Продолжаем разговор о технологиях нейросетей. Начало здесь.
Технологические принципы работы ИИ
Для того, чтобы решить проблему «учебы» систем искусственного интеллекта, на сегодняшний день принято применять разного рода принципы. В комплексе они могут выдать колоссальный результат, который удается уже наблюдать.
Над соответствующими концепциями работало множество «айтишников» и других ученых:
- Машинное обучение. Это — инструмент, который отвечает за принцип развития интеллекта на основе самообучающихся алгоритмов. Человек тут участвует только за счет того, что ему нужно обеспечить наличие в памяти машины массива информации. Сюда же стоит отнести постановку итогового результата. МО бывает «с учителем». Тогда пользователь будет задавать конкретную цель или проверку гипотез и закономерностей. Есть вариант «обучение без учителя». Результат интеллектуальной обработки электронных материалов неизвестен. Девайс сам отыщет закономерности, будет пытаться думать подобно человеку. Есть и глубокое обучение. Так называют смешанный вариант. Отличается обработкой больших массивов данных и использованием нейросетей.
- Нейросеть. Представляет собой математическую модель, имитирующую строение и функционирование нервных клеток живого организма. В идеале – это самостоятельно обучаемая система. В технологическом смысле представляет множество процессоров, выполняющие одну задачу в крупномасштабном проекте. Своеобразный суперкомпьютер – сеть из множества обычных ПК.
- Глубокое обучение. Отдельный принцип области ИИ. Метод, который применяется для того, чтобы обнаруживать закономерности в огромных массивах информации. Для этого компьютер будет задействовать усовершенствованные методики.
- Когнитивные вычисления. Еще одно направление интеллекта. Оно изучает и внедряет процессы естественного взаимодействия человек-компьютер, наподобие контактирования между живыми людьми. Цель технологии системы искусственного интеллекта – полная имитация деятельности человека высшего порядка. Сюда относят речь, образное и аналитическое мышление.
- Компьютерное зрение. Призвано помочь в распознавании графики и видео. Сегодня машинный интеллект умеет обрабатывать и анализировать графическую информацию, выражать ее в соответствии с окружающей обстановкой.
- Синтезированная речь. Устройства умеют понимать, а также анализировать и воспроизводить речь человека. Примеры – Siri, «Алиса», «Маруся».
Также стоит отметить, что для функционирования искусственного интеллекта требуется большое количество мощных процессоров. Не только вычислительных, но и графических. Это – сердце обработки электронных материалов.
Для того, чтобы проводить интегрирование интеллекта в программы и устройства, требуется специализированная технология API. Так называют программные интерфейсы приложений. Через API можно с легкостью создавать и внедрять новые технологии ИИ в любые компьютерные системы.
Ключевые проблемы
В будущем возможно появление машин, позволяющих полностью копировать поведение и мозг человека, включая интеллект и эмпатию. Это будет эпоха, когда придет сильный ИИ. Но пока что остается довольствоваться «слабыми» технологиями в подобном направлении.
Вот ключевые проблематики применения и развития искусственного интеллекта:
- Обучение представляется возможным только на основе массива информации. Это значит, что все неточности сильно отражаются на выдаче итога.
- Интеллектуальные системы ограничены установленным видом деятельности. Умная система, настроенная на одно направление, не сможет работать в различных областях. Функционирование обеспечивается лишь там, где было задумано изначально. Работать приходится с узкоспециализированными утилитами.
- Отсутствие автономности. Для принятия решений, управления «машинным мышлением» и анализа требуется немалая команда специалистов. А еще – определенные ресурсные затраты. Полной автономии пока добиться не получается даже у сильнейших компьютерных устройств.
Из-за перечисленных проблем добиться нужного результата без «постороннего вмешательства» пока нельзя. Все неконтролируемые программистом или человеком процедуры будут работать с ошибками. В отношении искусственного интеллекта это может повлечь за собой разного рода критические ситуации. Поэтому пока решать те или иные задачи, связанные с рассматриваемой прикладной технологией, нужно и можно при помощи предварительного обучения устройств «чему-то».
Пределы глубокого обучения и нейросетей
Несмотря на то, что в основной массе источников указано, что глубокое обучение и нейросети имеют особые преимущества, они все равно еще уязвимы. Среди исследователей соответствующего направления были озвучены следующие недостатки оных:
- Зависимость от электронных материалов. Алгоритмы глубокого обучения требуют Big Data. Это необходимо для более точного и грамотного выполнения задач. Чтобы решать обозначенные проблемы, иногда не хватает качественных данных обучения для создания функционирующих моделей.
- Непредсказуемость. Системы искусственного интеллекта и нейросети развиваются странным путем. Иногда все идет «по намеченному плану». А в некоторых ситуациях итог непредсказуем. И это, несмотря на то, что алгоритм задан определенным образом. Отсутствие предсказуемости делает устранение и исправление багов в заданных нейронных инструкциях крайне проблематичным.
- Алгоритмическое смещение. Глубокое обучение хорошо, как и данные, на основе которых осуществляется изначальная учеба. Проблема в том, что соответствующая информация часто предусматривает скрытые или явные недоработки/ошибки. Алгоритмы тоже их унаследуют. Пример – если нужно обработать «содержание» картинки с людьми. Сеть, нацеленная на «белых» будет хуже работать с «темными» оттенками кожи.
- Отсутствие какого-либо обобщения. Алгоритмы глубокого обучения подходят для выполнения целенаправленных задач. Обобщают полученные знания они плохо. Пример – можно научить машину играть в WarCraft. Но в StarCraft этот интеллект сыграть уже не сможет.
Еще один момент – для действий, отличающихся от строго заданного алгоритма, требуется больше времени. Более того, глубинное обучение плохо справляется с подобными требованиями. Оно концентрируется на «чем-то одном конкретном».
Где применяют
Теперь можно изучить области применения ИИ. Сегодня выделить какую-то одну сферу, в которых задействованы соответствующие технологии, проблематично. Системы искусственного интеллекта внедряются потихоньку в обыденную жизнь человека, делая ее более простой и комфортной. Можно задействовать их для прогнозирования и анализа, а также в качестве инструмента, помогающего учить людей.
Интернет
Известная команда «Окей, Гугл» — это некая инструкция для активации голосового помощника, совместимого с поисковой системой. Он помогает открыть информацию в Сети, не набирая ее через клавиатуру.
Здесь использованы технологии слабого искусственного интеллекта, направленные на выявление человеческой речи. Работает это так:
- Сначала сигнал передается микрофону.
- Далее происходит распознавание речи и перевод вопроса в понятный компьютеру формат.
- Теперь отдельный механизм будет искать ответ по гигантским базам данных.
В виде результата пользователь увидит выданные странички с релевантными запросами. Все это осуществляется за долю секунды.
Транспорт и логистика
Искусственный интеллект применяется при моделировании и изготовлении авто. Наглядный пример – всевозможные беспилотники. Сегодня многие стараются разработать машины, которые самостоятельно перемещаются по дорогам. Эти концепции успешно реализовываются, но пока основной массе населения планеты они не доступны.
В 2016 году у компании Amazon появилась первая технология беспилотной доставки посылок. В некоторых точках мира такие машины помогают поставлять лекарства и еду. Иногда – портативные дефибрилляторы. Система далека от идеала, но она активно развивается и совершенствуется.
Финансы
Помимо ранее приведенных двух направлений системы искусственного интеллекта можно встретить в финансовой сфере. Они помогают:
- прогнозировать вероятные риски;
- обнаруживать мошенников;
- проверять подлинность транзакций и вероятность ложных отклонений платежей.
Такая система будет использовать данные из большого количества источников. Это необходимо для быстрого анализа «нормы» транзакций. Во внимание принимается не только надежность и история ранее проделанных операций продавца, но и типичность покупки для покупателя, его местоположение, время суток. Все это способствует надежной защите от мошенничества. А еще – предотвращает ложные срабатывания и отмены/блокировки финансовых манипуляций, отправленных на обработку.
Медицина
В медицине искусственный интеллект – это инновационное средство, которое помогает при диагностике разного рода заболеваний. Нейросети научились определять раковые опухоли на КТ, а также МРТ, маммографии и рентгене.
Врачу предстоит потратить около 20-30 минут на тщательно изучение одного снимка. Специализированные «сервисы» ИИ проделывают аналогичную операцию за пару секунд. Это значит, что удастся почти сразу узнать результаты исследования. В России описанных технологии тоже весьма активно развиваются.
Некоторые средства искусственного интеллекта умеют «работать» не только с раком. Они учатся «видеть»:
- различные синдромы и пороки у плода в утробе;
- стадии болезни Альцгеймера;
- пневмонию.
Иные заболевания тоже активно пытаются «искать» при помощи рассматриваемой прикладной технологии.
Военное дело
С 2018 года стало известно, что в Америке ведется разработка искусственного интеллекта, который умеет видеть лица людей в темноте. Вторая «опция», встроенная в оном – это распознавание в темноте. Для этого применяется тепловизор. Предположительно технология позволит видеть главарей банд в местах разворота военных действий.
Лучшие информационные технологии всегда развивались за счет воинского дела. Поэтому в соответствующем направлении ведется активная работа. Следующий вариант – это ALPHA. Позволяет управлять истребителями-беспилотниками, а также вести воздушный бой.
Также следи последнего «слова техники» можно выделить:
- разработку систем нацеливания танков;
- распознавание закамуфлированных целей.
Искусственный интеллект в выбранной сфере – это возможность повышения обороноспособности стран мира. Но при неправильных и неграмотных действиях соответствующие технологии могут нанести огромный вред. Поэтому пока что громкие слова относительно прогресса в выбранном направлении не звучат.
Бизнес и торговля
Искусственный интеллект в сфере ритайлинга – это настоящая революция. Если он внедрен в сайт, такая страничка окажется крайне удобной посетителю. Она обеспечит индивидуальный подход к каждому потенциальному и уже состоявшемуся покупателю.
Умные технологии не только обнаруживают мошенников и махинации с банковскими картами. Они составляют рекомендации и дают советы относительно выбора продукции. Благодаря такому подходу, удастся добиться максимальной покупательской отдачи.
Спорт
Искусственные технологии тут помогают прогнозировать результаты матчей. Во внимание при анализе принимается опыт команды, а также отдельно взятых участников. Обычно прогнозы оказываются верными.
Пока трудно доверять им всецело. Человеческий фактор здесь отбросить нельзя.
Культура
В области культуры машины тоже выделились. Нейронные сети умеют креативить. Они иногда постигают определенные культурные области, а также «разделы» социальной политики человека.
Музыка
Для того, чтобы писать «элементы» музыки иногда применяется искусственный интеллект. Примеры:
- Синтезатор NSynth от Google. Он позволяет на основе старых инструментов создавать новые звуки.
- Проект от Sony Flow Machines. Он анализирует подборки песен, а затем разрабатывает на их основе собственные композиции.
- Alice от Popgun – подыгрывает человеку. Это – средство импровизации.
И это – только начало. Никто не знает, где в скором времени окажется технологический прогресс.
Живопись
Яркий пример – это нейросеть под названием DeepDream. Она создавалась для того, чтобы распознавать лица. С течением времени создатели обнаружили склонность к сюрреалистической живописи.
Разработчики решили открыть сайт, где каждый при поддержке искусственного интеллекта получает шанс на создание собственного уникального полотна. Картины пишутся в самых разных стилях. Только помощь человека здесь тоже играет важную роль.
Видео
При помощи продукций, являющихся принадлежащими Google и Facebook, можно «заставить» человека с экрана устройства произнести любые слова и отобразить эмоции. Это – отличный способ создание видео. Отличить от «реального» человека картинку проблематично.
Искусственный интеллект может даже заменять одного актера на другого в уже отснятом кино. Соответствующие технологии – это определенные перспективы развития кинематографа.
Литература
Написать книгу пока умеет только человек. Согласно философии искусственного интеллекта, без стороннего вмешательства технологии пока умеют «компоновать» стихи на определенный лад и стилистику. А вот передать эмоции девайсы не способны.
Вот несколько наглядных примеров:
- «Автопоэт» от Яндекса. Составляет стишки из поисковых пользовательских запросов.
- Электронный журналист от Narrative Science. Статьи, которые он пишет, похожи на инструкции. Они просты по содержанию.
- Книга «День, когда компьютер напишет роман» от Хоси Синъити. Произведение вышло в 2016 году в Японии. Оно полностью создано через нейросети.
Все это – только начало. Многие надеются, что вскоре машины смогут полностью писать тексты и статьи самостоятельно.
Игровая индустрия
Искусственный интеллект в играх – это то, что встречается в реальной жизни все чаще. Он помогает управлять ботами и противниками. «По другую сторону экрана» технологию тоже можно научить играть. Тогда машина будет управлять персонажем, подобно человеку.
Технологии учат не только простым игрушкам, но и сложным интеллектуальным вариациям. Пример – «го».
Перспективы в будущем
John Mccarthy – человек, который положил начало искусственному интеллекту (artificial intelligence). Он не подозревал, что его наработки и теории приведут к огромному прогрессу в будущем.
Сейчас компьютеры уже умеют многое распознавать. И это из того, что раньше умели делать только люди. Многие говорят, что совсем скоро большую часть деятельности будут выполнять машины. Да еще и без вмешательства человека в их деятельность.
Технологии искусственного интеллекта находят широкое распространение и обладают не дюжим потенциалом роста во всех сферах. Со временем планируется создание более совершенных компьютеров. А вместе с ними – рассмотренных «алгоритмов». Они будут значительно лучше, чем предыдущие интерпретации.
Пока что никто не может смастерить ИИ, которое полноценно заменит человека. Без стороннего вмешательства и программирования при нынешних технологиях — это невозможно. Но подобные идеи звучат из раза в раз.
Сильный искусственный интеллект, если и появится, то после преодоления огромных трудностей. «Читать» мозг человека и создавать его «карту» не удается. Технологий для этого нет. Они потребуют определенных, совершенно новых алгоритмов и, а также немалых затрат.
P. S. Большой выбор курсов по машинному обучению есть и в Otus. Есть варианты как для продвинутых, так и для начинающих пользователей.
