Читать книгу Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей - Мартин Форд - Страница 4

В нескольких интервью углубленно рассматриваются методы, используемые в сфере ИИ. Для понимания материала специальных знаний не требуется, но встречающиеся термины желательно знать. Вот объяснение наиболее важных из них. Если вы сочтете какой-то раздел технически сложным и запутанным, просто пропустите его и переходите к следующему.

Машинное обучение (machine learning) – раздел ИИ о методах построения алгоритмов, способных обучаться на данных. Другими словами, алгоритмы машинного обучения – это компьютерные программы, которые, по сути, программируют сами себя, просматривая информацию. Раньше считалось, что «компьютеры совершают только те действия, которые были запрограммированы», но эта ситуация меняется. Среди многочисленных типов алгоритмов машинного обучения самый революционный (и привлекающий всеобщее внимание) – это глубокое обучение.

Глубокое обучение (deep learning) – вид машинного обучения, в котором используются глубокие (или многоуровневые) искусственные нейронные сети (artificial neural networks), то есть программное обеспечение, имитирующее работу нейронов мозга. Глубокое обучение послужило основной движущей силой развития ИИ.

Есть и другие термины, которые, скорее всего, новичкам покажутся сложными. Без их глубокого понимания вполне можно обойтись, но краткое пояснение лишним не будет.

Метод обратного распространения ошибки (backpropagation) – алгоритм, используемый в системах глубокого обучения. Информация, поступающая в нейронную сеть, распространяется обратно через слои нейронов, вызывая у некоторых из них изменение настроек – весов (см. ниже «Обучение с учителем»). Так постепенно сеть находит правильный ответ. В 1986 г. Джеффри Хинтон стал соавтором первой полноценной статьи на эту тему, о чем более подробно вы узнаете из интервью с ним.

Еще более непонятный термин – градиентный спуск (gradient descent) – относится к математической технике, которую алгоритм обратного распространения использует для уменьшения ошибки в процессе обучения сети.

Встречаются в книге и термины, относящиеся к типам или конфигурациям нейронных сетей: рекуррентные (recurrent) и сверточные (convolutional) сети, а также машины Больцмана (Boltzmann machines). Различия обычно сводятся к способам связи нейронов. Детальное рассмотрение этих понятий выходит за рамки книги. Тем не менее я попросил объяснить их Яна Лекуна – изобретателя сверточной архитектуры, которая широко используется в распознавании объектов на изображениях.

Термин байесовский (bayesian) можно перевести как «вероятностный». Он встречается в таких сочетаниях, как «байесовские методы машинного обучения» или «байесовские сети». Они относятся к алгоритмам, которые используют вероятностные зависимости. Термин назван в честь священника Томаса Байеса (1701–1761), который сформулировал способ обновления вероятности события после возникновения другого, статистически взаимозависимого с ним. Байесовские методы очень популярны как среди специалистов по теории вычислительных машин и систем, так и среди ученых, моделирующих человеческое познание. Больше всего по этой теме рассказал Джуда Перл.