Что такое нейросеть и ИИ: простое объяснение и термины

Table of contents

• Что такое ИИ и нейросеть
• Как работает нейросеть: простая метафора
• ИИ, машинное обучение, нейросети, LLM: в чём разница
• Генеративный ИИ на пальцах
• Ключевые термины без боли
• Где применяются нейросети
• Популярные модели и экосистемы
• Как начать пользоваться нейросетями
• Локальные нейросети и приватность
• Советы по промптам
• Этика и безопасность
• Мини-глоссарий
• Итоги и что дальше

Что такое ИИ и нейросеть

Если коротко: искусственный интеллект (ИИ, AI) — это широкий набор технологий, которые помогают машинам решать задачи, для которых обычно требуется человеческий ум. Нейросеть — один из популярных способов построения ИИ. Когда вы слышите «нейросеть ИИ» или «нейросеть AI», речь чаще всего о моделях, которые учатся на больших массивах данных и затем генерируют ответы, текст, изображение или видео.

Что такое нейросеть простыми словами? Это вычислительная схема, вдохновлённая мозгом: множество «нейронов» (маленьких математических функций), соединённых «весами». На вход подаются данные, на выходе — решение или прогноз. Современные нейросети умеют распознавать речь, переводить, писать тексты, рисовать и даже планировать задачи.

Как работает нейросеть: простая метафора

Представьте набор фильтров. Первый слой выделяет самые грубые признаки (например, контуры), следующий — детали, дальше — абстрактные смыслы. В итоге модель получает многоуровневое представление входных данных и может уверенно отвечать.

• Нейроны — маленькие вычислители, каждый делает простую операцию.
• Веса — «настройки» сети, которые корректируются во время обучения.
• Обучение — процесс, где сеть сравнивает свой ответ с правильным и исправляет ошибки.

ИИ, машинное обучение, нейросети, LLM: в чём разница

Часто эти термины смешивают. Коротко различия:

Термин	Коротко	Примеры
ИИ (AI)	Зонтичное понятие: любые методы, имитирующие интеллект	Рекомендательные системы, чат-боты, распознавание изображений
Машинное обучение (ML)	Обучение алгоритмов на данных без явного программирования правила	Линейная регрессия, деревья решений
Нейросети / глубинное обучение (DL)	Семейство моделей ML с множеством слоёв, вдохновлённых мозгом	CNN, RNN, трансформеры
LLM (большая языковая модель)	Нейросеть, обученная работать с текстом и токенами	Чат-ассистенты, автодополнение
Генеративный ИИ	Модели, создающие новый контент: текст, изображение, звук, видео	Текст-2-изображение, текст-2-видео

Итого: LLM — это частный случай нейросети, а нейросети — часть машинного обучения. Всё вместе — инструменты ИИ.

Генеративный ИИ на пальцах

Генеративный ИИ создаёт новое: пишет статьи, рисует иллюстрации, монтирует видео. Он опирается на статистику огромных датасетов и предсказывает, что «правдоподобно». Это не магия, а сложная математика и вероятности.

• Для текста: нейросети умеют резюмировать, исправлять, переводить — см. наш раздел нейросети для текста.
• Для картинок: из пары фраз можно получить обложку, логотип, арт — см. нейросети для изображений.
• Для видео: синтез роликов из сценария — обзор в нейросети для видео и про модель Sora.
• Для презентаций: автоматическая структура и слайды — пример в Gamma: презентации и нейросеть.

Если вы ищете быстрый старт, обратите внимание на подборку генераторов и наш рейтинг топ-5 нейросетей.

Ключевые термины без боли

• Токен. Фрагмент текста (слово, часть слова или символ). LLM «думает» токенами.
• Контекстное окно. Сколько токенов модель «видит» одновременно. Чем больше окно, тем длиннее запрос/ответ.
• Параметры модели. «Весы» нейросети. Миллиарды параметров ≠ всегда лучше, но чаще качественнее на сложных задачах.
• Обучение и дообучение (fine-tuning). Первое — глобальная тренировка на огромных данных, второе — под конкретную задачу/стиль.
• Инференс. Этап получения ответа от модели (когда вы задаёте вопрос и ждёте результат).
• Эмбеддинги и векторные базы. Числовое представление текстов/изображений + поиск похожего по смыслу (RAG-подход).
• Температура/креативность. Чем выше, тем разнообразнее (и рискованнее) ответы; чем ниже, тем детерминированнее.
• Zero-shot / few-shot. Запрос без примеров / с парой примеров — помогает управлять стилем и качеством.
• Мультимодальность. Работа сразу с несколькими типами данных: текст, изображение, звук, видео.

Где применяются нейросети

• Письмо и редактура: статьи, письма, сценарии — смотрите нейросети для текста.
• Дизайн и маркетинг: баннеры, логотипы, обложки — раздел нейросети для изображений.
• Видео и анимация: генерация клипов, сторибордов — нейросети для видео, включая Sora.
• Презентации и отчёты: автоматическая структура слайдов — Gamma.
• Код и автоматизация: подсказки кода, сценарии, тесты — подробнее в задачи через нейросеть.

Также можно попробовать национальные или открытые экосистемы — например, Яндекс нейросети и DeepSeek.

Популярные модели и экосистемы

• Национальные и корпоративные LLM. Удобны для локальной интеграции и соблюдения требований к данным. Пример — Яндекс нейросети.
• Исследовательские и открытые. Дают гибкость и стоимость ниже при самохостинге. См. обзор DeepSeek и гайд по локальным установкам ниже.
• Узкоспециализированные генеративные модели. Для изображений, музыки, видео, презентаций — подборка в нейросети‑генераторы.

Чтобы не ошибиться с выбором, сверяйтесь со списком официальных сайтов нейросетей и нашей выжимкой топ-5 нейросетей.

Как начать пользоваться нейросетями

1. Попробуйте бесплатные веб‑инструменты, где не нужна регистрация: подборка — бесплатные нейросети без регистрации.
2. Для бизнеса и стабильной работы берите официальные сервисы — см. официальные сайты.
3. Изучите сильные и слабые стороны каждой модели и сценария — наш гид по задачам через нейросеть.

Если хотите глубже, посмотрите, как буквально «написать» свою модель — вводный материал: как написать нейросеть.

Локальные нейросети и приватность

Не хотите отправлять данные в облако? Установите нейросеть локально. Это повышает приватность, даёт контроль над обновлениями и снижает стоимость при больших объёмах инференса. Руководство: нейросети скачать локально.

Плюсы локального подхода:

• Данные остаются у вас (важно для NDA и комплаенса).
• Можно оптимизировать под конкретное железо.
• Появляется офлайн‑режим и стабильность.

Советы по промптам

Чтобы нейросеть ИИ отвечала точнее, придерживайтесь пары простых правил:

• Будьте конкретны: цель, формат ответа, ограничения по стилю и длине.
• Давайте контекст: кто аудитор и, какие допущения разрешены.
• Используйте few-shot: приложите 1–3 примера того, что считаете «идеально».
• Разделяйте сложное на шаги: попросите рассуждать по пунктам.
• Проверяйте факты и просите источники (там, где это уместно).

Подробнее о постановке задач читайте в гайде задачи через нейросеть.

Этика и безопасность

Генеративный ИИ мощный, но требует ответственности. Помните о правах на контент, конфиденциальности, корректной модерации и возрастных ограничениях. Наш обзор этических границ и правил — в материале этика, контент 18+.

Мини-глоссарий

Термин	Определение	Зачем это знать
Датасет	Набор данных для обучения/оценки модели	Понимание качества и предвзятости
Градиентный спуск	Метод настройки весов, уменьшающий ошибку	Базовая логика обучения
Оверфиттинг	Переобучение на тренировочных данных	Почему важны разнообразие и валидация
Латентное пространство	Скрытое представление смыслов в числах	Поиск похожего, генерация творческого контента
RAG	Комбинация поиска по базе и ответа LLM	Актуальные и проверяемые ответы
Токенизация	Разбиение текста на токены	Совместимость промптов и лимиты окна

Итоги и что дальше

Теперь вы знаете, что такое нейросеть, чем она отличается от других методов ИИ, как работает LLM и для чего нужен генеративный ИИ. Следующий шаг — попробовать на практике: начните с бесплатных нейросетей без регистрации, выберите инструмент из топ‑5 нейросетей и держите под рукой список официальных сайтов. Готовы к более продвинутому сценарию? Изучите локальные установки и прокачайте постановку задач в разделе задачи через нейросеть.

Главное — экспериментируйте. Нейросеть AI — это ваш помощник: чем яснее цель и контекст, тем сильнее результат.