Ян Лекун - Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Здесь есть возможность читать онлайн «Ян Лекун - Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Москва, Год выпуска: 2021, ISBN: 2021, Жанр: Технические науки, Прочая научная литература, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое.
Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы.
Сегодня искусственный интеллект действительно меняет все наше общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.

Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Ян Лекун

Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

Перевод Е. Арсеновой

Редактор В. Скворцов

Научный редактор М. Плец

Руководители проекта А. Марченкова, Ю. Семенова

Дизайн А. Маркович

Корректор Е. Жукова

Компьютерная верстка Б. Руссо

© Odile Jacob, octobre 2019

© ООО «Альпина ПРО», 2021

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

* * *

Введение

«Открой дверь модульного отсека, Хэл!» В фильме «2001 год: Космическая одиссея» HAL 9000, сверхразумный компьютер, управляющий работой космического корабля, отказывается открыть дверь модульного отсека астронавту Дейву Боумену. В этой драматической сцене – вся трагедия искусственного интеллекта. Мыслящая машина оборачивается против человека, который ее сам же разработал. Что это: фантазия или обоснованные опасения? Стоит ли тревожиться о том, что однажды нашим миром будут управлять терминаторы – искусственные гуманоиды с почти неограниченными возможностями и темными замыслами? Этот вопрос люди задают все чаще и чаще сейчас, когда мы переживаем неслыханную революцию в интеллектуальных технологиях, которую никто не мог вообразить себе еще полвека назад. Искусственный интеллект, изучению которого я посвятил много лет, меняет все наше общество.

Я решил написать эту книгу, чтобы объяснить определенный набор методов и приемов в этой области, не скрывая всей ее сложности. Понять это не так просто, как научиться играть в шашки, но я думаю, что это необходимо для формирования аргументированного мнения по вопросам, связанным с искусственным интеллектом. Наше медиапространство пестрит такими терминами как «глубокое обучение», «машинное обучение» или «нейронные сети» … Я хочу, шаг за шагом, пролить свет на научный подход, который работает на стыке вычислительной техники и нейробиологии, не прибегая при этом к каким-либо метафорам.

Во время нашего погружения в основы работы вычислительных машин я буду использовать два способа изложения информации. Первый из них – традиционный: я рассказываю, описываю и анализирую. Время от времени для тех, кому интересно, я буду приводить более сложные примеры из математики и компьютерных наук.

Искусственный интеллект (ИИ) позволяет машине распознавать изображения, транскрибировать голос с одного языка на другой, переводить тексты, автоматизировать управление автомобилем или контролировать производственные процессы. Его широкое распространение в последние годы связано с методом, именуемым глубоким обучением, которое позволяет не просто программировать машину для выполнения определенной задачи, а обучать ее решению более широкого круга сходных задач. Глубокое обучение применяется к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга.

Наш мозг состоит из 86 миллиардов нейронов, нервных клеток, связанных друг с другом. Искусственные нейронные сети также состоят из множества единиц, математических функций, подобных очень упрощенным нейронам. В мозгу обучение изменяет связи между нейронами; то же самое происходит и с искусственными нейронными сетями. Поскольку эти единицы часто организованы в несколько слоев, мы говорим о «сетях» и «глубоком» обучении.

Роль искусственных нейронов состоит в том, чтобы вычислить взвешенную сумму входных сигналов и создать выходной сигнал, если эта сумма превышает определенный порог. Но искусственный нейрон – это не больше и не меньше, чем математическая функция, рассчитанная компьютерной программой. Однако мы не случайно применяем к искусственным сетям те же термины, что и к реальным нейронам, – ведь именно открытия в области нейробиологии послужили стимулом исследованиям в области ИИ.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения»

Обсуждение, отзывы о книге «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x