Ето как обучаваме компютрите да бъдат много по-умни от хората
Невронните мрежи представляват компютърни алгоритми, които имат способността да възприемат информацията и потенциала да се справят с редица възникнали проблеми.
Създадени са преди повече от век, като в началото слабите компютри са причина за бавното им усъвършенстване и развитие. През 90-те години финансирането на разработки в тази сфера намалява, което допълнително е фактор за липсата на прогрес.
Последните две десетилетия обаче употребата на невронни мрежи набира скорост и вече съзираме огромните им възможности. Днес те са навсякъде около нас. Влизат в употреба за разпознаването на лица и образи, правят се прогнози за метеорологичната обстановка, извършва се търговия на стоковите борси, поставят се диагнози на някои видове ракови заболявания и т.н. приложения.
Принцип на действие
Невронните мрежи наподобяват действието на човешкия мозък. В този уникален орган всеки неврон има еднопосочна връзка с други частици. Когато премине импулс през един от невроните, той реално се активира, а сигналът се предава на всички свързани неврони, ако връзката между тях е стабилно установена. Сетивните клетки са първоизточникът на нервните импулси. Когато даден набор от мозъчни неврони се задвижи, последва действие – например реагират определени мускулни клетки в част от тялото.
На същия принцип функционират и изкуствените невронни мрежи. Една от основните разлики е, че те са програмни абстракции. Другата е, че те са свързани на слоеве, а не хаотично. Първият слой от неврони задействат сигналите, постъпващи отвън като входна информация – това могат да бъдат например пикселите на дадено изображение.
Последният слой ни предоставя данните дали в него има образ или лице. Всеки неврон събира сигналите, получени от горния слой, прилагайки активиращата функция. Връзката между два неврона умножава силата по съответния коефициент, след което я предава на следващия неврон. Именно във въпросните коефициенти се съдържа работоспособността на невронните мрежи. Те не се ограничават до един или друг клас задачи.
Начин на възприемане
Човешкият мозък не може да бъде сравняван до такава степен с невронните мрежи, защото при тях трудно можем да говорим за мисловен процес. Те възприемат околния свят по прост начин – при тях нахлува информация, бива обработвана и резултатът се връща спрямо вътрешната структура. Те не могат да произвеждат логически връзки между отделните единици данни, нито разбират самата постъпваща информация – те само я обработват.
Друга особеност е, че дадена невронна мрежа би могла да бъде използвана единствено с конкретна идея. Когато възникне необходимост от друга задача, дори тя да е подобна, следва да бъде изградена изцяло нова мрежа.
Невронните мрежи са клас математически функции, които колкото и сложни да са, прилагат принципите на сляпо. Те нямат опция да използват интуицията си, както е присъщо на хората, тъй като изобщо не разполагат с нея. Затова, дори да са сходни на мозъка, те на практика драстично се различават от неговия начин на действие.
Интересни факти и приложения
Счита се, че съвкупността от алгоритми не може да бъде определяна като изкуствен интелект. Това обаче е по-скоро грешно по ред причини, които могат да бъдат посочени.
Едно от описанията, присъщи за интелекта, е че той включва способности като възприятие, разсъждаване, решаване на проблеми и задачи. Съвременните форми на изкуствен интелект притежават споменатите свойства. Някои дори могат да запаметяват, да достигат до изводи и да откриват нови решения за поставени вече задачи. Разликите се отчитат при разграничаването на интелекта от съзнанието, от чувството за светоусещане, от субективното преживяване на действителността и отражението на външния свят върху нас.
Невронните мрежи и изкуственият интелект разчитат на по-голяма изчислителна мощ, както и подобрени алгоритми, което ще позволи все по-любопитни разработки в медицината и други дялове на науката.
Големите автомобилни производители прогнозират, че до няколко години ще успеят да пуснат на пазара наистина добре работещ наземен алгоритъм за автопилот.
Вече има опити и за общ изкуствен интелект, който да решава не само една, а и няколко задачи въз основа на универсални невронни мрежи, отразяващи доста по-близко структурата на мозъка.
През 2017 година програмата AlphaGo на Google победи един от най-добрите играчи на настолната игра Го, която е няколко степени по-трудна от шаха. Това го е постигнала след многократни игри сама срещу себе си. Невронната мрежа в програмата, изградена от десетки слоеве, ставала все по-добра след всяко разиграване, достигайки нивото на световен шампион.
Никой не може да гадае до какво ниво ще израснат невронните мрежи, но бъдещето изглежда повече от оптимистично. Вероятно най-сетне ще ни помогнат да разкрием много от тайните на Вселената, или пък ще заместят лекарите и ще ни диагностицират на база на симптомите – възможностите са неограничени. Само времето ще покаже пълния им потенциал, от който бихме могли да се възползваме в ежедневието си.
