#Trends | Нейросети

Das Wort «нейросети» ist heute eines der angesagtesten Begriffe, und oft missbraucht Vermarkter bei der Weiterentwicklung Ihrer Technologie-Startups. Allerdings ist nicht zu leugnen, dass heute das Objekt unserer Betrachtung ist eines der wichtigsten Phänomene, ohne die es unmöglich vorstellen Modernität.

Was ist stärker — das menschliche Gehirn oder der Computer? Für die überwiegende Mehrheit der Antwort auf diese Frage liegt auf der Hand und, was ja streiten, richtig. Aber wenn einen Blick auf die Arbeit, die Wissenschaftler haben in den letzten Jahrzehnten, werden wir feststellen, dass viele von Ihnen zu nähern versucht das Prinzip des Computers an menschliche Denkweisen, wobei das durchaus erfolgreich. Wie ist das möglich? Mit Hilfe нейросетей — Computer-Systeme, die aus Hunderten, tausenden oder Millionen von künstlichen Zellen des Gehirns, die in der Lage sind zu lernen und zu handeln nach dem Prinzip, sehr ähnliches, wie das menschliche Gehirn funktioniert.

Das Menschliche Gehirn und der Computer wird oft verglichen, und wir müssen zugeben, dass Sie ziemlich viel gemeinsam. Normale Gehirn besteht etwa aus 100 Milliarden von mikroskopischen Zellen, die Neuronen genannt. Jedes Neuron besteht aus zellulären Körper mit mehreren sich von ihm verbindungen — eine Vielzahl von Dendriten (Eingangskanäle Zellen, die Informationen übertragen, клеточному Körper) und ein einziges Axon (Ausgangskanal der Zelle zuständig für die Ausgabe der Informationen). Im Computer äquivalent Neuron ist наноскопическое ein Gerät namens Transistor. Moderne Mikroprozessoren, die in Computern und mobilen Geräten, enthalten mehr als zwei Milliarden transistoren.

Ich darf ähnlichkeiten zwischen Computern und menschlichen Gehirnen enden und beginnen die Unterschiede. Und es ist nicht einmal die Tatsache, dass der Computer — das kalte Metall Kästen, die mit binären zahlen, und das Gehirn — es ist etwas warmes, lebendiges und besiedelt von Gedanken, Gefühlen und Erinnerungen. Echte Unterschied besteht darin, dass das Computersystem besteht aus einem relativ einfachen seriellen verbindungen, während die Neuronen im Gehirn zusammengeführt komplexe parallele Verbindung, wobei jedes Neuron verbunden mit etwa 10 000 Ihre Nachbarn.

Einerseits haben wir Hunderte von Millionen von transistoren, vereint in einem einfachen und logischen System, mit andere — 100-mal mehr Neuronen, die miteinander interagieren schwer durch verdrehte Kommunikation. Das Ergebnis ist, dass der Prozess des menschlichen Denkens, zumindest in diesem Stadium, ist extrem schwierig zu lernen und noch mehr für die künstliche Erholung. Und genau das versuchten die Wissenschaftler Warren Макаллок und Walter Pitts, wenn in den 40er Jahren des letzten Jahrhunderts zum ersten mal formuliert das Konzept der künstlichen neuronalen Netzwerks.

Computer sind für die Speicherung großer Mengen nutzlos für Sie Informationen, die sinnvoll und Logik, nur wenn im Voraus festzulegen die genaue Anleitung für die Verarbeitung. Das menschliche Gehirn gleiche lernt langsam, und oft muss er mehrere Monate, um sich etwas Komplex. Aber im Gegensatz zu Computern können wir spontan um Informationen zu sammeln komplizierte Muster — daher sind die Wurzeln der Kreativität von Beethoven oder von Shakespeare: die Erstellung von Original-mustern, die Bildung von nicht-Standard-Beziehungen und die Wahrnehmung der Dinge so, dass Sie standen in einer neuen und unerwarteten Licht.

Zustimmen, es wäre toll, wenn eines Tages Computer zu entsorgen konnten die verfügbaren Informationen genau? In der Tat, wir bewegen uns bereits auf diesen spannenden Zukunft, und zwar sehr schnell. Und vielleicht, dies hat sich Dank einiger wichtiger Akquisitionen der letzten Jahre: deutlich erhöhte Performance-Computern, die Entstehung der künstlichen neuronalen Netze und maschinelles lernen, sowie die Entstehung des Internets mit seinen riesigen Datenmengen, die verwendet werden, wie ein pädagogisches Material für künstliche Intelligenz.

Die Idee hinter künstlichen neuronalen Netzen ist das kopieren der komplexen wechselseitigen verbindungen zwischen den Zellen des künstlichen Gehirns, so dass die Maschine könnte lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu treffen, wie es der Mensch tut. Das erstaunliche besteht darin, dass нейросеть nicht Programmieren müssen: es ist für das Selbststudium.

Aber es ist kaum möglich zu sagen, dass ein neuronales Netz — es ist eine exakte künstliche Kopie des Gehirns. Es ist wichtig zu beachten, dass нейросеть — es ist vor allem eine Computer-Simulation: solche Netzwerke geschaffen durch die Programmierung von herkömmlichen Computern, bei denen eine herkömmliche Art und Weise funktionieren herkömmliche transistoren, die Sie in einem logischen Zusammenhang. Allerdings funktionieren Sie so, als ob bestehen aus Milliarden winziger Zellen des Gehirns, die parallel arbeiten. Computer-Simulation ist nur eine Sammlung von algebraischen Variablen und mathematischer Gleichungen, die sammeln Sie zusammen.

Die Übliche künstliches neuronales Netz besteht aus Dutzenden, Hunderten, tausenden oder sogar Millionen von künstlichen Neuronen, die in den genannten Blöcken, die Schichten geordnet, wo jede Einheit ist mit der benachbarten, und zwar sowohl in einer eigenen Ebene, und in der nächsten. Einige von Ihnen sind den Blöcken eingeben und erhalten sollen Informationen aus der Außenwelt. Diese Bausteine verbinden sich mit versteckten Blöcken, die die empfangenen Daten verarbeitet und nehmen den größten Teil des künstlichen Gehirns. Endlich, O-Blöcke beschäftigen sichExtraktion der erhaltenen und verarbeiteten Informationen.

Die Verbindung zwischen den Blöcken ist durch eine Zahl gekennzeichnet, die als Gewicht und kann positiv (wenn eine Einheit regt andere) oder negativ (wenn eine Einheit blockiert oder hemmt ein anderes). Je höher das Gewicht dieser Verbindung ist, desto stärker eine Einheit wirkt sich auf andere. Dies erinnert an die Art, wie Zellen im Gehirn sich gegenseitig beeinflussen.

Die Information fließt nach нейросети zwei Möglichkeiten. Wenn das Netzwerk eingeschrieben oder normal funktioniert nach dem Training, Proben Informationen скармливаются Ihr durch die Blöcke eingeben und dann bekommen O-Blöcke. Eine solche häufige Struktur wird als Netz mit einem Mechanismus zur Vorhersage von Ereignissen. Doch selbst das erscheinen der Information noch nicht garantiert Anregung aller Blöcke. Jede Einheit erhält Input von seinen Nachbarn, und solche Signale werden multipliziert durch die GEWICHTE der verbindungen, auf denen Sie unterwegs sind. Jede Einheit fügt dem einleitenden Daten das empfangene Signal, und wenn die resultierende Summe größer als ein bestimmter Schwellenwert, wird der Block regt benachbarte Blöcke.

Um ein neuronales Netz trainiert, muss zwingend die Rückmeldung: genau das gleiche man muss den Kindern ständig zu sagen, was gut und was schlecht ist. Eigentlich Feedback nutzen wir ständig. Denken Sie daran, wie Sie lernten Bowling spielen: wenn Sie heben Sie den Ball und drehen Sie ihn auf die Spur, Ihr Gehirn überwacht die Geschwindigkeit der Bewegung des Balls und seine Flugbahn. Je nach Ergebnis des Wurfes beim nächsten mal werden Sie sich daran erinnern, wie der Ball rollte beim letzten mal, und Ihr werdet meine Bewegungen anzupassen, um zu erreichen ein gutes Ergebnis. So nutzten Sie Feedback, um das Ergebnis zu vergleichen mit dem gewünschten und zu installieren, um Erfolg zu erreichen.

Нейросети in ähnlicher Weise ausgebildet werden, durch die Verarbeitung von Feedback, das hat den Titel «Methode zur Verbreitung von Reverse-Fehler». Er vergleicht die resultierenden Ausgangsdaten mit den Daten, die erwartet zu bekommen, und nutzt die Unterschiede zwischen diesen Daten für die Eintragung der änderungen im Gewicht der Beziehungen zwischen den Blöcken, im Netz beschäftigt. Wobei diese änderung gilt für alle Beziehungen: Eingabe von Blöcken Blöcke O und zurück. Im Laufe der Zeit die Methode der inversen Verteilung Fehler können zu trainieren нейросеть und reduzieren bis auf null Differenz zwischen den gewünschten und den realen Ergebnissen.

Nachdem нейросеть eine Ausbildung mit dem Einsatz einer ausreichenden Anzahl von Beispielen, erreicht die Bühne, wo Sie können, geben Sie Ihr eine völlig neue Reihe von Eingabedaten, den Sie nie gesehen hatte, und beobachten Sie Ihre Reaktion. Zum Beispiel, Sie zeigten нейросети eine große Anzahl von Bildern Stühle und Tische, die maximal zur Verfügung und erklärt Ihr den Unterschied zwischen diesen Möbelstücke. Danach versuchen Sie Ihr zu zeigen ein Foto von der Couch und warten auf das Ergebnis. Je nachdem, wie effizient Sie trainiert нейросеть, Sie zurückzuführen versucht, das gesehene in die Kategorie «Stuhl» oder «Tisch», basierend auf bestehenden Erfahrungen. Gerade solche Prozesse, die im Gehirn bei einem kleinen Kind, das zum ersten mal sieht ein Objekt zugeschrieben und versucht, ihn zur Liste der Begriffe, die ihm bereits bekannt sind.

Wenn man darüber nachdenkt, diesem einen Beispiele schon genug, um zu verstehen, dass künstliche neuronale Netze im Laufe der Evolution haben viele praktische Anwendungen. Zum Beispiel, Hersteller von Flugzeugen bereits erprobt automatisch Lernende Systeme Autopiloten, die nicht im Voraus programmiert, sondern treffen Ihre Entscheidungen auf der Grundlage der eingehenden Signale in Echtzeit mit dem Armaturenbrett des Cockpits und Steuern des Flugzeuges, auf der Grundlage der erhaltenen Information.

Oder nehmen Sie zum Beispiel den Bankensektor. Stellen Sie sich vor, Sie fahren von der Bank, wo jede Minute werden Tausende von Kreditkartentransaktionen. Нейросети kann erfolgreich für die Identifizierung von Aktivitäten, die klassifiziert als betrügerische. Als Eingabedaten können die folgenden Anfragen: 1) Kam, ob der Karteninhaber persönlich? 2) Verwendet wurde, ob eine gültige PIN-Code der Karte? 3) Erfolgte in den letzten 10 Minuten fünf oder mehr Operationen auf dieser Karte? 4) ob die Karte im selben Land, wo der ausgestellt wurde?

Bei genügend Interferenz, das System kann automatisch markieren die Transaktion als verdächtig, um dann die Mitarbeiter der Bank konnten die Entscheidungen darüber, ob gegen Sie tun irgendwelche Handlungen. Außerdem нейросеть könnte Banken helfen, Entscheidungen darüber, ob Sie geben dem Kunden einen Kredit, schnell nach der Analyse Ihrer Kredit-Geschichte, laufende Erträge und Beschäftigung.

Aber solche Anwendungen нейросетей bisher sind nur in der Phase der Konzeption und kaum kommen in unser Leben in Naher Zukunft. Heute News über die Verwendung dieser Technologie kommen hauptsächlich aus der Entertainment-Industrie. Das erste, was ich erinnere mich an den sensationellen Prisma App, die verwandelt gewöhnliche Fotos in nicht vorhandene Leinwände der großen Künstler, sowie die skandalöse Service Findface, ermöglicht die heimlich gemachten Fotos von der Person des Menschen finden seiner Seite VKontakte. Und natürlich nicht zu vergessen das Experiment Yandex, wenn нейросеть, nach dem Studium der Texte von Egor Letov, schrieb hypothetische Album der Gruppe «Zivilschutz».

Aber wenn die Ironie beiseite, schon heuteneuronale Netze werden in unser tägliches Leben viel mehr nutzen, als Sie sich vorstellen können. Was denken Sie, warum in den letzten Jahren in Ihrem E-Mail deutlich weniger Spam? In vielerlei Hinsicht danken Computersysteme, die gelernt haben zu unterscheiden, echte Briefe aus der Korrespondenz, die eher im Müll.

Dank нейросетям in letzter Zeit auch deutlich verbessert maschinelle übersetzung, und ähnliche Systeme nicht mehr geben, einen aus zufälligen Werten Worte, ausgesucht und übersetzungen je nach Kontext, nach dem Studium eine riesige Menge an Vorschlägen in verschiedenen Sprachen.

Doch in diesem Stadium Computer auf der Ebene des Bewusstseins vergleichbar mit Kindern im Vorschulalter. Allerdings ist alles, was Sie für Ihre weitere Ausbildung stehen: die Datenmengen weiter wachsen, wie auch die Rechenleistung der Prozessoren. So dass wir zapasshis Popcorn, weiterhin zu beobachten, wie sich diese Idee entwickelt und wohin es letztlich führen wird.