Что такое нейросеть и как она работает

Нейросеть — это математическая модель из множества простых вычислительных узлов, связанных числовыми коэффициентами; она не следует готовым правилам, а настраивает эти коэффициенты на примерах. Из этой статьи вы узнаете, из чего нейросеть состоит, как она учится и почему иногда ошибается так уверенно. Читать её можно без математической подготовки, формула здесь одна.

Опираемся на учебник Goodfellow, Bengio и Courville, учебный курс Google по машинному обучению и статью об архитектуре трансформера. Блок «Промпт → ответ» ниже — настоящий запрос к модели YandexGPT, полученный 7 октября 2026 года. Данные актуальны на октябрь 2026.

Зачем нужны нейросети

Обычную программу пишут так: человек придумывает правила и записывает их кодом. Для сложения чисел или сортировки списка это работает безотказно. А вот как описать правилами, чем кошка на фото отличается от собаки? Ушей, усов и хвоста у них поровну, исключений тысячи, и любое правило ломается на первой же необычной картинке. Если модель не просто отвечает, а сама выполняет цепочку действий, говорят об ИИ-агентах.

Нейросеть решает такие задачи иначе: ей не говорят правил, ей показывают много примеров с готовым ответом. Она сама подбирает внутренние числа так, чтобы на примерах отвечать правильно, а потом применяет найденное к новым данным. Поэтому нейросети используют там, где правила нельзя записать явно: распознавание изображений и речи, перевод, поиск закономерностей, генерация текста.

Из чего состоит нейросеть

Основа — нейрон. Это не клетка, а маленькая формула. Нейрон получает несколько чисел, умножает каждое на свой коэффициент, складывает результаты, прибавляет ещё одно число и пропускает итог через простую функцию. В записи это выглядит так:

$y = f(w_1 x_1 + w_2 x_2 + \dots + w_n x_n + b)$

Здесь $x_1 \dots x_n$ — входные числа, $w_1 \dots w_n$ — веса (насколько важен каждый вход), $b$ — смещение, а $f$ — функция активации. Она нужна, чтобы сеть могла описывать не только прямые зависимости: без неё любое количество слоёв схлопнулось бы в одну простую формулу.

Нейроны собирают в слои. Первый слой принимает исходные данные: например, яркости пикселей картинки. Последний выдаёт ответ: например, вероятности «кошка» и «собака». Всё, что между ними, называют скрытыми слоями. Чем больше скрытых слоёв, тем более сложные закономерности сеть способна уловить; сети с многими скрытыми слоями называют глубокими, а их обучение — глубоким обучением; об этом подробно в главе 1 учебника Goodfellow, Bengio и Courville (ссылка в источниках).

Как нейросеть учится

Поначалу веса случайные, и сеть отвечает невпопад. Дальше повторяется один и тот же цикл:

1. Сети показывают пример, и она делает предсказание.
2. Предсказание сравнивают с правильным ответом. Разницу выражает число — функция потерь: чем оно больше, тем хуже ответ.
3. Алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation) вычисляет, как изменить каждый вес, чтобы потери немного уменьшились.
4. Веса слегка сдвигают в этом направлении.

Цикл проходят на очень большом числе примеров. Постепенно ошибка падает. Описание этого процесса — вычисление потерь и подстройка весов обратным распространением — есть в учебном курсе Google по машинному обучению, ссылка в источниках.

Важное следствие: пока сеть обучена на одних данных, она хорошо работает на похожих. Если ей показать то, чего в обучении почти не было, ответ может оказаться случайным, при этом сеть не «знает», что не знает.

Устройство зависит от задачи. Без деталей:

Трансформер появился в статье «Attention Is All You Need» (2017), и на этой архитектуре построено большинство современных языковых моделей.

Языковая модель — это огромная нейросеть, обученная на текстах. Её задача в обучении простая: по начавшемуся фрагменту предсказать следующий. Текст разбивается на кусочки (токены), модель выдаёт вероятности для следующего кусочка, выбирается один из вероятных, и процесс повторяется, пока ответ не закончится.

Отсюда два практических вывода. Во-первых, модель хорошо продолжает текст в привычной манере, поэтому ответ выглядит убедительно. Во-вторых, правдоподобное не обязательно верное: модель не обращается к базе фактов, если ей эту возможность не дали отдельно. Проверять важные утверждения нужно самому.

Ответ короткий и в целом верный: нейросеть действительно состоит из связанных между собой нейронов и учится на большом количестве данных, а распознавание изображений — настоящий пример её задач. Но есть упрощения. Слова о том, что нейросеть «имитирует работу человеческого мозга», — это только аналогия: как мы разобрали выше, внутри лежат формулы и подбираемые числа, а не устройство мозга. Не сказано и о том, как именно идёт обучение: через оценку ошибки и подстройку весов. Такой ответ удобен для первого знакомства, но полезно сверять его с первоисточниками.

Условия и ограничения

Данные

Нужны данные, похожие на обучающие — пока вход напоминает то, на чём сеть училась, ответы хороши. На непривычном входе результат может быть случайным, а сеть «не знает», что не знает.

Версия

Знания ограничены датой обучения — модель из примера выше — версия YandexGPT от 09.02.2025: о событиях после этой даты она знать не может, если ей не подключён поиск.

Повтор

Ответ может отличаться при повторе — многие сервисы добавляют случайность в выбор следующего слова, её регулирует параметр температуры (в примере — 0,3, это небольшая случайность). Поэтому один и тот же вопрос иногда даёт разные ответы.

Природа

Нет понимания — нейросеть не «понимает» в человеческом смысле. Она вычисляет. Это не делает её бесполезной, но объясняет, почему она бывает уверена и неправа одновременно.

Данные

Качество зависит от данных — перекошенные или неполные обучающие примеры дают перекошенные ответы.

Частые ошибки

• Считать нейросеть и искусственный интеллект синонимами: нейросеть — лишь один из методов.
• Думать, что внутри «сидят» запрограммированные ответы. Ответы вычисляются, а не хранятся готовыми.
• Принимать уверенный тон за достоверность.
• Ждать от нейросети новых знаний о мире: она комбинирует то, что видела в обучении.
• Передавать в публичные сервисы личные и рабочие данные, не прочитав условий их использования.

Короткий вывод

Нейросеть — это формула с миллионами или миллиардами подбираемых чисел. Её не пишут правилами, её обучают примерами, а потом используют для новых данных. Она отлично находит закономерности и ошибается там, где закономерностей в данных не было. Понимание этого устройства — лучшая защита и от недоверия, и от наивной веры в «умную машину».