В сфере IT-технологий происходит революция, масштабность и важность которой, скорее всего, понимают только те, кто работает в этой сфере

В сфере IT-технологий происходит революция, масштабность и важность которой, скорее всего, понимают только те, кто работает в этой сфере. Речь идет о ГНС, так называемых, глубинных нейронных сетях. В 2017-2018 годах стоит ожидать существенных прорывов в разработках, поэтому, уже сегодня нам необходимо знать, как ГНС изменит нашу жизнь и как использовать инновацию в профессиональной деятельности или бизнесе. Первые «продукты» основанные на работе ГНС, связаны с распознаванием изображений, голосовыми сервисами, анализом эмоций и состояния здоровья (Microsoft ImagineCare).

?Прежде всего, важно понять, что такое глубинная нейронная сеть. Компьютерная (или искусственная) нейронная сеть – это, по сути, искусственный интеллект. Разработчики создают математическую модель, реализовывая ее в аппаратно-программной виде, которая моделирует нейронную сеть на основе процессоров, которые работают, как нейроны человеческого мозга. Иными словами, цель ученых и разработчиков создать «программно-аппаратный» мозг, который максимально будет приближен к человеческому. Однако, ни для кого не секрет, что компьютерный «мозг» может выполнять только простые задачи, он не способен обучаться так, как человек, не умеет распознавать изображения плохого качества (так, как это делаем мы), не анализирует абстракции и имеет множество других ограничений.

?Именно создание глубинных нейронных сетей позволит создать искусственный интеллект, способный решать сложные задачи. В основе ГНС лежит принцип глубинного обучения, который представляет собой набор алгоритмов обучения, которые основаны на изучении многоуровневых абстракций. Самый простой пример – анализ фотографий одного предмета, сделанных под разным углом. Если речь идет о предмете с четкой геометрической формой, проблем не возникает, но если на фотографии человек, который изменил позу или животное, то компьютер не сможет их распознать.

?В глубинную нейронную сеть заложены алгоритмы, позволяющие анализировать мельчайшие детали, поэтому, ИИ определит, что на фотографиях изображен один объект. Если стандартный машинный интеллект исследует предмет линейно, то ГНС переходит от одного уровня абстракции к другому, накапливая, анализируя данные поэтапно, так, как это происходит в человеческом мозге, хоть и с невероятно высокой скоростью. Это так называемый процесс самообучения – путь, которым человек познает окружающий мир. Благодаря этому, роботы смогут учиться «на лету», то есть, в процессе взаимодействия с реальностью. Специалисты утверждают, что на создание полноценного ИИ потребуется порядка 5-10 лет.

Комментарии: