ИИ, машинное обучение, НЕЙРОСЕТИ, Что есть что? | БОЛЬШОЙ РАЗБОР

мы все чаще слышим как нейрон ки прокачивают камеру наших смартфонов ты не только камеры голосовые ассистенты они уже сами музыку и картины пишут кто-то называет все это искусственным интеллектом а еще же есть машинное обучение и глубокое обучение признайтесь вы тоже не до конца улавливаете разницу между этими понятиями а это не дело в 21 веке так чем же на самом деле они отличаются друг от друга и кто из них будущий джарвис альтрон или skynet сейчас мы все разложим по полочкам устраивайтесь поудобнее это драйвер с вами валери стишок погнали но перед тем как отправиться в будущее которое

несомненно нас ждет давайте заглянем в прошлое в середине двадцатого века когда появились первые компьютеры впервые в истории человечества вычислительные возможности машины стали приближаться к человеческим поэтому ученым сообществе возник справедливый вопрос а каковы же рамки возможностей компьютера и есть ли эти рамки вообще достигнут ли машины уровня развития человека как раз тогда и зародился термин искусственный интеллект в 1943 году американский ученый ворон мак-каллока и вал тирпиц в своей статье логическое исчислении идей относящихся к мерами активности предложили понятие искусственные нейронные сети имитирующий реальную сеть нейронов и первую модель искусственного нейрон а в 1958 году американский нейрофизиолог фрэнк розенблат

предложил схему устройства математически модулирующего процесс человеческого восприятия назвал его перцептивном что собственно стала прообразом нынешних нейросетей а за несколько лет до этого в 1950 году английский ученый алан тьюринг пишет статью с громким названием может ли машина мыслить вне он описал процедуру с помощью которой можно определить момент когда машина сравняется в плане разумности с человеком эта процедура сегодня носит название теста тьюринга о котором мы говорили вот в этом ролике но вернемся к началу нашего повествования и ответим все-таки на вопрос что же такое искусственный интеллект определение данному понятию существует множество но все они в одном искусственный интеллект

это такая искусственно созданная система которая способна имитировать интеллектуальную и творческую деятельность человека причем интеллектуальной деятельности это не просто математические расчеты эта деятельность направлены на создание нематериальных вещей в сфере науки и искусства и литературы а также в других творческих сферах обучение принятия решений определение выводов и многое другое естественно обычный компьютер не способен написать картину музыку книгу для этого необходим интеллект и в нашем случае искусственный интеллект но что может современные искусственные интеллекты как оценить его интеллектуальные способности чтобы это понять система искусственного интеллекта можно разделить на 3 группы первое слабый или ограниченный искусственный интеллект 2 общей искусственный интеллект

и третье сильный или сверхразумный искусственный интеллект давайте со всеми разбираться по порядку искусственный интеллект считают слабым когда машина может справляться только с ограниченным набором отдельных задач лучше человека именно данной стадии находится тот искусственный интеллект которым мы с вами сталкиваемся повседнев примеров тут множество это и и в компьютерных играх враги умнеют постоянно вспомните тех же боссов в играх серии souls да и в повседневной жизни отвечая на письма в gmail именно искусственный интеллект предлагает вам варианты ответов да вряд ли такой искусный интеллект способен на порабощение человечества но все же в чем-то он может превзойти человека к примеру

еще в далеком 1997 году машина deep blue от компания обеим сумела обыграть мирового чемпиона по шахматам гарри каспаров следующая стадия развития искусственного интеллекта это общий и это когда компьютер может решить любую интеллектуальную задачу также хорошо как и человек представьте себе что компьютер способен написать картину не хуже ван гога поболтать с вами по душам сочинить песню попадающие в мировые чарты договориться с начальником и повышение или даже создать новую научную теорию к созданию общего и сегодня стремятся ученые всего мира и возможно в ближайшем будущем нам удастся узнать что это такое и даже с ним познакомиться вы же

знаете что уже сейчас google ассистент может забронировать за вас столик общаясь по телефону со дня сестра тарам как человек или еще пример в 2016 году самообучающийся twitter батый с искусным интеллектом созданный компанией microsoft менее чем за сутки после запуска научился ругаться и отпускать российские замечания связи с чем был закрыт своим же создателем а на последнем гугла и нам показали проект ландо с помощью которого можно поговорить например с планетой или с бумажным самолетом за последнего конечно же будет отвечать искусный интеллект или чего только стоит нашумевшие своим выходом в 2020 году нейросеть g5 3 от опытный ой

которая откровенничал vs для издания де garden я знаю что мой мозг это не чувствующий мост но он может принимать рациональные логические решения я научилась всему что я знаю просто читая интернет и теперь могу написать эту колонку это слова искусные телец а совсем недавно летом 2021 года на базе 2 5 3 был создан гид хапка пилот от бед хоп и апаны я представляющее из себя и помощника для автозаполнения программного кода можно сказать первый шаг на пути создания машин способных порождать себе подобных сыграем в игру я вам называю основные характеристики смартфона а вы угадываете что это за

модель и так android 12 шикарная камера в плане фото отличные ночной режим экрана 120 герц официально не продается в россии и это не пиксель как многие из вас подумали речь про авива и к 70 pro + самый неожиданный формате зона тут полный фарш на брегу на семьсот восемьдесят восемь плюс огромный amoled дисплей 678 дюйма с разрешением qhd и частоту обновления 120 герц интересный дизайн с матовым стеклянным задником и необычным блоком камер и 12 android шустрый оболочкой но самое главное в этом смартфоне и конечно камера здесь используется оптика cs и линзы имеют специальное антибликовое покрытие огромный

основной сенсор на 50 мегапикселей уметь делать вот такие снимки особенно удаются ночные фото к примеру вот ночное фото на 56 про а вот на диван сами решаете что круче сверх ширик здесь на сорок 8 мегапикселей с автофокусом а также макро режимом и gimbal стабилизацией и 2 телевика один в у кратные на 2 мегапикселя с очень светлой оптикой f 1 и 6 и оптической стабилизации и перископический пятикратный тоже с оптической стабилизацией короче очень интересно smart но в россии его официально не продают по крайней мере пока но кого это останавливало smart любом случае будет классным подарком а

еще всегда можно присмотреться к другим моделям мифов например вид 21 для лучших selfies оптической стабилизации сбалансированный white 31 молодежный вай 21 практичный вай 53 с у всех есть быстрая зарядка и ночной режим за подробностями ныряйте массаж и а мы продолжим окей закрепили общей и это компьютер который может успешно имитировать мышление человека но не более того интересно будет ли такой не способен к переживанием сочувствию и душевным травмам в идеале до но пока очень сложно представить все компьютер на приёме у психотерапевта казалось бы что может быть круче вот он киберпанк во плоти андроиды как люди а что

дальше дальше вершиной эволюции искусственного интеллекта или сильный и и такая машина должна выполнять абсолютно все задачи интеллектуального и творческого характера лучше чем человек то есть во всем его превосходить это самый настоящий ночной кошмар конспирологов ведь никто не знает насколько дружелюбными будут такие машины но к счастью это пока что лишь разговор о далеком будущем или не таком уж далеком создание сильного и может стать главным поворотным моментом для всего человечества идея заключается в том что если машина окажутся способны выполнять широкий спектр задач лучше чем люди то создание еще более способных машинка станет для них лишь вопросом времени

такой ситуации произойдет интеллектуальный прорыв машины будут бесконечно совершенствоваться по сравнению с тем что были раньше а их возможности будут расти в постоянно ускоряющимся потоки самосовершенствования считается что этот процесс приведет появлению машин со сверх разумом такой необратимый процесс носит название теории технологической сингулярность эти машины станут последним изобретением который придется породить человеку писал оксфордский математик ирвинг джон good представивший возможность такого интеллектуального прорыва и вот тут как раз невольно вспоминаются сцены из фильма терминатор джеймса камерона и других фильмов киборг убийца ну хорошо с искусственным интеллектом и разобрались но что же тогда такое машинное обучение и как связаны эти

понятия напомним что и и это самый общий термин включающий в себя все остальные понятия для простоты искусственный select можно представить как своеобразную матрешку самая крупная кукла понятия и и в целом следующая кукла чуть поменьше это машинное обучение внутри него кроются еще одна маленькая куколка всеми любимые нейронные сети а внутри них еще одна это глубокое обучение о котором мы поговорим чуть позже как видите машины обучения является лишь одной из отраслей искусственного интеллекта но что же она из себя представляет попробуйте вспомнить как вы освоили чтение понимаю это было давно но все-таки понятное дело вы не садились изучать

орфографию грамматику прежде чем прочесть свою первую книгу лишь знаю алфавит и умеет читать по слогам сперва вы читали простые книги но со временем их сложность возрастала на самом деле вы неосознанно изучили базовые правила орфографии и грамматики и даже исключение но именно в процессе чтение ными словами вы обработали много данных и научились на них перенося такой подход к изучению навыков на ее становится понятным что машинное обучение это имитация того как учиться человек но как это можно реализовать все просто необходимо лишь написать алгоритм и которые будут способны к самообучению классификации и оценки данных к выбору наиболее подходящих

решений снабдите алгоритм большим количеством данных о письмах в электронной почте укажите какие из них являются спамом и дайте ему понять что именно говорит о мошенничестве чтобы он научился самостоятельно отсеивать потенциально опасные конвертики сейчас такой алгоритм реализован абсолютно во всех почтовых ящиках но у вас наверняка был такое что хорошие письма иногда попадают спал значит модель не идеальна при этом у машинного обучения есть множество различных алгоритмов линейной и логистической регрессии системы рекомендации дерево решений случайный лес 7 до метод опорных векторов и так далее и тому подобное по мере совершенствования этих алгоритмов они могли бы решить многие задачи

но некоторые вещи которые довольно просты для день например распознавание объектов на фото речи или рукописного ввода все еще трудные для машин ok если машины обучения это подражание тому как учиться люди почему бы тогда не пройти весь путь то есть попытаться имитировать человеческий мозг эта идея и лежит в основе нейронных сетей что же такое нейрон к или искусственная нейронная сеть по сути это один из способов машинного обучения или правильнее сказать это разновидность алгоритмов машинного обучения некая математическая модель построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей то есть сетей нервных клеток живого организма некая цифровая модель

нейронов нашего мозга и как работает нейронная сеть мы уже рассказывали в отдельном ролике если вам интересно узнать подробности обязательно посмотрите но все-таки для дальнейшего понимания мы немного повторимся и расскажем как устроена нейрон к возьмем примеру пир zepter простейшую нейронную сеть о котором мы говорили в начале она состоит из трех слоев нейрон входной слой скрытый слой и выходной слой данные входит в сеть на первом слое нас каждом слое они обрабатываются а на выходном слое выводятся в нужном ведь каждый искусственный нейрон в сети имитирует работу реальных биологических нейронов и представляет собой некоторую не линейную функцию а если

по простому каждый нейрон эта ячейка которая хранит в себе какой-то ограниченный диапазон значений но обычно тремя слоями все не ограничивается и в большинстве нейронных сетей существует более одного скрытого слоя а механизм принятия решений в них мягко говоря не очевиден можно сказать это как черный ящик такие сети называют глубинными нейронными сетями зачем же нужны такие сложные и запутанные структуры и в чем их особенность дело в том что у нас в мозгу реальные нейроны примерно таким же образом связаны между собой с помощью специальных синаптических связей только в отличие от компьютерных нейронных сетей в мозге человека только представьте

себе порядка 86 миллиардов нейронов и более 100 триллионов синаптических связей именно такая сложная структура делает человека человеком и позволяет проявлять интеллектуальную деятельность о которой мы говорили ранее и о чудо для искусственных нейронных сетей это работает очень похожим образом благодаря своему строению нейросети способны выполнять некоторые операции которые способен делать человек но не способны делать другие алгоритмы машинного обучения например распознать лица людей писать картины создавать тексты и музыку вести диалоги и многое другое вспомните о чем мы говорили в самом начале ролика все самые современные прототипы и как раз основанный на ней раз сетях однако сами по себе

нейросети это не более чем набор сложно связанных между собой нейрона и самая важная часть для нейронных сетей это обучение так вот процесс обучения глубоких нейро сетей называют глубоким или глубинным обучением этот подвид машина в обучение позволяет решать гораздо более сложной задачей для большого количества назначений но стоп почему же до этого не додумались раньше первые нейрон ки и программы способные к самообучению появились в середине двадцатого века в чем же проблема а вот в чем раньше у человечества просто не было достаточных вычислительных мощностей для реализации работы нейроны как и не было достаточно данных для их обучения даже

сегодня классическим процессором с двумя или даже шестьюдесятью четырьмя ядрами как внд райзен 3 dry порт про не под силу эффективно производить вычисления для нейронных сетей все потому что работа нейронах это процесс сотен тысяч параллельных вычислений да это простейшие логические операции сложения и умножения но они идут параллельно в огромном количестве именно поэтому сегодня так актуально нейронные процессоры или модули которые присутствуют в том же apple байонет в процессор qualcomm или в чипе google тендер состоящие из тысячи вычислительных ядер минимальной мощности как раз на них и возложена функция нейронных вычислений собственно по этим причинам только в середине нулевых

годов нейро сетям нашли реальное применение когда все звезды сошлись и компьютеры стали достаточно мощными чтобы обслуживать такие большие нейронные сети и наборы данных стали достаточно объемными чтобы суметь обучить эти сложные нейронные машины так и возникла глубокое обучение глубокое обучение предполагает самостоятельное выстраивание общих правил в искусственной нейронной сети на примере данных во время процесса обучения что это значит это значит что глубокое обучение позволяет обучить правильно настроенная нейросеть почти чему угодно ведь нейросеть самостоятельно выстраивает алгоритмы работы то есть при правильной настройке и достаточном количестве данных нейросеть можно научить и лица людей распознавать и письменный текст расшифровывать или

устную речь преобразовывать в текст или даже текст преобразовывать в графическое изображение как пожелаете также важно заметить что для достижения высокой производительности нейронным сетям необходимо действительно огромное количество данных для обучения в противном случае нейросети могут даже уступать в эффективности другим алгоритм машинного обучения когда данных недостаточно а вот для наглядности небольшая таблица который показывает отличие нейронных сетей глубинного обучения от других алгоритмов машинного обучения можете поставить на паузу и изучить нейронные сети являются самым сложным вариантам реализации машинного обучения поэтому они больше похожи на человек в своих решениях в качестве результатов вычислений не рамки могут выдавать не просто числа

оценки и кодировки но и полноценные текст и изображения или даже мелодии что не под силу обычным алгоритм машинного обучения яркий пример нейросеть рудал и от сбера способны создать картинку из текстовых запросов вот что нам нейросеть выдал на запрос droid er.ru выглядит интересно и странно может быть поставить как новый логотип только кайта ноутбук то ли утюг то ли степлер в общем явно что то не живое из мира технологий и на том спасибо а вот парочка работу другой подобный художественной нейросети dream дай вам бог по аналогичному запросу ну а здесь уже более различимые какие-то силуэты дуэтов на

мой взгляд слева настоящие крипа то напоминающая робота зайца из ну погоди а справа некий двоюродный брат r2 d2 и звездных войн оставляем сие творчество исключительно на ваш суд в комментариях что ж надеюсь вы дожили до конца ролика и усвоили разница в понятиях искусственного интеллекта нейронных сетей машинного обучения и глубокого обучения теперь мы понимаем что распознавание образов лиц объектов речи вся робототехника бесплодные устройство машинный перевод чат-боты планирование прогнозирования машинное обучение нет текста картин звуков и многое другое все это искусственный интеллект точнее разновидности его воплощение а если совсем коротко резюмировать наш сегодняшний ролик то во-первых искусственный интеллект

относится к устройствам проявляющим в том или ином роде человекоподобный интеллект во вторых существует множество разных методов и и но одно из подмножество этого большого списка машинное обучение но позволяет алгоритмом учится на наборах данных в третьих нейронные сети это разновидность алгоритмов машинного обучения построенными по аналогии нейронов в нашем мозгу ну и наконец глубокое обучение это подмножество машинного обучения использующие многослойные нейронные сети для решения самых сложных задач и сегодня мы с вами по сути являемся свидетелями рождения искусственного разума чем я вас и поздравляю только задумайтесь искусственный интеллект применяется сейчас практически везде скоро даже в сельском туалете можно

будет получить контекстную рекламу на основе ваших персональных рекомендаций и это далеко не все и уже проходит тесты на человечность может заменить нам собеседника и создавать произведения искусства что же дальше создание общего и сильного и порабощения человечества и все-таки искусственный интеллект это хорошо или плохо пишите ваши мысли по этому поводу в комментариях будет очень интересно почитать и главный вопрос сделает ли искусственный интеллект бессмертными нас людей и можно ли будет оцифровать свое сознание как обычно общими усилиями набираем под этим видео 25000 лайков и мы сделаем отдельный ролик про цифровое бессмертие где расскажем вам об идеях соединений искусственного

интеллекта и человеческого сознания ну и на этом все спасибо большое за просмотр это дроида с вами был валерий scishow не забывайте про подписку и колокольчик и до встречи будут [музыка]