Нейрондық желі - бұл не? Анықтамасы, мағынасы және қолданылу аясы

2024 Автор: Leah Sherlock | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-17 05:41

Бұрын тек ғылыми-фантастикалық кітаптардан белгілі болған нейрондық желі термині соңғы жылдары соңғы ғылыми әзірлемелердің ажырамас бөлігі ретінде қоғамдық өмірге біртіндеп және сезілмейтін түрде енді. Әрине, ұзақ уақыт бойы ойын индустриясымен айналысатын адамдар бұл нейрондық желі екенін біледі. Бірақ қазіргі кезде бұл терминді әркім табады, оны қалың бұқара біледі және түсінеді. Бұл ғылымның шынайы өмірге жақындай түскенін, алдағы уақытта бізді жаңа серпілістер күтіп тұрғанын айғақтайтыны сөзсіз. Дегенмен, нейрондық желі дегеніміз не? Сөздің мағынасын анықтауға тырысайық.

Қазір және болашақ

Ежелгі уақытта нейрондық желі, Хорт және ғарышкерлер бір-бірімен тығыз байланысты ұғымдар болды, өйткені қарапайым машинадан әлдеқайда жоғары қабілеттері бар жасанды интеллектпен тек қиялда пайда болатын қиял әлемінде кездесуге болатын еді. кейбір авторлар. Дегенмен, тенденциялар сонша, соңғы кездері қарапайым адамның айналасында бұрын тек ғылыми-фантастикалық әдебиетте айтылған нысандар көбейіп кетті. Бұл қиялдың ең қатал ұшуы да, мүмкін, ерте ме, кеш пе, шындықта өзінің баламасын табады деп айтуға мүмкіндік береді. Хиттер, нейрондық желілер туралы кітаптар қазірдің өзіндеқазір он жыл бұрынғыға қарағанда шындыққа көбірек ұқсастық бар және келесі онжылдықта не болатынын кім біледі?

Заманауи шындықтағы нейрондық желі – бұл сіздің қолыңызда тек фотосуреті бар адамдарды анықтауға мүмкіндік беретін технология. Жасанды интеллект көлік жүргізуге қабілетті, покер ойынын ойнап, ұтып алады. Сонымен қатар, нейрондық желілер бұрын мүмкін емес есептеу мүмкіндіктеріне жүгінуге мүмкіндік беретін ғылыми жаңалықтар жасаудың жаңа әдістері болып табылады. Бұл бүгінгі әлемді түсінуге бірегей мүмкіндіктер береді. Дегенмен, соңғы жаңалықтарды жариялайтын жаңалықтар репортаждарынан ғана нейрондық желінің не екені сирек анық болады. Бұл терминді бағдарламаға, машинаға немесе серверлер кешеніне қолдану керек пе?

Жалпы көрініс

«Нейрондық желі» терминінен көріп отырғаныңыздай (осы мақалада берілген фотосуреттер де мұны түсінуге мүмкіндік береді) адам миының логикасына ұқсас етіп жасалған құрылым. Әрине, мұндай күрделілік деңгейінің толық биологиялық құрылымын көшіру қазіргі уақытта шынайы болып көрінбейді, бірақ ғалымдар мәселені шешуге айтарлықтай жақындай алды. Жақында құрылған нейрондық желілер айтарлықтай тиімді делік. Хорт және фантастикалық шығармаларды жариялаған басқа жазушылар өз шығармаларын жазу кезінде ғылымның осы жылға қарай тым алға қадам басатынын білмеген.

Адам миының ерекшелігі - ол көптеген элементтерден тұратын құрылым, олардың арасындаақпарат үнемі нейрондар арқылы беріледі. Шын мәнінде, жаңа нейрондық желілер де электрлік импульстар тиісті деректермен алмасуды қамтамасыз ететін ұқсас құрылымдар болып табылады. Бір сөзбен айтқанда, адам миындағыдай. Дегенмен түсініксіз: кәдімгі компьютерден қандай да бір айырмашылық бар ма? Өйткені, машина, өзіңіз білетіндей, электр тогы арқылы деректер тасымалданатын бөліктерден жасалған. Ғарыш, нейрондық желілер туралы кітаптарда бәрі әдетте таңқаларлық болып көрінеді - үлкен немесе кішкентай машиналар, бір қарағанда кейіпкерлер немен айналысып жатқанын түсінеді. Бірақ іс жүзінде жағдай әзірге басқаша.

Ол қалай салынған?

Нейрондық желілерге арналған ғылыми еңбектерден көріп отырғанымыздай («Ғарыш жаяу жүргіншілері», өкінішке орай, олар қаншалықты қызықты болса да, бұл санатқа жатпайды), ғылым саласындағы ең прогрессивті құрылымдағы идея. жасанды интеллект, күрделі құрылымды жасауда, оның жеке бөліктері өте қарапайым. Шындығында, адамдармен параллельді жүргізсек, ұқсастықты табуға болады: айталық, сүтқоректілердің миының бір бөлігі ғана үлкен қабілеттерге, мүмкіндіктерге ие емес, ақылды мінез-құлықты қамтамасыз ете алмайды. Бірақ сөз тұтастай алғанда адамға келгенде, мұндай жаратылыс ешқандай проблемасыз интеллект деңгейіне арналған сынақтан сабырмен өтеді.

Осындай ұқсастықтарға қарамастан, бірнеше жыл бұрын жасанды интеллект құруға ұқсас көзқарас жоққа шығарылды. Мұны ғылыми еңбектерден де, нейрондық желі туралы ғылыми фантастикалық кітаптардан да көруге болады («Мысалы, жоғарыда аталған «Ғарышпен жүрушілер»). Айтпақшы, белгілі бір дәрежеде тіпті мәлімдемелерЦицеронды нейрондық желілердің заманауи идеясымен байланыстыруға болады: бір кездері ол маймылдарға ерте ме, кеш пе олардан мағыналы мәтін пайда болуы үшін жетондарға жазылған әріптерді ауаға лақтыруды ұсынды. Ал мұндай зұлымдықтың мүлдем ақталмағанын ХХІ ғасыр ғана көрсетті. Нейрондық желі мен ғылыми фантастика екі түрлі болды: егер сіз маймылдар армиясына көптеген белгілерді берсеңіз, олар тек мағыналы мәтін жасап қана қоймайды, сонымен қатар әлемде билікке ие болады.

Күш бірлікте, ағайын

Көптеген тәжірибелерден білгеніміздей, нейрондық желіні оқыту, содан кейін нысанның өзі элементтердің үлкен санын қамтитын кезде табысқа әкеледі. Ғалымдар әзілдегендей, нейрондық желіні кез келген нәрседен, тіпті сіріңке қораптарынан да құрастыруға болады, өйткені негізгі идея - нәтижесінде пайда болған қауымдастық бағынатын ережелер жиынтығы. Әдетте ережелер өте қарапайым, бірақ олар деректерді өңдеу процесін басқаруға мүмкіндік береді. Мұндай жағдайда нейрон (жасанды болса да) мүлде құрылғы емес, күрделі құрылым немесе түсініксіз жүйе емес, энергияны аз тұтынумен орындалатын қарапайым арифметикалық операциялар болады. Ресми түрде ғылымда жасанды нейрондар «перцептрондар» деп аталады. Кейбір ғылыми авторлардың көзқарасы бойынша нейрондық желілер («Ғарыштық» бұл жақсы суреттейді) әлдеқайда күрделі болуы керек, бірақ қазіргі ғылым қарапайымдылықтың да тамаша нәтиже беретінін көрсетеді.

Жасанды нейронның жұмысы қарапайым: сандар енгізіледі, әрқайсысының мәні есептеледіақпараттық блок, нәтижелер қосылады, шығыс бірлік немесе «-1» мәні. Оқырман қаза болғандардың арасында болғысы келді ме? Нейрондық желілер шындықта мүлде басқаша жұмыс істейді, кем дегенде қазіргі уақытта, сондықтан өзіңізді фантастикалық жұмыста елестеткен кезде бұл туралы ұмытпау керек. Шын мәнінде, қазіргі заманғы адам жасанды интеллектпен жұмыс істей алады, мысалы: сіз суретті көрсете аласыз, ал электронды жүйе «немесе - немесе» деген сұраққа жауап береді. Адам бір нүктенің координат жүйесін орнатып, не бейнеленгенін сұрайды делік - жер немесе, айталық, аспан. Ақпаратты талдағаннан кейін жүйе жауап береді - әбден мүмкін дұрыс емес (AI жетілдірілуіне байланысты).

Басбармақ

Қазіргі нейрондық желінің логикасынан көріп отырғаныңыздай, оның әрбір элементі жүйеге қойылған сұраққа дұрыс жауапты табуға тырысады. Бұл жағдайда дәлдік аз, нәтиже тиынды лақтыру нәтижесімен салыстырылады. Бірақ нақты ғылыми жұмыс нейрондық желіні оқыту уақыты келгенде басталады. Ғарыш, жаңа әлемдерді зерттеу, біздің ғаламның физикалық заңдарының мәнін түсіну (қазіргі ғалымдар нейрондық желілерді пайдалана отырып, оған сүйенеді) жасанды интеллект адамға қарағанда әлдеқайда тиімді және тиімдірек үйренетін сәтте ашық болады.

Жүйеге сұрақ қойған адам оның дұрыс жауабын біледі. Сонымен, сіз оны бағдарламаның ақпараттық блоктарына жаза аласыз. Дұрыс жауапты берген перцептрон мәнге ие болады жәнемұнда қате жауап берген адам айыппұл алып, одан айырылады. Әрбір жаңа бағдарламаны іске қосу циклі мән деңгейінің өзгеруіне байланысты алдыңғысынан ерекшеленеді. Алдыңғы мысалға оралсақ: ерте ме, кеш пе, бағдарлама жер мен ғарышты нақты ажыратуды үйренеді. Нейрондық желілер неғұрлым тиімдірек үйренсе, соғұрлым оқу бағдарламасы соғұрлым дұрыс құрастырылады – және оны қалыптастыру заманауи ғалымдарға көп күш жұмсайды. Бұрын қойылған тапсырманың бөлігі ретінде: егер нейрондық желі талдау үшін басқа фотосуретпен қамтамасыз етілсе, ол оны бірден дәл өңдей алмауы мүмкін, бірақ бұрын оқыту кезінде алынған деректерге сүйене отырып, ол қай жерде екенін дәл анықтайды. жер, ал бұлттар, ғарыш немесе басқа нәрсе қайда.

Идеяны шындыққа қолдану

Әрине, іс жүзінде нейрондық желілер жоғарыда сипатталғандардан әлдеқайда күрделірек, дегенмен принциптің өзі өзгеріссіз қалады. Нейрондық желі құрылатын элементтердің негізгі міндеті – сандық ақпаратты жүйелеу. Элементтердің көптігін біріктірген кезде тапсырма күрделене түседі, өйткені кіріс ақпарат сырттан емес, жүйелеу жұмысын жасап қойған қабылдаушыдан болуы мүмкін.

Егер жоғарыдағы тапсырмаға оралсақ, онда нейрондық желі ішінде келесі процестерді шығаруға болады: бір нейрон көк пикселдерді басқалардан ажыратады, екіншісі координаттарды өңдейді, үшіншісі біріншісі қабылдаған деректерді талдайды. екі, осының негізінде жер немесе аспан берілген нүктеде екенін шешеді. Сонымен қатар, көк және басқа пикселдерге сұрыптау бір уақытта бірнеше нейрондарға сеніп тапсырылуы мүмкін және олар алған ақпаратты қорытындылауға болады. Беретін перцептрондаржақсырақ және дәлірек нәтиже соңында жоғары мән түріндегі бонус алады және олардың нәтижелері кез келген тапсырманы қайта өңдеу кезінде басымдыққа ие болады. Әрине, нейрондық желі өте көлемді болып шығады және ондағы өңделген ақпарат төзе алмайтын тау болады, бірақ қателерді ескеріп, талдауға және болашақта олардың алдын алуға болады. Көптеген ғылыми-фантастикалық кітаптарда кездесетін негізінен нейрондық желіге негізделген имплантаттар осылай жұмыс істейді (әрине, авторлар оның қалай жұмыс істейтіні туралы ойлануға алаңдамаса).

Тарихи белестер

Бұл қарапайым адамды таң қалдыруы мүмкін, бірақ алғашқы нейрондық желілер 1958 жылы пайда болды. Бұл жасанды нейрондардың құрылғысы басқа компьютер элементтеріне ұқсас болғандықтан, олардың арасында екілік санау жүйесі форматында ақпарат беріледі. Алпысыншы жылдардың соңында нейрондық желілердің принциптері жүзеге асырылған Марк I перцептрон деп аталатын машина ойлап табылды. Бұл бірінші нейрондық желі бірінші компьютер құрастырылғаннан кейін он жылдан кейін ғана пайда болғанын білдіреді.

Алғашқы нейрондық желінің алғашқы нейрондары резисторлардан, радиотүтіктерден тұрды (ол кезде қазіргі ғалымдар қолдана алатын код әлі жасалмаған еді). Нейрондық желімен жұмыс істеу екі қабатты желіні құрған Фрэнк Розенблаттың міндеті болды. Желіге сыртқы деректерді беру үшін рұқсаты 400 пиксель болатын экран пайдаланылды. Құрылғы көп ұзамай геометриялық пішіндерді тани алды. Бұл техникалық шешімдерді жетілдіре отырып, нейрондық желілер мүмкін екенін көрсеттіәріптерді оқуды үйрену. Тағы кім біледі?

Бірінші нейрондық желі

Тарихтан көріп отырғанымыздай, Розенблатт өз жұмысымен шын мәнінде жанып кетті, ол оған мінсіз бағдарланған, ол нейрофизиология маманы болған. Ол кез келген адам адам миын техникалық нұсқада қалай жүзеге асыру керектігін түсіне алатын қызықты және танымал университеттік курстың авторы болды. Сол кездің өзінде-ақ ғылыми қоғамдастық жақын арада қозғалатын, сөйлейтін және өздеріне ұқсас жүйелер құра алатын интеллектуалды роботтарды қалыптастырудың нақты мүмкіндіктері болады деп үміттенді. Кім біледі, мүмкін бұл роботтар басқа планеталарды отарлау үшін барар ма еді?

Розентблатт энтузиаст болды, оны түсінуге болады. Ғалымдар жасанды интеллект, егер математикалық логика машинада толық іске асырылса, жүзеге асуы мүмкін деп есептеді. Осы кезде Тьюринг сынағы бұрыннан бар еді, Азимов робототехника идеясын танымал етті. Ғылыми қауым Ғаламды зерттеу уақыт мәселесі екеніне сенімді болды.

Скептицизм ақталды

Алпысыншы жылдардың өзінде-ақ жасанды интеллектпен жұмыс істейтін Розенблатпен және басқа да ұлы ақыл иелерімен пікір таластырған ғалымдар болды. Олардың ойдан шығару логикасы туралы жеткілікті дәл идеяны өз саласында танымал Марвин Минскидің басылымдарынан алуға болады. Айтпақшы, Исаак Азимов пен Стэнли Кубрик Минскидің қабілеті туралы жоғары айтқаны белгілі (Минский оған «Ғарыштық Одиссейде» жұмыс істеуге көмектесті). Мински нейрондық желілерді құруға қарсы болған жоқКубриктің фильмі куәландырады және оның ғылыми мансабының бір бөлігі ретінде ол елуінші жылдары машиналық оқытумен айналысты. Соған қарамастан, Минский қате пікірлерге үзілді-кесілді қарады, сол кезде әлі де берік негіз жоқ үміттерді сынады. Айтпақшы, Дуглас Адамс кітаптарындағы Марвин Минскидің есімімен аталған.

Нейрондық желілердің сыны және сол кездегі көзқарас 1969 жылғы «Перцептрон» басылымында жүйеленген. Дәл осы кітап көптеген адамдардың нейрондық желілерге деген қызығушылығын бүйректе өлтірді, өйткені тамаша беделге ие ғалым Марк Біріншінің бірқатар кемшіліктері бар екенін анық көрсетті. Біріншіден, тек екі қабаттың болуы анық жеткіліксіз болды және оның үлкен өлшеміне және үлкен энергия тұтынуына қарамастан, машина тым аз жұмыс істей алды. Сынның екінші нүктесі Розенблатт желілік оқыту үшін әзірлеген алгоритмдерге арналды. Минскидің айтуынша, қателер туралы ақпарат жоғары ықтималдықпен жоғалған және қажетті қабат жағдайды дұрыс талдау үшін деректердің толық көлемін алған жоқ.

Нәрсе тоқтады

Минскийдің негізгі идеясы әріптестерінің дамуды жақсартуға ынталандыру үшін қателіктерін көрсету болғанымен, жағдай басқаша болды. Розенблат 1971 жылы қайтыс болды, оның жұмысын жалғастыратын ешкім болмады. Осы кезеңде компьютерлер дәуірі басталып, технологияның бұл саласы орасан зор қарқынмен алға жылжыды. Бұл секторда математика мен информатика саласындағы ең жақсы ақыл-ойлар жұмыс істеді, ал жасанды интеллект қуат пен ресурстарды негізсіз ысырап ету сияқты көрінді.

Нейрондық желілер он жылдан астам уақыт бойы ғылыми қауымдастықтың назарын аудармады. Киберпанк сәнге енген кезде бұрылыс болды. Қателерді жоғары дәлдікпен есептеуге болатын формулаларды табу мүмкін болды. 1986 жылы Мински тұжырымдаған мәселе үшінші шешімді тапты (үшеуін де ғалымдардың тәуелсіз топтары әзірледі) және дәл осы жаңалық энтузиастарды жаңа саланы зерттеуге итермеледі: нейрондық желілердегі жұмыс қайтадан белсенді болды. Дегенмен, перцептрондар термині тыныш түрде когнитивті есептеулермен ауыстырылды, эксперименттік құрылғылардан құтылды, бағдарламалаудың ең тиімді әдістерін қолдана отырып, кодтауды қолдана бастады. Бірнеше жыл болды және нейрондар қазірдің өзінде күрделі тапсырмаларды жеңе алатын күрделі құрылымдарға жиналды. Уақыт өте келе, мысалы, адамның қолжазбасын оқуға арналған бағдарламаларды жасау мүмкін болды. Алғашқы желілер өздігінен үйренуге қабілетті пайда болды, яғни олар компьютерді басқаратын адамның кеңесінсіз дұрыс жауаптарды өз бетінше тапты. Нейрондық желілер практикада өз қолдануын тапты. Мысалы, Америкадағы банк құрылымдарында чектердегі сандарды анықтайтын бағдарламалар қолданылады.

Адаммен алға

90-шы жылдары ғалымдардың ерекше назарын талап ететін нейрондық желілердің басты ерекшелігі – адамның сұрауынсыз дұрыс шешім іздеуде берілген аумақты зерттеу мүмкіндігі екені белгілі болды. Бағдарлама сынақ және қате әдісін пайдаланады, оның негізінде мінез-құлық ережелерін жасайды.

Бұл кезең қызығушылықтың жоғарылауымен ерекшелендіжалпыға қол жетімді роботтар. Әлемнің түкпір-түкпірінен келген энтузиаст дизайнерлер өздерінің оқуға қабілетті роботтарын белсенді түрде құрастыра бастады. 1997 жылы бұл әлемдік деңгейдегі бірінші шын мәнінде елеулі табыс болды: компьютер алғаш рет әлемнің ең үздік шахматшысы Гарри Каспаровты жеңді. Алайда, тоқсаныншы жылдардың аяғында ғалымдар төбеге жетті, жасанды интеллект одан әрі өсе алмады деген қорытындыға келді. Сонымен қатар, жақсы оңтайландырылған алгоритм бірдей мәселелерді шешуде кез келген нейрондық желіге қарағанда әлдеқайда тиімді. Кейбір функциялар нейрондық желілерде қалды, мысалы, мұрағаттық мәтіндерді тану, бірақ одан күрделі ештеңе болмады. Негізінде, қазіргі ғалымдар айтқандай, техникалық мүмкіндіктер жетіспеді.

Біздің уақыт

Бүгінгі таңда нейрондық желілер ең күрделі мәселелерді «шешім өзі табады» әдісі арқылы шешуге мүмкіндік береді. Шындығында, бұл ешқандай ғылыми революциямен байланысты емес, тек қазіргі заманғы ғалымдар, бағдарламалау әлемінің көрнекті тұлғалары адамға бұрын жалпы түрде елестете алатын нәрсені іс жүзінде қолдануға мүмкіндік беретін қуатты техникаға қол жеткізе алады. Маймылдар мен жетондар туралы Цицеронның сөзіне қайта оралсақ: егер сіз жануарларға біреуді тағайындасаңыз, олар дұрыс фраза үшін оларға сыйлық береді, олар мазмұнды мәтін жасап қана қоймайды, сонымен қатар жаңа «Соғыс және бейбітшілік» жазады, одан да жаман емес.

Қазіргі кездегі нейрондық желілер ақпараттық технологиялар саласында жұмыс істейтін ірі компаниялармен қызмет етуде. Бұл қуатты серверлер арқылы жүзеге асырылатын көп қабатты нейрондық желілер,World Wide Web мүмкіндіктерін пайдалана отырып, соңғы онжылдықтарда жинақталған ақпарат массивтері.