Долго ли продлится шумиха вокруг революционных возможностей Искусственного Интеллекта?
» » Долго ли продлится шумиха вокруг революционных возможностей Искусственного Интеллекта?

27-12-2017, 23:19   Раздел: Новости, Information technology (IT), Наука, Статьи   » Долго ли продлится шумиха вокруг революционных возможностей Искусственного Интеллекта? Комментариев: 0

Долго ли продлится шумиха вокруг революционных возможностей Искусственного Интеллекта?

 
Долго ли продлится шумиха вокруг революционных возможностей Искусственного Интеллекта?


Долго ли продлится шумиха вокруг революционных возможностей Искусственного Интеллекта?


Все последние успехи Искусственного Интеллекта (ИИ) – распознавание образов, символов, человеческой речи, основаны на так называемом «глубоком обучении» нейросетей. Этот метод стал широко применяться только в последнее десятилетие, хотя был известен ещё в 80-е годы прошлого столетия. Нехватка вычислительных мощностей не давала должным образом «натренировать» искусственные сети, так как для их обучения требуется колоссальное количество различных примеров из жизни.

Джеффри Хинтон – британский учёный, основоположник «глубокого обучения» и метода «обратного распространения ошибок», на котором оно основано. Всё что умеет ИИ на сегодняшний момент, он умеет благодаря открытию этой технологии Хинтоном в 1986 году. Сейчас натренированные таким способом нейросети обгоняют по показателям все другие системы Искусственного Интеллекта.

Изобретению, сделанному Джеффри Хинтоном и явившемуся по сути прорывом в возможностях Искусственного Интеллекта, уже более 30 лет.

Что же такое метод «обратного распространения ошибок»? Представьте себе многослойную нейронную сеть. Слои в ней расположены друг за другом. Каждый содержит некоторое количество элементарных единиц – нейронов. Отдельный нейрон при поступлении на него сигнала от других, соединённых с ним нейронов, определённым образом возбуждается. Это возбуждение описывается неким числом, например, 1,35 или 56,82. Помимо этого, каждая связь характеризуется ещё одним численным значением -- силой, которую она может передавать. Эта сила связи -- подобие синапсов в головном мозге. Метод «обратного распространения ошибки» -- это регулировка сил связей («весов») между нейронами до получения правильного ответа начиная с конечных слоёв и заканчивая начальными.

Допустим, стоит задача обучить нейросеть идентифицировать хот-доги. Проанализировав картинку с хот-догом, сеть выдаст ответ «да» или «нет». После каждого такого примера необходимо подбирать веса между нейронами так, чтобы ошибка была наименьшей. Обучившись на огромном массиве изображений, сеть начинает удивительно точно распознавать заданный образ.

Весь этот процесс подбора весов напоминает работу вслепую. Никто пока не может точно интерпретировать, что происходит в многоуровневой нейронной сети. Если сеть маленькая, один-два слоя, то принцип работы понятен. Как только, дело касается тысяч элементов и сотен слоёв всё становится абсолютно непостижимым.

Искусственные нейронные сети – это бездумные идентификаторы нечётких закономерностей и польза от них ровно такая же. Это ограниченная форма интеллекта,имеющая лишь малую часть его возможностей. Такие системы легко ввести в заблуждение, поменяв на изображении несколько пикселей или усилив визуальный шум, который человеческий мозг даже не замечает. Робомобиль не может справиться с ситуацией, ранее ему не встречавшейся. Например, грузовик, врезавшийся в столб, или наглая попытка перестроения на дороге.

Там, где требуется здравый смысл или понятие о мироустройстве, машинный разум бессилен.

Человек мыслит алгоритмами высокого уровня. Чтобы приготовить суфле не нужно прокручивать в мозгу множество инструкций низшего уровня. Например, «согните руку в локте и поверните её на 45 градусов, выпрямите указательный палец и нажмите кнопку», как это делал бы робот с ИИ. Человек мыслит и действует обобщающими понятиями: «взбить яичные белки», которые, в свою очередь, состоят из подпрограмм -- «отделить белки от желтков» и «включить миксер». Машины так не делают, у них нет понимания о модели мира в целом.

Современные нейросети выглядят как плоские многоуровневые системы. Но в реальном биологическом мозге нейроны сформированы не только в горизонтальные линии, но и в вертикальные столбцы.

То что известно о человеческом интеллекте лишь капля в океане непознанного.

Работа нейросетей имитирует процессы, которыми оперирует мозг человека, но поверхностно, неглубоко. И даже эти поверхностные процессы, оставляют учёных в неведении относительно того, как там всё происходит. Будет ли когда-нибудь доступна Искусственному Интеллекту вся мощь человеческого разума? Возможно, потенциал нейросетей на данном этапе уже исчерпан из них выжаты все их возможности . Если это так, то в прогрессе ИИ наступит период стагнации и восторги по поводу недавних успехов поутихнут до новой революционной волны, которой пока не видно на горизонте.

Оцени новость:





Также смотрите: 
  • Сокращение числа сельских жителей в Японии становится угрозой демократии
  • В чём не права Собчак или когда Путин опять совершил ошибку





  • Другие статьи и новости по теме:

    Вам понравился материал? Поблагодарить легко!
    Будем весьма признательны, если поделитесь этой статьей в социальных сетях:

    Обнаружили ошибку или мёртвую ссылку?
    Выделите проблемный фрагмент мышкой и нажмите CTRL+ENTER.
    В появившемся окне опишите проблему и отправьте уведомление Администрации ресурса.
      Оставлено комментариев: 0
    Распечатать
    Информация
    Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.






    Наши партнёры
    Мы Вконтакте
    Спонсоры проекта