Представьте, что вы учите ребёнка отличать кошку от собаки. Сначала вы показываете ему сто картинок кошек и говорите: «Это кошка». Потом сто картинок собак и говорите: «Это собака». Через какое-то время ребёнок начинает почти безошибочно определять, кто перед ним — даже если видит новую, незнакомую кошку или собаку под странным углом, в шляпе, в очках или в странном освещении.
Нейросеть работает примерно так же. Только вместо ребёнка — очень большая математическая «программа», а вместо ваших объяснений — миллионы и миллиарды примеров.
Самый простой способ понять, что такое нейросеть
Нейросеть — это программа, которая учится на примерах, а не на жёстко прописанных правилах.
Классическое программирование: Вы (программист) придумываете чёткие правила → компьютер их выполняет.
Нейросеть: Вы показываете компьютеру тысячи/миллионы примеров → компьютер сам придумывает, какие правила позволяют правильно решать задачу.
Из чего состоит нейросеть (очень упрощённо)
Представьте большую слоёную «пирамиду» из крошечных «решающих клеточек» — их называют нейронами (по аналогии с мозгом).
Обычно структура выглядит так:
Входной слой → много скрытых слоёв → выходной слой
Пример с распознаванием котиков:
- Входной слой — это пиксели фотографии (очень много маленьких чисел)
- Скрытые слои — это «детективы», которые ищут: • Сначала просто линии и пятна • Потом усы, глаза, уши • Потом уже целые «кошачьи» комбинации
- Выходной слой — отвечает одним словом: «Это кошка с вероятностью 97%»
Каждый нейрончик внутри связан тысячами «проводков» с другими нейрончиками. Эти проводки имеют разную силу (веса). Во время обучения нейросеть миллиарды раз подкручивает силу этих связей, пока не научится почти идеально угадывать правильные ответы.

Самые популярные виды нейросетей (2025–2026)
| Тип нейросети | Что умеет лучше всего сейчас | Популярные примеры (2026 год) |
|---|---|---|
| Трансформеры (LLM) | Понимать и генерировать текст | Grok, GPT-4o/5, Claude 3.5/4, Gemini 3.0 |
| Диффузионные модели | Генерировать картинки, видео | Midjourney v7, Flux.1, Stable Diffusion 3.5+, Ideogram 2.0 |
| Мультимодальные модели | Текст + картинки + аудио + видео одновременно | GPT-4o, Gemini 2.0 Flash, Grok-2 vision |
| Специализированные | Код, музыка, 3D, химия, медицина и т.д. | GitHub Copilot X, Suno v4, AlphaFold 3 |
Почему все так внезапно «сошли с ума» по нейросетям?
Потому что примерно в 2022–2023 годах произошли сразу три важных скачка:
- Модели стали очень большими (сотни миллиардов и триллионы параметров)
- Появились очень хорошие способы обучения на огромном количестве текстов и картинок из интернета
- Люди научились очень хитро задавать вопросы (prompt engineering), чтобы эти огромные модели выдавали потрясающие результаты
В итоге оказалось, что одна и та же модель может:
- писать стихи как Есенин
- объяснять квантовую физику пятикласснику
- писать код лучше среднего разработчика
- придумывать дизайн логотипов
- переводить с китайского на русский лучше большинства переводчиков
Коротко: главное, что нужно запомнить
Нейросеть — это не «умный мозг» и не «волшебство». Это очень большая и очень хитрая математическая машина, которая:
- смотрит на миллионы примеров
- пытается найти в них закономерности
- и потом использует эти закономерности, чтобы угадывать ответы на новые вопросы
А мы, люди, научились очень ловко её «уговаривать» делать то, что нам нужно. Именно этому мы и будем учиться в следующих статьях рубрики.
Следующая статья: «Как выбрать первую нейросеть для экспериментов в 2026 году»
Хотите продолжить и сразу написать вторую статью? Или что-то подправить в первой? 😊





