Технологии, которые базируются на нейронных сетях, захватывают мир. Они тесно вошли в повседневную жизнь. Уже никого не удивляют и кажутся привычными возможности электронных устройств. Гаджеты научились распознавать лица, реагировать на голос, рекомендовать к просмотру подходящие видео и новые контакты в сети, формировать ленту новостей. 

Сегодня развитие в сфере IT привело в точку, из которой замена человека ботами в ряде профессий представляется реальной, хотя лет десять назад подобный сценарий казался утопическим.

В статье речь пойдет об искусственном интеллекте, его возможностях, о том, стоит ли доверять нейронной сети писать за человека дипломные и другие творческие работы, а в перспективе, возможно, и получать вместо себя высшее образование онлайн. 

Что такое нейросеть и искусственный интеллект

Нейроны — клетки в структуре нервной системы, которые принимают, обрабатывают и передают нервные сигналы, формируют между собой разветвленные сети — создают новые связи (синапсы). 

Человеческий мозг представляет собой сложнейшую биологическую сеть. Благодаря подключению к ней и обмену «данными» между нейронами человек способен говорить, слышать, хранить информацию, двигаться и получать тактильные ощущения. А главное — мыслить и создавать новое.

Принцип взаимодействия нервных клеток в мозге живого организма послужил идеей для разработки сети искусственных «нейронов» в виде микроскопических процессоров и программных кодовых строк. Подобно человеческим, такие нейроны способны получать, обрабатывать информацию и выдавать результат. Они не только действуют по шаблонам, но и генерируют собственные реакции.

Есть ли разница между искусственным интеллектом и нейросетью? 

Искусственный интеллект (ИИ) или artificial intelligence (AI) — способность машинных систем выполнять творческие функции, присущие исключительно человеку. Этому посвящена широкая область научных исследований по созданию разумных машин. Термин впервые озвучен основоположником функционального программирования Джоном Маккарти на семинаре в Дартмутском университете в 1956 году.

Нейросеть — одно из направлений в сфере создания ИИ. Представляет собой математическую модель, которая упрощенно описывает алгоритм функционирования нервной системы человека. 

В конце 50-х годов прошлого века американский психолог и нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал схему устройства под названием перцептрон, которое моделировало процесс человеческого восприятия. В 1960-м он с коллегами продемонстрировал работу первого нейрокомпьютера «Марк-1». Устройство умело распознавать некоторые буквы алфавита. И это был прорыв.

Но в то время для успешной реализации проектов по созданию ИИ не хватало вычислительных мощностей. Только к началу 10-х годов нашего столетия благодаря созданию больших объемов данных появилась возможность для машинного обучения. Нейронная сеть обучается с помощью статистической выборки. Частный вид машинного — «глубокое обучение».

Учиться «нейронке» жизненно необходимо. У вновь созданной сети далеко не мощный интеллект. Она похожа на ребенка, который познает мир с азов и поначалу отвечает на вопросы неправильно. Но в роли родителя выступает программист, который учит давать верные ответы. Он меняет поступающие в сеть параметры, указывает «дитятке» на ошибки и предлагает заново решить задачу. 

Обучаемая сеть запоминает свои промахи и в дальнейшем на них не спотыкается. Как и человек, сталкиваясь с незнакомой информацией, она пользуется полученным опытом и развивается. 

Технически это выглядит так. Искусственный нейрон — это функция преобразования нескольких входных факторов в один выходной. Информация к нейрону поступает в виде кода, умноженного на коэффициент (вес). Если сеть на выходе выдает неверную информацию, программист меняет вес исходного кодового числа. Так шаг за шагом, корректируя вес, добиваются более точных ответов нейросети.

Вес синапса — это важность значения сигнала, который проходит через данный синапс. Синаптические веса — межнейронные соединения различной силы, которые служат для хранения знаний.

Несмотря на свой интеллект, нейронная сеть значительно уступает аналогичной системе у человека. В биологическом мозге связей между нейронами значительно больше. Только от одного нейрона исходит около 10 тысяч нервных связей. Всего в головном мозге содержится порядка 90 млрд нейронов. И работают они параллельно друг другу. 

Компьютер даже простейшую задачу разбивает на ряд последовательных шагов. Да и вычислительных мощностей, чтобы получить такое огромное количество синапсов, как у человека, машине пока не хватает. 

Тем не менее, за последнее десятилетие разработчики нейросетей сделали колоссальный рывок в их развитии. Этому способствует, что в отличие от классического машинного обучения, нейросеть не требует сложных алгоритмических действий с исходными обучающими данными. Она неплохо обучается даже на сырых данных, на ходу.

Основные типы задач, которые ставят перед искусственным интеллектом: классификация, регрессия, генерация, прогнозирование, кластеризация. Вот немногое из обширного перечня, чему нейросети научились:

• распознавать медицинские изображения (снимки МРТ, УЗИ, КТ, кардиограммы), изучать эффективность препаратов, исследовать вирусы, выявлять болезни на ранней стадии
• управлять колл-центрами, одобрять кредиты, оценивать эффективность сотрудников
• работать голосовыми помощниками
• распознавать лица, эмоции, типы объектов
• прогнозировать урожай, падение акций, рост курса валют
• сочинять музыку и песни, подделывать голоса
• подражать поведению человека в переписке в мессенджерах
• переводить на лету с 70 языков
• рисовать свои и дорисовывать чужие картины в любом художественном стиле 
• улучшать качество изображений на фото, искать и генерировать картинки по описанию, выдавать по запросу новые визуальные эффекты.

Список возможностей неуклонно пополняется. Чуть ли не каждый день поступают новости об очередных достижениях искусственного интеллекта.

Можно ли написать диплом или курсовую с помощью нейросети

С конца прошлого года набирает популярность чат-бот, наделенный ИИ, под названием Chat GPT. Его представила широкой общественности в ноябре 2022-го компания OpenAI, которая разрабатывает и лицензирует технологии на основе машинного обучения. Один из основателей компании — Илон Маск.

Нейросеть Chat GPT обходит любые ограничения, которые имелись у технологий ранее. Она работает просто и интуитивно понятно. Пользователь вводит в поле интересующий запрос, а система выдает удобоваримый ответ. Она запоминает детали диалога и учитывает их в дальнейшей беседе, старается избегать спорных тем.

За несколько месяцев со дня презентации чат-бот продемонстрировал ряд возможностей, доступных любому зарегистрированному на сайте OpenAI пользователю:

• Chat GPT генерирует коды и находит ошибки в кодах, созданных программистами, программирует на разных языках, пишет вирусы, скрипты, решает целый ряд компьютерных задач, чем облегчает жизнь работникам IT-сферы
• создает уникальные цифровые произведения искусства, разрабатывает дизайн приложений
• выступает серьезной альтернативой поисковым системам — на запросы пользователей выдает ответы вместо привычного списка страниц для самостоятельного изучения
• помогает в разработке приложений с нуля
• оказывает помощь в бизнесе — составляет проектную и юридическую документацию, разрабатывает бизнес-стратегии и планы, делает финансовый анализ, пишет электронные письма и рассылки
• нейросеть создает сценарии к играм и сериалам
• пишет тексты разной направленности по заданной теме
• и многое другое.

Не удивительно, что за два-три месяца бесплатная нейронная сеть собрала 100-миллионную аудиторию. С февраля 2023-го появилась и платная версия Chat GPT Plus за 20$ в месяц. Она быстрее работает, а также имеет расширенный функционал.

На сегодняшний день сеть Chat GPT в России доступна только через vpn. Верифицироваться по номеру телефона РФ не получится — доступ с российских IP-адресов компания заблокировала.

Зарегистрированный пользователь попадает в чат с искусственным интеллектом. В диалоговом окне он может задать вопрос боту, сформулировать задачу, ввести исходные данные и характеристики. 

Спустя короткое время нейросеть выдает результат на том языке, что задал пользователь. Лучше и быстрее всего она общается на английском. Ответы бота можно корректировать с помощью наводящих вопросов. Тот способен признавать свои ошибки, оспаривать или отклонять некорректные запросы пользователя.

Чат-бот может прочитать и переработать огромный пласт входящей информации и выдать лаконичную итоговую выжимку из тезисов. Или наоборот, получив техническое задание с краткими исходными характеристиками, переработать его в развернутый текст.

Так нейросеть, пишущая тексты, становится реальностью. Благодаря глубокому обучению прогрессивной языковой модели стилистика создаваемых ботом текстов больше походит на человеческую, чем на машинную. Она пытается мимикрировать под человека. Обрабатывая массивы данных, модель находит в них статистические закономерности и улавливает связь одних слов и фраз с другими.

Стихи и проза, эссе, сочинения и рефераты из-под ее «пера» выглядят удобочитаемо, однако зачастую на поверку оказываются бессмысленными или нелогичными.

Хотя нейросеть генерирует грамматически выверенный текст, нет никакой гарантии, что он будет точным по смыслу. Система не видит разницы между правдой и ложью. Chat GPT лишь предлагает результаты выборки из хранящегося в программе пласта информации и заботится, чтобы ее ответы выглядели убедительно.

Тем не менее, алгоритмы искусственного интеллекта позволяют Chat GPT поучаствовать и в написании курсовой и дипломной работы — нейросеть располагает большими объемами информации в открытой сети, опубликованной до конца 2021 года. Но спорным остается вопрос ее качества.

В сети появились результаты написанных работ

В начале февраля 2023 года в СМИ появились сообщения, что студенту одного из московских вузов написала дипломную работу нейросеть Chat GPT. Молодой человек поделился в соцсетях, как ему это удалось.

План дипломного проекта с самого начала сеть составила неверно. Научный руководитель отправил его на доработку в соответствии с методическими указаниями.

Со введением и теоретической частью, несмотря на технические сложности (ограничение количества символов в одном сообщении, перевод с русского языка на английский и наоборот, необходимость дополнительных корректировок), бот все же справился.

Практическая часть требовала конкретного анализа, расчетов и рекомендаций, которых по теме проекта в хранилище ИИ не нашлось. Тогда студент предложил боту воспользоваться аналогичными расчетами для другой компании. Chat GPT переделал предложенный текст под тему диплома.

В итоге студент защитился с оценкой «удовлетворительно». Дипломная комиссия и научный руководитель указали, что работа написана несвязно, в ней нарушены структура и логика повествования. ИИ механизировал работу учащегося, помог собрать информацию. Но структурировать ее как следует не удалось. С творческой частью задания справиться тоже не получилось.

Представители учебного заведения, где учился молодой человек, предложили ограничить доступ к нейронной сети в образовательных организациях. Их мнение: Chat GPT негативно влияет на процесс обучения, безопасность и точность генерируемого контента.

Преподавателей американских университетов тоже беспокоит приход нейронных сетей в образовательную среду. Они опасаются, как бы обучение не пошло по кривой дорожке.

Доцент философии Университета Фурмана Даррен Хикс отмечает первый показатель участия ИИ в студенческих работах: эссе не имеет смысла, хотя отдельные предложения в тексте составлены синтаксически правильно. Чат-бот напоминает ученому умного 12-летнего ребенка, у которого еще не выработался собственный стиль письма. Он то использует странные обороты речи, то вставляет слишком простые для студенческого уровня фразы. Текст написан неправильно, хотя внешняя оболочка может выглядеть неплохо.

Историк Брет Деверо, читающий лекции в Университете Северной Каролины, говорит, что такие работы наполнены «банальными банальностями здравого смысла». Он предлагает почувствовать разницу между заказом блюда в дорогом ресторане и заказом всего ресторанного меню, в котором блюда сперва перемешали блендером, а потом сварили из смеси суп. Примерно так отличаются друг от друга «человеческие» и сгенерированные ботом тексты.

У Chat GPT нет оригинальных мыслей, есть только ремиксы, плохие копии чьих-то отличных идей. По образному выражению Деверо, он [чат-бот] один раз прочитал свою библиотеку, а потом сжег.

Нейросеть — лжец, который создает воображаемые произведения вымышленных авторов, он способен объединить в одном тексте достижения ученых, чьи имена не могут даже стоять рядом. Полеты фантазии внешне выглядят достаточно связно. Проблема в том, что определить ложь могут только те, кто действительно разбирается в теме.

Писатель-фантаст Тед Чан назвал нейросеть «размытым JPG интернета», который впечатляюще преобразовал колоссальные объемы данных в черный ящик алгоритма. Но для этого пришлось пожертвовать специфичностью, нюансами, информативностью и гарантией точности.

Подведем итоги

Нейросети — мощный и удобный инструмент, который помогает сегодня удобно существовать и эффективно работать в различных сферах современной жизни. 

Однако российские и зарубежные ученые и преподаватели, столкнувшись с растущей популярностью нейронных сетей, выделяют их главную опасность. Люди, которые перепоручают решение собственных задач машине, постепенно утрачивают присущие человеку навыки — самостоятельность, умение критически мыслить, анализировать и творить.

Искусственный интеллект пока не научился проверять факты через взаимодействие с реальной жизнью. Сеть знает лишь то, что уже кем-то сказано и опубликовано. Разум же человека способен создавать новые концепции, опираясь на проверенные реальностью результаты, в этом и проявляется его творчество.

Даже в профессиях, в которых ИИ составляет людям конкуренцию, и оттого вынуждает нервничать, творческий подход остается главным преимуществом человека.

Использование языковых моделей Chat GPT для написания текстов грозит не только снижением креативности мышления и творческой составляющей, но и потерей оригинальности самого письма. 

Поэтому разрабатываются правила, которые позволят выявлять и маркировать работы, написанные с участием нейросети. Если этого не сделать сейчас, уже в недалеком будущем интернет захлебнется в потоке сгенерированной мешанины чужих мыслей. OpenAI, компания-разработчик Chat GPT, уже запатентовала метод распознавания созданных собственным чат-ботом текстов.

Прогресс и нейросети, как явление, не отменить. И студенты смогут успешно их использовать при проверке грамотности и стилистики текстов, в поиске нужных материалов, для решения рутинных задач. Однако к заданиям, которые требуют самостоятельной проработки и креативного мышления, настоятельно не рекомендуется подключать искусственный интеллект. Лучше развивать собственный, чтобы долгие годы не терять конкурентоспособность в выбранной профессии.

Рекомендуем студентам дистанционного обучения не доверять машинному разуму написание контрольных, курсовых и дипломных работ. Опытный преподавательский взгляд сразу подметит, в каком месте текста неестественно сбивается логика или ломается структура, где подлинные факты, а где сгенерированная ботом фантазия на заданную тему. Оценка будет снижена либо задание не будет принято.

Лучше выполнять задачи самостоятельно, особенно если они требуют творческого подхода. А студентам, которые получают дистанционное образование в онлайн-институте РосНОУ и не успевают вовремя закрыть сессию, рекомендуем обратиться за помощью на наш сайт. 

Команда экспертов Di-Help поможет сдать вовремя экзамены и написать проверочные контрольные, курсовые, дипломные работы. Преподаватели вашего вуза высоко оценят глубокое знание сданного на проверку материала. Он будет изложен исключительно на проверенных фактах, с учетом всех нюансов изучаемой дисциплины. А если понадобится помощь в успешной сдаче сессии под ключ дистанционно, всегда рады ее оказать.