Сети по типу нейронных разрабатывались и полвека назад, но тогда в них не увидели перспективы. Только в наше время они возродились, и благодаря им Искусственный Интеллект совершил качественный скачок в своём развитии. Метод глубокого обучения позволяет решать задачи, общепринято считающиеся интеллектуальными: речевое распознавание, работа с образами, прогнозирование, самообучение.
Как устроена нейронная сеть
Входная информация поступает в огромную сеть из искусственных нейронов, которые её обрабатывают и выдают результат.Система нейросети включает в себя множество отдельных элементов, работающих по типу нейрона биологического мозга. Каждый такой искусственный нейрон модифицирует информацию на входах в один сигнал на выходе, который будет входящим для нейронов в следующем слое.
Тренируется такой ИИ (искусственный интеллект) на запоминании массива данных. Затем происходит коррекция работы сети. Программисты регулируют весомость связей между слоями, пока не добьются приемлемого результата на выходе.
Вес связи – это значение, важность поступающей информации.
Невозможность интерпретации результата
Нейросети точнее и с большей вероятностью дают правильный ответ, чем другие методы. При всех явных преимуществах нейросетей, они имеют одну ключевую проблему: по сути, никто не может точно объяснить, как это работает. Следовательно, никто не сможет предугадать, когда такая система ошибётся.
Обучение многослойных нейросетей – качественно другой способ программирования компьютеров. Нейросеть сама создаёт алгоритм решения.
Даже разработчики этих программ не могут до конца объяснить их поведение.
Способы исследования нейросетей
Применяются различные стратегии, чтобы понаблюдать и изучить, как протекает эвристический процесс в таких системах.
Многие исследователи заимствуют технологии у коллег из биологических отраслей науки, и заглядывают в недра нейросетей, будто неврологи в мозг. Прогоняют процесс в отдельных частях, делают небольшие изменения и фиксируют реакцию сетей в каталогах, удаляют фрагменты из системы и наблюдают за компенсацией отсутствующих частей.
Осторожность применения
Если человечество собирается использовать технологию нейронный сетей, необходимо разобраться, как этот метод генерирует решения, насколько это возможно. Пока присутствует неясность с этим вопросом, применять нейросети следует крайне осторожно.
Виртуальные личные помощники
Siri, Kortana и другие интеллектуальные цифровые, персональные помощники на различных платформах (iOS, Android и Windows).
Они помогают найти полезную информацию, о который вы у них просите используя естественный человеческий язык. Обрабатывают огромное количество данных их различных источников, чтобы узнать больше о пользователях и стать более полезными помощниками в поиске и обработки информации. ИИ в таких приложениях собирают информацию на ваших вопросах и используют ее, чтобы лучше понимать вашу речь и выводить результаты с учетом ваших предпочтений. Microsoft утверждает, что Cortana постоянно получает информацию о своих пользователях и в конечном итоге она будет способна предвидеть потребности своих клиентов.
Видеоигры
Игровой искусственный интеллект - набор программных методик, которые используются в компьютерных играх для создания иллюзии интеллекта в поведении персонажей, управляемых компьютером.
Сложность ИИ в видеоиграх возрастает в геометрической прогрессии в течении последних нескольких десятилетий. Игровые персонажи способны вести себя совершенно непредсказуемым образом. Видеоигры активно используют ИИ для своих персонажей, которые могут анализировать окружающую среду для поиска объектов и взаимодействия с ними. Они способны прятаться, исследовать звуки, общаться с другими персонажами, драться с другими не игровыми персонажами и т.д.
Игровой ИИ часто состоит из нескольких основных правил , которых достаточно, чтобы предоставить игроку хороший геймплей, ощущения и впечатления от игры.