Что такое нейронные сети и для чего они нам нужны?
На протяжении долгого времени люди думали о том, как создать компьютер, который мог бы мыслить подобно человеку. Появление искусственных нейронных сетей (ИНС) стало значительным шагом в этом направлении.
Как известно, человеческий мозг состоит из нейронов, которые получают информацию от органов чувств и обрабатывают её: мы узнаем знакомых людей по их лицам, чувствуем голод, когда слышим запах вкусной еды. Всё это является результатом работы нейронов целой сети головного мозга.
Так что же такое искусственные нейронные сети? Это программный код, который имитирует работу мозга и самообучается. Искусственные нейроны получают сигналы через несколько входов, затем преобразует их и передают другим нейронам. То есть работа одного нейрона заключается в преобразовании нескольких параметров в один.
Например, нейронная сеть пытается определить, есть ли на картинке изображение полосатой кошки. Она обработала сотни тысяч фотографий кошек и знает, что цвет их шерсти представляет собой сочетание определенных оттенков: черный, серебристый, белый и рыжий. Нейрон получает сигналы о том, что эти три цвета преобладают на изображении, а это значит, что, скорее всего, на нём есть кошка. Затем нейронная сеть проверяет, есть ли на картинке кошачьи глаза, уши и хвост. Если все четыре фактора совпадают, можно с уверенностью утверждать, что на картинке есть кошка.
Глубокая нейронная сеть представляет собой сложную программу, состоящую из большого количества внешнего и внутренних слоев с настраиваемыми параметрами. На первый слой сеть принимает сигналы – признаки, описывающие объект. На внутренних слоях происходит их обработка: входной вектор умножается на матрицу связей, и сформированный таким образом вектор новых признаков передается в следующий слой. Результат обработки сигнала отправляется на выходной слой сети.
Чем сложнее устроена нейросеть, чем больше слоев и нейронов она имеет и чем больше вычислительных операций выполняет, тем, как правило, лучший результат она выдаёт.
Когда появились нейросети?
Самое первое упоминание о нейросети появилось в 1943 году. Учёные Уорен Маккалок и Уолтер Питтс написали статью о разработке компьютерной модели нейронной сети. В своей работе учёные опирались на математические алгоритмы и теорию деятельности головного мозга. Следующее упоминание нейросетей появилось в книге Дональда Хебба «Организация поведения» от 1949 года, в которой канадский нейропсихолог описал процесс самообучения искусственной нейронной сети.
Спустя 8 лет Фрэнком Розенблаттом была представлена математическая модель обработки информации человеческим мозгом, получившая название персептрон. Еще через три года, в 1960, этот американский учёный продемонстрировал электронное устройство, которое имитировало работу мозга, в частности, распознавало отдельные символы на карточках, которое оно «видело» своими «глазами»-камерами. В 1969 году идея создания нейросетей была раскритикована, поэтому на некоторое время интерес учёных к нейронным сетям угас.
Сегодня же о нейросетях не слышал только ленивый! Они задействованы во многих сферах жизни, таких, как медицина, робототехника, автоматизация предприятий и т.д. Более того, нейросети делают нашу жизнь комфортнее, оставаясь незамеченными. Например, самая популярная область применения нейросетей сегодня – распознавание визуальных образов, аудио и видео. Такие нейросети используются повсюду – голосовые помощники, роботы-автоответчики, спецэффекты (маски) в социальных сетях! Поисковые системы по картинке не только найдут похожие изображения, но и напишут, что именно на ней изображено.
Уровень распознавания лиц нейросетями приблизился к 100%, и сейчас продолжением этой работы стало распознавание эмоций. Уже сейчас нейросети способны с точностью до 98% определить страх, злость, радость, удивление и другие эмоции. ИНС помогают оптимизировать раскладку товара и рекламных постеров на сайтах в интернете, исходя из интереса покупателей, а также обработают фотографии, сделав кожу гладкой, а глаза – выразительными.
За нейросетями – будущее?
Ещё несколько лет назад учёные-исследователи предсказали автоматизацию 47% всех рабочих мест во всех отраслях в ближайшие 20 лет. С уверенностью можно сказать, что этот прогноз сбывается. Сегодня ИНС активно помогают осваивать новые технологии и развивать существующие.
Однако нерешёнными по-прежнему остаются вопросы скорости работы нейронных сетей, разработка новых алгоритмов логического вывода и т.д. Таким образом, напрашивается вывод, что нейросети – это замечательно и ново, однако они нуждаются в постоянном контроле и доработках. Поэтому слепо доверять искусственному уму не стоит.
Да, в ближайшем будущем нейронные сети могут взять на себя большую часть сложной обыденной работы. Но контролировать их работу и подкидывать свежие идеи всё равно придётся людям.
________________________________________________
Подписывайтесь, чтобы не пропустить интересные события:
