Нейронные сети – развитие технологии, имитирующей разум

Искусственные нейронные сети за последнее время сделали громадный скачок вперед. Так, компьютерные программы научились на равных (а то и лучше) соперничать с людьми в шахматных баталиях и разнообразных играх, машины теперь способны ездить без водителей, а роботы проявляют творческие порывы в рисовании и сочинении стихов. Такие прогрессивные сети уже активно внедряются самыми успешными компаниями в свои сервисы. Если все пойдет такими темпами, то в ближайшем будущем мы сможем лицезреть нечто похожее на небезызвестный фильм «Терминатор», когда искусственный интеллект стал настолько совершенным, что предпочел просто «избавиться» от человечества.

Сами нейронные сети являются понятием растяжимым и обширным. Их невозможно описать двумя-тремя словами. Они что-то взяли от машинного обучения и математики, химии и физики, а что-то от программирования. Данная сфера изучается не первый год, а в разработках участвуют специалисты из различных отраслей. Сейчас же мы попытаемся ответить на интригующие вопросы, проследим историю возникновения и развития нейронных сетей. И, конечно же, максимально понятно и доступно объясним, что же это такое.


Вникаем в историю

Первые эксперименты с ИНС (искусственные нейронные сети) датируются 40-ми годами прошлого столетия. В тот временной период люди пытались изучить головной мозг человека, а также попробовать смоделировать его. И в 1943 году Уолтер Питтс и Уоррен Мак-Каллок сумели создать полноценную нейросеть, которая оказалась работоспособной. Нейролингвист и нейропсихолог смогли сотворить в ту пору лишь примитивную ИНС с двоичными числами. Но даже такое ограниченное оперирование считалось невероятно перспективным, ведь сеть могла самостоятельно обучаться. А первый в мире нейрокомпьютер был сконструирован в 1960 году Фрэнком Розенблаттом. Персептрон «Марк-1» распознавал буквы на картах благодаря встроенным фотоэлементам.

А вот в 1969 году Сеймур Пейперт и Марвин Мински показали всему миру ограниченность ИНС. Известные ученые пришли к выводу, что на данный момент нет ресурсов, которые бы могли обрабатывать действительно сложные вопросы и задачи. Более того, существовавшие тогда нейрокомпьютеры не были в состоянии реализовать вполне логичные и простые функции. При этом уже в 1975 году на свет появились многослойные нейронные сети, которые учитывали поступающую и исходную информацию, чтобы в определенный момент поменять стратегию для решения задачи. Именно в это время прогресс в плане разработки ИНС начал идти более динамично.

1982 год подарил человечеству новое открытие. Удалось достигнуть двустороннего информационного обмена, в котором участвовали соседние нейроны. Получается, что для дальнейшего развития ИНС оставалось улучшать вычислительную мощность компьютеров, которые еще не могли похвастаться какой-то серьезной производительностью. То десятилетие и вовсе стало знаковым для нейросетей. Была создана NETtalk для обучения произношению английских букв, причем в зависимости от определенного контекста.

В последующее время ученые, программисты, математики и другие специалисты активно работали над усложнением нейронных сетей. Появлялись новые типы и технологии решения разнообразных задач. Все это происходило на фоне бурно развивающегося интернета, что давало возможность не только структурировать, но и накапливать важные данные. Стоит отметить и сильный рост вычислительной активности компьютеров, который можно было наблюдать в последние десятилетия. Сейчас же полноценная нейронная сеть может устанавливаться пользователем прямо на смартфон в виде обычного приложения.


Как все это работает

Необходимо понимать, что искусственная нейронная сеть «копирует» человеческий мозг. Но даже самая продвинутая ИНС еще не может тягаться в плане производительности с головным мозгом. Так, данный орган человека насчитывает около 85-87 миллиардов нейронов, которые взаимодействуют при помощи электрической связи. Это очень сложная система, повторить которую на данный момент времени просто невозможно. Поэтому мы имеем хоть и продвинутые ИНС, но все еще далекие от реального мозга.

Стандартная нейронная сеть выглядит достаточно просто. Она состоит из рецепторов, которые выступают в роли нейронов, а также принимают постороннюю информацию. Далее следует слой принимающих сигналы нейронов, которые взаимодействуют с рецепторами. Происходит обработка и передача информации выходному нейронному слою. После этого осуществляется выдача готовых результатов.

Любая нейронная сеть выделяется параллельными вычислениями из-за наличия огромного количества нейронов, разделенных на слои. При этом каждый нейрон получает весовой коэффициент. И именно поэтому ИНС может самообучаться, что чрезвычайно важно.


Где мы видим присутствие нейронных сетей

ИНС находят свое применение в самых разных областях и сферах жизни. Особенно часто работу нейронных сетей сейчас можно встретить в беспилотных автомобилях, приложениях для ПК и мобильных устройств, поисковых системах и так далее. Многие программы для распознавания текста и голоса функционируют на базе нейронных сетей.

Но все это относится к категории распространенного потребительского использования. Как дела обстоят с более узкими направлениями? Нейронные сети стали применяться нейроспециалистами для более глубокого и основательного изучения не только человеческого интеллекта, но и самого разума. С их непосредственной помощью ведется работа целых компаний. ИНС в последние годы можно встретить даже в медицине. Что уж говорить о любимой нами IT-сфере! И в будущем список областей применения ИНС без сомнений будет только увеличиваться.


Популярные программы и сервисы с ИНС

Естественно, нельзя было не рассказать о самых интересных развлекательных проектах, которые уже стали популярными, либо же находятся на грани успеха. Сразу же нужно упомянуть приложение для смартфонов MSQRD от белорусских разработчиков. Этот сервис был моментально выкуплен Марком Цукербергом, а программа одно время занимала первые места в Google Play и App Store. MSQRD умеет накладывать различные забавные маски на лицо пользователя. Для этого используются данные в реальном времени, которые поступают от фронтальной камеры.

 

Есть мобильное приложение Prisma, которое обрабатывает любое изображение в стиле различных работ прославленных художников. С помощью приложения фотография в буквальном смысле перерисовывается с нуля.

Нечто похожее предлагает сервис Mlvch. Любители животных при помощи фото-сервиса WhatDog смогут определить породу собаки по одному снимку, а HowOld – подскажет возраст человека на фотографии. Очень перспективным выглядит виртуальный робот CaptionBot от Microsoft, который с удовольствием опишет то, что видит на картинке. И во всех этих случаях нейронные сети играют важнейшую роль!


 

Нужны ли нейроспециалисты в Беларуси?

Вот что предлагают отечественные IT-компании для специалистов по нейросетям и машинному обучению.

"Айдиономикс Диджитал" - продуктовая IT-компания, которая сейчас работает над амбициозным проектом, связанным со здоровьем. С помощью мобильных технологий и искусственного интеллекта проект помогает девушкам контролировать и улучшать свое женское здоровье. Данный продукт занимает лидерскую позицию на рынке, имея восемь миллионов активных пользователей по всему миру. 

Banuba Development — быстрорастущий стартап, разрабатывающий продукты на базе computer vision. Сейчас он работает над серией приложений для создания видео с «живыми эффектами». В настоящий момент команда ищет DataOps Engineer, который имеет интерес к искусственному интеллекту и нейронным сетям. В его обязанности входит создание синтетических дата-сетов и поддержка работы pipeline-анализа данных. В команду также приглашается специалист по компьютерному зрению, который хотел бы углубить знания в сфере искусственного интеллекта и нейросетей. Для успешного прохождения собеседования необходимо иметь экспертизу в разработке алгоритмов поиска и распознавания изображения, знание алгоритмов и принципов машинного обучения, C/C++, Matlab, опыт работы с многопоточными приложениями, понимание AR- и VR-технологий.

Это лишь несколько вакансий, на которые требуются специалисты со знанием нейронных сетей. 


ИНС - это ИИ?

Многие эксперты признают, что искусственные нейронные сети являются частью ИИ. Это можно объяснить логически, ведь искусственный интеллект представляет собой многослойные нейронные сети, которые в состоянии решать сложнейшие задачи и самостоятельно обучаться. Но все это лишь условности, потому что человечество до сих пор не разобралось, что же такое интеллект вообще. Но пока мы думаем о насущных проблемах, нас постепенно окружают нейронные сети, а некогда фантастические технологии становятся привычным атрибутом жизнедеятельности человека.

Версия для печатиВерсия для печати

Рубрики: 

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Всего голосов: 2
Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!

Читайте также

Комментарии

Аватар пользователя mike

Хорошая тема, да смята. Не могу поставить выше тройки с плюсом. "Как это всё работает"  -- подзаголовок без ответа. А принцип одноаременно и прост, :и сложен для понимания: отражение обучения. СтОило раскрыть публике. Впрочем, кто хочет -- погуглит, да?

Особенно часто работу нейронных сетей сейчас можно встретить в...

Автор, пользующемуся  сервисом, девайсом или ещё чем-то умным, не раскрывают, да ему и безразлично, на основе чего получается результат: с помощью нечётких множеств, многозначной логики, корреляционного анализа, ленивых вычислений, экстра/интерполяции, и т.д., в т.ч. и нейронных сетей, или комбинации методов. Вы знаете, что ВСТРЕЧАЕТЕ?. laugh Не думаю. Живём в обществе потребления.

Кстати, отнесение персептрона Розеблатта к нейронным сетям -- передержка. Имхо.

Отрадно, что в РБ есть фирмы, занимающиеся нейронными сетями и нанимающие работников.

 

Аватар пользователя mike

Анек. Древний.

Едет Белинский по Питеру на извозчике. Тот видит: барин незнатный, разночинный, похоже, словом перекинуться можно. "Барин, а вы кем-то будете?" -- "Критик я." -- "А эт как?" -- "Но вот напишет что автор, а я, значит, критикую!"

Извозчик себе в бороду: "Ишь, говна какая..."

mike пишет:

Хорошая тема, да смята. Не могу поставить выше тройки с плюсом. "Как это всё работает"  -- подзаголовок без ответа. А принцип одноаременно и прост, :и сложен для понимания: отражение обучения. СтОило раскрыть публике. Впрочем, кто хочет -- погуглит, да?

Особенно часто работу нейронных сетей сейчас можно встретить в...

Автор, пользующемуся  сервисом, девайсом или ещё чем-то умным, не раскрывают, да ему и безразлично, на основе чего получается результат: с помощью нечётких множеств, многозначной логики, корреляционного анализа, ленивых вычислений, экстра/интерполяции, и т.д., в т.ч. и нейронных сетей, или комбинации методов.

Без разницы. Хоть гадание на кофе или муке. Важен результат. (С)

Добавить комментарий