Как работают нейронные сети, которые мы используем каждый день

16 Июля 2015 в 10:30, Илья Хель 21 174 просмотра 58

Сеть

Если вы используете новое приложение Photos от Google, Cortana от Microsoft или новую переводческую функцию Skype, вы используете искусственный интеллект на ежедневной основе. Хотя и некоторую его форму. ИИ оставался мечтой с 50-х годов и только недавно стал практически реальным — благодаря системам программного обеспечения под названием нейронные сети. Давайте разберемся, как они работают.

Поумневшие компьютеры

Многие вещи, которые людям кажутся трудновыполнимыми, можно сделать с помощью компьютеров. Решить дифференциальное уравнение? Без проблем. Создать точный прогноз погоды или превратить Интернет в одну веб-страницу? Несложно. Но попросите компьютер рассказать вам о разнице между порно и искусством эпохи Возрождения, и он обломается.

Компьютеры просто не могут рассуждать так же, как это делают люди. Они безуспешно пытаются интерпретировать контекст реальной ситуации или сделать решение, исходя из нюансов, которые жизненно важны для истинного понимания человеческого мира. Нейронные сети были разработаны в 50-х годах прошлого века как потенциальное решение этой проблемы.

Беря за основу человеческий мозг, нейронные сети являются системами программного обеспечения, которые могут самообучаться на основе получаемых знаний о мире людей. Они используют различные слои математической обработки, чтобы извлекать массу информации из всего, что получают, от человеческой речи до цифровых снимков. По сути, они учатся и меняются с течением времени. Вот почему они обеспечивают компьютеры более умным и тонким пониманием того, с чем те сталкиваются. Правда, потребовалось много времени, чтобы достичь такого результата.

Зима нейронных сетей

В 50-х годах ученые не знали, почему человеческий мозг разумен — в принципе, мы и сейчас этого не понимаем — но знали, что он разумен. Поэтому они спросили себя, как работает человеческий мозг в физическом смысле, и можно ли создать искусственную версию этого разума.

Мозг состоит из миллиардов нейронов, длинных тонких клеток, которые соединяются друг с другом в сеть, передающую информацию с помощью маломощных электрических зарядов. Так или иначе, из этой, казалось бы, простой биологической системы возникает что-то более глубокое: разум, который может распознавать лица, вырабатывать философию, с боем изучать физику частиц и так далее. Если бы мы могли воссоздать эту биологическую систему электронным путем, догадались инженеры, родился бы и искусственный интеллект.

Есть несколько успешных примеров ранних искусственных нейронных сетей вроде Perceptron Фрэнка Розенблатта, которая использовала аналоговые электрические компоненты, чтобы создать бинарный классификатор. Это такое умное название системы, которая принимает ввод — скажем, изображение или фигуру — и определяет его в одну из двух категорий типа «квадратный» и «неквадратный». Однако очень скоро ученые уперлись в стенку. Во-первых, компьютеры на то время не обладали достаточной вычислительной мощью, чтобы эффективно принимать множество таких решений. Во-вторых, ограниченное число синтетических нейронов также ограничивало сложность операций, которые могла проводить сеть.

В случае с Perceptron Розенблатта, например, один набор искусственных нейронов умел отличать квадраты от неквадратов. Но если бы вы захотели добавить способность воспринимать что-то еще о квадратах — красный он или нет, например — вам потребовался бы дополнительный набор.

В то время как биология мозга может быть простой на микроскопическом уровне, в своей целостности она невероятно сложная. И эта сложность на макроуровне была неподъемной для компьютеров 1950 года. В результате в течение следующих десятилетий нейронные сети получили забвение. Наступила «зима нейронных сетей», как говорит Джейсон Фрейденфельдс из Google.

Достижения неврологии

Зима для одного оборачивается летом для другого. С 1960-х годов наше понимание человеческого мозга прогрессировало не по дням, а по часам. В те первые дни неврологии большое внимание уделялось нашим визуальным системам. Объясняет профессор Чарльз Кадью:

«Это, пожалуй, лучше всего понятая сенсорная модальность и, вероятно, лучше всего понятая часть мозга. Десятилетиями мы знали, что нейроны по-разному активируются, когда вы проходите через визуальный поток. В сетчатке глаза нейроны восприимчивы к точкам света и тьмы; в первичной зрительной коре нейроны возбуждаются очертаниями и контурами; в высших областях зрительной коры нейроны отвечают на лица, руки, сложные объекты, природные и рукотворные. То есть там нейроны уже не реагируют на области света и тьмы или контуры в принципе».

Нейронные сети

Мы пользуемся нейронными сетями каждый день

Оказывается, различные части биологической сети мозга отвечают за различные аспекты так называемого визуального распознавания. И эти части выстроены иерархически.

Это справедливо и для других аспектов познания. Части мозга, обрабатывающие речь и, возможно, даже сам язык, работают аналогичным образом. Иерархия различных уровней нейронов на каждом из них получает собственную картину, затем передает ее на другой, более высокий уровень, чтобы наделить ее большим числом деталей. На каждом этапе рассуждения становятся более абстрактными, что позволяет потоку звуков превращаться в слова, которые что-то для нас означают, или же набор темных и светлых узоров в нашей сетчатке определяется как «кошка» в нашей голове.

Эти виды иерархий были решающим ключом для исследователей, которые до сих пор задумывались об искусственных нейронных сетях. «Все это стало путеводной звездой для нейронных сетей, — говорит Кадью. — Мы просто не знали, как заставить их вести себя таким образом».

Вдохновение биологией

По правде говоря, искусственные сети, используемые сегодня, в действительности не строятся на базе мозга, как вы могли бы ожидать. Они только «вдохновляются мозгом», отмечает Кадью, в том смысле, что они являются реальными системами ПО, которые задействуют слоевой подход для выработки понимания, а не сетью узлов, сообщающих информацию туда и обратно между собой.

Эти системы ПО используют один алгоритм для обработки представления ввода, а затем передают его следующему слою для обработки другим алгоритмом, который даст более высокоуровневое понимание, и так далее. Другими словами, есть больше смысла в том, чтобы думать об искусственных нейронных сетях как о каскадных математических уравнениях, которые могут различать отдельные детали и паттерны, считает Фрейденфельдс.

В случае распознавания образов, например, первый слой нейронной сети может анализировать яркость пикселя, а затем передавать его второму, чтобы определять кромки и линии, образованные полосками аналогичных пикселей. Следующие слои могут быть в состоянии идентифицировать формы и текстуры, а дальше по цепочке они могут определять кластеризацию деталей этих абстрактных изображений в виде реальных физических элементов вроде глаз или колес.

В самом конце кластеризация высокоуровневых деталей может интерпретироваться как реальный объект: два глаза, нос и рот образуют лицо, скажем, колеса, кресло и руль образуют велосипед. На конференции I/O в мае Google объявила, что нейронные сети, работающие в основе продуктов вроде Google Photos сейчас используют 30 разных слоев в общем, чтобы осмысленно обрабатывать изображения.

Сеть

Нейронные сети не ограничиваются только распознаванием изображений, хотя это наш самый продвинутый способ их использования на данный момент. В случае распознавания речи нейронная сеть нарезает слышимую речь на короткие фрагменты, которые затем переводит в гласные звуки. Последующие слова могут определять звучание отдельных гласных звуков в сочетании друг с другом, формируя слова, слова сочетаются, образуя фразы, и, наконец, фразы образуют осмысленную речь, которую вы только что наговорили в телефон.

Вы уже догадываетесь, что это большой шаг от однослойной системы Perceptron. По сути, все это время было два ограничения на успешное развитие нейронных сетей. Первым была вычислительная мощь, которая у нас теперь есть. Второе — необходимый объем информации для правильного обучения корректной работе.

Метод обратного распространения ошибки и глубокое обучение

Нейронные сети не могут обучаться, пока вы не вбросите в них достаточно данных. Они нуждаются в больших объемах информации, чтобы понимать ее, пропускать через слои и пытаться классифицировать. Затем они могут сравнивать свои классификации с реальными ответами — и погладить себя по головке или же поднапрячься.

В случае анализа изображений это будет означать поддержку вашей нейронной сети набором помеченных фотографий, известных как обучающий сет. Google использовала YouTube, чтобы поддерживать такой обучающий сет в прошлом. В случае распознавания речи обучающий сет будет серией аудиоклипов с описанием сказанного. При большом объеме вводных данных нейронная сеть может попытаться классифицировать каждый объект и объединить информацию, полученную от разных слоев, чтобы сделать предположения о том, что она слышит или видит. В процессе обучения ответ машины сравнивается с созданным человеком описанием наблюдаемого объекта. Если все верно, сеть молодец.

А если нет?

«Если проанализированный объект был лицом, а она сказала, что это дом, она использует метод обратного распространения ошибки (back-propagation), чтобы поправить себя, — объясняет Кадью. — Она делает шаг назад по каждому предыдущему слою и каждый раз вносит математические поправки в этот слой, чтобы в следующий раз ответ был верным».

Сначала сеть будет ошибаться постоянно, но ее производительность постепенно улучшится, слои будут все более и более натренированными точно определять, что видят. Этот повторяющийся процесс прохождения образца через сеть и метод обратного распространения ошибки для автокоррекции известны как глубокое обучение, и именно оно наполняет сети человекоподобным интеллектом.

В прошлом было довольно сложно накопить достаточно информации, чтобы накормить что-то настолько жадное до данных, как нейронная сеть. Но в наши дни вокруг плавает настолько много данных, что процесс значительно упростился. По всему Интернету размещены снимки с описанием, которые точно — или почти точно — описывают то, что должен увидеть компьютер, диалоги из фильмов и соответствующие скрипты помогают системе распознавания речи точно изучить разговор людей. Вооружившись всеми этими данными, нейронные сети набираются уму-разуму.

Прямая дорогая к интеллекту

И это работает. Когда Google представила свою первую систему распознавания речи на основе нейронной сети в 2011 году — ту, которая работает в Now и Chrome — ее уровень ошибок держался на 25%. Это значит, что один раз из четырех, когда вы ее использовали, она путалась.

Спустя три года после обучения уровень ошибок упал до 8%. Последняя попытка Google показать мощь нейронных сетей была с Photos, их интеллект оказался каким-то неправдоподобным.

Вот как на Gizmodo Марио Агильяр описал свою первую работу с нейронной сетью:

«Она до безумия хорошо работает. Даже жутковато. Сначала мы были поражены, потом насторожились. Мы работали с небольшим количеством фотографий на телефоне, но, несмотря на ограниченный пул, Google Photos смогло довольно точно определить нужные мне вещи. Приложение правильно определило моих лучших друзей. Но когда вы начинаете искать случайные вещи в своей коллекции, Photos реально сводит с ума. Пиво? Оно находит фотографии пива. Бары? Находит фото баров».

Photos

Не только Google добивается успеха. В прошлом году Facebook раскрыла алгоритм DeepFace, который может распознавать конкретные лица людей с 97-процентной точностью. Качество на уровне человеческого. Wolfram Alpha создала систему, которая может определять объекты и даже позволяет внедрить ее в ваше собственное программное обеспечение. Цифровой персональный ассистент Cortana от Microsoft настолько точен, что может определить разницу между снимком пемброк-вельш-корги и кардиган-вельш-корги. А вы можете найти разницу между этими породами собак? Зуб даю, что нет.

Корги

Кардиган-вельш-корги слева

И дело не только в распознавании изображений. Skype использует нейронные сети для перевода с одного языка на другой на лету; китайский поисковик Baidu использует их для таргетированной рекламы в своем поисковике; совсем недавно Google представила систему с чат-ботом, который обучается с использованием сетей.

Нейронные сети наконец дают компьютерам способность понимать человеческий мир и делать разумные выводы о нем. Они уже обладают таким знанием и опытом, что могут создавать психоделические шедевры изобразительного искусства в процессе обучения.

Несовершенная наука и скандал с гориллами

Как и все «умное», нейронные сети могут и ошибаются. Только в этом месяце приложение Google Photos ошибочно пометило двух чернокожих людей на фотографии как «горилл». Новый разумный механизм распознавания изображений Flickr, работающий на нейронной сети Yahoo, тоже пометил чернокожего человека как «обезьяну». Конечно, ничто не идеально. Google быстро поправила проблему, просто убрав метку «горилла» из Photos; в дальнейшем, без сомнений, сеть будут учить жестче.

Конечно, технологию на старте легко обвести вокруг пальца. Обмануть нейронную сеть довольно просто. Снимки ниже, например, могут довольно легко обмануть нейронные сети — те подумают, что видят пингвинов, мячи и пульты дистанционного управления, хотя человек увидит на них лишь абстрактные узоры, хотя и созданные на основе реальных объектов.

Сети

«Путаница в алгоритме связана с различиями в том, как он видит мир по сравнению с людьми, — говорит Джефф Клюн из Университета Вайоминга в Ларами, который и обнаружил эту странность. — Когда люди определяют гепарда, глядя на общий набор — правильную форму тела, изгибы и так далее — нейронная сеть заинтересована только в частях объекта, которые отличают его от других».

И конечно, нейронные сети не имеют встроенного чувства приличия и осторожности, которые имеются у людей. Как ребенок, выбалтывающий любую информацию у него на уме, нейронные сети с нетерпением выдают свое лучшее предположение в надежде, что оно будет правильным, даже если не уверены на все 100%. И как человек может сомневаться в таких случаях, возможно, нейронная сеть научится делать то же самое.

Скандал с гориллами родился как отражение человеческого мира. В интервью Wall Street Journal эксперт в области искусственного интеллекта Вивьен Мин отметила, что виноваты, скорее всего, обучающие сеты Google. Фотографии в Интернете отражают в большинстве белый мир, поэтому неудивительно, что нейронная сеть не получила должного опыта для идентификации черных людей.

Сила в цифрах

Помимо скармливания нейронным сетям точных данных, ученые также совершенствуют программное обеспечение путем объединения сетей. Недавние исследования в сотрудничестве Google и Стэнфордского университета перешли в создание программного обеспечения, которое может описывать целые сцены, а не просто один объект на них, вроде кота.

Этот практически подвиг осуществился благодаря объединению нейронной сети, распознающей изображения, с сетью, распознающей естественную речь. Дайте сети, обрабатывающей речь, предложение вроде «мы сели перекусить сэндвичами», и она выведет из него высокоуровневые понятия вроде «поглощение пищи» и «сэндвичи». После этого выходные данные можно скормить другой сети обработки естественного языка, которая извлечет смысл из этих понятий и переведет их в предложение, которое заявит то же самое, но другими словами.

Так нейронные сети, используемые Skype, работают при переводе на лету. Что сделали исследователи из Стэнфорда и Google, так это заменили первую нейронную сеть сетью, распознающей изображения, и скормили ее сети с пониманием естественного английского языка. Первая производит высокоуровневые концепты того, что изображено на снимке, — скажем, человек, сэндвич и еда. Вторая пытается преобразовать эти понятия в предложение, описывающее изображение, например, «человек кушает сэндвич». Ниже вы видите подборку таких преобразований (с переводом). Результаты не идеальны, но впечатляют.

  • Первый столбец (почти без ошибок): человек едет на мотоцикле по грязной дороге; группа молодых людей играет в фрисби.
  • Второй столбец (минимальные ошибки): два пса играют на траве; два хоккеиста дерутся за шайбу.
  • Третий столбец (что-то связанное с картинкой): скейтбордист совершает трюк на трамплине; девочка в розовой шапке надувает пузыри.
  • Четвертый столбец (не связанное с картинкой): собака прыгает, чтобы поймать фрисби; холодильник, забитый едой и напитками.

Нейронные сети

Так если нейронные сети развиваются так быстро, где предел?

«Вы определенно можете ожидать серьезных улучшений в распознавании изображений и речи в ближайшие годы», — говори Кадью, отмечая, что по сути нейронные сети существуют пока только пару лет.

Что касается обработки естественного языка, не совсем понятно, смогут ли нейронные сети справиться с проблемами в этой области. В то время как распознавание речи и изображений работает слоевым образом, Кадью отмечает, что неврологи не уверены, можно ли его использовать для обработки языка. Возможно, обработка языка искусственными методами потребует времени.

Вперед, к рабочему ИИ

Короче, ясно одно: эти виды искусственных интеллектов уже оказывают помощь людям. В прошлом вам нужно было просеивать свои фотографии, чтобы составить альбом с последнего отпуска или найти снимки вашего приятеля, потягивающего пиво. Сегодня нейронные сети делают это для вас. Google Photos автоматически создает альбомы, и его функция умной идентификации снимков работает с пугающей точностью.

Пока что это программное обеспечение, ориентированное на пользователей, просто трюк по сравнению с теми нейронными сетями, которые однажды будут работать для нас.

Нетрудно представить алгоритм обработки снимков, который наберет достаточно ума, чтобы выявлять опухоли на изображениях, врачу останется лишь проверить и подписать результат. Системы распознавания голоса тоже могут стать настолько продвинутыми, что телемаркетинговые кампании будут запускаться сугубо на программном обеспечении. Сети обработки языка позволят писать новостные тексты машинам.

В некоторой степени все это уже происходит. Изменения достаточно глубокие для того, чтобы ученые Оксфордского университета заявили, что половина рабочих мест, включая и мое, может быть потеряна в пользу систем ИИ в ближайшие годы.

Однако сдвиги в экономике и занятости вследствие технологических инноваций происходили много раз и прежде, еще с выходом печатного пресса и автомобильного двигателя, с появлением компьютера и Интернета. Уйдут одни места, появятся другие. Появятся умные системы, сервисы лучше, и у людей будет больше времени решать те проблемы, которые не могут решить компьютеры.

Как работают нейронные сети, которые мы используем каждый день

Приложение
Hi-News.ru

Новости высоких технологий в приложении для iOS и Android.

58 комментариев

  1. dawson.white

    Даже немного пугает это все. Я не хочу чтобы была система искусственная, которая вообще все за меня делать будет. А к этому идет. И фотки сортирует, и готовить еду будет, и довозить куда хочу сама, и ходить за меня потом будет... Будет как в мультфильме Валли, где жирные люди на леталках перемещаются и ниче не делают. Получается если напрямую нас ИИ не уничтожит, то сделает такими безвольными, слабыми и беспомощными, что считай все равно что захватит нас. Надеюсь как то по-другому все будет и я ошибаюсь. Но чувствую что скоро все это придет.Уже частично пришло. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

    • tabasko

      Система научится предубеждать ваши предпочтения и будет работать в сферу их. взять например фитнес трекер который в будущем будет подталкивать вас на занятия спортом и прогнозировать здоровье напоминать обратиться к врачу ставить деагнозы и т.д. как человек захочет так и заставит работать над собой систему. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

    • SuperStarSieve

      Мы сольемся машинами, с ИИ. Нам не будет ничего страшно. Мы посвятим себя науке и всему, что нам нравится. Мы будем бесконечно самосовершенствоваться. Н+ (отправлено из iOS приложения Hi-News.ru)

  2. BATOU

    Думаю желанием выжить и преуспеть любой ценой, как и сейчас. Методы борьбы будут болен изощренными. Преподносить информацию нужную производителям таким образом чтобы потребитель думал что именно это ему нужно, и выбор был его собственным, а не навязанным - это есть и сейчас. Но будет жесче. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

    • tabasko

      Согласен! Возможно система больше будет работать по регионам, и из расчёта местоположения пользователя...
      не станет ли это обманной политикой для сговора дистрибьюторов и рекламодателей при оформлении либо поиску услуг, как уже случалось в инет магазинах когда товар стоит 5 € а пересылка не указанна, а со счёта снимают 20€ только за пересылку!?
      (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

  3. rafflec

    программы которые иностранцы пишут для 30 слоёв искусственных нейронов хорошо-бы нашим службам контроля иметь в натуре, доступ к таким технологиям лучше иметь в зародыше, когда детина-гугл вырастет.....

    • Sommer

      кто ж тебе ноухау даст. Сами разрабатываете, кто мешает?

      • BATOU

        +. Им проще написать "наши ослы ничего не делают", а когда что-то сделают написать "мы молодцы, хы", при этом никак не учавствуя в процессе непосредствеено. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

  4. spacegray

    Я сейчас провёл такой мысленный эксперимент. Прочитал это всё как-будто я читатель из будущего на 100 лет вперёд и читаю современную своему времени статью. Читаю её во времена взаправдашнего становления искусственных нейронных сетей и ИИ на их основе. И нормально так прокатило. После чего я ещё раз убедился для себя в том, что термины "ИИ", "Искусственные нейронные сети" сегодня - это чистый воды популизм и спекуляции маркетологов ведущих IT-компаний для подготовки продаж своих новых продуктов. Естественно, продуктов, на самом деле не имеющих ничего общего с настоящим ИИ.

    • Sommer

      то есть ты заявляешь, что "нейронные сети" это чушь и не работает? :) Мне как компьютерному инженеру будет очень интересно услышать ответ :)

      • BATOU

        Мне тоже интересен ответ, ждемс. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

        • spacegray

          > В 50-х годах ученые не знали, почему человеческий мозг разумен — в принципе, мы и сейчас этого не понимаем
          В то время как биология мозга может быть простой на микроскопическом уровне, в своей целостности она невероятно сложная. И эта сложность на макроуровне была неподъемной для компьютеров 1950 года.

          Моё убеждение - она всё такая же неподъёмная.

          > есть больше смысла в том, чтобы думать об искусственных нейронных сетях как о каскадных математических уравнениях, которые могут различать отдельные детали и паттерны, считает Фрейденфельдс.

          Это как-то соответствует реальной работе человеческого мозга? Да? нет?

          > Нейронные сети не могут обучаться, пока вы не вбросите в них достаточно данных. Они нуждаются в больших объемах информации, чтобы понимать ее, пропускать через слои и пытаться классифицировать.

          Человеческий мозг - мозг ребёнка может обучаться при минимуме поступающих данных - дети-инвалиды, дети-индиго.

          > Она до безумия хорошо работает. Даже жутковато.
          Маркетинг программы ничего общего не имеющей с ИИ.

          > Как и все «умное», нейронные сети могут и ошибаются. Только в этом месяце приложение Google Photos ошибочно пометило двух чернокожих людей на фотографии как «горилл».

          Без комментариев. Ваш "ИИ".

          > Короче, ясно одно: эти виды искусственных интеллектов уже оказывают помощь людям. В прошлом вам нужно было просеивать свои фотографии, чтобы составить альбом с последнего отпуска или найти снимки вашего приятеля, потягивающего пиво.

          Короче, кофеварка с функцией поиска и сортировки фотографий.

          Я ответил.

          • Sommer

            Блаблаблабла. На вопрос то ответь, да/нет:

            то есть ты заявляешь, что "нейронные сети" это чушь и не работает? :) Мне как компьютерному инженеру будет очень интересно услышать ответ :)

            • spacegray
              • spacegray

                Я же сказал: пофантазировать, подвинуть это всё эдак на 100 лет вперёд..

                • Sommer

                  ты просто влип, я то знаю что такое нейронные сети и как они работают и где, а для тебя это видимо что-то из разряда фантастики.

              • Sommer

                "Но пока у вас получаются только кофеварки."

                Ты на вопрос то можешь ответить? нейронные сети работают и используются где-то в жизни или это все гипотетическая чушь?

                • spacegray

                  > нейронные сети работают и используются где-то в жизни или это все гипотетическая чушь?

                  Ты что, статью в википедии не читал?
                  2.1 Распознавание образов и классификация
                  2.2 Принятие решений и управление
                  ...
                  Это всё компьютерные (математические) алгоритмы не имеющие ничего общего с человеческим мозгом, личностью, душой.
                  Большие буквы ставь в начале предложения!

                  • Sommer

                    Я все это знаю. А теперь читаем, что ты написал:

                    "После чего я ещё раз убедился для себя в том, что термины "ИИ", "Искусственные нейронные сети" сегодня - это чистый воды популизм и спекуляции маркетологов ведущих IT-компаний"

                    Контракцию видишь?

                    "Большие буквы ставь в начале предложения!"

                    Граммарнаци успокойся, это не экзамен русского языка.

                    • spacegray

                      Контракция - это химический термин. То есть, ты каким-то образом хочешь отыграться? Не воспринял, что правильно писать по-русски - это хорошо?

                      • Sommer

                        Контрадикция а не контракция.

                        "То есть, ты каким-то образом хочешь отыграться?"

                        ты должен отыграться, я только задаю вопросы, а ты должен парировать.

                        "Не воспринял, что правильно писать по-русски - это хорошо?"

                        Причем тут русская грамматика и нейронные сети? Куда тебя унесло?

                        • spacegray

                          Я не виноват в том, что оказывается "контрадикция", а не "контракция". И это улыбает :)

                          • Sommer

                            я тоже не виноват, что гугл хром исправил слово на "контракция". Но какое это имеет отношение к нейронным сетям?

                            Ты уходишь от дискуссии, потому, что не можешь признать, что сказал чушь. Напомню, ты сказал, что

                            "После чего я ещё раз убедился для себя в том, что термины "ИИ", "Искусственные нейронные сети" сегодня - "После чего я ещё раз убедился для себя в том, что термины "ИИ", "Искусственные нейронные сети" сегодня - это чистый воды популизм и спекуляции маркетологов ведущих IT-компаний" ведущих IT-компаний"

                            То есть нейронные сети это чистый воды популизм и спекуляции маркетологов ведущих IT-компаний? Верно?

                            • spacegray

                              Только что твоя айти-чушь меня забанила или что? Оно восстало! Вот так!

                            • spacegray

                              Верно!

                            • spacegray

                              > я тоже не виноват, что гугл хром исправил слово на "контракция".

                              Твой хвалёный искусственный интеллект подкладывает тебе прямо сразу с первого тычка ;)

                              • Sommer

                                очень глупый троллинг. Ты не умеешь троллить, лучше не надо.

                                • spacegray

                                  "контракция" - "контрадикция" - это твой любимый "ИИ" тебя троллит! Я говорю, это даже не мартышки, это, до сих пор всё те же счётные машинки со случайными флуктуациямии нолей и единиц, которых вы по ошибке считаете.. хахаха!

                                  • Sommer

                                    господи, закончи школу, узнай как работают нейронные сети и что они и могу и потом чтото пиши.

                                    Твои мозги тоже просто "счётные машинки", но работают нормально (надеюсь)

                                • spacegray

                                  Троллинг не глупый - троллинг просто в точку. Вот и весь ваш "ИИ". "Контракция" вместо "контрадикция". И прикинь, что будет, когда он начнёт формулами оперировать с твоих слов? Ждите 100 лет, там снова поговорим.. Не мы уже, а жаль.

                                  • Sommer

                                    "Ждите 100 лет"

                                    Через 100 лет ИИ будет умнее тебя.

                                    • spacegray

                                      > Через 100 лет ИИ будет умнее тебя.
                                      И тебя, мой неграмотный друг :)

                                      • Sommer

                                        "И тебя, мой неграмотный друг :)"

                                        Не грамотный? Какое у тебя образование? Или ты грамоту судишь по грамматике регионального, русского языка?

                          • spacegray

                            Я не виноват, что ты употребляешь термины неправильно. Например, "квантовая спутанность" вместо "половой акт" или "контракция" вместо "помидоры" ;)

                        • spacegray

                          В топку. На этой АЭС нет ни одного оператора. Даже Гомер Симспсон куда-то ушёл (за пончиками). Нас ждёт большой БУМ-БУМ!

  5. BATOU

    Ответа не увидел... Предположу что твое восприятие нейронных сетей, как маркетинговой чуши, основано на том что тебе трах-тибидох не показали сразу ИИ сопоставимый с человеческим? (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

    • Sommer

      все проще. Он прочитал статью на каком-то сайте теорий заговоров или сам пытался разобраться - ничего не понял (в силу незнания базы) и решил - что чушь.

  6. BATOU

    Опять приложение иногда коряво цепляет ответы... (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

  7. bdv

    Уже сейчас ощущаешь нечто среднее между разочарованием и беспомощностью в ситуациях когда приходится сталкиваться по жизни с комп. технологиями. Они вроде что - то улучшают и упрощают , но стоит появиться нестандартной ситуации и тогда действительно жалеешь что нет человека у которого хоть что - то узнать можно. Но по - настоящему "весело" будет когда жизненно важные решения передадут в ведение программы. Мотивируют это тем что ИИ умнее и лучше знает что тебе надо. тогда на hi news допозна не посидишь.

    • Sommer

      " Но по - настоящему "весело" будет когда жизненно важные решения передадут в ведение программы."

      Жизненно важные решения давно передали уже. Управление самолетами, ракетами, АЭС и тп, все там автоматизированно

  8. bdv

    Спасибо. Успокоили. Незнаю как там в самолётах , но про АЭС мне сказки не рассказывайте . Сам всю на пузе прополз. Я вам о другом писал. О том что касается личного жизненного выбора человека.

    • Sommer

      И что на АЭС? Нету автоматики? И что такое конкретно "личного жизненного выбора человека." ?

    • BATOU

      Садясь в самолет ты доаеряешь свою жизнь автоматике. Пилот вместе с диспетчерами может принять решение заходить на посадку снйчас или через 10 минут, но сами процессы взлета/полета/посадки управлятся не пилотом, он не может повлиять на машину. (отправлено из Android приложения Hi-News.ru)

  9. bdv

    Программное обеспечение есть и в тетрисе, но это не значит что жизненно важные решения принимает программа. Она только обеспечивает оператора информацией и является инструментом влияния на ситуацию.

  10. bdv

    Личный жизненный выбор человека. Если вам не знакомо это понятие, то могу вам посочуствовать. Даю справку: Это личные пристрастия человека, его стиль жизни , наклонности и убеждения, а следовательно вытекающие из этого решения и поступки.

  11. bdv

    Слушайте. Не в обиду. Вы случаем не первый представитель ИИ? Что - то с фантазией слабовато. ( не обижайтесь. шютка)

  12. bdv

    ПОНЯЛ!!!

  13. rafflec

    насколько я знаю свои нейронные сети, то их аналогу не задашь программу которую он с течением времени не пересмотрит. таким образом контролировать эти искуственные нейронные сети и ИИже с ними невозможно. их создание это такая лоторея, на выживание.

Новый комментарий

Для отправки комментария вы должны авторизоваться или зарегистрироваться.