Цивилизация
Для науки и развлечений
Искусственные нейронные сети (ИНС) имеют широкое применение в науке: начиная от систем распознавания вторичной структуры белка и заканчивая генной инженерией. Сейчас же нейросети добрались и до потребителей и позволяют решать более тривиальные задачи.
Одним из последних успешных примеров работы искусственной нейронной сети является недавний триумф AlphaGo от Google в настольной игре го. До недавнего времени она считалась слишком сложной для нейросети, но компьютер сам обучился игре, основываясь на информации о партиях, разыгранных ранее людьми. В итоге AlphaGo выиграла четыре партии из пяти у лучшего игрока в го Ли Седоля.
Сейчас исследователи пытаются научить нейросеть создавать предметы искусства. Нейросеть уже может писать картины, музыку и сочинять рассказы. Все эти достижения пока далеки от реальных объектов искусства, но направление развивается семимильными шагами.
В то же время нейросети выходят за пределы тайных лабораторий исследователей и становятся доступны обычным пользователям. Примером тут может послужить чат-бот Tэй от Microsoft. Несмотря на то что за сутки пользователи Twitter сделали из Tэй расистку, шовинистку и просто заставили возненавидеть человечество, в Китае бот прекрасно работает и стал лучшим другом для многих китайцев.
Другим отличным примером работы нейросетей на благо пользователя является российский сервис FindFace, который позволяет найти конкретную страницу в соцсети по фотографии человека. Сервис породил несколько скандалов, связанных с вторжением в частную жизнь, однако сами создатели позиционируют FindFace как сервис для знакомств.
Существует еще масса примеров. Так, Microsoft внедрила искусственный интеллект в очки, чтобы помочь незрячим людям ориентироваться в пространстве — нейросеть буквально «видит» за владельца очков и рассказывает о происходящем вокруг. Также компания выпустила несколько ботов, которые определяют возраст или настроение человека на фотографии.
Что такое нейросеть
Если говорить в общем, то ИНС — это разновидность машинного обучения, в процессе которого человеческая помощь не нужна. Достаточно создать требуемое количество слоев и нейронов, после чего нейросеть можно обучать.
Обучение ИНС — сложный и долгий процесс, который может занимать месяцы. Для того чтобы она корректно решала задачу, ей необходимо предоставить десятки миллионов примеров.
Среди обывателей бытует мнение, что создатели нейросети пытаются смоделировать работу человеческого мозга. На деле же нейросеть повторяет лишь одно из главных свойств мозга — обучаемость.
Обучение нейросети очень похоже на обучение ребенка. Детям, к примеру, достаточно показать кубик и объяснить, что это за предмет, после чего ребенок сам для себя выведет определяющие этот объект параметры. С нейросетью работают по этому же принципу.
Она состоит из некоторого количества слоев, в каждом из которых множество нейронов. Поступая на первый слой, каждый из нейронов по собственным правилам обрабатывает изображение и передает на следующий слой. На последующем слое происходит обработка результатов предыдущего и так далее до конечного слоя. На последнем слое принимается конечное решение, в зависимости от результатов, полученных на предыдущих слоях. За время всей этой обработки она сама учится находить определяющие тот или иной параметры объекта, что вместе складывается в готовый результат.
Так, один нейрон может определять на изображении линии, другой — градиенты, третий — окружности.
Впоследствии каждый нейрон будет отвечать уже не за простейшие формы, а сможет распознавать целые объекты. Это позволит сети достичь точности человека, а в некоторых случаях даже переплюнуть его.
«Основные принципы искусственных нейронных сетей разработаны еще в середине прошлого века, но их использование долгое время по эффективности уступало другим методам — во многом потому, что не хватало вычислительных мощностей и размеченных оцифрованных данных для обучения», — рассказал «Газете.Ru» руководитель службы компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта «Яндекса» Александр Крайнов.
Около четырех лет назад нейросеть впервые продемонстрировала впечатляющие результаты в сфере изображений: она научилась с высокой точностью определять, что изображено на тестовых картинках и фотографиях и к какой категории они относятся.
Замена человека нейросетью отменяется
«Сейчас это, пожалуй, самая модная и перспективная технология в интернет- и ИТ-индустрии, которая многие вещи выполняет лучше и быстрее человека. Например, распознает лица на изображениях или играет в го», — добавил Крайнов.
Вместе с популяризацией ИНС значительно упростился и «порог входа» в эту область, так как в свободном доступе находится большое количество открытых инструментов и данных.
«Продукт на основе искусственного интеллекта может сделать любой старшекурсник, у которого все в порядке с прикладной математикой и который читает актуальные научные статьи по этой теме», — отмечает специалист.
При этом он указывает, что с точки зрения технической составляющей большинство стартапов в этой области не имеют существенных отличий друг от друга. Главная задача, которая стоит перед создателями софта, по мнению Крайнова, — сделать такую оболочку, такой пользовательский сервис, который вызовет наибольший «вау-эффект» у массовой аудитории.
Однако сейчас мы наблюдаем лишь развитие нейросетей, ведь технология не так давно обрела свою популярность. В будущем нас ждет гораздо больше проектов, которые реализованы с помощью ИНС.
«Через пять или десять лет во многих областях жизни и индустриях — от автомобилестроения до домашних приборов — использование нейронных сетей станет вполне обыденным явлением», — заключил Крайнов.
Однако из-за того, что сеть умеет давать ответ только на четко поставленный вопрос, но не в силах придумать самостоятельно условие, заменить человека в ближайшей перспективе у нее не получится. Что касается решения узкоспециализированных задач и выполнения рутинной работы — с этим она справляется на ура.
Кто-то может назвать Prisma и подобные этому фотоприложению сервисы, использующие ИНС, «игрушками», так как они служат лишь для развлечения. Однако то, что такие «сложные» для понимания вещи становятся доступны обычному пользователю, — это и есть будущее.
То, что с помощью нейросетей можно определять вид рака и решать множество других узконаправленных задач, несомненно, важно. Но для популяризации и, соответственно, развития технологии необходимо привлечение массового пользователя. Именно на это и направлены все эти «игрушки», так как в будущем технология, которая лежит в их основе, будет помогать человеку в его повседневной жизни.