Искусственный интеллект управляет автомобилем, обыгрывает профессиональных геймеров в различных играх, захватывает мир…. так стоп, о чем это я? С вами канал «В курсе про IT», и сегодня я постараюсь ответить на вопрос – как устроен искусственный интеллект.
Когда мы говорим об искусственном интеллекте (дальше ИИ) в голову приходит образ машины с человеческим лицом, действительно такой образ не так уж и далек от истины, ведь ИИ устроен подобно человеческому мозгу, но намного и намного проще. Человеческий мозг представляет собой сложный органический компьютер, выполняющий по приблизительным оценкам квинтиллион операций в секунду, что в компьютерном эквиваленте равняется тысяче ПетаФлопс, потребляя всего 20 ватт энергии, в то же время самый мощный компьютер Summit компании IBM в пиковые моменты способен достигать производительности в 200 квадриллионов операций в секунду или же 122 ПетаФлопс, потребляя при этом 15 миллионов Ватт энергии, потому можно сказать, что до того времени, когда компьютеры смогут сравниться с человеком в когнитивных способностях должно пройти еще не мало времени. Точного описания механизма работы нашего мозга до сих пор не существует, однако механизм работы частей мозга обычно моделируют с помощью концепций нейронов и нейронных сетей.
Нейрон - структурно функциональная единица нервной системы, клетка которая обрабатывает, хранит и передает информацию с помощью химических и электрических сигналов. Нейрон можно сравнить с транзистором, только более сложным и функциональным. Человеческий мозг содержит порядка 100 миллиардов таких клеток, соединенных в единую сеть для того чтобы мы могли мыслить, запоминать и воспроизводить информацию. Нейроны взаимодействуя друг с другом, обмениваются информацией, сигналы отдельных нейронов взвешиваются и комбинируются друг с другом перед тем как активировать другие нейроны, эта обработка передаваемых сообщений (комбинирование и активация других нейронов) повторяется в различных слоях мозга и учитывая количество нейронов в головном мозге, количество комбинаций невероятно огромное, но это еще не конец. Изначально входные сигналы приходят из разнообразных источников (наших органов чувств), один нейрон может получать сотни тысяч входных сигналов перед тем как принять решение о том, как следует на это реагировать, после этого каждый нейрон преобразует уже взвешенные входные данные и только потом проверяет достигнут ли порог его активации. Помимо этого, нейронные сети в головном мозге могут меняться и обновляться, включая изменения алгоритмов взвешивания сигналов, передаваемых между нейронами. Это связано с обучением и накоплением опыта, именно эта модель человеческого мозга вдохновила ученых на воспроизведение возможностей мозга в компьютерной симуляции. Искусственная нейронная сеть представляет собой системы соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров, искусственных нейронов. Процессор в такой сети имеет дело только с сигналами, которые он получает и которые он периодически посылает другим процессорам. Особенностью такой сети является возможность самостоятельного обучения, отсюда и термин – Машинное обучение.
Давайте в качестве примера представим нейронную сеть, которая должна определять находится ли на изображении человек. Для разработки подобной сети изначально нужно задать некоторые условия, для конкретно нашей задачи это могут быть: телосложение, преобладающий цвет кожи, рост и другие отличительные черты человека. После чего на вход сети можно подавать большое количество изображений с человеком и без, чтобы увидеть какие изображения сеть решит принять за нужные. На протяжении этого процесса, человек должен подтвердить выбор сети или опровергнуть, со временем сеть начнет отдавать предпочтения тем нейронным связям, которые с наибольшей вероятностью привели ее к верному результату, тем самым повышая точность своих результатов. Чем больше входных параметров изначально будут даны нейронной сети, тем больше собственных зависимостей и закономерностей сможет обнаружить сеть.
То, о чем я сейчас рассказывал, далеко не все возможности и принципы построения ИИ, методов машинного обучения сотни, если не тысячи, и новые методы появляются буквально каждый день. Хочешь узнать больше об искусственном интеллекте, узнать как реализовать наш сегодняшний пример с помощью различных языков программирования, тогда оставляй комментарий, и я обязательно напишу об этом статью!