Развитие новой технологии

Мечты о создании искусственного интеллекта будоражили умы ученых еще в середине XX века. Именно в этот период у человечества был ощутимый шанс перевернуть свои представления, но немного не сложилось. К концу двадцатого столетия у нас в руках появились все необходимые знания о нейронах, их взаимодействии, а также необходимые технологии, чтобы начать внедрять инновационную разработку в жизнь.

История нейросетей начинается с публикации в 1943 году совместной работы нейропсихолога Мак-Каллока и математика Питтса об основных принципах работы и взаимодействия нейронов в человеческом мозге. На основании данного исследования в 1958 году нейрофизиологом Розенблатом была разработана первая нейросеть, но после этого развитие технологии остановилось по объективным причинам.

Ученым не хватало нужных для прогрессивного "скачка" знаний о том, как нарастить и научить нейросеть думать самостоятельно. Все достижения в области разработки искусственного интеллекта основывались на закладывании в работу машин множества алгоритмов. Легендарная партия Каспарова с компьютером и победа прогресса над человеческим мозгом - яркая тому иллюстрация. Машина не думала самостоятельно, она лишь перебирала максимально результативные варианты для следующего хода.

Но работы по созданию нейросети не останавливались, и уже с конца XX века начинают публиковаться новости о первых успехах, основанных на данной технологии. В двухтысячные объем исследований наращивается, а для "обучения" нейронных сетей появляется все больше алгоритмов и колоссальных объемов информации. Машины стали понимать человека, а искусственный интеллект из интересной игрушки постепенно превращается в практичный инструмент, применяемый в различных сферах.

Структура нейросетей и принцип работы

Нейронные сети - это особый набор алгоритмов и связей. Именно за счет них в нашем мозгу происходит обработка получаемой извне сенсорной информации, ее анализ и принятие решений. Ученые, работающие над новой технологией, переложили этот так до конца и не изученный принцип в компьютерные сети.

Основа нейросети - нейроны, складывающиеся и объединяющиеся в специфические слои. Последние, как и основные единицы, делятся по типу обрабатываемых ими данных: входные равномерно или соответственно цели распределяют получаемые данные по нужным слоям, внутренние - их обрабатывают, а выходные занимаются формированием конечного результата.

Обучение нейросети обеспечивается изменением веса синапсов - специфических связей между нейронами. На начальном этапе значимость каждой из них расставлена в случайном порядке, но по мере наращивания объема получаемой информации самые удачные и приоритетные синапсы повышают свой вес.

Процесс обучения нейросети может происходить в самостоятельном режиме или с учителем. В последнем случае используется принцип "стимул-реакция", в ходе которого в сеть загружается постепенно усложняющаяся информация в увеличивающихся объемах. Со временем обученная нейросеть умеет различать видео, графики, изображения и тексты.

Самостоятельное обучение нейросети повторяет естественное развитие человеческого мозга. В этот процесс не вмешиваются никакие стороны, опыт машина получает при выполнении определенных задач. Такой алгоритм обучения занимает больше времени, но и сопряжен он с минимумом ошибок в развитии системы.

Главные задачи и применение в современных реалиях

Современные нейронные сети служат в качестве аналитиков и способны успешно решать, в основном, три типа задач: они умеют сортировать, распознавать и предсказывать. На основании этих способностей им и находят соответствующее применение в различных сферах. На сегодня существует множество примеров использования нейросетей. Например, известно, что спецслужбы многих стран активно применяют нейросети для поиска по изображению подозреваемых, "пойманных" камерами. Похожие лица система ищет в имеющихся базах, а также в социальных сетях.

Крупные корпорации уже давно используют нейросети для улучшения своей работы. Так, сервис Youtube применяет алгоритм Brain, чтобы подобрать для пользователей интересный контент, рекомендации системы при этом основываются и строятся на особенностях поведения и вычисленных предпочтениях. Яндекс также пробует силы в прагматичном использовании нейросетей: алгоритм Yandex Data Factory создан, чтобы помочь промышленным производствам и сократить издержки. Обученная система может анализировать загруженность дорог, разрабатывать оптимальные маршруты и пр.

Эти яркие примеры использования нейросетей для человечества хорошо иллюстрируют высокую прагматичность технологии и ее потенциальную пользу для нас в обозримом будущем. Но сейчас обученные алгоритмы, в основном, широко применяются для достижения малых целей - например, многие лидскоринговые сервисы занимаются оценкой поведения посетителей на сайте и уведомляют пользователей об имеющихся релевантных спецпредложениях и акциях.

Также нейросети активно используются в качестве некоего "развлечения": популярные боты, приложения, превращающие фото пользователей в шедевры мирового искусства, интеллектуальные онлайн-переводчики, ИИ-композиторы, сценаристы и вэб-дизайнеры, а также сервисы для перевода черно-белых изображений в цветные, - все это позволяет нам больше узнавать об алгоритмах работы и взаимодействия нейронов и ускоряет внедрение новых разработок в данной области.

Каково будущее?

Сама идея о том, что когда-то искусственный интеллект научится мыслить и принимать решения самостоятельно, всегда пугала человечество, и об этом снято немало киношедевров. Но насколько вероятно подобное развитие событий?

Еще один страх, связанный с активным развитием технологии нейронных сетей, - возможность полной замены человеческого труда машинами. Уже сегодня существуют алгоритмы, позволяющие значительно упростить и облегчить работу вэб-дизайнеров, переводчиков и аналитиков, но они лишь служат полезным помощником и открывают новые возможности.

На мощных серверах крупных дата-центров известных корпораций, таких как Google, IBM и Microsoft, активно обучаются и тренируются многослойные нейронные сети на накопленных в сети гигантских массивах визуальной и пригодной для аналитической работы информации. Исследователи рассчитывают, что машины со временем смогут стать эффективными помощниками для человечества и возьмут на себя функционал по работе с трудоемкими задачами.

Одна из главных надежд связана с фармацевтической сферой. Если сегодня для разработки новых препаратов требуются длительные исследования, тестирование компонентов и подбор химических элементов, то нейронные сети, основываясь на накопленных знаниях и опыте, смогут относительно быстро перебрать подходящие комбинации составляющих и предложить наиболее оптимальные и перспективные варианты.

Нейросети смогут помочь и врачам: уже сегодня алгоритм Watson от IBM упрощает работу специалистам при функциональной диагностике. Обученный на множестве данных из историй болезней, он способен на основании неочевидных для человека закономерностей выявить истинный диагноз. Безусловно, развитие данного направления является невероятно прагматичным.

Еще одно практичное применение нейросетей - их использование при разработке беспилотных автомобилей. Получаемая от датчиков информация будет быстро и эффективно обрабатываться для последующей мгновенной оценки ситуации на дороге и корректировки маршрута.

Внедрение нейронных сетей, распознающих речь, обрабатывающих изображения и осуществляющих навигацию, позволит нам сократить объем рутинных манипуляций, а разработанные алгоритмы, фиксирующие случаи финансового мошенничества и появления незаконного контента в сети, сделают нашу жизнь безопасней.

Согласно оптимистичным прогнозам, не нужно бояться развития искусственного интеллекта, наступающая эпоха нейронных сетей, наоборот, сделает нашу жизнь проще, удобней и комфортней. Постоянно обучающиеся на собственных ошибках машины возьмут на себя большинство рутинных задач и позволят человечеству идти дальше - в прогрессивное будущее с новыми технологиями.