Продолжение предыдущей первой части:
ссылка на - Что такое искусственный интеллект ? Часть 1
Из предыдущей части узнали,что :
Нейронная сеть -это компьютерная программа, работающая по принципам человеческого мозга. Она прогоняет данные через систему более мелких программ, которые взаимодействуют между собой. А потом выдает результат с учетом опыта и ошибок прошлых запусков программы. Это значит, что любая нейросеть является самообучаемой системой «искусственного интеллекта». Само слово «нейрон» в переводе с греческого означает «нерв».
На сегодняшний день нейронные сети решают самый большой спектр задач: от обработки цифровых изображений, видео и звука файлов до прогнозов котировок акций на торговых биржах.
Давайте с Вами рассмотрим некоторые удивительные вещи, которые научились делать нейронные сети:
Одну из первых нейросетевых технологий Google опубликовал в 2015 году. Эта нейронная сеть обрабатывала изображение, добавляя на нее силуэты собачьих морд. И тут же пользователи интернета стали пропускать через эту нейросеть свои фотографии и известные картины. Получилась очень необычно, жутковато, но практической пользы от этого не было.
Наверняка, многие используют Google переводчик на своём мобильном или стационарном устройстве, но мало кто знает что в ней используется в нейронная сеть. С их помощью программы распознают буквенное изображение, затем складывает буквы в слова, слова в предложения, переводит и все это проецирует вам на дисплей или монитор. И всё это за долю секунды.
Чему же ещё научились нейронные сети за последнее время?
На сегодняшний день нейросети могут распознавать движимые и недвижимые объекты, текст, графическое изображения, понимать и воспроизводить человеческую речь. Такие голосовые программы (помощники) существуют у "Google", "Apple" "Яндекс". Особенно такие технологии актуальны для слабовидящих людей, они могут управлять устройствами с помощью голосовых команд.
Для распознавания объектов, как правило, применяют сверточные нейронные сети. Это дает мощный толчок в развитии беспилотного транспорта.
Допустим, управляя автопилотом в автомобиля, нужно проверить всё, что находится вокруг автомобиля и распознать объекты. Мы уже распознали тип кузова в целом. Все объекты имеют некоторые геометрические свойства, совокупность которых позволяют идентифицировать этот объект. Но после того, как объекты будут распознаны, уже нельзя решить задачу как некий массив однообразных мелких задач. У нас уже в качестве исходных данных будут имеющиеся вокруг машины объекты: другие машины, велосипедисты, знаки дорожного движения, разметка, пешеходы, деревья, помехи загораживающие обзор и так далее. Также исходные данные это расположение объектов относительно машины и направление относительного движения этих объектов. А результат работы нейронной сети - это управляющее воздействие на органы управления машиной. То есть выходные данные. Или последний уровень нейронной сети определяет необходимые изменения скорости относительно текущего, и необходимые изменения направления движения относительно текущего. И это у нас первый и последний слой нейронной сетей, а посередине необходимо ввести ещё несколько слоев с некоторым количеством нейронов в каждом, и таким образом, чтобы совокупный набор входных сигналов после преобразования нейронной сетью, генерировал набор выходных данных, в результате реализации которых автомобиль ехал бы самостоятельно.
И вроде всё понятно, ничего сложного я не рассказал. На входе описание объектов, на выходе сигналы управления машиной. Что может быть проще?
Однако пока всё это порождает больше вопросов чем ответов. Очевидно, что это идейно совпадает с натуральными нейронными сетями. Так что каких либо вопросов по своему названию это не вызывает. И к тому же, это всё сильно отличается от обычных программ. Так что вопросов по тому, где искусственный интеллект, а где обычная программа тоже, вроде как нет. И уже сейчас понятно, что свое название нейронные сети заслужили.
Ну как это работает ? Причём здесь компьютер, как это вообще делается? На все эти вопросы, с одной стороны есть ответы, а с другой стороны ответов нет.
Пожалуйста, ✔️ подпишитесь на мой канал , и поставьте свой лайк.
Для вас это всего один клик, а для меня прекрасная мотивация работать ещё усердней над развитием этого блога.
Особенно признателен за репосты, ведь благодаря им о блоге узнает ещё больше людей.
Я очень ценю вашу поддержку.