Наступная рэвалюцыя ў інфарматыцы — нейронныя сеткі. Камп'ютар будзе не праграмавацца, а вучыцца
Нашыя мазгі працуюць дзякуючы спецыяльным клеткам — нейронам, якія рухаюцца, перадаючы электрахімічныя імпульсы розным органам і часткам цела. Для працы штучнага інтэлекту патрэбныя пэўныя штучныя мазгі з штучнымі нейронамі. Так з’явіліся штучныя нейронныя сеткі, якія працуюць дзякуючы ўзаемадзеянню штучных нейронаў.

Нейронныя сеткі ў штучным інтэлекце — гэта спрошчаныя мадэлі біялагічных нейронавых сетак. Яны ўяўляюць сабой сістэму злучаных простых працэсараў (штучных нейронаў), якія ўзаемадзейнічаюць паміж сабой.
Нейронная сетка адрозніваецца ад звычайных алгарытмаў тым, што яна не праграмуецца ў звыклым сэнсе гэтага слова, а вучыцца. Магчымасць вучыцца — адна з галоўных пераваг нейронных сетак перад традыцыйнымі алгарытмамі.
У працэсе навучання нейронная сетка здольная выяўляць складаныя залежнасці паміж уваходнымі і выходнымі данымі. Тэхнічна навучанне заключаецца ў знаходжанні сувязяў паміж нейронамі.
Штучны нейрон робіць з некалькіх уваходных параметраў адзін выходны, выніковы.
Але што значыць «нейроны могуць вучыцца»? Навучанне нейроннае сеткі (як натуральнай, так і штучнай), у першую чаргу, заключаецца ў змене «сілы» сувязяў паміж нейронамі, што адбываецца пры неаднаразовым прайграванні адных і тых жа аперацый.
Разгледзім вядомы прыклад з жыцця. У класічным эксперыменце Паўлава кожны раз непасрэдна перад кармленнем сабакі гучаў званочак.
Сабака досыць хутка навучыўся звязваць гук званочка з прыёмам ежы. Гэта з'явілася вынікам таго, што сувязі паміж участкамі галаўнога мозгу, адказнымі за слых і слінныя залозы, узмацніліся. Таму ў кожным наступным разе ўзбуджэнне нейроннае сеткі гукам званка стала прыводзіць да мацнейшага слінавыдзялення у сабакі.
Гэтаксама і штучныя нейронныя сеткі могуць вучыцца з дапамогай адпаведных складаных прыёмаў.
Напрыклад, пры распрацоўцы мабільнага дадатку, які здольны выразаць фон з «сэлфі», пакідаючы толькі твар, нейроннай сетцы даюць шмат прыкладаў «распазнаваных вобразаў» — мільёны розных фота, пакуль яна не навучыцца дакладна адрозніваць на адвольным фотаздымку чалавека і фон.
Пасля навучання атрымліваецца гатовая праграма, якая здольная хутка вырашаць канкрэтную задачу — выразаць фон з фатаграфіі.
Дарэчы, менавіта так навучаецца пошук чалавека па твары ў фотаапаратах, смартфонах, камп’ютарах.
На сённяшні дзень нейронныя сеткі з'яўляюцца адным з самых прыярытэтных напрамкаў даследаванняў у вобласці штучнага інтэлекту і адыгрываюць вялікую ролю ва ўсталяванні больш цеснага ўзаемадзеяння чалавека і тэхнікі. А галоўнай задачай на сёння з’яўляецца пошук новых, найбольш эфектыўных спосабаў навучання нейронных сетак.
* * *
Гэты артыкул — працяг серыі артыкулаў, у якіх мы распавядаем пра самыя новыя тэхналогіі. Наша мэта — дапамагчы вам не заблытацца ў сучаснай тэрміналогіі, якая ўсё часцей ужываецца ў СМІ, у тым ліку і на старонках «Нашай Нівы».
Чытайце таксама:
Віртуальная і дапоўненая рэальнасць: што гэта і ў чым адрозненне?
Як інтэрнэт рэчаў зменіць наша штодзённае жыццё
Цяпер чытаюць
Замест парэшткаў Вітаўта за сцяной Віленскай катэдры знайшлі толькі кучу камянёў. Але ўлады Літвы гатовыя выдаткаваць на працяг пошукаў яшчэ 1,5 мільёна еўра
Каментары