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
Меню
Архив материалов
Подписка на новости
Новости криптозоологии
Хроники природных катастроф
Последние новости
24.05.2019 - 03.07.2019 (1000)
04.07.2019 - 11.08.2019 (1000)
12.08.2019 - 16.09.2019 (990)
17.09.2019 - 26.10.2019 (1000)
27.10.2019 - 12.12.2019 (1000)
13.12.2019 - 25.01.2020 (1000)
26.01.2020 - 06.03.2020 (990)
07.03.2020 - 16.04.2020 (1010)
17.04.2020 - 19.05.2020 (1000)
20.05.2020 - 25.06.2020 (990)
26.06.2020 - ...
Последние аномальные новости

Адвокат фонда Дятлова рассказал свою версию гибели туристов

Верблюды жили в Сибири 13000 лет назад

Вместо второй волны коронавируса придет волна более страшных событий

Высадку злобных инопланетян ожидают в Мексике

Здоровые люди могут видеть галлюцинации

ИИ вышел за пределы простой нейронной сети

Круги на пшеничном поле появились в Воронеже

Мальчик признался, что к нему по ночам приходит страшная женщина

Минобороны РФ прогнозирует прорыв в создании лазерного оружия

Новорожденный ребенок заплакал на своих похоронах

Новые круги на полях намекают, что начинается жатва

Обломки, собранные на месте крушения НЛО

Овраг в Сомерсете пугает жителей голосами невидимок

Озерного монстра заметили в Китае

Поисковик назвал бредом официальную версию гибели группы Дятлова

Почему люди не различают лица

Препарат, увеличивающий продолжительность жизни

Физики объединят две теории времени

Человеческие существа были генетически модифицированы инопланетянами

Что делает мозг во сне

Визиты умершего ребенка

Вулканами, землетрясениями и приливами управляет тёмная материя

Глюки в Матрице. Необъяснимые случаи в быту - 8

Загадка амазонок

Известные предсказания Конца света

Какие бывают метеориты и сколько они стоят

Привидение Анку

Привидение Белой женщины

Привидение Кровавой Мэри

Привидение Маргарет Поул

Привидение Старика Кусовникова

Сверхсекретный проект Могул

Семейка Осборнов воссоединится в телешоу про паранормальные явления

Сколько внеземных цивилизаций могут общаться

Старая могила

Теперь мы знаем, как выглядят марсиане

Умер поисковик, обнаруживший палатку Дятлова

Черная королева - Екатерина Медичи

Я позвонил на свой же телефон и мне кто-то ответил

Я слышу как нечто пытается выманить меня на улицу

Адвокат фонда Дятлова не согласен с версией прокуратуры

Адвокат фонда Дятлова считает, что прокурорская проверка была незаконной

Биение сердца мешает человеку воспринимать информацию

Внешность Домового и как его увидеть

Генпрокуратура назвала причину гибели группы Дятлова

Гигантская летучая мышь поймана на Филиппинах

Деньги сделали людей счастливее

Загадочные петроглифы обнаружены в Иране

Копы объявили в розыск девушку, но вряд ли сами её найдут

Лицо инопланетянина нашли на Марсе

На Ближнем Востоке скоро начнется война

НАСА внесло изменения в принципы планетарной защиты

НЛО показывает невообразимый уровень технологического превосходства

Новый глюк в Матрице

Озеро в Парагвае неожиданно стало красным

Опровергнута возможность нарушить постоянную скорости света

Полузамаскированное НЛО над Кентукки

Предсказание казахстанской Ванги о Украине

Разумна ли наша Вселенная

Создали двумерную квантовую спиновую жидкость

Срочно начинают искать черную дыру в Солнечной системе

Сын Маргариты не воспользовался даром ясновидения

Тарология - древняя наука или суеверие

Умирающий человек продолжает слышать

Фонд памяти группы Дятлова отменит экспедицию на перевал

Человекоподобный робот начал помогать людям в Перми

Что такое черные планеты и существуют ли они

Шкатулку охотника на вампиров выставили на продажу

Элита тащит под землю последние

Является ли Планета Икс миниатюрной черной дырой

Американцам предложили пожить на кладбище

В древних захоронениях найдены статуэтки загадочных существ

Вред от 5G проверили на рыбах

Девушка спасла с улицы кошку с 24 пальцами

Искусственный интеллект научится управлять самолетами

Каньон огня образовался на Солнце

Комета NEOWIS - спутник Нибиру

Мужчина, который считает себя тигром-оборотнем

Огромное количество НЛО находится в земной атмосфере

Описание будущего России нашли у Нострадамуса

Памятники России для загадывания желаний

Пилот ВМС США убежден, что столкнулся с инопланетянами

Предложили новую классификацию внеземных цивилизаций

Прогноз норвежского Нострадамуса о конце США

Самую маленькую собаку клонировали 49 раз

Самые крутые вулканы Солнечной системы

Сатанисты решили засудить американские власти

Сигарообразный НЛО заметили над Теннеси

Тайну перевала Дятлова раскрыл канал Discovery

Что можно узнать о человеке по цвету глаз

Ад пуст, все бесы находятся в людях

Гравюры на дольменах рассказали о жизни в Израиле

Девочка потеряла кошелек и обрела его через 58 лет

Доступ к слежке за москвичами выставили на продажу

Жители острова Пасхи были индейцами

Жительница Норвегии наловила ведро комаров

Загадочное существо заметили в Неваде

Загадочное существо на австралийском пляже

Зачем нам нужен сон

Иногда мертвые действительно оживают

Маленький НЛО калечил куриц

Мозг людей и обезьян развивался аномально быстро

Нашли новые доводы против существования Планеты Х

Почему люди плачут кровавыми слезами

Почему мы до сих пор не встретили братьев по разуму

Пугающее бесследное исчезновение девочки

Робота-химика представили в Великобритании

С началом пандемии резко увеличилось количество НЛО

Странные сферические объекты нашли в космосе

Элон Маск будет стороить подземные города

В одну из калужских деревень забрёл странный гость

В этот дом не заходили 17 лет

Гигантский геоглиф в Англии был создан раньше

Глюк в Матрице во время прогулки с собакой

Грибы проросли сквозь асфальт в Москве

Девушка рассказала о жизни с аномально длинными ногами

Дежавю - мистика или загадка нашего мозга

Древний двигатель найден на Марсе

Загадочный объект обнаружили в космосе

Загадочный угонщик Дэн Купер

Комета NEOWIS предвещает грандиозную катастрофу

Космические виды Хакасии

Космическое происхождение жизни на Земле

Обнаружили аномальные свойства у магнетара

Почему опасно смотреться в разбитое зеркало

Предложено летать на Марс через Венеру

Предложили создать Всеобщий атлас жизни

Пророчество Алоиза Ирлмайера

Пророчество Белой лошади

Пророчество Святого Нила

Пророчество Хильдегарды

Разработан биоморфный нейропроцессор

Скончались рекордсмены-долгожители среди сиамских близнецов

Старожилы Белоруссии рассказывали про ящериц-крокодилов

Тайна исчезновения смотрителей маяка Эйлин Мор

Тайна странной гелеобразной субстанции на Луне

Третий человек в мире излечился от ВИЧ

Фейерверк из спрайтов над Францией

Хозяин потерял собаку и нашел на другом континенте

Человек-будильник, мальчик-факел и другие дикие профессии

Актриса обратилась с речью о вакцинации и чипировании

Богачи захотели жить в плавучих городах

Во что превратит мир 6G

Дальние космические путешествия. Языковой барьер

Израиль отправил в космос шпионский аппарат

Инопланетный танкер заправился на Солнце

Компания Facebook запатентовала систему отслеживания рук

Корабль для полета человека на Луну прошел испытания

Кто такие гуанчи

Лягушка преодолела 8000 км в банане

Магнитное поле Земли изменяется в десять раз быстрее

НЛО в форме полумесяца над Сиэтлом

НЛО заметили над зданием парламента в Лондоне

НЛО замечен над Огайо

Обнаружили систему экзопланет, влияющих на движение друг друга

Огромная черная сфера покидает Солнце

Огромное строение на астероиде Эрос

Открыта ключевая причина старения

Почему гигантские моллюски так странно светятся

Почему гребни прибрежных волн светятся ночью

Семья вампиров из Диллсборо

Серебристые облака насторожили ученых

Спутники помогут Армии США наводить артиллерию

Существуют ли расы в биологическом смысле

Тайна алтарных камней Стоунхенджа

Таинственные места, где массово исчезали люди

Уфолизм - российский творческий стиль

Феномен мертвой воды

Чупакабра загрызла всех куриц в Миассе

Экзопланеты могут быть покрыты сверхкритической жидкостью

Аномальные грозы в Индии за 10 дней убили больше людей, чем за год

Аномальные явления в СССР

Бизнесмен купил город-призрак и поверил в мистику

Борджиа - династия чудовищ

Всплыло видео с погибшими на перевале Дятлова туристами

Высота 611 манит любителей тайн

Грант на развитие исследований ИИ получил ЯрГУ

Дельфина-альбиноса встретили в Черном море

Дом с привидением ни кто не хочет брать

Женщину ударила молния внутри дома

Загадочная Хакасия. Петроглифы и местный Стоунхендж

Зловещие фигуры на фото

Изображены ли пришельцы на православных иконах

Кориканча - храм Солнца в Перу

Летающих гуманоидов заметили в небе над Флоридой

Мужчина заметили НЛО в Сызрани

Подписка на новости
Подписка на новостой RSS-канал сайта
Получать новости сайта по почте
Контактный адрес для любых сообщений
Наверх
Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика