Все жанры Все авторы
Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун - Smart Reading

Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун

Автор

Страниц

15

Год

—

Встречайте потрясающую книгу Яна Лекуна «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения»! В этом уникальном саммари вы найдете только самые сокровенные мысли, идеи, увлекательные кейсы и яркие примеры из этой книги. Ведь кому не интересно узнать, смогут ли роботы захватить мир, останутся ли люди без работы и нас ждет ли восстание машин?

Когда мы слышим о новых достижениях в области машинного обучения и искусственного интеллекта, эти вопросы мгновенно посещают наш разум. Однако не стоит падать в панику, ведь компьютерный мозг далек от гибкости и универсальности человеческого мозга. Он состоит лишь из математических функций, которые запрограммированы в нейронных сетях. Даже самые сложные и мощные компьютеры - это узкопрофильные машины, которые могут победить человека в шахматной игре или моментально найти нужное изображение среди множества картинок. Однако, у машин есть свои ограничения - они учатся намного медленнее людей и даже животных, а главное, им не присущ здравый смысл.

Но не стоит отчаиваться, ведь в этом саммари книги "Как учится машина" вы найдете ответы на увлекательные вопросы о современных возможностях машин и том, чего ждать в будущем. Узнайте, что представляют из себя машины сегодня и какие они могут стать завтра!

Читать бесплатно онлайн Ключевые идеи книги: Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Ян Лекун - Smart Reading

Автор:

Yann Le Cun


Оригинальное название:

Quand la machine apprend: La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond


www.smartreading.ru

Эти быстрые, но глупые машины

ENIAC, один из первых программируемых электронных компьютеров, созданный в 1945 году в Университете Пенсильвании для военных целей, мог перемножить 360 десятизначных чисел в секунду. И это казалось чудом.

Современные персональные компьютеры в миллиард раз быстрее – их производительность исчисляется сотнями гигафлопс[1]. Суперкомпьютеры объединяют десятки тысяч графических процессоров производительностью в десятки терафлопс. Их процессоры достигают скорости в сотни тысяч терафлопс. Они прогнозируют погоду, рассчитывают воздушный поток вокруг самолета, моделируют прошлое, например начало существования Вселенной.

Все эти сложные манипуляции включают численное решение дифференциальных уравнений или уравнений в частных производных. В недалеком прошлом математики производили подобные вычисления вручную. Однако машины нельзя считать такими же умными, какими были ученые-математики, потому что компьютеры, несмотря на невероятную вычислительную мощность, не умеют самостоятельно решать интеллектуальные задачи. Программы искусственного интеллекта могут учиться, но пока намного хуже и медленнее людей и даже животных.

София – красивая девушка-гуманоид с загадочной улыбкой и живой мимикой в 2017 году давала интервью журналистам и очаровывала саудовских шейхов, которые даже дали ей гражданство страны. Журналист интересуется, действительно ли роботы в скором времени захватят Землю. София обворожительно улыбается и заявляет: «Вам нужно меньше смотреть голливудские фильмы». Неужели роботы могут шутить? Вовсе нет. София – просто марионетка, в которую программисты залили набор стандартных ответов на множество вопросов. Ей что-то говорят, и программа сопоставления быстро выбирает из каталога наиболее подходящую реакцию. Иными словами, София обманывает аудиторию, притворяясь сообразительной красоткой с чувством юмора.

Машины пока еще выполняют действия, не понимая, что они делают, поскольку не обладают здравым смыслом. Если системы искусственного интеллекта поместить на шкалу интеллектуальных способностей от мыши до человека, то они окажутся значительно ближе к мыши, несмотря на сверхчеловеческую производительность ИИ в точных и узкоспециализированных задачах.

Это саммари дает ответы на вопросы: как учится машина? Догонят ли нас компьютеры по интеллектуальным способностям? Если это произойдет, то как скоро? И стоит ли нам опасаться господства машин в будущем?

Эволюция машинного обучения

Человек издревле пытается создать устройства, похожие на него. Ученые прошлого века, казалось, были в шаге от полной механизации мыслительного процесса и замены людей роботами во многих сферах. Однако сегодня мы все еще далеки от этого.

В 1950-х годах ученые, занимающиеся классическим ИИ, основанным на логике и графах, искали все новые сферы для его применения. В то же время появилось новое течение в компьютерной науке, сторонники которого считали, что для решения сложных задач одной логики недостаточно.

Вместо того чтобы воспроизводить логические цепочки человеческих рассуждений, они предложили копнуть глубже – исследовать, а затем и смоделировать носитель этой логики, потрясающий биологический процессор – человеческий мозг. Пионеры машинного обучения стали работать над созданием оригинальной архитектуры сети математических функций, которые назвали искусственными нейронами. Они улавливают входной сигнал и обрабатывают его таким образом, что на выходе этот сигнал идентифицируется. Любая операция, например распознавание образов, поддерживается комбинированным взаимодействием искусственных нейронов.

Вам может понравиться: