Books
Ян Лекун

Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

  • Станислав Шапошниковцитирует2 года назад
    Перед нами одна из величайших загадок интеллекта: как разумное поведение возникает из сети очень простых взаимодействующих единиц, меняя связи между ними.
  • S. V.цитирует2 года назад
    Воспроизведение мышления — цель исследования машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей. Обучение путем корректировки эффективности синапсов является примером того, что статистики с середины XX в. называют «идентификацией параметров модели».
  • S. V.цитирует2 года назад
    Я изучал математические работы по теории алгоритмической сложности Колмогорова, Соломонова и Чайтина. Книга Дуды и Харта [17], о которой я уже упоминал, стала для меня настольной. Я читал журнал «Биологическая кибернетика» («Biological Cybernetics. Advances in Computational Neuroscience and in Control and Information Theory for Biological Systems», издательство Springer), посвященный математическим моделям работы мозга или живых систем.
  • S. V.цитирует2 года назад
    Фрэнк Розенблатт, вдохновленный когнитивной теорией Дональда Хебба, построил перцептрон — первую обучающуюся машину
  • S. V.цитирует2 года назад
    В отличие от Deep Blue, AlphaGo была «обучена». Она тренировалась, играя против самой себя, сочетая при этом несколько хорошо известных методов: сверточные сети, усиленное обучение и метод Монте-Карло для поиска в дереве, метод «рандомизированных деревьев поиска». В
  • S. V.цитирует2 года назад
    Алгоритм — это последовательность инструкций. Вот и все
  • S. V.цитирует2 года назад
    В мозге 8,6·1010 нейронов, связанных между собой примерно 1,5·1014 синапсами. Каждый синапс может выполнять «вычисление» сотни раз в секунду. Данный синаптический расчет эквивалентен сотне цифровых операций на компьютере (умножение, сложение и т.д.) или 1,5·1018 операций в секунду для всего мозга, хотя в действительности лишь часть нейронов активна в любой момент времени. Для сравнения, карта GPU (графического процессора) может выполнять 1013 операций в секунду. Чтобы приблизиться к мощности мозга, потребуется 100 000 видеокарт. И тут есть одна загвоздка: человеческий мозг потребляет мощность, эквивалентную 25 Вт. Карта с одним GPU (графического процессора) потребляет в десять раз больше, т.е. 250 Вт. Электронные цепи в
  • S. V.цитирует2 года назад
    Это называется способностью к обобщению.
  • S. V.цитирует2 года назад
    нцертном зале Cadogan Hall 66 музыкантов английского оркестра «English Session Orchestra» публично исполнили новую версию Симфонии № 8 Шуберта, известную как «неоконченная». В тот вечер она стала законченной. После анализа двух существующих частей система искусственного интеллекта, разработанная компанией Huawei, создала две недостающие части музыкального произведения (впрочем, композитору Лукасу Кантору все-таки пришлось написать партитуру для оркестра).
  • xanthineцитирует3 года назад
    В истории науки технологические изобретения зачатую предшествуют теории и науке. Примеры приведены в таблице 10.1.

    Объектив, телескоп и микроскоп были изобретены задолго до того, как Ньютон разработал теорию оптики. Паровая машина работала более века, прежде чем Сади Карно ввел понятие теплового цикла и заложил основы термодинамики. Первые самолеты взлетели до того, как были разработаны аэродинамика, теории крыла и устойчивости полета. Первые программируемые компьютеры породили науку о вычислениях и алгоритмах, которую называют информатикой. Теория информации, предложенная Клодом Шенноном в Bell Labs в 1948 г., появилась лишь спустя десятилетия после появления первых удаленных коммуникаций и зарождения цифровых сетей.

    Таблица 10.1. Изобретение и лежащая в его основе теория

    Исследования в области ИИ все еще находятся на стадии разработки. Еще нет отдельной науки, связанной с ИИ. У нас нет единой теории интеллекта. Есть теория обучения, но она касается только контролируемого обучения и устанавливает для нас границы возможного, но не раскрывает секреты механизмов мозга или правильного подхода к самоконтролируемому обучению, которое характерно для биологических систем.

    Можем ли мы представить себе теорию интеллекта? Возникнет ли наука об интеллекте благодаря изобретению машин, способных к обучению? Эти вопросы составляют мою исследовательскую программу на ближайшие десятилетия. Открыть для себя основные механизмы и принципы работы интеллекта, независимо от того, естественный он или искусственный.
fb2epub
Перетащите файлы сюда, не более 5 за один раз