Компьютерные нейросети — джоки

Компьютерные нейросети — джоки

Нашего киборга нельзя создавать на основе алгоритмических программ, ведь тогда он будет не в состоянии гибко реагировать на непредсказуемые изменения обстоятельств (Сара Коннор убегает или стреляет в него, пытается ударить коленом по самому уязвимому месту киборга и так далее). Именно такие спонтанные и разнообразные реакции свидетельствуют о наличии интеллекта. Нужно конструировать киборга по принципу нейросети. Это означает, что его мозг будет работать по схеме нервной системы.

Нейронная сеть — это компьютерная модель, организованная по принципу работы нервной системы человека. Эти модели устроены (насколько это возможно), как мозг человека: они состоят из узлов, выполняющих ту же роль, что и нейроны. Эти узлы, как и нейроны, могут находиться в возбужденном или спокойном состоянии. Активность может передаваться от одного нейрона другому, который с ним связан.

Эти системы хорошо действуют в тех же областях, что и люди, имея те же недостатки. Системы, созданные на основе алгоритмов, напротив, великолепно справляются с задачами, перед которыми люди пасуют, но беспомощны перед тем, что нам дается легко. Нейронные сетевые модели, однако, более эффективны, чем человеческий мозг.

Алгоритмические системы превосходят способности нейросистем в действиях, связанных с последовательными вычислениями, особенно в областях логики и математики. Производить такие операции требуется, например, при игре в шахматы. Вот почему, когда требуется большое количество вычислений, любой карманный калькулятор заткнет за пояс одаренного ученого. Поэтому «Deep Blue» смог обыграть чемпиона мира Каспарова.

Но человеческий мозг и модели, созданные по принципу нейросетей, намного превосходят алгоритмические системы в узнавании лиц, слежении за движущимися целями и подобных действиях. Эти способности требуются, чтобы опознать убегающую Сару Коннор. Выполнение такого рода заданий сводится к умению сравнивать. Узнавание, к примеру, включает в себя сравнивание объекта, который попадает в поле зрения, с архивом заложенных в память данных и определение степени сходства, чтобы принять решение об идентификации внешнего объекта и хранящегося в памяти образа. Как уже было сказано, человеческий мозг и системы нейронных сетей — устройства, способные сравнивать.

Это качество нейронных систем дает им способность, которой, как считает большинство людей, компьютеры не могут обладать, — обучаемость. По общепринятому мнению, компьютеры не могут учиться в прямом смысле этого слова, они лишь выполняют заложенные в них программы. Это справедливо по отношению к алгоритмическим системам, возможности которых зависят от заложенных в них инструкций. Но это утверждение не относится к моделям, созданным по принципу нейронных сетей. На основе некоторых простых правил обучения они могут учиться новым приемам, которые позволят неординарно решать возникающие проблемы. Разумеется, правила самообучения должны быть заложены в эти системы, но это справедливо для каждого из нас. Разница состоит в том, что мы получаем способность к обучению не из специальных программ, а из эволюционного опыта и окружающей среды.

Итак, чтобы создать киборга—убийцу, необходимо в первую очередь сконструировать подходящую нейронную схему. Киборг, который получится в итоге, скорее всего, не будет поражать математическими способностями или шахматным мастерством. Да и зачем ему нужны такие таланты? Представьте себе: «Терминатор–3» — Арни щелкает алгебраические задачки. Кто же пойдет на такой фильм?