Нейронні мережі

Останніми роками нейронні мережі дедалі більше входять у наше життя. Вони мають можливості, на які не здатні традиційні комп'ютерні алгоритми. У багатьох випадках саме нейронні мережі дозволяють робити ті речі, на які зазвичай здатний лише людський мозок.

Однією з основних функцій, які з успіхом виконують нейронні мережі, є машинний зір. Звичайні алгоритми звичайно здатні аналізувати відео та визначати моменти різних різких змін у кадрі (наприклад визначати рух, загоряння чи виникнення будь-яких перешкод). Але для детального аналізу все одно необхідно підключити оператора, який зможе інтерпретувати те, що виявила система.

Нейронні мережі дозволяють не просто аналізувати фото та відео в режимі реального часу, а й ідентифікувати об'єкти, що з'являються у кадрі. Це дозволяє позбавити людини від рутинних операцій і прискорити обробку великої кількості даних, що надходять. Причому система може не просто розпізнавати об'єкти, а й визначати, куди вони рухаються і як взаємодіють один з одним.

Іншою функцією нейронних мереж є можливість розпізнавання облич або інших біометричних даних (відбитків пальців тощо). Це дозволяє додати альтернативні варіанти аутентифікації користувачів на додаток або навіть все звичних паролів.

Ну і, звичайно ж, не можна не згадати роботу з текстовою інформацією. Нейронні мережі на етапі можуть непросто розпізнавати текст і вичленяти з нього необхідні дані. Навчання на великій кількості вже існуючих даних дозволило створити системи, які на запит самі можуть писати тексти. Причому з часом якість текстів, що виходять, ставати майже невідмінною від реальних творів.

У зв'язку з розпізнаванням тексту працює створення графіки. Нейронна мережа на основі текстового опису або прикладу у вигляді фотографії може сформувати власне зображення або відео. Тут звичайно далеко не завжди можна досягти ідеального результату - людське око все-таки чіпляється за дрібні неточності та невідповідності і може відрізнити продукт нейромереж від творів реальних художників. Але розвиток продовжується, і через деякий час згенеровані картинки можуть виявитися невідмінними від робіт живої людини.

Так, звичайно нейронні мережі мають певні обмеження. Насамперед це необхідність "навчання" мережі для кожної функції, яку вона повинна виконувати. Якщо ти хочеш розпізнавати на відео певний об'єкт, то ти маєш навчити мережу на прикладі великої кількості подібних об'єктів. Причому якщо ти хочеш додати інший об'єкт, процес навчання має бути повторений. Так, для типових функцій (наприклад визначення кадрів людей, машин або заздалегідь визначеного набору речей) Але нейронна мережа ніколи не зможе визначити довільний об'єкт (на який вона навчалася)

Для нестандартних ситуацій є ризик помилкових спрацьовувань або взагалі відсутності реакції системи на якусь непередбачену зміну. Тому в питаннях, пов'язаних з безпекою людей або при керуванні потенційно небезпечними механізмами, потрібно використовувати нейромережі з великою обережністю.

Іншим недоліком нейронних мереж є вимогливість до ресурсів. Людський мозок - дуже складна система. І емуляції його функцій потрібні великі обчислювальні ресурси. Так, цю проблему можна трохи згладити окремими процесорами, спочатку спроектованими під машинне навчання. Але все одно, чим складніша функція має бути вирішена нейронною мережею, тим більше обчислювальних ресурсів потрібно. Найпростіші дії, типу розпізнавання обличчя або простих звукових команд, можуть бути реалізовані безпосередньо на локальному пристрої. У цьому випадку і сама навчена нейронна мережа зберігатиметься на пристрої і всі дії з нею будуть власними силами.

Для складних систем, які генерують тексти або фотографії, потрібно на кілька порядків більше ресурсів. Такі нейромережі зберігаються на окремих суперкомп'ютерах, відповідно для використання необхідний доступ в інтернет. Навчання таких мереж вимагає терабайти інформації і займає кілька місяців або навіть років.

У будь-якому випадку знайомство з нейронними мережами та їх функціями в найближчі кілька років буде обов'язковим для будь-якої сучасної людини. Якщо ж ти не просто вмієш ними користуватися, але і впроваджуєш функції нейронних мереж у свої проекти, то це дозволить створювати всі більш цікаві та затребувані проекти