Нейронные сети – это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. А именно: способность нервной системы обучаться и исправлять ошибки, что должно позволить смоделировать, хотя и достаточно грубо, работу человеческого мозга.
или нервная система человека – это сложная сеть структур человека, обеспечивающая взаимосвязанное поведение всех систем организма.Биологический нейрон – это специальная клетка, которая структурно состоит из ядра, тела клетки и отростков. Одной из ключевых задач нейрона является передача электрохимического импульса по всей нейронной сети через доступные связи с другими нейронами. Притом, каждая связь характеризуется некоторой величиной, называемой силой синаптической связи. Эта величина определяет, что произойдет с электрохимическим импульсом при передаче его другому нейрону: либо он усилится, либо он ослабится, либо останется неизменным.
Биологическая нейронная сеть обладает высокой степенью связности: на один нейрон может приходиться несколько тысяч связей с другими нейронами. Но, это приблизительное значение и в каждом конкретном случае оно разное. Передача импульсов от одного нейрона к другому порождает определенное возбуждение всей нейронной сети. Величина этого возбуждения определяет реакцию нейронной сети на какие-то входные сигналы. Например, встреча человека со старым знакомым может привести к сильному возбуждению нейронной сети, если с этим знакомым связаны какие-то яркие и приятные жизненные воспоминания. В свою очередь сильное возбуждение нейронной сети может привести к учащению сердцебиения, более частому морганию глаз и к другим реакциям. Встреча же с незнакомым человеком для нейронной сети пройдет практически незаметной, а значит и не вызовет каких-либо сильных реакций.
Можно привести следующую сильно упрощенную модель биологической нейронной сети:
Каждый нейрон состоит из тела клетки, которое содержит ядро. От тела клетки ответвляется множество коротких волокон, называемых дендритами. Длинные дендриты называются аксонами. Аксоны растягиваются на большие расстояния, намного превышающее то, что показано в масштабе этого рисунка. Обычно аксоны имеют длину 1 см (что превышает в 100 раз диаметр тела клетки), но могут достигать и 1 метра.
В 60-80 годах XX века приоритетным направлением исследований в области искусственного интеллекта были . Экспертные системы хорошо себя зарекомендовали, но только в узкоспециализированных областях. Для создания более универсальных интеллектуальных систем требовался другой подход. Наверное, это привело к тому, что исследователи искусственного интеллекта обратили внимание на биологические нейронные сети, которые лежат в основе человеческого мозга.
Нейронные сети в искусственном интеллекте – это упрощенные модели биологических нейронных сетей.
На этом сходство заканчивается. Структура человеческого мозга гораздо более сложная, чем описанная выше, и поэтому воспроизвести ее хотя бы более менее точно не представляется возможным.
У нейронных сетей много важных свойств, но ключевое из них – это способность к обучению. Обучение нейронной сети в первую очередь заключается в изменении «силы» синаптических связей между нейронами. Следующий пример наглядно это демонстрирует. В классическом опыте Павлова, каждый раз непосредственно перед кормлением собаки звонил колокольчик. Собака достаточно быстро научилась ассоциировать звонок колокольчика с приемом пищи. Это явилось следствием того, что синаптические связи между участками головного мозга, ответственными за слух и слюнные железы, усилились. И в последующем возбуждение нейронной сети звуком колокольчика, стало приводить к более сильному слюноотделению у собаки.
На сегодняшний день нейронные сети являются одним из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта.
Если объяснять "на пальцах", то основными элементами любой нейросети являются нейроны. Каждый нейрон получает на вход один или несколько сигналов (чисел), обрабатывает их хитрым (или не очень) образом, а затем передает результат дальше.
Нейроны объединены в последовательно расположенные слои. Отдельно выделены два крайних слоя - входной и выходной. Через входной слой нейросеть получает информацию, через выходной передает результат ее обработки. Все промежуточные слои называются скрытыми.
Каждый скрытый слой соединен с двумя соседними (предыдущим и следующим) сложной системой связей (простите за тавтологию). В простейшем случае в каждый его нейрон попадают сигналы от каждого нейрона предыдущего слоя, обрабатываются, а затем из него уходят в каждый нейрон следующего слоя.
Однако, это еще не все. Каждая связь имеет "вес". То есть, сигнал от одного нейрона, пока идет до следующего, несколько меняет значение (значение этого сигнала умножается на этот "вес").
Если весам связей присвоить случайные значения, то ничего осмысленного такая нейросеть делать не будет. То есть, их надо еще как-то правильно подобрать. Иными словами, нейросеть надо обучить.
Как происходит обучение, проще показать на примере. Допустим, мы обучаем нейросеть отличать изображения кошек от изображений собак. Тогда на входной слой нейросети мы отдаем изображение, а на выходе нейросеть возвращает пару действительных чисел от 0 до 1 каждое. Первое означает, насколько нейросеть уверена, что это собака, а второе - что кошка. Почему делают именно так - вопрос, на который простым языком не ответить. То есть, если первое число больше, то нейросеть решила, что увидела собаку, а если второе, то кошку.
Итак, время обучать сетку. Даем нейросети изображение. Она отвечает нам этой самой парой чисел (a, b). Но мы-то знаем, кто на картинке, правда? Поэтому мы поправляем нейросеть. А именно, мы "насильно запихиваем" в выходной слой пару (1, 0), если собака или (0, 1), если кошка, а дальше происходит некоторая магия (чтобы постичь ее, нужно обладать некоторым знанием математики), которая заставляет нейросеть перераспределять веса связей. Самый распространенный способ творить эту магию - т.н. "метод обратного распространения ошибки", но есть и другие.
Спустя множество разных картинок, с которыми мы провернем то же самое, веса связей между нейронами выстроятся таким образом, что она будет хорошо отличать кошек от собак.
Как видите, магия возникла только в двух местах. Чтобы разобраться, в ней, нужно читать более строгие тексты. Начать рекоммендую с этого:
Искусственные нейронные сети применяются в различных областях науки: начиная от систем распознавания речи до распознавания вторичной структуры белка,...
Искусственный интеллект (искусственные нейронные сети) «думает» несколько иначе, чем люди. Его «взгляд» на реальность, представляемую в виде фотографий, которые ему представляют для просмотра, после обработки его «мозгом» выглядят сюрреалистично, если не сказать больше.
Искусственный интеллект, это нейронные сети — специальный алгоритм распознавания предметов от Google. Для того чтобы понять, как созданная ими система «думает», команда разработчиков «попросила» её создать образы, основанные на определенных запросах. Результаты, показывающие то, как эта сеть искусственного интеллекта интерпретирует окружающий мир, получились удивительными, а иногда завораживающими.
В новом докладе под названием «Инсептионизм: углубление в нейронные сети» исследовательская группа Google подробнейшим образом анализирует работу искусственных нейронных сетей, особенно в качестве программного обеспечения, предназначенного для распознавания изображений.
Красное дерево
Команда исследователей попробовала «научить» сеть, показывая ей примеры изображений, которые она должна была запомнить. Например, чтобы научить искусственный интеллект, что означает слово «горы», они показывали ей различные фото гор.
Гора МакКовен
Тем не менее, они получили довольно странные результаты, когда попросили сеть создать собственное изображение на основе того, что она «выучила». В одном случае, когда ей велели нарисовать гантели, сеть создала картинку, где объединила металл и человеческие руки, вероятно, из-за того, что каждый образ с гантелями, который был ей показан, включал в себя руки, держащие гантели.
Повторяющиеся места
В некоторых иных тестах команда исследователей попросила нейронные сети найти на изображениях конкретные вещи, которых на самом деле там не было. Идея заключалась в том, чтобы заставить искусственный интеллект модифицировать начальное изображение для получения желаемого объекта.
Генерирование изображений
Во ходе других испытаний сотрудники Google сказали сети ИИ производить случайные изображения без подсказок, основываясь лишь на случайных нейронных воспоминаниях, присутствующих в статической памяти.
Исследователи Google говорят о таких случайно генерируемых изображениях, как о «снах» искусственной нейронной сети.
Оказывается, ИИ может спать и видеть удивительных овец вместе с деформированными птицами и множеством глаз…
…И может также видеть много других сумасшедших визуальных изображений. Наверно так выглядит «Властелин Колец», если смотреть его под ЛСД или в состоянии белой горячки.
Если считать картины искусственного интеллекта отчасти примером модернистского искусства, то вероятно, весьма приемлемо, что искуственный интеллект использовал несколько приемов Эдварда Мунка, с помощью которых тот создавал «Крик».
Но почему так много глаз? Откуда эта… собака на картине?
Другие изображения оказались необыкновенно красивыми и сложными одновременно. Команда Google планирует продолжить свое наблюдение за тем, какие образы формируются на глубоких нейронных уровнях, поскольку она решила продолжить обучение искусственного интеллекта, чтобы тот смог лучше распознавать необходимые изображения.
На новость об умении нейронных сетей создавать свои картины, исходя из загруженной фотографии обратили пользователи интернетом.
К сожалению, воспользоваться сервисом могут только опытные пользователи. Снимки же в социальных сетях собираются под хештегом #deepdream.
Вот, например, кадры из фильма “Кавказская пленница”:
А вот обычная обычная шаурма:
Борис Ельцин:
Водка и сало выглядят вообще неузнаваемо.
Мона Лиза Леонардо да Винчи
Как замечают пользователи, много снимков получается с мордами собак и их глаз. Причина, по которой нейросети их показывают в большинстве случаев, это то, что “обучали” программу на очень большом количестве фото именно этих домашних животных.
В нашем мозгу 100 млрд. нейронов – это больше, чем звезд в нашей галактике! Каждая клетка в свою очередь может дать 200 тыс. ответвлений.
Таким образом, мозг имеет огромные ресурсы, чтоб хранить воспоминания объемом примерно за 3 млн. лет. Учёные называют это «волшебными деревьями разума», потому что нервные клетки мозга похожи на ветвистые деревья.
Мысленные электрические импульсы между нейронами передаются через синапсы – зоны контакта между нейронами. Средний нейрон человеческого мозга имеет от 1000 до 10000 синапсов или контактов с соседними нейронами. Синапсы имеют небольшую щель, которую должен преодолеть импульс.
Когда мы учимся, мы меняем работу мозга, прокладывая новые пути для мысленных электрических импульсов. При этом электрический сигнал должен «перепрыгнуть» через щель синапса для образования новых связей между нервными клетками. Эту дорогу ему труднее всего пройти первый раз, но по мере обучения, когда сигнал преодолевает синапс снова и снова, связи становятся все «шире и прочнее», растет число синапсов и связей между нейронами. Образуются новые нейронные микросети, в которые и «встраиваются» новые знания: убеждения, привычки, модели поведения. И тогда мы, наконец, чему-то научились. Эту способность мозга называют нейропластичностью.
Именно число микросетей в мозгу, а не его объем или масса, имеют определяющее влияние на то, что мы называем интеллект.
Попутно хочу заметить, что в раннем детстве, когда проходит самый интенсивный период обучения, для ребенка крайне важна богатая и разнообразная развивающая среда.
Нейропластика – это одно из самых удивительных открытий последних лет. Раньше считалось, что нервные клетки не восстанавливаются. Но в 1998 году группа американских ученых доказала, что нейрогенез происходит не только до 13-14 лет, но и всю нашу жизнь, и что у взрослых людей тоже могут появляться новые нервные клетки.
Они установили, что причиной уменьшения наших умственных способностей с возрастом является не отмирание нервных клеток, а истощение дендритов, - отростков нервных клеток, через которые проходят импульсы от нейрона к нейрону. Если дендриты постоянно не стимулировать, то они атрофируются, теряя способность к проводимости, словно мышцы без физической нагрузки.
Одни и те же ежедневные действия формируют шаблонное поведение - наши привычки, - при этом используются и укрепляются одни и те же нейронные связи. Так происходит встраивание нашего «автопилота», но при этом страдает гибкость нашего мышления.
Наш мозг нуждается в упражнениях. Необходимо каждый день менять рутинные и шаблонные действия на новые, непривычные вам, которые задействуют несколько органов чувств ; выполнять обычные действия необычным способом, решать новые проекты, стараясь уходить от «автопилота» привычных схем. Привычка ослабляет способности мозга. Для продуктивной работы ему нужны новые впечатления, новые задачи, новая информация, – одним словом – перемены.
До 1998 года считалось, что рост дендритов происходит только в раннем возрасте, но исследования доказали, что и у взрослых людей нейроны способны выращивать дендриты для компенсации потерянных старых. Доказано, что нейронные сети способны меняться в течение всей жизни человека и наш мозг хранит в себе огромные ресурсы нейропластичности – способности менять свою структуру.
Известно, что наш мозг состоит из эмбриональной ткани, то есть той, из которой состоит эмбрион. Поэтому он всегда открыт для развития, обучения и для будущего.
Мозг способен простой мыслью, воображением, визуализацией изменять структуру и функцию серого вещества. Ученые убеждаются, что это может происходить даже без внешних воздействий. Мозг может меняться под властью тех мыслей, которыми он наполнен, ум в силах влиять на мозг. Наш мозг создан природой с расчетом на обучение и подобные изменения.
В Библии сказано: «Преобразуйтесь обновлением ума вашего».
Все вышесказанное подводит нас к пониманию того, что для реального достижения целей требуется фундаментальное изменение способа работы вашего мозга – преодоление генетической программы и прежнего воспитания со всеми многолетними убеждениями. Вы не просто должны лелеять мысли в своем воображении, которые присутствуют не дольше новогоднего «все, больше не пью», а переучивать свой мозг, создавая новые нейронные структуры. Нейрологи говорят: «Нейроны, которые вместе сходятся, вместе и водятся». Новые нейронные структуры вашего мозга будут создавать совершенно новые сети, «блок-схемы», приспособленные для решения новых задач.
«Ваша задача - перекинуть мост через пропасть между вами и желаемыми целями».
Эрл Найтингейл
Метафорически этот процесс можно иллюстрировать на следующем примере. Представьте, что ваш мозг с его ограничивающими убеждениями – это стакан с мутной водой. Если бы вы сразу выплеснули грязную воду, помыли стакан и набрали чистую – это был бы шок для всего организма. Но, подставив стакан по струю чистой воды, вы постепенно замените мутную.
Точно так же для обучения мозга новому образу мыслей нет нужды резко «стирать» старый. Необходимо постепенно «заливать» подсознание новыми позитивными убеждениями, привычками и качествами, которые в свою очередь будут генерировать эффективные решения, приводя вас к нужным результатам.
Для поддержания высокой работоспособности нашему мозгу, как и телу, необходима «физзарядка». Профессор нейробиологии Лоуренс Кац (США) разработал комплекс упражнений для мозга – нейробику, позволяющую нам иметь хорошую «ментальную» форму.
Упражнения нейробики обязательно используют все пять чувств человека - причем, необычным образом и в разных комбинациях. Это помогает создавать в мозгу новые нейронные связи. При этом наш мозг начинает вырабатывать нейротропин, вещество, способствующее росту новых нервных клеток и связей между ними. Ваша задача -каждый день менять привычные и шаблонные действия на новые, непривычные.
Цель упражнений нейробики - стимуляция мозга. Заниматься нейробикой просто - нужно сделать так, чтобы в процессе привычной деятельности по-новому были задействованы ваши органы чувств.
Например:
- проснувшись утром, примите душ закрытыми глазами,
- почистите зубы другой рукой,
- постарайтесь одеться на ощупь,
- отправьтесь на работу новым маршрутом,
- сделайте привычные покупки в новом месте и еще много чего.
Это увлекательная и полезная игра.
Нейробика полезна абсолютно всем. Детям она поможет лучше концентрироваться и усваивать новые знания, а взрослым - поддерживать свой головной мозг в отличной форме и избежать ухудшения памяти.
Главный принцип нейробики - постоянно изменять простые шаблонные действия.
Давайте задание своему мозгу решать привычные задачи непривычным для него образом, и постепенно он отблагодарит вас прекрасной работоспособностью.
Итак, мы способны обучать свой мозг новому образу мышления. Начав менять свои шаблоны и убеждения, вы увидите, что меняясь изнутри, вы начнете менять все вокруг, словно порождая эффект расходящихся волн.
Помните: внешний Успех всегда есть производная от Успеха внутреннего.
Иисус учил: «Как вы мыслите, так вам и будет».
Так создается новая «Матрица» вашего мышления, которая ведет вас к Переменам.
Искусственная нейронная сеть - это модель, имитирующая работу нервных клеток живого организма, и представляющая собой систему из соединённых и взаимодействующих между собой искусственных нейронов. Искусственный нейрон упрощённо моделирует работу биологического нейрона. У каждого искусственного нейрона есть набор входов, передающих входные сигналы разной интенсивности, тело, состоящее из сумматора и функции активации, и единственный выход, интенсивность сигнала которого и есть результат обработки входных сигналов.
Как правило, искусственные нейросети моделируются послойно: на первый слой нейронов передаются входные данные, затем используется один или более скрытых слоёв и, наконец, выходной слой показывает результат. Возвращаясь к примеру с распознаванием цифр: если взять число признаков порядка 100, то входной слой будет состоять из 100 нейронов, затем последуют несколько скрытых слоёв нейросети, а выходной слой может содержать 10 нейронов. Эта простая и изящная схема компоновки достаточно примитивных вычислительных блоков вместе со специальными методами обучения открывает большие возможности для обработки данных.
Как они обучаются?
Обучение с учителем. В этом случае сети подаются на вход данные из некоторого обучающего набора. В нашем примере это признаки объектов, которые преобразуются в интенсивность сигналов входных нейронов. Затем сигналы суммируются и активируют скрытые нейроны. Этот процесс повторяется слой за слоем, пока не будет достигнут выходной слой нейросети. Сигналы нейронов можно трактовать как ответ на некий вопрос, например, о принадлежности изображения какому-то классу. Если это ответ правильный, то переходят к следующему образцу, в противном случае происходит процесс обратного распространения ошибки. Это можно трактовать так: учитель поставил свою оценку за этот ответ, и нужно выучить новое правило. Если параметры нейросети подобраны верно, то, обработав достаточное количество обучающих образцов на входе, нейросеть становится способна классифицировать незнакомые объекты. В нашем примере можно собрать изображения чисел от 0 до 9, написанные множество раз и разными людьми. Это будет обучающий набор. Он делится на две части: одна используется для обучения классификатора, а вторая - контрольный набор - для проверки качества работы классификатора и для вычисления ошибок.
Обучение без учителя. При поступлении нового образца данных нейросеть пытается найти наиболее «похожий» образец из ранее обработанных и «объединяет» своё представление о целой группе образцов. Если встречается что-то действительно уникальное, это можно трактовать как выделение сетью нового кластера. Здесь никто не контролирует результат. Это используется для грубой оценки структуры данных. То есть мы показали сети 10000 изображений рукописных цифр, она сказала, что примерно может разбить их на 20-30 различных типов объектов. Верно ли это? Возможно верно, она уловила закономерности почерка и особенности написания цифр. Можем ли мы использовать это на практике? Не всегда, всё-таки чтобы распознать цифры, нам надо ограничить фантазию классификатора 10 классами цифр. Обучение без учителя используется для поиска зависимостей в больших объёмах необработанных и несистематизированных данных. Например, в медицине. Есть огромное число особенностей каждого пациента: уровень сахара в крови, артериальное давление, рост, вес, возраст, вредные привычки, наследственные болезни. Вручную выявлять закономерности очень сложно и трудоёмко. А так - анализ данных подскажет, что можно связывать сердечно-сосудистые заболевания с приёмом некоторого лекарства, и тому подобное.