Как работает нейронная сеть и для чего она нужна?

Как работает нейронная сеть и для чего она нужна?

Способны ли машины имитировать работу человеческого мозга и тем самым улучшать свой вычислительный потенциал? Это предпосылка, лежащая в основе нейронной сети – концепции, которой почти сто лет, но которая еще никогда не была так очевидна, как сегодня. Чтобы понять, как работают нейронные сети, прежде всего, необходимо понять, как происходит связь между информацией в нашем собственном мозге. Это открывает бесценный потенциал для технологических достижений, многие из которых все еще находятся в теоретическом зачатке.

 

Нейронные сети: изобретение, которому почти сто лет
Первые концепции нейронной сети были созданы в 1943 году ученными Уорреном МакКаллохом и Уолтером Питтсом. Они провели исследование над работой нейронов в мозге и, исходя из полученных данных, смогли создать искусственную электронную нейронную сеть, которая теоретически могла выполнять числовые или логические операции любой сложности.
Понимание этих механизмов сделало возможным для ученного Кунихико Фукусима в 70-е годы создать первую многослойную нейронную сеть, умеющую выполнять логическую операцию «или». Эти принципы стали отправной точкой для развития таких технологий, как искусственный интеллект и глубокое обучение.


Что такое нейронные сети и для чего они нужны?

В чем преимущество работы человеческого мозга? Преимущество заключается в сложности возможных операций – и это ключ. То, как информация структурирована в нашем мозге, отличается от того, как это происходит в компьютерах. Когда вы работаете с огромным объемом данных, используя определенные шаблоны, машины “страдают”, потому что операции, которые они используют, очень ограничены. И тут на сцену выходят нейронные сети для того, чтобы минимизировать эту проблему и расширить свои вычислительные возможности. Их суть заключается в том, чтобы предвидеть события, выходящие за рамки обычной логики, и использовать свои мощности для их обработки.

Глубокое обучение: революция нейронных систем

Процесс обучения
Процесс обучения

Вы наверняка слышали про понятие “Глубокое обучение”, которое является частью систем машинного обучения. В этом смысле компьютеры “учатся учиться самостоятельно”. Основываясь на базах данных, машины создают все более точные шаблоны и стандарты, устанавливая связи между самыми различными элементами. Так, например, операционная система понимает человеческую речь.
Например: вы задаете вопрос “Какая будет температура завтра в Москве?”, – таким образом, вы делаете прямой запрос мобильному устройству, где операционная система легко выполняет это действие и выводит на экран ответную реакцию. Но когда вы запрашиваете “температура на завтра”, система должна сначала понять, где вы находитесь в данный момент и что завтра – это не сегодня и не сейчас. Этот простой пример хорошо иллюстрирует тот прогресс, который системы искусственного интеллекта обеспечили для пользователей. Сегодня можно разговаривать с компьютером или мобильным телефоном на любом языке так, как мы разговариваем с человеком, что в прошлом было практически невозможно, учитывая количество вычислений и расчетов, необходимых, чтобы получить ответы.

Бесконечный мир возможностей

С развитием глубокого обучения открывается практически бесконечный мир возможностей. Беспилотные автомобили, способные самостоятельно передвигаться, избегать аварий и несчастных случаев; более интеллектуальные системы, способные искать и анализировать данные, а также прогнозировать альтернативы. И это лишь некоторые из возможностей.
Но, каким бы ни был прогресс, ответы всегда будут основываться на основе работы человеческого мозга. Структура нашего мозга настолько сложна, что по сей день мало что известно, как именно она работает. Однако, чем глубже ученые углубляются в исследования, тем более невероятными кажутся результаты.

На видео: Что такое нейронная сеть?

Исхаков Максим

Руководитель информационного портала "Безопасник". Директор компании по продаже и установке систем безопасности.

Оцените автора
Портал о системах видеонаблюдения и безопасности
Добавить комментарий