Портал о современных технологиях мобильной и беспроводной связи

Таблица – Области применения нейронных сетей

Автопилот Tesla – это громкий проект 2016 года. Компания встраивает в свои автомобили искусственные нейронные сети , которые обучаются на опыте всех машин данной марки. «Тренирует» нейросети водитель. Объезжая препятствия, он дает автомобилю пример верных действий. Специалисты полагают, что за ближайшие 5 лет, автопилотная система вождения станет такой же привычной, как сейчас автоматическая коробка передач.

С появлением новых технологий возникают и новые сложности. Одна из главных в части развития нейросети – это нормативное регулирование области. В общем доступе размещено открытое письмо, подписанное всемирно известными специалистами в сфере искусственного интеллекта и смежных областей, призывающее не медлить с принятием общих правил, регулирующих работу искусственного интеллекта. Например, мир находится на пороге коммерциализации беспилотных автомобилей. Возникает вопрос: «В случае потенциальной аварийной ситуации, чья безопасность будет иметь приоритет: пешехода или пассажира?».

Принцип накапливания и использования предыдущего опыта может стать весьма полезным в медицине. В частности, для диагностики заболеваний, которые возможно определить по снимкам. Для обучения врача требуется время. В то время как нейронная сеть, проанализировав рентгеновские снимки последних 10 лет с верным диагнозом, определяет заболевание с точностью до 98%.

Компания Medecision применяет алгоритмы Machine Learning для выявления рисков возникновения различных заболеваний. В частности, анализируя 8 переменных, система определяет, нужна ли больному диабетом госпитализация. Кроме того, технологии могут создать персонализированную медицину, учитывающую генетику человека и его образ жизни.

Межмашинное обучение (англ. Machine Learning) – это направление развития искусственного интеллекта, основанное на математической статистике, численных методах оптимизации, теории вероятностей, дискретного анализа, позволяющее извлекать знания из этих данных. Система будет обучаться на своем опыте. Например, если загрузить в машину несколько фотографий, с указанием, на каких из них изображены люди, а на каких нет, то на новых загруженных снимках компьютер сможет определять это без вмешательства человека.

Появление вычислительных машин значительно упростило жизнь человека. Одна из перспективных технологий, которой отводят будущее, — это искусственная нейронная сеть (ИНС). И скусственная нейронная сеть – это совокупность алгоритмов, моделирующих принципы работы нервных клеток реального мозга.

Когда использовать Deep learning в бизнесе?

Примечание . Это всего лишь пример, который поможет вам понять различия в том, как работают основы машинного и глубокого обучения. И Deep learning, и Machine learning на самом деле не применимы одновременно к большинству случаев, включая этот. Причину этого вы узнаете позже.

Нейронная сеть – это не просто математическая модель. И скусственная нейронная сеть состоит из множества элементов, которые называют нейронами или процессорами, подобно тому, как биологическая нейронная сеть состоит из нервных клеток. Копируя работу мозга человека, она действует не только по строгому алгоритму и формулам, но и накапливает и использует прошлый опыт. Т.е. нейроны способны обучаться.

Кроме того, большие опасения вызывает вероятность роста безработицы по причине вымирания некоторых специальностей и передачи ряда функций машинам и искусственному интеллекту. Не стоит забывать, что роботехника – это также перспективное направление ИТ-сектора. В совокупности эти технологии решают многие задачи эффективнее и быстрее, чем человек. He Future of Jobs прогнозирует, что в течение 5 лет цифровые системы лишат работы порядка 5 млн. человек во всем мире.

В 2016 году нейросеть проявила свои впечатляющие возможности. Многоуровневая нейросеть Google DeepMind AlphaGo смогла обыграть со счетом 4:1 восемнадцатикратного чемпиона мира по игре в Го корейца Ли Седоль. Немного ранее данная система стала абсолютным победителем в соревновании с многократным чемпионом Европы Фань Хуэй. Игра закончилась со счетом 5:0. Для научного мира эти события стали прорывом, т.к. число конфигураций игровой доски в игре Го превышает количество атомов во Вселенной. Т.е. Го – это не стратегия с перебором множества вариантов. Она основана на интуиции. Кроме того, Google DeepMind AlphaGo – это не узкоспециализированная машина, поэтому может использоваться для других целей.

Нейронные сети Deep learning будут использовать другой подход для решения этой проблемы. Основным преимуществом Deep learning является то, что тут не обязательно нужны структурированные / помеченные данные изображений для классификации двух животных. В данном случае, входные данные (данные изображений) отправляются через различные уровни нейронных сетей, причем каждая сеть иерархически определяет специфические особенности изображений.

Большие надежды специалисты возлагают на такую возможность нейронных сетей, как распознавание лиц и предметов. Она особенно востребована в системах безопасности. Предполагается, что она снизит уровень преступности, т.к. вычислить злоумышленника станет реально даже по голосу и в режиме реального времени. Также искусственные нейронные сети помогут отражать кибератаки. Не останавливаясь на достигнутом, специалисты стремятся расширить возможности нейросети до чтения эмоций.