Мы продолжаем говорить о вещах, которые изменят нашу жизнь. В прошлый раз мы рассмотрели проект под названием "Глобальный интернет", а сегодня коснёмся тесно связанными с ним нейронными сетями.
Итак, что же такое нейросеть, как она работает, и для чего вообще нужна?
Нейронная сеть, это определённая система, которая действует не только благодаря заданным алгоритмам, но и на основании полученного опыта. Если говорить проще, то это система нейронов, напоминающая сеть нервных клеток живого организма и способная к самообучению.
Искусственным нейроном, или персептроном, называется несколько математических действий. Работа нейрона основывается на том, что она получает исходные числа, умножает их на ценность этих чисел, складывает и выдаёт результат в виде "1" или "-1". На первый взгляд сложно, но так только кажется.
Представьте, мы сфотографировали закат на море, и показали эту фотографию нашему нейрону. При этом указали случайные координаты на фото, и задали вопрос : "Что в заданных координатах, море, или небо?" - "Минус один", выдаёт нам результат персептрон, заявляя, что в указанных координатах море, хоть и смотрит прямиком в небо. Понятно, выстрел наугад и мимо цели. Никакой точности ждать и не стоило. Но только до тех пор, пока не начинается стадия, которая называется машинным обучением. Раз мы знаем, где на фото небо, а где море, можем вписать верный ответ в программу. Далее за каждую ошибочную догадку, нейрон будет получать от нас штраф, а за верную - поощрение. Начнёт повышаться ценность верных входящих сигналов, и понижаться ценность ошибочных. В результате нейрон поймёт, что море в нижней части фото, а небо соответственно - в верхней. В дальнейшем он будет игнорировать сигналы, которые передают X-координаты, а станет обращать внимание только на Y-координаты.
Если же такому умному роботу подсунуть другую фотографию, то скорее всего, линию горизонта он не определит, но за то верх с низом точно не перепутает.
На практике формулы немного сложнее, но принцип не меняется. Персептрон выполняет одну задачу : берёт числа, и раскладывает их в две стопки(+1; -1). Но самое интересное начинается тогда, когда таких элементов становится несколько, и входящие числа становятся сигналами от других нейронов. Представим, что на той же фотографии один нейрон попытается отличить красные пиксели заката от синих пикселей волн, второй всё так же будет определять координаты, а третий будет смотреть за точностью результатов двух предыдущих. В том случае, если мы заставим отличать цвета пикселей сразу несколько нейронов, то образуется целый слой, в котором поощрение будут получать все верно ответившие нейроны. Таким образом, достаточно большая нейросеть может проверить огромное количество данных, используя их для своего обучения.
Сейчас нейронные сети выполняют очень много функций. Они уже давно водят беспилотные автомобили, редактируют изображения, ловят преступников и даже создают мемы. Кстати, если бы Уилл Смит говорил с роботом не в 2004 году, а сейчас, то на вопрос, может ли машина превратить кусок холста в шедевр, робот не задумываясь показал бы ему это фото.
Впечатляет, да? Но не спешите пугаться, скайнет нам не грозит. Многие говорят об искусственном интеллекте так, будто мы уже пережили восстание машин и опасаемся повторения. Но не смешивайте реальность с фантастикой. В действительности же роботы никогда не бунтовали против своей программы. Конечно, ИИ будет способен принести вред человеку, но задача людей предотвратить это, грамотно написав кодекс для существа с безграничным воображением.
Подписывайся, и узнай, как измениться твоя жизнь.
