Після неймовірного успіху додатки Prisma, принцип якого заснований на нейросетях, багатьох зацікавив принцип роботи цієї таємничої технології. «Газета.Ru» з’ясувала, що чекає людей в майбутньому, засіяному нейросетями.
Для науки і розваг
Штучні нейронні мережі (ШНМ) мають широке застосування в науці: починаючи від систем розпізнавання вторинної структури білка і закінчуючи генною інженерією. Зараз же нейромережі добралися і до споживачів і дозволяють вирішувати більш тривіальні завдання.
Одним з останніх успішних прикладів роботи штучної нейронної мережі є нещодавній тріумф AlphaGo від Google в настільній грі го. До недавнього часу вона вважалася дуже складною для нейромережі, але комп’ютер сам навчився грі, грунтуючись на інформації про партії, розіграних раніше людьми. В результаті AlphaGo виграла чотири партії з п’яти у кращого гравця в го Лі Седоля.
Зараз дослідники намагаються навчити нейромережа створювати предмети мистецтва. Нейросеть вже може писати картини, музику і складати розповіді. Всі ці досягнення поки далекі від реальних об’єктів мистецтва, але напрямок розвивається семимильними кроками.
У той же час нейромережі виходять за межі таємних лабораторій дослідників і стають доступні звичайним користувачам. Прикладом тут може послужити чат-бот Tей від Microsoft. Незважаючи на те що за добу користувачі Twitter зробили з Tей расистських, шовіністка і просто змусили зненавидіти людство, в Китаї бот чудово працює і став кращим другом для багатьох китайців.
Іншим чудовим прикладом роботи нейромереж на благо користувача є російський сервіс FindFace, який дозволяє знайти конкретну сторінку в соцмережі по фотографії людини. Сервіс породив кілька скандалів, пов’язаних з вторгненням в приватне життя, однак самі творці позиціонують FindFace як сервіс для знайомств.
Існує ще маса прикладів. Так, Microsoft впровадила штучний інтелект в окуляри, щоб допомогти незрячим людям орієнтуватися в просторі — нейросеть буквально «бачить» за власника очок і розповідає про те, що відбувається навколо. Також компанія випустила кілька ботів, які визначають вік або настрій людини на фотографії.
Що таке нейросеть
Якщо говорити в загальному, то ІНС — це різновид машинного навчання, в процесі якого людська допомога не потрібна. Досить створити необхідну кількість шарів і нейронів, після чого нейросеть можна навчати.
Навчання ІНС — складний і тривалий процес, який може займати місяці. Для того щоб вона коректно вирішувала завдання, їй необхідно надати десятки мільйонів прикладів.
Серед обивателів існує думка, що творці нейромережі намагаються змоделювати роботу людського мозку. На ділі ж нейросеть повторює лише одне з головних властивостей мозку — здатність до навчання.
Навчання нейромережі дуже схоже на навчання дитини. Дітям, наприклад, досить показати кубик і пояснити, що це за предмет, після чого дитина сама для себе виведе визначають цей об’єкт параметри. З нейромережею працюють за цим же принципом.
Вона складається з певної кількості шарів, в кожному з яких безліч нейронів. Поступаючи на перший шар, кожен з нейронів за власними правилами обробляє зображення і передає на наступний шар. На наступному шарі відбувається обробка результатів попереднього і так далі до кінцевого шару. На останньому шарі приймається кінцеве рішення, в залежності від результатів, отриманих на попередніх шарах. За час всієї цієї обробки вона сама вчиться знаходити визначають той чи інший параметри об’єкта, що разом складається в готовий результат.
Так, один нейрон може визначати на зображенні лінії, інший — градієнти, третій — окружності.
Згодом кожен нейрон буде відповідати вже не за найпростіші форми, а зможе розпізнавати цілі об’єкти. Це дозволить мережі досягти точності людини, а в деяких випадках навіть переплюнути його.
«Основні принципи штучних нейронних мереж розроблено ще в середині минулого століття, але їх використання довгий час по ефективності поступалося іншим методам — багато в чому тому, що не вистачало обчислювальних потужностей і розмічених оцифрованих даних для навчання», — розповів «Газеті.Ru» керівник служби комп’ютерного зору і технологій штучного інтелекту «Яндекса» Олександр Крайнов.
Близько чотирьох років тому нейросеть вперше продемонструвала вражаючі результати в сфері зображень: вона навчилася з високою точністю визначати, що зображено на тестових картинках і фотографіях і до якої категорії вони відносяться.
Заміна людини нейромережею скасовується
«Зараз це, мабуть, наймодніша та перспективна технологія в інтернет- та ІТ-індустрії, яка багато речей виконує краще і швидше людини. Наприклад, розпізнає обличчя на зображеннях або грає в го », — додав Крайнов.
Разом з популяризацією ІНС значно спростився і «поріг входу» в цю область, так як у вільному доступі знаходиться велика кількість відкритих інструментів і даних.
«Продукт на основі штучного інтелекту може зробити будь-який старшокурсник, у якого все в порядку з прикладною математикою і який читає актуальні наукові статті по цій темі», — зазначає фахівець.
При цьому він вказує, що з точки зору технічної складової більшість стартапів в цій області не мають істотних відмінностей один від одного. Головне завдання, яке стоїть перед творцями софта, на думку Крайнова, — зробити таку оболонку, такий призначений для користувача сервіс, який викликає найбільше «вау-ефект» у масової аудиторії.
Однак зараз ми спостерігаємо лише розвиток нейромереж, адже технологія не так давно знайшла свою популярність. У майбутньому нас чекає набагато більше проектів, які реалізовані за допомогою ІНС.
«Через п’ять або десять років у багатьох сферах життя і індустріях — від автомобілебудування до домашніх приладів — використання нейронних мереж стане цілком буденним явищем», — уклав Крайнов.
Однак через те, що мережа вміє давати відповідь тільки на чітко поставлене запитання, але не в силах придумати самостійно умова, замінити людини в найближчій перспективі у неї не вийде. Що стосується вирішення вузькоспеціалізованих завдань і виконання рутинної роботи — з цим вона справляється на ура.
Хтось може назвати Prisma і подібні до цього фотопріложеніе сервіси, що використовують ІНС, «іграшками», так як вони служать лише для розваги. Однак те, що такі «складні» для розуміння речі стають доступні звичайному користувачеві, — це і є майбутнє.
Те, що за допомогою нейромереж можна визначати вид раку і вирішувати безліч інших вузько завдань, безсумнівно, важливо. Але для популяризації і, відповідно, розвитку технології необхідно залучення масового користувача. Саме на це і спрямовані всі ці «іграшки», так як в майбутньому технологія, яка лежить в їх основі, буде допомагати людині в його повсякденному житті.