Следующая революция в информатике — нейронные сети. Компьютер будет не программироваться, а учиться

Наш мозг работает благодаря специальным клеткам — нейронам, которые движутся, передавая электрохимические импульсы различным органам и частям тела. Для работы искусственного интеллекта нужен определенный искусственный мозг с искусственными нейронами. Так появились искусственные нейронные сети, которые работают благодаря взаимодействию искусственных нейронов.

Нейронные сети в искусственном интеллекте — это упрощенные модели биологических нейронных сетей. Они представляют собой систему соединенных простых процессоров (искусственных нейронов), которые взаимодействуют между собой.

Нейронная сеть отличается от обычных алгоритмов тем, что она не программируется в привычном смысле этого слова, а учится. Возможность учиться — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами.

В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входящими и выходящими данными. Технически обучение заключается в нахождении связей между нейронами.

Искусственный нейрон делает из нескольких входящих параметров один выходящий, итоговый.

Но что значит «нейроны могут учиться»? Обучение нейронной сети (как натуральной, так и искусственной), в первую очередь, заключается в изменении «силы» связей между нейронами, что происходит при неоднократном воспроизведении одних и тех же операций.

Рассмотрим известный пример из жизни. В классическом эксперименте Павлова, каждый раз непосредственно перед кормлением собаки звучал колокольчик.

Собака достаточно быстро научилась связывать звук колокольчика с приемом пищи. Это явилось результатом того, что связи между участками головного мозга, ответственными за слух и слюнные железы, усилились. Поэтому в каждом следующем случае возбуждение нейронной сети звуком звонка стало приводить к более сильному слюноотделению у собаки.

Так же и искусственные нейронные сети могут учиться с помощью соответствующих сложных приемов.

Например, при разработке мобильного приложения, которое способно вырезать фон с «селфи», оставляя только лицо, нейронной сети дают много примеров «распознаваемых образов» — миллионы различных фото, пока она не научится четко различать на произвольном снимке человека и фон. После обучения получается готовая программа, которая способна быстро решать конкретную задачу — вырезать фон с фотографии. Кстати, именно так обучается поиск человека по лицу в фотоаппаратах, смартфонах, компьютерах.

На сегодняшний день нейронные сети являются одним из самых приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта и играют большую роль в установлении более тесного взаимодействия человека и техники. А главной задачей на сегодня является поиск новых, наиболее эффективных способов обучения нейронных сетей.

* * *

Эта статья — продолжение серии статей, в которых мы рассказываем о самых новых технологиях. Наша цель — помочь вам не запутаться в современной терминологии, которая все чаще применяется в СМИ, в том числе и на страницах «Нашей Нивы».