BTC/USD 6731.26 -0.14%
ETH/USD 242.66 -0.78%
LTC/USD 60.47 -0.49%
BRENT/USD 78.68 -0.03%
GOLD/USD 1198.94 -0.94%
RUB/USD 66.25 -0.34%
Tokyo
Moscow
New-York

Нейронные сети: от человека к машине

0

Создание искусственного интеллекта — задача, над которой бьются лучшие умы человечества. Ее решение станет отправной точкой революции, способной изменить жизнь людей и дать ответы на многие вопросы. О том, какие возможности может принести человечеству машинное обучение, когда появится первое устройство, способное полностью симулировать человеческий мозг, и о том, как нейронные сети машин изменят мир криптовалют, узнайте в нашем материале.

Что такое машинное обучение

Под термином «машинное обучение» подразумевается комплекс по обучению техники выполнению интеллектуальных задач. В основе лежит желание переложить функции, которые традиционно выполняет человек, на металлические «плечи» техники. Исходя из специфики работы, машинное обучение относится к области создания искусственного интеллекта, подразделу формирования нейронных сетей.

Одной из важных проблем является выход на многозадачность. Для этого идут активные разработки по сублимации всех доступных техник с их последующим объединением в полнофункциональный машинный интеллект.

Зачем нужны умные машины

Способность техники применять интеллект, подобный человеческому, может стать ответом на множество вопросов. Ресурсы человека, так же как и его возможности, крайне ограниченны. Он не может анализировать свыше определенного количества информации. В дополнение человек подвержен чувствам, которые способны создать барьер восприятия. Машины же — напротив, способны вобрать в себя интеллектуальную составляющую, защищенную от возможных негативных влияний.

Ресурсы машин позволяют:

  • существенно превосходить интеллектуальные возможности человека;
  • формировать неограниченную память и скорость вычислительных процессов;
  • организовывать возможности полномасштабного анализа и прочее.

Совокупность возможностей может стать ключом к полной сублимации всего полученного опыта и знаний человечества. Однако есть и другие точки зрения: «Развитие искусственного интеллекта может стать как наиболее позитивным, так и самым страшным фактором для человечества. Мы должны осознавать опасность, которую он собой представляет», — говорил Стивен Хокинг.

Двигатели развития машинного интеллекта

У руля развития машинного интеллекта стоят фантазия человека, наука и природа. Их совокупность позволяет создать максимально вариативные точки восприятия, раскрывая новые грани возможного воплощения.

Роль фантазии человека, в частности кинематографа, невозможно недооценить в деле становления машинного обучения. Полет фантазии человека стал опорой для продвижения науки. Позволил создавать новые, порой совершенно неожиданные воплощения технологий. Образы, подаренные нам кино, довольно часто ложатся в основу изобретений. Для искусственного интеллекта крайне важную роль сыграла фантастика.

Помимо попыток почерпнуть вдохновение из образов, созданных людьми искусства, ученые также берут многие решения у природы. Примером, позволившим получить ответы на многие вопросы, стал феномен сестер Хоган. Они являются сиамскими близнецами, сросшимися головами (краниопаги). Необычность феномена заключается в том, что у девушек сросшаяся мозговая ткань. Между двумя здоровыми мозгами образовалась уникальная структура, получившая название таламический мост (канал нейронных отростков), благодаря которому девушки могут передавать друг другу:

  • произвольные образы;
  • желания;
  • ощущения и проч.

Подобные уникальные примеры дают возможность увидеть решение проблемы передачи информации. Возможно, в будущем человек получит идеальное воплощение искусственного интеллекта.

Для решения задачи о передаче человеческого интеллекта машине крайне важную роль играет бионика. Согласно науке, ключом к разгадке задачи является понимание механизмов работы человеческого разума. Так, подобно Леонардо да Винчи, пытающегося «украсть» идею полета у птиц, ученые придают доступным знаниям техническое воплощение.

Основным смежным направлением для решения задачи стала нейрофизиология. Данные этой области первыми стали использоваться для решения математических задач искусственного интеллекта.

Проблема состоит в разнице принципов воспроизведения, усваивания, переработки и хранения информации. В попытках придать человечность машине необходим фактический перенос принципа работы нейронной сети. Совокупный ресурс мозга человека существенно превосходит возможности современной техники. Однако Рэй Курцвейл в 2006 году в своей книге «Сингулярность близко» провел исследования, согласно которым при соблюдении актуальных темпов наращивания вычислительных мощностей уже к концу 2020 года человечество получит машину, способную полностью симулировать мозг.

Возможности машинного обучения нейросети

Поскольку машинное обучение является не только способом сублимации всей доступной информации, но и главным двигателем возможного прогресса, его возможности являются безграничными. Невозможно выделить одну область, в которой искусственный интеллект смог бы отличиться. Для понимания возможностей необходимо привести максимально разрозненные примеры.

Медицина

Машина, способная максимально быстро сопоставлять данные, может выдавать точные диагнозы в кратчайшее время. Соответственно, искусственный интеллект в медицине будет равен снижению уровня смертности, повышению эффективности лечения, расширению возможностей диагностирования.

Обучение

Машина, способная распознавать личностные качества, может построить эффективную программу обучения, подстроенную под конкретного человека. Результат — рост уровня знаний, развитие профессиональных возможностей и повсеместный прогресс.

Транспорт

Контроль транспортной инфраструктуры — основа безопасности. Отсутствие человеческого фактора — база для безэмоционального принятия решений по эффективному управлению с возможностью калибровки всех показателей. Результат — повышение уровня комфорта жизни, усиление безопасности.

Нет той области, в которой искусственный машинный интеллект не смог бы найти применение. Количество примеров безгранично.

Одним из наиболее нашумевших примеров современных возможностей нейросетей стал феномен DeepFakes (ник пользователя, ставший одноименным названием сети). DeepFakes создал алгоритм, на основе которого компьютер смог научиться анализировать ролики Youtube (отображение эмоций на лицах, положение тела в зависимости от ситуации, мимика). В дальнейшем технология была применена для создания фейковых роликов XXX содержания. Громкость феномена заключается в том, что таким образом были созданы ролики со знаменитостями, и выглядели они максимально правдоподобно. Так, на основе алгоритма любой желающий сможет составить подобный ролик, имея видеоисходник и фотографию лица нужного человека.

«Существует громадная область возможных применений таких алгоритмов, начиная от элементов дополненной реальности, которые будут лаконично вписываться в определенные области видеоряда, заканчивая масштабными детализированными проекциями. По схожему принципу работает и приложение Prizma, которое было скачано более 100 млн раз в App Store и Google Play. Применяя такие алгоритмы последовательно к каждому кадру видеоряда, мы будто попадаем в нарисованный мир. В перспективе в видеоряде можно будет заменять абсолютно любые объекты: людей, животных, автомобили и т.д. И несмотря на то, что качество таких подделок все еще невысокое, продолжающееся развитие используемых алгоритмов может поставить под сомнение любые видеодоказательства. Как известно, действие рождает противодействие, и в настоящее время также ведутся разработки алгоритмов, способных отличить сгенерированное видео от настоящего», — поделился с BitCryptoNews Александр Сизов, эксперт по анализу больших данных компании «Иннодата».

Нейронные сети в криптовалютах

Область криптовалют также смогла получить свой профит от развития искусственного интеллекта. Новый финансовый инструмент — стресс для финансовой системы. В попытках систематизировать работу с ним возможности машинного обучения стали ключевым элементом. Формально применение нейронных сетей при работе с криптовалютой можно разделить на следующие составляющие:

  • прогнозирование;
  • управление капиталом.

1) Прогнозирование криптовалют на основе нейронных сетей позволяет устранить риски, связанные с высокой волатильностью активов. Классические технический и фундаментальный анализы дополняются аналитическими данными, существенно упрощающими работу по раскрытию дальнейшего хода цены.

2) Управление капиталом за счет искусственного интеллекта является возможностью ухода от проблем, сформированных психологией рынка. Рациональность и математическая обоснованность открывают возможности максимально эффективного контроля над активами.

Нейронные сети в мире криптовалют позволяют расширять человеческое понимание самого феномена нового финансового инструмента, его потенциала и возможностей практического применения. Вполне вероятно, что в будущем контроль над всеми мировыми капиталами будет принадлежать машинам, работающим на запрограммированных нейронных сетях, способных самостоятельно обучаться на основе вновь приобретенных данных.

Таким образом, развитие машинного обучения может открыть перед нами множество дверей. Однако необходимо понимать, что интеллект равен силе, которая может быть использована как во благо, так и против человечества.

текст: Евгения Лиходей, фото: iStock, Burst, Unsplash   

На правах рекламы Внедрение BLOCKCHAIN На правах рекламы
Комментарии