Искусственного интеллекта не существует |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-08-06 11:35 Точнее, существует такой бренд, темка, которую активно форсят уж больше 10 лет (но были заходы и ранее). Но то, что сегодня пытаются впарить под этим брендом — интеллектом не является. С таким же успехом можно называть искусственным интеллектом 1С-Бухгалтерию или Яндекс.Навигатор. Постараюсь объяснить на пальцах, что понимается под машинным обучением и нейросетями. Это алгоритм. Как и любой алгоритм, он справляется (худо-бедно) с каким-то классом задач, но по определению не может решить ЛЮБУЮ задачу. Нейросеть — это результат статистической обработки большого массива данных, называемого обучающей выборкой. И вся её "интеллектуальность" на самом деле сводится к тому, чтобы при получении каких-то входных данных выплюнуть результат, который сохранился при обучении на тех конкретных данных. Грубо, нейронке дали на вход тысячи разных фото с котиками, и сказали — это котик. Потом дали ещё столько же фоток собакенов — это собакен. В нейронах отпечатались числовые коэффициенты (веса) и можно теперь на вход подавать какую-то новую фотку и ожидать на выходе что-то вроде "это 34% котик и 18% собак". Я намеренно не буду углубляться в особенности алгоритмов и разные способы сделать их "умнее". Важен принцип: нейросети — это алгоритм для распознавания паттернов, образов. Там нет интеллектуальной деятельности от слова совсем. Распознавать фоточки и текст, имитировать диалог, переводить, рисовать однотипные картинки по текстовому запросу, предлагать код в редакторе, чистить звук от шума, подсвечивать новобразования в снимках МРТ — да. Но думать — нет, сорри. Также как сортировка пузырьком сортирует массивы данных, но не может играть в шахматы или строить маршрут. Как и у любого алгоритма, у нейросетей есть свои минусы и ограничения. Первое, что вытекает из определения — это обучающая выборка. Она должна быть очень большой, очень полной и очень достоверной. Если мы дали всего по 100 фоток котиков и собак, точность распознавания будет никакая. Если мы не додали фоток мышей, то грызуны будут распознаваться котопсами. Если мы взяли в качестве источника википедию, то итоговая нейронка будет с явно перекошенными политическими убеждениями. Самое прикольное, что исправить "убеждения" нейронки очень сложно, т.к. она представляет собой не структурированную библиотеку с человеко-читабельными записями, а просто кучу цифр и какая там цифра за что отвечает — невозможно определить. Это приводит к смешным (и обидным) казусам, типа того как Google Photos распознавали негров как обезьян (https://www.cnews.ru/news/top/google_raspoznaet_na_foto_chernokozhih), и к вынужденному обкладыванию костылями поверх выданных результатов вроде исправления 6+пальцевых персонажей или ручной цензуры — про Путина не говорить, порнуху не рисовать. В общем, если в обучающую выборку когда-то попали кривые данные, то выковырять их оттуда никак не получится — проще обучить заново. На этом страдания разработчиков не заканчиваются: выбор параметров и структуры нейросети — штука нетривиальная и делается методом проб и ошибок с подключением интуиции (т.к. у этой задачи нет правильного ответа). Сколько у нейронки входов/выходов, глубина и прочее — всё это определяется разработчиком и, соответственно, тоже может быть зафакаплено. Нейросети очень долго и дорого обучать — требуется много процессорной мощи и электроэнергии. А ещё их очень сложно "дообучивать" в реальном времени на новых данных: новости должны просочиться в нейрончики, и как-то скорректировать веса связей, обученных ранее (см. выше про исправление убеждений). В общем, конечным пользователям всегда стоит задаваться вопросами: - На каких данных обучалась нейронка? - Кто эти данные предоставил и можно ли ему доверять? - Являются ли данные достоверными и актуальными? - Как мы можем убедиться в том, что ничего левого в нейронку не попало (спойлер: никак)? Текст получился большим, так что вопросы о том, заменит ли ИИ человека, почему нейросети внедряют во всё подряд, почему в это вливают огромные бабки, случится ли вот-вот качественный скачок, мы оставим до следующего раза. Источник: www.cnews.ru Комментарии: |
|