Эти страшные искусственные нейронные сети

Неделю-две назад в Интернете поднялась буча после сообщений о том, что нейросети научились описывать изображение на картинке простым человеческим языком, расписывая все действие в деталях, и делали это очень по-людски. Кто-то говорил, что вот теперь-то нам должно стать страшно жить, другие писали, мол, до чего дошел прогресс, третьи писали третье, и поглощая весь этот “информационный мусор”, почему-то никто не сказал: “Чуваки, попуститесь, эти страшные нейросети совсем не страшные!!”.

Каждый из нас точно видел фильм про искусственный интеллект, развитие и самообучаемость которого привели к тому, что в живом человеке из плоти и крови отпала необходимость, а ненужное стоит ликвидировать. Режиссеры много нафантазировали подобных киношек, все они захватывающие и любопытные, а главное – среднестатистический человек точно уверен, что ИИ в перспективе должен захватить власть над человечеством. А если нет? То есть один шанс на миллион, что будет так, имеется, но один на миллион, comе on. А лейтмотив всего следующего пассажа: нейросеть – это не искусственный интеллект, не надо паники.

Во время изучения человеческого мозга ученые увидели нейронные сети в нервной системе, подумали, что это хорошо, и решили создать сами нечто подобное. Своими руками, чтобы помочь человечеству на машинном уровне. Искусственная нейронная сеть (ИНС) – это математическая модель, созданная по принципу взаимодействия клеток нашего мозга, способных к распознаванию объектов, обучению и накапливанию опыта. Если говорить о долгосрочной перспективе, то нейросети нужны человеку для всех абсолютно областей, где нужно принимать решение. Когда вы приходите к врачу, он смотрит вашу карту, изучает симптомы и, анализируя информацию, прикидывает, какая это может быть болезнь. А что если этим же может заняться нейронная сеть?

На данный момент исследования в области развития нейронных сетей ведутся полным ходом, ведь человеческий мозг – сложная штука, и создать что-то по образу и подобию его – тяжело. Например, в организме человека клетки умирают с незавидной регулярностью, но это никак не влияет на его способность функционировать, в то время как пару маленьких ошибочек в коде или мелкая поломка могут поставить крест на работоспособности искусственно созданной системы. Только в 1960-х было доказано сходство ИНС с человеческим мозгом, но способности нейросетей были слишком ограниченными и годились лишь для узкоспециализированных задач, так что изучения забросили.

Теперь же ученые по второму кругу заинтересовались нейронными сетями в виду скоростного развития всего вокруг, дешевизне и доступности мощных процессоров. В качестве самого простого примера мы все ожидаем рабочий образец самопилотируемой машины. Но чтобы выпустить ее на улицы города, надо не только научить ее водить, но и научить нейронные сети распознавать пешеходов, животных, светофоры, другие машины и многая-многая объекты вокруг. ИНС применяются и в медицине для классификации видов рака. Самый распространенный пример – распознавание текста или речи. Приблизительно, думаю, понятно. Нейросеть – это не искусственный интеллект, это ее первая очень отдаленная ступенька.

Нейронная сеть, созданная человеком, – это не просто написанный программный код. Объясняя на пальцах, это нейрон, который получает сигналы, центр обработки, центр исчисления, выходной нейрон. Информация передается по дендритам и аксонам. В принципе, ИНС называют трехслойной, ведь у нее есть входные, скрытые и выходные нейроны. Короче, все по той же технологии, что и в нервной системе, но чуть упрощенный вариант. Тем не менее, ее может создать каждый желающий с прямыми руками – объяснительных записок в Интернете миллион. Пишите код и садитесь ИНС обучать. У сетей есть несколько этапов обработки информации:

• сбор данных для обучения;
• подготовка и нормализация данных;
• выбор топологии сети;
• экспериментальный подбор характеристик сети;
• экспериментальный подбор параметров обучения;
• собственно обучение;
• проверка адекватности обучения;
• корректировка параметров, окончательное обучение;
• вербализация сети с целью дальнейшего использования.

По сути, вы можете обучать свою нейросеть распознавать как изображения и образы, так и звуки, и любые другие формы передачи информации. Если не влезать в глубокие дебри и показывать на простых примерах (честно высмотрела его в Интернете), представьте, что вашей ИНС нужно найти в этих матрицах численную фигуру – квадрат, ромб, крест.

Исходя из поставленной задачи, вы определяете строение своей сети. Матрица 5 на 5, значит, входных элементов 25, правильных результатов может быть всего 3, значит, и выхода три. Размерность скрытого вектора нейронов рассчитывается в зависимости от количества выходных нейронов – их не может быть меньше, да и увеличение должно быть незначительным. Затем вам надо будет описать связи между слоями и обучить готовую ИНС. Если на пальцах, то это все. Если заинтересовало и у вас все в порядке с математикой, можете воспользоваться инструкцией (повторюсь – одной из десяти миллионов в Инете) и написать свою сеть. И натаскать ее на любую интересующую вас инфу.

У нейросетей довольно небольшая история развития и изучения, но вариантов их использования масса: распознавание образов и их классификация, принятие решений, кластерный анализ, прогнозирование, сжатие данных. К примеру, именно с помощью нейросетей со Street View удаляли лица прохожих. А на недавнем хакатоне предложили тему, в которой нейросеть подключается к датчикам в вашем телефоне и контролирует ваше состояние, положение, движение. В случае, если вам стало плохо, вы потеряли сознание или чего-то в таком роде, телефон самостоятельно отправит тревожный сигнал по указанному номеру.

Сейчас, благодаря повышенному интересу к искусственным нейросетям, развитие их заметно ускорилось. Так, еще в прошлом году было сделано сенсационное открытие, что ИНС способны к обобщениям. То есть, если изменить пару пикселей в изображении, искусственные сети могут не распознать изображение. Для человеческого глаза и мозга изображения ничем не отличаются, а вот для машины правая и левая картинка – не одно и то же. А ведь разница между ними – буквально пара пикселей, которые выделены в центральной колонке. Это доказывает, насколько нейросети все еще не совершенны и, возможно (!!), несовершенна и система самого человека, ведь искусственная ИНС создана по биологической модели. Есть ли на самом деле в мозгу человека подобные встроенные ошибки классификации, о которых мы еще ничего не знаем? Если подводить итог, стоит отметить: ученые очень переживают, что таким образом ИНС будет допускать страшные ошибки. На примере той же самопилотируемой машины – а что, если нейросеть не распознает человека из-за того, что какой-то элемент его облика не внесен в классификацию? Над этой проблемой уже работают.

Да, искусственная нейронная сеть работает по модели “черный ящик”. Так называют системы, внутреннее строение и механизм работы которых сложны для понимания или вообще неизвестны. Если суммировать с уже известным фактом, что нейросети умеют обучаться, накапливать опыт и принимать решение, немудрено, что все вокруг находятся в панике от того, что система может повести себя непредсказуемо или агрессивно. Тем не менее, мой немного философский (Ляпота сказал, что мне можно) эпилог гласит – бояться не стоит никого, кроме людей. Именно они эти машины создают и обучают. И если уже сейчас Хокинг и Маск выступают против создания оружия с искусственным интеллектом, вы понимаете, что опасения эти не напрасны. НО! Нейросети по сути своей направлены только на помощь людям. Последний пример для лучшего усвоения – некоторые виды рака невозможно выделить маркерами, а искусственные нейронные сети могут их классифицировать, распознавая вторичную структуру белка.