Kitabı oku: «Нейросети: ловитесь данные большие и малые», sayfa 5
Мозг новорожденного ребенка имеет очень плотную сеть нейронов, они работают на полную мощь, получая информацию и анализируя ее: малыш видит, слышит, испытывает голод или страх. Ему нужно научиться очень многим вещам, исследовать окружающий мир. Ребенок учится узнавать родителей, улыбаться им, ползать, ходить, говорить, читать и писать… Чем старше люди, тем этих клеток становится меньше, а способность к обучению постепенно снижается.
Число нейронов в мозге человека составляет примерно 80–100 миллиардов. И вся эта нейронная армия постоянно находится в режиме работы с информацией. Клетки обучаются, многократно повторяя действия.
Поскольку мечта сделать компьютер разумным возникла достаточно давно, и ученые усердно трудились над созданием аналога работы нейронов, идея воплотилась в нейросеть – искусственную систему, которую можно обучать. Она действует не только по заданной программе, но и, учитывая свой прошлый опыт, меняет алгоритмы работы, чтобы ошибаться все реже и реже.
Это практически так же, как обучить щенка давать лапу. Он маленький и не знает, чего от него хотят. Но вот хозяин берет его за лапу и одновременно дает угощение, хвалит его и гладит. Это упражнение повторяется много раз, пока питомец не научится давать лапу и не станет выполнять эту команду уже без стимула в виде вкусняшки. Он радостно будет давать хозяину лапу, как только увидит соответствующий жест.
Дай, нейросеть, на счастье, лапу мне
Вот практический пример: стоит задача обучить нейросеть находить на изображениях лица.
Для этого нейросети дается много-много фотографий. На некоторых из них действительно есть лица, а на некоторых животные, пейзажи, автомобили или изображения вовсе не являются фотографиями. Затем программист помечает фотографии с лицами и просит программу запомнить признаки такого изображения. Здесь есть лицо – галочка, здесь нет лица – пропускаем пустую фотографию. И так повторяется много раз, чтобы был накоплен достаточный опыт.
Потом программист «просит» нейросеть попробовать проставить эти галочки самостоятельно и без подсказок. В начале нейросеть будет допускать много ошибок, но через некоторое время учтет их все и будет безошибочно распознавать лица.
Такая функция сейчас есть во всех фотоаппаратах и не является чем-то уникальным. Включаем экран, чтобы сделать фото, и видим, как программа находит наше улыбающееся лицо, выделяя его среди прочих элементов картинки.
Подобные технологии часто используются поисковыми системами Интернета, делая поиск удобным и быстрым. Сфотографировав на улице неизвестное растение и загрузив изображение в поисковик, можно моментально узнать, как оно называется, ядовито ли и какими обладает особенностями.
Раньше на поиск ответа мог уйти не один день, пока бы не нашлась нужная энциклопедия по ботанике!
Еще можно научить нейросеть распознавать живых существ, выделяя какой-то отдельный вид.
Так один предприимчивый американец решил бороться с непрошеными гостями. Дело в том, что на его лужайку перед домом повадились заглядывать соседские кошки и портить газон и цветы. Тогда владелец дома разработал нейросеть, которая научилась распознавать кошек среди других объектов, и как только нарушитель пробирался на территорию, его обдавало фонтанчиком холодной воды. При этом собакам или людям за прогулку по лужайке ничего не было. Очень быстро выяснилось, что кошки способны обучаться не хуже нейросети и после нескольких «холодных приемов» перестали докучать изобретательному американцу.
