Este o rețea neurală? Definiție, semnificație și domeniu de aplicare

Cunoscut anterior numai prin cărți fantastice, termenul de rețea neurală a intrat treptat și imperceptibil în viața socială ca parte integrantă a celor mai recente evoluții științifice. Desigur, de mult timp, oamenii implicați în industria jocurilor de noroc știau că era o rețea neurală. Dar astăzi termenul este îndeplinit de toți, este cunoscut și înțeles de către masele largi. Fără îndoială, acest lucru arată că știința a devenit mai aproape de viața reală, iar în viitor noi descoperiri ne așteaptă. Și totuși, ce este aceasta - o rețea neurală? Să încercăm să înțelegem sensul cuvântului.

Prezent și viitor

În vremuri mai devreme, rețeaua neuronală, și popadantsy Hort în spațiu au fost strâns concepte legate, de fapt, se întâlnesc cu inteligență artificială, are capacitatea de a superioară în mod semnificativ la o mașină de simplu, a fost posibilă doar într-o lume fantastică apărută în imaginația unor autori. Și totuși, tendințele sunt de așa natură încât, recent, în jurul persoanei obișnuite, în realitate există tot mai multe dintre elementele menționate anterior doar în literatura de ficțiune. Acest lucru ne permite să spunem că chiar și cel mai turbulent zbor de fantezie, poate mai devreme sau mai târziu, va găsi un echivalent în realitate. Cărțile despre hitnadți, rețelele neuronale au deja mai mult în comun cu realitatea decât acum zece ani și cine știe ce se va întâmpla într-un alt deceniu?

O rețea neuronală în realitățile moderne este o tehnologie care permite oamenilor să fie identificați doar cu o fotografie la dispoziția lor. Inteligența artificială este pe deplin capabilă să controleze mașina, să poată juca și să câștige un joc de poker. Mai mult, rețelele neuronale sunt modalități noi de realizare a descoperirilor științifice, permițând recurgerea la posibilități computaționale anterioare imposibile. Aceasta oferă o șansă unică pentru cunoașterea lumii de azi. Cu toate acestea, numai din știrile care anunță cele mai recente descoperiri, este foarte rară înțelegerea rețelei neuronale - așa este. Este acest termen aplicabil unui program, unei mașini sau unui complex de servere?

Vedere generală

Așa cum se poate observa chiar din termenul de "rețea neuronală" (fotografiile prezentate în acest articol permit, de asemenea, să înțeleagă acest lucru) este o structură construită prin analogie cu logica creierului uman. Desigur, nu este realist să copiem complet structura biologică a unui astfel de nivel înalt de complexitate în momentul de față, dar oamenii de știință au reușit deja să abordeze în mod tangibil soluția sarcinii. De exemplu, rețelele neuronale recent create sunt destul de eficiente. Hort și alți scriitori care au publicat lucrări fantastice, abia în momentul în care au scris lucrările lor, știau că știința ar putea să se miște deja în acest an până acum.

Particularitatea creierului uman este că este o structură de numeroase elemente, între care informația este transmisă continuu prin neuroni. De fapt, noile rețele neuronale sunt și structuri similare, unde impulsurile electrice asigură schimbul de date reale. Într-un cuvânt, la fel ca în creierul uman. Și totuși nu este clar: dacă este o diferență față de un computer convențional? La urma urmei, mașina, după cum se știe, este, de asemenea, creată din detalii, datele între care sunt transferate prin intermediul unui curent electric. În cărți despre spațiul cosmic, retelele neuronale arata de obicei incantatoare - masini imense sau minuscule, dintr-o privire la care personajele inteleg ce au de-a face. Dar, în realitate, situația până acum este diferită.

Cum se construiește?

După cum se poate observa din lucrările științifice pe rețele neuronale ( „Popadantsy în spațiu,“ din păcate, nu se încadrează în această categorie, indiferent de cât de interesant ar fi ele), ideea este cele mai avansate structuri din domeniul inteligenței artificiale în crearea unor structuri complexe, părți din care sunt foarte simple. De fapt, desenând o paralelă cu o persoană, se pot găsi asemănări: de exemplu, doar o singură secțiune a creierului unui mamifer nu posedă abilități, posibilități, nu poate oferi un comportament rezonabil. Dar când vine vorba de persoana în ansamblu, o astfel de creatură trece calm testul pentru nivelul de inteligență fără probleme speciale.

În ciuda acestei asemănări, o abordare similară cu crearea de inteligență artificială acum câțiva ani a fost ostracizată. Acest lucru este evident din lucrările științifice și din cărțile fantastice despre rețeaua neuronală ("Popadantsy in space", menționată mai sus, de exemplu). Apropo, într-o anumită măsură, chiar și declarațiile lui Cicero poate fi legată de ideea modernă a rețelelor neuronale: este la un moment dat a sugerat mai degrabă caustic că maimuțele aruncă în aer scrise cu litere de jetoane, astfel că mai devreme sau mai târziu, unul a dezvoltat un text semnificativ. Și numai secolul 21 a arătat că o astfel de răutate a fost absolut nejustificată. Neuroset și fantezie dispersate în moduri diferite: dacă armatele maimuțelor dau o mulțime de jetoane, nu vor crea doar un text bogat în sens, ci vor câștiga și putere asupra lumii.

Forța este unitatea, frate

După cum am învățat din numeroase experimente, învățarea unei rețele neuronale duce apoi la succes, când obiectul însuși include un număr imens de elemente. După cum glumă oamenii de știință, de fapt, o rețea neuronală poate fi asamblată din orice, cel puțin din cutii cu potriviri, deoarece ideea principală este un set de reguli pe care comunitatea primitoare o respectă. De regulă, regulile sunt destul de simple, dar vă permit să controlați procesarea datelor. Într-o astfel de situație, un neuron (deși artificial) nu va fi un dispozitiv, nu o structură complexă sau un sistem incomprehensibil, ci operații aritmetice, destul de simple, realizate cu cheltuieli minime de energie. Oficial, în știință, neuronii artificiali au fost numiți "perceptroni". Rețelele neuronale ("Popadanții în spațiu" ilustrează acest lucru bine) în prezentarea unor autori de lucrări științifice ar trebui să fie mult mai complicate, dar știința modernă arată că simplitatea oferă de asemenea un rezultat excelent.

munca neuron artificial este simplu: sunt numărul de intrare se calculează pentru fiecare valoare a unității de informații constau, unitatea de ieșire este formată sau o valoare „-1“. Cititorul a vrut să fie printre vânători cel puțin o dată? rețelele neuronale funcționează în realitate destul de diferite, cel puțin în acest moment în timp, prin urmare, prezentându-se într-un produs fantastic, nu uita asta. De fapt, omul modern se poate lucra cu inteligență artificială, de exemplu, ca aceasta: vă poate arăta o imagine, iar sistemul electronic va răspunde la întrebarea „fie - sau.“ Să presupunem că o persoană stabilește coordonatele unui punct în sistem și întreabă ceea ce este reprezentat - pământul sau, de exemplu, cerul. După analizarea informațiilor, sistemul oferă un răspuns - este foarte posibil ca acesta să fie incorect (depinde de perfecțiunea AI).

Degetul pe cer

După cum se poate observa din logica rețelei neuronale moderne, fiecare element al acesteia se angajează să încearcă să ghicească răspunsul corect la o întrebare a sistemului. Precizia în acest caz este mic, rezultatul este comparabil cu rezultatul flip monede. Dar lucrarea științifică reală începe atunci când vine timpul pentru învățarea rețelei neuronale. Spațiu, explorarea unor noi lumi, introspecție în legile fizice ale universului (care este calculat oamenii de știință contemporani, folosind o rețea neuronală) se va deschide exact în momentul în care inteligența artificială va fi predate cu o mai mare eficiență și eficacitate decât un om.

Faptul este că persoana care cere sistemului întrebarea știe răspunsul corect la el. Deci, îl puteți scrie în blocurile de informații ale programului. Perceptron, care a dat răspunsul corect, primește valoare, dar respondentul incorect - o pierde, primind o amendă. Fiecare nou ciclu de pornire a programului diferă de cel precedent datorită unei modificări a nivelului de valoare. Revenind la exemplul anterior: mai devreme sau mai târziu, programul va învăța să distingă clar locul unde este pământul, unde este spațiul. Rețelele neuronale învață mai eficient, cu cât este mai bine elaborat programul de studiu - iar formarea sa este utilă de oamenii de știință moderni, care depun eforturi considerabile. În cadrul sarcinii stabilite înainte, în cazul în care analiza de rețele neuronale pentru a oferi o altă fotografie, probabil, nu a fost imediat capabil să se ocupe de sigur, dar, pe baza datelor primite în timpul antrenamentului anterior, tocmai a realizat în cazul în care terenul și unde - nori, spațiu, sau ceva altceva.

Aplicarea ideii în realitate

Desigur, în realitate, rețelele neuronale sunt mult mai complicate decât cele descrise mai sus, deși principiul în sine este păstrat. Sarcina principală a elementelor din care se formează rețeaua neuronală este de a sistematiza informațiile numerice. Atunci când abundența elementelor este combinată, sarcina devine mai complicată, deoarece informațiile de intrare nu pot fi din exterior, ci din perceptron care și-a finalizat deja lucrarea de sistematizare.

Dacă ne întoarcem la problema de mai sus, în interiorul rețelei neuronale poate gândi la astfel de procese, un neuron distinge de alte pixeli albaștri, coordonatele celorlalte procese, a treia analizează primele două date, pe baza care decide, la sol sau pe cer la un anumit punct. Și sortarea în albastru și alți pixeli poate fi încredințată simultan la mai mulți neuroni, iar informațiile obținute pot fi rezumate. Acele perceptron care vor da un rezultat mai bun și mai precis vor primi o primă sub formă de valoare mai mare, iar rezultatele lor vor avea prioritate în reprocesarea oricărei sarcini. Desigur, rețeaua neuronală este un volum excepțional, iar informațiile prelucrate de către aceștia, și de a face munte foarte grele, dar va fi în măsură să ia în considerare și să analizeze erorile și să le prevină în viitor. Din multe puncte de vedere, pe baza unor implanturi de rețele neuronale, prezente în multe cărți fantastice, lucrează la acest principiu (dacă, desigur, autorii se obosesc cu reflecții asupra principiului muncii).

Puncte istorice

Acest lucru poate surprinde pe laic, dar primele rețele neuronale au apărut în 1958. Acest lucru se datorează faptului că aranjarea neuronilor artificiali este similară cu alte elemente ale computerului, între care se transmite informația în format de număr binar. La sfârșitul anilor șaizeci a fost inventat masina, care a primit numele de „Mark I Perceptronul“, în care au fost puse în aplicare principiile rețelelor neuronale. Aceasta înseamnă că prima rețea neurală a apărut la doar un deceniu după construirea primului computer.

Primii neuroni ai primei rețele neuronale au constat din rezistențe, radiomarfe (la acel moment nu exista un astfel de cod pe care oamenii de știință moderni îl pot folosi). Lucrul cu rețeaua neuronală a fost sarcina lui Frank Rosenblatt, care a creat o rețea cu două straturi. Pentru a transfera date externe în rețea, a fost utilizat un ecran cu o rezoluție de 400 de puncte. Mașina a fost în curând capabilă să identifice formele geometrice. Acest lucru ne-a permis deja să presupunem că, atunci când îmbunătățește soluțiile tehnice, rețelele neuronale pot învăța să citească scrisori. Și cine știe ce altceva?

Prima rețea neurală

După cum se poate observa din istorie, Rosenblatt ardere literalmente munca lor, l-au ghidat la fântână și a fost un expert în neurofiziologie. El a fost autorul unui fascinant si a fost curs universitar popular în care fiecare persoană ar putea înțelege cum să pună în aplicare creierul uman în implementarea tehnică. Chiar și atunci, comunitatea academică a sperat că în viitorul apropiat vor exista șanse reale de a forma roboți inteligenți capabili să se miște, să vorbească și să formeze sisteme similare. Cine știe, poate că acești roboți ar merge să colonizeze alte planete?

Розентблатт a fost entuziast, și poate fi înțeles. Oamenii de știință au crezut că inteligența artificială poate fi realizată dacă este implementată pe deplin în logica matematică a mașinii. În acel moment, exista deja Turing test, Azimov a popularizat ideea de robotică. Comunitatea științifică a fost convinsă că stăpânirea universului este o chestiune de timp.

Scepticismul era justificat

Deja în anii șaizeci au existat oameni de știință care s-au certat atât cu Rosenblatt cât și cu alte minți mari care au lucrat la inteligența artificială. O idee destul de precisă a logicii lor despre fabricări poate fi obținută din publicațiile lui Marvin Minsky, cunoscut în domeniul său. Apropo, se știe că abilitatea de la Minsk a fost foarte apreciată Isaac Asimov, Stanley Kubrick (Minsk la ajutat în lucrarea sa privind "Odiseea spațială"). Minsk nu a fost împotriva creării de rețele neuronale, după cum reiese din filmul lui Kubrick, și ca parte a carierei sale a fost implicat în mașină de învățare înapoi în anii cincizeci. Cu toate acestea Minsk tratate în mod categoric concepție greșită a criticat speranță, pentru care la momentul respectiv nu a fost încă fundație solidă. Apropo, Marvin din cărți Douglas Adams numit în onoarea orașului Minsk.

Critica rețelelor neuronale și abordarea acelui timp sunt sistematizate în publicația Perceptron din 1969. A fost această carte, mulți literalmente interesul ucide de viță de vie în rețele neuronale, pentru că un om de știință cu o reputație excelentă a demonstrat că „Mark primul“ are un număr de defecte. În primul rând, prezența a numai două straturi era în mod evident inadecvată, iar mașina a reușit să facă prea puțin, în ciuda dimensiunilor uriașe și a consumului enorm de energie. Al doilea punct de critică a fost dedicat algoritmilor dezvoltați de Rosenblatt pentru instruirea în rețea. Potrivit lui Minsky, a fost pierdut cu o probabilitate mare de informații de eroare, iar stratul pe care doriți pur și simplu nu primesc suma totală de date pentru a analiza corect situația.

Cazul sa ridicat

În ciuda faptului că ideea principală a Minskului era de a sublinia greșelile față de colegi pentru a le stimula pentru a îmbunătăți dezvoltarea, situația era diferită. Rosenblatt a murit în 1971, și nu a existat nimeni care să-și continue munca. În această perioadă, a început epoca computerelor, iar acest domeniu de tehnologie a continuat în pași imensi. Cele mai bune minți din domeniul matematicii și informaticii au fost implicate în acest sector, iar inteligența artificială părea răspândirea nerezonabilă a forțelor și a mijloacelor.

Rețelele neuronale nu au atras atenția comunității științifice timp de mai mult de un deceniu. Un moment de cotitură a avut loc atunci când cyberpunk a intrat în modă. A fost posibil să se găsească formule prin care erorile pot fi luate în considerare cu mare precizie. În 1986, problema este formulată de către Minsk, a găsit a treia decizie (toate trei au fost dezvoltate independent unul de altul de către grupuri de oameni de știință), și a fost descoperirea sa a determinat entuziaști pentru dezvoltarea unui nou domeniu: activitatea pe rețele neuronale și-a intensificat din nou. Cu toate acestea, pe termen perceptroni imperceptibil înlocuit în calcul cognitive, am scăpat de dispozitive experimentale, a început să folosească criptarea, folosind tehnici de programare mai eficiente. Doar câțiva ani, și neuronii sunt deja asamblați în structuri complexe care pot face față unor sarcini destul de serioase. De-a lungul timpului, a fost posibil, de exemplu, crearea de programe pentru citirea scrierii umane. Au fost prima rețea capabilă de auto-învățare, care este, în mod independent găsi răspunsurile corecte, fără nici un fapt care ia determinat de persoana de calculator de control. Rețelele neuronale și-au găsit aplicația în practică. De exemplu, aceștia sunt identificați pe numerele de control ale programului utilizat în structurile bancare din America.

Înainte de furtunos

În anii `90 a devenit clar că o caracteristică cheie a rețelelor neuronale, care necesită o atenție specială oamenilor de știință, este abilitatea de a explora o zonă predeterminată în căutarea de soluții adecvate fără a solicita din partea omului. Programul aplică metoda de încercare, eroare, pe baza căreia creează reguli comportamentale.

Această perioadă a fost marcată de o creștere a interesului public în roboții auto-fabricați. Designerii-entuziaști din diferite colțuri ale planetei au început să-și proiecteze în mod activ roboții proprii, capabili să se antreneze. În 1997, a arătat primul succes cu adevărat serios la nivel mondial: computerul a bătut primul cel mai bun jucător de șah din lume - Garry Kasparov. Cu toate acestea, până la sfârșitul anilor nouăzeci, oamenii de știință au ajuns la concluzia că au ajuns la plafon, iar inteligența artificială nu poate să crească în continuare. Mai mult, un algoritm bine optimizat este mult mai eficient decât orice rețea neuronală care rezolvă aceleași probleme. Unele funcții au rămas în spatele rețelelor neuronale, de exemplu, recunoașterea textelor de arhivă, dar nimic mai complicat nu era disponibil. Practic, așa cum spun oamenii de știință moderni, nu a existat suficientă capacitate tehnică.

Timpul nostru

Neuroneturile în zilele noastre reprezintă modalitatea de a rezolva cele mai dificile probleme folosind metoda "soluției în sine". De fapt, aceasta nu este asociată cu o revoluție științifică, savanți contemporani, lumea de programare lumina au acces la o tehnica de puternic, care permite de a pune în practică ceea ce persoana înainte de a putea imagina doar în general. Revenind la expresia lui Cicero despre maimuțe și insigne: în cazul în care animalele stick de cel care le va da o recompensă pentru fraza corectă, ei nu creează doar un text semnificativ, dar a scrie un nou „Razboi si Pace“, și nu mai rău.

Neuroneturile zilelor noastre sunt în arsenalul celor mai mari companii care activează în domeniul tehnologiei informației. Acestea sunt rețele neuronale cu mai multe straturi, realizate prin intermediul unor servere puternice, utilizând capabilitățile web-ului mondial, rețele de informații acumulate în ultimele decenii.