Нейросети

Нейросети — это такие искусственные мозги, которые могут без труда обставить лучших игроков в го или шахматы, рисовать как известные художники, водить авто, быть кассирами в магазинах, писать песни. Пройдет лет 20-30, и часть работы, которая сейчас по силам только квалифицированным специалистам, «переложат на плечи» нейронным сетям. Кто знает, может на старости лет мы с вами окажемся полностью в виртуальном мире, а тут — в реальном — будут хозяйничать машины. Бояться пока нечего, но знать, что это такое стоит — за искусственным интеллектом будущее.

Описание феномена

Нейронные сети — одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Идея заключается в том, чтобы максимально близко смоделировать работу человеческой нервной системы — а именно, её способности к обучению и исправлению ошибок. В этом состоит главная особенность любой нейронной сети — она способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок. Они используются при решении таких задач, которые не поддаются логическому программированию:

• Машинное обучение – разновидность искусственного интеллекта. Особенность его заключается в постепенном обучении на примере миллионов однотипных задач;
• В робототехнике система используется в выработке многочисленных алгоритмов для железных «мозгов» автоматических систем;
• Архитекторы компьютерных систем находят в нейросетях одно из решений проблемы параллельных вычислений;
• Также имеются многие другие варианты имплементации: разрешение сугубо математических проблем, моделирование естественного интеллекта на основе ЭВМ и др.

Нейросеть имитирует не только деятельность, но и структуру нервной системы человека. Такая сеть состоит из большого числа отдельных вычислительных элементов («нейронов»). В большинстве случаев каждый «нейрон» относится к определённому слою сети. Входные данные последовательно проходят обработку на всех слоях сети. Параметры каждого «нейрона» могут изменяться в зависимости от результатов, полученных на предыдущих наборах входных данных, изменяя таким образом и порядок работы всей системы.

Основные проблемы

1. Требуются значительные затраты времени на сбор подходящей информации и последующее обучение машины. В первую очередь касается робототехники;
2. Ни одна из существующих ныне систем не способна решить фундаментальные математические проблемы (задача коммивояжера и факторизация больших чисел);
3. Высокая сложность создания, настройки и обслуживания систем. Для этого требуются специалисты с очень высокой квалификацией, оплачивать услуги которых могут позволить себе только очень крупные корпорации;
4. Для эффективной работы необходимо наличие высокопроизводительных ферм ЭВМ и программного обеспечения. Проблема постепенно решается благодаря увеличению аппаратной мощности графических процессоров: с 1991 по 2015 годы она возросла в миллион раз.

Несмотря на многочисленные проблемы, нейронные сети являются лучшим, что имеет ныне человечество на пути к искусственному интеллекту.

Популярность

Нейросети применяются повсеместно. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. Алгоритмы на основе нейросетей защищают информационные системы от атак злоумышленников и помогают выявлять незаконный контент в сети.

Способности собственных нейронных сетей демонстрировали Google (технология AlphaGo выиграла у чемпиона в Го; в марте 2016 года корпорация продала на аукционе 29 картин, нарисованных нейросетями и так далее), Microsoft (проект CaptionBot, распознающий изображения на снимках и автоматически генерирующий подписи к ним; проект WhatDog, по фотографии определяющий породу собаки; сервис HowOld, определяющий возраст человека на снимке и так далее), Яндекс (сервис для распознавания автомобилей на снимках; представила записанный нейросетями музыкальный альбом; проект LikeMo.net для рисования в стиле известных художников).

Объём рынка

Очень легко посчитать. Можно взять любую область, в которой используется низкоквалифицированный труд, — например, работу операторов колл-центров — и просто вычесть все людские ресурсы. Речь идет о многомиллиардном рынке даже в рамках отдельной страны. Какое количество людей в мире задействовано на низкоквалифицированной работе, можно легко понять. Так что даже очень абстрактно говоря речь идет о стомиллиардном рынке во всем мире.

Будущее

Главное достоинство нейросетей — это их возможность к самообучению. Это дает им невероятный потенциал в деле разработки искусственного интеллекта. Посудите сами: запрограммировать все возможные ситуации в память робота невозможно даже в теории. Но если искусственный разум сможет сам получать опыт, он со временем разовьется до той степени, когда окажется способен справиться даже с той ситуацией, к которой его не готовили.

Добавьте ему оболочку из металла, сервоприводы и перед нами окажется полноценный робот. Ждет ли нас восстание? Илон Маск и Стивен Хокинг, например, уже сейчас бьют тревогу. Но хочется думать, что разработчики предпримут все необходимые меры для защиты от подобного. Да и три закона робототехники Азимова станут немалым подспорьем.

Читай все самые интересные статьи на канале https://t.me/blacksidde