Развитие нейросетей - предвосхищая ожидания

В настоящее время сложились идеальные условия для молниеносного развития удивительного достижения современной IT - отрасли - нейронной сети. Названа она так неслучайно. Принцип работы этой самосовершенствующейся программы аналогичен работе нейронов мозга и заключается в выполнении сложнейших задач, включающих в себя миллионы параметров.

Обучение нейронных сетей происходит таким образом, что им необходимо проанализировать огромное количество идентичных образцов изображений или звуков, чтобы научиться распознавать либо имитировать исходник. Поэтому появление сверхмощной компьютерной техники и доступ к огромному объему тренировочных данных - отличные условия для рывка в их развитии, который мы сейчас наблюдаем.

Что самое удивительное, в процессе самообучения нейронная сеть сама определяет, по какому набору признаков она будет распознавать тот или иной объект и частенько ее выбор невозможно объяснить с точки зрения простой человеческой логики.

Совсем недавно ученые придумали, как ускорить и автоматизировать процесс обучения - при помощи генеративно-состязательных сетей (generative adversarial networks, сокращенно GANs). Эта система представляет собой две оппонирующие друг другу программы. Одна сеть генерирует изображение-аналог эталона, а вторая сравнивает результат работы первой с образцом. Этот процесс повторяется до тех пор, пока последняя нейронная сеть не сможет найти различий между рабочим образцом и исходным изображением.

Несомненно развитие нейросетей идет на пользу человечеству и масштабы его мы имеем возможность оценить в повседневной жизни: ищем ли мы подходящую картинку в Google, хотим ли отметить своих близких на фото в социальной сети, пытаемся ли распознать понравившуюся мелодию, эти невидимые помощники тут же приходят на помощь.

И, кажется, не за горами те времена, когда с помощью нейронных сетей мы сможем вести прямые эфиры, не присутствуя на них лично, наслаждаться произведениями искусства, созданными искуственным интеллектом, или же побывать на концерте кумира, который взрывал стадионы много десятилетий до нашего рождения.

https://www.gq.ru/entertainment/13-samyh-smeshnyh-i-strashnyh-primenenij-nejrosetej