Искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение в маркетинге: в чем разница

Обманчивая простота применения нейронных сетей

Это факт – в вакууме коней нет. Сферический конь – это абстракция, над которой почему-то принято смеяться. Но физика полна этими абстракциями – материальная точка, абсолютно черное тело, идеальный газ… Все физические теории оперируют такими отвлеченными понятиями и при этом весьма неплохо описывают реальный мир.

Сегодня сфера искусственного интеллекта переживает бурный рост. Развитие машинного обучения, нейронных сетей и больших данных позволяет создавать системы, способные решать задачи, которые раньше считались невозможными для ЭВМ. Со стороны это кажется магией. Но волшебству есть научное объяснение. Рассказываем простыми словами о сложном, отвечая на самые популярные вопросы о новых технологиях.

Если вы попробуете самостоятельно разобраться и для начала откроете Википедию на статье, например, про перцептрон, то скорее всего вас ждет разочарование – вроде и по-русски написано, но ничего не понятно! Если только вам не повезло изучать математику в университете, но тогда и заметка вам не нужна.

И, как ни странно, люди верят. Первыми на эту иглу подсели водители, которые совсем перестали знать город и едут исключительно по навигатору. Это еще можно понять, поскольку цена ошибки невелика – ну, свернули с помощью нейронной сети не туда, сделаете лишний крюк и все равно как-то доедете до места назначения. А если вопрос касается буквально жизни и смерти? Возьмем хотя бы широко раскрученный проект IBM Watson for Oncology (он так назван отнюдь не в честь спутника знаменитого детектива, а в честь первого CEO компании IBM Томаса Уотсона).

Компьютер Deep Blue стоимостью в $10 млн, в котором было 480 специализированных шахматных процессоров и 30 обычных, обыграл чемпиона мира Каспарова еще в 1997 году. Но простая задача, с которой справляется маленький ребенок, – отличить котика от собачки – долго была машинам не под силу. Пока на сцену не вышли сверточные нейронные сети.

«Один из основных экспериментов в истории химии в 1640 году или около того, когда кто-то доказал, к удовольствию всего научного мира вплоть до Ньютона, что воду можно превратить в живую материю. Вот как они это делали — конечно, никто ничего не знал о фотосинтезе, — они брали кучу земли и нагревали ее так, чтобы вся вода испарялась. Землю взвешивали, вставляли в нее ветку ивы и поливали сверху водой, измерив объем этой воды. Когда ивовое дерево выросло, вы опять берете землю, выпариваете из нее воду — так же, как и раньше. Таким образом, вы показали, что вода может превратиться в дуб или что-то еще. Это эксперимент, и он вроде бы даже верный, но вы не знаете, что вы ищете. И это было неизвестно до тех пор, пока Пристли не открыл, что воздух — это компонент мира, в нем есть азот и так далее, и вы узнавали про фотосинтез и прочее. Тогда вы можете повторить эксперимент и понять, что происходит. Но вас легко может увести не в ту сторону эксперимент, который кажется успешным из-за того, что вы недостаточно хорошо понимаете, что вам следует искать. И вы еще больше уйдете не в ту сторону, если попробуете изучать рост деревьев так: просто взять массив данных о том, как деревья растут, скормить его мощному компьютеру, провести статистический анализ и получить аппроксимацию того, что произошло».

Искусственный интеллект и нейронная сеть, как гениальный Шерлок Холмс, мгновенно находит решения самых разных задач, а туповатому доктору Ватсону только и остается восклицать: «Холмс! Но черт возьми, как?» Но нейро-Холмс не снисходит до объяснений, он просто выдает результат, который считает правильным по одному ему ведомым причинам.

Искусственный интеллект (ИИ) сейчас на волне хайпа и, в отличие от блокчейна, падения интереса к теме пока не наблюдается. Это значит, что нас продолжат бомбардировать удивительными сообщениями из мира ИИ – то вселять надежду на скорое всеобщее благоденствие, то пугать апокалипсисом восстания машин в духе Терминатора. Чем отличается нейросеть от искусственного интеллекта и как же разобраться: где маркетинговая чепуха, а где настоящие достижения и реальные угрозы?

Машинное обучение и нейронные сети: разница в контексте маркетинга неочевидна

Возможно, именно поэтому мы наблюдаем поток новостей обуспешных примерах нейронных сетей в таких безопасных (и бесполезных в смысле развития цивилизации) областях, как маркетинг, оптимизация продаж, индустрия моды и так далее. Ну что за беда, если в виртуальной примерочной платье сядет не по фигуре какой-то покупательнице? Или якобы точно таргетированное персональное предложение, подготовленное с учетом 100-500 ваших лайков и комментариев в соцсети, выстрелит мимо цели? Никто же не пострадает.

Говорит профессор ВШЭ, Константин Воронцов, один из настоящих экспертов в области ИИ: «Я считаю, что слово “глубинное” имеет в русском языке другой смысл: глубинным бывает залегание нефти, бомбометание, отложение и т. д. “Глубокое” – это более математичный термин, потому что суперпозиция функций может быть глубокой, но не глубинной, а нейронная сеть – это именно суперпозиция функций». Так что не путайте, говорите правильно!

Почему это произошло? Если не вдаваться в мелкие подробности, то суть проста: вы не можете полагаться на данные, когда речь идет о действиях и мнениях людей. В голове у каждого из нас по 100 миллиардов нейронов, которые взаимодействуют непредсказуемым образом, и что наша нейросеть выдаст в очередной раз, никому неизвестно. Примитивные гипотезы типа «мы сейчас покажем клиенту нашу рекламу, потому что он лайкнул определенный пост» не работают.

Нейросеть же, для обучения которой используются, допустим, фотографии лошадей, в принципе неспособна прийти к такой абстракции, как сферический конь. А человек может. Именно это отличает фундаментальную науку от статистических обобщений, которыми занимаются нейросети. Благодаря гениальным догадкам ученых, которые затем проходят экспериментальную проверку, мы получаем новые знания об окружающем мире.

Строго говоря, есть. Существует множество концепций и попыток реализации ИИ. Термин artificial intelligence (AI) был впервые предложен в 1956 году в Стэнфорде и относится к широкой области научных исследований по созданию разумных машин. Первый «подход к снаряду» по созданию искусственного интеллекта на основе нейронных сетей в 70-80-х годах XX века потерпел фиаско, в основном из-за недостаточности вычислительных мощностей. С тех пор попытки не прекращаются, но о полном успехе говорить рано.

Их используют для распознавания изображений, видео, объектов и лиц. Она имеет не три, а пять слоев: входной, сверточный, объединяющий, связанный и выходной. Это особенно важно в условиях изменения масштаба и угла наклона картинки. Каждый слой исследует определенный аспект изображения, а затем соединяет всю информацию вместе на выходе.