Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

Так мы пытаемся научить ИИ предсказывать, как могут выглядеть другие изображения тех же объектов.

Гипотезу или параметр можно представить в виде нейронной сети – схемы, состоящей из набора слоев. Входом в нее могут быть значения пикселов на фотографиях далматинцев. В процессе их распространения по схеме на каждом уровне вычисляются новые значения. На выходе из нейронной сети мы получаем распознавание объекта. И мы надеемся, что если подать на вход изображение далматинца, то после прохождения значений всех пикселов через все слои нейронной сети индикатор далматинца будет иметь высокое значение, а индикатор чашки с вишнями низкое.

М. Ф.: А как заставить нейронную сеть распознавать объекты на изображениях?

С. Р.: Для этого и нужен процесс обучения. Его алгоритмы настраивают весовые коэффициенты всех связей таким образом, чтобы на примерах сеть запоминала правильные ответы. При определенном везении сеть начинает распознавать объекты и на новых, не входящих в обучающий набор изображениях.

Глубокое обучение – это обучение многослойных нейронных сетей. Формально минимального требования к глубине сети не существует, но двух- или трехуровневые сети, как правило, не считаются глубокими. Некоторые сети могут насчитывать более тысячи слоев. В них преобразование, происходящее между входом и выходом, можно представить как композицию более простых преобразований, происходящих на отдельных уровнях. Предполагается, что наличие множества уровней облегчает поиск обобщающих параметров благодаря установлению весовых коэффициентов всех связей.

Мы только подходим к теоретическому пониманию того, в каких случаях и почему глубокое обучение дает верные результаты. По большому счету все происходящее до сих пор выглядит для нас как магия. Кажется, что изображения, звуковые сигналы и речь, подаваемые на вход глубокой сети, обладают каким-то свойством, помогающим вычленить из них нужный признак. Но пока не ясно, каким.

М.

С. Р.: Приравнивать глубокое обучение к ИИ – ошибка, потому что умение отличать далматинцев от ваз с вишнями – это малая часть требований к эффективному ИИ. Программы AlphaGo и AlphaZero привлекли внимание СМИ к глубокому обучению, но на самом деле это гибрид классического ИИ, который использует метод поиска, с алгоритмом глубокого обучения, который оценивает каждую игровую позицию.