Как работают нейронные сети, которые мы используем каждый день (7 фото)

http://nlo-mir.ru/chudesa-nauki/34978-kak-rabotajut-nejronnye-seti-kotorye-my-ispolzuem-kazhdyj-den.html Если вы используете новое приложение Photos от Google, Cortana от Microsoft или новую переводческую функцию Skype, вы используете искусственный интеллект на ежедневной основе.

Хотя и некоторую его форму. ИИ оставался мечтой с 50-х годов и только недавно стал практически реальным — благодаря системам программного обеспечения под названием нейронные сети. Давайте разберемся, как они работают.
Поумневшие компьютерыМногие вещи, которые людям кажутся трудновыполнимыми, можно сделать с помощью компьютеров. Решить дифференциальное уравнение? Без проблем. Создать точный прогноз погоды или превратить Интернет в одну веб-страницу? Несложно. Но попросите компьютер рассказать вам о разнице между порно и искусством эпохи Возрождения, и он обломается.
Компьютеры просто не могут рассуждать так же, как это делают люди. Они безуспешно пытаются интерпретировать контекст реальной ситуации или сделать решение, исходя из нюансов, которые жизненно важны для истинного понимания человеческого мира. Нейронные сети были разработаны в 50-х годах прошлого века как потенциальное решение этой проблемы.
Беря за основу человеческий мозг, нейронные сети являются системами программного обеспечения, которые могут самообучаться на основе получаемых знаний о мире людей. Они используют различные слои математической обработки, чтобы извлекать массу информации из всего, что получают, от человеческой речи до цифровых снимков. По сути, они учатся и меняются с течением времени. Вот почему они обеспечивают компьютеры более умным и тонким пониманием того, с чем те сталкиваются. Правда, потребовалось много времени, чтобы достичь такого результата.
Зима нейронных сетейВ 50-х годах ученые не знали, почему человеческий мозг разумен — в принципе, мы и сейчас этого не понимаем — но знали, что он разумен. Поэтому они спросили себя, как работает человеческий мозг в физическом смысле, и можно ли создать искусственную версию этого разума.
Мозг состоит из миллиардов нейронов, длинных тонких клеток, которые соединяются друг с другом в сеть, передающую информацию с помощью маломощных электрических зарядов. Так или иначе, из этой, казалось бы, простой биологической системы возникает что-то более глубокое: разум, который может распознавать лица, вырабатывать философию, с боем изучать физику частиц и так далее. Если бы мы могли воссоздать эту биологическую систему электронным путем, догадались инженеры, родился бы и искусственный интеллект.
Есть несколько успешных примеров ранних искусственных нейронных сетей вроде Perceptron Фрэнка Розенблатта, которая использовала аналоговые электрические компоненты, чтобы создать бинарный классификатор. Это такое умное название системы, которая принимает ввод — скажем, изображение или фигуру — и определяет его в одну из двух категорий типа «квадратный» и «неквадратный». Однако очень скоро ученые уперлись в стенку. Во-первых, компьютеры на то время не обладали достаточной вычислительной мощью, чтобы эффективно принимать множество таких решений. Во-вторых, ограниченное число синтетических нейронов также ограничивало сложность операций, которые могла проводить сеть.
В случае с Perceptron Розенблатта, например, один набор искусственных нейронов умел отличать квадраты от неквадратов. Но если бы вы захотели добавить способность воспринимать что-то еще о квадратах — красный он или нет, например — вам потребовался бы дополнительный набор.
В то время как биология мозга может быть простой на микроскопическом уровне, в своей целостности она невероятно сложная. И эта сложность на макроуровне была неподъемной для компьютеров 1950 года. В результате в течение следующих десятилетий нейронные сети получили забвение. Наступила «зима нейронных сетей», как говорит Джейсон Фрейденфельдс из Google.
Достижения неврологииЗима для одного оборачивается летом для другого. С 1960-х годов наше понимание человеческого мозга прогрессировало не по дням, а по часам. В те первые дни неврологии большое внимание уделялось нашим визуальным системам. Объясняет профессор Чарльз Кадью:
«Это, пожалуй, лучше всего понятая сенсорная модальность и, вероятно, лучше всего понятая часть мозга. Десятилетиями мы знали, что нейроны по-разному активируются, когда вы проходите через визуальный поток. В сетчатке глаза нейроны восприимчивы к точкам света и тьмы; в первичной зрительной коре нейроны возбуждаются очертаниями и контурами; в высших областях зрительной коры нейроны отвечают на лица, руки, сложные объекты, природные и рукотворные. То есть там нейроны уже не реагируют на области света и тьмы или контуры в принципе».
Мы пользуемся нейронными сетями каждый день
Оказывается, различные части биологической сети мозга отвечают за различные аспекты так называемого визуального распознавания. И эти части выстроены иерархически.
Это справедливо и для других аспектов познания. Части мозга, обрабатывающие р...