#tendencias | Нейросети

La Palabra "нейросети" hoy en día es uno de los más de moda de términos, y, a menudo, se emplean con mucha frecuencia, los profesionales de marketing en la promoción de sus startups tecnológicas. Sin embargo, no se puede negar que hoy en el objeto de nuestro examen, es uno de los más importantes de los fenómenos, sin los cuales es imposible imaginar la modernidad.

Que мощней — el cerebro humano o el equipo? Para la gran mayoría de la respuesta a esta pregunta es evidente, y ha comenzado a discutir, es fiel. Pero si nos fijamos en el trabajo que los científicos han hecho en las últimas décadas, nos daremos cuenta de que muchos de ellos han tratado de acercar el principio de funcionamiento de un equipo a la forma de pensar de la persona, y no sin éxito. Como esto es posible? Con la ayuda de нейросетей — de los sistemas informáticos, recogidos de cientos, miles o millones artificiales de las células cerebrales, que son capaces de aprender y de actuar de manera muy similar a cómo funciona el cerebro de un hombre.

El cerebro Humano y el ordenador compara a menudo, y vale la pena reconocer que tienen mucho en común. Normal el cerebro consta de unos 100 mil millones de microscópicas de las células que se llaman neuronas. Cada neurona se compone de células del cuerpo, con varios de los que descienden de él las conexiones — de la multitud de dendritas (canales de entrada de las células que transmiten información клеточному cuerpo) y un único axón (canal de salida de la célula que se encarga de la salida de la información). En el equipo, el equivalente a la neurona es наноскопическое un dispositivo llamado transistor. Los modernos microprocesadores utilizados en ordenadores y dispositivos móviles, que tienen más de dos mil millones de transistores.

En esto, tal vez, la similitud entre los equipos humanos y los cerebros se terminan y comienzan las diferencias. Y la cuestión no está en el hecho de que los ordenadores — es el frío metal de la caja, llenos de números binarios, y el cerebro — es algo cálido, vivo, plagado de pensamientos, sentimientos y recuerdos. La verdadera diferencia es que un sistema informático se compone de relativamente simples conexiones serie, mientras que las neuronas en el cerebro se combinan en complejos de comunicación paralela, y cada neurona está relacionado con aproximadamente 10 000 de sus vecinos.

Por un lado tenemos a cientos de millones de transistores, unidas de una forma sencilla y lógica de un sistema con el otro — 100 veces más neuronas que interactúan entre sí a través de la difícil entrelazados de comunicación. Al final resulta que el proceso de pensamiento humano, por lo menos en esta etapa, es muy compleja para el estudio y la más artificial de la reconstrucción. Eso es lo que trataron de hacer los científicos warren Макаллок y walter pitts, cuando en la década del 40 del siglo pasado, por primera vez formulado el concepto de imitación de la red neuronal.

Los Equipos están diseñados para el almacenamiento de grandes volúmenes de inútil para ellos la información que adquieren significado y la lógica, sólo si previamente indicada en la instrucción de su tratamiento. El cerebro humano mismo aprende lentamente, y a menudo se requieren varios meses para aclarar en algo complicado. Pero a diferencia de los equipos, podemos espontáneamente recopilar información en intrincados patrones de — de ahí se originan las raíces de la creatividad de beethoven o de shakespeare: la creación de originales de patrones de la formación anormal de los vínculos y la percepción de las cosas, para que se presentó ante la nueva e inesperada en el mundo.

De Acuerdo, sería genial, si un día los equipos han podido disponer de la información disponible, de la misma manera? En realidad, estamos en nuestro camino интригующему futuro, y muy rápidamente. Y tal vez esto ha sido gracias a la más importante de las adquisiciones de los últimos años: visiblemente увеличившейся rendimiento de los equipos, la aparición de redes neuronales artificiales y la máquina de aprendizaje, así como la aparición de internet, con sus gigantescas cantidades de datos, que se utilizan como material educativo para la inteligencia artificial.

La idea básica de redes neuronales artificiales consiste en la copia de complejos de interconexión entre las células artificial del cerebro por lo tanto, para que la máquina era capaz de aprender a reconocer patrones y tomar decisiones tanto como lo hace el hombre. Lo más sorprendente es que нейросеть no es necesario programar, está diseñado para el autoestudio.

Sin Embargo, difícilmente se puede decir que la red neuronal — es preciso artificial copia del cerebro. Es importante señalar que нейросеть — es ante todo un informático de simulación: estas redes se han creado a través de la programación de ordenadores, en los cuales tradicionales trabajan de manera convencional transistores, integrados en una relación lógica. Sin embargo, funcionan como si se componen de miles de millones de diminutas células del cerebro que funcionan en paralelo. Informático de simulación es sólo una colección de las variables algebraicas y ecuaciones matemáticas, que recogen juntos.

Normal de la red neuronal artificial se compone de decenas, cientos, miles o incluso millones de neuronas artificiales, llamados bloques, que se organizan en capas, donde cada unidad está conectada con el vecino, y como en la propia capa, y en los próximos. Algunos de ellos son los bloques de entrada y tienen el propósito de recibir del mundo externo de la información. Estos bloques se conectan con las unidades que procesan los datos recibidos y ocupan la mayor parte artificial del cerebro. Finalmente, unidades de salida se dedican aextraer la información recibida y procesada la información.

Conexión entre los bloques se caracteriza por un número, que se llama el peso, y puede ser positivo (cuando el mismo bloque que excita el otro) o negativo (cuando el mismo bloque que bloquea o inhibe la otra). Cuanto mayor es el peso de esta relación, más un bloque afecta a otra. Esto se asemeja a lo como vivo en el cerebro de la célula se influyen recíprocamente.

La Información fluye por нейросети de dos maneras. Cuando la red aprende o funcione correctamente después de la capacitación, ejemplos de la información que скармливаются a ella a través de los bloques de entrada y, a continuación, llegar a los bloques de salida. Esta común, la estructura se denomina red con un mecanismo de predicción de eventos. Sin embargo, la mera aparición de la información no garantiza la excitación de todos los bloques. Cada unidad recibe la señal de entrada de su vecino, y esas señales se multiplican a través de la balanza de relaciones por las que viajan. Cada unidad se suma a la presentación de los datos adquiridos de la señal, y si la suma total mayor que el umbral, el bloque excita los bloques.

Para la red neuronal se entrene, es indispensable la presencia de retroalimentación: de la misma manera, los niños necesitan constantemente a hablar sobre lo que es bueno y que es malo. En realidad, la retroalimentación usamos constantemente. Piensa en cómo te fuiste a jugar a los bolos: cuando levanta la bola y rodar por la pista, su cerebro supervisa la velocidad de movimiento de la pelota y por su trayectoria. En función del resultado de la tirada, la próxima vez que usted va a recordar como катали bola de la última vez, y va a ajustar sus movimientos, a fin de alcanzar más de un buen resultado. Por lo tanto, se han beneficiado de la realimentación, para comparar el resultado deseado y para ajustar sus acciones con el fin de lograr el éxito.

Нейросети aprenden de igual manera, mediante el procesamiento de retroalimentación que ha recibido el nombre de "método de propagación de errores". Se asigna recibidos los datos de salida con los datos que se esperaba obtener, y utiliza las diferencias entre estos datos para realizar el cambio en el peso de los vínculos entre los bloques, los que trabajan en la red. Y los cambios se refieren a todas las relaciones: de los bloques de entrada a los bloques de salida y de regreso. Con el tiempo, el método de devolución de propagación de errores permite enseñar нейросеть y reducir a cero la diferencia entre deseo y real de los resultados.

Después de que нейросеть completó su formación con el uso de la suficiente cantidad de ejemplos, llega a la fase en la que puede darle un nuevo conjunto de introducción de datos, de la cual nunca había visto, y observar su reacción. Por ejemplo, usted ha demostrado нейросети un gran número de fotos de sillas y mesas, el máximo disponible explicándole la diferencia entre esos objetos de los muebles. Después de esto, se intenta mostrar la foto de la camilla y esperar el resultado. Dependiendo de cuán bien usted ha entrenado a нейросеть, se intentará llevar el visto a la categoría de "silla" o "mesa", basada en su experiencia. Tales procesos se producen en el cerebro de los niños pequeños, que por primera vez ve un objeto y trata de llevarla a la lista de conceptos que le son ya conocidos.

Si lo piensas, es un ejemplo, ya es suficiente para entender que las redes neuronales en el proceso de su evolución, pueden tener una variedad de aplicaciones prácticas. Por ejemplo, los fabricantes de aviones ya prueban automáticamente aprendizaje de la автопилотов, que no están programados de antemano, y toman decisiones basados en tiempo real de las señales del tablero de instrumentos de la cabina del piloto y controlan la aeronave, sobre la base de la información recibida.

O tomemos el ejemplo de la banca. Imagina que estás conduciendo por el banco, donde cada minuto se realizan miles de transacciones de tarjetas de crédito. Нейросети pueden ser utilizados con éxito para la identificación de las actividades que se clasifica como fraudulenta. Como la entrada de datos, puede utilizar las siguientes consultas: 1) fue la de si el titular de la tarjeta personalmente? 2) si se Usaba el válido el código PIN de la tarjeta? 3) se llevó a cabo en los últimos 10 minutos, cinco o más operaciones de este mapa? 4) si se Utiliza la tarjeta en el mismo país donde se otorga?

Después de Recibir una cantidad suficiente de interferencia, el sistema puede automáticamente marcar la transacción como sospechosos, para, a continuación, el personal del banco puedan tomar una decisión acerca de si debe tomar en su contra las acciones. Además, нейросеть podría ayudar a los bancos a tomar una decisión acerca de si se puede conceder al cliente un crédito rápido análisis de su historial de crédito, el ingreso y el empleo.

Pero esas aplicaciones нейросетей hasta que se encuentran en la fase de concepto y difícilmente llega a nuestra vida en el tiempo más breve posible. Hoy noticias sobre el uso de esta tecnología ha venido principalmente de la industria del entretenimiento. Primero que viene a la mente нашумевшее la aplicación Prisma, que la convierte en la fotografía convencional, inexistentes en las telas de los grandes artistas, además de escandaloso servicio Findface, que permite en secreto foto tomada a las personas encontrar su página de Twitter. Y, por supuesto, es imposible no recordar el experimento de yandex, cuando нейросеть, estudiando los textos de las canciones de egor Летова, escribió hipotético álbum de la banda de "defensa Civil".

Pero si dejar la ironía, ya hoylas redes neuronales que contribuyen a nuestra vida diaria mucho más uso de lo que usted puede imaginar. ¿Por qué en los últimos años en su correo era de esperar, menos spam? En gran medida se debe agradecer a los sistemas informáticos, que han aprendido a distinguir entre verdaderas cartas de la correspondencia, que en trashbag.

Gracias a la нейросетям recientemente también ha mejorado notablemente la traducción automática, y sistemas similares ya no dan uno de los números aleatorios de la palabra, y recogen la traducción en función del contexto, de haber estudiado un número de frases en diferentes idiomas.

Sin embargo, en esta etapa los equipos de su nivel de conciencia son comparables con los niños de edad preescolar. Sin embargo, todo lo necesario para su formación complementaria incluye: cantidades de datos continúan creciendo como potencia de procesamiento de los procesadores. Así que nosotros, запасшись palomitas de maíz, seguimos observar cómo esta idea se desarrolla y lo que finalmente conducirá.