Машинное обучение — вовсе не новинка. Введите несколько инструкций в командный файл, и вы сможете указать своему компьютеру делать что угодно с программами, которые вы запускаете. Приобретите веб-камеру и программное обеспечение для распознавания лиц, и вы увидите, что ваш компьютер способен распознавать ваше лицо. Однако все описанное здесь не является результатом «мыслей» компьютера. В лучшем случае современный домашний компьютер может эмулироватьмышление. Но в командах по всему миру есть люди, которые разрабатывают способы воспроизведения человеческого мышления в машинах, даже объединяя лучшее из обоих миров, чтобы создать новую форму обучения, имитирующую интуитивный способ, которым мы воспринимаем мир вокруг нас.
Хотя многие из нас боятся последствий искусственного интеллекта, нет никаких сомнений в том, что все с почтением относятся к нему как к вершине эволюции машины. Как далеко мы продвинулись в своем стремлении создать машины, способные приблизиться к человеческой интуиции и абстрактному мышлению? В ближайшем будущем мы собираемся посмотреть, чем занимается команда Google Brain и как искусственные нейронные сети могут повлиять на то, как технологии ежедневно взаимодействуют с нами.
Что такое искусственная нейронная сеть?
Проще говоря, искусственная нейронная сеть — это система, использующая алгоритм, основанный на том, как люди учатся вещам. В настоящее время персональные компьютеры — это машины привычки. Они будут неукоснительно следовать одной-единственной линии, пока не дойдут до ее конца, независимо от того, имеют ли результаты смысл. Например, компьютерная система, анализирующая поведение потребителей на веб-сайте, может показать, что большое количество посетителей нажимает на ссылку в правом верхнем углу каждой страницы, но не может объяснить, почему это происходит. Он не может адаптировать свои методы, чтобы копать глубже и экстраполировать значениеиз необработанных данных, которые он обрабатывает.
«Идеальная» искусственная нейронная сеть сможет адаптировать способ обработки информации в соответствии с данными, с которыми она сталкивается. Это особенно полезно при обработке аудиовизуальных данных, где программирование на основе правил очень неэффективно. В то время как американцу не составит большого труда понять австралийский акцент за очень короткое время, у компьютеров могут возникнуть гораздо большие проблемы с выполнением той же задачи. Искусственные нейронные сети спроектированы таким образом, что компьютер сможет интерпретировать различия в том, как австралийцы говорят, так же, как мы – улавливая колебания тона и произношения, создавая контекст и заполняя любые пробелы с другими людьми. информация, переданная в предложении. Сделать это с помощью простого программирования гораздо сложнее, чем кажется.
Что такое мозг Google?
Google Brain – это проект, ориентированный на масштабное глубокое обучение. В проекте задействовано колоссальное количество оборудования: 16 000 ядер ЦП в их центрах обработки данных работают в унисон, чтобы создать машину, которая может эффективно «обучаться» и «понимать» вещи. Изображение выше на самом деле является «рисунком», сделанным сетью. Он ниоткуда не «копировал» дизайн; он просто построил его абстрактно, как это сделал бы любой художник.
Одним из наиболее заметных достижений в этом проекте является способность сети обнаруживать кошек . Современные компьютеры легко могут показать вам видео с котом для развлечения, но они не смогут понять, что вам показывают. Никто не ожидает, что их компьютеры будут знать, что такое кошка . Тем не менее, они показывают видео с этими пушистыми маленькими существами миллионы раз в день по всему миру, совершенно не подозревая об их существовании. Компьютер, с которого вы это читаете, вероятно, не более чем прославленный интерактивный телевизор. Google удалось создать систему, которая могла бы указать на кошку на неподвижном изображении (без предварительной инструкции о том, что такое кошка). Это беспрецедентное достижение, которое может продвинуть нас всех на шаг дальше в век информации.
Приложения для нейронных сетей
Представьте, что с вами есть робот, который может не только отвезти вас на работу, но и послужить медиком, когда вы ранены. Тот простой факт, что компьютер может отличить кошку, когда она окружена другими объектами, имеет большое значение. Возможно, придется подождать некоторое время (16 000 ядер процессора в этот момент очень сложно уместить в небольшом пространстве), но отличить рану от окружающей ее кожи (и определить тип раны) означает, что «медицинский модуль» на робот может помочь наложить швы на ваше тело. Если вы потратите немного времени, чтобы подумать об этом, искусственные нейронные сети могут привести к технологическим достижениям, о которых мы даже не думали, что увидим в нашей жизни. Возможно, в один прекрасный день мы возьмем с собой роботов в качестве друзей-велосипедистов и будем играть с ними в футбол, и все благодаря тому, что они могут адаптироваться и учиться так же, как мы.
Что вы думаете? Не слишком ли оптимистично думать, что в какой-то момент нашей жизни мы можем пройти путь от «детектора кошек» до «робота-доктора»? Расскажите нам ниже в комментариях!
