Читать книгу Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Сейновски - Страница 4

Не так давно считалось, что компьютерная оптическая система не способна сравниться со зрением даже годовалого ребенка. Сейчас это утверждение уже неверно, и компьютеры могут распознавать объекты на изображении так же хорошо, как и человек, а машины на автопилоте едут аккуратнее, чем шестнадцатилетний подросток. Более того, компьютерам никто не говорил, как смотреть или водить, – они научились на собственном опыте, следуя тем же путем, что и природа на протяжении миллионов лет. Их успехи подпитывает огромный объем данных – нового топлива современного мира. Из потока необработанных данных обучающие алгоритмы извлекают информацию. Информация превращается в знание. Знание, в свою очередь, лежит в основе понимания, а понимание порождает мудрость. Это долгий путь, который требует времени. Добро пожаловать в дивный новый мир глубокого обучения![6]

Глубокое обучение – ветвь машинного обучения, основанного на математике, информатике и нейробиологии. Глубокие нейросети учатся на данных, как дети, – исследуя окружающий их мир, переходят от полной неопытности к способности ориентироваться в незнакомой среде.

Глубокое обучение зародилось с появлением информационных технологий в 1950-х годах. Тогда существовали два подхода к созданию ИИ: первый доминировал на протяжении нескольких десятилетий и основывался на логике и компьютерных программах, второй предполагал обучение непосредственно на полученных данных, но занимал гораздо больше времени.

В XX веке, когда компьютеры были намного примитивнее, а хранение данных стоило дороже, чем сегодня, логика оставалась единственным способом решения задач. Опытные программисты писали различные программы для различных задач, и чем масштабнее была задача, тем сложнее была программа. Сейчас компьютеры обладают большой мощностью, способны обрабатывать огромный объем информации и благодаря особым алгоритмам решают задачи быстрее, точнее и эффективнее. Одни и те же алгоритмы могут использоваться для решения многих задач, и это куда проще, чем писать программу для каждой.