Närvivõrk – mis see on? Definitsioon, tähendus ja ulatus

2024 Autor: Leah Sherlock | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-17 05:33

Varem vaid ulmeraamatutest tuntud termin närvivõrk on viimastel aastatel järk-järgult ja märkamatult jõudnud avalikku ellu viimaste teaduslike arengute lahutamatu osana. Muidugi on mängutööstusega seotud inimesed juba üsna pikka aega teadnud, et tegemist on närvivõrguga. Kuid tänapäeval leiavad selle termini kõik, seda teavad ja mõistavad laiad massid. Kahtlemata viitab see sellele, et teadus on muutunud reaalsele elule lähemale ning tulevikus ootavad meid ees uued läbimurded. Ja veel, mis on närvivõrk? Proovime välja mõelda selle sõna tähenduse.

Olevik ja tulevik

Vanasti olid närvivõrk, Hort ja kosmoseskõndijad omavahel tihed alt seotud mõisted, sest lihtsast masinast tunduv alt paremate võimetega tehisintellektiga oli võimalik kohtuda vaid fantaasiamaailmas, mis kerkib esile mõned autorid. Ja ometi on suundumused sellised, et viimasel ajal on tavalise inimese ümber tegelikkuses üha rohkem neid objekte, mida varem mainiti ainult ulmekirjanduses. See lubab öelda, et ka kõige ägedam fantaasialend leiab ehk varem või hiljem oma ekvivalendi tegelikkuses. Raamatuid hittidest, närvivõrkudest jubaon praegu tegelikkusega rohkem ühist kui kümme aastat tagasi ja kes teab, mis juhtub järgmise kümnendi pärast?

Närvivõrk tänapäevases reaalsuses on tehnoloogia, mis võimaldab teil inimesi tuvastada, kui teil on ainult foto. Tehisintellekt on üsna võimeline autot juhtima, suudab mängida ja pokkerit võita. Lisaks on närvivõrgud uued viisid teaduslike avastuste tegemiseks, võimaldades teil kasutada varem võimatuid andmetöötlusvõimalusi. See annab ainulaadsed võimalused tänapäeva maailma mõistmiseks. Kuid ainult viimastest avastustest teatavatest uudistest selgub harva, mis on närvivõrk. Kas seda terminit tuleks kasutada programmi, masina või serverikompleksi kohta?

Üldvaade

Nagu näete juba terminist "närvivõrk" (ka selles artiklis esitatud fotod võimaldavad seda mõista), on struktuur, mis loodi analoogia põhjal inimaju loogikaga. Loomulikult ei tundu nii kõrge keerukusega täiesti bioloogilise struktuuri kopeerimine hetkel realistlik, kuid teadlased on juba suutnud probleemi lahendamisele märgatav alt lähemale jõuda. Oletame, et hiljuti loodud närvivõrgud on üsna tõhusad. Vaev alt ei teadnud Hort ja teised fantastilisi teoseid avaldanud kirjanikud oma teoste kirjutamise ajal, et teadus suudab selleks aastaks nii kaugele ette astuda.

Inimese aju eripära on see, et see on struktuur, mis koosneb paljudest elementidest, mille vahelinfo edastatakse pidev alt neuronite kaudu. Tegelikult on ka uued närvivõrgud sarnased struktuurid, kus elektriimpulsid pakuvad asjakohaste andmete vahetust. Ühesõnaga täpselt nagu inimese ajus. Ja ometi pole selge: kas sellel on midagi erinevust tavalisest arvutist? Masin on ju teatavasti loodud ka osadest, mille vahel andmed elektrivoolu abil üle kantakse. Ruumi, närvivõrkude kohta käivates raamatutes näeb tavaliselt kõik lummav välja – tohutud või tillukesed masinad, millel tegelased saavad ühel silmapilgul aru, millega tegu. Kuid tegelikkuses on olukord seni erinev.

Kuidas see on ehitatud?

Nagu näete närvivõrke käsitlevatest teadustöödest ("Spacewalkers" ei kuulu kahjuks sellesse kategooriasse, ükskõik kui põnevad nad ka poleks), on idee kõige progressiivsemas struktuuris selles valdkonnas. tehisintellekt, keeruka struktuuri loomisel, mille üksikud osad on väga lihtsad. Tõepoolest, tuues paralleeli inimestega, võib leida sarnasuse: ütleme, et ainult ühel imetaja ajuosal ei ole suuri võimeid, võimeid ega suuda pakkuda intelligentset käitumist. Aga kui rääkida inimesest tervikuna, siis selline olend läbib intelligentsuse taseme testi rahulikult ja ilma eriliste probleemideta.

Neile sarnasustele vaatamata tõrjuti mõni aasta tagasi sarnane lähenemine tehisintellekti loomisele kõrvale. Seda on näha nii teadustöödest kui ka närvivõrku käsitlevatest ulmeraamatutest (näiteks eespool mainitud “Spacewalkers”). Muide, mingil määral isegi avaldusiCicerot võib seostada tänapäevase närvivõrkude ideega: omal ajal soovitas ta pigem kaustlikult, et ahvid viskaksid žetoonidele kirjutatud tähti õhku, et neist varem või hiljem tekiks sisukas tekst. Ja alles 21. sajand näitas, et selline pahatahtlikkus oli täiesti põhjendamatu. Närvivõrk ja ulme läksid oma teed: kui annate ahvide armeele palju märke, ei loo nad mitte ainult sisukat teksti, vaid saavad ka võimu üle maailma.

Jõud on ühtsuses, vend

Nagu paljudest katsetest õppisime, viib närvivõrgu treenimine eduni, kui objekt ise sisaldab tohutul hulgal elemente. Nagu teadlased naljatlevad, saab närvivõrgu kokku panna kõigest, isegi tikukastidest, kuna põhiidee on reeglistik, millele tekkiv kogukond järgib. Tavaliselt on reeglid üsna lihtsad, kuid võimaldavad andmetöötlusprotsessi kontrollida. Sellises olukorras ei ole neuron (ehkki tehislik) üldse seade, mitte keeruline struktuur või arusaamatu süsteem, vaid lihtsad aritmeetilised tehted, mida rakendatakse minimaalse energiakuluga. Teaduses nimetatakse tehisneuroneid ametlikult "pertseptroniteks". Närvivõrgud (“Spacefalls” illustreerivad seda hästi) peaksid mõnede teadusautorite arvates olema palju keerukamad, kuid kaasaegne teadus näitab, et ka lihtsus annab suurepäraseid tulemusi.

Tehtisneuroni töö on lihtne: sisestatakse numbrid, arvutatakse igaühe väärtusinfoplokk, tulemused liidetakse, väljundiks on ühik või väärtus "-1". Kas lugeja tahtis kunagi langenute hulka sattuda? Närvivõrgud töötavad tegelikkuses, vähem alt praegu, hoopis teistmoodi, seetõttu ei tohiks end fantaasiateoses ette kujutades seda unustada. Tegelikult saab kaasaegne inimene tehisintellektiga töötada näiteks nii: saate pilti näidata ja elektrooniline süsteem vastab küsimusele "kas - või". Oletame, et inimene määrab ühe punkti koordinaatsüsteemi ja küsib, mis on kujutatud - maad või näiteks taevast. Pärast teabe analüüsimist annab süsteem vastuse – üsna tõenäoliselt vale (olenev alt tehisintellekti täiuslikkusest).

Pöial vastu

Nagu kaasaegse närvivõrgu loogikast näha, püüab iga selle element ära arvata õiget vastust süsteemile esitatud küsimusele. Sel juhul on täpsust vähe, tulemus on võrreldav mündi viskamise tulemusega. Kuid tõeline teadustöö algab siis, kui on aeg närvivõrku treenida. Kosmos, uute maailmade uurimine, arusaam meie universumi füüsikaseaduste olemusest (millele tänapäeva teadlased närvivõrke kasutades toetuvad) saavad avatuks just sel hetkel, kui tehisintellekt õpib palju tõhusam alt ja tulemuslikum alt kui inimene.

Fakt on see, et inimene, kes süsteemile küsimuse esitab, teab sellele õiget vastust. Niisiis, saate selle programmi teabeplokkidesse kirjutada. Õige vastuse andev pertseptron omandab väärtuse jasiin kaotab valesti vastanu, saades trahvi. Iga uus programmi käivitamise tsükkel erineb väärtustaseme muutuse tõttu eelmisest. Tulles tagasi eelmise näite juurde: varem või hiljem õpib programm selgelt eristama maad kosmosest. Närvivõrgud õpivad seda tõhusam alt, seda korrektsem alt on õppeprogramm koostatud – ja selle moodustamine maksab tänapäeva teadlastele palju vaeva. Varem püstitatud ülesande osana: kui närvivõrgule antakse analüüsimiseks mõni teine foto, siis tõenäoliselt ei suuda ta seda kohe täpselt töödelda, kuid varem koolituse käigus saadud andmete põhjal saab täpselt aru, kus Maa on ja kus on pilved, kosmos või midagi muud.

Idee reaalsusesse rakendamine

Muidugi, tegelikkuses on närvivõrgud palju keerulisemad kui eespool kirjeldatud, kuigi põhimõte ise jääb samaks. Elementide, millest närvivõrk moodustub, põhiülesanne on arvinformatsiooni süstematiseerimine. Elementide rohkuse kombineerimisel muutub ülesanne keerulisemaks, kuna sisendinfo ei pruugi pärineda väljast, vaid pertseptronist, mis on oma süstematiseerimistöö juba teinud.

Kui pöördume tagasi ül altoodud ülesande juurde, siis närvivõrgu sees saab välja mõelda järgmised protsessid: üks neuron eristab siniseid piksleid teistest, teine töötleb koordinaate, kolmas analüüsib esimese saadud andmeid. kaks, mille põhjal ta otsustab, kas antud punktis on maa või taevas. Veelgi enam, sinisteks ja muudeks piksliteks sortimise saab usaldada üheaegselt mitmele neuronile ning nende poolt saadava teabe saab kokku võtta. Need perceptronid, mis annavadparem ja täpsem tulemus saab lõpus boonuse suurema väärtuse näol ning nende tulemused on prioriteediks mis tahes ülesande ümbertöötlemisel. Muidugi osutub närvivõrk ülimahukaks ja selles töödeldav info on üldse väljakannatamatu mägi, kuid vigu saab arvestada ja analüüsida ning neid edaspidi ennetada. Paljudes ulmeraamatutes leiduvad suuresti närvivõrgupõhised implantaadid töötavad nii (kui autorid muidugi ei viitsi mõelda, kuidas see toimib).

Ajaloolised verstapostid

See võib võhikuid üllatada, kuid esimesed närvivõrgud ilmusid 1958. aastal. Selle põhjuseks on asjaolu, et tehisneuronite seade on sarnane teiste arvutielementidega, mille vahel edastatakse informatsioon kahendarvusüsteemi vormingus. Kuuekümnendate lõpus leiutati masin, nimega Mark I Perceptron, milles rakendati närvivõrkude põhimõtteid. See tähendab, et esimene närvivõrk ilmus alles kümme aastat pärast esimese arvuti ehitamist.

Esimese närvivõrgu esimesed neuronid koosnesid takistitest, raadiotorudest (sel ajal polnud veel välja töötatud sellist koodi, mida tänapäeva teadlased saaksid kasutada). Närvivõrguga töötamine oli Frank Rosenblatti ülesanne, kes lõi kahekihilise võrgu. Väliste andmete võrku edastamiseks kasutati ekraani eraldusvõimega 400 pikslit. Peagi suutis masin ära tunda geomeetrilisi kujundeid. See juba viitas sellele, et tehniliste lahenduste täiustamisega saavad närvivõrgud hakkamaõppida tähti lugema. Ja kes teab mida veel?

Esimene närvivõrk

Nagu ajaloost näha, põles Rosenblatt sõna otseses mõttes oma tööga, orienteerus selles suurepäraselt, ta oli neurofüsioloogia spetsialist. Ta oli põneva ja populaarse ülikoolikursuse autor, kus igaüks võis mõista, kuidas inimaju tehnilises teostuses rakendada. Juba siis lootis teadlaskond, et peagi on reaalsed võimalused moodustada intelligentseid roboteid, mis on võimelised liikuma, rääkima ja endaga sarnaseid süsteeme moodustama. Kes teab, võib-olla läheksid need robotid teisi planeete koloniseerima?

Rosentblatt oli entusiast ja te saate temast aru. Teadlased uskusid, et tehisintellekti saab realiseerida, kui matemaatiline loogika oleks täielikult masinas. Sel hetkel oli Turingi test juba olemas, Asimov populariseeris robootika ideed. Teadusringkonnad olid veendunud, et universumi uurimine on aja küsimus.

Skepsis õigustatud

Juba kuuekümnendatel oli teadlasi, kes vaidlesid Rosenblatti ja teiste tehisintellekti kallal töötavate suurmeestega. Üsna täpse ettekujutuse nende väljamõeldiste loogikast saab omal alal tuntud Marvin Minsky väljaannetest. Muide, on teada, et Isaac Asimov ja Stanley Kubrick rääkisid kõrgelt Minsky võimetest (Minsky aitas tal töötada filmiga A Space Odyssey). Minsky ei olnud närvivõrkude loomise vastu, mille kohtaKubricku film annab tunnistust ja osana oma teaduslikust karjäärist tegeles ta viiekümnendatel aastatel masinõppega. Sellegipoolest suhtus Minsky kategooriliselt ekslikesse arvamustesse, kritiseerides lootusi, millele tol hetkel veel kindlat alust polnud. Muide, Marvin Douglas Adamsi raamatutest on saanud Minsky nime.

Närvivõrkude kriitika ja tolleaegne käsitlus on süstematiseeritud 1969. aasta väljaandes "Perceptron". Just see raamat tappis sõna otseses mõttes paljude inimeste huvi närvivõrkude vastu, sest suurepärase mainega teadlane näitas selgelt, et Mark Esimesel oli mitmeid vigu. Esiteks oli ainult kahe kihi olemasolu selgelt ebapiisav ning masin suutis vaatamata oma hiiglaslikule suurusele ja tohutule energiakulule liiga vähe teha. Teine kriitikapunkt oli pühendatud Rosenblatti võrgutreeningu jaoks välja töötatud algoritmidele. Minsky sõnul läks info vigade kohta suure tõenäosusega kaduma ning vajalik kiht lihts alt ei saanud olukorra korrektseks analüüsiks kogu andmemahtu.

Asjad peatusid

Vaatamata sellele, et Minsky põhiidee oli juhtida kolleegidele tähelepanu vigadele, et ergutada neid arengut parandama, oli olukord erinev. Rosenblatt suri 1971. aastal ja polnud kedagi, kes tema tööd jätkaks. Sel perioodil algas arvutite ajastu ja see tehnikavaldkond liikus tohutute sammudega edasi. Selles sektoris töötasid matemaatika ja arvutiteaduse parimad tegijad ning tehisintellekt tundus mõttetu energia ja ressursside raiskamisena.

Närvivõrgud pole teadusringkondade tähelepanu köitnud üle kümne aasta. Pöördepunkt saabus siis, kui küberpunk tuli moesse. Oli võimalik leida valemeid, mille järgi saab vigu suure täpsusega arvutada. 1986. aastal leidis Minsky sõnastatud probleem juba kolmanda lahenduse (kõik kolm töötati välja sõltumatute teadlaste rühmade poolt) ja just see avastus ajendas entusiaste uurima uut valdkonda: närvivõrkude kallal töötamine muutus taas aktiivseks. Mõiste pertseptronid asendus aga vaikselt kognitiivse andmetöötlusega, vabaneti eksperimentaalsetest seadmetest, hakati kasutama kodeerimist, kasutades kõige tõhusamaid programmeerimisvõtteid. Vaid paar aastat ja neuronid on juba kokku pandud keerukateks struktuurideks, mis saavad hakkama üsna tõsiste ülesannetega. Aja jooksul oli võimalik näiteks luua programme inimese käekirja lugemiseks. Esimesed võrgud tundusid olevat iseõppimisvõimelised, see tähendab, et nad leidsid iseseisv alt õiged vastused, ilma arvutit juhtiva inimese vihjeta. Närvivõrgud on leidnud oma rakenduse praktikas. Näiteks kasutatakse Ameerika pangandusstruktuurides programme, mis tuvastavad tšekkide numbreid.

Edasi hüppeliselt

90ndatel sai selgeks, et närvivõrkude põhiomadus, mis nõuab teadlastelt erilist tähelepanu, on võime uurida antud piirkonda õige lahenduse otsimisel ilma inimeselt küsimata. Programm kasutab katse-eksituse meetodit, mille alusel loob käitumisreeglid.

Seda perioodi iseloomustas huvi tõusavalik ajutiste robotite jaoks. Entusiast disainerid üle kogu maailma hakkasid aktiivselt kujundama oma roboteid, mis on võimelised õppima. 1997. aastal tähistas see esimest tõeliselt tõsist edu maailmatasemel: esimest korda võitis arvuti maailma parima maletaja Garri Kasparovi. Üheksakümnendate lõpuks jõudsid teadlased aga järeldusele, et nad on jõudnud laeni ja tehisintellekt ei saa enam areneda. Lisaks on hästi optimeeritud algoritm samade probleemide lahendamisel palju tõhusam kui mis tahes närvivõrk. Mõned funktsioonid jäid närvivõrkudele, näiteks arhiivitekstide äratundmine, kuid midagi keerulisemat polnud saadaval. Põhimõtteliselt, nagu tänapäeva teadlased ütlevad, puudus tehniline võimalus.

Meie aeg

Närvivõrgud on tänapäeval viis kõige keerukamate probleemide lahendamiseks, kasutades meetodit „Lahendus leitakse iseenesest”. Tegelikult pole see seotud ühegi teadusrevolutsiooniga, lihts alt kaasaegsetel teadlastel, programmeerimismaailma valgustitel, on juurdepääs võimsale tehnikale, mis võimaldab neil praktikas rakendada seda, mida inimene varem vaid üldsõnaliselt ette kujutas. Tulles tagasi Cicero fraasi juurde ahvide ja märkide kohta: kui määrata loomadele keegi, kes neile õige fraasi eest tasu annab, ei loo ta mitte ainult sisukat teksti, vaid kirjutab uue "Sõja ja rahu" ja mitte halvema.

Tänapäeva närvivõrgud on teenistuses suurimate infotehnoloogia valdkonnas töötavate ettevõtetega. Need on mitmekihilised närvivõrgud, mida rakendatakse võimsate serverite kaudu,kasutades World Wide Web võimalusi, viimaste aastakümnete jooksul kogutud teabemassiivid.