Нейросетевой интеллект миф или реальность?

В настоящее время когда в разной производственной деятельности нужна замена человеческим рукам , которая может оценивать ситуацию и принимать , порой и для человека , очень сложные решения, на рынке происходит борьба между производителями наукоёмких технологий ,способных некоторым образом выполнять интеллектуальные задачи.

Уже на западе и в других высокоразвитых странах применяется такая технология как нейросети . По мнению многих учёных нейросети - это будущее вычислительной техники. Так что же собой представляет нейронная сеть?

Нейросеть – это связанные между собой смоделированные нейроны (модель нейронов находящихся в мозгу человека). Даная структура позволяет анализировать входные данные и на выход подавать результат вычислений. Количество входов сети равно количеству данных , которые она должна обработать , а количество выходов зависит от того в каком виде нужно получить решение задачи. При помощи нейросетей можно решить практически любую задачу.

Часто упоминающимся примером нейросетевых задач является задача о распознавании образов. На картинке (допустим чёрно-белой) изображена буква . Наша задача распознать данную букву . Это типичная задача для нейросетей и очень сложно её решить при помощи каких-нибудь других технологий. А перевести эту задачу на нейросетевой язык очень просто .Допусти у нас чёрно-белое изображение размером 30*30 пикселов следовательно у нашей нейросети будет 900 входов на каждый из которых подаются битовый сигнал равный либо 0 либо 1 (в зависимости от цвета данного пиксела).Выходов будет 33 (один выход – буква) в результате вычислений на том выходе , который обозначает букву изображённую на рисунке должен появиться сигнал(самый сильный если мы используем аналоговые сигналы).

Но нейросеть же сама не способна правильно решать задачу , по этому для начала её нужно обучить. То есть подогнать под данную задачу (подстроить веса). Обучение нейросети похоже обучению ребёнка : вы показываете одну букву и смотрите на выходы сети. При неправильном выходе корректируем нужные веса и так до того момента когда нейросеть будет давать очень много правильных ответов. Когда нейросеть обучена она можен давать правильные решения даже при незнакомых ей ситуация (буква немного искажена).

Мы рассмотрели топологию простейшей нейросети.

Это очень перспективное направление вычислительной науки , которое в будущем возможно будет вообще заменять человека во многих видах его деятельности.

Что такое искусственный интеллект? Сейчас, пожалуй, уже мало кто задается подобным вопросом. Даже маленький ребенок попытается дать ответ на этот вопрос. Вернувшись в прошлый век, окунемся в ту атмосферу созидания и открытия Норбертом Винером новой науки "Кибернетики", положившей начало созданию "умных машин". Кибернетика в большей степени наука о живых организмах, человеке и обществе, чем о машинах. Машина скорее инструмент и модель в общей кибернетике, а не предмет изучения. Так считал сам Винер. Винер сравнивал машины создаваемые человеком, и машины, создаваемые природой и делал вывод, что машины созданные природой (люди) более эффективны и приспособляемы, но машины, созданные человеком, дали человеку в руки орудие для естественного эксперимента и эксперимента мысленного. У Винера возможность обучения машин, как и живых систем не вызывала сомнений, он приводил в пример обучение играющих машин, в том числе и шахматных. Но он, конечно, не знал, хотя, я думаю, и не сомневался, что будет создан такой суперкомпьютер, который сможет на равных разыгрывать труднейшие шахматные партии с чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым. А вот еще пример: создание "водяного" (Merman) группой, работающей с компьютерной анимацией подводного мира. Они моделировали нервные системы обитателей подводного мира, причем подводный человек (Merman) обучался "мыслить", стараясь избежать столкновения с акулой, хотя в программу такие его действия не были заложены. Чем не разумное поведение, но оно, очевидно, явилось следствием действия заложенной в программу модели нервной системы живого существа, для жизненной программе которого свойственно прятаться в случае опасности. Не пытаясь блестнуть изощренной игрой естественного интеллекта, приведу характеристики интеллекта искусственного, которые были предложены Л. Т. Кузиным, и являются, на мой взгляд, наиболее подходящими: наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира; эта модель обеспечивает индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе; способность к дедуктивному выводу, т. е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе; это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью; умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая "понимание" естественного языка; способность к адаптации. Согласитесь, что эти характеристики достаточно точно соответствуют характеристикам нашего интеллекта. Конечно же предыдущая фраза в большей степени относится к читателю-человеку, однако если это читает робот-индексатор поисковой машины или достаточно высокоорганизованная программа просмотра, то я с удовольствием послушаю Ваши, уважаемый робот, соображения по этому поводу, если у Вашей операционной системы найдется для этого пара квантов свободного времени. На ранних стадиях разработок ученые ставили задачу создания общего интеллекта, который мог бы действовать в любой области, но затем пришли к созданию систем, решающих интеллектуальные задачи каких-либо ограниченных областей. В восьмидесятые и девяностые годы прошлого века также предпринимались попытки создания универсальных экспертных систем, которые содержали банки данных из миллионов различных утверждений, соединенных семантическими связями, в надежде на то, что многие задачи можно будет свести к последовательности этих утверждений. Некоторые из этих систем пополняются и по сей день, так и не научившись решать задачи из реального мира. Многих ошибок при создании искусственного интеллекта можно было бы избежать, если бы сразу пришли к мнению, что интеллект появился не у человека, а является продуктом преемственной эволюции усложнявшегося адаптивного поведения. Своеобразным интеллектом или способностью к решению своих проблем и адаптации в неизвестной среде, способностью к предвидению и выбору между разными вариантами действий, к обучению и формированию необходимых знаний обладают многие живые существа, даже с примитивной нервной системой. Следовательно, стоит обратить внимание на модели свойств и братьев наших меньших. возникла, когда ученые различных областей знания поняли, что у них возникает много одинаковых вопросов о природе человеческого разума, и все они используют соответствующие методы для их решения. За прошедшие годы произошел небывалый скачок в информационных технологиях, а также огромные наработки в науке о мозге, что дает новые возможности для развития искусственного интеллекта. В настоящее время происходит как бы «связка» сознания человека с информационной компьютерной средой, причем многие процессы жизнедеятельности человека переносятся в виртуальную информационную компьютерную среду. Получишваяся в результате этого система выигрывает за счет синергетического умножения сильных качеств каждого из своих составляющих. В этом и содержится, согласно моему мнению, равно как и мнению моих коллег из "Эффектона", принцип максимальной эффективности использования компьютерных устройств. За примером далеко ходить не надо разработанное нами как раз и предназначено для того, чтобы использовать возможности компьютерных технологий для того, чтобы быстро и точно проводить тестирование широкого спектра свойств когнитивных функций человека, таких как, его, а также свойств его,и диагностировать его и даже мыслительных процессов. Не далее как сегодня утром, я также обратила внимание на еще один пример успешного взаимодействия естественного интеллекта и программы. Приложив всего немного усилий со своей стороны, я достаточно легко обучила органайзер Microsoft Outook справляться с моей электронной корреспонденцией. Более того, за достаточно короткое время, программе удалось научиться почти безошибочно решать такие, казалось бы сложные для машины задачи, как выявление нежелательных рекламных писем и отправку их в папку, не столь отдельную... Благодаря Интернету огромные объемы информации становятся доступными для любого пользователя вне зависимости от его местонахождения. В сетях Интернета люди осуществляют свою профессиональную деятельность, обучаются с помощью компьютерных программ, читают, получают нужную информацию, общаются с коллегами и друзьями... Человек взаимодействует с компьютерными системами при помощи мозга и его сенсорных рецепторов. Получается как бы объединенный разум с общим интеллектом: человека и машины. У этого взаимодействия бесспорно еще долгий и увлекательный путь и я не могу не следить за его развитием с волнением и захватывающим интересом, пытаясь предугадать что же скрывается там, за очередным поворотом извилистого пути прогресса. И конечно же я с удовольствием продолжу делиться своими новыми размышлениями на эту и многие другие интересные, я думаю нам всем, темы на страницах сайта.

Ссылки на литературу.

Кретов Н.Н. 2014г.