Что такое нейросеть и как она работает

В последнее время решений с использованием нейронных сетей становится весьма немало: приложения, сервисы, программы используют такого рода сети для ускорения решения различных задач. Но что же представляет из себя нейронная сеть? Редакция AIN.UA решила разобраться что это за популярная технология, откуда она взялась и как работает.

От биологии к технологии

Назвать нейросети свежим технологическим веянием сложно. Первые поиски научной мысли в этой области датируются серединой XX века, когда ведущие умы эпохи решили, что неплохо было бы соорудить компьютер, основываясь на естественных достижениях матушки-природы. В частности, скопировав некоторые принципы работы человеческого мозга.

Создание технического аналога нашего природного биокомпьютера проходило непросто, переживая периоды повышенного интереса и упадка. Это объясняется тем, что уровень технического прогресса 1950-х, когда все началось, не поспевал за полетом научной мысли: устройство первых нейросетей не позволяло полностью им раскрыть свой потенциал.

И как же оно работает

Среднестатистический мозг человека состоит приблизительно из 86 миллиардов нейронов, связанных в единую систему для принятия, обработки и дальнейшей передачи данных. В этой сети каждый нейрон выступает чем-то вроде микропроцессора к которому тянутся дендриты — отростки для принятия импульсов. Также есть выход в виде аксона, который передает полученные импульсы другим нейронам.

Искусственно созданная нейросеть (ИНС) имитирует процесс обработки информации биологического аналога и представляет собой массив минипроцессоров, разделенный на три группы:

• Точки входа (сенсоры) — нейроны, через которые в ИНС поступает информация для обработки.
• Точки выхода (реагирующие) — нейроны, через которые ИНС выдает конечный результат.
• Скрытые нейроны (ассоциативные) — рабочий массив нейронов, расположенный между точками входа и выхода.

Основная работа по обработке информации происходит на уровне скрытых (ассоциативных) нейронов. Их массив упорядочен в несколько слоев и чем больше их, тем более точную обработку данных в состоянии произвести ИНС.

Схема перцептрона — простейшей однослойной нейросети

Запрограммировать нельзя обучить

Характерной особенностью нейросетей является тот факт, что их не программируют, а обучают. Исходя из этого, ИНС делятся на три категории — обучаемые, самообучающиеся, а также ИНС смешанного типа.

Обучаемая нейросеть, как познающий мир ребенок, постоянно требует к себе пристального внимания и фидбека от своего создателя. Работая с ней, исследователь предоставляет ИНС массив данных, после чего предлагает ей решить задачу с предопределенным ответом. Оба решения — изначально верное и предложенное нейросетью, сравниваются. Если разница между ними превышает допустимый коэффициент ошибки, исследователь проводит корректировку нейросети, после чего процесс обучения возобновляется.

Самообучаемые ИНС познают мир без репетиторов, используя для своего обучения заданный алгоритм. Получив задачу, нейросеть сама ищет ответ, фиксирует допущенные ошибки и, при необходимости, «откатывается» по цепочке ассоциативных нейронов до последнего верного шага, чтобы начать заново.

На видео ниже — результат 24-часового самообучения ИНС игре в Super Mario, где перед ней была установлена цель достичь максимального количества очков, которые начисляются во время перемещения по уровню. Чем дальше удалось ей пройти — тем выше был финальный балл. В качестве входов исследователь использовал элементы карты и противников, а в качестве выходов — доступные игроку действия.

А вот эта же, немного адаптированная ИНС осваивается за рулеем другой игры — Mario Kart.

Вы и сами можете попробовать себя в роли испытателя нейросети при помощи простой браузерной игры, имитирующей движение автомобилей с автопилотом. Машинки движутся под управлением двух нейросетей и подчиняются базовым правилам — продолжать движение вперед и избегать столкновения.

Ваша задача — создавать для них препятствия и смотреть, как автопилот успешно с ними справляется, а также морально готовиться к появлению похожих беспилотников от Uber и конкурирующих компаний на улицах своего города.

В основе всего — алгоритмы, созданные природой

Говоря о нейросетях и их обучении, нельзя не упомянуть такое природное явление, как муравьиный алгоритм, увидеть который вы можете буквально во дворе собственного дома.

При перемещении в поисках пищи от гнезда и обратно муравьи постоянно ищут максимально эргономичный путь, а в случае возникновения помех адаптируют свой маршрут под изменившуюся ситуацию. Во время движения муравей оставляет за собой след из специального феромона. Последующие охотники за едой идут по оставленному первопроходцем маршруту, также насыщая его биологическим «маячком».

Предположим, что на пути к еде у муравьев находится преграда, которую можно обойти с правой или с левой стороны. С левой стороны расстояние до источника пищи короче. Несмотря на то, что при первых итерациях муравьи будут проходить по обе стороны преграды, насыщение левой феромоном будет происходить быстрее за счет краткости дистанции.

Что это значит? На более поздних итерациях левый маршрут, как наиболее эргономичный станет единственным использующимся при движении муравьев-добытчиков. Схожим образом происходит и процесс обучения в искусственной нейросети.

Почему ИНС — это все же не ИИ

Насколько бы «умна» не была нейросеть — она остается не искусственным интеллектом, а инструментом для задач по классификации данных. Нас, конечно, может поражать, как поисковик распознает определенную комбинацию слов, а после, на ее основании, подбирает изображения с нужными нам котиками, однако это не результат умственной деятельности нейрокомпьютера, а всего лишь синергия нескольких классификаторов.

Сеть нейронов в человеческом мозге, несмотря на упорную веру каждого старшего поколения в деградацию младшего, остается намного сложнее, чем формальная структура ИНС , а также за счет огромного числа и вариативности связей способна решать задачи нестандартным путем, вне очерченных правилами и формулами паттернов.

Говоря проще, Александр Македонский и сейчас смог бы разрубить Гордиев узел. А нейросеть — нет.

Ранее AIN.UA сообщал о немецком художнике, который разработал принт для одежды, призванный защитить людей от распознавания лиц через нейросети.