SkyNet este aproape aici?  Explicați rețeaua neuronală Google

Ist SkyNet fast da? Erklären des neuronalen Netzwerks von Google

Maschinen, die Dinge lernen, sind überhaupt nichts Neues. Geben Sie einige Anweisungen in eine Batch-Datei ein, und Sie können Ihren Computer anweisen, mit den von Ihnen ausgeführten Programmen nahezu alles zu tun. Wenn Sie eine Webcam- und Gesichtserkennungssoftware erwerben, können Sie deutlich erkennen, dass Ihr Computer Ihr Gesicht erkennen kann. Alle hier beschriebenen Dinge sind jedoch nicht das Ergebnis der „Gedanken“ des Computers. Bestenfalls kann der heutige durchschnittliche Heimcomputer emulieren, nacheifern Denken. Aber es gibt Leute in Teams auf der ganzen Welt, die Wege entwickeln, um menschliches Denken in Maschinen zu reproduzieren und sogar das Beste aus beiden Welten zu kombinieren, um eine neue Form des Lernens zu schaffen, die die intuitive Art und Weise nachahmt, wie wir die Welt um uns herum erfassen.

Obwohl viele von uns Angst vor den Auswirkungen künstlicher Intelligenz haben, besteht kein Zweifel daran, dass jeder sie als Höhepunkt der Evolution der Maschine verehrt. Wie weit sind wir in unserem Streben nach Maschinen gekommen, die der menschlichen Intuition und dem abstrakten Denken nahe kommen können? Wir werden uns ansehen, was das Google Brain-Team tut und wie künstliche neuronale Netze in naher Zukunft die Art und Weise beeinflussen können, wie Technologie täglich mit uns interagiert.

Was ist ein künstliches neuronales Netzwerk?

Ein künstliches neuronales Netzwerk ist einfach ausgedrückt ein System, das einen Algorithmus verwendet, der von der Art und Weise inspiriert ist, wie Menschen Dinge lernen. Gegenwärtig sind Personal Computer Gewohnheitsmaschinen. Sie werden konsequent einer einzelnen Linie folgen, bis sie das Ende erreichen, unabhängig davon, ob die Ergebnisse sinnvoll sind. Ein Computersystem, das das Verbraucherverhalten auf einer Website analysiert, kann beispielsweise anzeigen, dass eine große Anzahl von Besuchern auf einen Link in der oberen rechten Ecke jeder Seite klickt, kann jedoch nicht erklären, warum dies geschieht. Es kann seine Methoden nicht anpassen, um tiefer zu graben und zu extrapolieren Bedeutung von den Rohdaten, die es durchläuft.

Ein „perfektes“ künstliches neuronales Netzwerk kann die Art und Weise, wie Informationen verarbeitet werden, an die Daten anpassen, mit denen es konfrontiert ist. Dies ist besonders nützlich bei der audiovisuellen Verarbeitung, bei der die regelbasierte Programmierung sehr ineffizient ist. Während ein Amerikaner in kürzester Zeit kaum Probleme haben wird, einen australischen Akzent zu verstehen, haben Computer möglicherweise viel mehr Probleme, dieselbe Aufgabe zu erledigen. Künstliche neuronale Netze sind so konzipiert, dass ein Computer möglicherweise Unterschiede in der Art und Weise, wie Australier sprechen, genauso interpretieren kann wie wir – indem er die Schwankungen in Ton und Aussprache aufnimmt, einen Kontext aufbaut und Lücken mit anderen schließt Informationen im Satz vermittelt. Dies mit einfacher Programmierung zu tun ist viel schwieriger als es scheint.

Was ist Google Brain?

neuronales Netzwerk-abstrakt

Google Brain ist ein Projekt, das sich auf umfangreiches Deep Learning konzentriert. Das Projekt umfasst eine enorme Menge an Maschinen, wobei 16.000 der CPU-Kerne in ihren Rechenzentren zusammenarbeiten, um eine Maschine zu erstellen, die effektiv „lernen“ und „verstehen“ kann. Das obige Bild ist eigentlich eine “Zeichnung”, die das Netzwerk gemacht hat. Das Design wurde nicht von irgendwoher „kopiert“. es konstruierte es einfach abstrakt wie jeder Maler.

Eine der bemerkenswertesten Errungenschaften in diesem Projekt ist die Fähigkeit des Netzwerks, Katzen zu erkennen. Moderne Computer können zu Ihrer Unterhaltung problemlos ein Video mit einer Katze anzeigen, aber sie können nicht verstehen, was sie Ihnen zeigen. Niemand erwartet von seinen Computern, dass sie wissen, was für eine Katze ist. Dennoch zeigen sie millionenfach pro Tag Videos dieser verschwommenen kleinen Kreaturen auf der ganzen Welt, ohne ihre Existenz zu kennen. Der Computer, von dem Sie dies lesen, ist wahrscheinlich nicht mehr als ein verherrlichter interaktiver Fernseher. Google hat es geschafft, ein System zu erstellen, das die Katze in einem Standbild hervorheben kann (ohne vorherige Anweisung, was eine Katze ist). Dies ist eine beispiellose Leistung, die uns alle im Informationszeitalter einen Schritt weiter bringen könnte.

Anwendungen für neuronale Netze

Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Roboter dabei, der Sie nicht nur zur Arbeit fährt, sondern auch als Sanitäter dient, wenn Sie verletzt sind. Allein die einfache Tatsache, dass ein Computer erkennen kann, was eine Katze ist, wenn sie von anderen Objekten umgeben ist, hat erhebliche Auswirkungen. Möglicherweise müssen Sie eine Weile warten (16.000 CPU-Kerne sind derzeit sehr schwer auf kleinem Raum zu platzieren). Wenn Sie jedoch eine Wunde von der sie umgebenden Haut unterscheiden (und den Wundtyp identifizieren), ist ein „medizinisches Modul“ aktiviert Ein Roboter könnte dabei helfen, Nähte an Ihrem Körper herzustellen. Wenn Sie sich ein wenig Zeit nehmen, um darüber nachzudenken, können künstliche neuronale Netze zu technologischen Höchstleistungen führen, von denen wir nicht gedacht haben, dass wir sie in unserem Leben sehen würden. Vielleicht werden wir eines Tages, nicht weit von jetzt entfernt, Roboter als Fahrradfreunde mitnehmen und mit ihnen Fußball spielen, alles dank der Art und Weise, wie sie sich anpassen und wie wir lernen können.

Was denken Sie? Ist es zu optimistisch zu glauben, dass wir irgendwann in unserem Leben vom „Katzendetektor“ zum „Roboterarzt“ wechseln können? Sag es uns unten in einem Kommentar!