Разное0

Нейронные сети что это такое: Обучи себя сам. Что такое нейронные сети и как они, развлекая, меняют нашу жизнь?

By alexxlabPosted on
Time to Read:-words

Содержание

Нейронные сети для начинающих. Часть 1 / Хабр

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями.

В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Первым и самым важным моим открытием был плейлист американского программиста Джеффа Хитона, в котором он подробно и наглядно разбирает принципы работы нейронных сетей и их классификации. После просмотра этого плейлиста, я решил создать свою нейронную сеть, начав с самого простого примера. Вам наверняка известно, что когда ты только начинаешь учить новый язык, первой твоей программой будет Hello World. Это своего рода традиция. В мире машинного обучения тоже есть свой Hello world и это нейросеть решающая проблему исключающего или(XOR).
Таблица исключающего или выглядит следующим образом:

a b c
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 0

Соответственно, нейронная сеть берет на вход два числа и должна на выходе дать другое число — ответ. Теперь о самих нейронных сетях.

Что такое нейронная сеть?


Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Благодаря такой структуре, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти. Заинтересовавшимся обязательно к просмотру 2 видео из TED Talks: Видео 1, Видео 2). Другими словами, нейросеть это машинная интерпретация мозга человека, в котором находятся миллионы нейронов передающих информацию в виде электрических импульсов.

Какие бывают нейронные сети?

Пока что мы будем рассматривать примеры на самом базовом типе нейронных сетей — это сеть прямого распространения (далее СПР). Также в последующих статьях я введу больше понятий и расскажу вам о рекуррентных нейронных сетях. СПР как вытекает из названия это сеть с последовательным соединением нейронных слоев, в ней информация всегда идет только в одном направлении.

Для чего нужны нейронные сети?

Нейронные сети используются для решения сложных задач, которые требуют аналитических вычислений подобных тем, что делает человеческий мозг. Самыми распространенными применениями нейронных сетей является:

Классификация — распределение данных по параметрам. Например, на вход дается набор людей и нужно решить, кому из них давать кредит, а кому нет. Эту работу может сделать нейронная сеть, анализируя такую информацию как: возраст, платежеспособность, кредитная история и тд.

Предсказание

— возможность предсказывать следующий шаг. Например, рост или падение акций, основываясь на ситуации на фондовом рынке.

Распознавание — в настоящее время, самое широкое применение нейронных сетей. Используется в Google, когда вы ищете фото или в камерах телефонов, когда оно определяет положение вашего лица и выделяет его и многое другое.

Теперь, чтобы понять, как же работают нейронные сети, давайте взглянем на ее составляющие и их параметры.

Что такое нейрон?


Нейрон — это вычислительная единица, которая получает информацию, производит над ней простые вычисления и передает ее дальше. Они делятся на три основных типа: входной (синий), скрытый (красный) и выходной (зеленый). Также есть нейрон смещения и контекстный нейрон о которых мы поговорим в следующей статье. В том случае, когда нейросеть состоит из большого количества нейронов, вводят термин слоя. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев (обычно их не больше 3), которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат.

У каждого из нейронов есть 2 основных параметра: входные данные (input data) и выходные данные (output data). В случае входного нейрона: input=output. В остальных, в поле input попадает суммарная информация всех нейронов с предыдущего слоя, после чего, она нормализуется, с помощью функции активации (пока что просто представим ее f(x)) и попадает в поле output.


Важно помнить

, что нейроны оперируют числами в диапазоне [0,1] или [-1,1]. А как же, вы спросите, тогда обрабатывать числа, которые выходят из данного диапазона? На данном этапе, самый простой ответ — это разделить 1 на это число. Этот процесс называется нормализацией, и он очень часто используется в нейронных сетях. Подробнее об этом чуть позже.

Что такое синапс?


Синапс это связь между двумя нейронами. У синапсов есть 1 параметр — вес. Благодаря ему, входная информация изменяется, когда передается от одного нейрона к другому. Допустим, есть 3 нейрона, которые передают информацию следующему. Тогда у нас есть 3 веса, соответствующие каждому из этих нейронов.

У того нейрона, у которого вес будет больше, та информация и будет доминирующей в следующем нейроне (пример — смешение цветов). На самом деле, совокупность весов нейронной сети или матрица весов — это своеобразный мозг всей системы. Именно благодаря этим весам, входная информация обрабатывается и превращается в результат.

Важно помнить, что во время инициализации нейронной сети, веса расставляются в случайном порядке.

Как работает нейронная сеть?


В данном примере изображена часть нейронной сети, где буквами I обозначены входные нейроны, буквой H — скрытый нейрон, а буквой w — веса. Из формулы видно, что входная информация — это сумма всех входных данных, умноженных на соответствующие им веса. Тогда дадим на вход 1 и 0. Пусть w1=0.4 и w2 = 0.7 Входные данные нейрона Н1 будут следующими: 1*0.4+0*0.7=0.4. Теперь когда у нас есть входные данные, мы можем получить выходные данные, подставив входное значение в функцию активации (подробнее о ней далее). Теперь, когда у нас есть выходные данные, мы передаем их дальше.

И так, мы повторяем для всех слоев, пока не дойдем до выходного нейрона. Запустив такую сеть в первый раз мы увидим, что ответ далек от правильно, потому что сеть не натренирована. Чтобы улучшить результаты мы будем ее тренировать. Но прежде чем узнать как это делать, давайте введем несколько терминов и свойств нейронной сети.

Функция активации

Функция активации — это способ нормализации входных данных (мы уже говорили об этом ранее). То есть, если на входе у вас будет большое число, пропустив его через функцию активации, вы получите выход в нужном вам диапазоне. Функций активации достаточно много поэтому мы рассмотрим самые основные: Линейная, Сигмоид (Логистическая) и Гиперболический тангенс. Главные их отличия — это диапазон значений.

Линейная функция

Эта функция почти никогда не используется, за исключением случаев, когда нужно протестировать нейронную сеть или передать значение без преобразований.

Сигмоид

Это самая распространенная функция активации, ее диапазон значений [0,1]. Именно на ней показано большинство примеров в сети, также ее иногда называют логистической функцией. Соответственно, если в вашем случае присутствуют отрицательные значения (например, акции могут идти не только вверх, но и вниз), то вам понадобиться функция которая захватывает и отрицательные значения.

Гиперболический тангенс

Имеет смысл использовать гиперболический тангенс, только тогда, когда ваши значения могут быть и отрицательными, и положительными, так как диапазон функции [-1,1]. Использовать эту функцию только с положительными значениями нецелесообразно так как это значительно ухудшит результаты вашей нейросети.

Тренировочный сет

Тренировочный сет — это последовательность данных, которыми оперирует нейронная сеть. В нашем случае исключающего или (xor) у нас всего 4 разных исхода то есть у нас будет 4 тренировочных сета: 0xor0=0, 0xor1=1, 1xor0=1,1xor1=0.

Итерация

Это своеобразный счетчик, который увеличивается каждый раз, когда нейронная сеть проходит один тренировочный сет. Другими словами, это общее количество тренировочных сетов пройденных нейронной сетью.

Эпоха

При инициализации нейронной сети эта величина устанавливается в 0 и имеет потолок, задаваемый вручную. Чем больше эпоха, тем лучше натренирована сеть и соответственно, ее результат. Эпоха увеличивается каждый раз, когда мы проходим весь набор тренировочных сетов, в нашем случае, 4 сетов или 4 итераций.


Важно

не путать итерацию с эпохой и понимать последовательность их инкремента. Сначала n

раз увеличивается итерация, а потом уже эпоха и никак не наоборот. Другими словами, нельзя сначала тренировать нейросеть только на одном сете, потом на другом и тд. Нужно тренировать каждый сет один раз за эпоху. Так, вы сможете избежать ошибок в вычислениях.

Ошибка

Ошибка — это процентная величина, отражающая расхождение между ожидаемым и полученным ответами. Ошибка формируется каждую эпоху и должна идти на спад. Если этого не происходит, значит, вы что-то делаете не так. Ошибку можно вычислить разными путями, но мы рассмотрим лишь три основных способа: Mean Squared Error (далее MSE), Root MSE и Arctan. Здесь нет какого-либо ограничения на использование, как в функции активации, и вы вольны выбрать любой метод, который будет приносить вам наилучший результат. Стоит лишь учитывать, что каждый метод считает ошибки по разному. У Arctan, ошибка, почти всегда, будет больше, так как он работает по принципу: чем больше разница, тем больше ошибка. У Root MSE будет наименьшая ошибка, поэтому, чаще всего, используют MSE, которая сохраняет баланс в вычислении ошибки.

MSE


Root MSE

Arctan

Принцип подсчета ошибки во всех случаях одинаков. За каждый сет, мы считаем ошибку, отняв от идеального ответа, полученный. Далее, либо возводим в квадрат, либо вычисляем квадратный тангенс из этой разности, после чего полученное число делим на количество сетов.

Задача

Теперь, чтобы проверить себя, подсчитайте результат, данной нейронной сети, используя сигмоид, и ее ошибку, используя MSE. 2)/1=0.45

Результат — 0.33, ошибка — 45%.

Большое спасибо за внимание! Надеюсь, что данная статья смогла помочь вам в изучении нейронных сетей. В следующей статье, я расскажу о нейронах смещения и о том, как тренировать нейронную сеть, используя метод обратного распространения и градиентного спуска.

Использованные ресурсы:
— Раз
— Два
— Три

Что такое нейронные сети? — Российская Федерация

Нейронные сети имитируют работу человеческого мозга, позволяя компьютерным программам находить закономерности и решать стандартные задачи в области искусственного интеллекта (ИИ), машинного и глубокого обучения.

Что такое нейронные сети?

Нейронные сети, известные также как искусственные нейронные сети (ANN) или смоделированные нейронные сети (SNN), являются подмножеством алгоритмов машинного обучения и служат основой для алгоритмов глубокого обучения. Понятие «нейронные сети» возникло при попытке смоделировать процессы, происходящие в человеческом мозге при передаче сигналов между биологическими нейронами.

Искусственные нейронные сети (ANN) состоят из образующих слои узлов: слой входных данных, один или несколько скрытых слоев и слой выходных данных. Каждый узел (искусственный нейрон) связан с другими узлами с определенным весом и пороговым значением. Если вывод какого-либо узла превышает пороговое значение, то этот узел активируется и отправляет данные на следующий уровень сети. В противном случае данные на следующий уровень сети не передаются.

Для обучения и постепенного повышения точности нейронных сетей применяются обучающие данные. При достижении требуемой точности алгоритмы обучения превращаются в мощные инструменты для вычислений и искусственного интеллекта, что позволяет использовать их для классификации и кластеризации данных с высокой скоростью. Задачи из области распознавания речи или изображений можно выполнить за несколько минут, а не за несколько часов, как при распознавании вручную. Одной из наиболее известных нейронных сетей является алгоритм поиска Google.

Принцип работы нейронных сетей

Представим каждый отдельный узел в виде модели линейной регрессии, состоящей из входных данных, весовых коэффициентов, смещения (или порогового значения) и выходных данных. Эту модель можно описать следующей формулой:

∑wixi + bias = w1x1 + w2x2 + w3x3 + bias

output = f(x) = 1 if ∑w1x1 + b> = 0; 0 if ∑w1x1 + b < 0

После определения слоя входных данных необходимо назначить весовые коэффициенты. Они помогают определить важность той или иной переменной: чем выше весовой коэффициент, тем существеннее его вклад в выходные данные по сравнению с другими входными данными. Затем произведения входных данных и соответствующих им весовых коэффициентов суммируются. Наконец, выходные данные передаются через функцию активации, которая вычисляет результат. Если полученный результат превышает установленное пороговое значение, узел срабатывает (активируется), передавая данные на следующий слой сети. Выходные данные одного узла становятся входными данными для следующего узла. Такой последовательный процесс передачи данных между слоями характерен для нейронных сетей прямого распространения.

Попробуем представить отдельно взятый узел в виде двоичных чисел. Для более наглядной демонстрации этой концепции рассмотрим реальный пример: допустим, вам нужно принять решение, стоит ли идти на серфинг (Да: 1, Нет: 0). Решение «идти» или «не идти» — наш прогнозируемый результат или «y c крышечкой». Предположим, существует три фактора, которые влияют на принятие решения:

  1. Хорошие ли сегодня волны? (Да: 1, Нет: 0)
  2. Свободен ли лайнап? (Да: 1, Нет: 0)
  3. Были ли случаи нападения акул в последнее время? (Да: 0, Нет: 1)

Предположим, у нас имеются следующие входные данные:

  • X1 = 1, так как сегодня хорошие волны для серфинга
  • X2 = 0, так как уже собралось много серферов
  • X3 = 1, так как в последнее время не было нападений акул

Теперь нам нужно присвоить весовые коэффициенты для определения важности. Чем выше значение весового коэффициента, тем большим будет влияние конкретной переменной на решение или результат.

  • W1 = 5, так как большие свеллы — редкость
  • W2 = 2, так как вы уже привыкли к скоплению серферов
  • W3 = 4, так как вы боитесь акул

Наконец, установим пороговое значение 3, т. е. величина смещения будет равна –3. Теперь, когда все входные данные готовы, можно подставить значения в формулу и получить желаемый результат.

Y-hat = (1*5) + (0*2) + (1*4) – 3 = 6

С помощью функции активации, о которой было сказано в начале раздела, можно вычислить выходные данные для этого узла: результат равен 1, так как 6 больше 0. Это означает, что нам стоит идти на серфинг; если же изменить весовые коэффициенты или пороговое значение, результат вычисления для данной модели может отличаться. Из примера, приведенного выше, следует, что нейронная сеть способна принимать решения с возрастающей степенью сложности, в зависимости от выходных данных предыдущих решений или слоев.

В предыдущем примере для иллюстрации математических понятий были использованы персептроны, в то время как в нейронных сетях применяются сигмоидальные нейроны, значения которых могут находиться в диапазоне от 0 до 1. По своему принципу работы нейронные сети схожи с деревьями принятия решений, поэтому в результате передачи данных от одного узла к другому, при x значений от 0 до 1, влияние того или иного изменения отдельной переменной на выходные данные любого узла и, следовательно, выходные данные нейронной сети уменьшается.

Когда речь заходит о более практических сценариях использования нейронных сетей, например распознавание или классификация изображений, то для обучения алгоритма используется контролируемое обучение или маркированные наборы данных. В ходе обучения модели нам потребуется оценить точность с помощью функции стоимости (или потерь). Это так называемая среднеквадратическая ошибка (MSE). В уравнении ниже используются следующие обозначения:

  • i обозначает индекс выборки,
  • y-hat («y c крышечкой») обозначает прогнозируемый результат,
  • y обозначает фактическое значение,
  • m обозначает число выборок. 2

    Конечная цель — минимизировать функцию стоимости, чтобы обеспечить корректность для каждого отдельно взятого наблюдения. В процессе корректировки весовых коэффициентов и смещения модель использует функцию стоимости и обучение с подкреплением для достижения точки сходимости или локального минимума. Корректировка весовых коэффициентов происходит с помощью алгоритма градиентного спуска, что позволяет определить стратегию уменьшения количества ошибок (или минимизации функции стоимости). С каждым шагом обучения параметры модели корректируются, пока не будет достигнут минимум.

    Для более подробного изучения математических понятий, используемых в нейронных сетях, рекомендуем прочитать статью на сайте IBM Developer.

    Большинство глубоких нейронных сетей относятся к алгоритмам прямого распространения, т. е. данные передаются только в одном направлении — от входа к выходу. Однако для обучения моделей может также применяться метод обратного распространения ошибки, когда данные передаются в противоположном направлении — от выхода к входу. Метод обратного распространения ошибки позволяет вычислить и объяснить ошибки, связанные с каждым нейроном, что позволяет скорректировать и адаптировать параметры модели соответствующим образом.

    Виды нейронных сетей

    Нейронные сети можно разделить на несколько видов, в зависимости от целевого назначения. Вот список наиболее распространенных видов нейронных сетей, имеющих практическое применение:

    Персептрон — первая нейронная сеть, созданная Фрэнком Розентблаттом в 1958 году. Она содержит один нейрон и представляет собой простейшую форму нейронной сети:

    Эта статья посвящена в основном нейронным сетям прямого распространения или многослойным персептронам (MLP). Они состоят из следующих слоев: входные данные, один или несколько скрытых слоев и выходные данные. Хотя такие нейронные сети формально относятся к категории MLP, фактически они состоят из сигмоидальных нейронов, а не персептронов, так как большинство реальных задач нелинейны. Данные, поступающие в эти модели, используются для обучения; они лежат в основе алгоритмов компьютерного зрения, обработки данных на естественном языке и других нейронных сетей.

    Сверточные нейронные сети (CNN) похожи на сети прямого распространения, однако они, как правило, применяются для распознавания изображений, выявления закономерностей и/или компьютерного зрения. Для обнаружения закономерностей в изображениях с помощью таких сетей применяются законы линейной алгебры, в частности правила перемножения матриц.

    Рекуррентные нейронные сети (RNN) имеют в своем составе обратные связи. Такие алгоритмы обучения используются в основном для временных рядов данных с целью прогнозирования будущих событий, например стоимости акций на фондовых биржах или объема продаж.

    Сравнение нейронных сетей и глубокого обучения

    В обычном разговоре термины «глубокое обучение» и «нейронные сети» могут использоваться как синонимы, загоняя собеседников в тупик. Поэтому стоит отметить, что понятие «глубина» в «глубоком обучении» характеризует лишь количество слоев нейронной сети. Нейронную сеть, в составе которой более трех слоев (включая слой входных данных и слой выходных данных), можно отнести к алгоритмам глубокого обучения. Нейронная сеть с двумя-тремя уровнями считается простой нейронной сетью.

    Для лучшего понимания разницы между нейронными сетями и другими разновидностями искусственного интеллекта, например машинным обучением, рекомендуем прочитать публикацию в блоге «Сравнение искусственного интеллекта, машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей».

    История возникновения нейронных сетей

    История нейронных сетей намного длиннее, чем принято считать. Сама идея «способной к мышлению системы» возникла еще в Древней Греции, и популярность нейронных сетей менялась с течением времени. Мы же сосредоточимся на ключевых событиях современной эволюции:

    1943: Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс опубликовали работу «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности» (внешняя ссылка, PDF, 1 МБ). Целью данного исследования было изучение работы человеческого мозга, а именно: создание сложных моделей путем передачи сигналов клетками мозга или нейронами. Одной из главных идей, возникших в ходе данного исследования, стала аналогия между нейронами с двоичным пороговым значением и булевской логикой (значения 0/1 или утверждения истина/ложь).

    1958: Фрэнк Розенблатт в своем исследовании «Персептрон: вероятностная модель хранения и организации информации в головном мозге» (внешняя ссылка, PDF, 1,6 МБ) описал модель персептрона. Он развил идеи Маккалока и Питтса, добавив в формулу весовые коэффициенты. На компьютере IBM 704 Розенблатт смог обучить систему распознавать карточки, маркированные слева и справа.

    1974: первым ученым на территории США, описавшим в своей диссертации (внешняя ссылка, PDF, 8,1 МБ) использование алгоритма обратного распространения ошибки в нейронных сетях, стал Пол Вербос, хотя развитием этой идеи занимались многие исследователи.

    1989: Янн Лекун опубликовал статью (внешняя ссылка, PDF, 5,7 МБ), в которой было описано практическое использование ограничений обратного распространения ошибки и интеграция в архитектуру нейронной сети для обучения алгоритмов. В данном исследовании нейронная сеть успешно обучилась распознавать рукописные символы почтового индекса, предоставленные Почтовой службой США.

    Нейронные сети и IBM Cloud

    Компания IBM стоит у истоков развития ИИ-технологий и нейронных сетей, о чем свидетельствуют появление и эволюция IBM Watson. Watson — надежное решение для крупных предприятий, которым требуется внедрить передовые технологии глубокого обучения и обработки данных на естественном языке в свои системы, опираясь на проверенный многоуровневый подход к разработке и реализации ИИ.

    Архитектура UIMA (Apache Unstructured Information Management Architecture) и программное обеспечение IBM DeepQA, лежащие в основе Watson, позволяют интегрировать в приложения мощные функции глубокого обучения. С помощью таких инструментов, как IBM Watson Studio, ваше предприятие сможет эффективно перенести ИИ-проекты с открытым исходным кодом в рабочую среду с возможностью развертывания и выполнения моделей в любой облачной среде.

    Более подробная информация о том, как приступить к использованию технологии глубокого обучения, приведена на страницах IBM Watson Studio и Deep Learning service.

    Получите IBMid и создайте учетную запись IBM Cloud.

    Нейросети: что это такое и как работает | Будущее, Наука

    За последнюю пару лет искусственный интеллект незаметно отряхнулся от тегов «фантастика» и «геймдизайн» и прочно прописался в ежедневных новостных лентах. Сущности под таинственным названием «нейросети» опознают людей по фотографиям, водят автомобили, играют в покер и совершают научные открытия. При этом из новостей не всегда понятно, что же такое эти загадочные нейросети: сложные программы, особые компьютеры или стойки со стройными рядами серверов? 

    Конечно, уже из названия можно догадаться, что в нейросетях разработчики попытались скопировать устройство человеческого мозга: как известно, он состоит из множества простых клеток-нейронов, которые обмениваются друг с другом электрическими сигналами. Но чем тогда нейросети отличаются от обычного компьютера, который тоже собран из примитивных электрических деталей? И почему до современного подхода не додумались ещё полвека назад?

    Давайте попробуем разобраться, что же кроется за словом «нейросети», откуда они взялись — и правда ли, что компьютеры прямо на наших глазах постепенно обретают разум.

    Идея нейросети заключается в том, чтобы собрать сложную структуру из очень простых элементов. Вряд ли можно считать разумным один-единственный участок мозга — а вот люди обычно на удивление неплохо проходят тест на IQ. Тем не менее до сих пор идею создания разума «из ничего» обычно высмеивали: шутке про тысячу обезьян с печатными машинками уже сотня лет, а при желании критику нейросетей можно найти даже у Цицерона, который ехидно предлагал до посинения подбрасывать в воздух жетоны с буквами, чтобы рано или поздно получился осмысленный текст. Однако в XXI веке оказалось, что классики ехидничали зря: именно армия обезьян с жетонами может при должном упорстве захватить мир.


    Красота начинается, когда нейронов много

    На самом деле нейросеть можно собрать даже из спичечных коробков: это просто набор нехитрых правил, по которым обрабатывается информация. «Искусственным нейроном», или перцептроном, называется не какой-то особый прибор, а всего лишь несколько арифметических действий.

    Работает перцептрон проще некуда: он получает несколько исходных чисел, умножает каждое на «ценность» этого числа (о ней чуть ниже), складывает и в зависимости от результата выдаёт 1 или –1. Например, мы фотографируем чистое поле и показываем нашему нейрону какую-нибудь точку на этой картинке — то есть посылаем ему в качестве двух сигналов случайные координаты. А затем спрашиваем: «Дорогой нейрон, здесь небо или земля?» — «Минус один, — отвечает болванчик, безмятежно разглядывая кучевое облако. — Ясно же, что земля».

    «Тыкать пальцем в небо» — это и есть основное занятие перцептрона. Никакой точности от него ждать не приходится: с тем же успехом можно подбросить монетку. Магия начинается на следующей стадии, которая называется машинным обучением. Мы ведь знаем правильный ответ — а значит, можем записать его в свою программу. Вот и получается, что за каждую неверную догадку перцептрон в буквальном смысле получает штраф, а за верную — премию: «ценность» входящих сигналов вырастает или уменьшается. После этого программа прогоняется уже по новой формуле. Рано или поздно нейрон неизбежно «поймёт», что земля на фотографии снизу, а небо сверху, — то есть попросту начнёт игнорировать сигнал от того канала, по которому ему передают x-координаты. Если такому умудрённому опытом роботу подсунуть другую фотографию, то линию горизонта он, может, и не найдёт, но верх с низом уже точно не перепутает.

    Чтобы нарисовать прямую линию, нейрон исчеркает весь лист

    В реальной работе формулы немного сложнее, но принцип остаётся тем же. Перцептрон умеет выполнять только одну задачу: брать числа и раскладывать по двум стопкам. Самое интересное начинается тогда, когда таких элементов несколько, ведь входящие числа могут быть сигналами от других «кирпичиков»! Скажем, один нейрон будет пытаться отличить синие пиксели от зелёных, второй продолжит возиться с координатами, а третий попробует рассудить, у кого из этих двоих результаты ближе к истине. Если же натравить на синие пиксели сразу несколько нейронов и суммировать их результаты, то получится уже целый слой, в котором «лучшие ученики» будут получать дополнительные премии. Таким образом достаточно развесистая сеть может перелопатить целую гору данных и учесть при этом все свои ошибки.

    Перцептроны устроены не намного сложнее, чем любые другие элементы компьютера, которые обмениваются единицами и нулями. Неудивительно, что первый прибор, устроенный по принципу нейросети — Mark I Perceptron, — появился уже в 1958 году, всего через десятилетие после первых компьютеров. Как было заведено в ту эпоху, нейроны у этого громоздкого устройства состояли не из строчек кода, а из радиоламп и резисторов. Учёный Фрэнк Розенблатт смог соорудить только два слоя нейросети, а сигналы на «Марк-1» подавались с импровизированного экрана размером в целых 400 точек. Устройство довольно быстро научилось распознавать простые геометрические формы — а значит, рано или поздно подобный компьютер можно было обучить, например, чтению букв.


    Розенблатт и его перцептрон

    Розенблатт был пламенным энтузиастом своего дела: он прекрасно разбирался в нейрофизиологии и вёл в Корнеллском университете популярнейший курс лекций, на котором подробно объяснял всем желающим, как с помощью техники воспроизводить принципы работы мозга. Учёный надеялся, что уже через несколько лет перцептроны превратятся в полноценных разумных роботов: они смогут ходить, разговаривать, создавать себе подобных и даже колонизировать другие планеты. Энтузиазм Розенблатта вполне можно понять: тогда учёные ещё верили, что для создания ИИ достаточно воспроизвести на компьютере полный набор операций математической логики. Тьюринг уже предложил свой знаменитый тест, Айзек Азимов призывал задуматься о необходимости законов роботехники, а освоение Вселенной казалось делом недалёкого будущего.

    Впрочем, были среди пионеров кибернетики и неисправимые скептики, самым грозным из которых оказался бывший однокурсник Розенблатта, Марвин Минский. Этот учёный обладал не менее громкой репутацией: тот же Азимов отзывался о нём с неизменным уважением, а Стэнли Кубрик приглашал в качестве консультанта на съёмки «Космической одиссеи 2001 года». Даже по работе Кубрика видно, что на самом деле Минский ничего не имел против нейросетей: HAL 9000 состоит именно из отдельных логических узлов, которые работают в связке друг с другом. Минский и сам увлекался машинным обучением ещё в 1950-х. Просто Марвин непримиримо относился к научным ошибкам и беспочвенным надеждам: недаром именно в его честь Дуглас Адамс назвал своего андроида-пессимиста.

    В отличие от Розенблатта, Минский дожил до триумфа ИИ

    Сомнения скептиков того времени Минский подытожил в книге «Перцептрон» (1969), которая надолго отбила у научного сообщества интерес к нейросетям. Минский математически доказал, что у «Марка-1» есть два серьёзных изъяна. Во-первых, сеть всего с двумя слоями почти ничего не умела — а ведь это и так уже был огромный шкаф, пожирающий уйму электричества. Во-вторых, для многослойных сетей алгоритмы Розенблатта не годились: по его формуле часть сведений об ошибках сети могла потеряться, так и не дойдя до нужного слоя.

    Минский не собирался сильно критиковать коллегу: он просто честно отметил сильные и слабые стороны его проекта, а сам продолжил заниматься своими разработками. Увы, в 1971 году Розенблатт погиб — исправлять ошибки перцептрона оказалось некому. «Обычные» компьютеры в 1970-х развивались семимильными шагами, поэтому после книги Минского исследователи попросту махнули рукой на искусственные нейроны и занялись более перспективными направлениями.

    Развитие нейросетей остановилось на десять с лишним лет — сейчас эти годы называют «зимой искусственного интеллекта». К началу эпохи киберпанка математики наконец-то придумали более подходящие формулы для расчёта ошибок, но научное сообщество поначалу не обратило внимания на эти исследования. Только в 1986 году, когда уже третья подряд группа учёных независимо от других решила обнаруженную Минским проблему обучения многослойных сетей, работа над искусственным интеллектом наконец-то закипела с новой силой.

    Хотя правила работы остались прежними, вывеска сменилась: теперь речь шла уже не о «перцептронах», а о «когнитивных вычислениях». Экспериментальных приборов никто уже не строил: теперь все нужные формулы проще было записать в виде несложного кода на обычном компьютере, а потом зациклить программу. Буквально за пару лет нейроны научились собирать в сложные структуры. Например, некоторые слои искали на изображении конкретные геометрические фигуры, а другие суммировали полученные данные. Именно так удалось научить компьютеры читать человеческий почерк. Вскоре стали появляться даже самообучающиеся сети, которые не получали «правильные ответы» от людей, а находили их сами. Нейросети сразу начали использовать и на практике: программу, которая распознавала цифры на чеках, с удовольствием взяли на вооружение американские банки.

    1993 год: капча уже морально устарела

    К середине 1990-х исследователи сошлись на том, что самое полезное свойство нейросетей — их способность самостоятельно придумывать верные решения. Метод проб и ошибок позволяет программе самой выработать для себя правила поведения. Именно тогда стали входить в моду соревнования самодельных роботов, которых программировали и обучали конструкторы-энтузиасты. А в 1997 году суперкомпьютер Deep Blue потряс любителей шахмат, обыграв чемпиона мира Гарри Каспарова.

    Строго говоря, Deep Blue не учился на своих ошибках, а попросту перебирал миллионы комбинаций

    Увы, примерно в те же годы нейросети упёрлись в потолок возможностей. Другие области программирования не стояли на месте — вскоре оказалось, что с теми же задачами куда проще справляются обычные продуманные и оптимизированные алгоритмы. Автоматическое распознавание текста сильно упростило жизнь работникам архивов и интернет-пиратам, роботы продолжали умнеть, но разговоры об искусственном интеллекте потихоньку заглохли. Для действительно сложных задач нейросетям по-прежнему не хватало вычислительной мощности.

    Вторая «оттепель» ИИ случилась, только когда изменилась сама философия программирования.

    В последнее десятилетие программисты — да и простые пользователи — часто жалуются, что никто больше не обращает внимания на оптимизацию. Раньше код сокращали как могли — лишь бы программа работала быстрее и занимала меньше памяти. Теперь даже простейший интернет-сайт норовит подгрести под себя всю память и обвешаться «библиотеками» для красивой анимации.

    Конечно, для обычных программ это серьёзная проблема, — но как раз такого изобилия и не хватало нейросетям! Учёным давно известно, что если не экономить ресурсы, самые сложные задачи начинают решаться словно бы сами собой. Ведь именно так действуют все законы природы, от квантовой физики до эволюции: если повторять раз за разом бесчисленные случайные события, отбирая самые стабильные варианты, то из хаоса родится стройная и упорядоченная система. Теперь в руках человечества наконец-то оказался инструмент, который позволяет не ждать изменений миллиарды лет, а обучать сложные системы буквально на ходу.

    В последние годы никакой революции в программировании не случилось — просто компьютеры накопили столько вычислительной мощности, что теперь любой ноутбук может взять сотню нейронов и прогнать каждый из них через миллион циклов обучения. Оказалось, что тысяче обезьян с пишущими машинками просто нужен очень терпеливый надсмотрщик, который будет выдавать им бананы за правильно напечатанные буквы, — тогда зверушки не только скопируют «Войну и мир», но и напишут пару новых романов не хуже.

    Так и произошло третье пришествие перцептронов — на этот раз уже под знакомыми нам названиями «нейросети» и «глубинное обучение». Неудивительно, что новостями об успехах ИИ чаще всего делятся такие крупные корпорации как Google и IBM. Их главный ресурс — огромные дата-центры, где на мощных серверах можно тренировать многослойные нейросети. Эпоха машинного обучения по-настоящему началась именно сейчас, потому что в интернете и соцсетях наконец-то накопились те самые big data, то есть гигантские массивы информации, которые и скармливают нейросетям для обучения.

    В итоге современные сети занимаются теми трудоёмкими задачами, на которые людям попросту не хватило бы жизни. Например, для поиска новых лекарств учёным до сих пор приходилось долго высчитывать, какие химические соединения стоит протестировать. А сейчас существует нейросеть, которая попросту перебирает все возможные комбинации веществ и предлагает наиболее перспективные направления исследований. Компьютер IBM Watson успешно помогает врачам в диагностике: обучившись на историях болезней, он легко находит в данных новых пациентов неочевидные закономерности.

    Люди классифицируют информацию с помощью таблиц, но нейросетям незачем ограничивать себя двумя измерениями — поэтому массивы данных выглядят примерно так

    В сфере развлечений компьютеры продвинулись не хуже, чем в науке. За счёт машинного обучения им наконец поддались игры, алгоритмы выигрыша для которых придумать ещё сложнее, чем для шахмат. Недавно нейросеть AlphaGo разгромила одного из лучших в мире игроков в го, а программа Libratus победила в профессиональном турнире по покеру. Более того, ИИ уже постепенно пробирается и в кино: например, создатели сериала «Карточный домик» использовали big data при кастинге, чтобы подобрать максимально популярный актёрский состав.

    Как и полвека назад, самым перспективным направлением остаётся распознание образов. Рукописный текст или «капча» давно уже не проблема — теперь сети успешно различают людей по фотографиям, учатся определять выражения лиц, сами рисуют котиков и сюрреалистические картины. Сейчас основную практическую пользу из этих развлечений извлекают разработчики беспилотных автомобилей — ведь чтобы оценить ситуацию на дороге, машине нужно очень быстро и точно распознать окружающие предметы. Не отстают и спецслужбы с маркетологами: по обычной записи видеонаблюдения нейронная сеть давно уже может отыскать человека в соцсетях. Поэтому особо недоверчивые заводят себе специальные камуфляжные очки, которые могут обмануть программу.

    «Ты всего лишь машина. Только имитация жизни. Разве робот сочинит симфонию? Разве робот превратит кусок холста в шедевр искусства?» («Я, робот»)

    Наконец, начинает сбываться и предсказание Розенблатта о самокопирующихся роботах: недавно нейросеть DeepCoder обучили программированию. На самом деле программа пока что просто заимствует куски чужого кода, да и писать умеет только самые примитивные функции. Но разве не с простейшей формулы началась история самих сетей?

    Игры с ботами

    Развлекаться с недоученными нейросетями очень весело: они порой выдают такие ошибки, что в страшном сне не приснится. А если ИИ начинает учиться, появляется азарт: «Неужто сумеет?» Поэтому сейчас набирают популярность интернет-игры с нейросетями.

    Одним из первых прославился интернет-джинн Акинатор, который за несколько наводящих вопросов угадывал любого персонажа. Строго говоря, это не совсем нейросеть, а несложный алгоритм, но со временем он становился всё догадливее. Джинн пополнял базу данных за счёт самих пользователей — и в результате его обучили даже интернет-мемам.

    Другое развлечение с «угадайкой» предлагает ИИ от Google: нужно накалякать за двадцать секунд рисунок к заданному слову, а нейросеть потом пробует угадать, что это было. Программа очень смешно промахивается, но порой для верного ответа хватает всего пары линий — а ведь именно так узнаём объекты и мы сами.

    Ну и, конечно, в интернете не обойтись без котиков. Программисты взяли вполне серьёзную нейросеть, которая умеет строить проекты фасадов или угадывать цвет на чёрно-белых фотографиях, и обучили её на кошках — чтобы она пыталась превратить любой контур в полноценную кошачью фотографию. Поскольку проделать это ИИ старается даже с квадратом, результат порой достоин пера Лавкрафта!

    При таком обилии удивительных новостей может показаться, что искусственный интеллект вот-вот осознает себя и сумеет решить любую задачу. На самом деле не так всё радужно — или, если встать на сторону человечества, не так мрачно. Несмотря на успехи нейросетей, у них накопилось столько проблем, что впереди нас вполне может ждать очередная «зима».

    Главная слабость нейросетей в том, что каждая из них заточена под определённую задачу. Если натренировать сеть на фотографиях с котиками, а потом предложить ей задачку «отличи небо от земли», программа не справится, будь в ней хоть миллиард нейронов. Чтобы появились по-настоящему «умные» компьютеры, надо придумать новый алгоритм, объединяющий уже не нейроны, а целые сети, каждая из которых занимается конкретной задачей. Но даже тогда до человеческого мозга компьютерам будет далеко.

    Сейчас самой крупной сетью располагает компания Digital Reasoning (хотя новые рекорды появляются чуть ли не каждый месяц) — в их творении 160 миллиардов элементов. Для сравнения: в одном кубическом миллиметре мышиного мозга около миллиарда связей. Причём биологам пока удалось описать от силы участок в пару сотен микрометров, где нашлось около десятка тысяч связей. Что уж говорить о людях!

    Один слой умеет узнавать людей, другой — столы, третий — ножи…

    Такими 3D-моделями модно иллюстрировать новости о нейросетях, но это всего лишь крошечный участок мышиного мозга

    Кроме того, исследователи советуют осторожнее относиться к громким заявлениям Google и IBM. Никаких принципиальных прорывов в «когнитивных вычислениях» с 1980-х годов не произошло: компьютеры всё так же механически обсчитывают входящие данные и выдают результат. Нейросеть способна найти закономерность, которую не заметит человек, — но эта закономерность может оказаться случайной. Машина может подсчитать, сколько раз в твиттере упоминается «Оскар», — но не сможет определить, радуются пользователи результатам или ехидничают над выбором киноакадемии.

    Теоретики искусственного интеллекта настаивают, что одну из главных проблем — понимание человеческого языка — невозможно решить простым перебором ключевых слов. А именно такой подход до сих пор используют даже самые продвинутые нейросети.

    Сказки про Скайнет

    Хотя нам самим сложно удержаться от иронии на тему бунта роботов, серьёзных учёных не стоит даже и спрашивать о сценариях из «Матрицы» или «Терминатора»: это всё равно что поинтересоваться у астронома, видел ли он НЛО. Исследователь искусственного интеллекта Элиезер Юдковски, известный по роману «Гарри Поттер и методы рационального мышления», написал ряд статей, где объяснил, почему мы так волнуемся из-за восстания машин — и чего стоит опасаться на самом деле.

    Прежде всего, «Скайнет» приводят в пример так, словно мы уже пережили эту историю и боимся повторения. А всё потому, что наш мозг не умеет отличать выдумки с киноэкранов от жизненного опыта. На самом-то деле роботы никогда не бунтовали против своей программы, и попаданцы не прилетали из будущего. С чего мы вообще взяли, что это реальный риск?

    Бояться надо не врагов, а чересчур усердных друзей. У любой нейросети есть мотивация: если ИИ должен гнуть скрепки, то, чем больше он их сделает, тем больше получит «награды». Если дать хорошо оптимизированному ИИ слишком много ресурсов, он не задумываясь переплавит на скрепки всё окрестное железо, потом людей, Землю и всю Вселенную. Звучит безумно — но только на человеческий вкус! Так что главная задача будущих создателей ИИ — написать такой жёсткий этический кодекс, чтобы даже существо с безграничным воображением не смогло найти в нём «дырок».

    * * *

    Итак, до настоящего искусственного интеллекта пока ещё далеко. С одной стороны над этой проблемой по-прежнему бьются нейробиологи, которые ещё до конца не понимают, как же устроено наше сознание. С другой наступают программисты, которые попросту берут задачу штурмом, бросая на обучение нейросетей всё новые и новые вычислительные ресурсы. Но мы уже живём в прекрасную эпоху, когда машины берут на себя всё больше рутинных задач и умнеют на глазах. А заодно служат людям отличным примером, потому что всегда учатся на своих ошибках.

    Сделай сам

    Нейронную сеть можно сделать с помощью спичечных коробков — тогда у вас в арсенале появится фокус, которым можно развлекать гостей на вечеринках. Редакция МирФ уже попробовала — и смиренно признаёт превосходство искусственного интеллекта. Давайте научим неразумную материю играть в игру «11 палочек». Правила просты: на столе лежит 11 спичек, и в каждый ход можно взять либо одну, либо две. Побеждает тот, кто взял последнюю. Как же играть в это против «компьютера»? Очень просто.

    1. Берём 10 коробков или стаканчиков. На каждом пишем номер от 2 до 11.
    2. Кладём в каждый коробок два камешка — чёрный и белый. Можно использовать любые предметы — лишь бы они отличались друг от друга. Всё — у нас есть сеть из десяти нейронов!

    Теперь начинается игра.

    1. Нейросеть всегда ходит первой. Для начала посмотрите, сколько осталось спичек, и возьмите коробок с таким номером. На первом ходу это будет коробок №11.
    2. Возьмите из нужного коробка любой камешек. Можно закрыть глаза или кинуть монетку, главное — действовать наугад.
    3. Если камень белый — нейросеть решает взять две спички. Если чёрный — одну. Положите камешек рядом с коробком, чтобы не забыть, какой именно «нейрон» принимал решение.
    4. После этого ходит человек — и так до тех пор, пока спички не закончатся.

    Ну а теперь начинается самое интересное: обучение. Если сеть выиграла партию, то её надо наградить: кинуть в те «нейроны», которые участвовали в этой партии, по одному дополнительному камешку того же цвета, который выпал во время игры. Если же сеть проиграла — возьмите последний использованный коробок и выньте оттуда неудачно сыгравший камень. Может оказаться, что коробок уже пустой, — тогда «последним» считается предыдущий походивший нейрон. Во время следующей партии, попав на пустой коробок, нейросеть автоматически сдастся.

    Вот и всё! Сыграйте так несколько партий. Сперва вы не заметите ничего подозрительного, но после каждого выигрыша сеть будет делать всё более и более удачные ходы — и где-то через десяток партий вы поймёте, что создали монстра, которого не в силах обыграть.

    А можно сыграть в эту игру прямо здесь