Je to neuronová síť? Definice, význam a rozsah

Dříve známá pouze fantastickými knihami, termín neuronové sítě postupně a nepostřehnutelně vstoupil do společenského života jako nedílná součást nejnovějšího vědeckého vývoje. Samozřejmě už dlouho už lidé, kteří se zabývají herním průmyslem, věděli, že jde o neuronovou síť. Dnes je však tento termín všemi splněn, je znám a chápán širokými masami. Nepochybně to ukazuje, že věda se přiblížila skutečnému životu a v budoucnu nás čekají nové průlomy. A přesto, co to je - neuronová síť? Pokusme se pochopit význam slova.

Současnost a budoucnost

V dřívějších dobách, neuronová síť, a Hort popadantsy do vesmíru byly úzce souvisí s koncepcí, ve skutečnosti setkat s umělou inteligencí, má schopnost výrazně lepší na jednoduchý stroj, bylo možné jen ve světě fantazie vzniklé v představách některých autorů. A přesto jsou trendy takové, že nedávno kolem průměrného člověka ve skutečnosti je stále více a více těch položek, které byly dříve zmíněny pouze v literatuře. To nám dovoluje říci, že dokonce i nejvíce turbulentní let fantasy, snad dříve nebo později, najde v praxi ekvivalent. Knihy o hitnadtech, neuronových sítích již mají více společného s realitou než před deseti lety a kdo ví, co se stane v další dekádě?

Neuronová síť v moderních realitách je technologie, která lidem umožňuje identifikovat pouze fotografii, kterou mají k dispozici. Umělá inteligence je plně schopna ovládání stroje, může hrát a vyhraje pokerovou hru. Navíc neuronové sítě představují nové způsoby, jak dosáhnout vědeckých objevů, což umožňuje uchýlit se k dříve nemožným výpočetním možnostem. To dává jedinečnou šanci pro znalost dnešního světa. Nicméně pouze z novin, které oznamují nejnovější objevy, je zřídka pochopit neuronovou síť - to je to, co je. Je tento termín použitelný pro programový, strojový nebo serverový komplex?

Obecný pohled

Jak je zřejmé ze samotného pojmu "neuronová síť" (fotografie uvedené v tomto článku také umožňují pochopit to), je struktura, která byla postavena analogicky s logikou lidského mozku. Samozřejmě, že kopie je zcela biologické struktury tak vysoké úrovni obtížnosti v tuto chvíli není reálné, ale vědci byli schopni značně blízký k řešení problému. Například nedávno vytvořené neuronové sítě jsou docela účinné. Hort a jiní spisovatelé, kteří publikovali fantastické díla, sotva v době psaní svých děl věděli, že se věda již od tohoto roku může pohybovat tak daleko dopředu.

Zvláštnost lidského mozku spočívá v tom, že jde o strukturu četných prvků, mezi nimiž jsou informace nepřetržitě přenášeny neurony. Ve skutečnosti jsou nové neuronové sítě také podobné struktury, kde elektrické impulzy zajišťují výměnu aktuálních dat. Jedním slovem, stejně jako v lidském mozku. A přesto není jasné: je-li to rozdíl od konvenčního počítače? Koneckonců, stroj, jak je známo, je také vytvořen z detailů, mezi kterými jsou data přenášena pomocí elektrického proudu. V knihy o vesmíru, neuronové sítě obvykle vypadají okouzlující - obrovské nebo drobné stroje, na první pohled, na které postavy pochopí, s čím se zabývají. Ve skutečnosti se však situace zatím liší.

Jak je postavena?

Jak lze vidět z vědeckých prací na neuronových sítích ( „Popadantsy do vesmíru,“ bohužel nespadají do této kategorie, bez ohledu na to, jak vzrušující to může být), tato myšlenka je nejpokročilejší struktury v oblasti umělé inteligence při tvorbě komplexních struktur, jehož části jsou velmi jednoduché. Ve skutečnosti, kreslení podobnost s osobou, můžete najít podobnosti: například jen jedna část mozku savců nemá velké schopnosti, schopnosti, může poskytnout přiměřené chování. Ale pokud jde o osobu jako celek, taková bytost klidně projde zkouškou úrovně inteligence bez zvláštních problémů.

Navzdory této podobnosti byl podobný přístup k vytvoření umělé inteligence před několika lety vyloučen. To je zřejmé z vědeckých prací az fantastických knih o neuronové síti (například "Popadantsy ve vesmíru"). Mimochodem, do jisté míry i výroky Cicera může souviset s moderní myšlenkou neuronových sítí: to je najednou poněkud jízlivě navrhl, že opice házet do vzduchu psané v dopisech žetonů, takže dříve nebo později jeden vyvinula smysluplný text. A jen 21 století ukázalo, že taková zlomyslnost byla naprosto neoprávněná. Neuronové sítě a fikce šli každý svou cestou: v případě, že armáda opice dát hodně žetonů, budou nejen vytvořit bohatý smysl textu, ale také k získání energie na celém světě.

Pevnost je jednota, bratře

Jak jsme se naučili z mnoha experimentů, učení neuronové sítě pak vede k úspěchu, když samotný objekt obsahuje obrovský počet prvků. Jak vědci vtipkují, ve skutečnosti může být neuronová síť shromážděna z čehokoliv, alespoň ze schránek s zápasy, neboť hlavní myšlenkou je soubor pravidel, které přijímá komunita. Obvykle jsou pravidla poměrně jednoduchá, ale umožňují vám řídit zpracování dat. V takovém případě neuron (i když umělý) nebude zařízení, ani složitá struktura nebo nepochopitelný systém, ale aritmetické operace, spíše jednoduché, realizované s minimálním výdajem energie. Oficiálně ve vědě byly umělé neurony nazývány "perceptrony". Neuronové sítě ("Popadanty ve vesmíru" to ilustrují) při prezentaci některých autorů vědeckých prací by měly být mnohem komplikovanější, ale moderní věda ukazuje, že jednoduchost také dává vynikající výsledek.

Operace umělého neuronu je jednoduchá: čísla jsou vstupní, vstup je vypočítán pro každý informační blok, výsledky jsou přidány, na výstupu je vytvořena jednotka nebo hodnota "-1". Čtenář chtěl být alespoň jednou mezi lovci? Neuronety ve skutečnosti fungují zcela jinak, přinejmenším v současném okamžiku, proto když si představujete, že jste ve fantastickém díle, nezapomeňte na to. Ve skutečnosti může moderní člověk pracovat s umělou inteligencí, například: můžete zobrazit obrázek a elektronický systém zodpoví otázku "nebo - nebo". Předpokládejme, že osoba nastaví souřadnice jednoho bodu do systému a zeptá se, co je zobrazeno - země, nebo řekněme, obloha. Po analýze informací poskytuje systém odpověď - je docela možné, že je nesprávná (závisí na dokonalosti AI).

Prsty na obloze

Jak lze vidět z logiky moderní neuronové sítě, každý prvek je odhodlána snaží uhodnout správnou odpověď na otázku systému. Přesnost je v tomto případě malá, je výsledek srovnatelný s výsledkem mince flip. Ale skutečná vědecká práce začíná, když přijde na trénink neuronové sítě čas. Space, zkoumání nových světů, vhled do fyzikálních zákonů vesmíru (což je vypočtené současné vědce pomocí neuronové sítě), se otevře přesně v době, kdy bude umělá inteligence učil s větší efektivnosti a účelnosti, než člověk.

Faktem je, že osoba, která žádá systém zná správnou odpověď. Z tohoto důvodu můžeme napsat jej do informačních bloků programu. Perceptron, který dal správnou odpověď získá hodnotu, ale odpověď je nesprávná - ztratit, dostanete pokutu. Každý nový cyklus je spuštění programu se liší od předchozí, protože změny v úrovni hodnot. Vrátíme-li se k předchozímu příkladu: dříve nebo později, bude program naučit jasně rozlišit, kde je půda, kde je prostor. Neuronové sítě učit, tím účinnější je program je určen správnější studii - a jeho tvorba stojí značné úsilí, aby moderními učenci. V rámci úkolu stanoveného dříve, v případě, že analýza neuronová síť poskytnout další fotografii, pravděpodobně to nebylo okamžitě schopen zvládnout jistě, ale na základě přijatých dat během tréninku dříve, jen si uvědomil, kde je půda a kde - mraky, prostor, nebo něco něco jiného.

Aplikace nápadu ve skutečnosti

Samozřejmě, ve skutečnosti jsou neuronové sítě mnohem komplikovanější, než bylo popsáno výše, ačkoli je zachován princip samotný. Hlavním úkolem prvků, z nichž se vytváří neuronová síť, je systematizovat číselné informace. Když je spojeno množství prvků, úkol se stává komplikovanějším, protože vstupní informace nemusí být zvenčí, ale z perceptronu, který již dokončil práci na systemizaci.

Vrátíme-li se k výše uvedenému problému, vnitřek neuronové sítě může myslet na takové procesy, jeden neuron odlišuje od jiných modrých bodů, souřadnice dalších procesů, třetí analyzuje první dva údaje, na základě kterých se rozhodne, země nebo obloha v daném bodě. A třídění na modré a ostatními pixely se dá věřit na více neuronů, a shrnují informace. Tyto perceptrons, což dá lepší a přesnější výsledky, obdrží ocenění na základě větší hodnotu, a jejich výsledky v přepracování jakéhokoliv problému bude prioritou. Samozřejmě, že neuronová síť je mimořádně objem a zpracování informací jimi, a to velmi těžké horu, ale bude schopen posoudit a analyzovat chyby a zabránit jim v budoucnu. Z velké části založen na neuronové sítě implantátů přítomných v mnoha sci-fi knih, práce na tomto principu (pokud samozřejmě, autoři obtěžovat odrazy na principu práce).

Historické milníky

To může překvapit laika, ale první neuronové sítě se objevily již v roce 1958. To je způsobeno skutečností, že uspořádání umělých neuronů je podobné ostatním počítačovým prvkům, mezi kterými jsou informace přenášeny ve formátu binárních čísel. Na konci šedesátých let byl vynalezen stroj nazvaný "Mark I Perceptron", ve kterém byly implementovány principy neuronových sítí. To znamená, že první neuronová síť se objevila teprve deset let po konstrukci prvního počítače.

První neurony první neuronové sítě sestávaly z rezistorů, radiolampů (v té době neexistoval žádný takový kód, který by moderní vědci mohli používat). Práce s neuronovou sítí byla úkolem Frank Rosenblatt, který vytvořil dvouvrstvou síť. Pro přenos externích dat do sítě byla použita obrazovka s rozlišením 400 bodů. Auto bylo brzy schopno identifikovat geometrické tvary. To nám již umožnilo předpokládat, že při zlepšování technických řešení se neuronové sítě mohou naučit číst dopisy. A kdo ví co jiného?

První neuronová síť

Jak je vidět z příběhu, Rosenblatt doslova spálil svojí vlastní činností, byl perfektně orientován, byl odborníkem na neurofyziologii. Byl autorem vzrušujícího a populárního univerzitního kurzu, v němž někdo pochopil, jak realizovat lidský mozek v technickém provedení. Dokonce i tehdejší akademická komunita doufala, že v blízké budoucnosti budou existovat reálné příležitosti k vytvoření inteligentních robotů schopných pohybovat, mluvit a vytvářet podobné systémy. Kdo ví, možná by tito roboti šli kolonizovat jiné planety?

Розентиблатт byl nadšenec a lze ho pochopit. Vědci věřili, že umělá inteligence může být realizována, pokud je plně implementována v strojové matematické logice. V tu chvíli už existovala Turingův test, Azimov popularizoval myšlenku robotiky. Vědecká komunita byla přesvědčena, že zvládnutí vesmíru je otázkou času.

Skeptismus byl opodstatněný

Již v šedesátých letech existovaly vědci, kteří se hádali s Rosenblattem a dalšími velkými mysli, kteří pracovali na umělé inteligenci. Poměrně přesnou představu o jejich logice výroby lze získat z publikací Marvin Minsky, který je v jeho oboru známý. Mimochodem, je známo, že schopnost Minska byla vysoce ceněna Isaac Asimov, Stanley Kubrick (Minsk mu pomohl ve své práci na "Space Odyssey"). Minsk nebyl proti tvorbě neuronových sítí, o čemž svědčí i Kubrick filmu, ale i jako součást své kariéry se podílel na stroji učení zpět v padesátých letech. Nicméně Minsk kategoricky zacházel s chybnými názory, kritizoval naděje, pro které v té době neexistoval pevný základ. Mimochodem, Marvin z knih Douglas Adams pojmenovaný na počest Minsku.

Kritika neuronových sítí a přístup této doby je systematizován v publikaci Perceptron z roku 1969. Byla to právě tato kniha, mnozí doslova na révy kill zájem neuronových sítí, protože vědec s výbornou pověst prokázat, že „Mark nejprve“ má řadu nedostatků. Za prvé, přítomnost pouze ze dvou vrstev, zjevně nedostatečné, a vůz byl schopen příliš málo, a to navzdory své obrovské velikosti a obrovské spotřebě energie. Druhý bod kritiky byl věnován algoritmům vyvinutým společností Rosenblatt pro síťový trénink. Podle Minsky, byl ztracen s vysokou pravděpodobností informace o chybě, a vrstva se chcete jen nedostávají plnou výši dat správně analyzovat situaci.

Případ vznikl

Navzdory skutečnosti, že hlavní myšlenkou Minsku bylo poukázat na chyby vůči kolegům, aby je stimulovaly ke zlepšení rozvoje, byla situace odlišná. Rosenblatt zemřel v roce 1971 a nebyl nikdo, kdo by pokračoval ve své práci. Během tohoto období začala doba počítačů a tato oblast technologie se rozšiřovala v obrovských krocích. Nejlepší mysli v oboru matematiky a informatiky byly zapojeny do tohoto odvětví a umělá inteligence se zdála nepřiměřeným šířením sil a prostředků.

Neuronové sítě nepřijaly pozornost vědecké komunity více než deset let. Když se cyberpunk vstoupil do módy, došlo k obratu. Bylo možné nalézt vzorce, kterými lze s vysokou přesností uvažovat o chybách. V roce 1986, problém je formulována Minsk, našel třetí rozhodnutí (všechny tři byly vyvinuty nezávisle na sobě skupiny vědců), a byla to jeho objev vyzváni nadšence pro rozvoj nové oblasti: práce na neuronových sítích opět intenzivnější. Nicméně, termín perceptrons nepozorovaně nahradily na kognitivní výpočty, zbavil experimentálních zařízení, začal používat šifrování pomocí nejúčinnějších programovací techniky. Jen pár let a neurony jsou již sestaveny do složitých struktur, které dokážou zvládnout poměrně vážné úkoly. Časem bylo možné například vytvořit programy pro čtení lidského rukopisu. Objevily se první sítě, schopné samo-učení, to znamená, že nezávisle našly správné odpovědi, aniž by je vyzývaly k tomu, kdo řídí počítač. Neuronové sítě našly svou aplikaci v praxi. Například, oni jsou identifikováni na kontrolních číslech programu používaných v bankovních strukturách v Americe.

Vpřed skoky a hranice

V 90. letech se ukázalo, že klíčovým prvkem neuronových sítí, která vyžaduje zvláštní pozornost vědců, to je schopnost zkoumat předem určeného prostoru při hledání správných řešení bez výzvy ze strany člověka. Program aplikuje metodu pokusu, chybu, na základě které vytváří pravidla chování.

Toto období bylo poznamenáno nárůstem veřejného zájmu o vlastní roboty. Designéři - nadšenci z různých koutů planety začali aktivně vytvářet vlastní roboty, schopné trénovat. V roce 1997 se ukázalo jako první opravdu vážný úspěch na světové úrovni: počítač nejprve porazil nejlepšího světového šachisty - Garryho Kasparova. Do konce devadesátých let však vědci dospěli k závěru, že dosáhli stropu a umělá inteligence nemůže dále růst. Navíc optimalizovaný algoritmus je mnohem účinnější než jakákoli neuronová síť, která řeší stejné problémy. Některé funkce zůstaly za neuronovými sítěmi, například rozpoznávání archivních textů, nicméně nebylo k dispozici nic komplikovanějšího. V podstatě, jak říkají moderní vědci, nebyla dostatečná technická kapacita.

Náš čas

Neuronety v dnešní době jsou řešením nejtěžších problémů pomocí metody "samotné řešení". Ve skutečnosti to není spojeno s žádnou vědeckou revoluci, která je moderní učenci, lehký programovací světě mají přístup k mocným technikou, která umožňuje uvést do praxe to, co daná osoba před mohl představit pouze obecně. Vrátíme-li se výraz Cicera o opicích a odznaky: v případě, že zvířata držet ten, kdo jim dá odměnu za správné fráze, že to není jen vytvořit smysluplnou textu, ale napsat nový „Válka a mír“, a ne horší.

Neuronety naší doby jsou v arzenálu největších společností působících v oblasti informačních technologií. Jedná se o vícevrstvé neuronové sítě, realizované prostřednictvím výkonných serverů, s využitím možností celosvětového webu, s informacemi shromážděnými v posledních desetiletích.