Автор: Содержание
В течение многих лет ученые пытались сделать роботов более похожими на людей, и недавняя разработка «мозга» робота, или искусственной нейронной сети, дала роботам способность учиться так же, как это делают люди. Искусственные нейронные сети гораздо более продвинуты, чем вычислительные системы, основанные на командах, поскольку они предназначены для интерпретации и обработки информации таким же образом, каким это происходит в коре головного мозга млекопитающих.
Цель этого исследования — не просто воспроизвести возможности мозга, а понять, как он работает. Исследования в этой области привели к значительному технологическому прогрессу, и, вероятно, в ближайшем будущем возможностей появится гораздо больше.
Мозг ИНС
Точно так же, как человеческий ребенок учится распознавать собак по повторяющимся инструкциям, сотням примеров и методом проб и ошибок, искусственная нейронная сеть учится на огромном количестве пробных запусков и точек данных. Традиционные компьютеры детерминированы. Когда возникает проблема, последовательный компьютер полагается на чтение инструкции, доступ к данным из своей памяти и выполнение инструкции. Напротив, искусственные нейронные сети реагируют параллельно и требуют большого количества отдельных запусков для определения наилучшего решения. Эти отдельные нейроны впоследствии «обучаются» с помощью проб.
Цель изучения ИНС
Ведущим ученым и исследователям еще предстоит до конца понять, как человеческий мозг так искусно справляется с невероятно сложными задачами, такими как визуальная идентификация и различение лиц и почерка. Даже самый упрощенный мозг животных гораздо более развит и способен выполнять функции, которые невозможны для последовательных компьютеров или компьютеров DOS.
Например, создание системы распознавания рукописных цифр требует аспекта глубокого обучения или повторного ввода миллионов точек данных и нейронной коррекции. Вместо того, чтобы пытаться воссоздать такой сложный и таинственный процесс, цель исследования нейронных сетей состоит в том, чтобы получить «понимание возможностей природы, с помощью которых люди могут разрабатывать решения проблем, которые не были решены с помощью традиционных вычислений».
Функциональное использование ИНС
В то время как многие противники прошлого утверждали, что автономно управляемые автомобили или роботы с искусственным интеллектом и личными предубеждениями были невозможны, будущее уже здесь. Искусственные нейронные сети дают роботам возможность учиться, и это совершенно иная вычислительная система, чем все предыдущие компьютеры. Исследователи могут запрограммировать отдельные нейроны на работу определенным образом, но эти нейроны предназначены для самокоррекции и опираются на все полученные данные.
Таким образом, машина обучается и в конечном итоге может правильно идентифицировать изображение видов животных или предотвратить аварию, автономно задействовав тормоза вашего автомобиля. Такое адаптивное обучение означает, что роботы оценивают результаты, а затем вносят изменения в свое собственное программирование, основываясь на своих собственных интерпретациях реальности. Этот сложный процесс доказал, что ИНС в сочетании с искусственным интеллектом создают различные предубеждения у роботов, подобные тому, как люди создают свое собственное мировоззрение.
Заключение
Проще говоря, искусственные нейронные сети — это «мозг» компьютера, который способен к глубокому обучению и переписыванию собственного программирования. Такие достижения обладают безграничным потенциалом и уже добились огромных успехов в таких областях, как распознавание лиц, изображений и голоса. Все исследования все еще находятся на предварительной стадии, но в наш век информации и бесконечных данных ожидаются большие успехи в изучении компьютера с ИНС.
