Нейросеть это искусственный интеллект

Читайте оригинал статьи в Блоге DTI.
В работе Oxford Martin School 2013 года говорилось о том, что 47% всех рабочих мест может быть автоматизировано в течение следующих 20 лет. Основным драйвером этого процесса является применение искусственного интеллекта, работающего с большими данными, как более эффективной замены человеку.

Машины теперь способны решать все больше процессов, за которые раньше отвечали люди. Кроме того, делают это качественнее и во многих случаях дешевле. О том, что это значит для рынка труда, в июле этого года говорил Герман Греф, выступая перед студентами Балтийского федерального университета им. Канта:
«Мы перестаём брать на работу юристов, которые не знают, что делать с нейронной сетью. <…> Вы — студенты вчерашнего дня. Товарищи юристы, забудьте свою профессию. В прошлом году 450 юристов, которые у нас готовят иски, ушли в прошлое, были сокращены. У нас нейронная сетка готовит исковые заявления лучше, чем юристы, подготовленные Балтийским федеральным университетом. Их мы на работу точно не возьмем.”
Продолжая освещать #технобудущее, команда DTI подготовила все, что необходимо знать для первого погружения в нейронные сети: как они устроены, почему все больше компаний предпочитают нейросети живым сотрудникам и какой потенциал по оптимизации различных процессов несет эта технология.

Искусственный интеллект, машинное обучение и нейросети: в чем разница

Нейронная сеть – один из способов реализации искусственного интеллекта (ИИ).
В разработке ИИ существует обширная область — машинное обучение. Она изучает методы построения алгоритмов, способных самостоятельно обучаться. Это необходимо, если не существует четкого решения какой-либо задачи. В этом случае проще не искать правильное решение, а создать механизм, который сам придумает метод для его поиска.
#справка Во многих статьях можно встретить термин «глубокое» — или «глубинное» — обучение. Под ним понимают алгоритмы машинного обучения, использующие много вычислительных ресурсов. В большинстве случаев под ним можно понимать просто «нейронные сети”.
Чтобы не запутаться в понятиях «искусственный интеллект», «машинное обучение» и «глубокое обучение», предлагаем посмотреть на визуализацию их развития:

#интересное Существует два типа искусственного интеллекта (ИИ): слабый (узконаправленный) и сильный (общий). Слабый ИИ предназначен для выполнения узкого списка задач. Такими являются голосовые помощники Siri и Google Assistant и все остальные примеры, которые мы приводим в этой статье. Сильный ИИ, в свою очередь, способен выполнить любую человеческую задачу. На данный момент реализация сильного ИИ невозможна, он является утопической идеей.

Как устроена нейросеть

Нейросеть моделирует работу человеческой нервной системы, особенностью которой является способность к самообучению с учетом предыдущего опыта. Таким образом, с каждым разом система совершает все меньше ошибок.
Как и наша нервная система, нейросеть состоит из отдельных вычислительных элементов – нейронов, расположенных на нескольких слоях. Данные, поступающие на вход нейросети, проходят последовательную обработку на каждом слое сети. При этом каждый нейрон имеет определенные параметры, которые могут изменяться в зависимости от полученных результатов – в этом и заключается обучение сети.

Предположим, что задача нейросети – отличать кошек от собак. Для настройки нейронной сети подается большой массив подписанных изображений кошек и собак. Нейросеть анализирует признаки (в том числе линии, формы, их размер и цвет) на этих картинках и строит такую распознавательную модель, которая минимизирует процент ошибок относительно эталонных результатов.
На рисунке ниже представлен процесс работы нейросети, задача которой — распознать цифру почтового индекса, написанную от руки.

История нейросетей

Несмотря на то, что нейросети попали в центр всеобщего внимания совсем недавно, это один из старейших алгоритмов машинного обучения. Первая версия формального нейрона, ячейки нейронной сети, была предложена Уорреном Маккалоком и Уолтером Питтсом в 1943 году.
А уже в 1958 году Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть. Несмотря на свою простоту, она уже могла различать, например, объекты в двухмерном пространстве.

Mark I Perceptron — машина Розенблатта
Первые успехи привлекли повышенное внимание к технологии, однако затем другие алгоритмы машинного обучения стали показывать лучшие результаты, и нейросети отошли на второй план. Следующая волна интереса пришлась на 1990-е годы, после чего о нейросетях почти не было слышно до 2010 года.

Почему нейросети вновь популярны

До 2010 года попросту не существовало базы данных, достаточно большой для того, чтобы качественно обучить нейросети решать определенные задачи, в основном связанные с распознаванием и классификацией изображений. Поэтому нейросети довольно часто ошибались: путали кошку с собакой, или, что еще хуже, снимок здорового органа со снимком органа, пораженного опухолью.
Но в 2010 году появилась база ImageNet, содержащая 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. ImageNet многократно превышала объем существовавших баз данных изображений и была доступна для любого исследователя. С такими объемами данных нейросети можно было учить принимать практически безошибочные решения.
Размер ImageNet в сравнении с другими существовавшими в 2010 году базами изображений
До этого на пути развития нейросетей стояла другая, не менее существенная, проблема: традиционный метод обучения был неэффективен. Несмотря на то что важную роль играет число слоев в нейронной сети, важен также и метод обучения сети. Использовавшийся ранее метод обратного шифрования мог эффективно обучать только последние слои сети. Процесс обучения оказывался слишком длительным для практического применения, а скрытые слои глубинных нейросетей не функционировали должным образом.
Результатов в решении этой проблемы в 2006 году добились три независимых группы ученых. Во-первых, Джеффри Хинтон реализовал предобучение сети при помощи машины Больцмана, обучая каждый слой отдельно. Во-вторых, Ян ЛеКан предложил использование сверточной нейронной сети для решения проблем распознавания изображений. Наконец, Иошуа Бенджио разработал каскадный автокодировщик, позволивший задействовать все слои в глубокой нейронной сети.

Примеры успешного применения нейросетей в бизнесе

Медицина

Команда исследователей из Ноттингемского университета разработала четыре алгоритма машинного обучения для оценки степени риска сердечно-сосудистых заболеваний пациентов. Для обучения использовались данные 378 тыс. британских пациентов. Обученный искусственный интеллект определял риск кардиологических заболеваний эффективнее реальных врачей. Точность алгоритма — между 74 и 76,4 процентами (стандартная система из восьми факторов, разработанная Американской коллегией кардиологии, обеспечивает точность лишь в 72,8%).

Финансы

Японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance заключила контракт с IBM. Согласно нему, 34 сотрудников японской компании заменит система IBM Watson Explorer AI. Нейросеть будет просматривать десятки тысяч медицинских сертификатов и учитывать число посещений госпиталей, перенесенные операции и другие факторы для определения условий страхования клиентов. В Fukoku Mutual Life Insurance уверены, что использование IBM Watson повысит продуктивность на 30% и окупится за два года.
Машинное обучение помогает распознавать потенциальные случаи мошенничества в различных сферах жизни. Подобный инструмент использует, например, PayPal – в рамках борьбы с отмыванием денег компания сравнивает миллионы транзакций и обнаруживает среди них подозрительные. В результате, мошеннические транзакции в PayPal составляют рекордно низкие 0,32%, тогда как стандарт в финансовом секторе — 1,32%.

Коммерция

Искусственный интеллект существенно улучшил механизмы рекомендаций в онлайн-магазинах и сервисах. Алгоритмы, основанные на машинном обучении, анализируют ваше поведение на сайте и сравнивают его с миллионами других пользователей. Все для того, чтобы определить, какой продукт вы купите с наибольшей вероятностью.
Механизм рекомендаций обеспечивает Amazon 35% продаж. Алгоритм Brain, используемый YouTube для рекомендации контента, позволил добиться того, что практически 70% видео, просматриваемых на сайте, люди нашли благодаря рекомендациям (а не по ссылкам или подпискам). WSJ сообщало о том, что использование искусственного интеллекта для рекомендаций является одним из факторов, повлиявших на 10-кратный рост аудитории за последние пять лет.
Алгоритм Yandex Data Factory способен предсказывать влияние промоакций на объем продаж товаров. Анализируя историю продаж, а также тип и ассортимент магазина, алгоритм дал 87% точных (с точностью до коробки) и 61% ультраточных (с точностью до упаковки) прогнозов.
Нейросети, анализирующие естественный язык, могут использоваться для создания чат-ботов, позволяющих клиентам получить необходимую информацию о продуктах компании. Это позволит сократить издержки на команды колл-центров. Подобный робот уже работает в приемной Правительства Москвы и обрабатывает около 5% запросов. Бот способен подсказать, в том числе, расположение ближайшего МФЦ и график отключения горячей воды.
На технологии нейронных сетей также основана Albert – маркетинговая платформа полного цикла, самостоятельно осуществляющая практически все операции. Использующая ее компания-производитель нижнего белья Cosabella в итоге расформировала собственный отдел маркетинга и полностью доверилась платформе.

Транспорт

Беспилотные автомобили – концепт, над которым работает большинство крупных концернов, а также технологические компании (Google, Uber, Яндекс и другие) и стартапы, в своей работе опирается на нейросети. Искусственный интеллект отвечает за распознавание окружающих объектов – будь то другой автомобиль, пешеход или иное препятствие.
Так видит наш мир нейросеть
Потенциал искусственного интеллекта в этой сфере не ограничивается автопилотом. Недавний опрос IBM показал: 74% топ-менеджеров автомобильной индустрии ожидают, что умные автомобили появятся на дорогах уже к 2025 году. Такие автомобили, интегрированные в Интернет вещей (см. наш предыдущий лонгрид), будут собирать информацию о предпочтениях пассажиров и автоматически регулировать температуру в салоне, громкость радио, положение сидений и другие параметры. Помимо пилотирования, система также будет информировать о возникающих проблемах (и даже попытается решить их сама) и ситуации на дороге.

Промышленность

Нейросеть, разработанная Марком Уоллером из Шанхайского Университета, специализируется на разработке синтетических молекул. Алгоритм составил шестистадийный синтез производного бензопирана сульфонамида (необходим при лечении Альцгеймера) всего за 5,4 секунды.
Инструменты Yandex Data Factory помогают при выплавке стали: использующийся для производства стали металлический лом зачастую неоднороден по составу. Чтобы сталь соответствовала стандартам, при ее выплавке всегда нужно учитывать специфику лома и вводить специальные добавки. Этим обычно занимаются специально обученные технологи. Но, поскольку на таких производствах собирается много информации о поступающем сырье, применяемых добавках и результате, эту информацию с большей эффективностью способна обработать нейросеть. По данным Яндекса, внедрение нейросетей позволяет на 5% сократить расходы дорогих ферросплавов.
Аналогичным образом нейросеть способна помочь в переработке стекла. Сейчас это нерентабельный, хотя и полезный, бизнес, нуждающийся в государственных субсидиях. Использование технологий машинного обучения позволит значительно сократить издержки.

Сельское хозяйство

Инженеры Microsoft совместно с учеными из ICRISAT применяют искусственный интеллект, чтобы определить оптимальное время посева в Индии. Приложение, использующее Microsoft Cortana Intelligence Suite, также следит за состоянием почвы и подбирает необходимые удобрения. Изначально в программе участвовало всего лишь 175 фермеров из 7 деревень. Они начали посев только после соответствующего SMS уведомления. В результате, они собрали урожая на 30-40% больше, чем обычно.

Развлечения и искусство

В прошлом году вышли и мгновенно стали популярными приложения, использующие нейросети для обработки фото и видео: MSQRD от белорусских разработчиков (в дальнейшем сервис выкупила Facebook), и российские Prisma и Mlvch. Другой сервис, Algorithmia, раскрашивает черно-белые фотографии.
Яндекс успешно экспериментирует с музыкой: нейронные сети компании уже записали два альбома: в стиле Nirvana и «Гражданской обороны”. А музыка, написанная нейросетью под композитора-классика Александра Скрябина, была исполнена камерным оркестром, что заставляет вновь задуматься над вопросом о том, сможет ли робот сочинить симфонию. Нейросеть, созданная сотрудниками Sony, вдохновлялась Бахом.

Японский алгоритм написал книгу «День, когда Компьютер написал роман”. Несмотря на то что с характерами героев и сюжетными линиями неопытному писателю помогали люди, компьютер проделал огромную работу – в итоге одна из его работ прошла отборочный этап престижной литературной премии. Нейросети также написали продолжения к Гарри Поттеру и Игре Престолов.
В 2015 году нейросеть AlphaGo, разработанная командой Google DeepMind, стала первой программой, победившей профессионального игрока в го. А в мае этого года программа обыграла сильнейшего игрока в го в мире, Кэ Цзэ. Это стало прорывом, поскольку долгое время считалось, что компьютеры не обладают интуицией, необходимой для игры в го.

Безопасность

Команда разработчиков из Технологического университета Сиднея представила дронов для патрулирования пляжей. Основной задачей дронов станет поиск акул в прибрежных водах и предупреждение людей на пляжах. Анализ видеоданных производят нейросети, что существенно отразилось на результатах: разработчики утверждают о вероятности обнаружения и идентификации акул до 90%, тогда как оператор, просматривающий видео с беспилотников, успешно распознает акул лишь в 20-30% случаев.
Австралия занимает второе место в мире после США по количеству случаев нападения акул на людей. В 2016 году в этой стране были зафиксированы 26 случаев нападения акул, два из которых закончились смертью людей.
В 2014 году Лаборатория Касперского сообщала, что их антивирус регистрирует 325 тыс. новых зараженных файлов ежедневно. В то же время, исследование компании Deep Instinct показало, что новые версии вирусов практически не отличаются от предыдущих – изменение составляет от 2% до 10%. Самообучающаяся модель, разработанная Deep Instinct, на основании этой информации способна с высокой точностью определять зараженные файлы.
Нейросети также способны искать определенные закономерности в том, как хранится информация в облачных сервисах, и сообщать об обнаруженных аномалиях, способных привести к бреши в безопасности.

Бонус: нейросети на страже нашего газона

В 2016 году 65-летний инженер NVIDIA Роберт Бонд столкнулся с проблемой: соседские кошки регулярно посещали его участок и оставляли следы своего присутствия, что раздражало его жену, работающую в саду. Бонд сразу отсек слишком недружелюбную идею соорудить ловушки для незваных гостей. Вместо этого он решил написать алгоритм, который бы автоматически включал садовые разбрызгиватели воды при приближении кошек.
Перед Робертом стояла задача идентификации кошек в поступающем с внешней камеры видеопотоке. Для этого он использовал систему, основанную на популярной нейросети Caffe. Каждый раз, когда камера наблюдала изменение в обстановке на участке, она делала семь снимков и передавала их нейросети. После этого нейросеть должна была определить, присутствует ли в кадре кошка, и, в случае утвердительного ответа, включить разбрызгиватели.

Изображение с камеры во дворе Бонда
До начала работы нейросеть прошла обучение: Бонд «скормил” ей 300 разных фотографий кошек. Анализируя эти фотографии, нейросеть училась распознавать животных. Но этого оказалось недостаточно: она корректно определяла кошек лишь в 30% случаев и приняла за кошку тень Бонда, в результате чего он сам оказался мокрым.

Нейросеть заработала лучше после дополнительного обучения на большем количестве фотографий. Однако Бонд предупреждает, что нейросеть можно натренировать слишком сильно, в случае чего у нее сложится нереалистичный стереотип – например, если все снимки, использующиеся для обучения, сняты с одного ракурса, то искусственный интеллект может не распознать ту же самую кошку с другого угла. Поэтому чрезвычайно важным является грамотный подбор обучающего ряда данных.
Через некоторое время кошки, обучившиеся не на фотографиях, но на собственной шкуре, перестали посещать участок Бонда.

Нейронные сети, технология середины прошлого века, сейчас меняет работу целых отраслей. Реакция общества неоднозначна: одних возможности нейросетей приводят в восторг, а других – заставляют усомниться в их пользе как специалистов.
Однако не везде, куда приходит машинное обучение, оно вытесняет людей. Если нейросеть ставит диагнозы лучше живого врача, это не значит, что в будущем нас будут лечить исключительно роботы. Вероятнее, врач будет работать вместе с нейросетью. Аналогично, суперкомпьютер IBM Deep Blue выиграл в шахматы у Гарри Каспарова еще в 1997 году, однако люди из шахмат никуда не делись, а именитые гроссмейстеры до сих пор попадают на обложки глянцевых журналов.
Кооперация с машинами принесет гораздо больше пользы, чем конфронтация. Поэтому мы собрали список материалов в открытом доступе, которые помогут вам продолжить знакомство с нейросетями:

Когда приложение уверяет вас, что работает на «искусственном интеллекте», на минутку кажется, что вы в будущем. Но что это на самом деле означает? Мы разбрасываемся громкими словечками — искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети — но что они на самом деле означают и действительно ли помогают улучшать приложения?

Совсем недавно Google и Microsoft добавили обучение нейронных сетей в свои приложения перевода. Google утверждает, что использует машинное обучение, предлагая списки воспроизведения. Todoist говорит, что использует ИИ, чтобы предположить, когда вы должны закончить задачу. Any.do заявляет, что ее искусственный интеллект может делать некоторые задачи вместо вас. И все это было только на прошлой неделе. Часть маркетинговых уловок звучит впечатляюще и остается уловками, но иногда изменения, бесспорно, полезны. «Искусственный интеллект», «машинное обучение» и «нейронные сети» — все это описывает способы, которые используют компьютеры, чтобы выполнять более серьезные задачи и обучаться в процессе этого. И хотя вы, возможно, слышали, что разработчики приложений берут на вооружение системы других, на практике они очень отличаются.

Нейронные сети анализируют сложные данные, имитируя человеческий мозг

Искусственные нейронные сети (ИНС, или просто «нейронные сети») относятся к определенному типу модели обучения, которая эмулирует принцип работы синапсов в вашем мозге. Традиционные вычисления используют ряд логических операторов для выполнения задачи. Нейронные сети, с другой стороны, используют сеть узлов (которые действуют как нейроны) и аналогов синапсов (edge) для обработки данных. Входные данные проходят через систему и генерируются выходные данные.

Затем выводы сравниваются с известными данными. Например, скажем, вы хотите обучить компьютер распознавать изображение собаки. Вы пропускаете миллионы изображений собак через сеть, чтобы увидеть, какие изображения она решит принять похожими на собак. Затем человек подтверждает, какие изображения на самом деле являются собаками. Система отдает предпочтение пути в нейронной сети, который привел к правильному ответу. Со временем и спустя миллионы итераций, эта сеть в конечном итоге повысит точность своих результатов.

Чтобы увидеть, как это работает в действии, вы можете попробовать эксперимент Google Quick Draw!. В данном случае Google обучает сеть узнавать «дудлы», быстрые наброски. Она сравнивает рисунок, который вы рисуете с примерами, которые рисуют другие люди. Сеть обучается распознавать будущие дудлы на основании тех, что она видела в прошлом. Даже если вы рисуете как пятилетний ребенок (вроде меня), сеть весьма быстро распознает простые формы — подлодки, растения, уток. Попробуйте, весело.

Нейронные сети не панацея, но они прекрасно справляются со сложными данными. Google и Microsoft используют нейронные сети, чтобы обучать свои приложения перевода, поскольку перевод языков — это сложно. Мы часто видели плохие машинные переводы, но нейронные сети обучаются улучшать эти переводы, исходя из правильных переводов, с течением времени. То же самое происходит с переводом речи в текст. После того как была представлена нейронная сеть, работающая с Google Voice, ошибки в переводах снизились на 49%. Эти системы не идеальны, но они работают над собой, и это главное.

Машинное обучение учит компьютеры улучшаться на практике

Машинное обучение — это широкий термин, который охватывает все моменты, когда вы пытаетесь научить машину улучшаться самостоятельно. В частности, это относится к любой системе, в которой производительность компьютера при выполнении задачи становится лучше только за счет большего опыта выполнения этой задачи. Нейронные сети являются примером машинного обучения, но они не являются единственным способом обучения компьютера.

Например, один из альтернативных методов машинного обучения называется обучение с подкреплением. В этом методе компьютер выполняет задачу и затем оценивает ее результат. Если, например, компьютер побеждает в шахматы, то он присваивает выигрышное значение серии ходов, которые использует во время игры. Сыграв миллионы игр, система может определить, какие шаги, скорее всего, приведут к победе, основываясь на результатах предыдущих игр.

В то время как нейронные сети хороши для таких вещей, как распознавание образов на изображениях, другие типы машинного обучения могут быть более полезными для различных задач вроде определения вашей любимой музыки. Google утверждает, что его музыкальное приложение найдет вам музыку, которую вы захотите послушать. Он делает это за счет анализа ваших предыдущих списков проигрывания. Если вам не понравится результат, машина расценит его как неудачу. Но если вы выберете один из предложенных списков, она пометит это как успех и проанализирует победоносные ходы, которые привели ее к вашему сердцу.

В подобных случаях вы не получите полную выгоду от машинного обучения, если не будете часто использовать эту функцию. Когда вы откроете музыкальное приложение Google впервые, рекомендации будут, скорее всего, мимо кассы. Но чем больше вы будете его использовать, тем лучше будут предложения. В теории, по крайней мере. Машинное обучение тоже не панацея. Машинное обучение более расплывчатое понятие, чем нейронные сети, но из него также следует, что программное обеспечение, которое вы используете, будет опираться на ваши отзывы, чтобы улучшать свою производительность.

Искусственный интеллект — это пока всё с приставкой «умный»

Подобно тому, как нейронные сети представляют собой форму машинного обучения, машинное обучение является формой искусственного интеллекта. Но категория «искусственного интеллекта» пока так плохо определена, что это словосочетание не имеет практического смысла. Да, оно вызывает в воображении картинки технологически развитого будущего, но в реальности мы еще и близко к нему не подобрались. Когда-то оптическое распознавание символов было слишком сложным для машины, но теперь приложение на телефоне может сканировать документы и превращать их в текст. Называть это подвигом искусственного интеллекта как-то негоже.

Причина того, что базовые телефонные возможности можно считать искусственным интеллектом, в том, что на самом деле есть два типа ИИ. Слабый или узконаправленный ИИ описывает любую систему, предназначенную для выполнению узкого списка задач. К примеру, Google Assistant или Siri, являясь довольно мощными ИИ, все же выполняют довольно узкий список задач. Они получают голосовые команды и возвращают ответы, либо запускают приложения. Исследования в области искусственного интеллекта питают эти функции, но они считаются «слабыми».

В противоположность этому, сильный ИИ — известный также как общий искусственный интеллект, или «полный ИИ» — это система, способная выполнять любую человеческую задачу. И она не существует. Поэтому любое «умное» приложение — это все еще слабый искусственный интеллект.

И хотя смысл может быть весьма расплывчатым, практические исследования в области искусственного интеллекта настолько полезны, что, вероятно, уже вошли в вашу повседневную жизнь. Каждый раз, когда ваш телефон автоматически запоминает, где вы припарковались, распознает лица на ваших фотографиях, получает поисковые предложения или автоматически группирует все ваши снимки с выходных, вы так или иначе касаетесь искусственного интеллекта. В определенной степени «искусственный интеллект» на самом деле просто означает, что приложения будут чуть умнее, чем мы привыкли. Едва ли метка «ИИ» сейчас означает хоть что-нибудь внятное с практической точки зрения.

Нейросеть это искусственный интеллект

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *