Невронна мрежа - какво е това? Определение, значение и обхват

2024 Автор: Leah Sherlock | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-17 05:28

Познато преди само от книгите за научна фантастика, терминът невронна мрежа през последните години постепенно и неусетно навлезе в обществения живот като неразделна част от най-новите научни разработки. Разбира се, от доста дълго време хората, участващи в игралната индустрия, знаят, че това е невронна мрежа. Но в днешно време терминът се среща от всички, познат е и разбиран от широките маси. Несъмнено това показва, че науката се е доближила до реалния живот и в бъдеще ни очакват нови пробиви. И все пак, какво е невронна мрежа? Нека се опитаме да разберем значението на думата.

Настояще и бъдеще

В старите времена невронната мрежа, Хорт и космическите ходещи са били тясно свързани понятия, защото е било възможно да се срещне с изкуствен интелект със способности, далеч по-добри от обикновена машина, само във фантастичен свят, който възниква във въображението на някои автори. И все пак тенденциите са такива, че напоследък около обикновен човек в действителност има все повече и повече от онези предмети, които преди се споменаваха само в научно-фантастичната литература. Това ни позволява да кажем, че дори най-насилният полет на фантазията може би рано или късно ще намери своя еквивалент в реалността. Книги за хитове, невронни мрежи вечесега имат повече общо с реалността, отколкото преди десет години и кой знае какво ще се случи след следващо десетилетие?

Невронна мрежа в съвременните реалности е технология, която ви позволява да идентифицирате хора, като имате само снимка на ваше разположение. Изкуственият интелект е доста способен да управлява кола, може да играе и да спечели игра на покер. Освен това невронните мрежи са нови начини за научни открития, които ви позволяват да прибягвате до невъзможни досега изчислителни възможности. Това дава уникални шансове за разбиране на света днес. Въпреки това, само от новинарски репортажи, оповестяващи последните открития, рядко става ясно какво е невронна мрежа. Трябва ли този термин да се прилага към програма, машина или комплекс от сървъри?

Общ изглед

Както можете да видите от самия термин "невронна мрежа" (снимките, представени в тази статия също позволяват да се разбере това) е структура, която е проектирана по аналогия с логиката на човешкия мозък. Разбира се, копирането на напълно биологична структура с такова високо ниво на сложност в момента не изглежда реалистично, но учените вече успяха забележимо да се доближат до решаването на проблема. Да кажем, че наскоро създадените невронни мрежи са доста ефективни. Хорт и други писатели, които публикуваха фантастични произведения, едва ли са знаели по време на написването на своите произведения, че науката ще може да стъпи толкова напред до тази година.

Особеността на човешкия мозък е, че той е структура от множество елементи, между коитоинформацията се предава постоянно чрез неврони. Всъщност новите невронни мрежи също са подобни структури, където електрическите импулси осигуряват обмен на релевантни данни. С една дума, точно като в човешкия мозък. И все пак не е ясно: има ли разлика от обикновения компютър? В крайна сметка машината, както знаете, също е създадена от части, данните между които се прехвърлят с помощта на електрически ток. В книгите за космоса, невронните мрежи обикновено всичко изглежда очарователно – огромни или мънички машини, с един поглед героите разбират с какво си имат работа. Но в действителност ситуацията е различна досега.

Как е построен?

Както можете да видите от научните статии за невронни мрежи (“Spacewalkers”, за съжаление, не принадлежат към тази категория, колкото и завладяващи да са), идеята в най-прогресивната структура в областта на изкуствен интелект, при създаването на сложна структура, отделните части на която са много прости. Всъщност, като се направи паралел с хората, може да се открие сходство: да речем, само една част от мозъка на бозайник няма големи способности, възможности и не може да осигури интелигентно поведение. Но когато става въпрос за човек като цяло, тогава такова същество спокойно преминава теста за нивото на интелигентност без особени проблеми.

Въпреки тези прилики, подобен подход към създаването на изкуствен интелект беше остракиран преди няколко години. Това може да се види както от научни статии, така и от научнофантастични книги за невронната мрежа („Spacewalkers“, споменати по-горе, например). Между другото, до известна степен дори изявленияЦицерон може да се свърже с модерната идея за невронни мрежи: по едно време той доста язвително предложи на маймуните да хвърлят във въздуха писма, написани на жетони, така че рано или късно от тях да се образува смислен текст. И едва 21-ви век показа, че подобна злоба е напълно неоправдана. Невронната мрежа и научната фантастика вървят отделно: ако дадете на армия от маймуни много символи, те не само ще създадат смислен текст, но и ще получат власт над света.

Силата е в единството, братко

Както научихме от многобройни експерименти, обучението на невронна мрежа след това води до успех, когато самият обект включва огромен брой елементи. Както се шегуват учените, всъщност невронна мрежа може да бъде сглобена от всичко, дори от кутии кибрит, тъй като основната идея е набор от правила, на които се подчинява получената общност. Обикновено правилата са доста прости, но ви позволяват да контролирате процеса на обработка на данни. В такава ситуация невронът (макар и изкуствен) изобщо няма да бъде устройство, не сложна структура или неразбираема система, а по-скоро прости аритметични операции, реализирани с минимална консумация на енергия. Официално в науката изкуствените неврони се наричат "персептрони". Невронните мрежи („Spacefalls“илюстрират това добре) би трябвало да са много по-сложни от гледна точка на някои научни автори, но съвременната наука показва, че простотата също дава отлични резултати.

Работата на изкуствен неврон е проста: въвеждат се числа, стойността за всеки се изчисляваинформационен блок, резултатите се сумират, изходът е единица или стойността "-1". Искал ли е читателят някога да бъде сред падналите? Невронните мрежи работят по съвсем различен начин в реалността, поне в момента, следователно, когато си представяте себе си във фантастична работа, не бива да забравяте за това. Всъщност съвременен човек може да работи с изкуствен интелект, например, така: можете да покажете снимка и електронната система ще отговори на въпроса „или - или“. Да предположим, че човек задава координатната система на една точка и пита какво е изобразено - земята или, да речем, небето. След анализиране на информацията, системата дава отговор - доста вероятно неправилен (в зависимост от съвършенството на AI).

Палец нагоре

Както можете да видите от логиката на съвременната невронна мрежа, всеки елемент от нея се опитва да отгатне правилния отговор на въпроса, зададен на системата. В този случай има малка точност, резултатът е сравним с резултата от хвърляне на монета. Но истинската научна работа започва, когато дойде време за обучение на невронната мрежа. Космосът, изследването на нови светове, вникването в същността на физическите закони на нашата вселена (на които съвременните учени разчитат с помощта на невронни мрежи) ще станат отворени в момента, когато изкуственият интелект ще се учи с много по-голяма ефективност и ефикасност от човек.

Факт е, че човекът, който задава въпрос на системата, знае правилния отговор на него. Така че можете да го напишете в информационните блокове на програмата. Персептрон, който дава правилния отговор, придобива стойност итук този, който е отговорил неправилно, го губи, получавайки глоба. Всеки нов цикъл на стартиране на програмата се различава от предишния поради промяна в нивото на стойност. Връщайки се към предишния пример: рано или късно програмата ще се научи да прави ясно разлика между земята и космоса. Невронните мрежи се учат толкова по-ефективно, толкова по-правилно е съставена учебната програма - и нейното формиране струва на съвременните учени много усилия. Като част от поставената по-рано задача: ако на невронната мрежа е предоставена друга снимка за анализ, тя вероятно няма да може веднага да я обработи точно, но въз основа на данните, получени по време на обучението по-рано, ще разбере точно къде земята е, а къде са облаците, космоса или нещо друго.

Прилагане на идея към реалността

Разбира се, в действителност невронните мрежи са много по-сложни от описаните по-горе, въпреки че самият принцип остава същият. Основната задача на елементите, от които се формира невронната мрежа, е да систематизират числова информация. При комбиниране на изобилие от елементи задачата става по-сложна, тъй като входната информация може да не е отвън, а от персептрона, който вече е свършил работата си по систематизиране.

Ако се върнем към задачата по-горе, тогава вътре в невронната мрежа можете да измислите следните процеси: един неврон разграничава сините пиксели от други, другият обработва координатите, третият анализира данните, получени от първия две, въз основа на които решава дали земята или небето е в дадена точка. Освен това сортирането в сини и други пиксели може да бъде поверено на няколко неврона едновременно и информацията, която получават, може да бъде обобщена. Тези персептрони, които ще дадатпо-добър и по-точен резултат ще получи бонус под формата на по-висока стойност в края, а техните резултати ще бъдат приоритетни при преработване на всяка задача. Разбира се, невронната мрежа се оказва изключително обемна и информацията, обработвана в нея, изобщо ще бъде непоносима планина, но ще бъде възможно да се вземат предвид и анализират грешките и да се предотвратят в бъдеще. Базираните до голяма степен импланти на невронни мрежи, открити в много научно-фантастични книги, работят по този начин (освен ако, разбира се, авторите не си правят труда да помислят как работи).

Исторически важни етапи

Може да изненада обикновения човек, но първите невронни мрежи се появяват през 1958 г. Това се дължи на факта, че устройството на изкуствените неврони е подобно на други компютърни елементи, между които информацията се предава във формат на двоична бройна система. В края на шейсетте години е изобретена машина, наречена Mark I Perceptron, в която са внедрени принципите на невронните мрежи. Това означава, че първата невронна мрежа се появява само десетилетие след конструирането на първия компютър.

Първите неврони на първата невронна мрежа се състоят от резистори, радиотръби (по това време такъв код, който съвременните учени биха могли да използват, все още не е бил разработен). Работата с невронна мрежа беше задача на Франк Розенблат, който създаде двуслойна мрежа. За предаване на външни данни към мрежата е използван екран с резолюция 400 пиксела. Машината скоро успя да разпознава геометрични форми. Това вече предполага, че с подобряването на техническите решения невронните мрежи могатнаучете се да четете букви. И кой знае какво още?

Първа невронна мрежа

Вижда се от историята, Розенблат буквално изгаряше от работата си, беше се ориентирал перфектно в нея, беше специалист по неврофизиология. Той беше автор на увлекателен и популярен университетски курс, в който всеки можеше да разбере как да приложи човешкия мозък в техническо въплъщение. Дори тогава научната общност се надяваше, че скоро ще има реални възможности за формиране на интелигентни роботи, способни да се движат, да говорят и да образуват подобни на тях системи. Кой знае, може би тези роботи биха отишли да колонизират други планети?

Розентблат беше ентусиаст и можете да го разберете. Учените вярваха, че изкуственият интелект може да бъде реализиран, ако математическата логика е напълно въплътена в машина. В този момент тестът на Тюринг вече съществуваше, Азимов популяризира идеята за роботика. Научната общност беше убедена, че изследването на Вселената е въпрос на време.

Скептицизмът е оправдан

Още през шейсетте години имаше учени, които спореха с Розенблат и други велики умове, работещи върху изкуствения интелект. Доста точна представа за тяхната логика на измислици може да се получи от публикациите на Марвин Мински, добре познат в своята област. Между другото, известно е, че Айзък Азимов и Стенли Кубрик се изказаха високо за способностите на Мински (Мински му помогна да работи по „Космична одисея“). Мински не беше против създаването на невронни мрежи, за коетоФилмът на Кубрик свидетелства и като част от научната си кариера той се занимава с машинно обучение през петдесетте години. Въпреки това Мински беше категоричен за погрешните мнения, критикувайки надеждите, за които в този момент все още нямаше солидна основа. Между другото, Марвин от книгите на Дъглас Адамс е кръстен на Мински.

Критиката към невронните мрежи и подхода от онова време е систематизирана в публикацията "Perceptron", датирана от 1969г. Именно тази книга буквално уби интереса на много хора към невронните мрежи в зародиш, защото учен с отлична репутация ясно показа, че Марк Първи има редица недостатъци. Първо, наличието само на два слоя беше очевидно недостатъчно и машината можеше да направи твърде малко, въпреки гигантския си размер и огромната консумация на енергия. Втората точка на критика беше посветена на разработените от Розенблат алгоритми за мрежово обучение. Според Мински информацията за грешки е загубена с голяма вероятност и необходимият слой просто не е получил пълния обем данни за правилен анализ на ситуацията.

Нещата спряха

Въпреки че основната идея на Мински беше да посочи грешките на колегите си, за да ги стимулира да подобрят развитието, ситуацията беше различна. Розенблат умира през 1971 г. и няма кой да продължи работата му. През този период започва ерата на компютрите и тази област на технологиите се движи напред с огромни крачки. В този сектор бяха заети най-добрите умове в математиката и компютърните науки, а изкуственият интелект изглеждаше като неразумна загуба на енергия и ресурси.

Невронните мрежи не привличат вниманието на научната общност повече от десетилетие. Повратният момент настъпи, когато киберпънкът дойде на мода. Беше възможно да се намерят формули, по които грешките могат да се изчисляват с висока точност. През 1986 г. проблемът, формулиран от Мински, вече намери трето решение (и трите бяха разработени от независими групи учени) и именно това откритие подтикна ентусиастите да изследват нова област: работата по невронните мрежи отново стана активна. Терминът персептрони обаче беше тихо заменен от когнитивни изчисления, отърваха се от експериментални устройства, започнаха да използват кодиране, използвайки най-ефективните техники за програмиране. Само няколко години и невроните вече са сглобени в сложни структури, които могат да се справят с доста сериозни задачи. С течение на времето беше възможно например да се създадат програми за четене на човешки почерк. Появиха се първите мрежи, способни да се самообучават, тоест те независимо намираха правилните отговори, без намек от лицето, което контролира компютъра. Невронните мрежи са намерили своето приложение на практика. Например, именно върху тях в банковите структури в Америка се използват програми, които идентифицират номера на чековете.

Напред със скокове и граници

През 90-те години стана ясно, че ключова характеристика на невронните мрежи, която изисква специално внимание на учените, е способността да се изследва дадена област в търсене на правилното решение, без да се подканва човек. Програмата използва метода проба и грешка, въз основа на който създава поведенчески правила.

Този период беше белязан от прилив на интересобществени към импровизирани роботи. Дизайнери-ентусиасти от цял свят започнаха активно да проектират свои собствени роботи, способни да се учат. През 1997 г. това бележи първия наистина сериозен успех на световно ниво: за първи път компютър победи най-добрия шахматист в света Гари Каспаров. Въпреки това, до края на деветдесетте години учените стигнаха до заключението, че са достигнали тавана и изкуственият интелект не може да расте повече. Освен това, добре оптимизиран алгоритъм е много по-ефективен от всяка невронна мрежа при решаването на същите проблеми. Някои функции останаха с невронни мрежи, например разпознаването на архивни текстове, но не беше налично нищо по-сложно. По принцип, както казват съвременните учени, имаше липса на технически възможности.

Наше време

Невронните мрежи днес са начин за решаване на най-сложните проблеми с помощта на метода „решението ще бъде намерено само“. Всъщност това не е свързано с никаква научна революция, просто съвременните учени, светилата на света на програмирането, имат достъп до мощна техника, която им позволява да прилагат на практика това, което човек можеше да си представи само в общи линии преди. Връщайки се към фразата на Цицерон за маймуните и жетоните: ако назначите някого към животните, който ще им даде награда за правилната фраза, те не само ще създадат смислен текст, но ще напишат нова „Война и мир“и нищо по-лошо.

Невронните мрежи на нашите дни са в услуга на най-големите компании, работещи в областта на информационните технологии. Това са многослойни невронни мрежи, реализирани чрез мощни сървъри,използвайки възможностите на World Wide Web, масивите от информация, натрупани през последните десетилетия.