SkyNet este aproape aici?  Explicați rețeaua neuronală Google

SkyNet este aproape aici? Explicați rețeaua neuronală Google

Mașinile care învață lucruri nu sunt deloc un lucru nou. Tastați câteva instrucțiuni într-un fișier batch și vă puteți instrui computerul să facă aproape orice cu programele pe care le executați. Obțineți o cameră web și un software de recunoaștere facială și puteți vedea clar că computerul dvs. este capabil să vă recunoască fața. Cu toate acestea, toate lucrurile descrise aici nu sunt rezultatele “gândurilor” computerului. În cel mai bun caz, computerul mediu de acasă de astăzi poate emula gândire. Dar există oameni acolo, în echipe din întreaga lume, care dezvoltă modalități de a reproduce gândirea umană în mașini, chiar combinând cele mai bune din ambele lumi, pentru a crea o nouă formă de învățare care imită modul intuitiv în care capturăm lumea din jurul nostru.

Deși mulți dintre noi ne temem de implicațiile inteligenței artificiale, nu există nicio îndoială că toată lumea o respectă ca fiind culmea evoluției mașinii. Cât de departe am ajuns în căutarea noastră de a crea mașini care să se apropie de intuiția umană și de gândirea abstractă? Vom arunca o privire asupra a ceea ce face echipa Google Brain și a modului în care rețelele neuronale artificiale ar putea influența modul în care tehnologia interacționează zilnic cu noi în viitorul apropiat.

Ce este o rețea neuronală artificială?

O rețea neuronală artificială, pur și simplu, este un sistem care folosește un algoritm care este inspirat de modul în care oamenii învață lucrurile. În prezent, computerele personale sunt mașini obișnuite. Vor urma riguros o singură linie până când vor ajunge la sfârșitul acesteia, indiferent dacă rezultatele au sens. De exemplu, un sistem informatic care analizează comportamentul consumatorului pe un site web ar putea arăta că un număr mare de vizitatori dau clic pe un link din colțul din dreapta sus al fiecărei pagini, dar nu poate explica de ce se întâmplă. Nu își poate adapta metodele pentru a sapa mai adânc și a extrapola sens din datele brute pe care le parcurge.

O rețea neuronală artificială “perfectă” va putea adapta modul în care procesează informațiile pentru a se potrivi cu datele cu care se confruntă. Acest lucru este util mai ales în cazul procesării audiovizuale, unde programarea bazată pe reguli este foarte ineficientă. În timp ce un american nu va avea probleme cu înțelegerea accentului australian în foarte puțin timp, computerele ar putea avea mult mai multe probleme în a face aceeași sarcină. Rețelele neuronale artificiale sunt concepute în așa fel încât un computer să poată interpreta diferențele în modul în care australienii vorbesc la fel ca noi – prin preluarea fluctuațiilor de ton și pronunție, construirea unui context și completarea oricăror goluri cu alte informații transmise în propoziție. A face acest lucru cu o programare simplă este mult mai greu decât pare.

Ce este Google Brain?

rețea neuronală-abstract

Google Brain este un proiect care se concentrează pe învățarea profundă pe scară largă. Proiectul implică o cantitate colosală de mașini, cu 16.000 de nuclee CPU în centrele lor de date, toate lucrând la unison pentru a crea o mașină care poate “învăța” și “înțelege” lucrurile în mod eficient. Imaginea de mai sus este de fapt un “desen” realizat de rețea. Nu a “copiat” designul de oriunde; pur și simplu l-a construit abstract, așa cum ar face orice pictor.

Una dintre cele mai notabile realizări ale acestui proiect este capacitatea rețelei de a detecta pisici. Computerele moderne pot afișa cu ușurință un videoclip cu o pisică pentru divertismentul dvs., dar nu pot înțelege ce vă arată. Nimeni nu se așteaptă ca computerele lor să știe ce este o pisică este. Cu toate acestea, ele prezintă videoclipuri cu aceste mici creaturi neclare de milioane de ori pe zi în întreaga lume, complet ignorante ale existenței lor. Computerul de la care citești acest lucru nu este probabil mai mult decât un televizor interactiv glorificat. Google a reușit să creeze un sistem care ar putea indica pisica într-o imagine statică (fără instrucțiuni anterioare cu privire la ce este o pisică). Aceasta este o realizare de neegalat care ne-ar putea duce pe toți cu un pas mai departe în era informației.

Aplicații pentru rețele neuronale

Imaginați-vă că aveți cu voi un robot care nu numai că vă poate conduce la muncă, dar vă poate servi și ca medic atunci când sunteți răniți. Doar simplul fapt că un computer poate distinge ce este o pisică atunci când este înconjurat de alte obiecte are implicații majore. S-ar putea să trebuiască să așteptați un timp (16.000 de nuclee de procesor este foarte dificil să se încadreze în acest moment într-un spațiu mic), dar distingerea unei plăgi de pielea care o înconjoară (și identificarea tipului de plagă) înseamnă că un “modul medical” pe un robot l-ar putea ajuta să facă suturi pe corp. Odată ce vă luați puțin timp să vă gândiți la asta, rețelele neuronale artificiale ar putea duce la fapte tehnologice pe care nu am crezut că le vom vedea în timpul vieții noastre. Poate că într-o zi nu prea departe de acum vom lua roboți ca prieteni cu bicicleta și vom juca fotbal cu ei, totul datorită modului în care se pot adapta și învăța la fel ca noi.

Tu ce crezi? Este prea optimist să ne gândim că putem trece de la “detector de pisici” la “doctor robot” la un moment dat în viața noastră? Spune-ne mai jos într-un comentariu!