тел./факс: +7 812 633-03-00
Петербург-2100. Твори будущее!

Нейросети уже рядом

Поделиться:

Размышляем над будущим

Довольно часто, когда разговор заходит о нейросетях, у людей возникает страх, боязнь чего-то нового и непонимание, как такое может существовать и функционировать. Но на самом деле это довольно просто, и уже входит в нашу с вами повседневную жизнь. Без заумных слов и сложных терминов я расскажу, что это такое, почему сейчас начало активно развиваться и где вы каждый день используете нейросети.

Теория будущего
Что же такое нейросеть? Простыми словами, это обучаемая система, которая представляет собой математическую модель, воплощённую в программном или аппаратном виде. Организация подобных моделей построена на принципе функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток организма. Здесь и кроется главное отличие нейросетей от других моделей. Они функционируют не только по заданным формулам и алгоритмам, но и исходя из прошлого опыта. Из этого отличия как раз и вытекает то, что нейронные сети обучаемы. В этом кроется вся идеология создания подобных сетей: не просто максимально близко смоделировать работу нервной системы живого организма, а заложить способность к обучению и исправлению ошибок. Подобная нейронная сеть состоит из огромного числа отдельных вычислительных элементов, тех самых «нейронов». Входные данные проходят обработку на всех элементах, при этом параметры «нейронов» изменяются, в зависимости от результатов, полученных от предыдущих входных данных. Это изменяет порядок работы всей системы. Такая нейросеть способна самостоятельно обучаться и действовать, исключая свои предыдущие ошибки. И вот уже искусственный интеллект из фантастических фильмов не кажется таким уж нереальным.


Исходя из особенностей нейросетей, все задачи, которые могут ими решаться, так или иначе связаны с обучением. Самые распространённые области применения нейронных сетей – предсказание или прогнозирование, классификация, распознавание образов, принятие решений, анализ данных и оптимизация. Все эти области предполагают обработку огромного количества входящей информации, что и привело к тому, что именно сейчас нейросети получили такой резонанс в общественности. Ведь для функционирования таких сетей необходимы колоссальные ресурсы. Идея воссоздать нервную систему живого организма в математическую модель появилась ещё 70 лет назад, но в связи с отсутствием необходимого количества ресурсов, всё это оставалось лишь теорией. И вот только в начале 2016 года эти теории начали действительно воплощаться в жизнь и получать широкое распространение.


Yаndex уже применяет
Многие до сих пор могут думать, что это довольно сложно для повседневного и рутинного использования. Но это не так. Ищите в поисковике похожие на ваше изображения – вступают нейросети. Приложения для смартфонов с продвинутой обработкой фотографий, с распознаванием лиц и наложением различного рода масок – опять нейросети.

Гордость отечественных нейронных сетей — новый алгоритм поиска от Яндекса под названием «Королёв». Данный алгоритм способен производить поиск не только по ключевым словам, но и по смыслу запроса. Часто бывают такие ситуации, когда необходимо вспомнить название произведения, кинофильма или автора, но вы совершенно не помните каких-либо ключевых моментов, связанных с объектом поиска. В такой ситуации спасает подобный алгоритм. По краткому содержанию кинофильма, книги или по описанию главных героев, новый алгоритм без труда выдаст нужный вам результат, найдёт фильм, книгу или подскажет автора. С каждым вашим запросом алгоритм от Яндекса становится всё умнее и способен вести поиск по более глубоким фразам.

Подводя итог, хочется сказать что будущее действительно наступило. Нейросети непременно будут расширяться, поскольку большинство из них сейчас находятся на стадии обучения, и в скором времени потенциал нейронных сетей будет раскрываться всё больше. А какой нейронной сетью ты бы хотел пользоваться, читатель – что бы она делала?

Никита Лагода

697total visits,1visits today

 

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

*