Всем привет! На связи Енот. Несмотря на то, что веб-сайты и мобильные приложения с новой технологией появились всего лишь несколько лет тому назад, математическую модель нейронных сетей описывали ещё в середине прошлого века.
Данная технология представляет из себя обучаемую систему искусственного интеллекта, а принцип её работы во многом напоминает нейроны живого организма. Они предназначены для обработки, хранения или передачи информации с помощью химических и электрических сигналов. Клетки нейронов могут соединяться, формируя нервные сети.
Все задачи, которые решает нейронная сеть, так или иначе основаны на обучении. Пожалуй, наиболее простым и понятным примером будет логическая игра в крестики-нолики. Обычно она состоит из квадратного поля 3×3 клетки и чаще всего результат между двумя противниками приходит к ничьей. Допустим, что я с нуля создаю искусственный интеллект. Прописываю алгоритмы нейронных сетей и хочу сыграть с ним партию.
Сначала я буду побеждать своего виртуального оппонента, однако система учится на своих ошибках, причем очень хорошо и быстро. Через 30 партий мы сможем соревноваться наравне, а уже спустя сотню-другую у меня не будет никаких шансов против искусственного интеллекта. Машина мыслит намного быстрее, чем я, и узнаёт десятки ходов наперёд. Правда, это по-прежнему крестики-нолики.
Если же я взять чистый искусственный интеллект для игры в шахматы, то он, скорее всего, победит меня не раньше, чем через тысячу партий, из-за огромного количества клеток, фигур и комбинаций. А я ведь далеко не Гарри Каспаров. Нейросеть нужно прогонять десятки миллионов раз, чтобы она корректно решала поставленные задачи. С появлением современных технологий и мощных видеокарт машинное обучение происходит намного быстрее, чем это было раньше.
Казалось бы, разработка нейронных сетей — это сплошные плюсы, но не для работяг вроде нас. Потому что с их помощью не только неквалифицированные профессии станут ненужными. В первую очередь нейронные сети используются для решения сложных задач, требующих аналитических вычислений.
Они способны предсказывать рост и падение акций, основываясь на ситуации фондового рынка. С помощью современных технологий можно просчитать успешность запланированного сиквела для «Чёрной пантеры» от Marvel. Алгоритм получает информацию о кассовых сборах оригинала, среднестатистических оценках и затем шепчет на ушко, выстрелит ли новый фильм или же нет.
Ещё нейронные сети могут использоваться для распределения данных по различным параметрам, то есть для классификации. Допустим, я планирую открыть IGM-банк, в котором технологии будут самостоятельно решать, выдавать тому или иному клиенту деньги или нет. Алгоритм анализирует информацию о человеке, узнает его возраст, платежеспособность и так далее. Вот хочет Тимур взять высокотехнологичную BMW M5 в кредит, а денег у него нет, обращается в IGM-банк и получает отказ. Нейронная сеть проанализировала его доходы и понимает, что клиент неплатежеспособный и, скорее всего, уедет на этой машине куда подальше, забыв про невыплаченный кредит.
Пожалуй, самое широкое применение нейронных сетей — распознавание. Допустим, вы листаете новостную ленту нашего паблика ВКонтакте и видите потрясающие скриншоты по различным играм. Вместо того, чтобы писать комментарий, откуда эта пикча, можно просто загрузить скриншот и затем вбить его в поисковую систему. Алгоритм подскажет, что изображение взято из Cyberpunk 2077.
Программисты желают достичь того, чтобы искусственный интеллект занимался творчеством. Вдруг он разработает Half-Life 3 быстрее, чем сам Valve. В качестве способа обучения нейросети исследователи выбрали мимикрию. Сначала алгоритм подражает культовым хитам от Nintendo и Capcom. С полученной информацией о прохождении первых уровней, программа сопоставляет взаимодействие между различными объектами, а затем придумывает что-то своё. Увы, но эта нейронная сеть находится на ранней стадии. Машинное обучение происходит не так быстро, как нам этого хотелось, и, скорее всего, первой новую Half-Life выпустит именно Valve. Подобным образом работает алгоритм от DeepMind, дочерней компании Google. Вот только нейронная сеть не создает компьютерные игры, а проходит их вместо вас. Искусственный интеллект анализирует видеопрохождение аркад с консоли Atari, а затем просчитывает и запоминает правильные тактики, основываясь на действиях пользователя. С полученной информацией нейросеть отсеивает лишние или ненужные шаги, а самый удачный применяет в своем прохождении. Самое интересное, алгоритм можно тренировать, устанавливая небольшие цели, например, пройти уровень быстрее, чем остальные пользователи, либо же умирать реже, чем они. Как и в случае с крестиками и ноликами, машинное обучение происходит не с первого раза. Нейросеть нуждается в постоянных тренировках, прямо как и человеческий организм.
Каждый день Илон Маск засыпает с мыслью о колонизации Марса, но ведь для начала Красную планету необходимо заселить неживыми существами. Перед тем, как это сделать, роботу можно показать фрагменты с ландшафтами. Искусственный интеллект ознакомится с особенностями рельефа и погодными условиями, а затем ему будет легче ориентироваться на Марсе. Благодаря машинному обучению, разработчики пытаются создавать человекоподобных ботов, мыслящих, как мы с вами. Единственная сложность — девелоперам необходимы огромные ресурсы на отработку всевозможных действий со стороны искусственного интеллекта.
