Как учатся машины: зачем искусственному интеллекту нужны нейронные сети

Ключ к успеху развития искусственного интеллекта– нейробиология. Как именно ученые пытаются воспроизвести работу человеческого мозга и в чем особенность работы нейронных сетей - в материале «Футуриста».

Нейробиология и искусственный интеллект

«Будущее искусственного интеллекта – в нейробиологии», – так утверждает основатель Google DeepMind, доктор нейробиологии Демис Хассабис (Demis Hassabis) в статье, опубликованной в журнале Neuron. Хасабис запустил свою лондонскую компанию DeepMind для создания технического аналога человеческого интеллекта, а в 2014 году Google купил его компанию за более чем $500 млн. В прошлом году AlphaGo, разработанная DeepMind программа, обыграла чемпионов мира в логическую игру го. В сотрудничестве с OpenAI, некоммерческим исследовательским институтом ИИ, поддерживаемым Илоном Маском, компания также работает над созданием машин с более развитыми интеллектуальными возможностями.

Все алгоритмы искусственного интеллекта компании DeepMind основаны на концепциях, впервые обнаруженных в нашем собственном мозге. Глубинное обучение и обучение с подкреплением – два столпа современного ИИ – являются результатом свободного переложения модели работы биологических нейронных связей человеческого мозга на язык формальной математики. Глубинное обучение на самом деле является лишь новым названием подхода к искусственному интеллекту, существующему уже более 70 лет и известному как нейронные сети. Нейронные сети были впервые предложены еще в 1944 году Уорреном Маккалоу (Warren McCullough) и Уолтером Питсом (Walter Pitts), двумя исследователями из Чикагского университета, которые в 1952 году основали, как его иногда называют, первый отдел когнитивной науки.

Нейронные сети были основной областью исследований как в области нейробиологии, так и в области информатики до 1969 года, однако затем интерес к ним пропал. В 1980-х годах техника начала возрождаться, но снова впала в затмение в первом десятилетии нового века и вернулась почти сразу, во втором – в основном благодаря увеличенной вычислительной мощности графических чипов.

Схема устройства нейросети

Особенность работы нейронных сетей

Нейронные сети – это средство машинного обучения, при котором компьютер учится выполнять определенную задачу, анализируя примеры обучения. Как правило, эти примеры предварительно обозначены вручную. Например, в системе распознавания объектов можно было бы сохранить тысячи помеченных изображений автомобилей, домов, чашек и т.д., и она смогла бы находить визуальные закономерности и особенности этих изображений, чтобы в дальнейшем ассоциировать их с конкретными метками. Проще говоря, так же происходит обучение у детей – например, ребенку показывают разные предметы красного цвета, чтобы в дальнейшем он мог самостоятельно ассоциировать эту «метку» со всеми красными объектами.

Однако для того, чтобы разработать даже отдаленный технический аналог связей нашего мозга, требуется создание сложного механизма. Нейронные сети состоят из тысяч или миллионов простых, но плотно взаимосвязанных узлов обработки информации, обычно организованных в слои. Различные типы сетей различаются в зависимости от их количества слоев, количества соединений между узлами и количества узлов в каждом слое. Большинство современных нейронных сетей организованы в слои узлов, в которых данные перемещаются только в одном направлении. Отдельный узел может быть подключен к нескольким узлам в нижележащем слое, из которого он получает данные, и к нескольким узлам в слое над ним, которому он отправляет данные.

Пример обучения сети

Каждому из своих входящих соединений узел присваивает номер, известный как «вес». Когда сеть активна, узел получает от них другой элемент данных, другое число и умножает его на уже заданный вес, а затем складывает значения, полученные от всех входов, вместе, получая одно число. Если число превышает пороговое значение, узел «срабатывает», что в современных нейронных сетях обычно означает отправку номера – суммы взвешенных входов – по всем его исходящим соединениям.

В режиме тренировки на все веса и пороги нейронной сети первоначально устанавливаются случайные значения. Данные обучения подаются на нижний уровень – слой ввода – и проходят через последующие слои, умножаются и складываются, пока не достигнут выходного уровня. Во время обучения весы и пороги постоянно корректируются до тех пор, пока данные обучения с одинаковыми метками не получат аналогичные результаты.

Будущее уже здесь

Впечатляющие результаты совершенствования работы нейронных сетей и распространения использования технологии не ограничиваются победой AlphaGo и лабораторными исследованиями ИИ. Если словосочетание «самообучаемые машины» у вас все еще ассоциируется с миром научной фантастики и хоррорами про восстание роботов, то добро пожаловать в будущее.

В последние годы наиболее эффективные системы искусственного интеллекта – в таких областях, как автономное вождение, распознавание речи, компьютерное зрение и автоматический перевод – были разработаны благодаря нейронным сетям. Мы можем сами этого не замечать, но самообучаемые нейронные сети уже укоренились в нашей повседневной жизни. Так, например, перевод, предлагаемый вам в ленте Facebook, больше не выполняется автоматически с помощью поиска каждого отдельного слова в словаре. Теперь компания запустила работу нейронной сети, которая переводит целые предложения, выдавая все более грамотный связный текст. Уже сейчас точность переводов в соцсети повысилась на 11%.

Модель нейрона, обработанная в приложении Prisma

Отдельную волну интереса к технологии обывателей в России вызвало появление приложения Prizma, превращающего обычные фотографии в подобия известных произведений искусства. Неважно, пользовались ли вы этим приложением или, наоборот, недоумевали по поводу злоупотребления им пользователями соцсетей – стоит отметить креатив его создателей. Особенность, казалось бы, очередного заурядного средства обработки фото заключалась именно в том, что программа работала на основе нейронных сетей, используя закономерности различных стилей живописи для создания новых «шедевров».

Однако даже простейшие нейронные сети занимают много памяти и потребляют огромное количество энергии, поэтому они обычно работают на серверах в облаке, где получают данные с настольных или мобильных устройств, а затем отправляют обратно результаты анализа.

Статья по теме

Видео: нейросеть выиграла рэп-баттл

С целью решить эту проблему, в прошлом году доцент кафедры электротехники и информатики Массачусетского технологического института Вивьен Сэ (Vivienne Sze) и ее коллеги представили новый энергоэффективный компьютерный чип, оптимизированный для нейронных сетей, который мог бы позволить мощным системам искусственного интеллекта работать локально на мобильных устройствах.

Кроме того, они разработали аналитический метод, который может определить, сколько энергии потребляет нейронная сеть при работе на определенном типе аппаратного обеспечения. Затем они использовали технологию для оценки новых методов обхода нейронных сетей, чтобы они могли работать более эффективно на карманных устройствах.

Однако Хассабис утверждает, что этого недостаточно. Цель, которую ставят перед собой сейчас исследователи – создать универсальный ИИ с умением мыслить, рассуждать и быстро и гибко учиться, искусственный интеллект, способный понять реальный мир и представить себе лучший.

Чтобы добиться этого, необходимо более внимательно изучить работу человеческого разума, так как он является единственным доказательством того, что такая интеллектуальная система в принципе возможна.

Проблема обучения ИИ

В зависимости от их конкретных задач, алгоритмы машинного обучения настраиваются с помощью определенных математических структур. На миллионе примеров искусственные нейронные сети учатся тонко настраивать свои соединения, пока не достигнут идеального состояния, которое позволяет им выполнять задачу с максимально высокой точностью.

Поскольку каждый алгоритм полностью адаптирован к конкретной задаче, повторное обучение для новой задачи часто стирает уже установленные ранее соединения. Таким образом, когда ИИ изучает новую задачу, она полностью перезаписывает предыдущую.

Статья по теме

Google выпустила игру, в которой нейросеть угадывает рисунки пользователей

Дилемма непрерывного обучения – это лишь одна проблема искусственного интеллекта. Другие еще даже не определены так точно, но, возможно, они окажутся более серьезными для создания гибких, изобретательных умов, подобных нашим.

Например, проблема воплощенного познания – как объясняет Хассабис, это способность создавать знания и абстрактные мысли на основе самостоятельного сенсорного взаимодействия с миром. Это своего рода здравый смысл, который есть у людей, интуиция, которую трудно описать, но которая чрезвычайно полезна для решения повседневных проблем, с которыми мы сталкиваемся.

Еще труднее программировать такие черты, как воображение. Именно в этом ИИ, ограниченный одной конкретной задачей, действительно плох, говорит Хассабис. Воображение и инновации основаны на моделях, которые мы уже создали о нашем мире – и воображаем новые сценарии из них. Это очень мощные инструменты планирования, но их исследование для ИИ все еще находится на начальной стадии.

Статья по теме

Российские разработчики запустили нейросеть, которая оценивает «крутость» фото

Ученые отмечают, что и при решении проблем работы нейронных сетей, они обращаются к нейробиологии и физиологии живых существ. Так, недавние открытия показывают, что гиппокамп – часть лимбической системы головного мозга, которая отвечает за память, – «проигрывает» наш опыт и воспоминания в быстрой перемотке во время отдыха и сна. Это позволяет мозгу «учиться заново на успехах и неудачах, уже произошедших в прошлом», – говорит Хассабис.

Исследователи ИИ подхватили эту идею и внедрили рудиментарную версию в алгоритм – и в результате получили мощные, обучающиеся на основе опыта, нейронные сети. Они сравнивают текущие ситуации с предыдущими событиями, хранящимися в памяти, и предпринимают действия, которые ранее приводили к успеху или награде.

Но лучшее еще впереди

Статья по теме

Что нужно знать о нейросетях

Появление инструментов визуализации мозга и генетической биоинженерии предлагает беспрецедентный взгляд на то, как биологические нейронные сети организуются и объединяются для решения проблем. Поскольку нейрофизиологи работают над решением «нейронного кода» – основными вычислениями, которые поддерживают функцию мозга, у исследователей ИИ все больше расширяется набор инструментов для изучения.

Стоит отметить, что не только ИИ есть, чему научиться у нейробиологов – выгоды взаимны. Современная нейронаука, во всех ее мощных средствах визуализации и оптико-генетике, только начала понимать, как нейронные сети поддерживают более высокий уровень интеллекта.

«Нейрофизиологи часто имеют довольно смутные представления о механизмах, лежащих в основе концепций, которые они изучают», – говорит Хассабис. Поскольку исследования ИИ основываются на строгой математике, они могут предложить способы прояснить эти неопределенные концепции в реальных гипотезах.

Конечно, маловероятно, что ИИ и мозг всегда будут работать по одной схеме. Но мы можем воспринимать ИИ как прикладную вычислительную нейробиологию, говорит Хассабис. Сравнение алгоритмов ИИ с человеческим мозгом «может дать понимание некоторых самых глубоких тайн разума».

Источник: futurist.ru

Комментарии: