Как обучают искусственный интеллект?

Компьютер AlphaGo, разработанный компанией Google Deepmind, выиграл матч в го у многократного чемпиона по этой игре Ли Седоля. Из пяти партий AlphaGo выиграл четыре. Компьютер, способный обыграть шахматного чемпиона существует уже много лет, но го долгое время считалась слишком сложной игрой для нейросетей.

Нейросеть — это база, на которой строится искусственный интеллект, его «мозг». Если коротко, нейросеть — это сложная программа, состоящая из огромного множества простых программ, каждая из которых «реагирует» на какой-то свой сигнал. Система работает примерно как лампочка: при определенном условии «зажигается», а в остальных случаях — нет. Каждая из таких маленьких программ называется нейроном, а нейросеть — это, собственно, гигантская сеть нейронов, объединенных в последовательные слои.

Нет, это только аналогия. Искусственные нейросети имеют отношение к математике и алгоритмам, а не к анатомии. И в нейросети, и в мозге человека нейроны по отдельности довольно примитивны, но когда их очень много — миллионы, сотни миллионов или миллиарды — они могут научиться вместе решать почти любую задачу.

Для того чтобы нейросеть делала полезную работу, ее надо учить. Как учится ребенок: мы показываем ему много кошек разных цветов и много собак разных пород, но не объясняем отличий между кошками и собаками в целом (форму ушей, хвоста или носов, возможные позы). В какой-то момент у ребенка накапливается опыт, и он начинает отличать любую кошку от любой собаки на всякой картинке. То же самое и с нейросетью: мы даем ей «посмотреть» огромные коллекции фотографий кошек и собак, и в конце концов компьютер сам для себя вырабатывает признаки, по которым в будущем отличает одно от другого.

Как у детей. Сначала нейросеть почти ничего не умеет, а каждый нейрон в ней реагирует на поступающие в него сигналы случайным образом. То есть, она угадывает, кто на фотографии — кошка или собака — с вероятностью 50 процентов. Но если мы дадим много таких заданий и будем говорить правильный ответ, нейросеть научится отличать на фотографиях кошек от собак не хуже человека. После каждой попытки сеть «закрепляет знания» — изменения внутри нейронов, которые положительно повлияли на верное решение, фиксируются.

Очень. Распознаванию изображений и видео, пониманию речи и диалогу с человеком, рисованию картин и написанию музыки, постановке диагнозов и еще сотням задач, которые пока считаются прерогативой человека.

Пожалуйста. «Яндекс» использует нейросети для поиска изображений: пользователь загружает свою картинку а искусственный интеллект ищет похожие образы. Созданные в Google нейросети научились находить котов в Youtube-роликах и рисовать картины. Другие ученые научили нейросеть решать кроссворды. А в MIT создали нейросеть, которая «изучила» предвыборные речи и твиты кандидата в президенты США Дональда Трампа и теперь ведет его фейковый твиттер. 

Вряд ли. Нейросеть только выполняет задачи, но не ставит их перед собой. Пока за нее это делает человек, мы в безопасности. Кроме того, универсальной нейросети, которая одинаково хорошо решала бы несколько разных задач, не существует. Программа, победившая сильнейших игроков в го, не сможет отличить кубик от шарика на картинке.

Не совсем. Основы нейросетей были заложены математиками еще в середине прошлого века. Но до недавнего времени их потенциал трудно было раскрыть полностью. Для обучения большой нейросети нужно очень много мощных компьютеров — слишком много нейронов и связей между ними нужно настроить.

Сейчас это требует специальных знаний, большого количества данных для обучения и вычислительных ресурсов. Но со временем обучение нейросетей и их использование будет становиться проще и доступнее.

Читайте на «Медузе» интервью о том, как нейросеть научили играть в го лучше человека, зачем это было нужно и как искусственный интеллект изменит нашу жизнь в ближайшее время.

Автор: Александр Крайнов, руководитель службы компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта компании «Яндекс»