Дожили до того момента, когда искусственный интеллект создаёт собственную нейросеть. Хотя многие думают, что это одно и тоже. Но на самом деле не всё так просто и сейчас мы попробуем разобраться что это такое и кто кого может создать.
Инженеры из подразделения Google Brain весной текущего года продемонстрировали AutoML. Этот искусственный интеллект умеет без участия человека производить собственные уникальнейшие ИИ. Как выяснилось совсем недавно, AutoML смог впервые создать NASNet, систему компьютерного зрения. Данная технология серьёзно превосходит все созданные ранее людьми аналоги.
Эта основанная на искусственном интеллекте система может стать отличной помощницей в развитии, скажем, автономных автомобилей. Применима она и в робототехнике – роботы смогут выйти на абсолютно новый уровень.
Развитие AutoML проходит по уникальной обучающей системе с подкреплением. Речь идёт о нейросети-управленце, самостоятельно разрабатывающей абсолютно новые нейросети, предназначенные для тех или иных конкретных задач. В указанном нами случае AutoML имеет целью производство системы, максимально точно распознающей в реальном времени объекты в видеосюжете.
Черный треугольник — искусственный интеллект
Искусственный интеллект сам смог обучить новую нейронную сеть, следя за ошибками и корректируя работу. Обучающий процесс повторялся многократно (тысячи раз), до тех пор, пока система не оказалась годной к работе. Любопытно, что она смогла обойти любые аналогичные нейросети, имеющиеся в настоящее время, но разработанные и обученные человеком.
При этом AutoML оценивает работу NASNеt и использует эту информацию для улучшения дочерней сети; этот процесс повторяется тысячи раз. Когда инженеры протестировали NASNet на наборах изображений ImageNet и COCO, она превзошла все существующие системы компьютерного зрения.
В Google официально заявили, что NASNet распознаёт с точностью равной 82,7%. Результат на 1.2 % превышает прошлый рекорд, который в начале осени нынешнего года установили исследователи из фирмы Momenta и специалисты Оксфорда. NASNet на 4% эффективнее своих аналогов со средней точностью в 43,1%.
Есть и упрощённый вариант NASNet, который адаптирован под мобильные платформы. Он превосходит аналоги чуть больше, чем на три процента. В скором будущем можно будет использовать данную систему для производства автономных автомобилей, для которых важно наличие компьютерного зрения. AutoML же продолжает производить новые потомственные нейросети, стремясь к покорению ещё больших высот.
При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society). Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта.
Искусственный Интеллект — Как Заработать НА АВТОМАТЕ ? Готовая Схема Заработка (2023)
Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society).
Что такое искусственный интеллект?
Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.
Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.
Что такое нейронная сеть?
Идея нейросети заключается в том, чтобы собрать сложную структуру из очень простых элементов. Вряд ли можно считать разумным один-единственный участок мозга — а вот люди обычно на удивление неплохо проходят тест на IQ. Тем не менее до сих пор идею создания разума «из ничего» обычно высмеивали: шутке про тысячу обезьян с печатными машинками уже сотня лет, а при желании критику нейросетей можно найти даже у Цицерона, который ехидно предлагал до посинения подбрасывать в воздух жетоны с буквами, чтобы рано или поздно получился осмысленный текст. Однако в XXI веке оказалось, что классики ехидничали зря: именно армия обезьян с жетонами может при должном упорстве захватить мир.
На самом деле нейросеть можно собрать даже из спичечных коробков: это просто набор нехитрых правил, по которым обрабатывается информация. «Искусственным нейроном», или перцептроном, называется не какой-то особый прибор, а всего лишь несколько арифметических действий.
Работает перцептрон проще некуда: он получает несколько исходных чисел, умножает каждое на «ценность» этого числа (о ней чуть ниже), складывает и в зависимости от результата выдаёт 1 или –1. Например, мы фотографируем чистое поле и показываем нашему нейрону какую-нибудь точку на этой картинке — то есть посылаем ему в качестве двух сигналов случайные координаты. А затем спрашиваем: «Дорогой нейрон, здесь небо или земля?» — «Минус один, — отвечает болванчик, безмятежно разглядывая кучевое облако. — Ясно же, что земля».
«Тыкать пальцем в небо» — это и есть основное занятие перцептрона. Никакой точности от него ждать не приходится: с тем же успехом можно подбросить монетку. Магия начинается на следующей стадии, которая называется машинным обучением. Мы ведь знаем правильный ответ — а значит, можем записать его в свою программу.
Вот и получается, что за каждую неверную догадку перцептрон в буквальном смысле получает штраф, а за верную — премию: «ценность» входящих сигналов вырастает или уменьшается. После этого программа прогоняется уже по новой формуле. Рано или поздно нейрон неизбежно «поймёт», что земля на фотографии снизу, а небо сверху, — то есть попросту начнёт игнорировать сигнал от того канала, по которому ему передают x-координаты. Если такому умудрённому опытом роботу подсунуть другую фотографию, то линию горизонта он, может, и не найдёт, но верх с низом уже точно не перепутает.
В реальной работе формулы немного сложнее, но принцип остаётся тем же. Перцептрон умеет выполнять только одну задачу: брать числа и раскладывать по двум стопкам. Самое интересное начинается тогда, когда таких элементов несколько, ведь входящие числа могут быть сигналами от других «кирпичиков»!
Скажем, один нейрон будет пытаться отличить синие пиксели от зелёных, второй продолжит возиться с координатами, а третий попробует рассудить, у кого из этих двоих результаты ближе к истине. Если же натравить на синие пиксели сразу несколько нейронов и суммировать их результаты, то получится уже целый слой, в котором «лучшие ученики» будут получать дополнительные премии. Таким образом достаточно развесистая сеть может перелопатить целую гору данных и учесть при этом все свои ошибки.
Нейронную сеть можно сделать с помощью спичечных коробков — тогда у вас в арсенале появится фокус, которым можно развлекать гостей на вечеринках. Редакция МирФ уже попробовала — и смиренно признаёт превосходство искусственного интеллекта. Давайте научим неразумную материю играть в игру «11 палочек».
Правила просты: на столе лежит 11 спичек, и в каждый ход можно взять либо одну, либо две. Побеждает тот, кто взял последнюю. Как же играть в это против «компьютера»?
Берём 10 коробков или стаканчиков. На каждом пишем номер от 2 до 11.
Кладём в каждый коробок два камешка — чёрный и белый. Можно использовать любые предметы — лишь бы они отличались друг от друга. Всё — у нас есть сеть из десяти нейронов!
Нейросеть всегда ходит первой. Для начала посмотрите, сколько осталось спичек, и возьмите коробок с таким номером. На первом ходу это будет коробок №11. Возьмите из нужного коробка любой камешек. Можно закрыть глаза или кинуть монетку, главное — действовать наугад.
Если камень белый — нейросеть решает взять две спички. Если чёрный — одну. Положите камешек рядом с коробком, чтобы не забыть, какой именно «нейрон» принимал решение. После этого ходит человек — и так до тех пор, пока спички не закончатся.
Ну а теперь начинается самое интересное: обучение. Если сеть выиграла партию, то её надо наградить: кинуть в те «нейроны», которые участвовали в этой партии, по одному дополнительному камешку того же цвета, который выпал во время игры. Если же сеть проиграла — возьмите последний использованный коробок и выньте оттуда неудачно сыгравший камень. Может оказаться, что коробок уже пустой, — тогда «последним» считается предыдущий походивший нейрон. Во время следующей партии, попав на пустой коробок, нейросеть автоматически сдастся.
Вот и всё! Сыграйте так несколько партий. Сперва вы не заметите ничего подозрительного, но после каждого выигрыша сеть будет делать всё более и более удачные ходы — и где-то через десяток партий вы поймёте, что создали монстра, которого не в силах обыграть.
Источник: masterok.livejournal.com
Как обучить свою нейросеть
Глубинное обучение — это относительно новая и очень перспективная отрасль. С его помощью можно заставить машины решать самые разнообразные задачи: от программирования искусственного интеллекта для игр до создания автомобилей-беспилотников. Основой глубинного обучения выступает нейросеть. В этой статье мы поговорим о том, что она из себя представляет, как использовать нейросеть и кратко разберем принципы ее создания.
Как работает нейросеть
Компьютерная нейросеть создана по подобию живой, органической нейронной сети. Нейроны нашего мозга связаны друг с другом и умеют передавать информацию своим соседям. Но что более важно — они умеют обучаться. Именно эту важную особенность программисты пытаются воспроизвести в машинных нейросетях.
Если у живого организма в качестве единицы нейросети выступает нейрон, то в структуре машинной нейросети таким элементом становится ячейка, которая хранит некоторые значения. В ходе работы она производит определенные вычисления, затем передает готовый результат следующему «нейрону», который снова выполняет определенную последовательность действий и передает результат все дальше и дальше.
Как обучают нейросеть
Нейросеть обучается через предоставление данных. В упрощенном виде это выглядит так: мы даем нейросети большую выборку данных (например, миллион картинок с разными цветами) и показываем правильные ответы (например, указываем на картинки с розами). Затем нейросеть самостоятельно обрабатывает другую входную выборку (другой миллион картинок с цветами) и пытается самостоятельно определить, где здесь правильные ответы (картинки с розами).
После ее работы нужно сравнить выходные данные с эталонными ответами. Если нейросеть справилась хорошо (в современных реалиях это не меньше 95% правильных ответов), то обучение можно закончить. Но если сеть пока плохо угадывает правильные ответы, то нужно повторить процесс обучения с другими данными.
Выбор данных и формат их предоставления, конечно же, зависят от того, что вы хотите добиться от своей нейросети. При этом количество элементов в выборке должно быть в десять-сто раз больше количества нейронов в сети. Например, если у вас простенькая нейросеть из сотни нейронов, то вам для ее обучения требуется выборка минимум из тысячи картинок, а лучше — десяти тысяч.
Учтите, что даже хорошо обученная нейросеть никогда не выдаст результат со стопроцентной вероятностью. Всегда найдется такой запрос для нейросети, который поставит ее в тупик или вынудит выдать неправильный ответ.
Можно ли создать нейросеть без навыков программирования
К сожалению, нельзя. Создание даже самой простой нейросети потребует от вас хотя бы базового понимания принципа программирования. Если вы готовы потратить немного времени на изучение основ, к примеру, Python (очень простого языка, который подходит начинающим), то стоит этим заняться перед переходом к следующему разделу статьи.
Но если вы хотите просто на практике познакомиться с работой нейронных сетей, не создавая собственную, то можете обратиться к сервису Teachable Machine от Google. Это самый простой способ сделать нейросеть онлайн.
Нейросеть от Google уже готова к использованию; вам остается только обучить ее. Выберите подходящий тип данных (картинки, аудио и так далее) и параметры нейросети, затем создайте новый проект и загрузите объекты для обучения (например, набор изображений или звуков).
Если вы все сделали правильно, после обучения у вас получится простенькая, но рабочая нейросеть, выполняющая функцию распознавания.
Создаем нейросеть: краткое пошаговое руководство
Этот раздел подойдет для тех, кто хоть немного разбирается в программировании на Python. Постараемся обойтись простой и краткой инструкцией, не останавливаясь подробно на классификациях нейросетей, слоях нейросети и других достаточно объемных понятиях. Предположим, что у вас уже стоит Python на компьютере. Если нет, то вы легко найдете в интернете множество подробных гайдов. Работать далее будем в бесплатной IDE PyCharm.
- Создайте новый проект. У вас на компьютере появится папка с его названием.
- Установите библиотеку TensorFlow. Если вы работаете в PyCharm, это можно сделать в настройках проекта.
3. Создайте новый файл в формате *.py. Импортируйте в него TensorFlow (в начале файла напишите import TensorFlow). Если все сделано правильно, то при его запуске консоль выдаст Hello, Tensorflow.
4. Теперь нам нужен классификатор. Его создание — это тема для отдельного большого гайда, поэтому скачаем готовый с Github. Нажмите Code — Download ZIP. Распакуйте архив в папку с вашим проектом.
5. Попробуем обучить нейросеть. Для этого скачаем готовую подборку фотографий с цветами. Она создана специально для тестирования TensorFlow.
6. Распакуйте скачанные папки с цветами в папку классификатора /tf_files.
7. Осталось запустить обучение. Это можно сделать в терминале или консоли. Для этого нужно перейти в папку с проектом (используйте команду cd и укажите путь к папке), а затем указать следующую команду:
8. Процесс обучения может занять от десяти минут до часа, его скорость зависит от мощности вашего компьютера. При разработке масштабных нейросетей программисты тратят по несколько суток на обучение!
9. Давайте протестируем нашу нейросеть. Разместите изображение любого цветка в папке с проектом. Введите в консоли команду (замените image.jpg на название файла изображения):
10. Нейросеть выдаст вероятность, с которой на картинке изображен тот или иной цветок.
Разработка нейросети с нуля — довольно сложная задача, которую невозможно выполнить без глубокого знания программирования. Но современные сервисы позволяют делать простенькие, но вполне рабочие нейросети на уже готовой основе.
Полезна ли была статья?
Дайте нам знать, понравился ли вам этот пост. Это единственный способ, которым мы можем совершенствоваться.
Источник: analyticsinvest.ru
Как создать искусственный интеллект
В современной науке понятие искусственного интеллекта можно встретить во многих ее разделах. Ассоциация с термином возникает, если рассматривать такие технологии:
- Экспертные системы;
- Сети, созданные по принципу нейронов;
- Лингвистические алгоритмы;
- Гибридные системы;
- Имитация мозговой деятельности с помощью различных систем.
Обработка информации некоторыми фирмами проводится именно с помощью вышеназванных технологий. Причем некоторые из компаний работают над проблемой искусственного интеллекта, целенаправленно разрабатывая его систему. Так заявляют работники данных фирм. Другие же заявляют о том, что уже разработали искусственный интеллект. Но для того, чтобы разобраться, так ли это, необходимо определиться со значением понятия искусственного интеллекта.
Вопрос искусственного интеллекта
Давайте с вами представим, что в нашем устройстве установлена программа искусственного интеллекта, с которой нужно пообщаться. Вы можете сделать это как письменно, так и голосом. Тогда перед нами появляются следующие проблемные моменты:
- Каким образом программа будет общаться с людьми? Возможно, ей нужна дополнительная подпрограмма, в которой будут иметься сведения о морфологии, семантике и грамматической структуре языка? Или же искусственный интеллект сможет обучаться самостоятельно, путем общения с людьми?
- Что предпринять, если нужно будет научить компьютер основам языка?
- При обучении человеком будет ли интеллект отображать свойства его личности?
Сложно разобраться самому?
Попробуйте обратиться за помощью к преподавателям
Тип задания
Узнать стоимость
это быстро и бесплатно
Давайте сравним предположенный нами процесс обучения с уже имевшимся человеческим опытом. Например, нужно научить говорить ребенка, появившегося недавно на свет или попугая способного к речи.
Выше описанные доводы наводят на мысль, что люди способны не только обучаться, но и самостоятельно искать ответ на вопрос, пользуясь литературными и другими источниками. Мы исходили из размышлений по типу «а что, если…». Когда перед человеком возникают трудности, он ищет ответы в различных источниках, подбирает наиболее доступные варианты.
Признаки интеллекта
В научном круге бытуют разные мнения по поводу определения понятия «интеллект». Но для того, чтобы дать полное описание данного термина, нужно выделить его признаки. Понятие интеллекта включает в себя способность к обучению и умению представлять. Таким образом, мы можем сделать вывод о том, что набор знаний при формировании интеллекта не нужен.
Важной составляющей искусственной системы может стать способность учиться. Давайте подробнее рассмотрим процесс обучения ребенка. Стоит уделить внимание процессу освоения языка и его понимания, а также тому, как человек начинает общение. Смысловая составляющая языка понятна ребенка не сразу. Слыша слово в различных ситуациях, дитя постепенно улавливает его смысл.
Повторение закрепляет услышанное в памяти ребенка, а далее становится возможным использования его в устной речи. Легче всего ребенку понять смысл слова «мама». С рождения он слышит такие фразы, как «давай мама поможет помыть ручки», «мама тебя любит» и т.д.
На успешность обучения влияют и другие данные. Когда мама разговаривает с дитем, она передает своей улыбкой, прикосновениями и голосом любящее отношение к ребенку. Благодаря этому, новая и информация усваивается легче и результативнее. Если сразу же у ребенка не получается сказать «мама», родитель терпеливо ждет и знает о важности отношения.
Маленький человек обучается методом проб и ошибок, старается и действует. Задача матери на данном этапе в том, чтобы проявить искреннюю любовь и поддержку. Важно, чтобы родитель помогал ребенку исправлять ошибки в произношении. Так процесс освоения речи будет эффективней.
В последующем ребенок начинает обучаться не только у родителей, но и во взаимодействии с окружающими людьми. Это принцип построения личности.
Не нашли то, что искали?
Попробуйте обратиться за помощью к преподавателям
Источник: spravochnikvs.com