Не проходит и недели без новостей об очередных успехах искусственного интеллекта. Он обыгрывает ведущих игроков в покер ищет работников для компании HeadHunter и диагностирует рак кожи лучше людей. Искусственные нейронные сети появились на слуху совсем недавно, а уже применяется чуть ли не везде при распознавании текста и создании контекстной рекламы в интернете, в машинном переводе, игре на бирже и системах видеонаблюдения. Как же устроены нейросети и что будет дальше?
Наш мозг не способен быстро совершать большие объемы математических операций. Даже простейшие машины, например, калькулятор, в два счёта опережают человека. В отличие от компьютера, мы можем быстро подстраиваться под новые условия. Люди, например, легко распознают речь собеседника, даже если находятся в шумном помещении. А если на лицо известного актера надеть маску с усами, фанаты (и даже хейтеры) всё равно узнают звезду. А вот компьютеру такие штуки даются очень сложно.
Наше мышление - результат работы сети нейронов в мозге. Нейроны передают друг другу химические сигналы с помощью электрических импульсов. Из такой коллективной активности рождаются наши ощущения и мысли. Отдельные нейроны и сеть их взаимодействий, смоделированные на компьютере, называются искусственной нейронной сетью. Принцип ее работы примерно тот же, что и в нашем собственном "процессоре". Нейроны получают входные сигналы, которые суммируются, при этом учитывается значимость каждого из них. Далее выходные сигналы этих нейронов поступают на входы других. Такие связи между нейронами могут быть положительными (возбуждающими)или отрицательными (тормозящими). Эти связи определяют вычисление нейронной сети, а значит её память и поведение.
В 60х годах прошлого века было показано, что нейросетевые модели обладают свойствами схожими с мозгом. Они могут распознавать образы или, как говорят в математике: решать задачи классификации, но до этого нейронную сеть нужно обучить. Например, мы хотим, чтобы из всего массива объектов в интернете нейросеть распознавала картинки с котиками. Для этого мы показываем ей изображения с котиками, другими словами, передаем сигнал.
После вычисления всех значений на выходах всех нейронов (говоря проще: после обработки сигнала) сеть выдаёт правильный или неправильный ответ. Если сеть ошиблась, ее алгоритмы вычисляют вклад каждой связи между нейронами в итоговую ошибку и потом по отдельности корректируют их значимость. Затем изображение показывают нейросети снова и снова, пока она не начнёт безошибочно определять на картинке кота. То есть сеть, как и человек, обучается за счёт повторения материала. Правда, трёхлетний ребёнок более смышлен, чем это высокотехнологичное устройство. Для того, чтобы обучить нейросеть, ей необходимо предъявить несколько сотен тысяч изображений с котами и без.
Однако, несмотря на самое глубокое обучение, сказать, что такой искусственный интеллект действительно мыслит и принимает решения, всё-таки нельзя, а значит не стоит опасаться того, что однажды роботы решат поработить или уничтожить человечество. Но уже сейчас понятно, что в будущем нейронные сети сослужат нам хорошую службу: они помогут в медицине и в безопасности, автоматизируют множество различных процессов и заменят целую "армию" менеджеров-консультантов, помогут купить билет на самолёт или получить юридическую консультацию.
