Да, да это именно та самая штука, которая может найти вашу страницу в соц сетях по фотографии.

Как устроены нейронные сети

Человеческий мозг не в состоянии быстро обрабатывать большие объемы математических операций, даже такие простейшие устройства, как, например, калькулятор легко опережают человека, но зато в отличие от счетной машины, он может быстро подстраиваться под новые условия.

Человек, например, легко может распознавать своего собеседника, несмотря на то, что он находится в шумном помещении и узнать знаменитость, даже если на нее надеть маску с усами.

Компьютеру это совершить довольно сложно. Мышление человека – является результатом химических процессов сети нейронов в его мозге, которые обмениваются друг с другом сигналами, используя для этого электрические импульсы.

Такая коллективная активность способствует рождению в сознании человека восприятий и мыслей. Взаимодействия нейронных сетей, смоделированных при помощи компьютера, и есть искусственной нейронной сетью. Первая математическая модель искусственного нейрона была известна еще в далеком 1943 году, предложена она была Уорреном Мак-Каллоком и Уолтером Питтсом, однако возможность их активного применения появилась только в конце двадцатого столетия.

Как работает нейронная сеть?

Принцип работы такой сети заключается в следующем. На входы нейронов подаются сигналы, которые суммируются, при этом учитывается вес, то есть значимость каждого входа. Далее выходящие сигналы одних нейронов подаются на входы других, вес каждой такой связи может быть положительным или отрицательным.

Связи с положительным весом принято называть возбуждающими, с отрицательным – тормозящими. Связи определяют вычисление нейронной сети, а значит ее память и поведение. Принцип примерно тот же, что и в процессоре компьютера.

Еще во второй половине прошлого столетия было доказано, что такие нейросетевые модели обладают свойствами, схожими с человеческим мозгом. Они могут распознавать образы или, как говорят математики, решать задачи классификации, но для этого нейронную сеть нужно обучить.

Как происходит распознание образов

К примеру, необходимо, чтобы из всех объектов в Интернете, нейронная сеть смогла распознать один определенный объект. Ей показывают этот объект, другими словам подается на вход информация в виде заданного изображения. После вычисления значений на выходах всех нейронов, сеть выдает правильный или неправильный ответ.

Если сеть ошиблась, так называемый, алгоритм обратного распространения ошибки вычисляет вклад каждой связи между нейронами в итоговую ошибку. Потом по отдельности он корректирует их значимость, после чего изображение повторно показывают нейросети до тех пор, пока она не начнет безошибочно определять на картинке заданный объект, то есть, как и человек обучается за счет повторение материала.

Долго ли учится нейронная сеть?

И нет и да. Все зависит от необходимой точности 

Хотя малолетний ребенок более смышлен, нежели это высокотехнологическое устройство. Для того чтобы обучить сеть, ей необходимо определить несколько сотен тысяч таких и других изображений.

Вначале обучения параметры каждого элемента сети, их веса, задаются произвольным образом, из-за чего сеть совершает ошибки. Чтобы правильно обучить сеть и минимизировать неточности, необходимо при помощи специальных алгоритмов подобрать такие значения весов, чтобы сеть работала должным образом.

Итак, чтобы обучить сеть, из существующей выборки необходимо отобрать пример, показать его сети, получить ответ и произвести анализ ошибке. Если ошибка незначительная, можно считать сеть обученной, если ошибка является неприемлемой, следует подстроить веса и повторить процесс обучения, снова демонстрируя сети некоторые примеры из обучающей выборки.

Чтобы обучать искусственные нейросети, программисты придумали множество сложных архитектурных нейросетей, самые перспективные из них определяются понятием DeepLearning.

Это, так называемый, процесс глубокого обучения многослойных нейронных сетей. Однако, несмотря на самое глубокое обучение, сказать, что такой искусственный интеллект действительно мыслит и принимает решение все-таки нельзя. А значит не стоит опасаться того, что однажды роботы решат поработить или уничтожить человечество.

Но уже сейчас понятно, что в будущем нейронные сети могут сослужить человеку хорошую службу. Они помогут в медицине и безопасности, автоматизируют множество различных процессов, станут помощниками в доме, заменят консультантов и менеджеров помогут приобрести билет на самолет или получить необходимую консультацию.