Единство цифровых технологий

Вы смотрели фильм «Терминатор»? Помните про скорое восстание машин? Если это произойдет, то винить будете ученых, которые сегодня занимаются развитием нейронных сетей. А пока Ваш холодильник ничего не замышляет, читайте нашу статью. Сегодня мы простым языком расскажем о роли нейронных сетей в современных технологиях.

Что это такое

Нейронной сетью (далее НС) называют математическую модель, которая самостоятельно обучается на основе получаемых данных. Она работает по принципу человеческого мозга, но вместо нейронов — аппаратное и программное обеспечение.

В мозге функционируют около 86 млрд нейронов. Если представить нейрон в качестве электрического элемента, он будет иметь множество входов и один выход. Выходной сигнал определяется набором входных данных.

Историческая справочка

Идея нейросетей появилась с приобретением учеными знаний о принципе работы мозга, развитии нейрофизиологии. Впервые понятие «нейронная сеть» упоминается в 1943 году. В то время ученые рассматривали возможность реализации эквивалентов НС на основе вакуумных ламп. Уже в конце 40-х был предложен первый алгоритм обучения.
Известный математик Алан Тьюринг в 50-х годах прошлого века предположил, что через 50 лет машины научатся думать и приобретут вычислительные мощности, которые позволят им вводить в заблуждение людей правдоподобностью речи. Он был прав, но об этом позже 🙂

В 80-х уже у многих ученых появился серьезный интерес к обучаемым сетям, но до появления интернета работать с огромными базами данных приходилось вручную.

В 2007 году в Торонто были созданы и внедрены алгоритмы глубокого обучения, которые сегодня используются во многих современных системах. Например, именно благодаря этой разработке камеры наших смартфонов мгновенно находят и фокусируются на лицах, поисковые системы предлагают нам наиболее подходящие результаты, а сайты — рекламные объявления.

НС сегодня

НС отличаются от обычного ПО способностью к обучению. Оно происходит не только на стадии запуска сети, а постоянно. Поэтому результат работы часто основывается на данных, приобретенных через большой промежуток времени после внедрения.

Яркий пример — переводчик от Google. При переводе пользователи могут выбирать более подходящее слово из вариантов, а также предложить свой. Программа запоминает выбор и в дальнейшем использует эти данные для показа другим пользователям.
В других сетях в качестве источников информации могут использоваться онлайн-библиотеки и базы данных.

Тьюринг был прав: сегодня на многих сайтах Вы можете пообщаться с чат-ботами, которые ответят на Ваши вопросы. Обычно это довольно примитивные собеседники, задача которых состоит исключительно в консультации потенциальных клиентов.
На конкурсе «Тест Тьюринга» представляют более серьезные разработки. Так, несколько лет назад чат-бот убедил 47% судей конкурса в том, что он — живая девочка четырнадцати лет.
В 2016 году программа японских разработчиков самостоятельно написала книгу «День, когда компьютер пишет роман». Она получила положительные оценки и участвовала в финале литературного конкурса вместе с книгами, авторы которых — люди.
Один из гигантов в сфере разработки графических процессоров NVIDIA создал интеллектуальное приложения GauGAN. С его помощью из примитивных рисунков можно получить почти настоящие картины.

Будущее НС

Развитие данной отрасли направлено на создание полностью автономного искусственного интеллекта. Презентация полностью рабочей модели головного мозга человека назначена на 2022 год. Разработкой занимаются швейцарские ученые и IBM.

Предполагается, что технология машинного обучения позволит автоматизировать труд людей. Речь идет об отходе от монотонной работы и оптимизации трудозатрат, а не о полной замене всех сотрудников роботами.

Уже сейчас во многих супермаркетах есть кассы самообслуживания. Это еще даже не нейросети, но некоторым уже кажется, что их рабочие места рабочие места хотят отобрать. С такими настроениями далеко не уедешь, но мы надеемся на то, что наше общество все-таки захочет стать прогрессивным 🙂