Зоопарк алгоритмов

От теории к практике

Всего за пару десятков лет искусственный интеллект, кажется, научился всему: от генерации текста и изображений до прогноза погоды, вождения автомобилей и обнаружения патологий на рентгеновских снимках. Тем не менее, в отличие от нашего мозга, созданный по его подобию ИИ неуниверсален — для решения конкретных задач нейросети постоянно изменяют и совершенствуют. Рассказываем, как они устроены, чем отличаются друг от друга и почему ни одна нейросеть не способна обойтись без человека.

Мы регулярно прибегаем к помощи алгоритмов — например, когда смотрим прогноз погоды, ищем билеты или просто хотим отдохнуть. Это такая же часть нашей жизни, как одежда и обувь, автомобили и смартфоны. Тем не менее искусственный интеллект, так глубоко проникший во все сферы нашей жизни, до сих пор может вызывать недоверие и страх. В проекте «ИИ спешит на помощь» мы рассказываем, на что способны современные технологии с использованием ИИ, где они приносят наибольшую пользу и почему не стоит бояться восстания машин. Материал подготовлен совместно с федеральным проектом «Искусственный интеллект» нацпроекта «Цифровая экономика».

Сверточные нейросети. Архитектура сверточных нейронных сетей похожа на нейросети прямого распространения, но они обладают бо́льшим количеством слоев. Это позволяет учитывать свойства входных данных и реализовывать прямое распространение эффективнее, что подходит для обработки изображений. Структура тоже однонаправленная (данные проходят от входного слоя к выходу), и обратных связей тут нет. Сверточные нейросети напоминают зрительную кору, у которой есть простые клетки, реагирующие на попадание света под разным углом, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией простых. Они входят в набор глубокого обучения (deep learning) и позволяют распознавать объекты, прогнозировать, классифицировать изображения, находить аномалии и выполнять другие подобные задачи.

Например, логистической компании нужно построить самые быстрые маршруты. Если в качестве исходных данных будет использована информация о маршрутах, которые строили сами водители, нет смысла подключать нейросеть. При выборе они будут опираться на другие факторы. Если использование нейросетей всё же уместно, то для решения основной задачи может использоваться не одна нейросеть, а сразу несколько. В этом случае большая задача разбивается на много мелких.

Однако без помощи человека нейросеть не справится ни с одной задачей. Алгоритм необходимо верно подобрать под конкретную ситуацию, обучить его, выявить ошибки, а затем доработать. Не существует и нейросетей, которые могут одновременно хорошо выполнять различные категории задач и самостоятельно определять, что нужно делать.

К концу XX века алгоритмов стало больше, вычислительные машины научились делать более мощными и компактными, а кроме того, появились наборы данных для обучения. Желания ученых наконец стали осуществимы. Вскоре им удалось добиться успеха в распознавании речи, а затем и в области компьютерного зрения (подробнее об этом читайте в нашем материале «Смотри внимательно») — в 2012 году была опубликована знаковая статья, посвященная нейросети ImageNet и глубокому обучению.

Сфера применения

Даже при всем желании рассказать про все существующие виды нейросетей невозможно. Может быть, пока вы читаете этот материал, где-то уже придумали еще один алгоритм. Однако существует три наиболее чаще встречающихся разновидности нейросетей, на которых есть смысл остановиться подробно.

Специалисты МФТИ в этом году рассказали, что совместно с Минприроды России активно внедряют сверточные нейросети для мониторинга биоразнообразия на особо охраняемых природных территориях. В заповедниках есть десятки, а то и сотни фотоловушек. Полученные с них изображения обрабатывает нейросеть. Иногда в объективы попадают люди, которых там быть не должно — нейросеть мгновенно замечает это и тем самым помогает быстро находить браконьеров.

Все это довольно очевидные примеры, при этом каждый день многие из нас работают с нейросетями и даже не догадываются об этом. В Яндекс.Переводчик давно встроена нейросеть, которая обучается и совершенствует качество перевода, а в каждом современном смартфоне сейчас есть алгоритм, который дорабатывает изображение, полученное с камеры, и улучшает его. С помощью нейросетей также делают прогнозы погоды, распознают объекты на фотографиях и раскрашивают старые фильмы.

Если алгоритм имеет структуру нейронной сети, он способен анализировать данные, запоминать результат и предсказывать исходы различных экспериментов (здесь экспериментом может быть любое действие, связанное с обработкой данных). о строению нейросети действительно напоминают человеческий мозг и работают по тем же принципам, что и он. Но напрямую сравнивать их бессмысленно: мозг устроен значительно сложнее.

В середине XX века двое ученых, Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс, предположили, что нейроны в мозгу человека, если говорить просто, оперируют двоичными числами, как и компьютеры. Они создали конструкцию электронных аналогов нейронов и предсказали, что такая сеть сможет повторять работу мозга: обучаться, распознавать текст и изображения и многое другое. Их исследование, опубликованное в 1943 году, легло в основу работы «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности». Ее можно считать точкой отсчета существования нейросетей — математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — нервных клеток живого организма.

Несмотря на невозможность практической реализации, именно тогда были придуманы новые алгоритмы, в том числе сверточные и рекуррентные: сверточные используются для классификации изображений, а рекуррентные — для анализа текста и машинного перевода. В журналах того времени писали, что роботы вот-вот заменят человека, стартапы обещали небывалую прибыль бизнесу, но нейросети все равно считались идеей, которая работает только на бумаге.