Что такое нейросети искусственный интеллект. Нейронные сети

В этой главе я в общих чертах расскажу о предмете данного учебника (и сайта) - искусственных нейронных сетях. Что это такое, какими преимуществами они обладают и так далее.

Популярность

Тема машинного обучения, интеллектуальных алгоритмов и искусственного интеллекта чрезвычайно популярна в наше время. Это легко можно увидеть, наблюдая за новостями на различных IT порталах. Подтверждает это и статистика. На графиках ниже представлены данные сервиса Google Trends с 2005(9) по настоящее время.

Поиск в интернете по машинному обучению (мир):

Новости по той же теме (мир):

Новости по искусственному интеллекту (мир):

Новости по искусственному интеллекту (Россия):

Как видно, тема известная.

Терминология

Разберемся с терминологией. Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и искусственные нейронные сети. Как они связаны?

Начнем с самого важного, с искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (ИИ) (Artificial intelligence, AI ):

1. наука о создании интеллектуальных (умных) машин (чаще всего - компьютерных программ).

2. свойство интеллектуальной системы выполнять творческие функции, которые считаются прерогативой человека.

В обоих определениях выше присутствует словосочетание «интеллектуальная машина (система)». Поясню его подробнее. Интеллектуальная машина - система (например, программа), способная выполнять задачи, считающиеся творческими.

Другими словами искусственный интеллект и наука о творческих системах, и сама способность «творить» этих систем.

Теперь настала очередь разобраться с термином «машинное обучение».

Машинное обучение (Machine learning ) - подраздел искусственного интеллекта, изучающий различные способы построения обучающихся алгоритмов.

Под обучающимися алгоритмами понимаются алгоритмы, которые меняются (обучаются) каким-то образом в зависимости от входных данных.

Машинное обучение - очень обширная область знаний. Можно ведь по-разному определять слово «обучение» и каждый раз получать интересные результаты. Однако среди множества парадигм и подходов в машинном обучении выделяется одна очень интересная область - искусственные нейронные сети.

Искусственные нейронные сети (ИНС) (Artificial neural networks, ANN ) - упрощенные модели биологических нейронных сетей.

Среди множества вариантов обучающихся алгоритмов особенно выделяют нейросети

Именно технологии ИНС я буду обучать вас на этом сайте. В дальнейшем искусственные нейронные сети я буду называть просто нейронными сетями.

В целом об ИНС

Теперь в самых общих чертах разберемся с такими понятиями, как искусственная нейронная сеть и искусственный нейрон. Более фундаментально мы разберем эти понятия в следующих главах.

Эти знания необходимы для того, чтобы вы поняли преимущества нейронных сетей и спектр задач, которые они могут решать. Без приблизительного понимания технологии рассказ будет выглядеть, как демонстрация фокусов зрителям.

Зададимся вопросом. А что такое биологические нейронные сети? Если вы помните школьную программу по биологии, то ответ скорее всего сразу пришел вам в голову. Вообще-то «голова» и есть один из ответов на этот вопрос. Точнее не голова, а наши мозги. Мозги есть не только у нас, но и у многих других животных. У животных без мозгов (медузы, черви) все равно есть нервная система.

Получается наш мозг представляет собой сложнейшую биологическую нейронную сеть, которая принимает информацию от органов чувств и каким-то образом ее обрабатывает (узнавание лиц, возникновение ощущений и т.д.).

Теперь задумаемся. А из чего состоит нервная система или мозг? Ответ очевиден - из нейронов. Наш мозг, как и любая биологическая нейронная сеть, состоит из совокупности нейронов. Строение биологического нейрона показано на рисунке ниже.

Как можно заметить, биологический нейрон - чрезвычайно сложная система. Во многом это объясняется тем, что нейрон, помимо обработки сигнала (основное его назначение), вынужден еще выполнять кучу других функций, поддерживающих его жизнь. Более того, сам механизм передачи сигнала от нейрона к нейрону тоже очень сложный с биологической и химической точки зрения.

Нам нужна модель. Нас не волнуют вопросы жизнедеятельности нейрона. Смело убираем все, что с этим связно: ядро, мембраны, рибосомы и все-все-все. В любом случае, мы будем его программировать и умереть он просто не сможет.

В итоге имеем гипотетическую структуру, которая принимает сигнал, преобразует его (примерно так, как это делают настоящие нейроны), и передает другим нейронам (которые делают тоже самое). Такую гипотетическую структуру и называют искусственным нейроном.

Искусственный нейрон
(Artificial neuron ) - упрощенная модель биологического нейрона.

Биологические нейронные сети представляют собой совокупность биологических нейронов. Однако в таких сетях тоже много ненужных для обработки сигнала аспектов (системы очистки от продуктов жизнедеятельности и т.д). Плюс ко всему нейронов в биологической нейросети очень много.

Опять упрощаем: убираем ненужные химические и биологические компоненты, а также уменьшаем количество нейронов.

Таким образом логично приходим к другому определению ИНС.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) - совокупность взаимодействующих между собой искусственных нейронов.

Почему нейросети работают?

Рассмотрим на ознакомительном уровне один важный вопрос. Почему нейросети работают (то есть могут решать задачи)? Ответ на этот вопрос не самый очевидный.

Самый частый вариант ответа: каждый нейрон по-своему преобразует сигнал, ну а так как таких нейронов много (миллиарды), то сигнал на входе преобразуется в правильный сигнал на выходе.

Это почти правильный ответ. Тонкость заключается в том, что все нейроны работают по одному алгоритму. Другими словами внутри любого нейрона сигнал обрабатывается всегда одинаково.

Но тогда ведь нет никакого индивидуально преобразования! А значит ответ сети всегда один и тот же. На самом деле, вся суть кроется в так называемых синапсах.

Синапс (Synapsis ) - место стыка выхода одного нейрона и входа другого, в котором происходит усиление/ослабление сигнала.

На рисунке ниже цветом выделены синапсы (в центре сверху на картинке можно увидеть один из синапсов в деталях). Красный цвет - главный нейрон на картинке. Желтый цвет - выходы соседних нейронов.

Длинный отросток главного нейрона справа является его выходом. Можно заметить, что конец этого отростка соединен с двумя входами другого нейрона, которого мы уже не видим.

У каждого биологического нейрона тысячи входов. Каждый из них соединен с выходами других нейронов. Значит, имеем тысячи синапсов на каждый нейрон. Помножим это число на миллиарды нейронов в биологических нейросетях (в головном мозге 85 миллиардов нейронов!). Получаем огромное число синапсов.

Суть в том, что каждый синапс индивидуален. Он может либо усиливать, либо ослаблять проходящей через него сигнал. Более того, с течением времени синапсы могут меняться, а значит будет меняться характер изменения сигнала. Если правильно подобрать параметры синапсов, то входной сигнал, после прохода через нейронную сеть, будет преобразовываться в правильный выходной сигнал.

Именно так и происходит преобразование множества входных сигналов в верное решение на выходе.

Уровень сложности нейросетей

Выше я уже говорил, что мы уменьшаем количество нейронов для искусственных нейронных сетей (миллиарды нейронов моделировать мы не можем). Насколько сильно мы уменьшаем это количество? Внимание на картинку ниже.

Это картинка достаточно условная, но хорошо отражает степень упрощения. По горизонтальной оси у нас идет количество синапсов (воспринимайте это как сложность сети). По вертикальной сети отмечена скорость работы систем.

Серый квадрат слева внизу - возможности обычных компьютеров (но не компьютерных реализаций нейронных сетей!). Далее идут два эллипса. Они представляют собой современные программные (а иногда и аппаратные) реализации искусственных нейронных сетей.

Как видите, до человека еще достаточно далеко. Более того, здесь используется логарифмическая шкала. Не вдаваясь в подробности можно сказать, что даже очень маленькое перемещение по диагонали на данном графике означает увеличение в миллионы раз количества синапсов и скорости работы.

Где используются нейросети?

Вы уже познакомились с искусственными нейронными сетями. Теперь обсудим критически важный вопрос: а где и для чего их вообще используют?

Начнем издалека. Вообще говоря, нам нужно решать разные проблемы. Компьютерные программы - один из способов решать проблемы.

А их бесконечно много. Вместо перечисления каждой из проблем можно ввести их классификацию. Будем различать проблемы по условной сложности (простая, средняя и высокая сложности) и по тому, знаем ли мы, как ее решать (точно знаем, приблизительно знаем, вообще не знаем).

Проблемы малой/средней сложности, которые точно известно, как решать:

• решить простое уравнение
• вывести на экране окно программы
• распечатать документ на принтере

Такие задачи решаются с помощью обыкновенных компьютерных программ. Ничего сложного и необычного. Никаких проблем.

Проблемы малой/средней сложности, которые частично известно, как решать:

• простейшее прогнозирование
• расчет погрешностей
• приближенное решение уравнений

Такие задачи можно решать при помощи специальных статистических методов.

Проблемы высокой сложности, которые непонятно, как решать:

• распознавание образов
• распознавание речи
• сложные прогнозы

На этом типе задач я остановлюсь подробнее.

Вот вы идете по улице. Вокруг вас много прохожих. Вы смотрите на них и моментально распознаете лица. Этот процесс не вызывает у вас никаких вопросов. Вы просто очень хорошо натренировались его совершать.

А теперь вы поставили себе задачу - написать компьютерную программу, которая по данной картинке распознает лица. Можно даже проще. Попробуйте накидать приблизительный алгоритм распознавания лиц на бумаге. У вас ничего не выйдет. И все потому, что вы на бессознательном уровне распознаете лица, а бессознательное вы контролировать не можете. Делаете, но не знаете как.

Помимо распознавания лиц существует еще куча других задач, которые просто непонятно, как решать.

И тут на помощь приходят нейронные сети. Являясь моделью биологических нейросетей, они могут решать подобные задачи.

Нейронные сети применяют для решения задач, алгоритм решения которых неизвестен .

Эта способность нейросетей и сделала их такими популярными. Нейросети можно обучить играть в игры, узнавать голос, прогнозировать рост/падение цен. Их можно научить всему, что мы делаем бессознательно!

Преимущества нейронных сетей

Помимо возможности решать новый класс задач нейросети обладают рядом значительных достоинств.

Понять, откуда они берутся, очень просто. Все плюсы нейронных сетей являются следствиями плюсов биологических нейронных сетей, так как саму модель обработки информации мы практически не меняли (при упрощении).

Отсюда очень просто объяснять преимущества ИНС, просто выводя их из свойств биологических нейросетей.

Устойчивость к шумам входных данных

Представьте себе людей на пешеходном переходе. Вы без труда окидываете всех их взглядом и легко различаете лица. Однако рассмотрим эту картину подробнее. Помимо непосредственно лиц на изображении есть еще и асфальт, одежда людей, машины, сфетофор, сумки. И вся это ненужная (шумовая) информация тоже подается нам в глаза!

Но мы абсолютно не обращаем на нее внимания, мастерски различая лица. Как я уже говорил выше, мы просто натренировались их различать. Важная часть тренировки - игнорирование шумовых сигналов.

Это качество есть и у искусственных нейронных сетей. После тренировки они способны не обращать внимание на входы, на которые подаются шумовые данные.

Нейронные сети способны корректно функционировать, даже если на входе данные зашумлены.

Адаптация к изменениям

Представьте, что вы математик. Вы решаете уравнения с помощью каких-то компьютерных программ.

Сегодня утром ваша программа обновилась: в нее был добавлен новый функционал, а интерфейс немного изменился.

Вам потребуется совсем немного времени, чтобы самостоятельно разобраться в изменениях, а после этого вы все также продолжите решать уравнения, но уже используя добавленный функционал. Этот пример показывает, что при небольших изменениях среды вы способны адаптироваться (если бы программа полностью изменилась, сами вы бы уже не разобрались).

Опять же это свойство биологических нейросетей распространяется и на ИНС. Пусть у вас есть нейронная сеть, которая прогнозирует рост/падение цен на бирже. Однако постепенно, день за днем, ситуация на рынке меняется. Если бы ваша сеть не адаптировалась к этим изменениям, то она перестала бы давать правильные ответы уже через неделю. Но искусственные нейронные сети, обучаясь на данных, каждый раз подстраиваются под среду.

Нейронные сети могут подстраиваться под изменяющуюся окружающую обстановку.

Отказоустойчивость

Иногда случается, так, что в результате наследственных заболеваний или других проблем человеку приходится удалять половину головного мозга. Такие случаи действительно бывают. Поразительно то, что за определенное время оставшееся полушарие берет на себя функции исчезнувшего. Может быть не в полной мере, однако система (человек) продолжает функционировать.

Это свойство проявляется и у искусственных нейронных сетей. Они могут выдавать корректные результаты даже при значительном повреждении составляющих их компонентов.

Нейронные сети способны нормально функционировать даже при достаточно серьезных повреждениях.

Сверхвысокое быстродействие

Компьютер выполняет команды последовательно. Однако в голове человека каждый нейрон является маленьким процессором (который принимает сигнал, преобразует его, и подает на выход). И таких процессоров у нас в голове миллиарды. Получаем гигантскую сеть распределенных вычислений. Сигнал обрабатывается нейронами одновременно.

Это свойство потенциально проявляется и в искусственных нейронных сетях. Если у вас многоядерный компьютер, то это свойство будет выполняться. Для одноядерных компьютеров никакой разницы заметно не будет.

Нейронные сети решают задачи быстрее большей части других алгоритмов.

Недостатки нейронных сетей

Возможно у вас возникло ложное ощущение, что нейронные сети вот уже сейчас заменяют компьютеры. Можно выбрасывать свои системные блоки и приобретать новомодные нейрокомпьютеры.

Однако это не так. У нейронных сетей есть ряд серьезных недостатков, которые тоже можно вывести из биологических нейронных сетей.

Стоит заметить, что нейронные сети, несмотря на широкий спектр задач, которые они могут решать, все же остаются лишь полезным дополнительным функционалом. На первом месте всегда стоят компьютерные программы.

Замечательная новость заключается в том, что интегрируя обычные программные алгоритмы и нейронные сети можно почти полностью избавиться от всех потенциальных недостатков.

Перечислим их.

Ответ всегда приблизительный

Начнем с человеческого мозга.

Взгляните на фотографию ниже и попытайтесь понять, что на ней написано. Скорее всего, больших затруднений данное задание у вас не вызовет.

А теперь представьте себе, как сложно было бы распознать буквы в прямоугольниках по отдельности, без остальной записи.

Вы этого не замечаете, но на самом деле вы строите что-то типо таблички вероятностей у себя в голове и говорите, что, скорее всего (бессознательно выбрали наиболее вероятный результат), во 2 прямоугольнике написано «но». В случае же первого прямоугольника вы говорите, что, непонятно, что там (вероятности почти равны), но, мне кажется (выбираете случайным образом), что там написана буква «о».

Такая же проблема есть и у искусственных нейронных сетей. Вы никогда не будете получать точные ответы. Хорошая новость заключается в том, что редко встречаются задачи, в которых надо применять ИНС и одновременно получать точные ответы.

Нейронные сети не способны давать точные и однозначные ответы.

Принятие решений в несколько этапов

Связь с человеческим мозгом тут не сильно прослеживается в силу того, что мозг – супер сложная нейросеть и за счет свой сложности он может преодолеть этот недостаток.

Нейроны искусственной нейросети, в общем случае, не зависят друг от друга. Они просто получают сигнал, преобразуют его и отдают дальше. Они не смотрят друг на друга и, в зависимости от нейрона-соседа, меняют свои синапсы. Отсюда следует, что нейронная сеть может решать задачу только в один заход, залпом.

Поэтому совершенно бесполезно просить нейросеть доказать теорему. Там требуется цепочка последовательных шагов.

Наш мозг справляется с этой задачей благодаря тому, что он состоит из огромного количества маленьких нейросетей, каждая из которых может выполнять свой шаг. Более того, мы можем использовать и другие знакомые нам абстракции в помощь. У искусственной нейросети никакой помощи нет.

Нейронные сети не могут решать задачу по шагам.

Вычислительные задачи

Этот недостаток искусственных нейронных сетей в какой-то степени является следствием двух предыдущих недостатков.

Обратите внимание на картинку ниже. Как заставить сеть провести эти преобразования?

Первая проблема – очередность. Надо каким-то образом, используя только входы сети, указать ей какая часть выражения находится под корнем, а какая часть находится слева от знака равенства. Да и как передать сам знак равенства?

Предположим, что вы каким-то образом смогли доставить эти данные в сеть

Вторая проблема – последовательные шаги. Уже описанный выше недостаток.

И вишенка на торте – невозможность выдачи точных результатов. Это можно представить себе следующим образом. Вы учите нейросеть:

– 2 + 3 = ?
= 983
– Неправильно! = 5.
2 + 3 = ?
= 5
– Правильно!
2 + 4 = ?
= 5
– Неправильно! = 6.
2 + 4 = ?
= 5.5

И так будет происходить всегда.

Нейронные сети не способны решать вычислительные задачи.

Выводы

В этой главе вы узнали, что такое ИНС, где они используются, какие у них преимущества, какие недостатки. Вы теперь представляете, что такое искусственный интеллект и машинное обучение.

Искусственный интеллект создал нейросеть December 15th, 2017

Дожили до того момента, когда искусственный интеллект создаёт собственную нейросеть. Хотя многие думают, что это одно и тоже. Но на самом деле не всё так просто и сейчас мы попробуем разобраться что это такое и кто кого может создать.

Инженеры из подразделения Google Brain весной текущего года продемонстрировали AutoML. Этот искусственный интеллект умеет без участия человека производить собственные уникальнейшие ИИ. Как выяснилось совсем недавно, AutoML смог впервые создать NASNet, систему компьютерного зрения. Данная технология серьёзно превосходит все созданные ранее людьми аналоги. Эта основанная на искусственном интеллекте система может стать отличной помощницей в развитии, скажем, автономных автомобилей. Применима она и в робототехнике - роботы смогут выйти на абсолютно новый уровень.

Развитие AutoML проходит по уникальной обучающей системе с подкреплением. Речь идёт о нейросети-управленце, самостоятельно разрабатывающей абсолютно новые нейросети, предназначенные для тех или иных конкретных задач. В указанном нами случае AutoML имеет целью производство системы, максимально точно распознающей в реальном времени объекты в видеосюжете.

Искусственный интеллект сам смог обучить новую нейронную сеть, следя за ошибками и корректируя работу. Обучающий процесс повторялся многократно (тысячи раз), до тех пор, пока система не оказалась годной к работе. Любопытно, что она смогла обойти любые аналогичные нейросети, имеющиеся в настоящее время, но разработанные и обученные человеком.

При этом AutoML оценивает работу NASNеt и использует эту информацию для улучшения дочерней сети; этот процесс повторяется тысячи раз. Когда инженеры протестировали NASNet на наборах изображений ImageNet и COCO, она превзошла все существующие системы компьютерного зрения.

В Google официально заявили, что NASNet распознаёт с точностью равной 82,7%. Результат на 1.2 % превышает прошлый рекорд, который в начале осени нынешнего года установили исследователи из фирмы Momenta и специалисты Оксфорда. NASNet на 4% эффективнее своих аналогов со средней точностью в 43,1%.

Есть и упрощённый вариант NASNet, который адаптирован под мобильные платформы. Он превосходит аналоги чуть больше, чем на три процента. В скором будущем можно будет использовать данную систему для производства автономных автомобилей, для которых важно наличие компьютерного зрения. AutoML же продолжает производить новые потомственные нейросети, стремясь к покорению ещё больших высот.

При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society). Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта.

Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society).

Что такое искусственный интеллект?

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Что такое нейронная сеть?

Идея нейросети заключается в том, чтобы собрать сложную структуру из очень простых элементов. Вряд ли можно считать разумным один-единственный участок мозга — а вот люди обычно на удивление неплохо проходят тест на IQ. Тем не менее до сих пор идею создания разума «из ничего» обычно высмеивали: шутке про тысячу обезьян с печатными машинками уже сотня лет, а при желании критику нейросетей можно найти даже у Цицерона, который ехидно предлагал до посинения подбрасывать в воздух жетоны с буквами, чтобы рано или поздно получился осмысленный текст. Однако в XXI веке оказалось, что классики ехидничали зря: именно армия обезьян с жетонами может при должном упорстве захватить мир.
На самом деле нейросеть можно собрать даже из спичечных коробков: это просто набор нехитрых правил, по которым обрабатывается информация. «Искусственным нейроном», или перцептроном, называется не какой-то особый прибор, а всего лишь несколько арифметических действий.

Работает перцептрон проще некуда: он получает несколько исходных чисел, умножает каждое на «ценность» этого числа (о ней чуть ниже), складывает и в зависимости от результата выдаёт 1 или -1. Например, мы фотографируем чистое поле и показываем нашему нейрону какую-нибудь точку на этой картинке — то есть посылаем ему в качестве двух сигналов случайные координаты. А затем спрашиваем: «Дорогой нейрон, здесь небо или земля?» — «Минус один, — отвечает болванчик, безмятежно разглядывая кучевое облако. — Ясно же, что земля».

«Тыкать пальцем в небо» — это и есть основное занятие перцептрона. Никакой точности от него ждать не приходится: с тем же успехом можно подбросить монетку. Магия начинается на следующей стадии, которая называется машинным обучением. Мы ведь знаем правильный ответ — а значит, можем записать его в свою программу. Вот и получается, что за каждую неверную догадку перцептрон в буквальном смысле получает штраф, а за верную — премию: «ценность» входящих сигналов вырастает или уменьшается. После этого программа прогоняется уже по новой формуле. Рано или поздно нейрон неизбежно «поймёт», что земля на фотографии снизу, а небо сверху, — то есть попросту начнёт игнорировать сигнал от того канала, по которому ему передают x-координаты. Если такому умудрённому опытом роботу подсунуть другую фотографию, то линию горизонта он, может, и не найдёт, но верх с низом уже точно не перепутает.

В реальной работе формулы немного сложнее, но принцип остаётся тем же. Перцептрон умеет выполнять только одну задачу: брать числа и раскладывать по двум стопкам. Самое интересное начинается тогда, когда таких элементов несколько, ведь входящие числа могут быть сигналами от других «кирпичиков»! Скажем, один нейрон будет пытаться отличить синие пиксели от зелёных, второй продолжит возиться с координатами, а третий попробует рассудить, у кого из этих двоих результаты ближе к истине. Если же натравить на синие пиксели сразу несколько нейронов и суммировать их результаты, то получится уже целый слой, в котором «лучшие ученики» будут получать дополнительные премии. Таким образом достаточно развесистая сеть может перелопатить целую гору данных и учесть при этом все свои ошибки.

Нейронную сеть можно сделать с помощью спичечных коробков — тогда у вас в арсенале появится фокус, которым можно развлекать гостей на вечеринках. Редакция МирФ уже попробовала — и смиренно признаёт превосходство искусственного интеллекта. Давайте научим неразумную материю играть в игру «11 палочек». Правила просты: на столе лежит 11 спичек, и в каждый ход можно взять либо одну, либо две. Побеждает тот, кто взял последнюю. Как же играть в это против «компьютера»?

Очень просто.

Берём 10 коробков или стаканчиков. На каждом пишем номер от 2 до 11.

Кладём в каждый коробок два камешка — чёрный и белый. Можно использовать любые предметы — лишь бы они отличались друг от друга. Всё — у нас есть сеть из десяти нейронов!

Нейросеть всегда ходит первой. Для начала посмотрите, сколько осталось спичек, и возьмите коробок с таким номером. На первом ходу это будет коробок №11. Возьмите из нужного коробка любой камешек. Можно закрыть глаза или кинуть монетку, главное — действовать наугад.
Если камень белый — нейросеть решает взять две спички. Если чёрный — одну. Положите камешек рядом с коробком, чтобы не забыть, какой именно «нейрон» принимал решение. После этого ходит человек — и так до тех пор, пока спички не закончатся.

Ну а теперь начинается самое интересное: обучение. Если сеть выиграла партию, то её надо наградить: кинуть в те «нейроны», которые участвовали в этой партии, по одному дополнительному камешку того же цвета, который выпал во время игры. Если же сеть проиграла — возьмите последний использованный коробок и выньте оттуда неудачно сыгравший камень. Может оказаться, что коробок уже пустой, — тогда «последним» считается предыдущий походивший нейрон. Во время следующей партии, попав на пустой коробок, нейросеть автоматически сдастся.

Вот и всё! Сыграйте так несколько партий. Сперва вы не заметите ничего подозрительного, но после каждого выигрыша сеть будет делать всё более и более удачные ходы — и где-то через десяток партий вы поймёте, что создали монстра, которого не в силах обыграть.

Источники:

Ключ к успеху развития искусственного интеллекта– нейробиология. Как именно ученые пытаются воспроизвести работу человеческого мозга и в чем особенность работы нейронных сетей - в материале «Футуриста».

Нейробиология и искусственный интеллект

«Будущее искусственного интеллекта - в нейробиологии», - так утверждает основатель Google DeepMind, доктор нейробиологии Демис Хассабис (Demis Hassabis) в статье, опубликованной в журнале Neuron. Хасабис запустил свою лондонскую компанию DeepMind для создания технического аналога человеческого интеллекта , а в 2014 году Google купил его компанию за более чем $500 млн. В прошлом году AlphaGo, разработанная DeepMind программа, обыграла чемпионов мира в логическую игру го. В сотрудничестве с OpenAI, некоммерческим исследовательским институтом ИИ, поддерживаемым Илоном Маском , компания также работает над созданием машин с более развитыми интеллектуальными возможностями.

Все алгоритмы искусственного интеллекта компании DeepMind основаны на концепциях, впервые обнаруженных в нашем собственном мозге. Глубинное обучение и обучение с подкреплением - два столпа современного ИИ - являются результатом свободного переложения модели работы биологических нейронных связей человеческого мозга на язык формальной математики. Глубинное обучение на самом деле является лишь новым названием подхода к искусственному интеллекту, существующему уже более 70 лет и известному как нейронные сети. Нейронные сети были впервые предложены еще в 1944 году Уорреном Маккалоу (Warren McCullough) и Уолтером Питсом (Walter Pitts), двумя исследователями из Чикагского университета, которые в 1952 году основали, как его иногда называют, первый отдел когнитивной науки.

Нейронные сети были основной областью исследований как в области нейробиологии, так и в области информатики до 1969 года, однако затем интерес к ним пропал. В 1980-х годах техника начала возрождаться, но снова впала в затмение в первом десятилетии нового века и вернулась почти сразу, во втором - в основном благодаря увеличенной вычислительной мощности графических чипов.

Схема устройства нейросети

Особенность работы нейронных сетей

Нейронные сети - это средство машинного обучения, при котором компьютер учится выполнять определенную задачу, анализируя примеры обучения. Как правило, эти примеры предварительно обозначены вручную. Например, в системе распознавания объектов можно было бы сохранить тысячи помеченных изображений автомобилей, домов, чашек и т.д., и она смогла бы находить визуальные закономерности и особенности этих изображений, чтобы в дальнейшем ассоциировать их с конкретными метками. Проще говоря, так же происходит обучение у детей - например, ребенку показывают разные предметы красного цвета, чтобы в дальнейшем он мог самостоятельно ассоциировать эту «метку» со всеми красными объектами.

Однако для того, чтобы разработать даже отдаленный технический аналог связей нашего мозга, требуется создание сложного механизма. Нейронные сети состоят из тысяч или миллионов простых, но плотно взаимосвязанных узлов обработки информации, обычно организованных в слои. Различные типы сетей различаются в зависимости от их количества слоев, количества соединений между узлами и количества узлов в каждом слое. Большинство современных нейронных сетей организованы в слои узлов, в которых данные перемещаются только в одном направлении. Отдельный узел может быть подключен к нескольким узлам в нижележащем слое, из которого он получает данные, и к нескольким узлам в слое над ним, которому он отправляет данные.

Пример обучения сети

Каждому из своих входящих соединений узел присваивает номер, известный как «вес». Когда сеть активна, узел получает от них другой элемент данных, другое число и умножает его на уже заданный вес, а затем складывает значения, полученные от всех входов, вместе, получая одно число. Если число превышает пороговое значение, узел «срабатывает», что в современных нейронных сетях обычно означает отправку номера - суммы взвешенных входов - по всем его исходящим соединениям.

В режиме тренировки на все веса и пороги нейронной сети первоначально устанавливаются случайные значения. Данные обучения подаются на нижний уровень - слой ввода - и проходят через последующие слои, умножаются и складываются, пока не достигнут выходного уровня. Во время обучения весы и пороги постоянно корректируются до тех пор, пока данные обучения с одинаковыми метками не получат аналогичные результаты.

Будущее уже здесь

Впечатляющие результаты совершенствования работы нейронных сетей и распространения использования технологии не ограничиваются победой AlphaGo и лабораторными исследованиями ИИ. Если словосочетание «самообучаемые машины» у вас все еще ассоциируется с миром научной фантастики и хоррорами про восстание роботов, то добро пожаловать в будущее.

В последние годы наиболее эффективные системы искусственного интеллекта - в таких областях, как автономное вождение, распознавание речи, компьютерное зрение и автоматический перевод - были разработаны благодаря нейронным сетям. Мы можем сами этого не замечать, но самообучаемые нейронные сети уже укоренились в нашей повседневной жизни. Так, например, перевод, предлагаемый вам в ленте Facebook, больше не выполняется автоматически с помощью поиска каждого отдельного слова в словаре. Теперь компания запустила работу нейронной сети, которая переводит целые предложения, выдавая все более грамотный связный текст. Уже сейчас точность переводов в соцсети повысилась на 11%.

Модель нейрона, обработанная в приложении Prisma

Отдельную волну интереса к технологии обывателей в России вызвало появление приложения Prizma, превращающего обычные фотографии в подобия известных произведений искусства. Неважно, пользовались ли вы этим приложением или, наоборот, недоумевали по поводу злоупотребления им пользователями соцсетей - стоит отметить креатив его создателей. Особенность, казалось бы, очередного заурядного средства обработки фото заключалась именно в том, что программа работала на основе нейронных сетей, используя закономерности различных стилей живописи для создания новых «шедевров».

Однако даже простейшие нейронные сети занимают много памяти и потребляют огромное количество энергии, поэтому они обычно работают на серверах в облаке, где получают данные с настольных или мобильных устройств, а затем отправляют обратно результаты анализа.

С целью решить эту проблему, в прошлом году доцент кафедры электротехники и информатики Массачусетского технологического института Вивьен Сэ (Vivienne Sze) и ее коллеги представили новый энергоэффективный компьютерный чип, оптимизированный для нейронных сетей, который мог бы позволить мощным системам искусственного интеллекта работать локально на мобильных устройствах.

Кроме того, они разработали аналитический метод, который может определить, сколько энергии потребляет нейронная сеть при работе на определенном типе аппаратного обеспечения. Затем они использовали технологию для оценки новых методов обхода нейронных сетей, чтобы они могли работать более эффективно на карманных устройствах.

Однако Хассабис утверждает, что этого недостаточно. Цель, которую ставят перед собой сейчас исследователи - создать универсальный ИИ с умением мыслить, рассуждать и быстро и гибко учиться, искусственный интеллект, способный понять реальный мир и представить себе лучший.

Чтобы добиться этого, необходимо более внимательно изучить работу человеческого разума, так как он является единственным доказательством того, что такая интеллектуальная система в принципе возможна.

Проблема обучения ИИ

В зависимости от их конкретных задач, алгоритмы машинного обучения настраиваются с помощью определенных математических структур. На миллионе примеров искусственные нейронные сети учатся тонко настраивать свои соединения, пока не достигнут идеального состояния, которое позволяет им выполнять задачу с максимально высокой точностью.

Поскольку каждый алгоритм полностью адаптирован к конкретной задаче, повторное обучение для новой задачи часто стирает уже установленные ранее соединения. Таким образом, когда ИИ изучает новую задачу, она полностью перезаписывает предыдущую.

Дилемма непрерывного обучения - это лишь одна проблема искусственного интеллекта. Другие еще даже не определены так точно, но, возможно, они окажутся более серьезными для создания гибких, изобретательных умов, подобных нашим.

Например, проблема воплощенного познания - как объясняет Хассабис, это способность создавать знания и абстрактные мысли на основе самостоятельного сенсорного взаимодействия с миром. Это своего рода здравый смысл, который есть у людей, интуиция, которую трудно описать, но которая чрезвычайно полезна для решения повседневных проблем, с которыми мы сталкиваемся.

Еще труднее программировать такие черты, как воображение. Именно в этом ИИ, ограниченный одной конкретной задачей, действительно плох, говорит Хассабис. Воображение и инновации основаны на моделях, которые мы уже создали о нашем мире - и воображаем новые сценарии из них. Это очень мощные инструменты планирования, но их исследование для ИИ все еще находится на начальной стадии.

Ученые отмечают, что и при решении проблем работы нейронных сетей, они обращаются к нейробиологии и физиологии живых существ. Так, недавние открытия показывают, что гиппокамп - часть лимбической системы головного мозга, которая отвечает за память, - «проигрывает» наш опыт и воспоминания в быстрой перемотке во время отдыха и сна. Это позволяет мозгу «учиться заново на успехах и неудачах, уже произошедших в прошлом», - говорит Хассабис.

Исследователи ИИ подхватили эту идею и внедрили рудиментарную версию в алгоритм - и в результате получили мощные, обучающиеся на основе опыта, нейронные сети. Они сравнивают текущие ситуации с предыдущими событиями, хранящимися в памяти, и предпринимают действия, которые ранее приводили к успеху или награде.

Но лучшее еще впереди

Появление инструментов визуализации мозга и генетической биоинженерии предлагает беспрецедентный взгляд на то, как биологические нейронные сети организуются и объединяются для решения проблем. Поскольку нейрофизиологи работают над решением «нейронного кода» - основными вычислениями, которые поддерживают функцию мозга, у исследователей ИИ все больше расширяется набор инструментов для изучения.

Стоит отметить, что не только ИИ есть, чему научиться у нейробиологов - выгоды взаимны. Современная нейронаука, во всех ее мощных средствах визуализации и оптико-генетике, только начала понимать, как нейронные сети поддерживают более высокий уровень интеллекта.

«Нейрофизиологи часто имеют довольно смутные представления о механизмах, лежащих в основе концепций, которые они изучают», - говорит Хассабис. Поскольку исследования ИИ основываются на строгой математике, они могут предложить способы прояснить эти неопределенные концепции в реальных гипотезах.

Конечно, маловероятно, что ИИ и мозг всегда будут работать по одной схеме. Но мы можем воспринимать ИИ как прикладную вычислительную нейробиологию, говорит Хассабис. Сравнение алгоритмов ИИ с человеческим мозгом «может дать понимание некоторых самых глубоких тайн разума».

Но и решать более важные задачи - например, искать новые лекарства. The Village обратился к экспертам, чтобы узнать, в чем заключаются особенности технологии и как ее используют отечественные компании и университеты.

Что такое нейронные сети?

Чтобы понять, какое место нейронные сети занимают в мире искусственного интеллекта и как они связаны с другими технологиями создания интеллектуальных систем, начнем с определений.

Нейронные сети - один из методов машинного обучения, основы которого зародились в 1943 году, еще до появления термина «искусственный интеллект». Представляют собой математическую модель, отдаленно напоминающую работу нервной системы животных.

По словам старшего научного сотрудника университета Иннополис Станислава Протасова, наиболее близким аналогом человеческого мозга являются сверточные нейронные сети, придуманные математиком Яном Лекуном. «Они лежат в основе многих приложений, претендующих на звание искусственного интеллекта, - например, в FindFace или Prisma», - отмечает он.

Машинное обучение - подраздел искусственного интеллекта на пересечении математики и компьютерных наук. Он изучает методы построения моделей и алгоритмов, основанных на принципе обучения. Машина анализирует скормленные ей примеры, выделяет закономерности, обобщает их и строит правила, с помощью которых решаются разные задачи - например, предсказания дальнейшего развития событий или распознавания и генерации изображений, текста и речи. Помимо нейросетей, здесь также применяются методы линейной регрессии, деревья решений и другие подходы.

Искусственный интеллект - раздел компьютерной науки о создании технологических средств для выполнения машинами задач, которые раньше считались исключительно прерогативой человека, а также обозначение таких разработок. Направление официально оформилось в 1956 году.

Александр Крайнов

Что можно назвать искусственным интеллектом, а что нет - вопрос договоренностей. Человечество по большому счету так и не пришло к однозначной формулировке, что такое интеллект вообще, не говоря уже об искусственном. Но если обобщить происходящее, то можно говорить о том, что искусственный интеллект - это глубокие нейронные сети, решающие сложные задачи на уровне, близком к уровню человека, и в той или иной степени самообучающиеся. При этом под самообучением здесь понимается способность самостоятельно извлекать полезный сигнал из сырых данных.

В каком состоянии сейчас находится отрасль?

По оценкам аналитического агентства Gartner, машинное обучение сейчас находится на пике завышенных ожиданий. Характерный для этого этапа ажиотаж вокруг новой технологии приводит к излишнему энтузиазму, который оборачивается неудачными попытками ее повсеместного использования. Предполагается, что на избавление от иллюзий отрасли понадобится от двух до пяти лет. По мнению российских экспертов, в скором времени нейросетям придется пройти проверку на прочность.

Сергей Негодяев

управляющий портфелем Фонда развития интернет-инициатив

Хотя ученые занимаются формализацией и разработкой нейросетей уже 70 лет, можно выделить два переломных момента в развитии этой технологии. Первый - 2007 год, когда в Университете Торонто создали алгоритмы глубокого обучения многослойных нейронных сетей. Второй момент, спровоцировавший сегодняшний бум, - это 2012 год, когда исследователи из того же университета применили глубинные нейросети и выиграли конкурс ImageNet, научившись распознавать объекты на фото и видео с минимумом ошибок.

Сейчас компьютерных мощностей хватает для решения если не любых, то подавляющего большинства задач на базе нейросетей. Теперь главное препятствие - нехватка размеченных данных. Условно говоря, чтобы система научилась распознавать закат на видео или фотографиях, ей надо скормить миллион снимков заката, указав, где именно он находится в кадре. Например, когда вы загружаете в Facebook фотографию, ваши друзья распознают на ней котика в лучах закатного солнца, а социальная сеть видит в ней набор меток: «животное», «кот», «деревянный», «пол», «вечер», «оранжевый». У кого данных для обучения окажется больше, у того нейросеть и будет умнее.

Андрей Калинин

руководитель «Поиска Mail.Ru»

Развлекательные приложения на основе нейросетей - например, наши Artisto или Vinci - это только вершина айсберга, а заодно отличный способ продемонстрировать их возможности широкой аудитории. На самом деле нейросети способны решать целый ряд сложнейших задач. Наиболее «горячие» направления сейчас - это автопилоты, голосовые помощники, чат-боты и медицина.

Александр Крайнов

глава службы компьютерного зрения «Яндекса»

Можно сказать, что бум нейросетей уже настал, но на пик он еще не вышел. Дальше будет только интереснее. Самые перспективные направления сегодня - это, пожалуй, компьютерное зрение, диалоговые системы, анализ текстов, робототехника, беспилотный транспорт и генерация контента - текстов, изображений, музыки.

Перспективные сферы для внедрения нейросетей

Транспорт

Робототехника

Биотехнологии

Сельское хозяйство

Интернет вещей

Медиа и развлечения

Лингвистика

Безопасность

Влад Шершульский

директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России

Сегодня уже случилась нейронная революция. Иногда даже трудно отличить фантастику от реальности. Представьте себе автоматизированный комбайн со множеством камер. Он делает по 5 тысяч снимков в минуту и через нейросеть анализирует, сорняк перед ним или зараженное вредителями растение, после чего решает, как поступить дальше. Фантастика? Уже не совсем.

Борис Вольфсон

директор по развитию HeadHunter

Вокруг нейросетей есть определенный хайп и, на мой взгляд, немного завышенные ожидания. Мы еще пройдем через этап разочарования, прежде чем научимся их эффективно использовать. Многие прорывные результаты исследований пока не очень применимы в бизнесе. На практике зачастую разумнее использовать другие методы машинного обучения - например, различные алгоритмы, основанные на деревьях решений. Наверное, это выглядит не так захватывающе и футуристично, но эти подходы очень распространены.

Чему учат нейронные сети в России?

Участники рынка согласны, что многие достижения нейронных сетей пока применимы лишь в академической сфере. За ее пределами технология используется преимущественно в развлекательных приложениях, которые и подогревают интерес к теме. Тем не менее российские разработчики учат нейросети и решению социально-значимых и бизнес-задач. Остановимся подробнее на некоторых направлениях.

Наука и медицина

Школа анализа данных «Яндекса» участвует в эксперименте CRAYFIS совместно с представителями «Сколково», МФТИ, ВШЭ и американских университетов UCI и NYU. Его суть состоит в поиске космических частиц сверхвысокой энергии с помощью смартфонов. Данные с камер передаются ускоренным нейросетям , способным зафиксировать следы слабо взаимодействующих частиц на снимках.

Это не единственный международный эксперимент, в котором задействованы российские специалисты. Ученые университета Иннополис Мануэль Маццара и Леонард Йохард участвуют в проекте BioDynaMo . Заручившись поддержкой Intel и ЦЕРН, они хотят создать опытный образец, способный воспроизвести полномасштабную симуляцию мозговой коры. С его помощью планируется повысить эффективность и экономичность экспериментов, в которых требуется наличие живого человеческого мозга.

Профессор Иннополиса Ярослав Холодов участвовал в разработке компьютерной модели, способной в десятки раз быстрее предсказать образование белковых связей. С помощью этого алгоритма можно ускорить разработку вакцин и лекарств. В этой же сфере отметились разработчики из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ. Они использовали генеративные состязательные сети , обученные придумывать молекулярные структуры, для поиска веществ, которые могут оказаться полезными при различных болезнях - от онкологии до сердечно-сосудистых заболеваний.

Красота и здоровье

В 2015 году российская компания Youth Laboratories запустила первый международный конкурс красоты Beauty.AI . Фотографии участников в нем оценивались нейросетями. При определении победителей они учитывали пол, возраст, национальность, цвет кожи, симметричность лица и наличие или отсутствие у пользователей морщин. Последний фактор также подтолкнул организаторов к созданию сервиса RYNKL , позволяющего отследить, как старение влияет на кожу и как с ним борются различные препараты.

Также нейросети применяются в телемедицине. Российская компания «Мобильные медицинские технологии », управляющая проектами «Онлайн Доктор » и «Педиатр 24/7 », тестирует бота-диагноста, который будет полезен как пациентам, так и врачам. Первым он подскажет, к какому специалисту обратиться при тех или иных симптомах, а вторым поможет определить, чем именно болен пришедший.

Оптимизация бизнес-процессов и рекламы

Российский стартап Leadza сумел применить нейросети для более эффективного распределения бюджета на рекламу в Facebook и Instagram. Алгоритм анализирует результаты прошедших кампаний, строит прогноз ключевых метрик и на их основе автоматически перераспределяет расходы таким образом, чтобы интернет-магазины смогли получить больше клиентов за меньшую стоимость.

Команда GuaranaCam задействовала технологии машинного обучения для оценки эффективности размещения товаров и рекламных материалов в офлайне. Система работает на базе облака Microsoft Azure и анализирует покупательское поведение по камерам видеонаблюдения. Владельцы бизнеса получают отчет о состоянии торговли в режиме реального времени. Проект уже применяется в торговом центре «Мега Белая Дача».

На этом успешные отечественные примеры использования нейросетей в бизнесе не заканчиваются. Компания LogistiX , экспериментирующая с технологиями создания искусственного интеллекта с 2006 года, разработала систему оптимизации работы склада . В ее основе лежит обучающаяся нейронная сеть, которая анализирует полученные с фитнес-трекеров данные о работниках и перераспределяет между ними нагрузку. Теперь команда учит нейросети различать брак.

Холдинг «Белфингрупп » пошел еще дальше. Его «дочка» BFG-soft создала облачную платформу BFG-IS, позволяющую управлять предприятием с помощью его виртуальной модели. Последняя строится автоматически на основании собранных системой данных о производстве и не только показывает, как лучше организовать процессы с учетом заданных целей, но и прогнозирует последствия любых изменений - от замены оборудования до введения дополнительных смен. В конце 2016 года Фонд развития интернет-инициатив решил вложить в компанию 125 миллионов рублей.

Рекрутинг и управление персоналом

Российский агрегатор рекрутеров Stafory заканчивает обучение рекуррентной нейронной сети , способной не только давать односложные ответы на вопросы кандидатов, но и вести с ними полноценный разговор о заинтересовавшей вакансии. А команда портала SuperJob тестирует сервис, который предсказывает, какие из сотен однотипных резюме окажутся востребованы конкретным работодателем.

Транспорт

Российский разработчик интеллектуальных систем Cognitive Technologies применяет нейронные сети для распознавания транспортных средств, пешеходов, дорожных знаков, светофоров и других объектов, попадающих в кадр. Также компания собирает данные для обучения нейросети для беспилотного автомобиля . Речь идет о десятках тысяч эпизодов, описывающих реакцию водителей на те или иные критические ситуации на дорогах. В итоге система должна сформулировать оптимальные сценарии поведения авторобота. Такие же технологии применяются и для создания умного сельскохозяйственного транспорта.

Кроме того, нейронные сети могут использоваться в сфере транспорта и другим образом. Летом 2016 года «Яндекс» добавил в принадлежащую ему доску объявлений «Авто.ру » функцию автоматического определения модели машины по ее фото. На тот момент система знала 100 марок.

Психология и безопасность

Российский стартап NTechLab , обошедший Google в международном конкурсе алгоритмов распознавания лиц The MegaFace Benchmark , использовал технологии машинного обучения в приложении FindFace . Оно позволяет найти человека в социальных сетях по фотографии. Зачастую пользователи обращаются к сервису для выявления фейков, но он может быть полезен и правоохранителям. С его помощью уже установили личность нескольких преступников, в том числе захватчика Ситибанка в Москве. Бизнес-версия FindFace.Pro предоставляется компаниям, заинтересованным в идентификации клиентов. Сейчас систему доучивают определять пол, возраст и эмоции окружающих, что может быть полезно не только при общении с клиентами, но и при управлении персоналом.

Аналогичным образом нейросети применяются и еще одной российской компанией - VisionLabs . Она использует технологии распознавания лиц для обеспечения безопасности в банках и формирования специальных предложений для наиболее лояльных клиентов различных розничных точек.

В схожем направлении работает стартап «Эмотиан ». Он дорабатывает систему определения эмоционального состояния городов. Пока нейросеть вычисляет наиболее счастливые районы по публикациям в социальных сетях, однако в дальнейшем компания собирается учитывать и биометрические данные с камер.

Медиа и творчество

Одним из основных игроков на российском рынке нейронных сетей является «Яндекс». Компания использует машинное обучение не только в своих поисковых сервисах, но и в других продуктах. В 2015 году она запустила рекомендательную систему «Дзен », которая формирует ленту из новостей, статей, фотографий и видео, основываясь на интересах конкретного пользователя. Чем чаще он обращается к отобранным алгоритмом материалам, тем точнее нейросеть определяет, что еще ему может понравиться.

Кроме того, «Яндекс» экспериментирует и с творчеством. Сотрудники компании уже успели применить нейросетевой подход к поэзии , а затем и

Японский алгоритм написал книгу “День, когда Компьютер написал роман”. Несмотря на то что с характерами героев и сюжетными линиями неопытному писателю помогали люди, компьютер проделал огромную работу – в итоге одна из его работ прошла отборочный этап престижной литературной премии. Нейросети также написали продолжения к Гарри Поттеру и Игре Престолов .

В 2015 году нейросеть AlphaGo, разработанная командой Google DeepMind, стала первой программой, победившей профессионального игрока в го . А в мае этого года программа обыграла сильнейшего игрока в го в мире , Кэ Цзэ. Это стало прорывом, поскольку долгое время считалось, что компьютеры не обладают интуицией, необходимой для игры в го.

Безопасность

Команда разработчиков из Технологического университета Сиднея представила дронов для патрулирования пляжей. Основной задачей дронов станет поиск акул в прибрежных водах и предупреждение людей на пляжах . Анализ видеоданных производят нейросети, что существенно отразилось на результатах: разработчики утверждают о вероятности обнаружения и идентификации акул до 90%, тогда как оператор, просматривающий видео с беспилотников, успешно распознает акул лишь в 20-30% случаев.

Австралия занимает второе место в мире после США по количеству случаев нападения акул на людей. В 2016 году в этой стране были зафиксированы 26 случаев нападения акул, два из которых закончились смертью людей.

В 2014 году Лаборатория Касперского сообщала, что их антивирус регистрирует 325 тыс. новых зараженных файлов ежедневно. В то же время, исследование компании Deep Instinct показало, что новые версии вирусов практически не отличаются от предыдущих – изменение составляет от 2% до 10%. Самообучающаяся модель, разработанная Deep Instinct, на основании этой информации способна с высокой точностью определять зараженные файлы .

Нейросети также способны искать определенные закономерности в том, как хранится информация в облачных сервисах, и сообщать об обнаруженных аномалиях, способных привести к бреши в безопасности.

Бонус: нейросети на страже нашего газона

В 2016 году 65-летний инженер NVIDIA Роберт Бонд столкнулся с проблемой: соседские кошки регулярно посещали его участок и оставляли следы своего присутствия, что раздражало его жену, работающую в саду. Бонд сразу отсек слишком недружелюбную идею соорудить ловушки для незваных гостей. Вместо этого он решил написать алгоритм, который бы автоматически включал садовые разбрызгиватели воды при приближении кошек.

Перед Робертом стояла задача идентификации кошек в поступающем с внешней камеры видеопотоке. Для этого он использовал систему, основанную на популярной нейросети Caffe. Каждый раз, когда камера наблюдала изменение в обстановке на участке, она делала семь снимков и передавала их нейросети. После этого нейросеть должна была определить, присутствует ли в кадре кошка, и, в случае утвердительного ответа, включить разбрызгиватели.

Изображение с камеры во дворе Бонда

До начала работы нейросеть прошла обучение: Бонд “скормил” ей 300 разных фотографий кошек. Анализируя эти фотографии, нейросеть училась распознавать животных. Но этого оказалось недостаточно: она корректно определяла кошек лишь в 30% случаев и приняла за кошку тень Бонда, в результате чего он сам оказался мокрым.

Нейросеть заработала лучше после дополнительного обучения на большем количестве фотографий. Однако Бонд предупреждает, что нейросеть можно натренировать слишком сильно, в случае чего у нее сложится нереалистичный стереотип – например, если все снимки, использующиеся для обучения, сняты с одного ракурса, то искусственный интеллект может не распознать ту же самую кошку с другого угла. Поэтому чрезвычайно важным является грамотный подбор обучающего ряда данных.

Через некоторое время кошки, обучившиеся не на фотографиях, но на собственной шкуре, перестали посещать участок Бонда.

Заключение

Нейронные сети, технология середины прошлого века, сейчас меняет работу целых отраслей. Реакция общества неоднозначна: одних возможности нейросетей приводят в восторг, а других – заставляют усомниться в их пользе как специалистов.

Однако не везде, куда приходит машинное обучение, оно вытесняет людей. Если нейросеть ставит диагнозы лучше живого врача, это не значит, что в будущем нас будут лечить исключительно роботы. Вероятнее, врач будет работать вместе с нейросетью. Аналогично, суперкомпьютер IBM Deep Blue выиграл в шахматы у Гарри Каспарова еще в 1997 году, однако люди из шахмат никуда не делись, а именитые гроссмейстеры до сих пор попадают на обложки глянцевых журналов.

Кооперация с машинами принесет гораздо больше пользы, чем конфронтация. Поэтому мы собрали список материалов в открытом доступе, которые помогут вам продолжить знакомство с нейросетями: