma rozpoznać, czy na zdjęciu jest kot.

1. Warstwa Wejściowa (Input Layer) – „Oczy”

To pierwsza warstwa, która „patrzy” na świat. Nie myśli, tylko przyjmuje dane. Jeśli zdjęcie ma 1000 pikseli, warstwa wejściowa może mieć 1000 neuronów – po jednym na każdy piksel, który „widzi” dany kolor.

2. Warstwy Ukryte (Hidden Layers) – „Mózg”

To jest serce i mózg całej operacji. Dane z warstwy wejściowej są przekazywane do kolejnych warstw „neuronów”. Każdy neuron to mały kalkulator. Otrzymuje sygnały od neuronów z poprzedniej warstwy, wykonuje na nich prostą kalkulację i decyduje, jak silny sygnał wysłać do neuronów w następnej warstwie.

To tutaj dzieje się „magia”:

• Pierwsza warstwa ukryta może nauczyć się rozpoznawać proste kształty (np. krawędzie, łuki).
• Druga warstwa, bazując na krawędziach, uczy się rozpoznawać „uszy” lub „oczy”.
• Trzecia warstwa, bazując na uszach i oczach, uczy się rozpoznawać „pyszczek”.

„Głębokie” (Deep) w „Deep Learning” oznacza po prostu, że tych warstw ukrytych jest bardzo wiele.

3. Warstwa Wyjściowa (Output Layer) – „Odpowiedź”

To ostatnia warstwa, która daje nam końcową odpowiedź. Po przejściu przez wszystkie warstwy ukryte, sygnały trafiają do warstwy wyjściowej, która może mieć np. dwa neurony: „Kot” i „Pies”.

Ten neuron, który otrzymał najsilniejszy sygnał zebrany z całego „mózgu”, „wygrywa” i „zapala się”. Jeśli zapali się neuron „Kot”, sieć zwraca odpowiedź: „To jest kot”.

Jak Sieć Neuronowa się „Uczy”? (Proces Treningu)

Skąd sieć wie, jak przetwarzać te sygnały? Poprzez trening.

1. Pokazujemy jej obrazek: Dajemy jej 10 000 zdjęć podpisanych „kot”.
2. Ona zgaduje: Na początku jej połączenia (wagi) są losowe. Patrzy na kota i zgaduje: „Pies” (błąd).
3. Dostaje informację zwrotną: Mówimy jej: „Nie, to jest kot”.
4. Poprawia się: Model delikatnie modyfikuje swoje miliony wewnętrznych połączeń (wag) tak, aby następnym razem, gdy zobaczy ten obrazek, był odrobinę bliżej odpowiedzi „Kot”.
5. Powtarza: Robi to miliony razy, dla milionów różnych zdjęć kotów, psów, samochodów itd.

Po długim treningu połączenia w sieci są tak wyregulowane, że potrafią z ogromną precyzją rozpoznawać wzorce – znacznie lepiej niż potrafiłby to zaprogramować człowiek ręcznie.

Podsumowanie

Sieci Neuronowe to fundament nowoczesnej AI. Chociaż idea jest prosta (warstwy połączonych neuronów uczące się na błędach), to właśnie skalowanie ich do miliardów parametrów i trenowanie na ogromnych zbiorach danych (jak cały internet) pozwoliło na stworzenie potężnych modeli, które opisujemy w innych artykułach naszej Bazy Wiedzy – takich jak LLM-y czy Modele Dyfuzyjne.