Neuron что это за программа

Лучшие бесплатные браузеры для ОС Windows, Android и Linux

Скачать и установить браузер на ПК и мобильное приложение

Neuron Browser на Windows

Скачать Neuron Browser для Windows бесплатно вы можете последнюю версию с нашего ресурса по официальной ссылке. Рекомендуем установить Neuron Browser на русском языке и наслаждаться Интернет-серфингом!

Веб-браузер — программное обеспечение, которое предоставляет собой интерфейс для поиска информации в Интернете. Предлагаем бесплатное скачивание Neuron Browser на операционную систему Windows по прямой ссылке от разработчиков без торрентов и SMS.

Описание

Neuron – удобный и функциональный вэб-обозреватель, призванный сделать ваш серфинг в сети Интернет максимально комфортной. Быстрый запуск, «скромное» потребление системных ресурсов, стабильная работа – вот основные черты браузера, за которые на него уже стоит обратить внимание. Скачать Neuron браузер можно с нашего сайта.

Нейрон: строение, функции, виды. Синапсы

В основе Neuron (Нейрон) лежит небезызвестный Chromium. Разумеется, переработанный, с добавлением дополнительных функций и частично измененным интерфейсом. То есть суть-то та же, но выглядит Нейрон несколько привлекательнее за счет всевозможных оригинальных деталей.

Добавлена интересная функция, которую без затей пользователи называют «шухер». Имя у нее «говорящее», так что догадаться, что имеется ввиду, несложно. С помощью настраиваемой комбинации клавиш вы легко свернете открытое окно. Очень актуально для тех, у кого строгие начальники.

Еще одна отличительная черта Neuron – это внимание к безопасности. Вас предупредят о подозрительных сайтах, шпионских программах, а также об опасных файлах, которые вы собираетесь скачать.

Если вы хотите скачать Neuron на компьютер, можете сделать это, пройдя по ссылке на нашем сайте. В свое распоряжение вы непременно получите не «битый», безопасный файл.

Функционал

Похожий интерфейс характерен для почти всех браузеров, созданных на основе Chromium. Однако каждый разработчик пытается внести что-то свое. Вот и «родители» Нейрона добавили несколько симпатичных деталей, которые придали обозревателю некоторой оригинальности и шарма. «Поиграли» ребята и с контрастностью основных цветов: они приятны глазу и безопасны.

Впрочем, заботились они не только о внешнем виде, но и о функциональности браузера Neuron. Упор был сделан на скорость. И довольно успешно. Он в считанные мгновения открывает не только обычные сайты, но и сложные веб-приложения, что существенно экономит время, а также просто радует пользователя.

Может заинтересовать: RockMelt

Neuron может похвастаться обилием полезных плагинов, а если чего-то не хватает – всегда можно скачать вариант для Гугл Хрома.

Еще одно немаловажное умение браузера Neuron: блокирование всевозможные программы-шпионы, а также предупреждение пользователя о подозрительных сайтах.

NEURON | КРАТКИЙ ОБЗОР СЕРВИСА И ЕГО ПРЕИМУЩЕСТВА НАД CRM

Плюсы и минусы

• Быстродействие.
• Удобный, приятный глазу интерфейс.
• Блокирует подозрительный контент.
• Возможность расширить функционал.

• Закрытый исходный код.

Системные требования

• Операционная система Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows 8, Windows 10.
• Архитектура с разрядностью 32 бит или 64 бит (x86 или x64).
• Процессор с тактовой частотой не менее 2200 MHz.
• Оперативная память от 512 Мб.
• Видеокарта с видеопамятью объемом не менее 64 Мб.
• Свободное место на жёстком диске от 144 Мб.

Как установить браузер на Windows

• Скачать Neuron на Windows 7, 8, 10, 11.
• Запустить установочный файл.
• Убрать галочку напротив предложения «Установить Яндекс.браузер и сервисы Яндекса».
• Откроется окошко установки компонентов. Нажмите «Далее».
• Дождитесь завершения процесса установки.

Как удалить браузер

• Запустите меню «Пуск».
• Откройте «Панель управления».
• Выберите команду «Удаление программы».
• В открывшемся окне найдите Neuron.
• Нажмите «Удалить».

Заключение

Neuron — это быстрый, удобный и безопасный браузер с уникальным набором полезных функций.Neuron разработан специально для удобства работы в сети Интернет. Он быстро запускается, потребляет минимум системных ресурсов и обладает уникальным дизайном.

оценок: 10,
(5,00 из 5)

Ссылки на скачивание ведут на официальные сайты. Если вы сомневаетесь в файле, проверьте с помощью антивирусной программы.

Источник: download-browser.ru

Что такое Neural Engine и зачем он нужен в Айфоне

На презентации нового iPhone инженеры Apple частенько жонглируют непонятными терминами, одним из которых является «нейронный процессор»: из года в год его улучшают, увеличивая количество операций с нескольких сотен миллиардов до нескольких триллионов в секунду. Однако видимой пользы от нейронного сопроцессора для многих нет, поэтому не каждый пользователь знает о том, зачем нужен этот модуль и за что он отвечает. Между прочим, в 2022 году без него в вашем смартфоне не было бы львиной доли функций: объясняем, что такое Neural Engine и зачем он нужен.

Рассказываем, что такое Neural Engine в iPhone

Что такое Neural Engine

Apple начала разработку собственных процессоров в 2010 году, ведь именно тогда вышел iPhone 4 с чипом А4. Но эра нейронных сопроцессоров началась только в 2017 году с выходом iPhone X — недаром его считают одним из самых культовых в истории Apple: компания представила новый чип А11 Bionic с первым поколением Neural Engine, состоящее из двух ядер и выполняющее около 600 миллиардов операций в секунду — в A16 Bionic стало 16 ядер, а производительность выросла до 17 триллионов операций в секунду.

Neural Engine — отдельный сопроцессор, который отвечает за специальные вычисления в iPhone

Многие не поняли, зачем он нужен — ведь работал же Айфон как-то без него все эти годы. Однако в Apple отметили, что Neural Engine основан на нейронных сетях и используется для работы Face ID, элементов дополненной реальности вроде AniMoji и Memodji и других ресурсоемких задач. Оказалось, что для выполнения некоторых процессов вовсе не нужно использовать основное вычислительное ядро или видеокарту.

Зачем нужен Neural Engine

Первоначальной фишкой, для которой использовался Neural Engine, конечно же, был Face ID: за счет сопроцессора система строила систему точек лица человека для наиболее точного определения при разблокировке. Были попытки создать что-то похожее и у других производителей смартфонов на Android: получалось достаточно близко, но работало иначе (только за счет камеры) и не совсем безопасно, так как система могла элементарно разблокировать телефон даже по фотографии.

В iPhone X нейронный процессор использовался, в основном, только для работы Face ID

В дальнейшем Neural Engine приспособили и для других крутых фишек, например, для портретной съёмки, использования Siri, распознавания речи, подборке фотографий и Воспоминаний — да-да, все эти функции работают за счет нейронных сетей и машинного обучения.

Как уже говорилось выше, ни CPU, ни GPU не подходил для работы нейронных сетей. Но почему? Специфика такова, что при работе ИИ нужно производить параллельно большое количество довольно простых вычислений. С помощью Neural Engine это происходит параллельно от CPU и видеоядра, поэтому они не перегружаются лишними процессами, а заряд iPhone расходуется эффективнее.

Фишка Neural Engine еще и в том, что он работает автономно, не отправляя данные куда-то на сервера. Благодаря этому вы можете не подключаться к Интернету, а Face ID, ночная съёмка, подборки с фотографиями, размытие фона и другие функции продолжают работать офлайн.

Естественно, что Apple регулярно обновляет iOS с оглядкой на нейронные сети, поэтому при выборе iPhone важно ориентироваться не только на количество ядер CPU и GPU, но и Neural Engine — за счет него львиная доля повседневных функций, которыми вы пользуетесь, будет работать намного быстрее.

Искусственный интеллект в Айфоне

Появление нейронного сопроцессора — очередной тренд, который задала Apple. С тех пор в каждом мобильном чипе есть собственный движок, отвечающий за вычисления, поэтому в 2022 году ничуть не удивляет, что в дешевом Android-флагмане есть какая-нибудь «улучшалка» фотографий с помощью ИИ.

Между прочим, даже Neural Engine в A16 Bionic — далеко не самый шустрый на рынке: даже в Snapdragon 8+ Gen 1 встроен нейронный сопроцессор Hexagon, который способен выполнять до 27 триллионов операций в секунду, тогда как последний Neural Engine — лишь до 17 триллионов.

Neural Engine есть даже в M1 — он используется ровно для тех же задач, что и в iPhone

Одним из главных преследователей нейронного процессора Apple является разработка Google — Next-gen Tensor Processing Unit, который входит в фирменный чип Tensor G2. В частности, именно благодаря ему смартфоны Pixel имеют крутые функции, которых никогда не будет в iPhone.

Как говорилось выше, поначалу набор функций Neural Engine был довольно скудным, а ИИ использовался лишь для встроенных приложений. Однако сейчас его могут задействовать для своей работы и сторонние производители ПО: например, для идентификации голоса, распознавания лиц, изображений и многого другого.

В iOS 16 сделан огромный упор на использование нейросетей: в системе есть огромное количество функций, которые работают за счет искусственного интеллекта. Распознавание текста на фото и видео, возможность ровно вырезать объект со снимка, настроить эффект глубины на обоях экрана блокировки — для всего нужен Neural Engine.

Источник: appleinsider.ru

Neuron

Neuron— надстройка для CRM, например, она интегрируется в популярную систему Битрикс и Amo. Софт начинает следить за всеми действиями сотрудников отдела продаж — сколько звонков каждый сделал в течение дня, сколько провел встреч, с каким результатом, что говорил и как и так далее.

Отчет, который поступает к руководителю отдела, выглядит как турнирная таблица. Графики эффективности продавцов показывают, сколько действий каждый сотрудник сделал до закрытия сделки, так можно выявить слабые и сильные стороны работников.

Neuron — это ваша интуиция, но в машине. Действия, которые хороший продавец совершает интуитивно, можно оцифровать, проанализировать и разъяснить плохим продавцам. Данные сообщес твa Startpack. Если они начнут выполнять рекомендации машины, то станут хотя бы неплохими продавцами.

Позиция в рейтинге

Startpack собрал оптимальные сервисы для создания телефонных скриптов продаж.

Популярность
Пользователи (35)
Упоминания (0)

Сервисы, с которыми у Neuron есть интеграция

Цены на Neuron

Пробный период
Бесплатный тариф
Способ оплаты: По подписке

Имеется 14-дневный пробный период.

Возможности Neuron

Платформы: Веб-приложение Приложение Android Приложение iOS Приложение Windows Приложение Mac
Развёртывание: Облако
Экспорт/импорт данных
Хранилище файлов
Техническая поддержка
Email-рассылки
Маркетинговые инструменты
Задачи и расписание

Интеграция с IP телефонией/колл-центром

Безопасность и конфиденциальность

Доступ по протоколу
Многофакторная
Резервное копирование в нескольких

Законодательство

Входит в Единый реестр российских

Работа с клиентами

Управление доступом
Уведомления Сервис позволяет уведомлять сотрудников и руководителей о внутренних изменениях.
Уведомления

Коммуникации

Запись разговоров
Работа с разных устройств
Распределение звонков
Статистика
Уведомления

Работа с СМС

Колл-центр

База контактов
Обратный звонок
Сценарии диалога
Статусы оператора
Анализ обращений

Выгрузка разговоров
Учет рабочего времени
Контроль активности персонала

Взаимоотношения с клиентами (CRM)

Экспорт/импорт данных
Хранилище файлов
Техническая поддержка
Email-рассылки
Маркетинговые инструменты
Задачи и расписание
Интеграция с IP телефонией/колл-центром
Управление базой клиентов/партнеров
Работа с документами

Количество пользователей: Неограниченно
Работа со сделками и оплатами
Внутренний поиск/фильтры
Несколько воронок продаж
История взаимодействия с клиентом
Настройка полей
Категории лидов
Сохранения фильтров

Открытый API

Автоматизация продаж

Мониторинг эффективности менеджеров
Перечень товаров и услуг
Импорт данных
Системы лояльности
Создание скриптов продаж

Автоматизация рутинных

Автоматические звонки

Совершение холодных звонков
Фильтрация базы
Напоминания
Приглашения
Обратный звонок

Мощный функционал !

Рекомендую
Надёжность
Функциональность

С Нейроном познакомились не так давно, тем не менее на сегодня уже имееются достойные результататы ! Работа в нашей компании систематизировалась, менеджеры качественно обрабатывают заказы, благодаря грамотным скриптам. И в целом Нейрон о себе оставляет впечатление толковой компании в сфере IT технологий, в наше время таких мало. Индивидуальный подход, пунктуальность, вовлеченность . Молодцы !

Ребята, вы лучшие!

Рекомендую
Надёжность
Функциональность
Внешний вид

Благодаря Нейрон прошла полная оптимизация отдела продаж. Провели интеграцию с действующей СРМ системой..

Функционал Нейрон действительно упрощают работу , а скрипты помогают качественно отработать лиды. Главное- можно отследить, на каком этапе был потерян клиент и вернуть его в дальнейшем.

Планируем сотрудничество и дальше!

После внедрения системы NEURON — Ваша компания не будет прежней !

Рекомендую
Надёжность
Внешний вид
Функциональность

Плюсы

Ребята, Вы крутые. Спасибо Вам.! Мы давно понимали, что наши менеджеры использовали всего несколько техник продаж, и то интуитивно. По сути они могли продать тем клиентам, которые и сами готовы были купить наш продукт. За годы работы они стали очень ленивые. Конверсия с новых лидов упала до страшного минимума. Но Ваш новый подход, в виде цифровых продаж это КОСМОС.

Теперь я вижу системную конверсию продаж, и вижу где клиент уходит от сделки, могу работать над этим каждый день. Спасибо , что вы также помогаете с этим. Успехов Вам, пусть у Вас получить изменить культуру продаж — сделать продажи более осознанными . Я ваш фанат и верю в Вас.

Минусы

Наши сотрудники в начале саботировали процесс внедрение новых технологий продаж . Но сейчас когда их ЗП увеличилась, говорят спасибо )

Сервис и команда на высоте !

Рекомендую
Надёжность
Внешний вид
Функциональность

Плюсы

Доступ к сервису всегда открыт. Поддержка всегда на связи, реагирует осень быстро. Качественный сервис. Каждый скрипт прорабатывается индивидуально, что позволяет выяснить где какие были допущены ошибки.

Минусы

Пока не обнаружили .

Нейрон — отличная команда ! Рекомендую

СУПЕР система, аналогов которой не встречал

Рекомендую
Надёжность
Внешний вид
Функциональность

Плюсы

Работа со скриптами, аналогов которым пока не встречал, а опыт достаточен. Бомбовый помощник продажникам, желающим совершенствоваться, давая им возможность вырастить крылья и получить сверхспособность в продажах.

Минусы

Есть некие мелкие недочеты, не влияющие на работу системы

Доброго всем времени суток!

У многих компаний, рано или поздно, происходит такая ситуация, когда продавцы уходят или приходится с ними прощаться, а на обучение нового человека либо нет времени, либо приходит «Звезда», которая продает и категорически против совершенствования своих продажных навыков при помощи скриптов, хотя абсолютно каждому человеку есть куда совершенствоваться.

Работая в продажах, давно хотел найти такую систему, которая позволит продавать, особо не задумываясь о том, все ли вопросы я задал, все ли уточнил, нечего ли не забыл. О скриптах слышал давно, тем не менее, не находил такой системы, как Нейрон, которая позволяет автоматизировать процесс внедрения скриптов в бизнес.

Так вот к чему я, Нейрон это мини CRM-ка + уникальная возможность работы по скриптам позволяющая совершенствовать продажи с каждым новым вопросом, возражением и соответственно его отработкой до такой степени, что проще нанять человека с минимальным опытом в продажах, но умеющим говорить по скриптам, который сможет делать продажи уже на 2-3 день, проверено. В итоге для бизнеса затрат меньше, а пользы больше. Если кому-то будет уже маловато функционала встроенной CRM-ка, то система отлично интегрируется с другими системами и выступает там как дополнение.

Настоятельно рекомендую рассмотреть систему как помощника в бизнесе и продажах, а также принять факт того, что построенная на опыте скриптологов в разных сферах и отшлифованная система скриптов намного лучше, чем звездный продавец отказывающийся совершенствоваться и приносить прибыль вашей компании.

Источник: startpack.ru

Нейросеть простыми словами: все, что нужно знать о нейронных сетях

Нейросеть — что это? Все, кто хоть немного интересуется компьютерами и новыми технологиями , слышали такое выражение, как «нейронная сеть». Кто-то даже сможет рассказать , где она применяется , и попытаться объяснить ее работу своими словами. Однако большинство пользователей не понимают , что такое нейросеть в программировании, потому что слышали о ней лишь поверхностно.

Чтобы подробно изучить, что такое нейронная сеть, потребуется очень много времен и н а изучение специализированных курсов и прочтение большой стопки обучающих книг. Чтобы понять, что такое нейросеть и как она работает, нужно просто дочитать нашу статью до конца.

Нейросеть — что это такое?

• автомобилестроении;
• медицине;
• спорте;
• человеческом быту;
• космосе;
• вооруженных силах;
• смартфонах;
• и др.

Что такое нейросеть: начало

Разные люди в разные времена интересовались, что такое «человеческий мозг» и, в частности, что такое «разум». Когда-то за исследования в этой сфере сжигали на кострах, однако в наше время изучение человеческого разума переросло в отдельную науку — нейропсихологию. Мозг человека до конца не изучен , и большая часть его работы покрыт а тайнами. Но одно точно ясно, человеческий разум — это всего лишь одна из функций мозга.

Людям удалось частично изучить принцип работы человеческого разума и законы , по которым нейроны мозга «общаются» между собой. Наверное , каждый помнит картинку «строение нейрона человеческого мозга» из курса школьной биологии. Вот она:

• это простейшая клетка человеческого мозга;
• нейроны связаны между собой;
• нейроны «общаются» друг с другом;
• каждый отдельный нейрон может решить только простейшую задачу, но множество нейронов образуют разум, который решает сложные задачи;
• и др.

Что такое нейронная сеть: искусственный нейрон

1. Ему поступает какая-то информация.
2. Он оценивает ее по своей спецификации и передает результат оценки дальше по синапса м ( каналам связи между нейронами). У нейрона может быть несколько синапсов.
3. Другие нейроны оценивают информацию и также передают ее по синапсам.
4. После обработки информации нейронами она подается «на выход» через аксо н ( канал, по которому передается результат информации после обработки нейронами). Аксон у нейронов может быть только один.

Нейросеть — что это на практике

• есть ли 2 колеса;
• есть ли руль;
• круглые ли колеса;
• есть ли на колесах спицы;
• есть ли педали;
• есть ли цепь;
• и др.

1. Один нейрон проверяет наличие колес. Если есть колеса, значит , передает обработку фото другим нейронам. Если колес нет, значит , на фото не велосипед.
2. Следующий нейрон проверяет, есть ли педали. Если педали есть, передает дальше. Если нет — значит , скорее всего , это не велосипед.
3. Следующий нейрон определяет , есть ли между педалями и колесом цепь. Если есть — передает фото дальше на обработку, если цепи нет — значит , скорее всего , это не велосипед.

Для чего нужна нейронная сеть

1. Когда нужно что-то классифицировать. К таким нейронным сетям на вход поступает очень много информации, а им нужно ее структурировать и классифицировать. Например , в банке нейронные сети могут решить , каким клиентам можно давать кредит, а каким нет. В таких расчетах нейросеть может учитывать множество параметров: возраст, кредитную историю, наличие работы, уровень заработной платы, наличие семье, приводы в милици ю ( полицию) и др.
2. Когда нужно что-то предсказать. На вход к таким нейронным сетям поступает большой объем информации, которую нужно «разобрать» и в которой необходимо вычислить закономерности. Например, нейронная сеть может вычислить потенциально е падение или увеличение цены акций в зависимости от поступающих в нее новостей.
3. Когда нужно что-то распознать. Распознать изображения, видео, лица в телефоне, голос пользователя и др.

Заключение

Нейросеть — что это такое? Это большое количество небольших программных вычислительных элементов, которые объединены в единую сеть и работаю т к ак «один организм». Искусственная нейронная сеть сделана по аналогии с нейронной сетью человеческого мозга, поэтому работает по похожим признакам.

Когда нейронная сеть обучена , она превращается в искусственный интеллект, который выполняет определенные задачи. Искусственный интеллект сделан по аналогии с человеческим разумом, но пока еще не настолько совершенен. По сути, ИИ — это реализация человеческого желания «заставить думать бездушные машины».

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Источник: codernet.ru

По-человечески: обсуждаем особенности нейропроцессоров

Почему за нейроморфными процессорами будущее, и насколько серьезно они отличаются от обычных процессоров в современных устройствах.

Hugh Aver

28 июня 2022

Недавно «Лаборатория Касперского» объявила об инвестициях в компанию «Мотив НТ», разрабатывающую собственный нейроморфный процессор «Алтай». Давайте разберемся, что же такое нейропроцессоры, чем они отличаются от обычных и почему это очень перспективное направление развития компьютерной техники.

Компьютерный мозг

В любом современном компьютере, планшете, смартфоне, цифровом плеере есть процессор — универсальное устройство, созданное для выполнения программ. Принципы работы традиционного процессора были заложены еще в сороковых годах прошлого века и не особо менялись: CPU считывает команды и выполняет их по очереди.

Любая программа на уровне, который понятен процессору, разбита на самые простые задачи. Она состоит из команд вроде «считать из памяти», «записать в память», «сложить два числа», «умножить», «разделить» и так далее. Нюансов работы процессоров много, но для нашей сегодняшней темы важно, что процессоры долгое время могли выполнять только одну операцию за цикл работы. Этих циклов могло быть очень много — сначала сотни тысяч, потом миллионы, а теперь и миллиарды в секунду. Тем не менее до недавнего времени (до середины первого десятилетия XXI века) в типичном домашнем компьютере или ноутбуке было не более одного процессора.

Многозадачность, или возможность выполнять одновременно несколько программ на одном процессоре, достигалась за счет распределения ресурcов: несколько циклов или тактов отдаем одной программе, потом передаем ресурсы другой, потом третьей и так далее. Когда в продажу поступили доступные по цене многоядерные процессоры, появилась и возможность более эффективно распределять ресурсы. Не только запускать разные программы на разных ядрах, но и выполнять одну программу на нескольких ядрах одновременно. Поначалу это было нелегкой задачей, многие программы еще некоторое время не были оптимизированы для многоядерных или многопроцессорных систем.

Современные процессоры, которые доступны обычному пользователю в магазине, могут иметь 16 или даже 32 вычислительных ядра. Это внушительная цифра, но далеко не максимальная даже в обычной технике для потребителя. Так, в видеокарте Nvidia GeForce 3080Ti установлено 10 240 вычислительных ядер! Почему такая разница?

Дело в том, что традиционные процессоры гораздо сложнее вычислительных ядер в видеокарте. Обычные процессоры выполняют ограниченный набор простых функций, но специализированные вычислительные модули в видеокарте еще примитивнее, они способны только на совсем уж элементарные операции. Зато они делают это быстро и особенно выгодны там, где нужно выполнять миллиарды таких операций в секунду. Как в играх, где, например, для расчета освещенности сцены нужно сделать очень много относительно простых вычислений для каждой точки в изображении.

Несмотря на такую специфику, вычислительные устройства обычных центральных процессоров или видеокарт мало чем фундаментально отличаются друг от друга. Нейроморфные процессоры (ура, вот они!) отличаются от них радикально. Они не пытаются реализовать набор элементов для выполнения арифметических операций, последовательно или параллельно. В них исследователи делают попытку воспроизвести структуру человеческого мозга!

В вычислительной технике самым мелким «кирпичиком» считается транзистор: таких микроскопических элементов в типичном процессоре компьютера или смартфона имеется несколько миллиардов. В человеческом мозге таким базовым элементом является нейрон, или нервная клетка. Между собой нейроны связаны при помощи синапсов.

Несколько десятков миллиардов нейронов составляют мозг человека — очень сложную самообучающуюся систему. Дисциплина, известная как нейроморфный инжиниринг, уже несколько десятилетий ставит перед собой задачу воспроизвести, хотя бы частично, структуру человеческого мозга в виде электронных схем. Процессор «Алтай» наряду с другими разработками — это «железная» реализация ткани мозга с его нейронами и синапсами.

Нейропроцессоры и нейросети

Давайте не будем спешить с выводами. Хотя исследователям (в России и за рубежом) и удается воспроизвести некоторые элементы структуры мозга при помощи полупроводников, это не означает, что в обозримом будущем мы сможем сделать цифровую копию человека. Слишком сложна задача, хотя когда-нибудь, возможно, удастся решить и ее. Но современные нейропроцессоры, полупроводниковые копии структур нашего мозга, имеют вполне практическое применение. Они нужны для реализации систем машинного обучения и нейросетей, на базе которых такие системы работают.

Нейросеть, или нейронная сеть, или, еще точнее, Искусственная нейронная сеть (в противопоставление натуральной в нашей голове) представляет собой множество ячеек, которые способны обрабатывать и запоминать информацию. Классическая модель нейросети — перцептрон — была разработана еще в шестидесятых годах прошлого века. Это множество ячеек можно сравнить с матрицей фотокамеры, но еще и способной обучаться, интерпретировать получаемое изображение, находить в нем закономерности. Особые связи между ячейками и разные типы ячеек обрабатывают информацию так, чтобы, например, различать демонстрируемые перед фотокамерой карточки с буквами. Но это все достижения шестидесятилетней давности — за последнее десятилетие крайне популярным стало применение систем машинного обучения и нейросетей в абсолютно повседневных задачах.

Уже давно решена проблема распознавания букв. Камеры на автотрассах распознают номер автомобиля под любым углом, в любое время суток, даже если он заляпан грязью. Типичная задача для нейросети — взять фотоснимок (например, фото стадиона сверху) и посчитать количество людей. У этих задач есть нечто общее: вводные всегда немного нестандартны.

Обычная старомодная программа, скорее всего, сможет распознать автомобильный номер, сфотографированный анфас, а вот с фотографией под углом не справится. Нейросети мы выдаем для обучения огромное количество фотографий автомобильных номеров (или чего-то другого), и она учится отличать один объект от другого в любых условиях (букву А от буквы К). И делает это иногда настолько хорошо, что, например, в медицинской сфере может ставить диагноз лучше (или раньше), чем обычный доктор.

Но вернемся к нейросетям. Вычисления, требуемые для реализации одного из алгоритмов нейронной сети, достаточно простые, но таких операций требуется очень много. Это самая подходящая работа не для традиционного процессора, но для видеокарты с тысячами и десятками тысяч вычислительных модулей.

Можно сделать еще более специализированный процессор, выполняющий набор вычислений, необходимый только для работы конкретного алгоритма обучения. Он будет чуть дешевле и немного эффективнее. Проблема в том, что нейросеть (в смысле — множество узлов-клеток, воспринимающих и обрабатывающих информацию, связанных множеством связей друг с другом) все эти устройства строят программно. Нейропроцессор реализует схему нейросети на аппаратном уровне.

Результат такой аппаратной реализации выражен в большей эффективности. Нейропроцессор Loihi компании Intel состоит из 131 072 искусственных нейронов, которые соединены между собой на порядок большим количеством синапсов (более 130 миллионов). Важным преимуществом такой схемы является низкое энергопотребление при отсутствии работы, в то время как на обычных графических процессорах энергопотребление остается достаточно высоким даже в простое. Это, плюс теоретически более высокая производительность в задачах обучения нейронной сети, обеспечивает гораздо меньшее энергопотребление. Так, первое поколение процессора «Алтай» потребляет в 1000 раз меньше электроэнергии, чем аналогичная реализация на графическом ускорителе.

Нейросети и безопасность

130 тысяч нейронов — это гораздо меньше, чем десятки миллиардов в человеческом мозге. Исследования, позволяющие приблизить нас к более полному пониманию того, как работает мозг человека, создать куда более эффективные самообучаемые системы, только начались.

Важно, что нейропроцессоры востребованы уже сейчас, так как теоретически позволяют более эффективно решать уже имеющиеся задачи. Вплоть до встроенного в ваш смартфон распознавателя образов, который может определить вид грибов, найденных вами в лесу. Уже сейчас специализированные процессоры для обработки видео и подобных задач массово встраиваются в смартфоны и ноутбуки. Нейропроцессоры развивают идею машинного обучения еще дальше, представляя более эффективное решение.

Почему данное направление интересно «Лаборатории Касперского»? Во-первых, мы уже активно применяем нейросети и в целом технологии машинного обучения в своих продуктах. Это, например, технологии обработки большого количества информации о работе корпоративной сети — мониторинга данных, которыми узлы обмениваются между собой и внешним миром.

Технология машинного обучения позволяет определить аномалии в потоке трафика, найти необычную активность, которая может быть результатом вторжения или злонамеренных действий инсайдера. Во-вторых, «Лаборатория Касперского» также разрабатывает собственную операционную систему KasperskyOS, задача которой — гарантированно безопасное выполнение задач, возложенных на устройство под ее управлением. Интеграция «аппаратных» нейросетей в устройства под управлением KasperskyOS в будущем также имеет большие перспективы.

В самом конце всего этого прогресса стоит задача появления настоящего Искусственного Интеллекта — машины, которая не только может решать за нас отдельные задачи, но и, скажем, ставить перед собой новые. Это принесет множество проблем этического плана, да и чисто по-человечески будет нелегко осознавать, что появился «компьютер», который умнее человека.

Впрочем, до этого и правда далеко. Лет пять назад все были уверены, что системы автоматического управления автомобилем уже почти готовы, надо только «допилить» пару деталей. Такие системы тоже во многом завязаны на машинное обучение, и в 2022 году в этом направлении по-прежнему столько же возможностей, сколько и проблем.

Даже эту узкую задачу, с которой справляется человек, пока нелегко полностью доверить роботу. Именно поэтому важны новые разработки в этой сфере — как на уровне программ и идей, так и на уровне железа. Все это вместе, может, и не приведет к появлению «умных роботов», как фантастических книгах. Но точно сделает нашу жизнь немного удобнее и безопаснее.

Источник: www.kaspersky.ru