Neurónová sieť – čo to je? Definícia, význam a rozsah

2024 Autor: Leah Sherlock | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-17 05:48

Termín neurónová sieť, ktorý bol predtým známy len zo sci-fi kníh, v posledných rokoch postupne a nenápadne vstúpil do verejného života ako neoddeliteľná súčasť najnovšieho vedeckého vývoja. Samozrejme, už pomerne dlho ľudia z herného priemyslu vedia, že ide o neurónovú sieť. Ale v dnešnej dobe tento pojem nájde každý, je známy a pochopený širokými masami. Nepochybne to naznačuje, že veda sa priblížila skutočnému životu a v budúcnosti nás čakajú nové objavy. A predsa, čo je to neurónová sieť? Skúsme prísť na význam toho slova.

Súčasnosť a budúcnosť

Za starých čias boli neurónová sieť, Hort a vesmírni chodci úzko príbuzné pojmy, pretože s umelou inteligenciou so schopnosťami ďaleko lepšími ako jednoduchý stroj bolo možné stretnúť iba vo svete fantázie, ktorý vzniká vo fantázii niektorí autori. Trendy sú však také, že v poslednej dobe okolo bežného človeka v skutočnosti existuje stále viac a viac predmetov, ktoré sa predtým spomínali iba v literatúre sci-fi. To nám umožňuje povedať, že aj ten najnásilnejší let fantázie možno skôr či neskôr nájde svoj ekvivalent v realite. Knihy o hitoch, neurónových sieťach užteraz majú s realitou viac spoločného ako pred desiatimi rokmi a ktovie, čo sa stane o ďalšiu dekádu?

Neurónová sieť v modernej realite je technológia, ktorá vám umožňuje identifikovať ľudí, pričom máte k dispozícii iba fotografiu. Umelá inteligencia je celkom schopná riadiť auto, môže hrať a vyhrať poker. Neurónové siete sú navyše nové spôsoby, ako robiť vedecké objavy, čo vám umožňuje uchýliť sa k predtým nemožným výpočtovým schopnostiam. To dáva jedinečné šance na pochopenie dnešného sveta. Len zo správ oznamujúcich najnovšie objavy je však málokedy jasné, čo je neurónová sieť. Mal by sa tento výraz vzťahovať na program, stroj alebo komplex serverov?

Všeobecný pohľad

Ako môžete vidieť zo samotného termínu „neurónová sieť“(fotky uvedené v tomto článku to tiež umožňujú pochopiť) je štruktúra, ktorá bola navrhnutá analogicky s logikou ľudského mozgu. Samozrejme, kopírovanie úplne biologickej štruktúry takej vysokej zložitosti v súčasnosti nevyzerá realisticky, ale vedci sa už dokázali výrazne priblížiť k vyriešeniu problému. Povedzme, že nedávno vytvorené neurónové siete sú celkom efektívne. Hort a ďalší spisovatelia, ktorí publikovali fantastické diela, sotva vedeli v čase písania svojich diel, že veda bude schopná pokročiť tak ďaleko v tomto roku.

Zvláštnosťou ľudského mozgu je, že je to štruktúra mnohých prvkov, medzi ktorýmiinformácie sa neustále prenášajú cez neuróny. V skutočnosti sú podobné štruktúry aj nové neurónové siete, kde elektrické impulzy zabezpečujú výmenu relevantných údajov. Jedným slovom ako v ľudskom mozgu. A napriek tomu nie je jasné: existuje nejaký rozdiel od bežného počítača? Koniec koncov, stroj, ako viete, je tiež vytvorený z častí, medzi ktorými sa údaje prenášajú pomocou elektrického prúdu. V knihách o vesmíre, neurónových sieťach vyzerá zvyčajne všetko očarujúco – obrovské či maličké stroje, pri ktorých postavy na prvý pohľad pochopia, s čím majú do činenia. Ale v skutočnosti je situácia zatiaľ iná.

Ako sa vyrába?

Ako môžete vidieť z vedeckých prác o neurónových sieťach („Spacewalkers“, žiaľ, do tejto kategórie nepatria, nech sú akokoľvek fascinujúce), myšlienka v najprogresívnejšej štruktúre v oblasti umelá inteligencia, pri vytváraní komplexnej štruktúry, ktorej jednotlivé časti sú veľmi jednoduché. V skutočnosti pri paralele s ľuďmi možno nájsť podobnosť: povedzme, iba jedna časť mozgu cicavca nemá veľké schopnosti, schopnosti a nemôže poskytnúť inteligentné správanie. Ale pokiaľ ide o človeka ako celok, potom takýto tvor pokojne prejde testom na úroveň inteligencie bez zvláštnych problémov.

Napriek týmto podobnostiam bol podobný prístup k vytváraniu umelej inteligencie pred niekoľkými rokmi vylúčený. Je to vidieť z vedeckých prác aj zo sci-fi kníh o neurónovej sieti (napríklad „Spacewalkers“spomenutí vyššie). Mimochodom, do istej miery aj vyjadreniaCicera možno spájať s modernou myšlienkou neurónových sietí: svojho času skôr žieravo navrhol, aby opice vyhadzovali do vzduchu písmená napísané na žetónoch, aby sa z nich skôr či neskôr vytvoril zmysluplný text. A až 21. storočie ukázalo, že takáto zloba bola úplne neopodstatnená. Neurónová sieť a sci-fi išli svojou cestou: ak dáte armáde opíc veľa žetónov, vytvoria nielen zmysluplný text, ale získajú aj moc nad svetom.

Sila je v jednote, brat

Ako sme sa naučili z mnohých experimentov, trénovanie neurónovej siete vedie k úspechu, keď samotný objekt obsahuje obrovské množstvo prvkov. Ako vedci vtipkujú, neurónovú sieť možno v skutočnosti zostaviť z čohokoľvek, dokonca aj zo škatúľ zápaliek, keďže hlavnou myšlienkou je súbor pravidiel, ktorým sa výsledná komunita riadi. Zvyčajne sú pravidlá pomerne jednoduché, ale umožňujú vám kontrolovať proces spracovania údajov. V takejto situácii neurón (hoci umelý) nebude vôbec zariadením, nie zložitou štruktúrou alebo nezrozumiteľným systémom, ale skôr jednoduchými aritmetickými operáciami, realizovanými s minimálnou spotrebou energie. Oficiálne vo vede sa umelé neuróny nazývajú "perceptróny". Neurónové siete („Vesmírne vodopády“to dobre ilustrujú) by mali byť podľa názoru niektorých vedeckých autorov oveľa zložitejšie, ale moderná veda ukazuje, že jednoduchosť tiež poskytuje vynikajúce výsledky.

Fungovanie umelého neurónu je jednoduché: zadávajú sa čísla, vypočíta sa hodnota pre každýinformačný blok, výsledky sa sčítajú, výstupom je jednotka alebo hodnota „-1“. Chcel byť niekedy čitateľ medzi padlými? Neurónové siete fungujú v realite, aspoň v súčasnosti, úplne inak, preto pri predstave seba samého vo fantasy diele by ste na to nemali zabúdať. V skutočnosti môže moderný človek pracovať s umelou inteligenciou napríklad takto: môžete ukázať obrázok a elektronický systém odpovie na otázku „buď - alebo“. Predpokladajme, že osoba nastaví súradnicový systém jedného bodu a pýta sa, čo je zobrazené - zem alebo, povedzme, obloha. Po analýze informácií systém dá odpoveď - dosť možno nesprávnu (v závislosti od dokonalosti AI).

Palec hore

Ako môžete vidieť z logiky modernej neurónovej siete, každý jej prvok sa snaží uhádnuť správnu odpoveď na otázku položenú systému. V tomto prípade je malá presnosť, výsledok je porovnateľný s výsledkom hodu mincou. Ale skutočná vedecká práca začína, keď príde čas na trénovanie neurónovej siete. Vesmír, objavovanie nových svetov, nahliadnutie do podstaty fyzikálnych zákonov nášho vesmíru (na ktoré sa moderní vedci spoliehajú pomocou neurónových sietí) sa sprístupnia práve v momente, keď sa umelá inteligencia bude učiť oveľa efektívnejšie a efektívnejšie ako človek.

Faktom je, že ten, kto kladie systému otázku, pozná na ňu správnu odpoveď. Môžete ho teda zapísať do informačných blokov programu. Perceptrón, ktorý dáva správnu odpoveď, získava hodnotu atu stráca ten, kto odpovedal nesprávne, a dostáva pokutu. Každý nový cyklus spustenia programu sa líši od predchádzajúceho v dôsledku zmeny úrovne hodnoty. Vráťme sa k predchádzajúcemu príkladu: skôr či neskôr sa program naučí jasne rozlišovať medzi zemou a vesmírom. Neurónové siete sa učia tým efektívnejšie, čím správnejšie je zostavený študijný program – a jeho tvorba stojí moderných vedcov veľa úsilia. V rámci úlohy stanovenej skôr: ak sa neurónovej sieti poskytne ďalšia fotografia na analýzu, pravdepodobne ju nebude môcť okamžite spracovať presne, ale na základe údajov získaných počas školenia skôr presne zistí, kde Zem je a kde sú oblaky, vesmír alebo niečo iné.

Aplikácia nápadu na realitu

Samozrejme, v skutočnosti sú neurónové siete oveľa komplikovanejšie ako tie, ktoré sú opísané vyššie, hoci samotný princíp zostáva rovnaký. Hlavnou úlohou prvkov, z ktorých je vytvorená neurónová sieť, je systematizácia číselných informácií. Pri kombinovaní množstva prvkov sa úloha stáva komplikovanejšou, pretože vstupné informácie nemusia pochádzať zvonku, ale z perceptrónu, ktorý už vykonal svoju prácu systematizácie.

Ak sa vrátime k úlohe vyššie, potom v neurónovej sieti môžete prísť s nasledujúcimi procesmi: jeden neurón rozlišuje modré pixely od ostatných, druhý spracováva súradnice, tretí analyzuje údaje prijaté prvým dve, na základe ktorých rozhodne, či je v danom bode zem alebo nebo. Navyše, triedenie do modrých a iných pixelov môže byť zverené niekoľkým neurónom súčasne a informácie, ktoré dostanú, môžu byť zhrnuté. Tie perceptróny, ktoré dajúlepší a presnejší výsledok dostane na konci bonus v podobe vyššej hodnoty a ich výsledky budú prioritou pri prepracovaní akejkoľvek úlohy. Samozrejme, neurónová sieť sa ukáže ako mimoriadne objemná a informácie v nej spracované budú neznesiteľnou horou, ale bude možné brať do úvahy a analyzovať chyby a predchádzať im v budúcnosti. Implantáty založené prevažne na neurónovej sieti, ktoré sa nachádzajú v mnohých knihách sci-fi, fungujú takto (pokiaľ sa, samozrejme, autori neobťažujú premýšľať o tom, ako to funguje).

Historické míľniky

Laika to môže prekvapiť, ale prvé neurónové siete sa objavili v roku 1958. Je to spôsobené tým, že zariadenie umelých neurónov je podobné ako iné počítačové prvky, medzi ktorými sa prenášajú informácie vo formáte binárneho číselného systému. Koncom šesťdesiatych rokov bol vynájdený stroj s názvom Mark I Perceptron, v ktorom boli implementované princípy neurónových sietí. To znamená, že prvá neurónová sieť sa objavila len desaťročie po zostrojení prvého počítača.

Prvé neuróny prvej neurónovej siete pozostávali z rezistorov, rádiových elektrónok (v tom čase ešte nebol vyvinutý taký kód, ktorý by mohli používať moderní vedci). Práca s neurónovou sieťou bola úlohou Franka Rosenblatta, ktorý vytvoril dvojvrstvovú sieť. Na prenos externých dát do siete bola použitá obrazovka s rozlíšením 400 pixelov. Stroj bol čoskoro schopný rozpoznať geometrické tvary. Už to naznačovalo, že so zlepšením technických riešení môžu neurónové sietenaučiť sa čítať písmená. A kto vie čo ešte?

Prvá neurónová sieť

Ako vidno z histórie, Rosenblatt svojou prácou doslova horel, dokonale sa v nej orientoval, bol špecialistom na neurofyziológiu. Bol autorom fascinujúceho a obľúbeného univerzitného kurzu, v ktorom každý mohol pochopiť, ako implementovať ľudský mozog v technickom prevedení. Už vtedy vedecká komunita dúfala, že čoskoro budú existovať skutočné príležitosti na vytvorenie inteligentných robotov schopných pohybovať sa, hovoriť a vytvárať systémy podobné im. Ktovie, možno by títo roboti išli kolonizovať iné planéty?

Rosentblatt bol nadšenec a vy mu rozumiete. Vedci verili, že umelú inteligenciu možno realizovať, ak by bola matematická logika plne stelesnená v stroji. V tomto bode už existoval Turingov test, Asimov spopularizoval myšlienku robotiky. Vedecká komunita bola presvedčená, že prieskum vesmíru je otázkou času.

Ospravedlnený skepticizmus

Už v šesťdesiatych rokoch existovali vedci, ktorí sa hádali s Rosenblattom a ďalšími veľkými mozgami pracujúcimi na umelej inteligencii. Pomerne presnú predstavu o ich logike výmyslov možno získať z publikácií Marvina Minského, známeho vo svojom odbore. Mimochodom, je známe, že Isaac Asimov a Stanley Kubrick vysoko hovorili o Minského schopnostiach (Minsky mu pomáhal pracovať na Vesmírnej odysei). Minsky nebol proti vytváraniu neurónových sietí, o ktorýchKubrickov film svedčí a v rámci svojej vedeckej kariéry sa ešte v päťdesiatych rokoch venoval strojovému učeniu. Napriek tomu bol Minsky kategorický v súvislosti s chybnými názormi a kritizoval nádeje, pre ktoré v tom čase ešte neexistoval pevný základ. Mimochodom, Marvin z kníh Douglasa Adamsa je pomenovaný po Minskom.

Kritika neurónových sietí a vtedajší prístup sú systematizované v publikácii „Perceptron“z roku 1969. Práve táto kniha doslova v zárodku zabila u mnohých ľudí záujem o neurónové siete, pretože vedec s vynikajúcou povesťou jasne ukázal, že Mark Prvý má množstvo nedostatkov. Po prvé, prítomnosť iba dvoch vrstiev bola zjavne nedostatočná a stroj mohol robiť príliš málo, napriek svojej gigantickej veľkosti a obrovskej spotrebe energie. Druhý bod kritiky bol venovaný algoritmom vyvinutým Rosenblattom na trénovanie siete. Podľa Minského sa informácie o chybách s vysokou pravdepodobnosťou stratili a potrebná vrstva jednoducho nedostala celé množstvo údajov na správnu analýzu situácie.

Veci sa zastavili

Napriek tomu, že Minskyho hlavnou myšlienkou bolo upozorniť svojich kolegov na chyby s cieľom podnietiť ich k zlepšeniu vývoja, situácia bola iná. Rosenblatt zomrel v roku 1971 a v jeho práci nemal kto pokračovať. V tomto období sa začala éra počítačov a táto oblasť techniky napredovala obrovskými krokmi. V tomto sektore boli zamestnané najlepšie mysle v matematike a informatike a umelá inteligencia vyzerala ako neprimerané plytvanie energiou a zdrojmi.

Neurónové siete nepriťahujú pozornosť vedeckej komunity už viac ako desať rokov. Zlom nastal, keď do módy prišiel kyberpunk. Podarilo sa nájsť vzorce, pomocou ktorých možno s vysokou presnosťou vypočítať chyby. V roku 1986 problém formulovaný Minskym už našiel tretie riešenie (všetky tri boli vyvinuté nezávislými skupinami vedcov) a práve tento objav podnietil nadšencov preskúmať novú oblasť: práca na neurónových sieťach sa opäť stala aktívnou. Pojem perceptróny však v tichosti nahradili kognitívne výpočty, zbavili sa experimentálnych zariadení, začali používať kódovanie, využívajúc najefektívnejšie programovacie techniky. Len pár rokov a neuróny sú už zostavené do zložitých štruktúr, ktoré dokážu zvládnuť aj dosť vážne úlohy. Postupom času bolo možné napríklad vytvárať programy na čítanie ľudského písma. Prvé siete sa ukázali ako schopné samoučenia, to znamená, že nezávisle našli správne odpovede bez náznaku osoby ovládajúcej počítač. Neurónové siete našli svoje uplatnenie v praxi. Napríklad práve na nich sa v bankových štruktúrach v Amerike používajú programy, ktoré identifikujú čísla na šekoch.

Vpred míľovými krokmi

V 90-tych rokoch sa ukázalo, že kľúčovou vlastnosťou neurónových sietí, ktorá si vyžaduje osobitnú pozornosť vedcov, je schopnosť preskúmať danú oblasť pri hľadaní správneho riešenia bez toho, aby to niekto potreboval. Program používa metódu pokus-omyl, na základe ktorej vytvára pravidlá správania.

Toto obdobie bolo poznačené prudkým nárastom záujmuverejnosti k provizórnym robotom. Nadšení dizajnéri z celého sveta začali aktívne navrhovať svoje vlastné roboty schopné učenia. V roku 1997 to znamenalo prvý skutočne vážny úspech na svetovej úrovni: počítač po prvý raz porazil najlepšieho svetového šachistu Garryho Kasparova. Koncom deväťdesiatych rokov však vedci dospeli k záveru, že dosiahli strop a umelá inteligencia nemôže ďalej rásť. Navyše, dobre optimalizovaný algoritmus je pri riešení rovnakých problémov oveľa efektívnejší ako akákoľvek neurónová sieť. Niektoré funkcie zostali pri neurónových sieťach, napríklad rozpoznávanie archívnych textov, no nič zložitejšie k dispozícii nebolo. V podstate, ako hovoria moderní vedci, chýbali technické možnosti.

Náš čas

Neurónové siete dnes predstavujú spôsob, ako vyriešiť najzložitejšie problémy pomocou metódy „riešenie sa nájde samo“. V skutočnosti to nesúvisí so žiadnou vedeckou revolúciou, akurát moderní vedci, svetoznámi programátori, majú prístup k výkonnej technike, ktorá im umožňuje uviesť do praxe to, čo si človek predtým vedel len všeobecne predstaviť. Vráťme sa k Ciceronovej fráze o opiciach a žetónoch: ak k zvieratám priradíte niekoho, kto im za správnu frázu dá odmenu, nielenže vytvoria zmysluplný text, ale napíšu aj nový „Vojna a mier“a o nič horšie.

Dnešné neurónové siete sú v prevádzke s najväčšími spoločnosťami pôsobiacimi v oblasti informačných technológií. Ide o viacvrstvové neurónové siete implementované prostredníctvom výkonných serverov,pomocou možností World Wide Web, polí informácií nahromadených za posledné desaťročia.