Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Его широкое распространение в последние годы связано с методом, именуемым глубоким обучением, которое позволяет не просто программировать машину для выполнения определенной задачи, а обучать ее решению более широкого круга сходных задач. Глубокое обучение применяется к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга.

Наш мозг состоит из 86 миллиардов нейронов, нервных клеток, связанных друг с другом. Искусственные нейронные сети также состоят из множества единиц, математических функций, подобных очень упрощенным нейронам.

В мозгу обучение изменяет связи между нейронами; то же самое происходит и с искусственными нейронными сетями. Поскольку эти единицы часто организованы в несколько слоев, мы говорим о «сетях» и «глубоком» обучении.

Роль искусственных нейронов состоит в том, чтобы вычислить взвешенную сумму входных сигналов и создать выходной сигнал, если эта сумма превышает определенный порог. Но искусственный нейрон – это не больше и не меньше, чем математическая функция, рассчитанная компьютерной программой.

Однако мы не случайно применяем к искусственным сетям те же термины, что и к реальным нейронам, – ведь именно открытия в области нейробиологии послужили стимулом исследованиям в области ИИ.

В этой книге я также хочу проследить свой интеллектуальный путь в рамках этого необычного научного приключения. Мое имя по-прежнему связано с так называемыми «сверточными» нейронными сетями, которые подняли распознавание объектов компьютером на небывалую высоту.

Вдохновленные структурой и функцией зрительной коры головного мозга млекопитающих, они могут эффективно обрабатывать изображения, видео, звук, голос, текст и другие типы сигналов.

В чем состоит деятельность исследователя? Откуда берутся его идеи? Что касается меня, то я уделяю много внимания интуитивным догадкам. Дальше наступает очередь математики. Я знаю, что другие ученые действуют диаметрально противоположным образом. Я проецирую в свою голову пограничные случаи, которые Эйнштейн называл «мысленными экспериментами», благодаря которым вы сначала представляете ситуацию, а затем пытаетесь рассмотреть ее следствия для лучшего понимания проблемы.

Моя интуиция подпитывается чтением книг. Я просто пожираю книги. Я исследую работы тех, кто был до меня. Вы никогда ничего не создадите в одиночку. Идеи живут, дремлют, и они возникают в чьей-то голове, потому что пришло время. Так рождаются исследования.