Почти ли здесь SkyNet? Объяснение нейронной сети Google

Машины, обучающиеся чему-то, вовсе не новость. Введите некоторые инструкции в пакетный файл, и вы сможете заставить свой компьютер делать практически все, что угодно, с программами, которые вы запускаете. Получите веб-камеру и программное обеспечение для распознавания лиц, и вы сможете ясно увидеть, что ваш компьютер способен распознавать ваше лицо. Однако все описанные здесь вещи не являются результатами “мыслей” компьютера. В лучшем случае, сегодняшний средний домашний компьютер может эмулировать мышление. Но есть люди в командах по всему миру, разрабатывающие способы воспроизведения человеческого мышления в машинах, даже комбинируя лучшее из обоих миров, чтобы создать новую форму обучения, которая имитирует интуитивный способ, которым мы воспринимаем окружающий нас мир.

Хотя многие из нас боятся последствий искусственного интеллекта, нет сомнений в том, что все относятся к нему с благоговением как к вершине эволюции машины. Насколько далеко мы продвинулись в стремлении создать машины, которые могут приблизиться к человеческой интуиции и абстрактному мышлению? Мы собираемся взглянуть на то, что делает команда Google Brain и как искусственные нейронные сети могут повлиять на то, как технологии взаимодействуют с нами в повседневной жизни в ближайшем будущем.

Что такое искусственная нейронная сеть?

Искусственная нейронная сеть, проще говоря, это система, которая использует алгоритм, вдохновленный тем, как люди учатся. В настоящее время персональные компьютеры являются машинами привычек. Они строго следуют одной единственной линии, пока не достигнут ее конца, независимо от того, имеют ли результаты смысл. Например, компьютерная система, которая анализирует поведение потребителей на веб-сайте, может показать, что большое количество посетителей нажимает на ссылку в правом верхнем углу каждой страницы, но она не может объяснить, почему это происходит. Она не может адаптировать свои методы, чтобы глубже копнуть и экстраполировать смысл из сырых данных, которые она обрабатывает.

“Совершенная” искусственная нейронная сеть сможет адаптировать способ обработки информации в соответствии с данными, с которыми она сталкивается. Это особенно полезно при аудиовизуальной обработке, где программирование на основе правил очень неэффективно. В то время как американец не будет испытывать особых трудностей с пониманием австралийского акцента за очень короткое время, компьютеры могут испытывать гораздо больше трудностей с выполнением той же задачи. Искусственные нейронные сети разработаны таким образом, что компьютер может интерпретировать различия в том, как австралийцы говорят, так же, как и мы, - улавливая колебания в тоне и произношении, создавая контекст и заполняя любые пробелы другой информацией, передаваемой в предложении. Сделать это с помощью простого программирования гораздо сложнее, чем кажется.

Что такое Google Brain?

Google Brain - это проект, который сосредоточен на глубоких обучениях в большом масштабе. Проект включает в себя колоссальное количество машин, с 16 000 ядрами ЦП в их дата-центрах, работающими в унисон, чтобы создать машину, которая может эффективно “учиться” и “понимать” вещи. Изображение выше на самом деле является “рисунком”, который сеть создала. Она не “скопировала” дизайн откуда-либо; она просто сконструировала его абстрактно, как любой художник.

Одним из самых заметных достижений в этом проекте является способность сети обнаруживать кошек. Современные компьютеры могут легко воспроизводить видео с кошкой для вашего развлечения, но они не могут понять, что они показывают вам. Никто не ожидает, что их компьютеры будут знать, что такое кошка есть. Тем не менее, они показывают видео этих пушистых существ миллионы раз в день по всему миру, совершенно не осознавая их существования. Компьютер, с которого вы читаете это, вероятно, не более чем прославленное интерактивное телевидение. Google удалось создать систему, которая могла бы указать на кошку на неподвижном изображении (без предварительных инструкций о том, что такое кошка). Это беспрецедентное достижение, которое может продвинуть нас всех на шаг вперед в информационную эпоху.

Применения нейронных сетей

Представьте, что у вас есть робот, который может не только отвезти вас на работу, но и служить медиком, когда вы ранены. Просто тот факт, что компьютер может различать, что такое кошка, когда она окружена другими объектами, имеет серьезные последствия. Вам, возможно, придется подождать некоторое время (16 000 ядер ЦП в данный момент очень сложно разместить в небольшом пространстве), но различение раны от кожи вокруг нее (и определение типа раны) означает, что “медицинский модуль” на роботе мог бы помочь ему наложить швы на ваше тело. Как только вы немного подумаете об этом, искусственные нейронные сети могут привести к технологическим достижениям, которые мы не думали, что увидим за свою жизнь. Возможно, однажды, не так далеко от нас, мы будем брать роботов с собой как товарищей по велоспорту и играть с ними в футбол, все благодаря тому, как они могут адаптироваться и учиться так же, как и мы.

Что вы думаете? Слишком ли оптимистично думать, что мы можем перейти от “обнаружителя кошек” к “роботу-доктору” в какой-то момент нашей жизни? Сообщите нам об этом в комментариях ниже!