Нейронные сети: насколько они полезны для человечества

Принцип работы ИНС на простом примере

Особенность глубокого обучения заключается в том, что программное обеспечение получает исключительно необработанные данные. Сеть самостоятельно извлекает функции, обучение протекает более независимо. Она проводит анализ неструктурированных наборов данных, например, текстов, выявляет приоритеты атрибутов данных и учится решать сложные задачи.

Большое количество входных сигналов с неизвестными ранее признаками разбиваются обученной нейросетью на классы. Она самостоятельно определяет, куда именно отнести входной сигнал, а также сообщает, что он не соответствует характеристикам ни одного из имеющихся классов, то есть выборка для обучения была неполной или устарела к текущему моменту.

Искусственный интеллект предназначен для выполнения задач, требующих возможностей человеческого мозга. Для этого применяется машинное обучение нейросетей: компьютер получает доступ к очень большим наборам данных, после обработки которых он способен находить шаблоны и применять их для принятия разумных решений. Глубоким обучением называют тип машинного обучения с использованием сетей глубокого обучения.

Мы все пляшем вокруг нейросеток, как персонажи мультсериала вокруг инопланетянина: «Он родился!» Впервые человечество столкнулось с интеллектом, который не является человеческим, но при этом является достаточно развитым, чтобы можно было с ним общаться. Мы исследуем не искусственный интеллект, а себя самих: кто мы, чем мы отличаемся от других.

Особенность глубоких нейронных сетей заключается в том, что все нейроны соединены друг с другом, но каждая такая связь имеет собственный вес, определяющий ее значимость. Отдельные связи являются упреждающими, то есть данные перемещаются только в одном направлении, если значение веса такого соединения ниже заданного.

Классификация нейронных сетей базируется на особенностях их структуры. Мы уже говорили о том, что у каждой НС есть входной слой – совокупность нейронов, которые выполняют только одну функцию: принимают сигналы и распределяют их по остальным нейронам. Этот параметр является общим для нейросетей любого типа. Различия связаны с дальнейшими процессами, протекающими внутри них.

В основе этого процесса лежит классификация ситуации по тем характеристикам, которые получила нейронная сеть. Проанализировав данные, она на выходе предлагает решение проблемы. На практике эта функция НС используется для поиска оптимальных управленческих решений, для оптимизации менеджмента при стандартных ситуациях, складывающихся в подразделениях компании.

Нейронные сети, по сути, представляют собой имитацию человеческого мозга, используя принцип связи между нейронами. Сигналы от одного к другому передаются по синапсам. Обучение зависит от силы этих сигналов. Например, в нашем случае определяющими будут связи между нейронами, которые распознают форму шляпки гриба и ее цвет.

Новые возможности для мошенничества

Тут сдаю монстров без зазрения совести, интрига всё равно не в них. Лангольеры — это существа, которые пожирают время. Отражения реального времени остаются на временной цепочке, а лангольеры идут вслед за нами по временной линии, и пока вы читаете эти строки, они там в прошлом пожирают пол пятого. Kandinsky увидел их так.

Милахи, не? На последней фотке вообще персонаж из мультфильма «Делай ноги 2», сейчас начинает отплясывать под «Андер Прешшу». Воооот! Удивительно неподходящее имя для монстров придумал Кинг. Мы-то с вами знаем, как должны выглядеть пожиратели времени, потому что существа, пожирающие время, это книги и котики. И кто скажет, что книги — это не существа, на того я натравлю свои зубастые гримуары по теневой магии (о да, у меня такие есть).

Далее я перешла на книги Стивена Кинга , у него их масса и, что особенно хорошо, у них есть масса странных названий, которые сходу не очень-то точно интерпретируешь. О чём говорит название «Чужак»? Не буду говорить, что умеет монстр из этой книги, чтобы не портить вам интригу первой части. Но монстр будет. Kandinsky это прочувствовал.

Мне кажется, он говорит нам всем: «Добрый вечер»! Добрый вечер, милаш!

Громадный культурный бэкграунд мешает нам воспринимать произведения так, как с ними знакомились первые читатели, но искусственный интеллект возвращает нам чистоту восприятия. Что ж, посмотрим, как нейросеть Kandinsky видит то, что нам не разглядеть (частично потому, что оно у нас в печенках).

Объектами для определения их принадлежности к тому или иному классу могут быть буквы, цифры, картинки, образцы звуков и другие элементы, из которых складывается образ предмета. В процессе обучения нейросеть знакомят с образцами, представленными в виде набора признаков, совокупность которых позволяет сделать однозначный вывод о принадлежности к конкретной группе.

Нейросети применяются хакерами при создании вредоносного ПО и помогают им обойти антивирусную защиту. Искусственный интеллект, имитирующий общение с реальным человеком, используется мошенниками для махинаций, связанных с вымогательством. Нейросеть способна генерировать фразы, убеждающие жертву сообщить пароль от банковской карты.

Гетероассоциативная память – это воспроизведение какого-либо явления по другому предмету или параметру, косвенно связанному с ним. Для человека это может быть воспоминание о значимом событии по звукам музыки, запахам, визуальным образам. По такому же принципу действует НС.

В дополнение к входному и выходному в таких нейросетях есть еще несколько промежуточных слоев, количество которых определяется уровнем сложности. Структура НС этого типа имеет больше сходства с биологической нейронной сетью. По времени создания это более поздняя разновидность, ранее все задачи решались при помощи однослойных сетей. Возможности многослойных НС намного шире, поскольку информация обрабатывается и распределяется на нескольких последовательных этапах.

Ошибки разработчиков на этом этапе приводят к тому, что нейросеть неверно определит, к какому классу относится распознаваемый образ. Обучение считается успешным, если сеть безошибочно классифицирует ранее не известные ей предметы. В нейросетях такого типа количество нейронов в выходном слое равно числу определяемых классов. В процессе работы устанавливается, насколько выход нейросети соответствует представляемому им классу.