Еще более непонятный термин – градиентный спуск (gradient descent) – относится к математической технике, которую алгоритм обратного распространения использует для уменьшения ошибки в процессе обучения сети.
Встречаются в книге и термины, относящиеся к типам или конфигурациям нейронных сетей: рекуррентные (recurrent) и сверточные (convolutional) сети, а также машины Больцмана (Boltzmann machines). Различия обычно сводятся к способам связи нейронов. Детальное рассмотрение этих понятий выходит за рамки книги. Тем не менее я попросил объяснить их Яна Лекуна – изобретателя сверточной архитектуры, которая широко используется в распознавании объектов на изображениях.
Термин байесовский (bayesian) можно перевести как «вероятностный». Он встречается в таких сочетаниях, как «байесовские методы машинного обучения» или «байесовские сети». Они относятся к алгоритмам, которые используют вероятностные зависимости. Термин назван в честь священника Томаса Байеса (1701–1761), который сформулировал способ обновления вероятности события после возникновения другого, статистически взаимозависимого с ним. Байесовские методы очень популярны как среди специалистов по теории вычислительных машин и систем, так и среди ученых, моделирующих человеческое познание. Больше всего по этой теме рассказал Джуда Перл.
Способы обучения ИИ-систем
Существуют разные типы машинного обучения. Решающую роль в развитии искусственного интеллекта играют инновации, то есть новые способы обучения систем ИИ.
При обучении с учителем (supervised learning) алгоритму передаются структурированные, классифицированные и снабженные метками данные. Например, чтобы научить систему глубокого обучения распознавать на снимках собак, ей нужно предоставить много тысяч (или даже миллионов) изображений этого животного с меткой «собака». Кроме того, потребуется огромное количество изображений без собаки с меткой «нет собаки». После обучения можно показывать системе новые фотографии, и она будет определять наличие на них собаки на уровне, превосходящем возможности обычного человека.
Обучение с учителем – наиболее распространенный метод, применяемый в современных системах ИИ. На его долю приходится около 95 % практических приложений. Именно оно послужило основой машинного перевода (после обучения на миллионах предварительно переведенных документов) и ИИ-систем диагностики (после обучения на снимках с пометками «рак» и «нет рака»). К сожалению, для такого обучения требуются огромные объемы маркированных данных. Именно поэтому лидирующее положение в технологии глубокого обучения занимают такие компании, как Google, Amazon и Facebook.
Обучение с подкреплением (reinforcement learning), по сути, представляет собой обучение на практике или методом проб и ошибок. Система учится не на правильных размеченных данных, а самостоятельно ищет решение, получая подкрепление в случае успеха. Это напоминает дрессировку животных, которым в случае правильных действий дается кусочек вкусной еды. Именно обучение с подкреплением применялось для построения систем ИИ, играющих в игры. Из интервью с Демисом Хассабисом вы узнаете, что компания DeepMind использовала этот тип обучения для разработки компьютерной системы AlphaGo.
Проблема обучения по этому алгоритму заключается в необходимости огромного количества тренировочных попыток. Поэтому он применяется в основном для игр или для задач, которые можно воспроизводить на компьютере с высокой скоростью. Обучение с подкреплением можно использовать при разработке беспилотных автомобилей, но не для их эксплуатации на реальных дорогах. Виртуальные машины обучаются в искусственной среде, а после завершения обучения программное обеспечение устанавливается на реальные автомобили.
Обучение без учителя (unsupervised learning) обеспечивает непосредственное обучение на поступающих из окружающей среды неструктурированных данных. Именно так учатся люди. Например, дети учатся говорить, слушая речь родителей. Разумеется, человек использует и другие типы обучения, но самым характерным для него остается наблюдение и неконтролируемое взаимодействие с окружающей средой.
