Нейроново решение
В кибернетике чудес не бывает, и нейросеть, работающая «вахтером», то есть специализирующаяся на различении изображений взрослых мужчин и женщин, почти наверняка даст сбой, если ей для опознания предложат фотографии детей. Известный афоризм, утверждающий, что «правильно поставленный вопрос есть половина ответа», имеет самое непосредственное отношение и к нейрокомпьютерам. Если традиционные электронные калькуляторы при нехватке данных или некорректно поставленных граничных условиях не станут решать задачу, то нейросети могут просто не заметить того, что у них оторвалась пара глаз. Они продолжат анализировать искаженную информацию, будучи «уверенными» в том, что предъявляемые объекты просто не входят в круг интересов хозяина и поэтому их нужно игнорировать. Понятно, что контроль целостности и работоспособности всей системы –– это отдельная задача, и решать ее нужно с помощью другой нейросети, но принципиальное отсутствие критики в отношении к входным данным заставляет разработчиков четко оговаривать тот круг объектов и задач, с которыми может работать их система.
Специализация нейросети достигается на этапе обучения, когда тем или иным способом формируются значения весовых коэффициентов, определяющих силу связей между различными нейронами. Именно структура взаимосвязей оказывает решающее значение на принятие решения конкретным нейроном и всей сетью в целом. Подбор правильного методического материала –– одна из главных проблем широкого внедрения нейрокомпьютеров. В случае уже приведенного примера «нейровахтера» для различения взрослых и детей крайне важно сделать так, чтобы компьютер не решил, что рост –– основной признак ребенка, а макияж –– маркер взрослой женщины. Очень часто нейросети моделируют на обычных компьютерах без применения специальных нейрочипов. Причем такие чисто программные нейрокомпьютеры неплохо работают, легко распознавая иероглифы, рукописный текст и внятную членораздельную речь. Правда, с распознаванием слитного письма дела пока обстоят довольно плохо, зато буквы, написанные раздельно или в специальных квадратиках, сегодня распознают даже миниатюрные ручные компьютеры размером с ладонь. Специализированные нейрочипы используют, как правило, военные и те, кому нужны скорость и компактность. Причем все большую популярность приобретают системы с неизменяемыми алгоритмами и весовыми коэффициентами, что позволяет существенно понизить стоимость и энергопотребление конечных устройств. Одна из интересных разработок, уже практически готовая выйти на массовый рынок, –– это система вибро- и акустодиагностики двигателей и ходовой части автомобиля непосредственно во время движения и без участия специалистов из техцентра.
Так что создание универсальных систем не за горами, и уже в ближайшем будущем появятся комбинированные электронно-вычислительные комплексы, сочетающие в себе достоинства обычных ЭВМ и гибкость нейрокомпьютеров. Эти системы, видя клиента насквозь, будут различать его язык, национальность, возраст, пол, социальный статус, образовательный ценз и многое другое, даже не обращаясь к данным, записанным на индивидуальном идентификационном микрочипе. А вот насколько человеку будет приятно общение со столь проницательным электронным визави, в данном случае будет зависеть не от архитектуры нейросетей искусственного мозга, а от той программы поведения, которую заложат программисты, а также от возможностей ее самообучения в процессе живого общения с подопечным или хозяином.
Сегодня вряд ли кто-нибудь усомнится в том, что нейросети удачно дополняют традиционные программные методы в целом ряде компьютерных приложений. А также позволяют существенно повысить производительность при решении высокоинтеллектуальных задач, по распознаванию, классификации, предсказанию и оптимизации всего и вся.
Слои для интеллекта
Современная нейросеть, или нейрокомпьютер, состоит из нескольких слоев элементарных нейронов. Первый слой — это многоканальный вход, поставляющий подлежащую обработке информацию в цифровом или аналоговом виде. Затем следует один (или несколько) скрытых слоев, анализирующих эту информацию. Ее обработка может идти либо строго последовательно (без обратных связей), либо посредством возвращения уже обработанной информации на вход системы. Последний, внешний, слой нейронов формирует выходные данные в удобном для работающего в связке с нейросетью компьютера формате. И обработка информации, и выдача результата могут происходить и в цифровом виде (когда все и вся кодируются последовательностью нулей и единиц), и в аналоговом (когда именно электрическое напряжение является анализируемой величиной).
Читать дальше
