#тренд | Нейросети

"Сөзі нейросети" бүгін бірі болып табылады ең сәнді терминдердің көбінесе атындағы пайдаланады маркетологтар жылжытуға өз технологиялық стартаптар. Алайда теріске шығаруға болмайды, - деп бүгінгі объект біздің қарау бірі болып табылады ең маңызды феноменов, оларсыз елестету мүмкін емес қазіргі заман.

Бұл мощней — адам миының немесе компьютер? Көпшілігі бұл сұраққа жауап айқын және, содан түб дауласа, адал. Бірақ егер көзқараспен ту алатын ғалымдар атқарды соңғы ондаған жылдар, онда біз ескереміз, олардың көбісі жақындатуға тырысты компьютер жұмысының принципі - насихаттау ойлау адам, әрі небезуспешно. Бұл қалай мүмкін болды? Көмегімен нейросетей — компьютерлік жүйелер, жиналған жүз, мың немесе миллион жасанды ми жасушалары қабілетті білім мен әрекет принципі бойынша, өте похожему болса, адамның миы қалай жұмыс істейді.

Адам миы компьютер және жиі салыстырады, және мойындау керек, бар көп жалпы. Қалыпты ми тұрады шамамен 100 миллиард микроскопиялық жасушалар, олар деп атайды нейронами. Әрбір нейрон тұрады жасушалық дененің бірнеше бөлінетін оның қосындыларымен — көптеген дендритов (кіру арналарын жасушалары беретін ақпаратты клеточному денеге) және бір-жалғыз аксона (шығыс арна жасушалар айналысатын шығарумен ақпарат). Компьютерде баламасына нейрон болып табылады наноскопическое құрылғы атты транзистор. Қазіргі заманғы микропроцессорлар пайдаланылатын компьютерлер мен мобильді құрылғылар, құрамында екі миллиард транзисторлар.

бұл, бәлкім, ұқсастық және компьютер арасындағы адами мозгами аяқталады және басталады айырмашылықтар. Және іс тіпті емес, бұл компьютерлер — бұл суық металл қораптар, толтырылған екілік сандармен, ал ми — бұл жылы, жанды және населенное ой, сезім мен естеліктер. Осы айырмашылығы мынада: компьютерлік жүйе тұрады қатысты қарапайым тізбекті қосылыстар, яғни нейрондық ми біріктірілген күрделі параллельді байланыс, сондай-ақ әр нейрон байланысты шамамен 10 000 көршілер.

бір жағынан біз жүздеген миллион транзисторлар біріктірілген қарапайым және логичную жүйесін жағынан, — 100 есе көп нейрондық өзара іс-әрекет жасайтын арқылы бір-бірімен қиын переплетенные. Алайда, бұл процесс адами ойлау, кем дегенде, бұл кезеңде, болып табылады өте күрделі зерттеу үшін және осы үшін жасанды қайта құру. Ал бұл жасауға тырысты ғалымдар Уоррен Макаллок және Уолтер Питтс, 40-шы жылдары өткен ғасырдың алғаш рет сипаттап тұжырымдамасын жасанды нейрон желісі.

Компьютерлер үшін әзірленген сақтаудың үлкен көлемін пайдасыз ақпарат алу үшін оларға, ол бекітіліп, оның мәні мен логикасын, тек егер алдын-ала қойып, дәл нұсқау бойынша өңдеу. Адам миының сол оқиды баяу, және жиі қажет бірнеше ай болса да, қарасын да күрделі. Бірақ айырмашылығы компьютерлер, біз кенеттен жинауға ақпаратты қаларлық узоры — осыдан пайда, тамыры креативтілікті Бетховеннің немесе Шекспирдің: бірегей паттернов қалыптастыру, стандартты емес байланыстар мен заттарды қабылдау, сондықтан олар представали жаңа және неожиданном тұрғысынан.

Келісерсіз, жақсы болар еді, егер бірде компьютерлер алдық билік қолда бар ақпаратпен жұмыс істейтін еді. Шын мәнінде, біз қазірдің өзінде қарай жылжып келеміз осы интригующему болашағына, оның үстіне өте тез. Мүмкін, бұл арқасында бірнеше маңызды сатып алу соңғы жылдары айтарлықтай увеличившейся өнімділігі компьютерлер пайда болуына, жасанды нейронды желілер мен машиналық оқыту, сондай-ақ Интернеттің пайда болуына, оның гигантскими массивтермен жұмыс істеу деректер ретінде пайдаланылатын обучающий материал үшін жасанды интеллект.

Негізгі идеясы жасанды нейронды желілер тұрады көшіру күрделі өзара қосылыстар жасушаларының арасында жасанды ми осылайша, үшін машина көмектеспесе, оқуға, тануға, паттерны және шешім қабылдауға, сондықтан да бұл адам. Ең таңқаларлық ерекшелігі, нейросеть керек-да бағдарламалауға: ол құрылған өз бетінше оқуға арналған.

Алайда, екіталай айтуға болады, бұл нейрон желісі — бұл дәл жасанды көшірмесі ми. Айта кету керек, нейросеть — бұл, ең алдымен, компьютерлік симуляция: мұндай желі құрылды арқылы программалау кәдімгі компьютерлер, дәстүрлі түрде жұмыс істейді қарапайым транзисторлар біріктірілген логикалық байланыс. Алайда жұмыс істейді, олар сияқты тұрады миллиард крошечных ми жасушалары, параллель жұмыс істейтін. Компьютерлік симуляция бұл тек топтамасы алгебралық айнымалы және математикалық теңдеулер, жинайды, оларды біріктіру.

Қарапайым жасанды нейрон желісі тұрады ондаған, жүздеген, мың, тіпті миллион жасанды нейрондық, аталған блоктар олар құрылған бұл қабаттар, онда әрбір блок соединен көршілес де меншікті қабатында, сондай-ақ жақын. Олардың кейбіреулері мыналар болып табылады блоктармен енгізу және сұ алуға сыртқы әлемнің ақпарат. Бұл блоктар біріктіріледі жасырын блоктармен, өңдейді, алынған деректерді алады және үлкен бөлігі жасанды ми. Ақырында, блоктар шығару айналысадыала отырып, алынған және өңделген ақпарат.

Жалғау блоктары арасындағы санымен сипатталады, ол салмағы деп аталады және болуы мүмкін оң (бір блок қозғайды басқа) немесе теріс (бір блок блоктар немесе адипоциттерде басқа). Одан салмағы осыған байланысты, күшті бір блок әсер етеді басқа. Бұл еске салады, онда тірі ми жасушалары әсер етеді бір-бірін.

Ақпарат ағады бойынша нейросети екі тәсілмен. Кезде желісі оқиды немесе қалыпты жұмыс істейді, кейін оқытудың үлгілері ақпарат қомақты оған арқылы блоктар енгізу, содан кейін жететіндер басқалары дейін блоктарды шығару. Мұндай көп таралған құрылымы деп аталады желісімен тетігімен болжау оқиғалар. Алайда, өзі пайда болуы ақпаратты кепілдік бермейді қозғалған барлық блоктар. Әрбір блок алады кіріс сигналы өз көршісін, және мұндай сигналдар арқылы көбейтіледі таразы байланыстар, олар саяхаттап жүреді. Әрбір блок қосады кіріспе осы алған сигнал, және егер жиынтық сомасы көп шекті мәннен, блок қозғайды соседствующие блоктар.

Үшін нейрон желісі оқып, міндетті түрде қажет болуы кері байланыс: дәл солай, балаларға үнемі айтып, не жақсы, не жаман. Шын мәнінде, кері байланыспен біз үнемі пайдаланамыз. Естеріңде сіз үйренді боулинг ойнауға: сіз поднимаете шар және катите оның барды, сіздің миы бақылайды қозғалыс жылдамдығы шарының және оның траекториясы. Нәтижесіне қарай лақтыру келесі жолы, сіз есте сақтау қажет, катали шар өткен жолы, және сіз түзетуге өз қозғалысы үшін жету үшін жақсы нәтиже. Осылайша, сіз кері байланыспен салыстыру үшін, алынған нәтиже қалаулы және түзету үшін өз іс-әрекеттерін қол жеткізу мақсатында ұйымдастырылды.

Нейросети оқиды ұқсас тәсілмен өңдеу арқылы кері байланыс, ол алды атауы "әдісі қателіктерді кері тарату". Ол салыстырады және алынған мәліметтері сол мәліметтермен күтілгеннен алуға және пайдаланады арасындағы айырмашылықтар осы деректерге өзгерістер енгізу үшін салмағын арасындағы байланыстарды блоктармен қамтылғандар. Бұл өзгерістер қатысты барлық байланыстар: блоктарды енгізу дейін блоктарды шығару және кері. Уақыт өте келе әдіс қателіктерді кері тарату мүмкіндік береді үйрету нейросеть және азайту нөлге дейін арасындағы айырмашылықты қалаулы және нақты нәтижелерімен.

Кейін нейросеть оқудан өтті пайдалана отырып, жеткілікті мысалдар, ол жетеді сатысында, қашан сіз оған мүлдем жаңа жинағы кіріспе деректер, ол ешқашан көрмедім, қадағалап, оның реакциясы. Мысалы, сіз көрсетті нейросети көптеген фотосуреттер орындықтар мен үстелдер барынша қолжетімді түсіндіре отырып, оған арасындағы айырмашылықты осы заттармен жиһаз. Осыдан кейін сіз пробуете показать оған фотосурет кушеткалар және нәтижесін күтеміз. Қарамастан, қаншалықты тиімді сіз үйретті нейросеть, ол тырысады жатқызуға көргендері "санатына орындығы" немесе "үстел" негізге ала отырып, қолда бар тәжірибесі. Дәл осындай процестер орын ми менің кішкентай бала, ол алғаш рет көреді, онда мәні және тырысады жатқызуға тізбе ұғымдарды, өзіне белгілі болды.

вдуматься Егер болса, онда бір осы мысалдың өзінде жеткілікті түсіну үшін, бұл нейрондық желілер процесінде өз эволюциясының болуы мүмкін көптеген практикалық қолдану. Мысалы, өндірушілер ұшақтарды қазірдің өзінде аты аңызға айналған автоматты түрде оқитын жүйесін автопилотов, программируются алдын ала, ал шешім қабылдайды негізінде түсетін нақты уақыт сигналдарын ба ылау та тасында кабина пилот және басқарады, әуе кемесімен, негізге алынатын ақпарат.

Немесе алайық, мысалы, банк саласын. Елестетіп көріңізші, бұл set банк, онда әр минут сайын жүзеге асырылады, мың транзакция бойынша кредиттік карталар. Нейросети болады табысты пайдалануға болады анықтау үшін қызмет ретінде жіктеледі, алаяқтық. Ретінде кіріспе деректерді пайдалануға болады, келесі сұрау салулар: 1) Болды ма карта ұстаушы өзі? 2) Қолданылды ма жарамды PIN-код, картаның? 3) жүзеге Асырылды ма соңғы 10 минут бес немесе одан көп операциялар бойынша осы картадағы? 4) қандай картасы сол елде, қай жерде берілді?

Алып жеткілікті саны, басқару жүйесі автоматты түрде алады помечать транзакция күдікті ретінде, содан кейін банк қызметкерлері алуы туралы шешім қабылдау, қандай қабылдауға оларға қатысты қандай да бір іс-әрекеттер. Сонымен қатар, нейросеть еді банктерге көмектесу туралы шешім қабылдауға болатындығы клиентке несие, тез талдап, оның кредиттік тарихына, ағымдағы табыс және жұмыспен қамту.

осындай қолдану нейросетей әзірге орналасқан тек сатысында тұжырымының екіталай келеді біздің өмірімізге жақын арада. Бүгін жаңалықтары пайдалану туралы осы технология келеді негізінен ойын-сауық индустриясы. Бірінші вспоминается жаңғырған қосымша Prisma, ол айналдырады кәдімгі фотосуреттер жоқ төсемінің ұлы суретшілер, сондай-ақ павлодар сервис Findface, ол мүмкіндік береді, жасырын жасалған фотосуреттер адамның оны табу бетті ВКонтакте. Әрине, еске алмау мүмкін емес эксперимент Яндекс кезде нейросеть зерделеп, ән мәтіндері, Егор Летова, жазды айтқан альбом группы "Азаматтық қорғаныс".

Бірақ егер отставить иронию, қазірдің өзінденейронды желілер енгізеді біздің күнделікті өмірімізге әлдеқайда көп пайда қарағанда аласыз. Сіз қалай ойлайсыз, неге соңғы жылдары сіздің пошта болды айтарлықтай аз спам? Көбінесе жөн негізделуі компьютерлік жүйесін үйренген ажырата нақты хат хат-хабарларды, орын, онда қоқыс шелек.

Арқасында нейросетям соңғы уақытта сондай-ақ, айтарлықтай жақсарды машиналық аударма, және мұндай жүйе көп береді бірі кездейсоқ мәндерінің сөздер іріктеліп, аудару, мәтінге байланысты зерделей алып ұсыныстар саны әр түрлі тілдерде.

Бірақ осы кезеңде компьютерлер өз деңгейі бойынша сананың салыстырмалы мектепке дейінгі жастағы балалармен. Дегенмен, барлық қажетті оларды одан әрі оқыту бар: көлемі деректер өсе бастады, және есептеуіш қуатты процессорлар. Сондықтан біз, запасшись попкорном, жалғастырамыз бақылай отырып, бұл идея дамып келеді және ол неге, сайып келгенде, әкеледі.