Приветствую всех любителей нейросетевого подхода к построению искусственных интеллектуальных систем. Сегодня я нашёл для вас замечательный обзор существующих архитектур сетей глубинного обучения. Почитайте — там хоть и много, но оно того стоит. Будете знать, чем сегодня дышит это направление. А если погрузитесь ещё глубже :) и пройдётесь по ссылкам, посмотрите статьи, изучите дополнительные материалы, то точнее сделаете один шаг на пути к эксперту.
Но что меня немного угнетает. Вот у нас есть задача построения ИИ. Мы смотрим на человека и пытаемся скопировать его функциональность. Первое, что бросается в глаза, — высочайшие способности по распознаванию образов. И, собственно, всё накинулись на эту тему. Большая часть работ направлена на повышение качества распознавания. В большинстве случаев речь идёт о распознавании изображений, то есть визуальных образов, но остальные области распознавания образов основаны на трёх же принципах, разве что намного проще. У человека же тоже бо́льшая часть вычислительных мощностей направлена на обсчёт той сенсорной информации, что приходит через глаза. Но остальные сенсорные модальности обрабатываются примерно так же. Так что архитектуры нейросетей для распознавания изображений подойдут и для распознавания других образов.
Но не смысла информации, записанной в символьном виде! Речь и семантика естественного языка пока слабо поддаются нейросетевому походу. Прав был Ноам Хомский, давший миру формальные грамматики? Скорее всего, да. Но в голове у человека формальных грамматик нет, есть только нейросети. Как быть?
Пока не знаю. Пока думаю только о гибридном подходе. Поэтому тех, кто идёт по стезе специалиста по ИИ я яростно призываю быть широким специалистом и изучать не только одну какую-то узкую задачку, а весь пласт технологий ИИ и смежных областей, в том числе нейрофизиологии и всякой биологии. Только в этом случае может получиться что-то путное. Иначе Третья Зима уже близко...
