Даже не предполагал, что когда-нибудь еще возьмусь за копание в устройстве нейросетей. Был в жизни этап, когда занимался оптимизацией в одной не очень маленькой компании. Большие затраты, и соответственно возможности по оптимизации, лежали в области логистики. Доля расходов на логистику намного превышала треть от всех расходов компании, и можно было разгуляться 🧐.
Встал вопрос:
Насколько эффективно работают подразделения в обработке заказов: приемка груза, хранение, получение заказов, подборка, отгрузка?
Для оценки эффективности мне удалось применить многослойную нейросетку на базе персептрона. Основной проблемой для настройки нейросетки стала балансировка внутренних весовых коэффициентов, которые приходилось подгонять в ручном режиме. Нейросеть была построена на основе оргструктуры подразделений компании, поэтому перебор возможных вариантов в целом был не очень большой, всего несколько десятков комбинаций возможных составов сотрудников. Предельные пороговые значения нагрузки также были понятны и вычисляемы на основе уже имеющихся данных работы (объемы размещаемого груза на складе, объемы обрабатываемого потока грузов, объемы отгружаемых заказов и т.д.). Поэтому не сильно помучившись, и потратив всего несколько дней, задачу удалось решить.
Выполнив такую работу, и даже опубликовав на ее основе статью в одном научном журнале, окрыленный заинтересовавшей меня темой, решил продвинуть технологию. Вместе с приятелем отправил ее презентацию в один очень известный центр по инновациям, который тогда только открылся и рекламировал себя и перспективы работы с ним по всем утюгам необъятной.
В ответ получил критическую отповедь и ряд колких замечаний от экспертов этого центра. Ну, нет так нет, видно не судьба, займусь чем-нибудь еще.
Всё это было уже более 15 лет назад, и я не очень стремился повторять эту свою разработку с нейросетью, поводов не было. Хотя некоторые идеи моей разработки наблюдал у одной компании, которая даже приглашала на презентацию своего информационного продукта по имитационному моделированию бизнес систем. Этот продукт, по их словам, с интересом воспринимали в США, и они пытались двигать его еще и у нас в стране. Но мне кажется, что не особо успешно, хоть и получили они поддержку одного очень уважаемого ВУЗа страны.
Теперь о сегодняшнем. Так как на своем канале описываю ситуации с наймом на работу (в области ИТ в частности), то в одной своей статье описал ситуацию с прессингом, который во многих статьях сети Интернет (и на каналах Дзен в том числе) оказывают на программистов. Что скоро программисты будут не нужны, потому что ИИ (искусственный интеллект) всех «закусает» до самой профессиональной смерти.😱😰 (вот ссылка на эту статью)
Одна из авторов решила сделать репост моей статьи у себя на канале, и вот там завязалась очень длинная дискуссия с одним специалистом по «обучению неройсетей» – во всяком случае он обозначил себя таковым.
Так как прошло уже достаточно много времени с момента моего практического использования нейросети, то мои познания об их устройстве серьезно устарели. Поэтому случилась дискуссия профана со специалистом, я задавал вопросы и приводил свои непрофессиональные доводы. Уровень специалиста, с которым проходила дискуссия мне сложно оценить. К тому же он обозначил, что изучил профессию окончив несколько курсов. Не берусь судить о качестве полученных им знаний, но они скорее всего поверхностные, не концептуальные. Что еще можно было бы ожидать от курсов? Но тем не менее, эта дискуссия подтолкнула к тому, чтобы копнуть нейросети поглубже, и понять как они устроены сейчас.
Сразу хочется положить начало с определения ИИ. Некоторое время назад в одной своей статье решил разобраться с этим вопросом (см. статью Распаковка #Тема "Искусственный интеллект – определения"). Пришел к неутешительному выводу, что четкого всеми принятого определения пока не существует. Пишут, кто во что горазд. разобрал некоторое количество найденных в сети Интернет, и вывел свое определение:
«Искусственный интеллект – это технология или комплекс технологий, которые наделяют искусственно созданные системы свойствами, имитирующими интеллект человека.»
Специалист естественно выдал свое определение, и некоторую критику выведенного мной определения. Что в принципе неплохо, соображает человек и имеет критическое мышление. Но вот базис его знаний немного удивил, особенно не понимание, что ИИ может базироваться не только на нейросетях, и что подходы к созданию ИИ были уже несколько раз на протяжении последних десятилетий, и что базировались эти подходы в разные этапы на различных технологиях. Вероятно об этом на курсах не рассказывают из-за ограниченности времени и бюджета, а может и ограниченного кругозора авторов курсов по ИИ.
Основным противоречием нашей дискуссии со специалистом стало то, что я считал нейросети по своей работе схожими с Интернет поисковиками, которые ищут и выдают информацию по запросам пользователей. Специалист меня пытался убедить, что это совсем не так, и нейросети работают по другому. И даже Алиска, которая используется как голосовой интерфейс для поиска не является нейросетью. Пришлось показать скрины с сайта создателя Алиски, где черным по белому было написано, что нейросеть в нее встроена. Но все это верхняя оболочка, получить какие-то данные от специалиста о внутреннем устройстве нейросетей не получилось, все сошло на пояснения как сеть обучается. Оно и понятно, он ведь специалист по обучению, а не по созданию нейросетей.
Но мне захотелось разобраться, что же там внутри. Благо в Интернете есть информация, хоть и не столь много, но попробую найти концептуальные вещи.
Продолжение следует.