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
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 - 26.10.2019 (1000)
27.10.2019 - ...
Последние аномальные новости

Автомобиль впервые разогнался до 790 кмч

Бурятский Стоунхендж. Где наши предки проводили мистические ритуалы

В Ливерпуле находится портал во времени

Водка из воздуха. Ученые сделали уникальное открытие

Загадочный Плачущий Сквонк

Инструмент НАСА поможет в исследовании атмосфер экзопланет

Как будет выглядеть космический отель

Каким будет освоение космоса в 2069 году

Марсиане уже не скрываются

Мрачные жнецы замечены в Висконсине

На дне Боденского озера обнаружен Стоунхендж

Резонанс Шумана - секретное оружие

Создали крошечных роботов с коллективным разумом

Странное желеобразное вещество на Луне

Странное существо в ванной комнате

США успешно испытали новый боевой лазерный комплекс

Тайна сферического студня раскрыта

Феномен НЛО могут объяснить призрачные корабли и электронное оружие

Чупакабра замечена в Смоленской области

Экстрасенс из КГБ

В Горном Алтае снимают фильм Перевал Дятлова

Воспоминания о собаке, которую никто не видел

Вперед к жизни за пределами Солнечной системы

Как выглядела женщина-воин Лагерта

Контактеры назвали год Апокалипсиса

Кто скрывает правду об НЛО

Мистические кресты на руках

Миф о пользе комнатных растений

Может ли возникнуть жизнь рядом с белым карликом

Найдена гигантская древняя стена неизвестного происхождения

Найдена признанная вымершей рыба

Нашли рыбу с лицом человека

Почему человечество глупеет

Привидение в ярославском подъезде

Российские следователи используют гипноз

Самое радиоактивное место на планете

Самолет, летящий внутри радужного сияния

Странные исчезновения на глазах очевидцев

Уникальные зимние явления

Флот инопланетян над земным океаном

Аугменты смогут колонизировать Марс

Ватикан возрождает культ Молоха

Веру людей в добро и зло связали с патогенами

Демоны-насильники Попобава

Дочь написала покойному отцу письмо и получила ответ

Истории про исчезновения людей

История мистических детективов

Климатическая катастрофа уже началась

НЛО замечен над вулканом Попокатепетль

Объявлены сроки постройки города на Марсе

Окаменевшая голова в шлеме найдена на Марсе

Опровергнута гипотеза Дарвина о зарождении жизни

Пирамида небе над Филадельфией

Предложили выбрать имя для планетной системы

Роботы перестанут пугать людей

Сильнейший за всю историю сигнал получен из космоса

Сколько нужно бегать для продления жизни

Собрали действующий Бэтмобиль

Стратосферная обсерватория проверила как дела на Нибиру

Что такое теория всего и почему она так важна

Антарктическая База-211 - фабрика летающих тарелок

Белые совы и НЛО

Белые совы на дороге

Боевые лазеры официально поступают на вооружение

За деревом

Загадка Лох-Несского чудовища

Загадочные гномики Маннегиши

Зомби-Апокалипсис внутри нас

История одержимой Анны-Элизабет Михель

Как устроено НЛО

Ктулху живет в Бермудском треугольнике

Люди, у которых было предчувствие о гибели Титаника

Матрона Московская оставила фатальное послание

Мифы о картах Таро

Над Минском пролетел метеорит

НЛО заметили над Флоридой

НЛО преследовал самолет над США

НЛО способны становиться невидимыми

Ночное рандеву с пришельцем

Обнаружили редчайший гриб Антурус Арчера

Озера на Титане могут взрываться

Остров Энваитенет - место, откуда не возвращаются

Открыт неизвестный предок человека

Плещеево озеро вошло в список мистических мест

Предложена новая теория дежавю

Пророчества прошлого, которые сбылись

Сера помогла сделать Землю пригодной для жизни

Существуют ли русалки

Уфологи рассказали о подлинном происхождении Зоны-51

Что будет, если Земля врежется в черную дыру

Армия России получит гиперзвуковое и лазерное оружие

Беспилотный электромобиль-НЛО оснастили кроватями

Близится время перемещения полюсов

Вояджер ни когда не покидал Солнечную систему

Вселенная искривлена и замкнута подобно сфере

Выяснили происхождение загадочной культуры ориньяков

Группа Дятлова могла стать жертвой неизвестной инфекции

Девушка бросила работу, чтобы та не мешала ей есть

Женщина, вышедшая замуж за призрака, развелась с ним

Каким научные фантасты видели 2020 год

Ледяные яйца усеяли берег Балтийского моря

Летающие ящеры Великобритании

Мужчина 15 лет жил с червем в мозге

На дне Чудского озера зафиксирована аномалия

На фото столетней давности обнаружен НЛО

Найдена звезда с иной структурой магнитного поля

Найдена планета, на которой идут земным дожди

Нашли лагерь строителей Стоунхенджа

Неизвестные похитили, а затем вернули огромный валун

Новые способы продления жизни

Обнаружили связь чёрных дыр с микромиром

Открыли экзопланету с весьма необычными свойствами

Подросток всю ночь играл в игру и умер

Подтвердили возможность появления жизни у черных курильщиков

Предсказания экстрасенсов на 2020 год

Руины древнего города обнаружили на Марсе

США разработают систему защиты от боевых лазеров

Тест на наличие психического дара

Что такое трансгенные продукты и почему их боятся

Юпитер сыграл ключевую роль в формировании жизни на Земле

Покупка последователей в Instagram и плюсы этого технологии продвижения

Более сорока лет Шарапова Охота остается местом паломничества уфологов

Васюганские болота вошли в список самых загадочных мест

Даже обитаемым экзопланетам нужна звезда с хорошим поведением

Дело о собаке-вампире Камберленда

Забытый способ общения с мертвыми

Загадочное существо орудовало в Германии

Зачем армия США сотрудничает с исследователями НЛО

Катер береговой охраны США снял НЛО

Мышь каждую ночь убирала в сарае фермера

Нашли вероятных строителей Стоунхенджа

Почему так много детей говорят, что видят привидений

Призраки на фото

Призрачный автомобиль

Пророчество Нострадамуса о войне России и США

Разработана магическая перчатка для космонавтов

Таинственное исчезновение Дэмиена Маккензи

Три миллиона рублей за голову настоящего инопланетянина

Удалось рассмотреть морды пилотов-инопланетян

Что делать, если ребенок говорит вам, что видит привидение

Шампанское помогло женщине дожить до 108 лет

Кованые ограждения балконов. Характеристики и достоинства конструкции

Струя бобра при воспалении простаты. Описание, способ применения

Боитесь привидений, сами виноваты

Бунт полтергейста в британском клубе

Готовят миссию к водным мирам

Женщина впала в кому из-за поцарапавшего ее кота

За пределами Земли нужно искать необычные формы жизни

Загадочное существо обнаружено на берегу океана

Загадочные Бумы пугают жителей Канзаса

Земля вращалась вокруг другого Солнца всего 500 лет назад

Израильский самолет выписывает над морем странные фигуры

Искусственный интеллект начнет ставить диагнозы

Как уфолог Дружко заработал популярность в интернете

Крутые костюмы на Хэллоуин

На Венере возможно наличие микроорганизмов

На Земле найдено абсолютно безжизненное место

НЛО заметили в небе над Уралом

Подборка паранормальных явлений

Портал в иной мир открылся в Уэльсе

Предсказания будущего из 19 века

Сколько человек могут жить на Луне

Создание жизни на планете возможно с помощью астероидов

Альтернативное мясо появилось в продаже

Британские дома с привидениями дорожают

Вера в злые силы помогала обществу в борьбе с инфекциями

Внеземной разум спасает землян от массовой гибели

Воронки пространства-времени

Девочка выжила после двух аварий в один день

Женские знаки зодиака, обладающие магией

Жители Земли рассказывают о визитах инопланетян

Загадочный ангел

Зомбитектура. Что это и зачем

Кому нужны карнавалы с вампирами и ангелами

Марс - древнее кладбище

Мужчина, который выглядит как маленький мальчик

Остров Ольхон попал в список самых мистических мест

Откуда взялся интерес к инопланетянам

Подтвердили существование экзопланеты открытой с помощью микролинзирования

Почему некоторые люди любят острые ощущения

Пугающий гном

Пять страшных книг о тайнах

Родные пропавшей девочки получили послание с того света

Сбитый монстр

Скрытые базы пришельцев

Смерть брата

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