Как работает искусственный интеллект
В последнее время мы все больше слышим об искусственном интеллекте. Он применяется практически везде: от сферы высоких технологий и сложных математических вычислений до медицины, автомобилестроения и даже при работе смартфонов. Технологии, лежащие в основе работы ИИ в современном представлении, мы используем каждый день и порой даже можем не задумываться об этом. Но что такое искусственный интеллект? Как он работает? И представляет ли опасность?
Для начала давайте определимся с терминологией. Если вы представляете себе искусственный интеллект, как что-то, способное самостоятельно думать, принимать решения, и в целом проявлять признаки сознания, то спешим вас разочаровать. Практически все существующие на сегодняшний день системы даже и близко не «стоят» к такому определению ИИ. А те системы, что проявляют признаки подобной активности, на самом деле все-равно действуют в рамках заранее заданных алгоритмов.
Порой алгоритмы эти весьма и весьма продвинутые, но они остаются теми «рамками», в пределах которых работает ИИ. Никаких «вольностей» и уж тем более признаков сознания у машин нет. Это просто очень производительные программы. Но они «лучшие в своем деле». К тому же системы ИИ продолжают совершенствоваться. Да и устроены они совсем небанально. Даже если откинуть тот факт, что современный ИИ далек от совершенства, он имеет с нами очень много общего.
Как работает искусственный интеллект
В первую очередь ИИ может выполнять свои задачи (о которых чуть позже) и приобретать новые навыки благодаря глубокому машинному обучению. Этот термин мы тоже часто слышим и употребляем. Но что он означает? В отличие от «классических» методов, когда всю необходимую информацию загружают в систему заранее, алгоритмы машинного обучения заставляют систему развиваться самостоятельно, изучая доступную информацию. Которую, к тому же, машина в некоторых случаях тоже может искать самостоятельно.
Например, чтобы создать программу для обнаружения мошенничества, алгоритм машинного обучения работает со списком банковских транзакций и с их конечным результатом (законным или незаконным). Модель машинного обучения рассматривает примеры и разрабатывает статистическую зависимость между законными и мошенническими транзакциями. После этого, когда вы предоставляете алгоритму данные новой банковской транзакции, он классифицирует ее на основе шаблонов, которые он подчерпнул из примеров заранее.
Как правило, чем больше данных вы предоставляете, тем более точным становится алгоритм машинного обучения при выполнении своих задач. Машинное обучение особенно полезно при решении задач, где правила не определены заранее и не могут быть интерпретированы в двоичной системе. Возвращаясь к нашему примеру с банковскими операциями: по-факту на выходе у нас двоичная система исчисления: 0 — законная операция, 1 — незаконная. Но для того, чтобы прийти к такому выводу системе требуется проанализировать целую кучу параметров и если вносить их вручную, то на это уйдет не один год. Да и предсказать все варианты все-равно не выйдет. А система, работающая на основе глубокого машинного обучения, сумеет распознать что-то, даже если в точности такого случая ей раньше не встречалось.
Глубокое обучение и нейронные сети
В то время, как классические алгоритмы машинного обучения решают многие проблемы, в которых присутствует масса информации в виде баз данных, они плохо справляются с, так сказать, «визуальными и аудиальными» данными вроде изображений, видео, звуковых файлов и так далее.
Например, создание модели прогнозирования рака молочной железы с использованием классических подходов машинного обучения потребует усилий десятков экспертов в области медицины, программистов и математиков,- заявляет исследователь в сфере ИИ Джереми Говард. Ученые должны были бы сделать много более мелких алгоритмов для того, чтобы машинное обучение справлялось бы с потоком информации. Отдельная подсистема для изучения рентгеновских снимков, отдельная — для МРТ, другая — для интерпретации анализов крови, и так далее. Для каждого вида анализа нам нужна была бы своя система. Затем все они объединялись бы в одну большую систему… Это очень трудный и ресурсозатратный процесс.
Алгоритмы глубокого обучения решают ту же проблему, используя глубокие нейронные сети, тип архитектуры программного обеспечения, вдохновленный человеческим мозгом (хотя нейронные сети отличаются от биологических нейронов, принцип действия у них почти такой же). Компьютерные нейронные сети — это связи «электронных нейронов», которые способны обрабатывать и классифицировать информацию. Они располагаются как-бы «слоями» и каждый «слой» отвечает за что-то свое, в итоге формируя общую картину. Например, когда вы тренируете нейронную сеть на изображениях различных объектов, она находит способы извлечения объектов из этих изображений. Каждый слой нейронной сети обнаруживает определенные особенности: форму объектов, цвета, вид объектов и так далее.
Нейронные сети — это искусственный человеческий мозг?
Несмотря на похожее строение машинной и человеческой нейросети, признаками нашей центральной нервной системы они не обладают. Компьютерные нейронные сети по-сути все те же вспомогательные программы. Просто вышло так, что самой высокоорганизованной системой для проведения вычислений оказался наш мозг. Вы ведь наверняка слышали выражение «наш мозг — это компьютер»? Ученые просто «повторили» некоторые аспекты его строения в «цифровом виде». Это позволило лишь ускорить вычисления, но не наделить машины сознанием.
Нейронные сети существуют с 1950-х годов (по крайней мере, в виде концепий). Но до недавнего времени они не получали особого развития, потому что их создание требовало огромных объемов данных и вычислительных мощностей. В последние несколько лет все это стало доступным, поэтому нейросети и вышли на передний план, получив свое развитие. Важно понимать, что для их полноценного появления не хватало технологий. Как их не хватает и сейчас для того, чтобы вывести технологию на новый уровень.
Для чего используется глубокое обучение и нейросети
Есть несколько областей, где эти две технологии помогли достичь заметного прогресса. Более того, некоторые из них мы ежедневно используем в нашей жизни и даже не задумываемся, что за ними стоит.
Компьютерное зрение — это способность программного обеспечения понимать содержание изображений и видео. Это одна из областей, где глубокое обучение сделало большой прогресс. Например, алгоритмы обработки изображений глубокого обучения могут обнаруживать различные типы рака, заболеваний легких, сердца и так далее. И делать это быстрее и эффективнее врачей. Но глубокое обучение также укоренилось и во многих приложениях, которые вы используете каждый день. Apple Face ID и Google Photos используют глубокое обучение для распознавания лица и улучшения качества снимков. Facebook использует глубокое обучение, чтобы автоматически отмечать людей на загружаемых фотографиях и так далее. Компьютерное зрение также помогает компаниям автоматически идентифицировать и блокировать сомнительный контент, такой как насилие и нагота. И, наконец, глубокое обучение играет очень важную роль в обеспечении возможности самостоятельного вождения автомобилей, чтобы они могли понимать, что их окружает.
Распознавание голоса и речи. Когда вы произносите команду для вашего Google Ассистента, алгоритмы глубокого обучения преобразуют ваш голос в текстовые команды. Несколько онлайн-приложений используют глубокое обучение для транскрибирования аудио- и видеофайлов. Даже когда вы «шазамите» песню, в дело вступают алгоритмы нейросетей и глубокого машинного обучения.
Поиск в интернете: даже если вы ищите что-то в поисковике, для того, чтобы ваш запрос был обработан более четко и результаты выдачи были максимально правильными, компании начали подключать алгоритмы нейросетей к своим поисковым машинам. Так, производительность поисковика Google выросла в несколько раз после того, как система перешла на глубокое машинное обучение и нейросети.
Пределы глубокого обучения и нейросетей
Несмотря на все свои преимущества, глубокое обучение и нейросети также имеют и некоторые недостатки.
Зависимость от данных: в целом, алгоритмы глубокого обучения требуют огромного количества обучающих данных для точного выполнения своих задач. К сожалению, для решения многих проблем недостаточно качественных данных обучения для создания рабочих моделей.
Непредсказуемость: нейронные сети развиваются каким-то странным путем. Иногда все идет как задумано. А иногда (даже если нейросеть хорошо справляется со своей задачей), даже создатели изо всех сил пытаются понять, как же алгоритмы работают. Отсутствие предсказуемости делает чрезвычайно трудным устранение и исправление ошибок в алгоритмах работы нейросетей.
Алгоритмическое смещение: алгоритмы глубокого обучения так же хороши, как и данные, на которых они обучаются. Проблема заключается в том, что обучающие данные часто содержат скрытые или явные ошибки или недоработки, и алгоритмы получают их «в наследство». Например, алгоритм распознавания лиц, обученный в основном на фотографиях белых людей, будет работать менее точно на людях с другим цветом кожи.
Отсутствие обобщения: алгоритмы глубокого обучения хороши для выполнения целенаправленных задач, но плохо обобщают свои знания. В отличие от людей, модель глубокого обучения, обученная играть в StarCraft, не сможет играть в другую подобную игру: скажем, в WarCraft. Кроме того, глубокое обучение плохо справляется с обработкой данных, которые отклоняются от его учебных примеров.
Будущее глубокого обучения, нейросетей и ИИ
Ясное дело, что работа над глубоким обучением и нейронными сетями еще далека от завершения. Различные усилия прилагаются для улучшения алгоритмов глубокого обучения. Глубокое обучение — это передовой метод в создании искусственного интеллекта. Он становится все более популярным в последние несколько лет, благодаря обилию данных и увеличению вычислительной мощности. Это основная технология, лежащая в основе многих приложений, которые мы используем каждый день.
Но родится ли когда-нибудь на базе этой технологии сознание? Настоящая искусственная жизнь? Кто-то из ученых считает, что в тот момент, когда количество связей между компонентами искусственных нейросетей приблизиться к тому же показателю, что имеется в человеческом мозге между нашими нейронами, что-то подобное может произойти. Однако это заявляение очень сомнительно. Для того, чтобы настоящий ИИ появился, нам нужно переосмыслить подход к созданию систем на основе ИИ. Все то, что есть сейчас — это лишь прикладные программы для строго ограниченного круга задач. Как бы нам не хотелось верить в то, что будущее уже наступило…
Источник
Подписка на новостой RSS-канал сайта
Получать новости сайта по почте
Контактный адрес для любых сообщений
МЕНЮ
Архив материалов
Подписка на новости
Новости криптозоологии
Хроники природных катастроф
ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ
25.08.2018 - 02.10.2018 (1000)
03.10.2018 - 07.11.2018 (990)
08.11.2018 - 13.12.2018 (990)
14.12.2018 - 23.01.2019 (1000)
24.01.2019 - 02.03.2019 (1000)
03.03.2019 - 12.04.2019 (1010)
13.04.2019 - 23.05.2019 (990)
24.05.2019 - 03.07.2019 (1000)
04.07.2019 - 11.08.2019 (1000)
12.08.2019 - 16.09.2019 (990)
17.09.2019 - ...
Последние аномальные новости

Началась акция 'Штурм Зоны 51'

Группу Дятлова растерзали снежные люди

Жители Мурманска выловили из озера золотую рыбку

Задержали шамана, который шёл изгонять Путина

Зазеркальная жизнь

Инопланетяне убивают коров в Орегоне

Колдуна обвинили в убийстве пяти человек

Маяки с привидениями - 1

Маяки с привидениями - 2

Мифические существа - 1

Мифические существа - 2

На Юпитере начались три дня тьмы, следующая Земля

Невеста умерла в шаге от алтаря

Необычная атмосферная аномалия над США

Нибиру родила планеты, угрожающие Земле

НЛО заметили над Смоленской областью

Обнародовавшим подлинные видео с НЛО оказался певец

Обнаружили легендарный меч короля Артура

Озеро страшных тайн Куолаярви

Открыт редчайший оккультный портал

Охотники поймали огромного вепря

Самые страшные существа в европейском фольклоре

Секретные материалы. Инцидент в Каикоура

Странные вещи из ящика в мусорном баке

Таиландец поделился секретом долголетия

Три самые реалистичные версии гибели группы Дятлова

У Большого Брата будет суперзрение

У Гафта есть способности к ясновидению

Умерший дед забрал правнука

Флотилия НЛО в небе над Португалией

Шесть НЛО пролетели над Флоридой

Laminatart - Где купить ламинат

Royalblinds - Магазин жалюзи в Киеве

Женские сумки-шопперы

TKTS - Антрацит - лидер среди материалов для топлива

Женский журнал

База инопланетян в реке Ыгыатта

Беспилотные такси Яндекса начнут перевозить пассажиров с 2023 года

Блогеры получили по 10 дней тюрьмы за проникновение в Зону 51

Ведьма из Блэр. Как родилась легенда

Водяного монстра заметили в Китае

Дьявольский рог вырос у мужчины на голове

Запорожцы сфотографировали инопланетянина

Звезда Табби тускнеет из-за испарения украденной луны

Компания SpaceX готовит новый прототип Звездолета

Крупнейший вулкан на Ио готовится к извержению

Кто и с какой целью рисует узоры на полях

Магнитогорец снял привидение на месте ДТП

Мужчина оправдал 400 прогулов на работе плохим настроением

Необычайно длинный язык принес блогерше миллионы

Необычное явление на озере Балыктаах-Эбэ

Нибиру - что это, почему угрожает Земле столкновением

Певица рассказала, как разговор об инопланетянах изменил ее жизнь

Пистолет могут вернуть в экипировку космонавтов к 2021 году

Ребенок перестал расти из-за загадочной болезни

Самые мистические места России

Сбежавшая черепаха проползла несколько кварталов за 15 месяцев

Сможем ли мы колонизировать экзопланеты

Создана новая гипотеза о появлении жизни на Земле

Создание космического лифта признали возможным

Странные свечения в озере Чертов глаз

Туристов приглашают в замок с привидениями

Что заставляет человека испытывать ужас во время сна

Чудовище озера Ворота

Чудовище озера Лабынкыр

Чудовище озера Хайыр

Ведунья о паранормальной энергии Лондонского Тауэра

Вековая загадка винтовой лестницы Лоретто

Вересковый эль и замки с привидениями

ВМС США подтвердило подлинность видео с НЛО

Дух книголюба

Жадный призрачный библиотекарь

Звездолет Баала откликнулся на зов

Иранские военные обстреляли быстро движущийся НЛО

Испытали двухместный беспилотник-такси

История дикого мальчика Питера

Китайский луноход снял пришельца на Луне

Лидер ЛДПР сходил к шаманам и избавился от порчи

Любимое кресло призрака

Людей можно переселить на Проксима Центавра

На дне Атлантического океана обнаружены следы исчезнувшей Атлантиды

НАСА заинтересовалось НЛО над Аликанте

Невероятная судьба России по предсказанию Нострадамуса

Неизвестная развитая цивилизация существовала в Египте

Обиженный призрак миссис Грэй

Огромный звездолет замечен на Луне

Падение метеорита сняли очевидцы в Санкт-Петербурге

Правда ли, что чудовище из озера Лох-Несс - это большой угорь

Призрачная автостопщица

Раскрыто происхождение древнего загадочного металла

Создали препарат, позволяющий черным родителям иметь белых детей

Странные звуки космоса

Удивительное явление на Марсе

Что такое нейроинтерфейсы и что ждет их в будущем

Что хотела найти Аненербе в Муромском районе

Чупакабра убила десятки кроликов в Белебее

Ануннаки готовятся к жатве

Величайшие загадки Земли

Выставка Баллады иных миров проходит в Санкт-Петербурге

Гибель Титаника была предсказана

Глаза за окном

Девушка в машине

Десятки жителей Гента сообщили о НЛО

Египтяне знали о существовании инопланетян

Есть возможность отдохнуть в тюрьме с привидениями

Загадочные пейзажи Марса

Заложили фундамент для внеземного строительства

Игра в прятки

Инопланетяне покидают Антарктиду

Инопланетянин, убитый на американской военной базе

Когда и с какой страны начнётся Третья мировая война

Космонавтам вернут огнестрельное оружие

Люди на кладбище

Мужчина снял призрак своей кошки

На Нибиру есть разумные существа способные прожить без света и тепла

Найдено тайное послание в древней поэме о Сатане

Необъяснимое исчезновение Кенни Вича

НЛО рассеял инверсионный след самолета

Огонь - мощный символ

Паранормальные явления зафиксировали в Павловском дворце

Реинкарнация или чистые совпадения

Рыбу с головой дракона поймали в Норвегии

Страх ограбления вынудил девушку проглотить во сне кольцо

Существо в спальне

Установлена причина смерти словацкого Тутанхамона

Человек на дереве

Арктика утонула из-за кровавой Луны

Бомба времен ВОВ провисела на дереве 75 лет

Гигантские твари постепенно выползают из недр Земли

Дома с привидениями в Херсоне

Дыра Мела - реальный портал в иной мир

Загадка крошечных гробов из Шотландии

Загадочный Петрозаводский феномен

Зловещие городские легенды Ростова

Знаки зодиака, которые часто видят вещие сны

Инопланетяне воих не бросают

Леденящие душу казанские привидения

Может ли наша планета выжить без деревьев

Мужчина с ногтями длиной 121 см установил рекорд

Небесный конь. Реальная альтернатива воздушному такси

НЛО - состоится ли контакт

НЛО и леший засветились в Чердаклинском лесу

НЛО удивил жителей Северной Осетии

Обнаружено предсказание 1973 года о конце света

Охотники на оленей напоролись на Хищников

Прошла конференция против фальсификации истории

Рассекречены планы ЦРУ использовать животных в качестве шпионов

Ритуальные жертвы. Новая версия гибели группы Дятлова

Самые яркие минские легенды

Странные вещи, которые можно увидеть на Google Maps

Тайна кровавых пятен на мавзолее маленькой Нины

Уфолог обнаружил самолет Амелии Эрхарт

Феи из Коттингли

Флэтвудского монстра пытаются идентифицировать более полувека

Штурм Зоны 51 может обернуться гуманитарной катастрофой

Штурм Зоны 51 отменяется, поскольку там действительно есть инопланетяне

Блогеров арестованных в Зоне 51 освободили под залог

В августе мир был в шаге от глобальной войны

В космосе продожаются боестолкновения

Девочка забывеет все каждые два часа

Девять подземных городов построят на Аляске

Жительница Танзании умерла от неизвестной болезни

Как по фамилии узнать происхождение своего рода

Корабль инопланетян рухнул на Луну

Коровы прогневили Богов викингов

Люди ощущают действие гравитации в лице времени

Некоторых вымерших животных воскресят в ближайшее время

Перечислили самые жуткие страхи

Пришельцы попадают на Землю через черные дыры

Проклятый день. Почему люди боятся пятницу 13-е

Сестра Лох-Несского чудовища замечена в Китае

Трамп объяснил оранжевый цвет своего лица

Трупы способны самостоятельно двигаться

Увеличилось число 100-летних россиян

Умная техника шпионит за хозяевами

ФБР раскрыла имя одного из подозреваемых по делу о терактах 11 сентября

Аномальная зона Брэли Понд

Астрологи назвали знаки со сверхъестественными способностями

Биолог предположил, кем была башкирская чупакабра

ВМС США впервые подтвердили аутентичность видео с НЛО

Воссоздали 3D-модель дольменного комплекса под Новороссийском

Гадалка выдумала проклятие клиентке

Два блогера арестованы в Зоне 51

Жителей техасского городка терроризирует загадочная обезьяна

Замок с привидениями в Польше

Инопланетяне существуют и уже посещали нашу планету

Подписка на новости сайта
Наверх
Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика