Все с ума посходили с нейросетями. Очаровались технологией так, что дым из ушей. Ждут от нейросетей немедленного решения всех проблем Человечества и научной сингулярности.
Это когда всё разовьётся настолько, что тут же и схлопнется. В МГИМО на полном серьёзе не семинарах обсуждают, что еще десяток генераций нейрочатов и привет, все уйдём в матрицу.
Нейросетки не строит только что ленивый. Вот только что наткнулся на работу по распознаванию танков в видеопотоке. Чуть ли не оборонного значения работа. И так, знаете, стало забавно мне.
Вспомнил старинную, лет сорок ей, если не больше, задачу про такое же точно распознавание танков. Нейросетью, размерчиком поменьше нынешних, но вполне настоящей. Да-да, тогда тоже были нейросети.
Скажу по секрету, нейросети придумали в девятнадцатом веке. Только никому. Потому как вероятностная статистическая задача Фишера, это тоже нейросетка. Хоть и без всяких компьютеров.
Как-нибудь расскажу, если не забуду. Про почтенную английскую леди. Которая чай с молочком пьёт, а статистик за ней записывает.
Так вот – танки. В современной работе получили прямо неплохие результаты. Нейросетка уверенно опознаёт на видео танчики, даже страну производства более-менее угадывает. С ошибками, конечно, но работает.
Для обучения использовали под тысячу снимков разных танчиков. Ну как разных, у них всего четыре танчика и было. Детские модельки, игрушки.
Энтузиасты фоткали их прямо на столе, в кустах из ваты и на крашенной под травяное поле картонке. И результат замечательный!
Вы спросите – почему было не взять фотографии реальных танков? Их в сети миллионы самых разных, в любом ракурсе. Я, кажется, знаю ответ. Потому что на них эта нейросетка работать не будет.
Те, которые Фишера про старую леди читали, знают, что кроме обучающей выборки, надо модель всегда тестировать на независимой. И не радоваться, что у Вас на обучающей к ста процентам точность стремится. А оценить как Ваша штуковина работает на реальных данных. Обычно никак.
Ровно ту же ошибку сделали в Пентагоне лет сорок назад. Учили нейросетку отличать танчики от всякого другого. Для веселья в выборке было всего два вида картинок: танки и коты. Да-да, коты. С хвостами.
Результаты получились ошеломительные. За девяносто процентов точности. Для тех времён и тех компьютеров – подвиг!
Военные айтишники уже шеи тренировали для нобелевских медалей. Но тут пришли учёные настоящие, те самые с британской бабушкой. И всё испортили.
Потому как оказалось, если для проверки взять совсем другие фотографии танков, то нейросетка не угадывает вообще. Монетку бросать и то точнее будет.
Опять же, к математике вопросов нет. Нейросетка - она ж бестолковая. Что ей подсовывают, то и пережёвывает. Вытаскивает самые сильные зависимости.
Разгадка простая. Танки военные поехали фотографировать специально. В один день на полигоне.
Погода в день съёмок была довольно пасмурная. Так нейросетка ровно эту самую сильную разницу и поймала.
Если картинка тусклая – ставь последний процессор, это танк. Если яркая – кот, без вариантов.
А когда подъехали независимые фотки, сетка продолжала делить по освещённости. Только и всего.
Так что, сильно подозреваю, чудо программа нынешних первооткрывателей только те самые четыре игрушечные танчика и будет узнавать. Непременно, в кустах из ваты.
И ещё скажу. Нейросети – технология сильная, но ничего волшебного в ней нет. Обычная математическая моделька, вроде замшелого дискриминантного анализа. Имеет вполне понятные ограничения, в её основу заложенные.
Задачи распознавания образов, тем более, задачи динамические, на видео – задачи сложные. Никакого внятного решения в рамках нейросетей они не имеют. Уж извините.
Да, я в курсе, что лица более-менее распознавать научились. Да и то, вопросов к технологии пока больше чем ответов.
Но вот с танками беда. Тут или качественный скачок мощностей нужен, или какая-то принципиально новая технология. До той поры на выходе только хорошо освещённые солнцем котики.