Машините, учещи нещата, изобщо не са нещо ново. Въведете някои инструкции в партиден файл и можете да инструктирате компютъра си да направи почти всичко с програмите, които изпълнявате. Получете софтуер за уеб камера и разпознаване на лица и ясно можете да видите, че компютърът ви е в състояние да разпознае лицето ви. Обаче всички неща, описани тук, не са резултат от "мислите" на компютъра. В най-добрия случай средният домашен компютър може да подражава на мисленето. Но в екипи по света има хора, които развиват начини да възпроизведат човешкото мислене в машините, дори да съчетават най-доброто от двата свята, да създадат нова форма на учене, която имитира интуитивния начин, по който завладяме света около нас.

Въпреки че много от нас се страхуват от последиците от изкуствения интелект, няма съмнение, че всеки го държи в уважение като върха на еволюцията на машината. Доколко сме дошли в стремежа си да създадем машини, които могат да се доближат до човешката интуиция и абстрактна мисъл? Ще разгледаме какво прави екипът на Google за мозъци и как изкуствените невронни мрежи могат да повлияят на начина, по който технологията взаимодейства с нас ежедневно в близко бъдеще.

Какво представлява изкуствена невронна мрежа?

Една изкуствена невронна мрежа, просто, е система, която използва алгоритъм, който е вдъхновен от начина, по който хората научават нещата. В момента персоналните компютри са навици. Те ще следват стриктно една единствена линия, докато не достигнат края си, независимо дали резултатите имат смисъл. Например компютърна система, която анализира поведението на потребителите на уебсайт, може да покаже, че голям брой посетители кликват върху връзка в горния десен ъгъл на всяка страница, но не могат да обяснят защо се случват. Тя не може да адаптира методите си, за да копае по-дълбоко и да извлича значението от суровите данни, които прелива от нея.

Една "добра" изкуствена невронна мрежа ще може да адаптира начина, по който тя обработва информацията, за да се побере на данните, с които се сблъсква. Това е особено полезно при аудиовизуалната обработка, където програмирането въз основа на правила е много неефективно. Докато един американец няма да има проблеми с разбирането на австралийски акцент в много малко време, компютрите могат да имат много повече проблеми, като вършат същата задача. Изкуствените невронни мрежи са проектирани по такъв начин, че компютърът да може да интерпретира различията в начина, по който австралийците говорят по същия начин, по който се занимаваме - като вдигаме колебанията в тона и произношението, изграждаме контекст и попълваме празнините с други предоставена в изречението. Правейки това с просто програмиране е много по-трудно, отколкото изглежда.

Какво е мозъкът на Google?

Google Brain е проект, който се фокусира върху широкомащабно дълбоко обучение. Проектът включва колосално количество машини, като 16000 сърцевини на процесора в центровете за данни работят в унисон, за да създадат машина, която може ефективно да "научи" и да "разбере" нещата. Горното изображение всъщност е "чертеж", който е създадена от мрежата. Тя не "копира" дизайна от никъде; тя просто го конструира абстрактно като всеки художник.

Едно от най-забележителните постижения в този проект е способността на мрежата да открива котки. Съвременните компютри могат лесно да показват видео с котка за забавление, но не могат да разберат какво ви показват. Никой не очаква техните компютри да знаят каква е котката. Въпреки това те показват видеоклипове на тези размити малки същества милиони пъти на ден по целия свят, напълно невежи за тяхното съществуване. Компютърът, от който четете това, вероятно не е нищо повече от прославена интерактивна телевизия. Google успя да създаде система, която да посочи котката в неподвижно изображение (без предишни инструкции за това коя котка е). Това е несравнимо постижение, което може да ни доведе до крачка напред в информационната ера.

Приложения за невронни мрежи

Представете си, че имате робот с вас, който не само ви кара да работите, но и да работите като лекар, когато сте ранени. Простият факт, че компютърът може да различи какво е котка, когато е заобиколен от други предмети, има големи последици. Може да се наложи да изчакате (16 000 CPU ядра е много трудно в този момент, за да се поберат в малко пространство), но разграничаването на раната от заобикалящата го кожа (и идентифицирането на вида на раната) означава, че "медицински модул" един робот може да му помогне да направи конци на тялото ви. Щом отделите малко време да си помислите, изкуствените невронни мрежи биха могли да доведат до технологични подвизи, каквито не сме мислели, че ще видим през живота си. Може би един ден, недалеч оттук, ще вземем роботи като колоездачи и ще играем футбол с тях, благодарение на начина, по който те могат да се адаптират и да се учат точно като нас.

Какво мислиш? Дали е прекалено оптимистично да мислим, че можем да отидем от "детектор на котки" до "робот лекар" в някакъв момент от живота си? Кажете ни по-долу в коментар!