Индивидуальный проект 9 класс Что такое нейросеть как устроен человеческий мозг «в цифре». Влияние нейронных сетей на рынок труда

МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
"МЕДНОВСКАЯ СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ШКОЛА"
Индивидуальный проект
Что такое нейросеть: как устроен человеческий
мозг «в цифре». Влияние нейронных сетей на
рынок труда
Работу выполнил
Цветков Иван
Ученик 9 «А» класса
Руководитель Глазова И.С
Учитель информатики и ИКТ
Медное, 2023
2
1. Введение
Искусственный интеллект и нейронные сети – два термина, которые
становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни. От
беспилотных
автомобилей
искусственный
интеллект
до
и
технологии
распознавания
нейронные сети
позволили
лиц
–
машинам
имитировать человеческий интеллект и выполнять сложные задачи.
Актуальность
Тема нейросетей имеет огромную актуальность в настоящее время и
играет ключевую роль во многих сферах. Внедрение искусственного
интеллекта в различные рабочие процессы заметно меняет рынок труда.
Многие профессии постепенно исчезают, некоторые адаптируются под
текущие условия, также появляются и новые специальности.
Таким образом, изучение и понимание нейросетей становится
важным для тех, кто хочет быть в центре инноваций и развития в сфере
технологий.
В проекте будет отражены разновидности нейронных сетей, область
их применения и другие ключевые моменты.
3
Цель проекта
Исследовать влияние нейронных сетей на глобальный рынок труда:
какие профессии исчезнут или появятся.
Задачи проекта:




рассмотреть понятие нейросети и историю ее создания;
познакомиться с разновидностями нейросетей;
изучить влияние нейросетей на рынок труда;
сделать выводы по результатам проекта.
Гипотеза проекта
В будущем общество, экономика и повседневная жизнь
кардинальным образом изменятся из-за проникновения искусственного
интеллекта во все сферы жизни человека.
4
2. Основная часть
История создания нейросетей
Что такое нейросеть
Нейросеть
—
это
тип
машинного
обучения,
при
котором
компьютерная программа имитирует работу человеческого мозга. Подобно
тому, как нейроны в мозге передают сигналы друг другу, в нейросети
информацией обмениваются вычислительные элементы.
История нейронных сетей берет свое начало в 1940-х и 1950-х годах,
когда Уоррен Маккаллох и Уолтер Питтс предложили идею использования
математических моделей для имитации поведения нейронов в мозге.
Первую обучаемую нейросеть в 1957 году продемонстрировал психолог
Корнеллского университета Фрэнк Розенблатт. Она была примитивной
(одноуровневой).
Однако только в 1980-х и 1990-х годах развитие компьютерных
технологий
и
доступность
больших
объемов
данных
позволили
разработать более сложные модели нейронных сетей - с двумя и тремя
уровнями обучения.
Как применяются нейросети
Нейронные сети широко используются в самых разных областях — от
медицины и до сферы развлечений. Они выполняют несколько основных
типов задач.
Компьютерное зрение
Нейросети играют важную роль в обработке изображений и анализе
данных в области компьютерного зрения. Ниже я расскажу подробнее, как
они могут быть применены в этой области:
Распознавание образов: нейросети могут обучаться распознавать
объекты и образы на изображениях, что является важным компонентом в
5
различных системах видеонаблюдения и автоматической обработки
изображений.
Обработка естественного языка
Нейросети играют важную роль в обработке естественного языка
(Natural
Language
искусственного
Processing,
интеллекта,
NLP),
связанной
которая
с
является
анализом
и
областью
обработкой
естественных языковых данных, таких как тексты, речь, чаты и другие
формы
коммуникации.
Ниже
я
расскажу о
некоторых
способах
применения нейросетей в NLP:
Классификация текста: нейросети могут обучаться классифицировать
текст на различные категории, такие как спам, новости, реклама и т. д. Это
может быть полезно для автоматической фильтрации и обработки
текстовой информации.
Финансовые приложения
Нейросети могут быть применены в финансовых приложениях для
анализа и обработки данных, что может быть полезно для принятия
решений на основе данных, автоматизации финансовых процессов и
предсказания тенденций рынка. Ниже приведены некоторые области, где
нейросети могут быть применены в финансовых приложениях:
Игры
Нейросети в играх могут использоваться для решения различных
задач, таких как улучшение искусственного интеллекта в компьютерных
играх, генерация игровых уровней, управление персонажами, оптимизация
игровой механики и т. д. Нейросети могут помочь создавать более умных и
реалистичных
виртуальных
противников,
улучшать
алгоритмы
балансировки игры, оптимизировать игровой процесс и создавать
интересные и неожиданные игровые сюжеты.
6
Автоматическое управление
Нейросети могут быть использованы в автоматическом управлении
для решения различных задач, таких как управление процессами
производства, контроль качества продукции, управление транспортными
системами и многое другое.
Промышленность
Нейросети
промышленности,
могут
быть
применены
чтобы
улучшить
в
различных
производственные
областях
процессы
и
повысить эффективность работы. Некоторые из примеров использования
нейросетей в промышленности включают:
Качество контроля продукции: нейросети могут использоваться для
автоматического контроля качества продукции, определяя дефекты и
отклонения в процессе производства.
Разовидности нейросетей
Чат-бот ChatGPT от OpenA может отвечать на вопросы, поддерживать
диалог, искать ошибки в коде, сочинять стихи, писать сценарии и т.д.
Нейросети DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion генерируют картинки
по текстовому описанию.
Нейросеть Imaginary soundscape создает фоновую музыку по
изображению.
Перспективы нейросетей
Будущее нейронных сетей многообещающе, поскольку развитие
технологий и увеличение доступности данных продолжают расширять
границы того, на что способны эти сети. Некоторые потенциальные
будущие разработки включают в себя:
7

Разработка более мощного оборудования, такого как нейроморфные чипы
и квантовые вычисления, что позволит создавать более сложные и
большие нейронные сети.

Прогресс в интерпретируемости и объясняемости, что позволит
принимать более прозрачные и достоверные решения.

Разработка более надежных и безопасных нейронных сетей, способных
противостоять атакам противника и защищать конфиденциальные данные.

Интеграция нейронных сетей с другими технологиями, такими как
граничные вычисления и устройства интернета вещей (IoT), для принятия
решений в реальном времени в широком спектре приложений.
На какие профессии повлияют нейросети
Есть
мнение,
что
в первую
очередь
нейросети
повлияют
на профессии с большим онлайн-следом, то есть на те, результат работы
которых появляется в интернете. Логика здесь такая: ChatGPT обучается
на данных из интернета. Чем больше в интернете примеров работы
конкретного вида деятельности, тем больше шанс, что ChatGPT умеет это
делать.
Нейросети затронут профессии, в которых важна
информация. Согласно исследованию, нейросети вроде ChatGPT
в большей степени затронут следующие профессии:

математики, но надо уточнить, чем именно занимается математик
по мнению исследователей;

переводчики разных видов;

копирайтеры;

animal scientists, но я не уверена, что это такое;

специалисты по связям с общественностью;

юристы по вопросам налогообложения;
8

аудиторы;

веб- и графические дизайнеры;

разного рода менеджеры.
В списке представлены профессии, которые связаны с текстами
и информацией: генерацией и выделением из этих текстов и информации
сущностей, смыслов. Дизайн сайтов — тоже генерация чего-то вроде текста.
Еще один вывод из статьи: влиянию ChatGPT-подобных моделей будут
наиболее
подвержены
программирования
профессии,
и писательства.
которые
Менее
требуют
навыка
подвержены —
наука
и критическое мышление, а еще математика. Это не согласуется с выводами
выше, но там я отметила, что нужно еще уточнить, что означает «математик».
Они ведь бывают разные.
Появятся ли новые
профессии,
которые
связаны
с нейросетями?
Уже появляются новые профессии, которые связаны с применением
нейросетей. Сейчас
OpenAI
и еще
несколько
компаний,
которые
разрабатывают ИИ вроде ChatGPT, нанимают людей для проверки этого
самого ИИ. То есть для тестирования, выявления его способностей
и потенциальной
опасности.
Или для документации
того,
как
с нейросетями работать. Вот пример такой вакансии от Anthropic —
конкурента OpenAI, которые делают своего чат-бота.
Ну и, конечно, напрямую с нейросетями работают те, кто эти
нейросети создает: исследователи и инженеры.
9
Специалисты по нейросетям
Разработчик нейронных сетей — это специалист, который создает
архитектуру, а также решает теоретические и прикладные задачи систем
искусственного интеллекта. Он, в частности, проектирует методики
машинного обучения и ведет аналитическую работу в области
специализированного программного обеспечения.
Чем занимается специалист по нейронным сетям
Основные задачи такого специалиста включают:




разработку архитектуры нейросетей для решения конкретных задач;
обучение нейросетей;
реализацию алгоритмов машинного обучения;
визуализацию данных;
Как стать специалистом по нейросетям
Нейросети и ИИ представляют собой узкую специализацию в
направлении Data Science. Поэтому процесс обучения должен стартовать с
изучения науки больших данных. Обучение может быть:
 самостоятельным. Плюс такого метода — дешевизна и доступность
источников. Так, на YouTube можно найти видеокурсы по
нейросетям. Минусы: в таком подходе нет системности, а
полученные
навыки
могут
оказаться
невостребованными
у
работодателя;
 в онлайн- или офлайн-формате. Выучиться на дата-сайентиста
можно как в университете, так и на специализированном курсе.
Для работы в отрасли потребуются знания в области математики,
статистики и основ программирования: знание языка Python, навыки
работы с Linux, библиотеками Python для Data Science, в том числе Numpy,
10
Matplotlib, Scikit-learn, навыки работы с базами данных, библиотеками
машинного обучения PyTorch и TensorFlow.
Востребованность специалиста по нейросетям
Востребованность специалистов по нейросетям постоянно растет. По
данным сервиса по поиску работы HeadHunter за 2022 год, на российском
рынке наблюдается нехватка соискателей на должности разработчиков
систем искусственного интеллекта — на одну вакансию в этой сфере
претендуют не больше двух кандидатов. По словам представителей рынка,
проблема сохраняется уже в течение трех лет.
11
Выводы
В заключение следует отметить, что нейронные сети – мощный
инструмент машинного обучения, который используется в широком
спектре
приложений,
включая
компьютерное
зрение,
обработку
естественного языка и предиктивную аналитику. Они нашли применение в
различных отраслях промышленности и способны произвести революцию
в нашей жизни и работе. Однако безопасность нейронных сетей является
важной проблемой, и для разработки более надежных и безопасных
нейронных сетей необходимы дополнительные исследования. Несмотря на
трудности, будущее нейронных сетей выглядит многообещающим,
поскольку развитие технологий и увеличение доступности данных
продолжают расширять границы того, на что способны эти сети.
Нейронные сети могут революционизировать глобальный рынок
труда, как положительные, так и отрицательные последствия для
работников во всем мире. В то время как некоторые рабочие места
находятся под угрозой исчезновения, новые возможности также появятся в
результате
достижений
в
этих
технологиях.
Поскольку
развитие
нейронных сетей и других форм искусственного интеллекта продолжается,
важно, чтобы подростки, стоящие на пороге выбора профессии, знали об
этих тенденциях и адаптировались к меняющемуся ландшафту рынка
труда.
12
Список литературы и Интернет - источники
https://trends.rbc.ru/trends/industry/641157be9a7947d3401fa3e8
https://dzen.ru/a/ZLRwHuL2qmgyhSR6
https://neiroseti.tech/interesnoe/vse-o-neiroseti/
https://journal.tinkoff.ru/ama-ai-vs-people/
https://na-journal.ru/5-2023-informacionnye-tekhnologii/5414-znachimost-iskusstvennogointellekta-i-neironnyh-setei-v-sovremennom-mire
13
Оглавление
1. Введение ............................................................................................................................................ 3

Актуальность......................................................................................................................... 3

Цель проекта ........................................................................................................................ 4

Задачи проекта: .................................................................................................................... 4

Гипотеза проекта .................................................................................................................. 4
2. Основная часть .................................................................................................................................. 5

История создания нейросетей............................................................................................ 5

Как применяются нейросети .............................................................................................. 5

Рекомендательные системы .................................... Ошибка! Закладка не определена.

Финансовые приложения ................................................................................................... 6

Робототехника ............................................................ Ошибка! Закладка не определена.

Игры ....................................................................................................................................... 6

Автоматическое управление .............................................................................................. 7

Промышленность ................................................................................................................. 7

Интернет вещей.......................................................... Ошибка! Закладка не определена.
На какие профессии повлияют нейросети............................................................................................. 8
Появятся ли новые профессии, которые связаны с нейросетями? ...................................................... 9

Нейросети: Плюсы и Минусы Искусственного Интеллекта ......... Ошибка! Закладка не
определена.
Список литературы и Интернет - источники .................................................................................... 13
14