Rangkaian saraf - apakah itu? Definisi, makna dan skop

2024 Pengarang: Leah Sherlock | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-17 05:44

Sebelum ini hanya diketahui daripada buku fiksyen sains, istilah rangkaian saraf dalam beberapa tahun kebelakangan ini secara beransur-ansur dan tidak dapat dilihat memasuki kehidupan awam sebagai sebahagian daripada perkembangan sains terkini. Sudah tentu, untuk masa yang agak lama, orang yang terlibat dalam industri permainan telah mengetahui bahawa ini adalah rangkaian saraf. Tetapi pada masa kini istilah itu ditemui oleh semua orang, ia diketahui dan difahami oleh orang ramai. Tidak dinafikan, ini menunjukkan bahawa sains telah menjadi lebih dekat dengan kehidupan sebenar, dan penemuan baru menanti kita pada masa hadapan. Namun, apakah itu rangkaian saraf? Mari cuba cari makna perkataan itu.

Sekarang dan akan datang

Pada zaman dahulu, rangkaian saraf, Hort dan spacewalkers adalah konsep yang berkait rapat, kerana ia adalah mungkin untuk bertemu dengan kecerdasan buatan dengan kebolehan yang jauh lebih hebat daripada mesin ringkas hanya dalam dunia fantasi yang timbul dalam imaginasi beberapa pengarang. Namun begitu, trend sedemikian rupa sehingga baru-baru ini di sekeliling orang biasa sebenarnya terdapat lebih banyak objek yang sebelum ini disebut hanya dalam kesusasteraan fiksyen sains. Ini membolehkan kita mengatakan bahawa walaupun penerbangan fantasi yang paling ganas, mungkin, lambat laun akan menemui persamaannya dalam realiti. Buku tentang hits, rangkaian saraf sudahkini mempunyai lebih banyak persamaan dengan realiti berbanding sepuluh tahun yang lalu, dan siapa tahu apa yang akan berlaku dalam dekad yang lain?

Rangkaian saraf dalam realiti moden ialah teknologi yang membolehkan anda mengenal pasti orang, hanya mempunyai gambar yang anda boleh gunakan. Kepintaran buatan cukup mampu memandu kereta, boleh bermain dan memenangi permainan poker. Selain itu, rangkaian saraf ialah cara baharu untuk membuat penemuan saintifik, membolehkan anda menggunakan keupayaan pengkomputeran yang mustahil sebelum ini. Ini memberi peluang unik untuk memahami dunia hari ini. Walau bagaimanapun, hanya dari laporan berita yang mengumumkan penemuan terkini, jarang jelas apa itu rangkaian saraf. Patutkah istilah ini digunakan pada program, mesin atau kompleks pelayan?

Paparan umum

Seperti yang anda boleh lihat dari istilah "rangkaian saraf" (gambar yang dibentangkan dalam artikel ini juga memungkinkan untuk memahami perkara ini) adalah struktur yang direka bentuk dengan analogi dengan logik otak manusia. Sudah tentu, menyalin struktur biologi sepenuhnya dengan tahap kerumitan yang tinggi pada masa ini nampaknya tidak realistik, tetapi saintis telah dapat dengan ketara mendekati penyelesaian masalah itu. Katakan rangkaian neural yang dibuat baru-baru ini agak berkesan. Hort dan penulis lain yang menerbitkan karya hebat hampir tidak tahu pada masa menulis karya mereka bahawa sains akan dapat melangkah jauh ke hadapan menjelang tahun ini.

Keanehan otak manusia ialah ia merupakan struktur pelbagai unsur, di antaranyamaklumat sentiasa dihantar melalui neuron. Malah, rangkaian saraf baharu juga merupakan struktur yang serupa, di mana impuls elektrik menyediakan pertukaran data yang berkaitan. Dalam satu perkataan, sama seperti dalam otak manusia. Namun ia tidak jelas: adakah terdapat sebarang perbezaan daripada komputer konvensional? Lagipun, mesin, seperti yang anda ketahui, juga dicipta daripada bahagian, data di antaranya dipindahkan melalui arus elektrik. Dalam buku tentang ruang, rangkaian saraf, segala-galanya biasanya kelihatan mempesonakan - mesin besar atau kecil, sekali pandang di mana watak-watak memahami perkara yang mereka hadapi. Tetapi pada hakikatnya, keadaan berbeza setakat ini.

Bagaimanakah ia dibina?

Seperti yang anda boleh lihat daripada kertas saintifik mengenai rangkaian saraf (“Spacewalkers”, malangnya, tidak tergolong dalam kategori ini, tidak kira betapa menariknya mereka), idea dalam struktur yang paling progresif dalam bidang kecerdasan buatan, dalam mencipta struktur yang kompleks, bahagian individu yang sangat mudah. Malah, melukis selari dengan manusia, seseorang boleh mencari persamaan: katakan, hanya satu bahagian otak mamalia tidak mempunyai kebolehan, keupayaan, dan tidak dapat memberikan tingkah laku pintar. Tetapi apabila ia menyentuh seseorang secara keseluruhan, maka makhluk seperti itu dengan tenang melepasi ujian untuk tahap kecerdasan tanpa sebarang masalah tertentu.

Walaupun persamaan ini, pendekatan serupa untuk mencipta kecerdasan buatan telah diasingkan beberapa tahun lalu. Ini boleh dilihat dari kedua-dua kertas saintifik dan dari buku fiksyen sains tentang rangkaian saraf ("Spacewalkers" yang disebutkan di atas, sebagai contoh). By the way, sedikit sebanyak walaupun kenyataanCicero boleh dikaitkan dengan idea moden rangkaian saraf: pada satu masa, dia agak caustically mencadangkan agar monyet melemparkan surat yang ditulis pada token ke udara, supaya lambat laun teks yang bermakna akan terbentuk daripada mereka. Dan hanya abad ke-21 menunjukkan bahawa niat jahat itu sama sekali tidak wajar. Rangkaian saraf dan fiksyen sains berjalan dengan cara yang berbeza: jika anda memberi tentera monyet banyak token, mereka bukan sahaja akan mencipta teks yang bermakna, tetapi juga mendapat kuasa ke atas dunia.

Kekuatan ada dalam perpaduan, saudara

Seperti yang kita pelajari daripada banyak eksperimen, melatih rangkaian saraf kemudiannya membawa kepada kejayaan apabila objek itu sendiri mengandungi sejumlah besar elemen. Sebagai saintis bergurau, sebenarnya, rangkaian saraf boleh dipasang dari apa sahaja, walaupun dari kotak mancis, kerana idea utama adalah satu set peraturan yang dipatuhi oleh komuniti yang terhasil. Biasanya peraturannya agak mudah, tetapi ia membenarkan anda mengawal proses pemprosesan data. Dalam keadaan sedemikian, neuron (walaupun tiruan) tidak akan menjadi peranti sama sekali, bukan struktur kompleks atau sistem yang tidak dapat difahami, tetapi operasi aritmetik yang mudah, dilaksanakan dengan penggunaan tenaga yang minimum. Secara rasmi dalam sains, neuron buatan dipanggil "perceptrons". Rangkaian saraf ("Spacefalls" menggambarkan ini dengan baik) sepatutnya lebih kompleks pada pandangan sesetengah pengarang saintifik, tetapi sains moden menunjukkan bahawa kesederhanaan juga memberikan hasil yang sangat baik.

Kendalian neuron buatan adalah mudah: nombor adalah input, nilai untuk setiap satu dikirablok maklumat, hasilnya ditambah, output adalah unit atau nilai "-1". Adakah pembaca pernah mahu menjadi antara yang jatuh? Rangkaian saraf berfungsi dengan cara yang sama sekali berbeza dalam realiti, sekurang-kurangnya pada masa ini, oleh itu, apabila membayangkan diri anda dalam karya fantasi, anda tidak sepatutnya melupakan perkara ini. Malah, orang moden boleh bekerja dengan kecerdasan buatan, sebagai contoh, seperti ini: anda boleh menunjukkan gambar, dan sistem elektronik akan menjawab soalan "sama ada - atau". Katakan bahawa seseorang menetapkan sistem koordinat satu titik dan bertanya apa yang digambarkan - bumi atau, katakan, langit. Selepas menganalisis maklumat, sistem memberikan jawapan - kemungkinan besar tidak betul (bergantung pada kesempurnaan AI).

Thumbs up

Seperti yang anda lihat dari logik rangkaian saraf moden, setiap elemennya cuba meneka jawapan yang betul kepada soalan yang ditanya kepada sistem. Dalam kes ini, terdapat sedikit ketepatan, hasilnya adalah setanding dengan hasil melambung syiling. Tetapi kerja saintifik sebenar bermula apabila tiba masanya untuk melatih rangkaian saraf. Angkasa lepas, penerokaan dunia baharu, cerapan tentang intipati undang-undang fizikal alam semesta kita (yang saintis moden bergantung pada penggunaan rangkaian saraf) akan menjadi terbuka pada saat apabila kecerdasan buatan akan belajar dengan kecekapan dan keberkesanan yang jauh lebih besar daripada seseorang.

Hakikatnya ialah orang yang menanyakan soalan kepada sistem mengetahui jawapan yang betul untuknya. Jadi, anda boleh menulisnya dalam blok maklumat program. Perceptron yang memberikan jawapan yang betul mendapat nilai, dandi sini orang yang menjawab dengan salah kehilangannya, menerima denda. Setiap kitaran pelancaran program baharu berbeza daripada yang sebelumnya disebabkan oleh perubahan dalam tahap nilai. Berbalik kepada contoh sebelumnya: lambat laun program akan belajar membezakan dengan jelas antara bumi dan angkasa. Rangkaian saraf belajar dengan lebih berkesan, lebih tepat program pengajian disusun - dan pembentukannya memerlukan banyak usaha saintis moden. Sebagai sebahagian daripada tugasan yang ditetapkan sebelum ini: jika rangkaian saraf dibekalkan dengan foto lain untuk analisis, ia mungkin tidak akan dapat memprosesnya dengan segera dengan tepat, tetapi, berdasarkan data yang diperoleh semasa latihan tadi, ia akan mengetahui dengan tepat di mana bumi adalah, dan di manakah awan, angkasa atau sesuatu yang lain.

Menerapkan idea pada realiti

Sudah tentu, pada hakikatnya, rangkaian saraf jauh lebih rumit daripada yang diterangkan di atas, walaupun prinsipnya sendiri tetap sama. Tugas utama unsur-unsur dari mana rangkaian saraf terbentuk adalah untuk mensistematisasikan maklumat berangka. Apabila menggabungkan banyak elemen, tugasan menjadi lebih rumit, kerana maklumat input mungkin bukan dari luar, tetapi dari perceptron, yang telah melakukan tugas pensistemannya.

Jika kita kembali kepada tugas di atas, maka di dalam rangkaian saraf anda boleh menghasilkan proses berikut: satu neuron membezakan piksel biru daripada yang lain, yang lain memproses koordinat, yang ketiga menganalisis data yang diterima oleh yang pertama dua, yang berdasarkannya ia memutuskan sama ada bumi atau langit berada pada titik tertentu. Selain itu, pengisihan kepada piksel biru dan lain-lain boleh diamanahkan kepada beberapa neuron secara serentak, dan maklumat yang mereka terima boleh diringkaskan. Mereka perceptron yang akan memberikeputusan yang lebih baik dan lebih tepat akan menerima bonus dalam bentuk nilai yang lebih tinggi pada akhirnya, dan keputusan mereka akan menjadi keutamaan apabila memproses semula sebarang tugas. Sudah tentu, rangkaian saraf ternyata sangat besar, dan maklumat yang diproses di dalamnya akan menjadi gunung yang tidak dapat ditanggung sama sekali, tetapi mungkin untuk mengambil kira dan menganalisis ralat dan mencegahnya pada masa hadapan. Implan yang sebahagian besarnya berasaskan rangkaian saraf yang terdapat dalam banyak buku fiksyen sains berfungsi seperti ini (melainkan, sudah tentu, pengarang bersusah payah memikirkan cara ia berfungsi).

Pencapaian bersejarah

Ia mungkin mengejutkan orang awam, tetapi rangkaian saraf pertama muncul pada tahun 1958. Ini disebabkan oleh fakta bahawa peranti neuron buatan adalah serupa dengan elemen komputer lain, di antaranya maklumat dihantar dalam format sistem nombor binari. Pada penghujung tahun enam puluhan, sebuah mesin telah dicipta, dipanggil Mark I Perceptron, di mana prinsip rangkaian saraf telah dilaksanakan. Ini bermakna rangkaian saraf pertama muncul hanya sedekad selepas pembinaan komputer pertama.

Neuron pertama rangkaian saraf pertama terdiri daripada perintang, tiub radio (pada masa itu, kod sedemikian yang boleh digunakan oleh saintis moden belum lagi dibangunkan). Bekerja dengan rangkaian saraf adalah tugas Frank Rosenblatt, yang mencipta rangkaian dua lapisan. Skrin dengan resolusi 400 piksel telah digunakan untuk menghantar data luaran ke rangkaian. Mesin itu tidak lama lagi dapat mengenali bentuk geometri. Ini telah mencadangkan bahawa, dengan penambahbaikan penyelesaian teknikal, rangkaian saraf bolehbelajar membaca huruf. Dan siapa tahu apa lagi?

Rangkaian saraf pertama

Seperti yang dapat dilihat dari sejarah, Rosenblatt benar-benar terbakar dengan kerjanya, dia sangat berorientasikan padanya, dia adalah pakar dalam neurofisiologi. Beliau adalah pengarang kursus universiti yang menarik dan popular di mana sesiapa sahaja boleh memahami cara melaksanakan otak manusia dalam penjelmaan teknikal. Walaupun begitu, komuniti saintifik berharap bahawa tidak lama lagi akan ada peluang sebenar untuk membentuk robot pintar yang mampu bergerak, bercakap dan membentuk sistem yang serupa dengan mereka. Siapa tahu, mungkin robot ini akan pergi menjajah planet lain?

Rosentblatt adalah seorang yang bersemangat, dan anda boleh memahaminya. Para saintis percaya bahawa kecerdasan buatan boleh direalisasikan jika logik matematik terkandung sepenuhnya dalam mesin. Pada ketika ini, ujian Turing sudah wujud, Asimov mempopularkan idea robotik. Komuniti saintifik yakin bahawa penerokaan Alam Semesta hanya menunggu masa.

Skeptisisme wajar

Sudah pada tahun enam puluhan terdapat saintis yang berhujah dengan Rosenblatt dan minda hebat lain yang bekerja pada kecerdasan buatan. Idea yang agak tepat tentang logik rekaan mereka boleh didapati daripada penerbitan Marvin Minsky, yang terkenal dalam bidangnya. Ngomong-ngomong, diketahui bahawa Isaac Asimov dan Stanley Kubrick sangat memuji kebolehan Minsky (Minsky membantunya mengerjakan A Space Odyssey). Minsky tidak menentang penciptaan rangkaian saraf, mengenainyaFilem Kubrick memberi kesaksian, dan sebagai sebahagian daripada kerjaya saintifiknya, dia terlibat dalam pembelajaran mesin pada tahun lima puluhan. Walau bagaimanapun, Minsky adalah kategorikal tentang pendapat yang salah, mengkritik harapan yang pada masa itu masih belum ada asas yang kukuh. By the way, Marvin dari buku Douglas Adams dinamakan sempena Minsky.

Kritikan terhadap rangkaian saraf dan pendekatan pada masa itu disusun secara sistematik dalam penerbitan "Perceptron", bertarikh 1969. Buku inilah yang benar-benar membunuh minat ramai orang dalam rangkaian saraf sejak awal, kerana seorang saintis yang mempunyai reputasi yang sangat baik dengan jelas menunjukkan bahawa Mark the First mempunyai beberapa kelemahan. Pertama, kehadiran hanya dua lapisan jelas tidak mencukupi, dan mesin boleh melakukan terlalu sedikit, walaupun saiznya yang besar dan penggunaan tenaga yang besar. Titik kritikan kedua ditumpukan kepada algoritma yang dibangunkan oleh Rosenblatt untuk latihan rangkaian. Menurut Minsky, maklumat tentang ralat telah hilang dengan kebarangkalian yang tinggi, dan lapisan yang diperlukan tidak menerima jumlah data penuh untuk analisis situasi yang betul.

Perkara terhenti

Walaupun idea utama Minsky adalah untuk menunjukkan kesilapan kepada rakan sekerjanya untuk merangsang mereka untuk meningkatkan pembangunan, situasinya berbeza. Rosenblatt meninggal dunia pada tahun 1971, dan tiada sesiapa yang meneruskan kerjanya. Dalam tempoh ini, era komputer bermula, dan bidang teknologi ini bergerak ke hadapan dengan kemajuan yang besar. Fikiran terbaik dalam matematik dan sains komputer digunakan dalam sektor ini, dan kecerdasan buatan kelihatan seperti pembaziran tenaga dan sumber yang tidak munasabah.

Rangkaian saraf tidak menarik perhatian komuniti saintifik selama lebih daripada satu dekad. Titik perubahan berlaku apabila cyberpunk menjadi popular. Ia adalah mungkin untuk mencari formula yang mana ralat boleh dikira dengan ketepatan yang tinggi. Pada tahun 1986, masalah yang dirumuskan oleh Minsky telah menemui penyelesaian ketiga (ketiga-tiganya dibangunkan oleh kumpulan saintis bebas), dan penemuan inilah yang mendorong peminat untuk meneroka bidang baharu: kerja pada rangkaian saraf menjadi aktif semula. Walau bagaimanapun, istilah perceptron secara senyap-senyap digantikan oleh pengkomputeran kognitif, menyingkirkan peranti eksperimen, mula menggunakan pengekodan, menggunakan teknik pengaturcaraan yang paling berkesan. Hanya beberapa tahun, dan neuron sudah dipasang ke dalam struktur kompleks yang boleh menampung tugas yang agak serius. Dari masa ke masa, adalah mungkin, sebagai contoh, untuk membuat program untuk membaca tulisan tangan manusia. Rangkaian pertama kelihatan mampu belajar sendiri, iaitu, mereka secara bebas mencari jawapan yang betul, tanpa petunjuk daripada orang yang mengawal komputer. Rangkaian saraf telah menemui aplikasinya dalam amalan. Contohnya, pada merekalah program yang mengenal pasti nombor pada cek digunakan dalam struktur perbankan di Amerika.

Maju dengan pesat

Pada tahun 90-an, menjadi jelas bahawa ciri utama rangkaian saraf yang memerlukan perhatian khusus saintis ialah keupayaan untuk meneroka kawasan tertentu untuk mencari penyelesaian yang betul tanpa digesa daripada seseorang. Program ini menggunakan kaedah percubaan dan ralat, yang berasaskannya ia mencipta peraturan tingkah laku.

Tempoh ini ditandai dengan lonjakan minatawam kepada robot sementara. Pereka bentuk peminat dari seluruh dunia mula aktif mereka bentuk robot mereka sendiri yang mampu belajar. Pada tahun 1997, ini menandakan kejayaan pertama yang benar-benar serius di peringkat dunia: buat pertama kalinya, komputer mengalahkan pemain catur terbaik dunia, Garry Kasparov. Walau bagaimanapun, pada akhir tahun sembilan puluhan, saintis membuat kesimpulan bahawa mereka telah mencapai siling, dan kecerdasan buatan tidak dapat berkembang lebih jauh. Selain itu, algoritma yang dioptimumkan dengan baik adalah lebih cekap daripada mana-mana rangkaian saraf dalam menyelesaikan masalah yang sama. Beberapa fungsi kekal dengan rangkaian saraf, sebagai contoh, pengiktirafan teks arkib, tetapi tiada yang lebih rumit tersedia. Pada asasnya, seperti yang dikatakan saintis moden, terdapat kekurangan keupayaan teknikal.

Masa kita

Rangkaian saraf hari ini ialah satu cara untuk menyelesaikan masalah paling kompleks menggunakan kaedah “penyelesaian akan ditemui dengan sendirinya”. Sebenarnya, ini tidak berkaitan dengan mana-mana revolusi saintifik, hanya saintis moden, peneraju dunia pengaturcaraan, mempunyai akses kepada teknik berkuasa yang membolehkan mereka mempraktikkan apa yang hanya boleh dibayangkan oleh seseorang secara umum sebelum ini. Berbalik kepada frasa Cicero tentang monyet dan token: jika anda menetapkan seseorang kepada haiwan yang akan memberi mereka ganjaran untuk frasa yang betul, mereka bukan sahaja akan mencipta teks yang bermakna, tetapi menulis "Perang dan Keamanan" baharu, dan tidak lebih teruk lagi.

Rangkaian saraf pada zaman kita sedang berkhidmat dengan syarikat terbesar yang bekerja dalam bidang teknologi maklumat. Ini adalah rangkaian saraf berbilang lapisan yang dilaksanakan melalui pelayan yang berkuasa,menggunakan kemungkinan World Wide Web, susunan maklumat yang terkumpul sepanjang dekad yang lalu.