Читаем Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун полностью

Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун

Это саммари – сокращенная версия книги Яна Лекуна «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.Будут ли роботы управлять миром? Останутся ли люди без работы? И ждет ли нас восстание машин? Эти вопросы мы задаем себе и окружающим, когда слышим о новых достижениях в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Однако все не так страшно, потому что мозг компьютера не обладает гибкостью и универсальностью человеческого мозга. Компьютерные нейроны – всего лишь математические функции, рассчитанные программой. А самые сложные и мощные компьютеры – узкопрофильные машины. Они могут обыграть человека в шахматы, за секунду найти нужное изображение среди миллионов картинок, но они учатся медленнее людей и даже животных. И главное – у машин нет ни грамма здравого смысла. О том, что из себя представляют машины сейчас и чего ждать в будущем, вы узнаете из саммари книги «Как учится машина».

Smart Reading

Учебная и научная литература / Образование и наука18+

Smart Reading

Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун

Автор:

Yann Le Cun


Оригинальное название:

Quand la machine apprend: La r'evolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond


www.smartreading.ru

Эти быстрые, но глупые машины

ENIAC, один из первых программируемых электронных компьютеров, созданный в 1945 году в Университете Пенсильвании для военных целей, мог перемножить 360 десятизначных чисел в секунду. И это казалось чудом.

Современные персональные компьютеры в миллиард раз быстрее – их производительность исчисляется сотнями гигафлопс[1]. Суперкомпьютеры объединяют десятки тысяч графических процессоров производительностью в десятки терафлопс. Их процессоры достигают скорости в сотни тысяч терафлопс. Они прогнозируют погоду, рассчитывают воздушный поток вокруг самолета, моделируют прошлое, например начало существования Вселенной.

Все эти сложные манипуляции включают численное решение дифференциальных уравнений или уравнений в частных производных. В недалеком прошлом математики производили подобные вычисления вручную. Однако машины нельзя считать такими же умными, какими были ученые-математики, потому что компьютеры, несмотря на невероятную вычислительную мощность, не умеют самостоятельно решать интеллектуальные задачи. Программы искусственного интеллекта могут учиться, но пока намного хуже и медленнее людей и даже животных.

София – красивая девушка-гуманоид с загадочной улыбкой и живой мимикой в 2017 году давала интервью журналистам и очаровывала саудовских шейхов, которые даже дали ей гражданство страны. Журналист интересуется, действительно ли роботы в скором времени захватят Землю. София обворожительно улыбается и заявляет: «Вам нужно меньше смотреть голливудские фильмы». Неужели роботы могут шутить? Вовсе нет. София – просто марионетка, в которую программисты залили набор стандартных ответов на множество вопросов. Ей что-то говорят, и программа сопоставления быстро выбирает из каталога наиболее подходящую реакцию. Иными словами, София обманывает аудиторию, притворяясь сообразительной красоткой с чувством юмора.

Машины пока еще выполняют действия, не понимая, что они делают, поскольку не обладают здравым смыслом. Если системы искусственного интеллекта поместить на шкалу интеллектуальных способностей от мыши до человека, то они окажутся значительно ближе к мыши, несмотря на сверхчеловеческую производительность ИИ в точных и узкоспециализированных задачах.

Это саммари дает ответы на вопросы: как учится машина? Догонят ли нас компьютеры по интеллектуальным способностям? Если это произойдет, то как скоро? И стоит ли нам опасаться господства машин в будущем?

Эволюция машинного обучения

Человек издревле пытается создать устройства, похожие на него. Ученые прошлого века, казалось, были в шаге от полной механизации мыслительного процесса и замены людей роботами во многих сферах. Однако сегодня мы все еще далеки от этого.

В 1950-х годах ученые, занимающиеся классическим ИИ, основанным на логике и графах, искали все новые сферы для его применения. В то же время появилось новое течение в компьютерной науке, сторонники которого считали, что для решения сложных задач одной логики недостаточно.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Кровососы. Как самые маленькие хищники планеты стали серыми кардиналами нашей истории
Кровососы. Как самые маленькие хищники планеты стали серыми кардиналами нашей истории

В этой книге предлагается совершенно новый взгляд на историю человечества, в которой единственной, главной и самой мощной силой в определении судьбы многих поколений были… комары. Москиты на протяжении тысячелетий влияли на будущее целых империй и наций, разрушительно действовали на экономику и определяли исход основных войн, в результате которых погибла почти половина человечества. Комары в течение нашего относительно короткого существования отправили на тот свет около 52 миллиардов человек при общем населении 108 миллиардов. Эта книга о величайшем поставщике смерти, которого мы когда-либо знали, это история о правлении комаров в эволюции человечества и его неизгладимом влиянии на наш современный мировой порядок.

Тимоти С. Вайнгард

Медицина / Учебная и научная литература / Образование и наука
Синдром гения
Синдром гения

Больное общество порождает больных людей. По мнению французского ученого П. Реньяра, горделивое помешательство является характерным общественным недугом. Внезапное и часто непонятное возвышение ничтожных людей, говорит Реньяр, возможность сразу достигнуть самых высоких почестей и должностей, не проходя через все ступени служебной иерархии, разве всего этого не достаточно, чтобы если не вскружить головы, то, по крайней мере, придать бреду особую форму и направление? Горделивым помешательством страдают многие политики, банкиры, предприниматели, журналисты, писатели, музыканты, художники и артисты. Проблема осложняется тем, что настоящие гении тоже часто бывают сумасшедшими, ибо сама гениальность – явление ненормальное. Авторы произведений, представленных в данной книге, пытаются найти решение этой проблемы, определить, что такое «синдром гения». Их теоретические рассуждения подкрепляются эпизодами из жизни общепризнанных гениальных личностей, страдающих той или иной формой помешательства: Моцарта, Бетховена, Руссо, Шопенгауэра, Свифта, Эдгара По, Николая Гоголя – и многих других.

Альбер Камю , Вильям Гирш , Гастон Башляр , Поль Валери , Чезаре Ломброзо

Философия / Учебная и научная литература / Образование и наука
Средневековье
Средневековье

История, как известно, статична и не приемлет сослагательного наклонения. Все было как было, и другого не дано. Но если для нас зачастую остаются загадками события десятилетней давности, то что уж тогда говорить о тех событиях, со времени которых прошло десять и более веков. Взять хотя бы Средневековье, в некоторых загадках которого и попытался разобраться автор этой книги. Мы, например, знаем, что монголы, опустошившие Киевскую Русь, не тронули Новгород. Однако же почему это произошло, почему ханы не стали брать древний город? Нам известно, что народная героиня Франции Жанна Д'Арк появилась на свет в семье зажиточного крестьянина, а покинула этот мир на костре на площади в Руане. Так, по крайней мере, гласит официальная биография Жанны. Однако существует масса других версий относительно жизни и смерти Орлеанской девы, например, о том, что происходила она из королевской, а не крестьянской семьи, и что вместо нее на костер поднялась другая женщина. Загадки, версии, альтернативные исследования, неизвестные ранее факты – наверное, тем и интересна история, что в ней отнюдь не все разложено по полочкам и что всегда найдутся люди, которые захотят узнать больше и разгадать ее загадки…

Борис Сергеевич Каракаев , Владислав Леонидович Карнацевич , Сергей Сергеевич Аверинцев

История / Учебная и научная литература / Образование и наука