Представьте, что человеку дают огромную табличку с цифрами и говорят: «Совершенно не известно, что значат эти числа и какая между ними связь, но если ты сможешь найти в них закономерность – ты большой молодец». Страшно даже представить, сколько времени и сил понадобится человеку, чтобы справиться с этой задачей. Компьютер же справится с поиском этих закономерностей в несколько раз быстрее, при этом не затратив много труда.

Во время вычислений мы не можем дать машине никаких подсказок, поскольку сами не знаем путей к правильному ответу. Компьютер раз за разом пробует различные комбинации цифр и со временем находит среди потока чисел совпадения, проверяет свою догадку на всех данных и выдает правильный вариант.

Особенно полезны такие системы там, в тех областях, где необходимо делать много сложных и ответственных вычислений. Например, существуют программы, помогающие банкам рассылать сообщения определенным категориям клиентов или проводящие статистические исследования, осуществляющие поиск новостей или вредоносных программ-вирусов.

Кстати, о вирусах, только уже настоящих. Искусственный интеллект и здесь является верным помощником человека, помогая вирусологам находить спасительные вакцины, сопоставляя миллиарды компонентов и прогнозируя возможное распространение опасных болезней среди людей. Нейросети на основании больших данных находят лекарства, способные противостоять опасным заболеваниям. Учитывая те уроки, что преподнесла всему миру новая коронавирусная инфекция COVID-19, такие разработки можно назвать жизненно необходимыми.

Нейросети: ловитесь данные большие и малые!

Но машинное обучение не гарантирует того, что однажды компьютер станет таким же самостоятельным и способным к размышлению, как человек.

Ключик к решению этой задачи нашелся в биологии и медицине, а точнее – в особенностях работы человеческого мозга, по аналогии с которой была изобретена нейронная сеть – одно из направлений искусственного интеллекта.

Цель нейросетей: воссоздать процессы, которые происходят в мозге, когда человек работает над какой-либо проблемой. Задачи, которые решает большинство нейросетей: сортировка информации, распознавание и предсказание. Нейросети способны самостоятельно обучаться и развиваться, строя свой опыт на совершённых ошибках.

Как же до такого додумались?

Шанс изобрести подобные умные технологии у человечества был еще полвека назад. Уже тогда об искусственном интеллекте и нейросетях писали фантасты, описывая будущее, полное умных машин. Минус в том, что идея их создания родилась гораздо раньше появления возможностей ее воплощения. Не было ни мощных компьютеров, ни достаточного для обучения машин количества данных, ни специалистов, способных с ними работать.

Нейрон – это нервная клетка человеческой нервной системы, которая работает с информацией, словно вычислительный центр. Эти клетки чувствительны к сигналам, поступающим извне. Основная их задача: получать, обрабатывать, хранить и передавать информацию. В итоге это нужно для того, чтобы делать выводы и принимать решения.

Мозг новорожденного ребенка имеет очень плотную сеть нейронов, они работают на полную мощь, получая информацию и анализируя ее: малыш видит, слышит, испытывает голод или страх. Ему нужно научиться очень многим вещам, исследовать окружающий мир. Ребенок учится узнавать родителей, улыбаться им, ползать, ходить, говорить, читать и писать… Чем старше люди, тем этих клеток становится меньше, а способность к обучению постепенно снижается.

Число нейронов в мозге человека составляет примерно 80–100 миллиардов. И вся эта нейронная армия постоянно находится в режиме работы с информацией. Клетки обучаются, многократно повторяя действия.

Поскольку мечта сделать компьютер разумным возникла достаточно давно, и ученые усердно трудились над созданием аналога работы нейронов, идея воплотилась в нейросеть – искусственную систему, которую можно обучать. Она действует не только по заданной программе, но и, учитывая свой прошлый опыт, меняет алгоритмы работы, чтобы ошибаться все реже и реже.

Это практически так же, как обучить щенка давать лапу. Он маленький и не знает, чего от него хотят. Но вот хозяин берет его за лапу и одновременно дает угощение, хвалит его и гладит. Это упражнение повторяется много раз, пока питомец не научится давать лапу и не станет выполнять эту команду уже без стимула в виде вкусняшки. Он радостно будет давать хозяину лапу, как только увидит соответствующий жест.

Дай, нейросеть, на счастье, лапу мне

Вот практический пример: стоит задача обучить нейросеть находить на изображениях лица.