#tendances | les réseaux de neurones

Le Mot «réseau» est aujourd'hui l'un des termes les plus en vogue, et souvent ils abusent du marketing dans la promotion de leurs start-ups technologiques. Cependant, on ne peut nier qu'aujourd'hui c'est l'objet de notre examen, constitue l'un des plus importants phénomènes, sans lesquels il est impossible d'imaginer la modernité.

Que мощней — le cerveau humain ou un ordinateur? Pour la grande majorité de la réponse à cette question est évidente et, d'argumenter, c'est vrai. Mais si l'on regarde le travail que les scientifiques ont fait au cours des dernières décennies, nous remarquons que beaucoup d'entre eux ont essayé d'approcher le principe de fonctionnement de l'ordinateur à l'image de la pensée de l'homme, et non sans succès. Comment est-ce possible? À l'aide de нейросетей — des systèmes informatiques, recueillies auprès de centaines, de milliers, voire des millions artificiels des cellules du cerveau qui sont capables d'enseigner et d'agir selon le principe est extrêmement similaire à comment fonctionne le cerveau de l'homme.

Le cerveau Humain et l'ordinateur est souvent comparé, et il est reconnu qu'ils ont beaucoup en commun. Normal, le cerveau se compose d'environ 100 milliards de cellules microscopiques, appelées neurones. Chaque neurone se compose d'un corps cellulaire avec plusieurs hors de lui conn — la multitude des dendrites (canaux d'entrée de la cellule, qui transmettent des informations клеточному corps) et d'un seul axone (canal de sortie de la cellule, de l'étudiant à la sortie de l'information). Dans l'ordinateur de l'équivalent d'un neurone est наноскопическое un dispositif appelé transistor. Modernes, les microprocesseurs utilisés dans les ordinateurs et les appareils mobiles, contiennent plus de deux milliards de transistors.

Sur ce, peut-être, les similitudes entre des ordinateurs et des cerveaux se terminent et commencent les différences. Et ce n'est même pas dans le fait que les ordinateurs — c'est froid en métal de la boîte, rempli de nombres binaires, et le cerveau — c'est quelque chose de chaud, vivante et habitée par des pensées, des sentiments et des souvenirs. La vraie différence est que le système informatique est composé de relativement simples connexions série, tandis que les neurones dans le cerveau regroupés en complexes de communication parallèle, chaque neurone est associé avec environ 10 000 de ses voisins.

D'un côté, nous avons des centaines de millions de transistors, des dans un système simple et logique, de l'autre — 100 fois plus de neurones en interaction les uns avec les autres à travers la difficile cuivre de communication. Finalement il s'avère que le processus de la pensée humaine, au moins à ce stade, il est extrêmement difficile pour l'étude et la plus artificielle de récréation. Et c'est ce qui ont essayé de faire, les scientifiques Warren Макаллок et Walter Pitts, quand dans les années 40 du siècle dernier, pour la première fois formulé le concept de réseau de neurones artificiels.

Ordinateurs sont conçus pour le stockage de grandes quantités inutile pour eux de l'information, qui prend le sens et la logique, que si définir exacte de l'instruction de sa demande de règlement. Le cerveau humain est le même apprend lentement, et souvent il a besoin de plusieurs mois pour comprendre quelque chose de complexe. Mais à la différence des ordinateurs, nous pouvons spontanément de recueillir des informations dans des motifs complexes — d'où proviennent les racines de la créativité, de Beethoven ou de Shakespeare: une création originale de motifs, la formation de la non-standard des liens et de la perception des choses, de sorte qu'ils dorénavant dans la nouvelle et la lumière de l'inattendu.

D'accord, il serait cool si un jour, les ordinateurs pourraient disposer d'informations? En fait, nous sommes déjà vers cette интригующему l'avenir, et très rapidement. Et peut-être, c'est devenu, grâce à la plus importante acquisition de ces dernières années nettement accrue de la performance des ordinateurs, des réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage automatique, ainsi que l'émergence de l'Internet avec ses gigantesques quantités de données qui sont utilisés comme matériel didactique pour l'intelligence artificielle.

L'idée de Base des réseaux de neurones artificiels est de copier les complexes de liens réciproques entre les cellules artificielle du cerveau de sorte que la machine puisse s'entraîner à reconnaître les patrons et de prendre des décisions, comme le fait l'homme. Plus étonnant réside dans le fait que нейросеть pas besoin de programme: il est conçu pour l'auto-apprentissage.

Toutefois, on peut difficilement dire que le réseau neuronal — il est précis artificielle de la copie du cerveau. Il est important de noter que нейросеть — c'est d'abord une simulation à l'ordinateur: ces réseaux sont créés par le biais de la programmation des ordinateurs ordinaires, dans lesquels une façon traditionnelle par des transistors, unis dans la logique de la communication. Cependant, ils fonctionnent comme si se composent de milliards de minuscules cellules du cerveau fonctionnant en parallèle. Une simulation sur ordinateur est seulement une collection de variables algébriques et les équations mathématiques qui les recueillent ensemble.

D'Ordinaire un réseau neuronal artificiel se compose de dizaines, de centaines, de milliers, voire des millions de neurones artificiels, appelés blocs, qui sont construites dans les couches, où chaque bloc est relié à la voisine, à la fois dans son propre calque et dans les. Certains d'entre eux sont des blocs d'entrée et sont appelés à recevoir de l'extérieur du monde de l'information. Ces blocs sont connectés avec des blocs qui traitent les données reçues et occupent la plus grande partie artificielle du cerveau. Enfin, les blocs de sortie fontretirer la réception et de l'information traitée.

La Connexion entre les blocs est caractérisé par un nombre qui est appelé poids et peut être positif (quand un seul bloc excite l'autre) ou négatif (quand un seul bloc bloque ou supprime l'autre). Plus le poids de cette conférence, plus un bloc d'influence sur l'autre. Cela ressemble à une chose, comme dans la vie le cerveau des cellules ont un impact les uns sur les autres.

L'Information est une fuite sur le réseau de deux manières. Lorsque le réseau est formé ou fonctionne normalement après la formation, les échantillons de l'information скармливаются lui à travers les blocs de saisie, puis arrivent à des blocs de sortie. Une telle structure commune appelée réseau avec le mécanisme de la prévision des événements. Cependant, l'émergence de l'information ne garantit pas encore l'excitation de tous les blocs. Chaque unité reçoit un signal d'entrée de son voisin, et ces signaux sont multipliés par le biais de la balance des liens sur lesquels ils voyagent. Chaque bloc ajoute à introductif de données reçu le signal, et si le total est supérieur au seuil, l'unité excite les blocs.

Pour le réseau de neurones a été formée, la nécessité de la présence obligatoire de la rétroaction: exactement la même les enfants ont besoin de constamment parler du bien et du mal. En fait la rétroaction que nous utilisons en permanence. Rappelez-vous comment vous avez appris à jouer au bowling: quand vous ramassez la boule et roulez-le sur la piste, votre cerveau observe de la vitesse de circulation de la balle et la trajectoire. En fonction du résultat du lancer, la prochaine fois vous vous souvenez comme on roulait en boule dans le passé, et vous serez d'ajuster ses mouvements afin d'atteindre le plus de bon résultat. Par conséquent, vous avez profité de la rétroaction, afin de comparer le résultat obtenu avec ce qui est souhaitable et pour ajuster ses actions afin d'atteindre la réussite.

Les réseaux de neurones sont formés de la même manière, par le traitement de la rétroaction, qui a reçu le nom de «méthode de rétro-propagation de l'erreur». Il mappe reçus le week-end des données avec les données que prévu à obtenir, et utilise les différences entre ces données pour apporter des changements dans le poids des connexions entre les unités travaillant en réseau. Les modifications apportées concernent tous les liens: les blocs d'entrée jusqu'à des blocs de sortie et de retour. Avec le temps, la méthode de rétro-propagation de l'erreur permet de réaliser l'apprentissage et de réduire à zéro la différence entre les promesses et la réalité des résultats.

Après avoir нейросеть suivi une formation à l'aide d'assez d'exemples, il atteint le stade où vous pouvez lui fournir un tout nouveau jeu d'introduction de données, dont elle n'avait jamais vu, et de surveiller sa réaction. Par exemple, vous avez montré les réseaux de neurones un grand nombre de photos de tables et de chaises, le plus accessible lui expliquant la différence entre ces meubles. Après cela, vous essayez de lui montrer la photo du canapé et attendre le résultat. En fonction de la façon dont vous avez formé нейросеть, il tente de porter ce qu'ils ont vu à la catégorie «chaise» ou «de table», se fondant sur son expérience. C'est dans ces processus se produisent dans le cerveau d'un jeune enfant, qui voit d'un objet et tente de l'amener à une liste de concepts qui lui sont déjà connues.

Si l'on pense, ce seul exemple est déjà assez pour comprendre que le réseau de neurones artificiels au cours de leur évolution peuvent avoir de nombreuses applications pratiques. Par exemple, les fabricants d'avions déjà testé automatiquement inscrits du système автопилотов, qui ne sont pas programmés à l'avance, et prennent des décisions sur la base entrant en temps réel de signaux avec un tableau de bord de pilotage et gèrent les aéronefs sur la base de l'information reçue.

Ou prenez, par exemple, le secteur bancaire. Imaginez que vous gérez la banque, où chaque minute sont des milliers de transactions par carte de crédit. Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour détecter des activités, qui est classé comme frauduleuse. En guise d'introduction de données, vous pouvez utiliser les requêtes suivantes: 1) a-t-titulaire de la carte personnellement? 2) est Utilisée si valide le code PIN de la carte? 3) a été Réalisée si les 10 dernières minutes, les cinq ou plus des opérations de cette carte? 4) si vous Utilisez une carte dans le même pays où a été délivré?

Après avoir un nombre suffisant d'exogène, le système sera en mesure de marquer des transactions suspectes, pour ensuite les employés de la banque puissent prendre des décisions sur la nécessité de prendre à leur égard des mesures. En outre, нейросеть pourrait aider les banques à prendre des décisions sur la possibilité de délivrer de crédit à la clientèle, rapidement après analyse de son historique de crédit, le revenu et l'emploi.

Mais ces applications нейросетей en sont encore qu'au stade de concept, et à peine viennent dans notre vie, dans les plus brefs délais. Aujourd'hui, les nouvelles sur l'utilisation de cette technologie viennent principalement de l'industrie du divertissement. La première chose vient à l'esprit нашумевшее application Prisma, qui transforme les photos ordinaires en inexistants toiles des grands artistes, et aussi scandaleux service Findface, qui permet de secrètement fait des photos du visage de l'homme de trouver sa page Facebook. Et bien sûr, on ne peut pas ne pas se rappeler l'expérience de Yandex, quand нейросеть, après avoir étudié les textes des chansons de Franck Летова, a écrit un hypothétique album du groupe «défense Civile».

Mais si mettre de l'ironie, dès aujourd'huiles réseaux de neurones apportent dans notre vie quotidienne d'un usage beaucoup plus que vous pouvez imaginer. Pourquoi pensez-vous que ces dernières années dans votre poste est devenu nettement moins de spam? Bien des égards, il convient de remercier les systèmes informatiques, qui ont appris à distinguer les véritables lettres de la correspondance, le lieu où dans une poubelle.

Grâce à нейросетям récemment, s'est sensiblement amélioré la traduction automatique, et ces systèmes ne donnent pas l'une des valeurs aléatoires de mots, et choisissent la traduction en fonction du contexte, après avoir étudié un grand nombre de propositions dans différentes langues.

Mais, à ce stade, les ordinateurs de votre niveau de conscience comparable avec les enfants d'âge préscolaire. Toutefois, tout le nécessaire pour la poursuite de leur formation comprend: les volumes de données continuent d'augmenter, comme la puissance de calcul des processeurs. De sorte que nous, запасшись pop-corn, nous continuons à observer comment cette idée se développe et qu'elle finira par conduire.