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».
Каментары