21 термин про нейросети, чтобы понимать, как они устроены и как с ними работать
Простой глоссарий для погружения в нейросети
Нейросети уже не просто часть будущего — это наше настоящее. Для PR-специалиста разбираться в основах искусственного интеллекта (ИИ) почти так же важно, как умение составлять хороший пресс-релиз или парировать острые вопросы журналистов. Разберём 24 ключевых термина, которые помогут понять, как работают нейросети, и при этом не уснём от скуки.
Что это? Общее название технологий, которые имитируют человеческое мышление и решают задачи, требующие интеллекта.
Представьте, что у вас в команде появился новый стажёр. Он ничего не знает, но со временем учится писать тексты, прогнозировать кризисы и даже жаловаться на кофе. Это и есть ИИ: сначала он неуклюжий, но чем больше данных получает, тем умнее становится.
2. Машинное обучение (Machine Learning)
Что это? Подраздел ИИ, в котором алгоритмы обучаются на данных, выявляют закономерности и делают предсказания.
Допустим, вы хотите научить ассистента различать хорошие и плохие PR-кампании. Вы показываете ему сотни примеров (как успешных, так и провальных), и он начинает понимать, что пресс-релиз с заголовком «Мы приносим извинения» – это тревожный звоночек.
3. Глубокое обучение (Deep Learning)
Что это? Продвинутый вид машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети.
Ваш новый PR-стажёр начинает работать не просто по шаблону, а анализировать соцсети, изучать тональность комментариев и даже предсказывать возможные инфоповоды. Он уже не просто повторяет чужие действия, а сам делает выводы.
4. Нейронная сеть (Neural Network)
Что это? Математическая модель, имитирующая работу мозга, которая анализирует данные и принимает решения. Состоит из слоёв нейронов, которые обрабатывают данные (текст, изображения) и делают прогнозы.
Это как пиарщик на крупном мероприятии: у него куча источников информации (гости, журналисты, соцсети), и он одновременно анализирует ситуацию, реагирует на критику и придумывает, как всё обернуть в свою пользу. Это ваш цифровой «стажёр». Покажите ему 1000 постов — научится писать цепляющие заголовки. Дадите фото котиков — отличит их от печенья. Чем больше кормите данными, тем умнее становится!
5. Генеративный ИИ (Generative AI)
Что это? ИИ, который не просто анализирует данные, а создаёт новые тексты, изображения, музыку и даже видео.
Вы просите стажёра написать текст поздравления для компании. Он не просто берёт старые шаблоны, а сам придумывает что-то оригинальное и даже вставляет шутки. Иногда они странные, но потенциал есть!
6. ChatGPT
Что это? Конкретная модель генеративного ИИ, которая умеет отвечать на вопросы, писать статьи и даже сочинять пресс-релизы.
Это как ваш личный копирайтер, который никогда не просит повышения зарплаты, но иногда выдаёт такой бред, что хочется его уволить.
7. Нейросетевой шум (Noise)
Что это? Ошибки и несоответствия в данных, которые могут мешать правильному обучению модели.
Это как если бы ваш пресс-релиз исправлял человек, который ни разу не работал в PR: вместо "стабильный рост" он пишет "крах неминуем", потому что так увидел в интернете.
8. Искусственный нейрон
Что это? Базовый элемент сети. Умножает входные данные на веса (коэффициенты важности) и передаёт результат дальше.
Как сотрудник в отделе: получил задачу («напиши пост про скидки»), решил, насколько она срочная (вес), и либо кричит «ЭТО ВАЖНО!», либо молчит.
9. Функция активации
Что это? Правило, определяющее, будет ли нейрон «активен». Примеры: ReLU, сигмоида.
Кнопка «Решать» в голове нейросети. «Стоит ли реагировать на мем про кофе в рекламе?» Если да — запускает пост, если нет — игнорирует.
10. Слои нейросети
Что это?
Входной: Получает данные (текст, пиксели).
Скрытые: Анализируют признаки (например, эмоции в комментариях).
Выходной: Выдаёт результат (готовый текст или решение).
Что это? Модель учится на размеченных данных (например, фото с тегами «кошка»/«собака»).
Как тренировать стажёра: даёте 1000 примеров — «Вот удачные посты, вот провальные». Ошибся с хэштегом? Исправляете. Через неделю он пишет как Максим Ильяхов.
12. Обратное распространение ошибки
ТЧто это? Алгоритм корректировки весов нейронов на основе ошибок.
Разбор полётов после провала: «Почему в посте про B2B использовали мемы с котиками?». Нейросеть извиняется и переписывает текст.
13. Датасет
Что это? Набор данных для обучения (тексты, изображения, метки).
Ваш архив: скриншоты хейта, топовые посты, результаты опросов. Чем полнее — тем точнее нейросеть. Как гугл-док с историей всех креативов.
14. GAN (генеративно-состязательная сеть)
Что это? Две сети: генератор создаёт контент, дискриминатор проверяет его на реалистичность.
Креативщик vs. продюсер:
Генератор: «Давайте нарисуем кота в смокинге для рекламы!»
Дискриминатор: «Этот кот похож на нейроарт. Переделывай!».
15. Токенизация
Что это? Разбиение текста на части (токены) для обработки.
Как анализ фидбэка: «Клиенты ❤️ скидки / но ненавидят спам / хотят персональные предложения». Выписали ключевые слова — сделали выводы.
16. Промпт
Что это? Текстовый запрос к нейросети. Негативный промпт исключает нежелательные элементы.
Чёткий бриф. Вместо «Напиши что-то крутое» — «Пост для ВК: аудитория 25-35 лет, стиль «Дьявол носит Prada», CTA «Успей до полуночи», ❌ сленга».
17. Галлюцинации ИИ
Что это? Ошибки, когда нейросеть выдаёт ложную информацию как истину.
Как стажёр, который написал в отчёте: «Наш бренд основан в 1800 году!» (хотя компании 5 лет). Всегда проверяйте — нейросети тоже врут.
18. Тьюринг-тест (Turing Test)
Что это? Испытание, которое проверяет, может ли машина общаться так, что её не отличить от человека.
Вы разговариваете в мессенджере с новым коллегой. Он шутит, поддерживает разговор, но потом пишет «Я не понимаю, переформулируйте запрос». Вы понимаете, что это был бот.
19. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
Что это? Метод обучения, при котором нейросеть получает награды за правильные решения.
Это как если бы ваш стажёр получал бонус за каждый удачный пресс-релиз и штраф за каждую ошибку в тексте. В итоге он старается делать работу лучше (ну, по крайней мере, в теории).
20. Токен (Token)
Что это? Единица информации, на которой работает модель языка.
Вы просите написать пресс-релиз на 1000 знаков, но у вас всего 500 токенов. Получается пресс-релиз в стиле «Мы лучшие. Доверяйте нам. Спасибо.»
21. Байесовский фильтр (Bayesian Filter)
Что это? Алгоритм, который помогает отделять полезную информацию от спама.
Ваш e-mail видит письмо с темой «🔥 ВАЖНО: срочное предложение!!!» и сразу отправляет его в спам, потому что уже научился, что так пишут только спамеры.
А ещё я предлагаю вам наш календарь обучающих мероприятий для PR-специалистов на ближайшие несколько месяцев:
9-11 апреля 2025 года Пиаршкола "Нейросети для создания контента" Трехдневный семинар-тренинг для PR-специалистов, маркетологов, сммщиков, блогеров, журналистов и рекламщиков по работе с нейросетями
28-30 мая 2025 года - конференция "Эффективная пресс-служба - 2025". Два потока докладов - "PR в бизнесе" и "PR в госструктурах". 30 спикеров, нетворкинг, а в конце еще церемония награждения победителей конкурса "Пресс-служба года".