Український Наступ | #УкрТг ∆

#мюслі_підписника
Отже дістався я до компа і вирішив поворушити тему штучних нейромереж, тому що щось та й знаю в них - читаю цю дисципліну для студентів спеціальності "Комп'ютерна інженерія", левова частина моєї дисертації присвячена якраз вирішенню однієї прикладної задачі з допомогою нейромереж.
Почну здалека - з штучного інтелекту, одним з підходів до якого є штучні нейромережі (разом з генетичними алгоритмами, статистичними алгоритмами, експертними системами). Почну здалека - я вважаю, що людину із гайочок, шурупчиків і напівпровідників ніхто не збере. У нааааайкращому випадку вийде щось типу Термінатора. І то до цього далеко. Існує ціла галузь філософії, що займається цим питанням і вона називається "Філософські проблеми штучного інтелекту".
Нейромережі - це один зі способів зробити інтелект "по образу і подобію" людини. Найпростіша нейронна мережа - лінійний перцептрон - по суті своїй є спрощеним відтворенням звичайного нейрона, який приймає сигнали, опрацьовує їх і віддає іншим нейронам. Недоліків у нейромереж як у підходу до реалізації штучного інтелекту дуже багато - це в першу чергу, затрати на обладнання, оскільки моделі нейронів та зв'язків між ними дуже важкі в реалізації. Хоча, все пізнається в порівнянні - на власному ноуті один з моїх студентів робив прогу на основі нейромережі, яка за долі секунди впізнавала на картинці яблуко, сливу і банан. Реалізація - менше сотні рядків матлабівського коду. Переваг у нейромереж теж багато - це і адаптивність, і здатність вирішувати широке коло задач, і гнучкість архітектури, і багато варіантів цієї самої архітектури і моделі. Використання нейромережі може дозволити собі як студент для забавок з картинками, так і гугл для розпізнавання мовлення
Щодо задач - наводилися розпізнавання обличчя і голосу. Це тільки одна задача - розпізнавання образів, або, в загальному випадку класифікація - тобі дають предмет і ти кажеш, до якого класу він належить. Окрім неї, є цілий ряд задач, з якими нейромережі різних справляються чудово:
1) динамічне керування (вибір параметрів що стабілізують вихідне значення до бажаного, залежно від вихідного значення в попередній момент, та керуючих впливів);
2) апроксимація (опис невідомої функції через прості залежності);
3) кластеризація (об'єднання однорідних даних в групи за певними ознаками);
4) оптимізація (знаходження мінімумів);
5) прогнозування (визначення майбутніх значень на основі попередніх).
Все це дозволяє нейромережам керувати автомобілями, ставити діагнози людям, рекомендувати товари цільовій аудиторії і багато-багато іншого.
Писати можна дуже багато, тому можете давати питання по окремих абзацах цього тексту.

А тепер, на завершення до проблем. Тут говорили, що розпізнавання обличь і т.д. створює дискомфорт і наступ на свободу людини. Можу сказати наступне - існують цілі аспекти філософії, соціології, психології, які слід підредаговувати відповідно до теперішніх технологій. За 5 років виросла нова соціальна група, що не уявляє життя без інтернету, має інші цінності, інший поріг того, що вважати аморальним, тощо. І трактувати це з позиції книг, що були написані півстоліття-століття тому - безнадійна справа. Правдиві гуманітарії (я зараз кажу про людей, які себе так називають, бо працюють в цій сфері, а не про валянків, які не вміють піднести число до степеня) зараз в цій сфері мають просто неоране поле для роботи - корекція психології стосунків, психології взаємодії соціальних груп, фактори, що викликають залежність від інтернет-сервісів. Всі ці питання не розкриті навіть на 10 відсотків. Якщо до цих проблем візьмуться професіонали, людство справиться та перегляне свої цінності, навчившись співставляти мораль та інші речі, дані нам століттями, з прогресом, що перевертає все з ніг на голову кожні три роки.

👍1

1.25K views20:29