Нейросети и искусственный интеллект доклад

Обновлено: 02.07.2024

Если вы попробуете самостоятельно разобраться и для начала откроете Википедию на статье, например, про перцептрон, то скорее всего вас ждет разочарование – вроде и по-русски написано, но ничего не понятно! Если только вам не повезло изучать математику в университете, но тогда и заметка вам не нужна.

Нейросеть и искусственный интеллект: разница есть, или это одно и то же?

Нейросеть – это не искусственный интеллект, но сейчас именно они захватили всеобщее внимание. Теперь если какой-то стартап или мегакорпорация говорит о применении в своих решениях искусственного интеллекта, то с вероятностью, очень близкой к 100%, они подразумевают нейросети.

Машинное обучение и нейронные сети: разница в контексте маркетинга неочевидна

Методов обучения и архитектур сетей разработано огромное количество, так что неспециалисту оценить преимущества того или иного подхода нет никакой возможности. Как же быть? Бизнесу следует держать в уме, что не все нейросети одинаково полезны для решения конкретных задач, поэтому к выбору партнера надо подходить очень тщательно – так же, как к выбору стоматолога, а то потом обойдется себе дороже.

А что же тогда deep learning? Глубокое обучение – это разновидность машинного обучения, причем четкой границы между ними не существует. Пишут, что глубокое обучение имитирует абстрактное мышление человека. Чушь, не верьте. Ибо механизм мышления достоверно не изучен. Никакой магии в глубоком обучении нет, работает просто статистика – но действительно, не всегда понятно, как обученная нейросеть приходит к своим выводам. И еще не факт, что все ее решения правильные.

Котик или собачка? Применение сверточных нейросетей для компьютерного зрения

Компьютер Deep Blue стоимостью в $10 млн, в котором было 480 специализированных шахматных процессоров и 30 обычных, обыграл чемпиона мира Каспарова еще в 1997 году. Но простая задача, с которой справляется маленький ребенок, – отличить котика от собачки – долго была машинам не под силу. Пока на сцену не вышли сверточные нейронные сети.

Чтобы подогреть интерес разработчиков, с 2010 года проводится конкурс ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge), в рамках которого различные программные продукты соревнуются в классификации и распознавании объектов и сцен в самой большой в мире базе аннотированных изображений ImageNet. (На август 2017 года в ней было 14 197 122 изображения, разбитых на 21 841 категорию.)

Первые два года дела шли ни шатко ни валко, хорошим результатом считалась ошибка распознавания 25%, что с научной стороны может и хорошо, но для практических целей применения нейронных сетей совершенно непригодно. Представьте себе беспилотное такси, которое в одном случае из четырех не понимает, дерево перед ним или человек. И вот в 2012 году неожиданно с двукратным отрывом от остальных участников побеждает система глубокого обучения на основе сверточной нейронной сети, которая смогла достичь 16% ошибки! В следующие годы ошибка упала до нескольких процентов.

Именно с этого момента и начался бум глубокого обучения.

Обманчивая простота применения нейронных сетей

И, как ни странно, люди верят. Первыми на эту иглу подсели водители, которые совсем перестали знать город и едут исключительно по навигатору. Это еще можно понять, поскольку цена ошибки невелика – ну, свернули с помощью нейронной сети не туда, сделаете лишний крюк и все равно как-то доедете до места назначения. А если вопрос касается буквально жизни и смерти? Возьмем хотя бы широко раскрученный проект IBM Watson for Oncology (он так назван отнюдь не в честь спутника знаменитого детектива, а в честь первого CEO компании IBM Томаса Уотсона).

Схемы организации нейронных сетей

Возможно, именно поэтому мы наблюдаем поток новостей обуспешных примерах нейронных сетей в таких безопасных (и бесполезных в смысле развития цивилизации) областях, как маркетинг, оптимизация продаж, индустрия моды и так далее. Ну что за беда, если в виртуальной примерочной платье сядет не по фигуре какой-то покупательнице? Или якобы точно таргетированное персональное предложение, подготовленное с учетом 100-500 ваших лайков и комментариев в соцсети, выстрелит мимо цели? Никто же не пострадает.

Главное, что бизнес верит в deep learning и готов за это платить. Будем надеяться, что инвестиции пойдут на пользу индустрии и позволят создать действительно полезные ИИ-системы в области здравоохранения, беспилотников всех видов и мастей, роботов различного назначения.

Неудачный пример нейронной сети: урок Google Flu

В стародавние времена, в 2008 году, когда еще не было вокруг разговоров про нейронные сети и искусственный интеллект, а была только одна сплошная Big Data, компания Google запустила амбициозный проект Google Flu Trends (GFT), который, по уверениям разработчиков, мог обнаруживать наступление эпидемии гриппа в каком-то регионе на основе анализа поисковых запросов. На первый взгляд, все казалось логичным – почувствовав недомогание, люди должны искать в интернете информацию о лекарствах или о медицинских услугах.

Первоначально заявлялось, что прогнозы Google Flu Trends на 97% точнее по сравнению с данными официальной медицинской статистики. Затем GFT потерпел неудачу, и весьма эффектную, – ошибся с определением пика сезона гриппа 2013 года на 140%. Почти знаменитые 146%.

Запомните: психология – не физика. Здесь сколько ученых, столько и теорий. Представьте, если бы у вас было двадцать методик расчета траектории ракеты для полета к Луне, дающих разные результаты, то какую бы вы выбрали? Сегодня нет сколько-нибудь стройной теории работы мозга и процесса мышления, так что все игры с данными о поведении людей являются не более чем спекуляциями.

Применение нейронных сетей: сферических коней в вакууме не существует

Это факт – в вакууме коней нет. Сферический конь – это абстракция, над которой почему-то принято смеяться. Но физика полна этими абстракциями – материальная точка, абсолютно черное тело, идеальный газ… Все физические теории оперируют такими отвлеченными понятиями и при этом весьма неплохо описывают реальный мир.

Нейросеть же, для обучения которой используются, допустим, фотографии лошадей, в принципе неспособна прийти к такой абстракции, как сферический конь. А человек может. Именно это отличает фундаментальную науку от статистических обобщений, которыми занимаются нейросети. Благодаря гениальным догадкам ученых, которые затем проходят экспериментальную проверку, мы получаем новые знания об окружающем мире.

Для учеников 1-11 классов и дошкольников
Бесплатные сертификаты учителям и участникам

Научно – практической конференции

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Автор: Андрейчук Андрей учащийся 9 класса А

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

Краткая аннотация

Нейроинформатика и нейрокибернетика являются одним из направлений искусственного интеллекта. Поскольку "искусственный интеллект − это направление информатики, целью которого является разработка программно-аппаратных средств, позволяющих решать традиционно являющиеся интеллектуальными задачи", и в число этих задач входит создание интеллектуальных роботов, оптимальное управление, обучение и самообучение, распознавание образов, прогнозирование и т.д. − то это как раз те задачи, для решения которых нейронные сети и применяются наиболее широко.

Если при создании классических экспертных систем человек-эксперт (возможно, с помощью инженера по знаниям) должен сначала формализовать свои знания (представить их на естественном языке в виде набора правил или шаблонов), и получение непротиворечивого и полного формулирования знаний является долгим и трудоемким процессом − то нейросетевые экспертные системы самообучаются по базе экспериментальных данных (фактов). Это делает возможным создание нейроэкспертных систем при отсутствии человека-эксперта, например, для новой зарождающейся области деятельности, где требуется диагностика.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

Нейросетевые алгоритмы успешно применяются для решения сложных практических задач, традиционно считающихся интеллектуальными: распознавание лиц (и другие задачи распознавания изображений и объектов на изображении), управление беспилотными летательными аппаратами, медицинская диагностика заболеваний и т.д.

Конечно, технологии и методы искусственного интеллекта делают основной упор на ситуации, обладающие одной или несколькими следующими особенностями:

алгоритм решения неизвестен или не может быть использован из-за ограниченности ресурсов компьютера;

задача не может быть определена в числовой форме;

цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции-критерия.

Однако, поскольку "знания − это формализованная информация, которую используют в процессе логического вывода", то можно сказать, что нейросеть берёт факты (фактические знания о мире, представленные в виде обучающей выборки) и в процессе обучения формирует правила − знания, описывающие найденный нейросетью способ решения. Эти правила принятия решения можно затем извлечь из нейронной сети и записать в одном из традиционных для классических экспертных систем формализмов представления знаний (например, в виде набора продукционных правил логического вывода). Но можно просто пользоваться построенным нейросетевым представлением алгоритма принятия решения, если содержательная интерпретация его менее важна по сравнению с возможностью получения способа решения задачи.

Возможность быстрого обучения и дообучения нейросетевых экспертных систем позволяет им отражать особенности быстро меняющегося внешнего мира и оперировать актуальным знанием, тогда как традиционный путь формализации знаний людей-экспертов более длителен и трудозатратен.

Актуальность исследований связанных с нейронными сетями обуславливается тем, что обработка поступающей в человеческий мозг информации отличается от методов цифровой обработки. Человеческий мозг работает как очень сложное, нелинейное, параллельное вычислительное устройство.

Научно доказано – мозг состоит из огромного числа нервных клеток (нейронов). Количество структурных связей в человеческом мозге, создаваемых только одним нейроном, варьируется от десятка до ста тысяч. Таким образом, создается нейронная сеть, по которой проходят нервные сигналы. Эти сигналы выступают причиной изменений состояния нейронов и их соединений. От количества нервных сигналов зависит активность мозга.

Цель данной работы – это создание и дальнейшее совершенствование прототипа нейронных сетей (допиши с учетом твоей программы)

Поставленная цель включает в себя несколько задач :

Анализ имеющейся информации по данному направлению;

Разработка и отладка приложения дописать название, указать язык программирования ;

Применение и демонстрация законом и принципов нейронный сетей и искусственного интеллекта;

Проведение исследований и экспериментов.

Объект исследования: искусственный интеллект;

Предмет исследования: нейронная сеть – один из способов реализации искусственного интеллекта;

Методы исследования:

- исследования направлений связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением и нейросетями;

- обобщение полученных данных;

- экспериментальные исследования модели нейронных сетей;

- апробация программного обеспечения для модели нейронных сетей дописать название, указать язык программирования (обучение, распознание).

Гипотеза: в основе рабочей гипотезы лежит предположение о том, что существует, нейронные сети и искусственный интеллект могут значительно упростить жизнь человека, живущего в информационном обществе, встать на службу современным информационным технологиям.

Научная новизна: разработана новая модель искусственных нейронных сетей, позволяющая описывать алгоритмы обработки сигналов в терминах элементов и связей между ними. Создание модели дописать название программы

Практическая значимость

Созданный в процессе работы комплекс программ может использоваться для описания, компиляции, визуализации, отладки и запуска нейронных сетей в рамках новой модели. При этом разработанные алгоритмы и архитектура позволяют реализовать и применять и другие модели нейронных сетей.

Работа состоит из трех глав. В первой главе рассмотрены понятия нейронных сетей, искусственного интеллекта. Представлена история нейронных сетей и искусственного интеллекта, приведены классификации.

Во второй главе, представлена технология разработки программного комплекса, рассмотрены основные приемы работы .

В третьей главе представлено описание результатов моделирования, приведен анализ экспериментов.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

План исследования

Определение проблемы и вопроса подлежащего исследованию;

Методы исследования: определение источников информации и анализ полученных данных по выбранному вопросу исследования, выявление основных особенностей изучаемого вопроса, определение ключевых понятий исследования.

Постановка темы исследования, выявление актуальности исследования;

Определение круга вопросов, связанных с темой исследования;

Выявление источников информации, необходимых для проведения исследования;

Изучение источников информации, выявление базовых понятий, терминов;

Разбор и анализ полученной информации, выбор основных категорий исследования;

Разработка и составления плана исследовательской работы;

Обработка и анализ информации;

Написание исследовательской работы;

Оформление плана и порядка выступления.

Защита в рамках школьной конференции.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

Список источников информации.

Нейронные сети. Искусственный интеллект

Андрейчук Андрей

Россия, Забайкальский край, город Чита

Интеллект - это весьма общая умственная способность, которая включает возможность делать заключения, планировать, решать проблемы, абстрактно мыслить, понимать сложные идеи, быстро обучаться и учиться на основании опыта.

Интеллект человека является органической структурой, при всех ее плюсах имеются и минусы.

Нейронная сеть – один из способов реализации искусственного интеллекта (ИИ).
В разработке ИИ существует обширная область — машинное обучение. Она изучает методы построения алгоритмов, способных самостоятельно обучаться. Это необходимо, если не существует четкого решения какой-либо задачи. В этом случае проще не искать правильное решение, а создать механизм, который сам придумает метод для его поиска.

Нейросеть моделирует работу человеческой нервной системы, особенностью которой является способность к самообучению с учетом предыдущего опыта. Таким образом, с каждым разом система совершает все меньше ошибок.

Как и наша нервная система, нейросеть состоит из отдельных вычислительных элементов – нейронов, расположенных на нескольких слоях. Данные, поступающие на вход нейросети, проходят последовательную обработку на каждом слое сети. При этом каждый нейрон имеет определенные параметры, которые могут изменяться в зависимости от полученных результатов – в этом и заключается обучение сети.

Основная часть

История нейронных сетей

Данная модель заложила основы двух различных подходов исследований нейронных сетей. Один подход был ориентирован собственно на изучение биологических процессов в головном мозге, другой – на применение нейронных сетей как метода искусственного интеллекта для решения различных прикладных задач.

в 1949 году канадский физиолог и психолог Хебб высказал идеи о характере соединения нейронов мозга и их взаимодействии;

в 1954 году в Массачусетском технологическом институте с использованием компьютеров Фарли и Кларк разработали имитацию сети Хебба. Также исследования нейронных сетей с помощью компьютерного моделирования были проведены Рочестером, Холландом, Хебитом и Дудой в 1956 году;

в 1957 году Розенблаттом были разработаны математическая и компьютерная модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. При обучении данная сеть использовала арифметические действия сложения и вычитания;

Интерес к исследованию нейронных сетей угас после публикации работы по машинному обучению Минского и Пейперта в 1969 году. Ими были обнаружены основные вычислительные проблемы, возникающие при компьютерной реализации искусственных нейронных сетей;

в 1975 году Фукусимой был разработан когнитрон, который стал одной из первых многослойных нейронных сетей. Фактическая структура сети и методы, используемые в когнитроне для настройки относительных весов связей, варьировались от одной стратегии к другой. Каждая из стратегий имела свои преимущества и недостатки;

алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов стал популярен под названием коннективизма. В 1986 году в работе Руммельхарта и Мак-Клелланда коннективизм был использован для компьютерного моделирования нейронных процессов.

Искусственные нейронные сети

Базовая структура искусственных нейронных сетей (ИНС)

Идея ИНС базируется на убеждении, что можно имитировать работу мозга человека, создав нужные связи с помощью кремния и проводов таких как у живых нейронов и дендритов.

Типы искусственных нейронных сетей

Есть два типа искусственных нейронных сетевых топологий — с прямой связью и обратной связью.

Как устроена нейронная сеть

Нейросеть моделирует работу человеческой нервной системы, особенностью которой является способность к самообучению с учетом предыдущего опыта. Таким образом, с каждым разом система совершает все меньше ошибок.

Предположим, что задача нейросети – отличать кошек от собак. Для настройки нейронной сети подается большой массив подписанных изображений кошек и собак. Нейросеть анализирует признаки (в том числе линии, формы, их размер и цвет) на этих картинках и строит такую распознавательную модель, которая минимизирует процент ошибок относительно эталонных результатов.

На рисунке ниже представлен процесс работы нейросети, задача которой — распознать цифру почтового индекса, написанную от руки.

Рисунок 1 Устройство нейронной сети

Нейронные сети с прямой связью

Поток информации является однонаправленным. Блок передает информацию на другие единицы, от которых он не получает никакой информации. Нет петли обратной связи. Они имеют фиксированные входы и выходы.

Рисунок 2 Нейронные сети с прямой связью

Рисунок 3 Нейронные сети с обратной связью

Машинное обучение в искусственных нейронных сетях

ИНС способны к обучению, и они должны быть обучены. Существует несколько стратегий обучения

Обучение — включает в себя учителя, который подает в сеть обучающую выборку на которые учитель знает ответы. Сеть сравнивает свои результаты с ответами учителя и корректирует свои весовые коэффициенты.

Обучение без учителя — это необходимо, когда нет обучающей выборки с известными ответами. Например в задачах кластеризации, т.е. деления множества элементов на группы по каким-то критериям.

Обучение с подкреплением — эта стратегия, построенная на наблюдении. Сеть принимает решение наблюдая за своим окружением. Если наблюдение является отрицательным, сеть корректирует свои веса, чтобы иметь возможность делать разные необходимые решения.

Байесовские сети (БС)

Эти графические структуры для представления вероятностных отношений между набором случайных переменных.

В этих сетях каждый узел представляет собой случайную переменную с конкретными предложениями. Например, в медицинской диагностике, узел Рак представляет собой предложение, что пациент имеет рак.

Ребра, соединяющие узлы представляют собой вероятностные зависимости между этими случайными величинами. Если из двух узлов, один влияет на другой узел, то они должны быть связаны напрямую. Сила связи между переменными количественно определяется вероятностью, которая связан с каждым узлом.

Есть только ограничение на дугах в БН, вы не можете вернуться обратно к узле просто следуя по направлению дуги. Отсюда БНС называют ациклическим графом.

Структура БН идеально подходит для объединения знаний и наблюдаемых данных. БН могут быть использованы, чтобы узнать причинно-следственные связи и понимать различные проблемы и предсказывать будущее, даже в случае отсутствия данных.

Популярность нейронных сетей

До 2010 года попросту не существовало базы данных, достаточно большой для того, чтобы качественно обучить нейросети решать определенные задачи, в основном связанные с распознаванием и классификацией изображений. Поэтому нейросети довольно часто ошибались: путали кошку с собакой, или, что еще хуже, снимок здорового органа со снимком органа, пораженного опухолью.

Но в 2010 году появилась база ImageNet, содержащая 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. ImageNet многократно превышала объем существовавших баз данных изображений и была доступна для любого исследователя. С такими объемами данных нейросети можно было учить принимать практически безошибочные решения.

До этого на пути развития нейросетей стояла другая, не менее существенная, проблема: традиционный метод обучения был неэффективен. Несмотря на то что важную роль играет число слоев в нейронной сети, важен также и метод обучения сети. Использовавшийся ранее метод обратного шифрования мог эффективно обучать только последние слои сети. Процесс обучения оказывался слишком длительным для практического применения, а скрытые слои глубинных нейросетей не функционировали должным образом.

Результатов в решении этой проблемы в 2006 году добились три независимых группы ученых. Во-первых, Джеффри Хинтон реализовал предобучение сети при помощи машины Больцмана, обучая каждый слой отдельно. Во-вторых, Ян ЛеКан предложил использование сверточной нейронной сетидля решения проблем распознавания изображений. Наконец, Иошуа Бенджио разработал каскадный автокодировщик, позволивший задействовать все слои в глубокой нейронной сети.

Успешное применение нейронных сетей

Таблица 1 Применение нейронных сетей

обученный искусственный интеллект определял риск кардиологических заболеваний эффективнее реальных врачей.

Японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance заключила контракт с IBM. Софгласно нему, 34 сотрудников японской компании заменит система IBM Watson Explorer AI.

искусственный интеллект существенно улучшил механизмы рекомендаций в онлайн-магазинах и сервисах. Алгоритм Yandex Data Factory способен предсказывать влияние промоакций. Нейросети, анализирующие естественный язык, могут использоваться для создания чат-ботов.

беспилотные автомобили – концепт, над которым работает большинство крупных концернов, ожидают, что умные автомобили появятся на дорогах уже к 2025 году.

разработка синтетических молекул, выплавка стали, переработка стекла.

определение оптимального времени ухода и обработки сельскохозяйственных культур.

обработки фото и видео, нейронные сети компании уже записали два альбома, Японский алгоритм написал книгу “День, когда Компьютер написал роман”, программа обыграла сильнейшего игрока в го в мире

поиск акул в прибрежных водах и предупреждение людей на пляжах

Практическая часть

Вставить скриншоты и подробное описание процесса работы программы!

Иску́сственные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сетиМаккалока и Питтса [1] . Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, дляраспознавания образов, в задачах управления и др.

ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие локально простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.

С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов,дискриминантного анализа, методов кластеризации и т. п. С математической точки зрения, обучение нейронных сетей — этомногопараметрическая задача нелинейной оптимизации. С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачахадаптивного управления и как алгоритмы для робототехники. С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма [2] . А с точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.

ИСТОРИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

На заре развития электронно-вычислительной техники в середине ХХ века среди ученых и конструкторов еще не существовало единого мнения ок том, как должна быть реализована и по какому принципу работать типовая электронно-вычислительная машина. Это сейчас мы с Вами изучаем в курсах Основ информатики архитектуру машины фон Неймана, по которой построены практически все существующие сегодня компьютеры. При этом в тех же учебниках ни слова не говорится о том, что в те же годы были предложены принципиально иные архитектуры и принципы действия компьютеров. Одна из таких схем получила название нейросетевого компьютера , или просто нейросети .

Первый интерес к нейросетям был обусловлен пионерской работой МакКаллока и Питса, изданной в 1943 году, где предлагалась схема компьютера, основанного на аналогии с работой человеческого мозга. Они создали упрощенную модель нервной клетки – нейрон. Мозг человека состоит из белого и серого веществ: белое – это тела нейронов, а серое – это соединительная ткань между нейронами, или аксоны и дендриты. Мозг состоит примерно из 10 11 нейронов, связанных между собой. Каждый нейрон получает информацию через свои дендриты, а передает ее дальше только через единственных аксон, разветвляющийся на конце на тысячи синапсов (см. рис. 1).

Простейший нейрон может иметь до 10000 дендритов, принимающих сигналы от других клеток. Таким образом, мозг содержит примерно 10 15 взаимосвязей. Если учесть, что любой нейрофизиологический процесс активизирует сразу множество нейронов, то можно представить себе то количество информации или сигналов, которое возникает в мозгу.

Нейроны взаимодействуют посредством серий импульсов, длящихся несколько миллисекунд, каждый импульс представляет собой частотный сигнал с частотой от нескольких единиц до сотен герц. Это невообразимо медленно по сравнению с современными компьютерами, но в тоже время человеческий мозг гораздо быстрее машины может обрабатывать аналоговую информацию, как-то: узнавать изображения, чувствовать вкус, узнавать звуки, читать чужой почерк, оперировать качественными параметрами. Все это реализуется посредством сети нейронов, соединенных между собой синапсами. Другими словами, мозг -–это система из параллельных процессоров, работающая гораздо эффективнее, чем популярные сейчас последовательные вычисления.

Кстати говоря, недавно в одном из журналов я читал, что технология последовательных вычислений подошла к пределу своих технических возможностей, и в настоящее время остро стоит проблема развития методов параллельного программирования и создания параллельных компьютеров. Так что, может быть, нейросети являются только очередным шагом в этом направлении.

Распознавание образов и классификация

Основные статьи : Распознавание образов (кибернетика) , Задача классификации

В качестве образов могут выступать различные по своей природе объекты: символы текста, изображения, образцы звуков и т. д. При обучении сети предлагаются различные образцы образов с указанием того, к какому классу они относятся. Образец, как правило, представляется как вектор значений признаков. При этом совокупность всех признаков должна однозначно определять класс , к которому относится образец. В случае, если признаков недостаточно, сеть может соотнести один и тот же образец с несколькими классами, что неверно [9] . По окончании обучения сети ей можно предъявлять неизвестные ранее образы и получать ответ о принадлежности к определённому классу.

Принятие решений и управление

Эта задача близка к задаче классификации. Классификации подлежат ситуации, характеристики которых поступают на вход нейронной сети. На выходе сети при этом должен появиться признак решения, которое она приняла. При этом в качестве входных сигналов используются различные критерии описания состояния управляемой системы [11] .

Кластеризация

Основная статья : Кластеризация

Под кластеризацией понимается разбиение множества входных сигналов на классы, при том, что ни количество, ни признаки классов заранее не известны. После обучения такая сеть способна определять, к какому классу относится входной сигнал. Сеть также может сигнализировать о том, что входной сигнал не относится ни к одному из выделенных классов — это является признаком новых, отсутствующих в обучающей выборке, данных. Таким образом, подобная сеть может выявлять новые, неизвестные ранее классы сигналов . Соответствие между классами, выделенными сетью, и классами, существующими в предметной области, устанавливается человеком. Кластеризацию осуществляют, например, нейронные сети Кохонена.

Нейронные сети в простом варианте Кохонена не могут быть огромными поэтому их делят на гиперслои (гиперколонки) и ядра (микроколонки). Если сравнивать с мозгом человека то идеальное количество параллельных слоёв не должно быть более 112. Эти слои в свою очередь составляют гиперслои (гиперколонку), в которой от 500 до 2000 микроколонок (ядер). При этом каждый слой делится на множество гиперколонок пронизывающих насквозь эти слои. Микроколонки кодируются цифрами и единицами с получением результата на выходе. Если требуется, то лишние слои и нейроны удаляются или добавляются. Идеально для подбора числа нейронов, и слоёв использовать суперкомпьютер. Такая система позволяет нейронным сетям быть пластичной.

Прогнозирование

Основная статья : Прогнозирование

Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из ее способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. После обучения сеть способна предсказать будущее значение некой последовательности на основе нескольких предыдущих значений и/или каких-то существующих в настоящий момент факторов. Следует отметить, что прогнозирование возможно только тогда, когда предыдущие изменения действительно в какой-то степени предопределяют будущие . Например, прогнозирование котировок акций на основе котировок за прошлую неделю может оказаться успешным (а может и не оказаться), тогда как прогнозирование результатов завтрашней лотереи на основе данных за последние 50 лет почти наверняка не даст никаких результатов.

Аппроксимация

Основная статья : Аппроксимация

Нейронные сети — могут аппроксимировать непрерывные функции. Доказана обобщённая аппроксимационная теорема [12] : с помощью линейных операций и каскадного соединения можно из произвольного нелинейного элемента получить устройство, вычисляющее любую непрерывную функцию с некоторой наперёд заданной точностью. Это означает, что нелинейная характеристика нейрона может быть произвольной: от сигмоидальной до произвольного волнового пакета или вейвлета, синуса или многочлена. От выбора нелинейной функции может зависеть сложность конкретной сети, но с любой нелинейностью сеть остаётся универсальным аппроксиматором и при правильном выборе структуры может достаточно точно аппроксимировать функционирование любого непрерывного автомата.

]Сжатие данных и Ассоциативная память

Основные статьи : Нейросетевое сжатие данных , Ассоциативная память

Способность нейросетей к выявлению взаимосвязей между различными параметрами дает возможность выразить данные большой размерности более компактно, если данные тесно взаимосвязаны друг с другом. Обратный процесс — восстановление исходного набора данных из части информации — называется (авто)ассоциативной памятью. Ассоциативная память позволяет также восстанавливать исходный сигнал/образ из зашумленных/поврежденных входных данных. Решение задачи гетероассоциативной памяти позволяет реализовать память, адресуемую по содержимому [11] .

ЭТАПЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ

- Сбор данных для обучения;

- Подготовка и нормализация данных;

- Выбор топологии сети;

- Экспериментальный подбор характеристик сети;

- Экспериментальный подбор параметров обучения;

- Проверка адекватности обучения;

- Корректировка параметров, окончательное обучение;

- Вербализация сети [13] с целью дальнейшего использования.

Следует рассмотреть подробнее некоторые из этих этапов.

Сбор данных для обучения

Выбор данных для обучения сети и их обработка является самым сложным этапом решения задачи. Набор данных для обучения должен удовлетворять нескольким критериям:

- Репрезентативность — данные должны иллюстрировать истинное положение вещей в предметной области;

- Непротиворечивость — противоречивые данные в обучающей выборке приведут к плохому качеству обучения сети.

- Нормировка выполняется, когда на различные входы подаются данные разной размерности. Например, на первый вход сети подается величины со значениями от нуля до единицы, а на второй — от ста до тысячи. При отсутствии нормировки значения на втором входе будут всегда оказывать существенно большее влияние на выход сети, чем значения на первом входе. При нормировке размерности всех входных и выходных данных сводятся воедино;

- Квантование выполняется над непрерывными величинами, для которых выделяется конечный набор дискретных значений. Например, квантование используют для задания частот звуковых сигналов при распознавании речи;

Кроме того, большую роль играет само представление как входных, так и выходных данных. Предположим, сеть обучается распознаванию букв на изображениях и имеет один числовой выход — номер буквы в алфавите. В этом случае сеть получит ложное представление о том, что буквы с номерами 1 и 2 более похожи, чем буквы с номерами 1 и 3, что, в общем, неверно. Для того, чтобы избежать такой ситуации, используют топологию сети с большим числом выходов, когда каждый выход имеет свой смысл. Чем больше выходов в сети, тем большее расстояние между классами и тем сложнее их спутать.

Выбор топологии сети

Экспериментальный подбор характеристик сети

После выбора общей структуры нужно экспериментально подобрать параметры сети. Для сетей, подобных перцептрону, это будет число слоев, число блоков в скрытых слоях (для сетей Ворда), наличие или отсутствие обходных соединений, передаточные функции нейронов. При выборе количества слоев и нейронов в них следует исходить из того, что способности сети к обобщению тем выше, чем больше суммарное число связей между нейронами . С другой стороны, число связей ограничено сверху количеством записей в обучающих данных.

Экспериментальный подбор параметров обучения

После выбора конкретной топологии, необходимо выбрать параметры обучения нейронной сети. Этот этап особенно важен для сетей,обучающихся с учителем. От правильного выбора параметров зависит не только то, насколько быстро ответы сети будут сходиться к правильным ответам. Например, выбор низкой скорости обучения увеличит время схождения, однако иногда позволяет избежатьпаралича сети. Увеличение момента обучения может привести как к увеличению, так и к уменьшению времени сходимости, в зависимости от формы поверхности ошибки. Исходя из такого противоречивого влияния параметров, можно сделать вывод, что их значения нужно выбирать экспериментально, руководствуясь при этом критерием завершения обучения (например, минимизация ошибки или ограничение по времени обучения).

Собственно обучение сети

Проверка адекватности обучения

Классификация по типу входной информации

- Аналоговые нейронные сети (используют информацию в форме действительных чисел);

- Двоичные нейронные сети (оперируют с информацией, представленной в двоичном виде).

Классификация по характеру обучения

- Обучение с учителем — выходное пространство решений нейронной сети известно;

- Обучение без учителя — нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий. Такие сети называют самоорганизующимися;

- Обучение с подкреплением — система назначения штрафов и поощрений от среды.

Классификация по характеру настройки синапсов

- Сети с фиксированными связями (весовые коэффициенты нейронной сети выбираются сразу, исходя из условий задачи, при этом:, где W — весовые коэффициенты сети);

- сети с динамическими связями (для них в процессе обучения происходит настройка синаптических связей, то есть , где W — весовые коэффициенты сети).

Классификация по времени передачи сигнала

В ряде нейронных сетей активирующая функция может зависеть не только от весовых коэффициентов связей w_ij , но и от времени передачи импульса (сигнала) по каналам связи τ_ij . Поэтому в общем виде активирующая (передающая) функция связи c_ij от элемента u_i к элементу u_j имеет вид: . Тогда синхронной сетью называют такую сеть, у которой время передачи τ_ij каждой связи равно либо нулю, либо фиксированной постоянной τ. Асинхронной называют такую сеть у которой время передачи τ_ij для каждой связи между элементами u_i и u_j свое, но тоже постоянное.

Классификация по характеру связей

Сети прямого распространения (Feedforward)

Все связи направлены строго от входных нейронов к выходным. Примерами таких сетей являются перцептрон Розенблатта,многослойный перцептрон, сети Ворда.

Рекуррентные нейронные сети ‎

Основная статья : Рекуррентные нейронные сети ‎

В дальнейшем развитие аппаратных средств на основе ИНС может пойти следующими путями:

1. Путем усовершенствования методов для реализации нейросетевых методов на FPGA (Field Programmable Gate Array, ПЛИС, Программируемая Логическая Интегральная Схема), VLSI (Very Large Scale Integration, СБИС, уровень интеграции, при котором количество элементов на одной микросхеме исчисляется тысячами и миллионами).

2. Благодаря исследованиям и внедрению инновационных алгоритмов построения ИНС, которые осуществимы аппаратными средствами.

3. Разработкой промышленного стандарта нейросетевых алгоритмов высокого уровня в промышленности.

Первые два пункта более-менее понятны, поясним, что подразумевается в последнем. Разработанные методы должны легко адаптироваться к нуждам промышленности, достаточно просто реализовываться. Но для этого необходимо специализированное ПО с полным набором нейросетевых функций (для цифрового, аналогового и гибридного исполнений). Немаловажно и исследование методов внедрения ИНС в уже существующие системы, создания на их основе гетерогенных систем. Вообще говоря, цепь обработки информации может начинаться с аналоговых датчиков и заканчиваться аналоговыми исполнительными устройствами, или система может быть полностью цифровой, в любом случае необходима оптимизация на уровне системы, а не отдельных ее составляющих.

А согласно указанным направлениям развития, все более вероятен переход на новые технологии. Отметим, что Япония по скорости внедрения новых интеллектуальных технологий шагает далеко впереди, обогнав как страны СНГ, так и страны Европы. Особенно это хорошо заметно в области бытовой электроники, где чипы на основе нейронных сетей устанавливаются в микроволновые печи (Sharp), пылесосы, фото- и видеокамеры.

Приведем краткий список фирм, уже применяющих ИНС в их аппаратном исполнении: Ericsson (Англия и Швеция), Philips Research (Нидерланды), Siemens AG Munich, Siemens/Nixdorf Bonn, 3M Laboratories (Europe)

Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?

Риск для человеческой цивилизации — есть ли он?

Умная Яндекс колонка.

Выяснить: может ли компьютер иметь самосознание.

Гипотеза: у компьютера могут быть осознанные мысли, эмоции и чувственные восприятия, аналогичные человеческим.

Объект исследования:

информационные, мыслительные и эмоциональные процессы в компьютере

Задачи проекта:

С помощью анализа научных фактов опровергнуть или доказать, что новые сложные и быстродействующие компьютеры смогут воспроизвести все аспекты сознающей личности.

Идея нейронных сетей была позаимствована у природы, а точнее в качестве аналога использовалась нервная система животных и человека. Нервная система состоит из огромного количества нейронов. Нейрон -это клетка, соединенная с другими такими клетками. Их около 86 миллиардов. Каждый нейрон получает сигналы от тысяч других нейронов и передает обработанную информацию тысячам других нейронов. Передача импульсов от нейрона к нейрону порождает некоторое возбуждение всей сети нейронов. Проще говоря нейрон получает сигнал (информацию), обрабатывает его (что- то там решает, думает) и отправляет свой ответ дальше. Вот так передавая друг другу сигналы, нейронная сеть приходит к какому- либо решению. А мы то думали, что мы единолично все решаем! Нет, наше решение - это результат коллективной работы миллиарда нейронов.

Взаимосвязанность нейронных сетей

Все образующиеся в нашем мозге нейросети не обособлены, а тесно и сложно взаимоувязаны между собой, и именно эти взаимосвязи образуют сложные идеи, глубокие переживания, воспоминания из жизни, образы давно испытанных эмоций. Человеческий мозг взаимодействует с миллионами бит информации каждую секунду, но сознательно мы способны воспринимать только небольшую часть из них.

Когда мозг привыкает не думать, не решать сложных задач и не преодолевать сложности, не трансформировать внутренние и внешние конфликты, то происходит торможение развития и постепенная деградация личности, потому что электрические импульсы задействуют уже знакомые им пути, не прокладывая новых.

Также возможен и обратный процесс: устойчивые связи между нейронами, не используемыми вместе, ослабевают. Всякий раз, когда мы прекращаем или предотвращаем действие, ментальный процесс, оформленный в нейросеть, соединенные между собой нервные клетки и группы клеток ослабляют свою связь.

Искусственные нейронные сети

Искусственный нейрон - это тот же биологический нейрон, но только сильно упрощенный. Ему ведь не нужны оболочки, мембраны, ядра, рибосомы и прочее, чтобы математический нейрон смог жить. Ему необходим лишь алгоритм работы биологического нейрона, чтобы осуществлять задуманное - самообучение компьютеров и их систем.

Когда нейросеть состоит из большого количества нейронов, вводят термин слоя. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев, которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат. У каждого из нейронов есть 2 основных параметра: входные данные и выходные данные. Общение между нейронами обеспечивается с помощью числовых значений, которые каждый нейрон вычисляет на основе данных, полученных от предыдущего слоя сети.

Таким образом, искусственный нейрон представляет собой алгоритм, который помогает принять информацию, обработать ее и использовать дальше по назначению.

Создавая искусственные нейронные сети, ученые ориентировались на устройство человеческого мозга. Поэтому принципы поведения рукотворных нейронов не так уж сильно отличаются от настоящих, живых.

Для нас посмотреть на эту картинку и сказать, что на ней изображено именно лицо статуи, достаточно просто. Однако до 2010 года для компьютерного зрения это было невероятно сложной задачей. Те, кто занимался этим вопросом до этого времени, наверное, знают насколько тяжело было описать объект, который мы хотим найти на картинке без слов.

Нам нужно это было сделать каким-то геометрическим способом, описать объект, описать взаимосвязи объекта, как могут эти части относиться к друг другу, потом найти это изображение на объекте, сравнить их и получить, что мы распознали плохо. Обычно это было чуть лучше, чем подбрасывание монетки.

Сейчас это происходит не так. Мы разбиваем наше изображение либо на пиксели, либо на некие патчи: 2х2, 3х3, 5х5, 11х11 пикселей — как удобно создателям системы, в которой они служат входным слоем в нейронную сеть.

Сигналы с этих входных слоёв передаются от слоя к слою, каждый из слоёв имеет свои определенные коэффициенты. Итак, мы передаём от слоя к слою, от слоя к слою, пока мы не получим, результат.

В 2014 году ученые решили проверить, насколько мы хорошо распознаем в сравнении с нейронными сетями. Они взяли 2 самые лучшие сети — это AlexNet и сеть Мэттью Зиллера и Фергюса, и сравнили с откликом разных зон мозга макаки, которая тоже была научена распознавать какие-то объекты. Объекты были из животного мира, чтобы обезьяна не запуталась, и были проведены эксперименты, кто же распознаёт лучше. Так как получить отклик от мартышки внятно невозможно, ей вживили электроды и мерили непосредственно отклик каждого нейрона. Оказалось, что в нормальных условиях клетки мозга реагировали так же хорошо, как и на тот момент, то есть сеть.

Однако при увеличении скорости показа объектов, увеличении количества шумов и объектов на изображении скорость распознавания и его качество нашего мозга и мозга приматов сильно падают. Даже самая простая сверхточная нейронная сеть распознаёт объекты лучше.

В Африке уровень бедности зашкаливает за все мыслимые и немыслимые пределы. У них нет даже возможности собирать социальные демографические данные. Поэтому с 2005 года у нас вообще нет никаких данных о том, что там происходит. Учёные собирали дневные и ночные карты со спутников и скармливали их нейронной сети в течение некоторого времени.

Нейронная сеть была перенастроена. То есть первые слои фильтров были настроены так, чтобы она умела распознавать уже какие-то совсем простые вещи, например, крыши домов, для поиска поселения на дневных картах. Затем дневные карты были сопоставлены с картами ночной освещенности того же участка поверхности для того, чтобы сказать, насколько есть деньги у населения, чтобы хотя бы освещать свои дома в течение ночного времени.

Можно заметить, что нейронная сеть составила достаточно точный прогноз, даже с небольшим сдвигом с 2005 года.

Были конечно и побочные эффекты. Например, как те, что сеть научилась распознавать воду, леса, крупные строительные объекты, дороги — все это без учителей, без заранее построенных баз данных. Вообще полностью самостоятельно. Были некие слои, которые реагировали, например, на дороги.

История нейронных сетей

Впервые нейронные сети предложили Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс в 1994 году, два исследователя Чикагского университета.

Применение нейронных сетей

Машинное обучение, представляющее собой разновидность искусственного интеллекта. В основе его лежит обучение ИИ на примере миллионов однотипных задач. В наше время машинное обучение активно внедряют поисковые системы Гугл, Яндекс, Бинг, Байду. Так на основе миллионов поисковых запросов, которые все мы каждый день вводим в Гугле, их алгоритмы учатся показывать именно то, что ищем.

Архитекторы компьютерных систем пользуются нейронными сетями для решения проблемы параллельных вычислений.

С помощью нейронных сетей математики могут разрешать разные сложные математические задачи.

Может ли нейросеть развиваться естественным путем?

Что такое Искусственный интеллект ?

Иску́сственный интелле́кт— свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека

Некоторые ученые строят сложные теории на стыке философии и информатики, пытаясь определить, что же такое ИИ и каковы должны быть характеристики системы, чтобы считать ее разумной. Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что интеллект определяется как способность к обучению, осознанию и применению знаний на практике. Следовательно, от искусственного интеллекта мы тоже вправе ожидать умения учиться, осознавать свои знания и использовать их.

Когда начались разработки ИИ?

Лишь в 1980-е концепции нейросетей снова принялись изучать всерьез. То, что два десятилетия назад казалось мечтой, стало выглядеть вполне реальным и достижимым. Впрочем, чтобы найти правильные подходы к обучению нейросетей, потребовалось еще 20 лет. Только в середине 2000-х ученые нащупали верный путь и искусственные нейросети начали свое победное шествие по планете.

Мировой рынок

К 2022 году прогнозируемый объем рынка ИИ достигнет 52 миллиардов долларов. Возможно, это не такая уж большая цифра — к примеру, рынок компьютерных игр к этому же году превысит 130 миллиардов, а рынок смартфонов уже в 2018 был в 10 раз больше — 520 миллиардов.

Но рынок ИИ показывает беспримерно высокий рост — по некоторым оценкам, он увеличивается примерно на 30 % ежегодно (аналогичные показатели для игр и смартфонов — около 5 %). Если такие темпы внедрения технологий сохранятся еще несколько лет, можно ожидать, что скоро искусственный интеллект будет буквально повсюду.

Свой вклад в развитие ИИ вносят крупнейшие мировые IT-компании: Google, IBM, Intel, Nvidia. Среди стран лидируют США, Китай и Великобритания.

Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

Уже сегодня существуют области, где ИИ может заменить человека. Например, приложения могут отвечать клиентам по телефону или в чате на несложные вопросы. Это позволяет оптимизировать нагрузку операторов call-центров и даже сократить их штат.

На производстве ИИ способен управлять автоматикой и промышленными роботами. Искусственная нейросеть, постоянно контролирующая показатели множества датчиков, сумеет быстрее человека среагировать на нештатную ситуацию и предпринять правильные меры — отключить конвейер или остановить механизмы. Во многих случаях такие системы могут заранее предсказать неполадки и предотвратить ЧП.

Цель ИИ — поместить человеческий разум в компьютер?

Нет, это не так. Даже теоретически подобная ситуация не так уж невероятна. Искусственные нейросети создаются по образу человеческого мозга, хотя и в очень упрощенном виде

ИИ стремится достичь человеческого уровня интеллекта?

Цель ИИ — помогать людям и брать на себя сложные или рутинные задачи. Для этого ему вовсе не обязательно поддерживать беседы на философские темы или сочинять поэмы.

Тем не менее, если искусственный интеллект однажды сможет достичь уровня человеческого мышления, это будет важной вехой для цивилизации. Мы получим дельного и умного помощника — и сможем по праву гордиться тем, что это творение наших рук.

Где используется ИИ?

ИИ на транспорте и в логистике

Впечатляющее применение искусственных нейросетей — беспилотные автомобили. За последнее десятилетие разрабатывать машину, которая была бы способна самостоятельно перемещаться по дорогам, взялись многие автопроизводители — General Motors, Nissan, BMW, Honda, Volkswagen, Audi, Volvo, а также компании Google и Tesla.

В здравоохранении ИИ развивается в первую очередь в области диагностики заболеваний.

В обороне и военном деле

В 2018 году стало известно, что в армии США разрабатывается ИИ, способный распознавать человеческие лица в темноте и даже сквозь стены — с помощью тепловизора. Ожидается, что технология поможет выявлять главарей банд в местах военных действий.

Здесь ИИ-технологии используют для прогнозирования результатов матчей — такие системы созданы компаниями UBS, Commerzbank и Microsoft. Учитывается опыт команды и отдельных игроков. Порой прогнозы оказываются верными, но зачастую искусственный интеллект серьезно просчитывается.

Самые Известные ИИ системы

Deep Blue Победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Случилось это еще в 1997 году

Libratus Libratus знаменит тем, что в начале 2017 года сумел победить 4 лучших игроков в покер. По итогам 20-дневного матча игроки проиграли компьютеру 1,8 млн долларов.

Так же Сири, Маруся, Алиса.

Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?

Риск для человеческой цивилизации — есть ли он?

Риски, связанные с новыми технологиями, всегда существуют. Вопрос — в чем они заключаются.

Если же под риском понимать техногенные катастрофы или восстание машин — пока это нам вряд ли грозит. Говоря простыми словами, современные нейросети не способны обратиться против создателей — как нейроны в мозге, управляющие движением руки, не способны осознать себя как личность и нанести удары по собственному телу.

Читайте также: