Нейронные сети

Преимущества и недостатки нейросетей в программировании

Компания Google разработала специальный сайт — teachable machine — который позволяет пользователям обучать нейросеть распознавать звуки, позы и визуальные образы. Это намного быстрее, чем если бы люди вручную собирали огромное количество данных. После того как модель обучена, ее можно загрузить на google drive в виде zip-файла, чтобы можно было вернуться и продолжить работу над ней.

Вы все еще думаете, что это сложно? Давайте сделаем это еще проще. Группа данных помещается в нейронную сеть, то есть в заранее построенную сложную математическую модель. Представим, что предварительно построенная сложная математическая модель, это пустая коробка. Этими данными могут быть научные статьи, литературные произведения, коллекции фотографий и так далее.

Представьте себе стадион с тысячами зрителей. Вы и ваш собеседник сидите на сцене и разговариваете, в то время как слышна громкая музыка, люди разговаривают, веселятся и поют. Ваши уши воспринимают много ненужного шума, но мозг фильтрует его и воспринимает только то, что говорит ваш собеседник. Нейронные сети могут делать нечто подобное — после обучения они могут обрабатывать только те данные, которые им нужны, игнорируя ненужный шум.

Нейросеть может обучаться с помощью созданных человеком алгоритмов распознавания или инструкций, а также с помощью использования существующей информации — подобно ребенку, который сначала полагается на родителей, чтобы они его научили, но со временем начинает делать собственные выводы и самостоятельно находить решения проблем.

Сервис Visper предоставляет бесплатную пробную версию, но, если вы захотите скачать логотип, это обойдется вам в 20 долларов. Однако это не помешает вам черпать вдохновение из нейронной сети. Чтобы сделать полноценный брендбук, вам необходимо приобрести подписку.

Существуют даже отдельные системы, в которых информация размечена специально для искусственного интеллекта . Вы, вероятно, видели тесты captcha, где вам нужно выбрать автомобили, корабли и т. д. Обычно считается, что таким образом сайт проверяет, кто запрашивает запрос — робот или человек. Однако это не единственная идея, лежащая в основе капчи. Даже если вы дадите немного неправильный ответ, система все равно его примет. Алгоритм нужен еще и для того, чтобы обучить нейросеть на конкретных примерах.

Виды нейронных сетей

Примечание: Работа нейронной сети сравнима с действиями человека: сталкиваясь с незнакомым предметом, он узнает его свойства и делает выводы. Аналогичные процессы происходят в узлах нейросетей, когда решая определенную задачу, они используют полученный опыт для дальнейшего обучения.

Жутковато, не правда ли? Мы можем думать, что нейросеть собирается завоевать мир, как в фантастических фильмах. Однако сейчас они все еще далеки от того, чтобы быть полноценным искусственным интеллектом из-за того, что они не умеют создавать сами себя и состоят из множества программ, не связанных друг с другом.

Они используются для генерации текста, распознавания голоса и перевода. Имеют циклы, и их основной характеристикой является включение памяти. Модель передает данные вперед и назад на предыдущие этапы для достижения оптимального результата. Слои повторяются по мере циклической передачи и хранения данных, поэтому сеть может запомнить все данные. Это помогает модели понять контекст входных данных и уточнить прогнозы выходных данных.

В период с 1943 по 1950 год были опубликованы две важные научные работы. Первая, статья Уоррена Маккаллоха и Уолтера Питтса 1943 года, содержала математическую модель нейронных сетей. Затем в 1949 году канадский нейропсихолог Дональд Хебб опубликовал книгу «Организация поведения», в которой он дал исчерпывающее описание того, как искусственная нейронная система может обучаться самостоятельно.

Примечание: При такой модели обучение нейронной сети сводится к изменению коэффициенту весов, то есть связи между отдельными нейронами. Если вес положительный — сигнал в нейроне усиливается, нулевой — нейроны не влияют друг на друга, отрицательный — сигнал в принимающем нейроне погашается.

Нейроны — это, по сути, микропроцессоры, и поскольку в нейронной сети их тысячи, решение задачи происходит быстро. Быстрее, чем при использовании обычных алгоритмов. Может показаться, что нейронные сети предлагают идеальное решение всех проблем, но это не так. Они являются лишь удивительным дополнением для решения конкретных задач.