Кроме того, нейросеть создала два музыкальных альбома, которые можно послушать на Яндекс.Музыке. Один основан на песне группы CivilDefence (исполнитель называется Neuron Defense), а другой — на Nirvana (исполнитель называется Neurona).
Что такое искусственный интеллект
Ключевые слова включают искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети. Узнайте, что это такое и зачем они нам нужны.
С тех пор как были созданы первые компьютеры, люди говорили им, что делать. Делайте то-то и то-то в такой последовательности. Последовательность и описание действий называется алгоритмом. Каждая программа вокруг вас основана на алгоритме. Это очень очевидно: «Если вы нажмете эту кнопку, сделайте вот это».
Проблема с алгоритмами заключается в том, что они совершенно беспомощны вне инструкций. Компьютер не знает, как справиться с ситуацией. Если алгоритм не предскажет что-то, даже если от этого зависит его жизнь, компьютер не будет этого делать. Если компьютер знает, как ориентироваться в нестандартных ситуациях, он не будет показывать ошибки или «синие экраны смерти».
Например, скажите роботу следующее. ‘Прежде чем перейти дорогу, посмотрите сначала налево, потом направо, и если нет машин, переходите дорогу’. Робот приблизился к перекрестку. Он посмотрел налево и увидел. Асфальтоукладчик не является автомобилем, поэтому робот пересекает дорогу и катится по асфальту. Вот алгоритм.
Чтобы робот работал немного умнее, он создает сложный алгоритм. Однако проблемы остаются. То, что не введено в алгоритм, не выполняется. И на протяжении десятилетий разработчики мечтали о том, чтобы научиться более самостоятельно мыслить на машине. Для этой цели было изобретено множество средств, включая нейронные сети.
Что такое нейросети
Существует множество мифов о нейронных сетях. Как будто это компьютерный разум, самообучающаяся система, программа мышления и т.д. Все это неправда.
Фактически, нейронная сеть является очень сложной базой данных и содержит множество математических формул. Данные вводятся на одном конце базы данных, обрабатываются с помощью ряда математических формул и экспортируются с другого конца. Там нет идей — только математика. Сложность заключается в том, чтобы выделить типы нейронных сетей, которые дают хоть сколько-нибудь полезные результаты. Извлечение этих типов — это машинное обучение. О том, как все это работает, есть отдельная статья.
Ниже приведено простейшее представление структуры нейронной сети. Слева находятся входные ячейки, справа — выходные ячейки, между которыми расположены скрытые слои, где нейронная сеть выполняет свои вычисления. Возможно, это пока не совсем понятно, но об этом будет рассказано отдельно.
Чем нейросети отличаются от алгоритмов
В алгоритме программист сразу указывает правильную последовательность действий, которая приведет к предсказуемым результатам. Например, программист создает программу для расчета площади уровня по плану, при этом все действия описываются пошагово: умножение, сложение, вычитание и т.д. Алгоритм делает свою структуру понятной и позволяет вносить изменения.
В нейронной сети вместо алгоритма заранее дается ряд правильно решенных задач. Например, 10 000 плоских планов с уже определенными областями. Затем нейронная сеть начинает угадывать, какой эффект ожидается. Другой алгоритм сообщает ему, правильно ли он угадал, и со временем он учится угадывать все точнее и точнее.
По мере обучения нейронная сеть формирует связи, которые позволяют ему угадывать полезные результаты. Никто не понимает, что это за связи — мы можем их наблюдать, но не всегда понимаем принципы, по которым они формируются.
Это означает, что алгоритм делает именно то, что ему предписано, и выдает четкие, предсказуемые результаты. Нейронные сети угадывают наши желания в соответствии с принципами, которые мы не понимаем. И если сеть хорошо обучена, ее предположения могут быть очень точными.
Ученые из Стэнфордского исследовательского института разработали Sheki — робота с двигателем, который может обнаруживать и решать конкретные проблемы.
Что такое искусственный интеллект
-Искусственный интеллект невидим или неощутим. Программа получает и анализирует последовательности данных. В результате он может распознавать лица, создавать тексты и многое другое, к чему применим стандартный «стандартный подход», — говорит Михаил Савченко, технический директор Chrono.tech.
-В самом широком смысле искусственный интеллект — это набор методов и моделей, которые берут данные и делают на их основе конкретные выводы. Это может быть отнесение фотографий к определенному классу, группировка текстов на схожие темы или прогнозирование курсов валют. Общей чертой всех моделей является извлечение знаний из данных. Илья Макаров, программный директор Академии больших данных MADE от Mail.ru, утверждает.
По сути, искусственный интеллект — это программа, подобная пресловутому текстовому процессору. Но его отличает то, что он может учиться.
-Сама программа представляет собой набор кодов и базу знаний, приобретенных в процессе обучения. И то, и другое — это просто набор данных на жестком диске компьютера, — говорит Евгений Карпов, директор по продуктам искусственного интеллекта компании Cifra.
Эксперты отмечают, что это понятие часто становится предметом спекуляций, особенно при маркетинге различных товаров.
-Умного человека можно отличить по его поведению и способности находить подходящие решения для более сложных задач. Аналогичным образом, систему с искусственным интеллектом можно отличить по ее поведению и задачам, которые она может решить, а не по ее внешнему виду. Конечно, разработчики могут «увидеть» искусственный интеллект в тексте алгоритмов, — объясняет АлексейДьяченко, заместитель генерального директора OpenTechnologies.
Суть искусственного интеллекта
Как и любая другая компьютерная программа, искусственный интеллект работает следующим образом. Он получает данные, анализирует их и извлекает результаты. Однако суть искусственного интеллекта заключается в его характеристиках.
‘Что отличает его от стандартного программного обеспечения, так это его структура. Искусственная нейронная сеть, созданная программистом, проходит процесс обучения, чтобы сделать результаты анализа данных как можно более точными», — говорит Алексей Дьяченко.
Кратко описывая суть искусственного интеллекта, алгоритмы выполняют две функции: манипулирование и обучение.
-Например, существует искусственный интеллект, который определяет, надета ли на человеке каска на заводе. Чтобы заставить его работать, мы показываем ему 10 000 фотографий людей в шлемах и говорим, что они в шлемах. Затем покажите 10 000 фотографий людей без шлемов и скажите, что они не носят шлемы. Затем он включится и покажет вам новую фотографию. Затем наш искусственный интеллект может определить, надет ли на человеке шлем или нет. Благодаря этому мы можем выявлять нарушения техники безопасности и спасать работников от опасных травм», — говорит Евгений Карпов.
Но на этом примере сущность искусственного интеллекта не заканчивается. Одним из важнейших элементов технологии является самообучение.
— В дополнение к исходной информации алгоритм может получать и обрабатывать новую информацию и принимать на ее основе более сложные и эффективные решения. Кроме того, обучение происходит с каждым новым выполненным заданием. Искусственный интеллект совершенствуется на основе своего опыта. Это называется машинным обучением», — объясняет Евгений Овчаров, менеджер по инновационным решениям Oberon.
— Искусственный интеллект имеет свои преимущества — он не устает и может обрабатывать большие объемы информации за короткое время. Оно отличается от человеческого мышления тем, что еще не имеет эмоций и не зависит от них. Однако человеческие мысли всегда будут подвержены им, — говорит специалист по информационным технологиям Александр Серебряков.
Развитие технологий искусственного интеллекта
С чего все началось
Если смотреть достаточно глубоко, то придется вернуться в XVII век, когда Уильям Сикард создал первую механическую вычислительную машину — калькулятор. Философ и математик Декарт представлял животных мыслящими машинами и поэтому доверил человеческой культуре создание собственных разумных механизмов.
Первые идеи
Концепция искусственных нейронных сетей была предложена в 1943 году американским ученым МакКаллохом и математиком Питтсом, основателями Правительства. Год спустя коллеги из Принстона (США) предложили вариант архитектуры, которая лежит в основе всех современных компьютеров. В 1950 году математик Алан Тьюринг опубликовал свой знаменитый тест на выявление мощного искусственного интеллекта. Когда один человек не понял, что разговаривает с машиной, а подумал, что видит за экраном другого человека, родился настоящий искусственный интеллект.
Развитие
В 1960-х годах Всемирный университет армии наук активно развивал технологию. Например, в Советском Союзе были правительства Поспелова и Цетлина. Кроме того, в течение следующего десятилетия были опубликованы справочники и крупные научные работы, посвященные теме искусственного интеллекта как самостоятельного явления. В 1965 году на Западе создали робота по имени Элиза, говорящего на английском языке. Сегодня его назвали бы чатботом. Четыре года спустя появляется Android Sheki, который также может двигаться.
Прорыв в разработке искусственного интеллекта в 80-90 годах
В 1980-х годах началась качественно иная эра ТН. Появились более продвинутые роботы-символы, которые могли решать математические и бытовые задачи, а в дальнейшем научились поддерживать разговор. В конце десятилетия развивается глубокое мышление, которое побеждает гроссмейстера Ларсена. Тогда шахматист Гарри Каспаров сказал бы, что не верит в способности машин. Если бы он мог обыграть лучших шахматистов, он бы сочинял лучшую музыку и писал лучшие книги. Гроссмейстер объявил, что будет сражаться с искусственным интеллектом в шахматы от имени человечества. Такая возможность представится ему в 1996 и 1997 годах. Каспаров выиграл первую гонку и проиграл вторую.
Наше время
Разработки «умных домов» начали появляться в 1980-х годах. Искусственный интеллект применяется в развивающейся индустрии компьютерных игр. По этому поводу поступает много жалоб, поскольку она по-прежнему работает по стандартам, а не руководствуется обстоятельствами. Однако со временем разработчики устраняют эту проблему, и машина постепенно обучается сама.
Искусственный интеллект начинает активно использоваться в городских службах. То же распознавание лиц с помощью камер. Кроме того, с массовым распространением смартфонов и возможностью легко устанавливать приложения на мобильные телефоны, искусственный интеллект так или иначе интегрирован в программное обеспечение.
Чтобы понять масштаб серьезности отношения высших государственных чиновников к искусственному интеллекту, достаточно взглянуть на распоряжение президента России, в котором говорится о создании национальной стратегии развития искусственного интеллекта в стране. План рассчитан до 2030 года.
В то же время существуют специальные материалы — нейронные процессоры, или ускорители TN. Это те же микропроцессоры, но соединенные таким образом, что они быстрее вычисляют нейроны. Однако они необходимы только из соображений скорости — как правило, нейронная сеть вычисляется обычным процессором.
Типы искусственного интеллекта
Концепции можно разделить на три категории сложности. Возможно, вы сталкивались с некоторыми из упомянутых примеров:.
- Слабый ИИ фокусируется на одной задаче. У слабого ИИ отсутствуют самосознание и истинный интеллект. Siri – пример слабого ИИ, который помогает пользователю. Стоит лишь немного поговорить с виртуальным помощником, чтобы его слабость стала очевидной.
- Сильный или Истинный ИИ – это компьютер такой же умный, как мозг человека. Сильный ИИ сможет выполнять задачи, которые выполняет человек. В этой области проводится много исследований и предстоит еще много работы.
- Искусственный суперинтеллект – это «интеллект, который намного умнее лучших человеческих умов практически во всех областях, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки» – Ник Бостром, философ, профессор Оксфордского университета.
Искусственное сверхъестественное вызывает у ученых беспокойство по поводу возможного исчезновения человеческой расы.
От фантастики к реальности
Хотя роботы еще не поступили в наше распоряжение, искусственный интеллект уже влияет на прогнозирование погоды, фильтрацию спама, поисковые вопросы и распознавание голоса. Даже если вы думали, что не встречали искусственный интеллект — поверьте, вы его встретили.
Эти технологии сочетают в себе алгоритмы механического обучения, обеспечивающие реальное взаимодействие. Положительное влияние искусственного интеллекта на общество считается несоизмеримым с потенциальной сложностью.
Изучение искусственного интеллекта
Хотите стать профессиональным искусственным интеллектом? На вопрос о том, чем занимается искусственный интеллект, ответа нет. Почти каждый автор, пишущий книгу об искусственном интеллекте, начинает с определения, в котором рассматриваются результаты этой науки в перспективе.
Философия не решила проблему природы и режима человеческого интеллекта. Также не существует точных критериев для достижения компьютерной «логики», хотя были предложены различные ранние случаи искусственного интеллекта, такие как тест Тьюринга и дело Ньюэлла Саймона.
— Решения искусственного интеллекта могут работать с различными алгоритмами, как автомобили могут работать на бензине, дизеле или электромоторах. Одним из таких алгоритмов является нейронная сеть. Они сейчас очень популярны, — объясняет Евгений Карпов.
Искусственный интеллект, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни
Siri, Google Assistant, голосовые помощники Alice, алгоритмы для рекомендаций сайтов — например, Amazon использует YouTube, Brain предлагает блоки рекомендуемых товаров на Chatbots — все это основано на технологии ИИ. разработанный.
В платежной системе PayPal используется механическое обучение, позволяющее нейронной сети выявлять подозрительные транзакции. Это позволяет компании снизить количество случаев мошенничества. Российское приложение Prisma использует нейронную сеть для редактирования фотографий.
Инженер компании Nvidia Роберт Бонд разработал алгоритм, который активирует садовые разбрызгиватели, когда сосед, проходя мимо, разрушает сад. Чтобы определить, что это была кошка, он использовал систему Café Neuron Network: поиск кошки в материале камеры. Когда камера видела изменения в окружающей среде, она делала семь фотографий. Фотографии были проанализированы нейронной сетью. Если на фотографии присутствовала кошка, сеть активировала распылитель.
Кроме того, нейросеть создала два музыкальных альбома, которые можно послушать на Яндекс.Музыке. Один основан на песне группы CivilDefence (исполнитель называется Neuron Defense), а другой — на Nirvana (исполнитель называется Neurona).
В каких областях ещё можно использовать нейросети
Нейронные сети используются в медицине, экономике и торговле, промышленности, охране порядка и безопасности.
В медицине нейронные сети обучаются распознавать опухоли, повреждения тканей и органов после травм и прогнозировать возможные осложнения и течение болезни. Это нелегкая задача. Медицинских баз данных достаточного размера не существует, и необходимо достичь высокого уровня точности. В конце концов, если нейронная сеть путает кошку с собакой, это не очень хорошо. Но если он перепутает здоровые и больные органы, это будет плохо.
Наталья Ефремова выступила на экспертной встрече разработчиков HighLoad ++ по высоконагруженным системам с докладом о нестандартном использовании нейронных сетей для прогнозирования бедности. Уровень бедности в Африке настолько высок, что не существует простого способа сбора и анализа этих данных. Последние данные были собраны в 2005 году. Исследователи из Стэнфордского университета сначала использовали базу данных изображений ImageNet, чтобы обучить нейронную сеть определять населенные пункты. Затем они собрали множество изображений Африки со спутников днем и ночью и отправили их в нейронную сеть. Нейронная сеть оценивала, есть ли у населения деньги на освещение домов в ночное время, и предсказывала уровень бедности. Затем прогнозы были сравнены с фактическими данными 2005 года. Нейронная сеть сделала довольно точные прогнозы.
Почему нейросети ждёт новый виток развития
Как и в случае с изображениями и другими базами данных для обучения нейронных сетей, вычислительная мощность улучшилась. И нейронные сети оказались более эффективными. Когда ученые из Стэнфордского университета обучали нейронную сеть прогнозированию бедности в Африке, они загружали данные с крыш населенных пунктов. Однако нейронная сеть научилась распознавать воду, леса, дороги и другие объекты самостоятельно, без предварительной загрузки базы данных или вмешательства учителя.
В мае 2017 года разработчики Google Brain анонсировали проект AutoML, который занимается исключительно проектированием моделей машинного обучения. Вкратце, это искусственный интеллект, который анализирует существующие нейронные сети, выявляет эффективные аспекты и создает другую нейронную сеть, NASNet, без вмешательства человека. На серии тестовых изображений NASNet показал точность предсказания 82,7%. Этот показатель выше, чем у всех предыдущих нейронных сетей распознавания изображений.
Кроме того, авторы нашли исходный код нейронной сети. Предположительно, это даст новый импульс развитию искусственного интеллекта.
