Hírek, új google fordító lesz -, hogy a neurális hálózat jobb emberek
Anélkül, hogy a neurális hálózatok a jövőben lehetetlen. Ezeket a rendszereket, amelyek nemcsak az online és offline alkalmazások, de kezdik használni a robotika, az orvostudomány, az oktatás, a gazdaság és a média. Ők lehet aktiválni olyan eljárásban, ahol szükség van az adatok elemzésére. Nemrégiben nagy horderejű alkalmazás neurális hálózatok - egy új online-fordító Google, amely lehet, hogy versenyezni egy férfi. De vajon versenyezni? Vagy a neurális hálózat mindig elmarad egy személy, vagy akár attól függ ez?
Az ember, mint neurális hálózat
A neurális hálózat lehet hasonlítani egy kisgyerek: született egy teljesen üres memória, fokozatosan feltölti képzés révén. Például, ha egy gyerek tanul járni, úgy néz ki, mint a felnőttek, és követni őket. Először elesik, de figyeli az első a szokásos, tudatában annak, hogy csinál valamit rosszul, és próbálkozás. Inkább minden következő alkalommal egy lépést más módon. És így, újra és újra, végül gyalog esés nélkül. De ő sétál félszegen. Emiatt ő lassan mozog, vagy hozzáér tárgyak, vagy ő fejleszti lapos. Tehát, ezt a feladatot hatékonyan, és a tanulás újra. Ennek eredményeként, amikor az „ideális” érünk el, az emberek alig változtatja. Miért, ha ez a fajta séta a leghatékonyabb és könnyen kezelhető? Ez biztosan talál valami kívül a doboz, és neki kell újra tanulni, például, úgy elragadta séta vagy sport eredményeként szerencsétlenség tette a protézis.
A neurális hálózat ugyanezt teszi, csak ez egy számítógépes program által létrehozott algoritmusok. És, ellentétben az újszülött, fektetett az eredeti adatokat. Ezek a környezethez képest a gyermek, amelynek ő izolálja és kategorizálja a szükséges információt, hogy egy szokás. És ez teszi a neurális hálózat. Minden egyes csomópont a neurális hálózat is képviselteti magát egy doboz, amelyben sok bemenettel és egyetlen kimenettel. Bemeneteken keresztül adatok esnek a dobozban. Ezek alapján úgy van kialakítva bármelyike eredmény, amely beleesik a konnektorba. De ezeket a dobozokat lehet sok. Minden eredményt a doboz - egy új bemeneti adatok a következő sorban a doboz, vagy ahogy nevezik, a következő réteg a neurális hálózat, mindaddig, amíg a végeredmény kerül kialakításra. Ezek a rétegek bármilyen szám lehet, és ez miként az adatok osztályozása.
De miért a besorolás, és aki azokat a paramétereket, amelyekkel a tömb adatokat egy doboz jelenik meg néhány eredmény? Minden bemeneti érték egy bizonyos súlyt. Viszonylag elmondható, hogy a programozó meghatározza annak jelentőségét, bizonyos adatok, hogy a kívánt eredményt. Ezen kívül minden doboz működik a generáló algoritmus kimenő adatok. Erre azért van szükség annak érdekében, hogy a végén, miután megy keresztül az összes réteg kap egy jobb (vagy rossz) választ. Így a hálózat, mint egy pókháló, amelyben az információt jön a perifériáról a középpont.
De ki határozza meg a helyes választ? Mivel abban az esetben, a gyermek, a neurális hálózat példákat és mintákat, amelynek egyetlen célja, hogy szaporodjanak. Például egy neurális hálózat felismeri a levél feladata a digitális kép. Azt vizsgálja, például a „A” betű, de a kimenet azt mondja, hogy ez a „L” betű. Amikor a neurális hálózat látja a hibát az eredmény, akkor visszatér, és kezdődik, hogy matematikai korrekciókat minden korábbi réteget a végső válasz helyes volt. Ezt a módszert hívják vissza terjedését, és meg lehet ismételni többször. Minden attól függ, hogy mennyi az eredeti adatokat a neurális hálózat. Ha egy csomó adat, például az egész internet, a neurális hálózat fogják képezni gyorsabban és hatékonyabban.
Milyen mély a vonat egy neurális hálózat? Szükségem van az ember, hogy ő folyamatosan hibákat? Például, ha a hálózat másolás híres művészek festményei, akkor ez határozza meg a fényerőt, a körvonalak, a színek és kimenő hasonló képet, megfelel az összes paramétert az eredeti, de nem ugyanaz. Amint rájön, hogy egy hibát?
„Ha az” A tanárképzés „kifejezést a neurális hálózatok, ez nem azt jelentette embereket. A hálózat képzett egy sor bemeneti és kimeneti vektorok. Ahhoz, hogy a vonat egy neurális hálózat a festmény, szükséges, hogy minden lehetséges tárgy bármely pengéjét fotók és a végső kép. Kép - ez a bejárat, a kép - ez a kiutat. Természetesen a képek Rembrandt modell nem létezik. Ezért szükséges, hogy adja meg a darab - kéz, láb, fül, és a többi. Itt a szerepe a tanár és a személy „- mondta a professzor a tanszék számítástechnika Igor Bessmerty.
Miért Google neurális hálózat?
Ma neurális hálózatok elkezdi alkalmazni mindenhol. Itt töltheti le a jelenlegi gazdasági mutatók, és ez lesz megjósolni a válság. A neurális hálózatok használhatók, hogy meghatározzuk a betegség, számítása sebezhetőséget információs hálózatok időjárás-jelentések - bármit, ahol a digitalizált adatokat. Már az alkalmazás neurális hálózatok ismeri fel a szöveget, vagy az egyes objektumok fényképeket.
Nemrég a Google bevezetett egy új rendszert (Google Neural Machine Translation rendszer) az online átutalás alapján neurális hálózatok. A fejlesztők szerint a rendszer csökkentette a hibák száma a gépi fordítást 55-80%. Hogy teszteljék a szolgáltatás, a fejlesztők átvette a Wikipédia cikkek egy adott nyelven, mint az angol, töltse be őket a rendszerbe, és kap egy fordítást a spanyol. Aztán, mint a fordítást az egyik, hogy a Wikipédián. Ugyanez történt a használata hírportálok.
Korábban a Google fordító megtörte a mondatban a szavak és kifejezések, és ezeknek külön-külön, összehasonlítva a fordítás több ezer dokumentumot az ENSZ, az EU és más szervezetek. Az új rendszer veszi eredményeként a teljes mondat, miután eltörte a „verbális szegmens” képeznek az ügyet áthaladó rétegek a neurális hálózat. A szakértők szerint bemutatta a Nature folyóiratban. Ez a modell hasonlít a képfelismerés, amikor az első neurális hálózat határozza meg a fényerőt a mező, akkor a kontúrok, a szín és így tovább, amíg meg nem jön semmilyen eredményt.
Új Google fordító tesztelték a legbonyolultabb nyelvpárt angol-kínai, és azonnal csökkentette a hibák és pontatlanságok 60% -kal. Az elkövetkező hónapokban a neurális hálózat működik más nyelvpár szolgáltatást.
Az alkalmazás a neurális hálózatok gépi fordítás így vagy egy másik kérdés jelenik meg: tanítok egy neurális hálózat veszi figyelembe a háttér? Elvégre, ha a program határozza meg, például, hogy azt teszi, szöveg fordítása a joggyakorlat, akkor csak megfelelő feltételek és hogy kevesebb pontatlanságot.
Neurális hálózat - egy alfaja a mesterséges intelligencia, és ő képes volt felismerni és elemezni, megjósolni, show hasonlóságok és azonosítani a problémákat. Azonban különböző becslések szerint AI rendszer javulni fog évekig, mielőtt széles körben elterjedtek, és igazán közel a szint az emberi érzékelés.
Neurális hálózat - ez csak egy program, egy hiba, ami soha nem teszi az embert. Például a múlt évben volt az egyik fő nyilvánosságot esetben, ha a Google Fotók alkalmazás nevezett két feketék a képen „gorillák”. Angered felhasználó által feltöltött képernyős alkalmazások a Twitteren. ami után a képviselők az IT-óriás bocsánatot kért tőle, és eltávolította a címkét az alkalmazáson belül. Továbbá, a neurális hálózat, például megadhatjuk absztrakt fekete-fehér képek zebra és a pingvinek.
Mindenesetre, a funkcionalitás, a teljesítmény és működtetése neurális hálózatok függ a célok és végfelhasználók igényeit. Ha a program nem a szórakozás, akkor lehetséges, hogy „bocsáss meg” bizonyos hibák. Azonban, ha például elvégzi az elemzést az emberi vér, vannak elfogadhatatlan hibákat.
Ebben az összefüggésben felmerül a kérdés: vajon a feladat, hogy hozzon létre egy neurális hálózat, amely teljes mértékben szimulálni az emberi agy? Vagy hatékonyabban állítsák be a kevésbé erős program konkrét feladatok létrehozása helyett egy mesterséges intelligencia szuper amely képes magáévá annyi kérdéseket és problémákat, és hány ember?
„Nem tudok idézni a professzor színeváltozása” Kutyaszív „:” Miért mesterséges emberi, ha minden nő szül neki 9 hónapig?”. Ahhoz, hogy hozzon létre egy másolatot a szilícium agy lenne szükség több ezer szerverek és gigawatt villamos energia, míg az agy - ez körülbelül egy kilogramm neuronok és 25 watt. AI már körülöttünk, és sikeresen megoldja néhány probléma. Párhuzamos parkovka- nem könnyű feladat, sok tulajdonosok természetes intelligencia, de lehet, hogy a park az autó messze a prémium szegmensben”- mondta Igor Bessmertny.