Искусственный интеллект кибернетика и нейросети. Нейронные сети. Перспективные сферы для внедрения нейросетей

Еще одна область исследований в области искусственного интеллекта — это нейронные сети. Они были разработаны по подобию естественных нейронных сетей нервной системы человека.

Искусственные нейронные сети

Изобретатель первого нейрокомпьютера, доктор Роберт Хехт-Нильсен, дал следующее понятие нейронной сети: «Нейронная сеть — это вычислительная система, состоящая из ряда простых, сильно взаимосвязанных элементов обработки, которые обрабатывают информацию путем их динамического реагирования на внешние воздействия».

Базовая структура искусственных нейронных сетей (ИНС)

Идея ИНС базируется на убеждении, что можно имитировать работу мозга человека, создав нужные связи с помощью кремния и проводов таких как у живых нейронов и дендритов.

Человеческий мозг состоит из 100 миллиардов нервных клеток, называемых нейронами. Они связаны с другими тысячами клеток Аксонами. Раздражители из внешней среды или сигналы от органов чувств принимаются дендритами. Эти входные сигналы создают электрические импульсы, которые быстро перемещаются через нейросеть. Затем нейрон может посылать сообщения на другие нейроны, которые могут отправить это сообщение дальше или могут вообще ее не отправлять.

Искусственные нейронные сети состоят из нескольких узлов, которые имитируют биологические нейроны человеческого мозга. Нейроны соединены между собой и взаимодействуют друг с другом. Узлы могут принимать входные данные и выполнять простейшие операции над данными. В результате этих операций данные передаются другим нейронам. Выходные данные для каждого узла называются его активацией.

Каждое звено связано с весом. ИНС способны к обучению, которое осуществляется путем изменения значения веса. На следующем рисунке показана простая ИНС:

Типы искусственных нейронных сетей

Есть два типа искусственных нейронных сетевых топологий — с прямой связью и обратной связью.

Поток информации является однонаправленным. Блок передает информацию на другие единицы, от которых он не получает никакой информации. Нет петли обратной связи. Они имеют фиксированные входы и выходы.

Здесь, допускаются петли обратной связи.

Как работают искусственные нейронные сети

В топологии показаны схемы, каждая стрелка представляет собой связь между двумя нейронами и указывает путь для потока информации. Каждая связь имеет вес, целое число, которое контролирует сигнал между двумя нейронами.

Если сеть создает «хороший» и «нужный» выход, то нет необходимости корректировать вес. Однако если сеть создает «плохой» или «нежелательный» вывод или ошибку, то система корректирует свои весовые коэффициенты для улучшения последующих результатов.

Машинное обучение в искусственных нейронных сетях

ИНС способны к обучению, и они должны быть обучены. Существует несколько стратегий обучения

Обучение — включает в себя учителя, который подает в сеть обучающую выборку на которые учитель знает ответы. Сеть сравнивает свои результаты с ответами учителя и корректирует свои весовые коэффициенты.

Обучение без учителя — это необходимо, когда нет обучающей выборки с известными ответами. Например в задачах кластеризации, т.е. деления множества элементов на группы по каким-то критериям.

Обучение с подкреплением — эта стратегия, построенная на наблюдении. Сеть принимает решение наблюдая за своим окружением. Если наблюдение является отрицательным, сеть корректирует свои веса, чтобы иметь возможность делать разные необходимые решения.

Алгоритм обратного распространения

Байесовские сети (БС)

Эти графические структуры для представления вероятностных отношений между набором случайных переменных.

В этих сетях каждый узел представляет собой случайную переменную с конкретными предложениями. Например, в медицинской диагностике, узел Рак представляет собой предложение, что пациент имеет рак.

Ребра, соединяющие узлы представляют собой вероятностные зависимости между этими случайными величинами. Если из двух узлов, один влияет на другой узел, то они должны быть связаны напрямую. Сила связи между переменными количественно определяется вероятностью, которая связан с каждым узлом.

Есть только ограничение на дугах в БН, вы не можете вернуться обратно к узле просто следуя по направлению дуги. Отсюда БНС называют ациклическим графом.

Структура БН идеально подходит для объединения знаний и наблюдаемых данных. БН могут быть использованы, чтобы узнать причинно-следственные связи и понимать различные проблемы и предсказывать будущее, даже в случае отсутствия данных.

Где используются нейронные сети

Они способны выполнять задачи, которые просты для человека, но затруднительны для машин:

Аэрокосмические — автопилот самолета;

Автомобильные — автомобильные системы наведения;

Военные — сопровождение цели, автопилот, распознавание сигнала/изображения;

Электроника — прогнозирование, анализ неисправностей, машинное зрение, синтез голоса;

Финансовые — оценка недвижимости, кредитные консультанты, ипотека, портфель торговой компании и др.

Обработка сигнала — нейронные сети могут быть обучены для обработки звукового сигнала.

Японский алгоритм написал книгу “День, когда Компьютер написал роман”. Несмотря на то что с характерами героев и сюжетными линиями неопытному писателю помогали люди, компьютер проделал огромную работу – в итоге одна из его работ прошла отборочный этап престижной литературной премии. Нейросети также написали продолжения к Гарри Поттеру и Игре Престолов .

В 2015 году нейросеть AlphaGo, разработанная командой Google DeepMind, стала первой программой, победившей профессионального игрока в го . А в мае этого года программа обыграла сильнейшего игрока в го в мире , Кэ Цзэ. Это стало прорывом, поскольку долгое время считалось, что компьютеры не обладают интуицией, необходимой для игры в го.

Безопасность

Австралия занимает второе место в мире после США по количеству случаев нападения акул на людей. В 2016 году в этой стране были зафиксированы 26 случаев нападения акул, два из которых закончились смертью людей.

В 2014 году Лаборатория Касперского сообщала, что их антивирус регистрирует 325 тыс. новых зараженных файлов ежедневно. В то же время, исследование компании Deep Instinct показало, что новые версии вирусов практически не отличаются от предыдущих – изменение составляет от 2% до 10%. Самообучающаяся модель, разработанная Deep Instinct, на основании этой информации способна с высокой точностью определять зараженные файлы .

Нейросети также способны искать определенные закономерности в том, как хранится информация в облачных сервисах, и сообщать об обнаруженных аномалиях, способных привести к бреши в безопасности.

Бонус: нейросети на страже нашего газона

Перед Робертом стояла задача идентификации кошек в поступающем с внешней камеры видеопотоке. Для этого он использовал систему, основанную на популярной нейросети Caffe. Каждый раз, когда камера наблюдала изменение в обстановке на участке, она делала семь снимков и передавала их нейросети. После этого нейросеть должна была определить, присутствует ли в кадре кошка, и, в случае утвердительного ответа, включить разбрызгиватели.

Изображение с камеры во дворе Бонда

До начала работы нейросеть прошла обучение: Бонд “скормил” ей 300 разных фотографий кошек. Анализируя эти фотографии, нейросеть училась распознавать животных. Но этого оказалось недостаточно: она корректно определяла кошек лишь в 30% случаев и приняла за кошку тень Бонда, в результате чего он сам оказался мокрым.

Нейросеть заработала лучше после дополнительного обучения на большем количестве фотографий. Однако Бонд предупреждает, что нейросеть можно натренировать слишком сильно, в случае чего у нее сложится нереалистичный стереотип – например, если все снимки, использующиеся для обучения, сняты с одного ракурса, то искусственный интеллект может не распознать ту же самую кошку с другого угла. Поэтому чрезвычайно важным является грамотный подбор обучающего ряда данных.

Через некоторое время кошки, обучившиеся не на фотографиях, но на собственной шкуре, перестали посещать участок Бонда.

Заключение

Однако не везде, куда приходит машинное обучение, оно вытесняет людей. Если нейросеть ставит диагнозы лучше живого врача, это не значит, что в будущем нас будут лечить исключительно роботы. Вероятнее, врач будет работать вместе с нейросетью. Аналогично, суперкомпьютер IBM Deep Blue выиграл в шахматы у Гарри Каспарова еще в 1997 году, однако люди из шахмат никуда не делись, а именитые гроссмейстеры до сих пор попадают на обложки глянцевых журналов.

Кооперация с машинами принесет гораздо больше пользы, чем конфронтация. Поэтому мы собрали список материалов в открытом доступе, которые помогут вам продолжить знакомство с нейросетями:

Почти всегда, когда в популярной прессе встречается термин "ИИ" - этот лишь красивый термин для нейронных сетей, чтобы сделать статью понятнее для читателя (ну а ещё - заманить побольше читателей). Уже сложилась, видимо, такая культура среди обозревателей: видишь нейронную сеть - пиши, что это "ИИ".

По терминологии: ИИ - это программа, которая умеет учиться (самостоятельно в процессе своей работы получать знания и опыт) и эффективно использовать свой опыт в дальнейшем для более качественного выполнения некой задачи (задачи, для которой эта программа создана). Если это специализированная программа (например, для игры в шахматы) - её называют "слабым" ИИ, потому что её способность понимать (получать опыт) специально создана и адаптирована под шахматы. Уже создано много слабых ИИ. Например, Alpha Zero, основанная на нейронных сетях, и обучившаяся игре в шахматы самостоятельно с нуля, сейчас является претендентом на звание сильнейшего в мире шахматного игрока (она играет примерно на одном уровне и, возможно, даже превосходит лучшие шахматные программы, которые созданы классическим программированием на основе теории шахмат). Термин "сильный ИИ" (или же "ИИ общего назначения") зарезервирован для гипотетической программы, которая способна самостоятельно учиться разным задачам (то есть, в ней нет специального программирования под конкретную задачу). На данный момент ни одной такой программы нет и скорое появление (в ближайшие 5 лет) не предвидится. Разработки в этом направлении ведутся (в том числе, авторами упомянутой здесь Alpha Zero).

Заметьте, что в термине ИИ нет никакого упоминания нейронных сетей. Потому что этот термин описывает не какую-либо технологию, не инструмент, не средство. Термин ИИ описывает конечный результат (способность учиться и использовать изученное). То есть, ИИ может быть создан на основе нейронных сетей, а может быть, и без них (хотя, скорее всего, это, действительно, будут нейронные сети).

С другой стороны, термин "нейронная сеть" описывает как раз технологию (идею, подход) программирования. Идея в том, чтобы вместо того, чтобы программировать все действия программы команда за командой (как в классическом программировании), создать некоторую базовую структуру с самыми общими представлениями о том, с чем ей придётся работать. При этом эта структура основана на огромном количестве чисел-параметров (миллионы (миллиарды? триллионы?)), но они намеренно оставлены незаполненными (изначально там какие-то примерные средние значения и немного мусора). Во многом эта структура по принципу работы похожа на работу человеческого мозга (поэтому и называется "нейронная сеть"). Затем путём огромного количества (от сотен тысяч до миллионов), так сказать, "практических заданий" (программа выполняет работу и затем успешность работы этой программы оценивается), шаг за шагом определяется, какие конкретные значения всех этих параметров будут приводить к наилучшему результату. Этот процесс поиска наилучших параметров и есть обучение, получение опыта. Поскольку сама идея нейронной сети состоит в том, что она должна много обучаться, любая работающая нейронная сеть в какой-то мере является ИИ (если она хоть какую-то полезную задачу решает).

Итак, термин "ИИ" описывает идею. ИИ может быть основан на принципах нейронных сетей, а может на каких-то других. Термин "нейронная сеть" описывает технологию (которая, как пока что показывает практика, является наиболее многообещающей для будущего сильного ИИ).

Меньше года назад я читал интервью с главой Deep Mind (считается ведущей (или, как минимум, одной из ведущих) компанией в этой области). Он упомянул, что ИИ уровня человека, по его мнению, будет создан "через десятки лет" (цитата). Точнее сейчас сказать невозможно.

Снова напомню, что на данный момент не создан даже хотя бы "простенький" (хотя это, на самом деле, не просто) ИИ общего назначения, который обладал бы самосознанием и какими-то хоть сколько-нибудь интересными аналитическими способностями. Поэтому сейчас говорить об этом слишком рано.

Хотя в целом похоже, что в общих чертах уже понятно, как это можно делать, каким путём идти. Простые нейросети дают более простые результаты. Сложные многослойные нейросети, да вдобавок рекуррентные (когда выходы этой сети повторно направляются на входы, позволяя сети как бы сперва сделать первый вывод, а потом обдумать этот вывод, а потом обдумать решения, которые появились во время обдумывания, и так далее и так далее, постепенно двигаясь от сиюминутных деталей к общей картине, каждый раз абстрагируясь всё больше и больше) дают намного более впечатляющие результаты. Наблюдая за их работой, за процессом обучения, складывается впечатление, что они ведут себя (принимают решения) почти в точности такие же, как и человек, который учится этой же вещи (например, учится играть в шахматы). Нейросети приходят в голову примерно те же идеи примерно в тех же последовательностях, что и человеку. Наблюдается эволюция идей от примитивных сиюминутных (даже "сию-секундных") до сложных хитро-переплетённых идей, учитывающих множество нюансов.

Например, некоторые профессиональные игроки в шахматы, наблюдая за игрой Alpha Zero, говорят, что её игра не похожа на игру типичной шахматной программы. Один из профессионалов сравнил её игру с игрой некого очень разумного инопланетного существа (Гарри Каспаров, один из лучших игроков за всю историю шахмат, например, сказал, что её игра - это нечто среднее между игрой хорошей компьютерной программы и хорошего шахматиста-человека).

Так что складывается впечатление, что направление выбрано верно: рекуррентные нейросети. Чтобы получился человекоподобный ИИ, скорее всего, потребуется разработать сразу несколько новых типов сетей и удачно их скомбинировать вместе. Для этого нужно огромное количество расчётов, экспериментирования, проб и ошибок. А также огромное количество вычислительной мощности. Процесс тренировки такой колоссальной по размаху нейросети потребует много компьютеров. Очень много. Даже обучение такой относительно простой сети, как Alpha Zero, потребовала ресурсов, эквивалентных десяткам лет работы персонального компьютера. Нейросеть, способная думать, как человек, для своего обучения потребует в сотни (вряд ли так мало), тысячи или даже миллионы раз больше вычислений. Тем не менее, такие вычислительные мощности не являются непреодолимой преградой. Главное, энергия есть, её хватает, процессоров и памяти можно наделать сколько угодно, тут проблемы нет.

Ответить

Прокомментировать

Они были разработаны по подобию естественных нейронных сетей нервной системы человека.

Искусственные нейронные сети

Изобретатель первого нейрокомпьютера, доктор Роберт Хехт-Нильсен, дал следующее понятие нейронной сети: «Нейронная сеть — это вычислительная система, состоящая из ряда простых, сильно взаимосвязанных элементов обработки, которые обрабатывают информацию путем их динамического реагирования на внешние воздействия».

Базовая структура искусственных нейронных сетей (ИНС)

Идея ИНС базируется на убеждении, что можно имитировать работу мозга человека, создав нужные связи с помощью кремния и проводов таких как у живых нейронов и дендритов.

Человеческий мозг состоит из 100 миллиардов нервных клеток, называемых нейронами. Они связаны с другими тысячами клеток Аксонами. Раздражители из внешней среды или сигналы от органов чувств принимаются дендритами. Эти входные сигналы создают электрические импульсы, которые быстро перемещаются через нейросеть. Затем нейрон может посылать сообщения на другие нейроны, которые могут отправить это сообщение дальше или могут вообще ее не отправлять.

Искусственные нейронные сети состоят из нескольких узлов, которые имитируют биологические нейроны человеческого мозга. Нейроны соединены между собой и взаимодействуют друг с другом. Узлы могут принимать входные данные и выполнять простейшие операции над данными. В результате этих операций данные передаются другим нейронам. Выходные данные для каждого узла называются его активацией.

Каждое звено связано с весом. ИНС способны к обучению, которое осуществляется путем изменения значения веса. На следующем рисунке показана простая ИНС:

Типы искусственных нейронных сетей

Есть два типа искусственных нейронных сетевых топологий — с прямой связью и обратной связью.

Поток информации является однонаправленным. Блок передает информацию на другие единицы, от которых он не получает никакой информации. Нет петли обратной связи. Они имеют фиксированные входы и выходы.

Здесь, допускаются петли обратной связи.

Как работают искусственные нейронные сети

В топологии показаны схемы, каждая стрелка представляет собой связь между двумя нейронами и указывает путь для потока информации. Каждая связь имеет вес, целое число, которое контролирует сигнал между двумя нейронами.

Если сеть создает «хороший» и «нужный» выход, то нет необходимости корректировать вес. Однако если сеть создает «плохой» или «нежелательный» вывод или ошибку, то система корректирует свои весовые коэффициенты для улучшения последующих результатов.

Машинное обучение в искусственных нейронных сетях

ИНС способны к обучению, и они должны быть обучены. Существует несколько стратегий обучения

Обучение — включает в себя учителя, который подает в сеть обучающую выборку на которые учитель знает ответы. Сеть сравнивает свои результаты с ответами учителя и корректирует свои весовые коэффициенты.

Обучение без учителя — это необходимо, когда нет обучающей выборки с известными ответами. Например в задачах кластеризации, т.е. деления множества элементов на группы по каким-то критериям.

Обучение с подкреплением — эта стратегия, построенная на наблюдении. Сеть принимает решение наблюдая за своим окружением. Если наблюдение является отрицательным, сеть корректирует свои веса, чтобы иметь возможность делать разные необходимые решения.

Алгоритм обратного распространения

Байесовские сети (БС)

Эти графические структуры для представления вероятностных отношений между набором случайных переменных.

В этих сетях каждый узел представляет собой случайную переменную с конкретными предложениями. Например, в медицинской диагностике, узел Рак представляет собой предложение, что пациент имеет рак.

Ребра, соединяющие узлы представляют собой вероятностные зависимости между этими случайными величинами. Если из двух узлов, один влияет на другой узел, то они должны быть связаны напрямую. Сила связи между переменными количественно определяется вероятностью, которая связан с каждым узлом.

Есть только ограничение на дугах в БН, вы не можете вернуться обратно к узле просто следуя по направлению дуги. Отсюда БНС называют ациклическим графом.

Структура БН идеально подходит для объединения знаний и наблюдаемых данных. БН могут быть использованы, чтобы узнать причинно-следственные связи и понимать различные проблемы и предсказывать будущее, даже в случае отсутствия данных.

Где используются нейронные сети

Они способны выполнять задачи, которые просты для человека, но затруднительны для машин:

Аэрокосмические — автопилот самолета;

Автомобильные — автомобильные системы наведения;

Военные — сопровождение цели, автопилот, распознавание сигнала/изображения;

Электроника — прогнозирование, анализ неисправностей, машинное зрение, синтез голоса;

Финансовые — оценка недвижимости, кредитные консультанты, ипотека, портфель торговой компании и др.

Обработка сигнала — нейронные сети могут быть обучены для обработки звукового сигнала.

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.

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.

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.

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

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».