Краткая история нейросетей ? |
||
|
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 Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-12-22 19:29 Нейросети - одна из разновидностей искусственного интеллекта, или результат длительного эволюционного пути, по которому прошел ИИ. Если вспомнить историю, первые нейросети были разработаны еще 70 лет назад (первая модель-перцептрон, разработанный в 1958 году Френком Розенблаттом, способный распознавать объекты по тому же принципу, как и человек), однако разработки не были продолжены из-за ограниченных вычислительных мощностей и производительности тогда существовавших компьютерных технологии. Работы были продолжены только в 90-х годах, то есть спустя почти 30 лет, когда был создан и описан метод обратного распространения ошибок в 1986 году, лежащий в основе обучения всех нейросетей, а также с появлением первых моделей современных графических процессоров GPU, стократно усиливших вычислительные возможности компьютерных технологий и ии за счет параллельных вычислении за место последовательных, тем самым значительно сокращая время обучения нейросетей. Представьте, при последовательных вычислениях сначала происходит одно вычисление, затем через некоторое время следующее и т.д., тогда как при параллельном сотни вычислении происходят одновременно. Что касается метода обратного распространения ошибок, или backpropagation, то суть его состоит в том, что нейросеть обучается за счет собственных ошибок и их последующих корректировок. То есть модель вначале приводит собственное решение задачи, затем сопоставляет его с правильным ответом и, в случае ошибки, корректирует параметры каждого нейрона так, чтобы уменьшить ошибку. Такой процесс за малую долю времени может повториться миллион раз, чтобы в конечном итоге получить знание. Таким образом, в нейросетях знание формируется как результат многочисленных вычислении и коррекции ошибок, у человека же в результате мышления и получаемого извне опыта. Но их объединяет одно-и нейросеть, и человек учатся через ошибки, но приходят к знанию разными путями. Какое будущее ждет человечество с появлением и активным внедрением нейросетей во все сферы жизни? Тотальный цифровой контроль или появление новых возможностей с освобождением человека от рутины? Рост безработицы или появление новых и преимущественно интеллектуальных и творческих профессии? Скорее нейтральный сценарии, поскольку, с одной стороны, нейросети дадут новые возможности и условия, которые сделают жизнь человека благополучнее, с другой стороны, возникнут новые вызовы и угрозы, к которым нужно быть также готовым. Источник: vk.com Комментарии: |
|