Попасть в нейросеть
Шесть простых вопросов о технологии, претендующей стать альтернативой человеческому мозгу
Нейросеть — слово, звучащее ныне из каждого утюга. Только ленивый стартап не втискивает в свое описание что-нибудь про искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Инфоцыгане перепаковывают франшизы так, чтобы там обязательно было что-нибудь про нейро и про сеть.
Что такое нейросеть
В реальности же ни про какой ИИ или волшебную технологию, которая может всё, речи не идет. Это лишь особый алгоритм, компьютерная программа, смоделированная по принципу нейронных связей в мозгу человека. Он не способен однажды себя осознать и сам начать классифицировать, кластеризировать и опознавать категории и предметы,
Но в отличие от классического компьютерного алгоритма, в котором все шаги запрограммированы изначально, нейросеть можно многому научить. Как в общих чертах происходит процесс: оператор берет, например, 1 млн изображений лица человека и вручную размечает пиксели на каждом лице, затем он выставляет процент совпадения, скажем 95%. После этого система с очень высокой точностью может определить, показываете вы ей в миллион первый раз человека или что-то иное. Обученная сеть также умеет находить закономерности и делать обобщения. Обрабатывая большие массивы данных, она может замечать то, что человек никогда бы не обнаружил.
Когда появились нейросети
Предположения о том, что в мозге есть нейроны, отвечающие за мыслительный процесс, возникли в конце XIX века. Потом их смогли рассмотреть в микроскоп и пустили по ним ток. Так люди постепенно пришли к идее искусственной сети. Впервые ее описали в 1943 году и тогда же собрали первый прототип на лампах.
Спустя пять лет у ученых возникла мысль, что любой биологический процесс можно описать посредством алгоритмов. Писателям-фантастам идея очень приглянулась, но в академической среде к ней отнеслись скептически. Во многом из-за того, что технологии XX века не позволяли обрабатывать по-настоящему большой объём данных
Всплеск начался в конце 90-х — начале нулевых. В 2007-м глубокое обучение нейросети приспособили для распознавания лиц. Очевидное практическое применение технологии дало мощный толчок к ее развитию. И сейчас мы находимся на гребне этой волны.
Как используют нейросети
НС используют и для программирования поведения роботов в зависимости от внешних условий, и для обработки МРТ-изображений опухолей с целью более точной постановки диагноза, и для поиска свободных парковочных мест, и для определения длины очереди, и для полной автоматизации продаж (у Amazon в Калифорнии есть несколько торговых точек, где купленный товар распознается с помощью камер, а деньги списываются со счета при выходе из магазина), и для настройки рекламных сообщений, и для поиска закономерностей в химии, биологии, антропологии, экономике. Как рассказывал профессор Колмановский, нейросеть однажды смогла обнаружить, что по четвергам колония исследуемых микроорганизмов росла слишком быстро. Оказалось, это аспирант, приходивший в лабораторию раз в неделю ставил на рабочую поверхность чашку кофе.
Но сфера, в которой нейросети используются, пожалуй, наиболее активно, — безопасность. Ни для кого не секрет, что в видеонаблюдении внедрить алгоритм по распознаванию лиц пытаются давно. НС дали этой технологии новые возможности. И теперь число ошибок в этой области не превышает 1% (у людей этот процент много хуже).
Кроме того, нейросети научились распознавать положение фигуры в пространстве. Если человек задумал вскрыть банкомат или снять колеса с машины, если на улице случилась драка, если кто-то потерял сознание, система это зафиксирует и подаст тревожный сигнал. В некоторых городах НС понимают эмоции и реагируют на страх или агрессию.
Так же с помощью нейросети можно организовать умный трекинг, разделив территорию жилого комплекса на коридоры — зеленый для курьеров, красный — для технических служб, желтый — для жителей. Если человек выходит за пределы отведенного периметра, сигнал тут же уходит охране.
Кто впереди
Хорошая новость состоит в том, что процесс развития НС идет одновременно во всем мире. И неоспоримого преимущества нет ни у кого. Недавно китайская Huawei, например, признав российское превосходство в сфере распознавания лиц, купила компанию «Вокорд». А беспилотные автомобили до сих пор не ездят по улицам, потому что совершенного алгоритма ориентирования не разработано пока ни в Америке, ни в Европе, ни в Японии.
Каковы перспективы
Они огромны. Нейронные сети могут ставить диагнозы, выстраивать линии защиты для адвокатов, мгновенно анализируя миллионы страниц нормативных актов, управлять дорожным движением, водить автомобили, давать рекомендации по просмотру фильмов и выбору партнеров, советовать, за кого голосовать, писать песни быстро рассчитывать конструктивы будущих домов и следить за качеством строительства,
В торговле и маркетинге нейросети спровоцируют революционные изменения, приведя к полной автоматизации розницы и логистики. Пожалуй, на горизонте ближайших двух лет мы точно получим технологии машинного зрения в «Магните» и «Пятерочке».
Надо понимать, что человечество получило доселе невиданный инструмент поиска закономерностей и кто знает, что он сможет обнаружить в ближайшие годы.
Захватит ли Скайнет мир
Нет. Нейросеть не способна обучить саму себя и является всего лишь алгоритмом, который снабдили удобным интерфейсом для добавления других алгоритмов и загрузки массивов данных.
Для интерпретации полученной информации и принятия решения о каком-либо действии всё равно необходим человек. Так что, мы можем спать спокойно, Скайнет не думает,как уничтожить человечество. Пока.