Основы глубокого обучения - страница 2

Мозг — самый невероятный орган. Именно он определяет, как мы воспринимаем всё, что видим, слышим, обоняем, пробуем на вкус и осязаем. Он позволяет хранить воспоминания, испытывать эмоции и даже мечтать. Без мозга мы были бы примитивными организмами, способными лишь на простейшие рефлексы. В целом он делает человека разумным.

Мозг ребенка весит меньше полукилограмма, но как-то решает задачи, пока недоступные даже самым большим и мощным компьютерам. Всего через несколько месяцев после рождения дети способны распознавать лица родителей, отделять объекты от фона и даже различать голоса. За первый год у них развивается интуитивное понимание естественной физики, они учатся видеть, где находятся частично или полностью скрытые от них объекты, и ассоциировать звуки с их значениями. Уже в раннем возрасте они на высоком уровне овладевают грамматикой, а в их словаре появляются тысячи слов[1].

Десятилетиями мы мечтаем о создании разумных машин с таким же мозгом, как у нас: роботов-помощников для уборки в доме; машин, которые управляют собой сами; микроскопов, автоматически выявляющих болезни. Но создание машин с искусственным интеллектом требует решения сложнейших вычислительных задач в истории, которые, однако, наш мозг способен раскусить в доли секунды. Для этого нужно разработать иной способ программирования компьютеров при помощи методов, которые появились в основном в последние десять лет. Это очень активная отрасль в исследованиях искусственного интеллекта, которая получила название глубокого обучения.

Почему некоторые задачи компьютерам решать тяжело? Стандартные программы доказали свою состоятельность в двух областях: 1) они очень быстро ведут вычисления; 2) они неукоснительно следуют инструкциям. Если вы финансист и вам нужно провести сложные математические подсчеты, вам повезло. Типовые программы вам в помощь. Но представьте себе, что нам нужно сделать кое-что поинтереснее: например, написать программу для автоматического распознавания почерка. Возьмем за основу рис. 1.1.

Рис. 1.1.Изображение из массива рукописных данных MNIST[2]

Хотя каждая цифра на рисунке слегка отличается от предыдущей, мы легко опознаем в первом ряде нули, во втором — единицы и т. д. Теперь напишем компьютерную программу, которая решит ту же задачу. Какие правила нужно задать, чтобы различать цифры?

Начнем с простого. Например, укажем, что нулю соответствует изображение округлого замкнутого контура. Все примеры с рис. 1.1, кажется, удовлетворяют этому определению, но таких признаков недостаточно. Что, если у кого-то ноль — не всегда замкнутая фигура? И как отличить такой ноль (см. рис. 1.2) от шестерки?

Рис. 1.2.Ноль, алгоритмически трудноотличимый от шестерки

Можно задать рамки расстояния между началом и концом петли, но не очень понятно какие. И это только начало проблем. Как различить тройки и пятерки? Четверки и девятки? Можно добавлять правила, или признаки, после тщательных наблюдений и месяцев проб и ошибок, но понятно одно: процесс будет нелегок.

Многие другие классы задач попадают в ту же категорию: распознавание объектов и речи, автоматический перевод и т. д. Мы не знаем, какие программы писать для них, потому что не понимаем, как с этим справляется наш мозг. А если бы и знали, такая программа была бы невероятно сложной.

Для решения таких задач нужен совсем иной подход. Многое из того, что мы усваиваем в школе, похоже на стандартные компьютерные программы. Мы учимся перемножать числа, решать уравнения и получать результаты, следуя инструкциям. Но навыки, которые мы получаем в самом юном возрасте и считаем самыми естественными, усваиваются не из формул, а на примерах.