Основы нейросетей. Константин Константинович Берлинский
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Основы нейросетей - Константин Константинович Берлинский страница 5

Название: Основы нейросетей

Автор: Константин Константинович Берлинский

Издательство: ЛитРес: Самиздат

Жанр: Программирование

Серия:

isbn: 978-5-532-06726-4

isbn:

СКАЧАТЬ минус – НС, в-основном, могут решать всего 2 основных класса задач:

      а) распознавание – отнести объект к известному классу, т.е. сказать, что на фото число 1 или 2, танк или корова.

      б) кластеризацию – если классов объектов нет, то создать эти классы, т.е. из миллионов фоток цифр сгруппировать единички в один класс, двойки в другой и т.д.

      В вики хорошо описаны этапы решения задач при помощи НС:

      1) Сбор данных для обучения;

      2) Подготовка и нормализация данных;

      3) Выбор топологии сети;

      4) Экспериментальный подбор характеристик сети;

      5) Экспериментальный подбор параметров обучения;

      6) Собственно обучение;

      7) Проверка адекватности обучения;

      8) Корректировка параметров, окончательное обучение;

      9) Вербализация сети с целью дальнейшего использования.

      Короче, никаким ИИ здесь не пахнет. Сара Коннор может спать спокойно и придется ей придумать другую легенду появления внебрачного ребенка. Кстати, в каком-то смысле Терминатор вполне себе библейский сюжет. Мальчик, рожденный не в браке. Он будущий король мира. Появился от Архангела и Святого Духа, возникших из ниоткуда. Он вполне бы умер за наши грехи, но на эту роль подвернулся старина Арни во 2ой и последующих частях.

      А путешествий во времени, к сожалению, нет, т.к. это тупо нарушает закон Ломоносова-Лавуазье. Из ничего не может появиться что-то. А жаль, я так хотел прокатиться верхом на трицератопсе! Это кроме того факта, что невозможно точно выяснить местоположение планеты в прошлом, т.е. при путешествии даже в минус неделю мы окажемся в космосе.

      Кроме того НС не равны ИИ еще и потому, что НС могут различить объекты, но не могут понять их суть, т.е. процесса мышления не происходит. Т.е. НС по интеллекту на уровне тостера. Как следствие, машина не способна осознать себя отдельной личностью и начать выпиливать конкурирующие виды. Но это уже плюс для нас. Хотя эволюции в общем-то, плевать, кто будет на вершине пищевой цепочки.

      По сути НС это жестко заданный алгоритм. Если прогнать через нее один и тот же набор данных, результат будет на 100% известен. А там где есть алгоритм нет разума, т.к. разум гибкий и иногда противоречащий правилам и ожидаемой выгоде. Кто из нас не садился играть в Героев накануне экзамена в универе или не съедал торт забив на диету?

      Как выяснилось, разочарование в ИИ стандартная штука. Называется "зима ИИ". Это периоды, когда человечество разочаровывалось в ИИ (из-за завышенных ожиданий), сокращались бюджеты, рушились карьеры и снижался на годы интерес к ИИ. Самая известная зима ИИ – в 1969 г началась после того, как одногруппник Фрэнка Розенблатта (изобретателя перцептрона) Марвин Минский доказал принципиальную невозможность решения многих классов задач перцептронами. А также после многочисленных провалов проектов для военных по машинному переводу (мгновенному переводу секретных переговоров русских), автономному танку, распознавания на фото бронетехники, краху Lisp-машин СКАЧАТЬ