Все что вам нужно знать
Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут
Приветствую читателей Хабра. Вашему вниманию предлагается перевод статьи «Everything you need to know about AI — in under 8 minutes.». Содержание направлено на людей, не знакомых со сферой ИИ и желающих получить о ней общее представление, чтобы затем, возможно, углубиться в какую-либо конкретную его отрасль.
Знать понемногу обо всё иногда (по крайней мере, для новичков, пытающихся сориентироваться в популярных технических направлениях) бывает полезнее, чем знать много о чём-то одном.
Многие люди думают, что немного знакомы с ИИ. Но эта область настолько молода и растёт так быстро, что прорывы совершаются чуть ли не каждый день. В этой научной области предстоит открыть настолько многое, что специалисты из других областей могут быстро влиться в исследования ИИ и достичь значимых результатов.
Эта статья — как раз для них. Я поставил себе целью создать короткий справочный материал, который позволит технически образованным людям быстро разобраться с терминологией и средствами, используемыми для разработки ИИ. Я надеюсь, что этот материал окажется полезным большинству интересующихся ИИ людей, не являющихся специалистами в этой области.
Введение
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и нейронные сети — термины, используемые для описания мощных технологий, базирующихся на машинном обучении, способных решить множество задач из реального мира.
В то время, как размышление, принятие решений и т.п. сравнительно со способностями человеческого мозга у машин далеки от идеала (не идеальны они, разумеется, и у людей), в недавнее время было сделано несколько важных открытий в области технологий ИИ и связанных с ними алгоритмов. Важную роль играет увеличивающееся количество доступных для обучения ИИ больших выборок разнообразных данных.
Область ИИ пересекается со многими другими областями, включая математику, статистику, теорию вероятностей, физику, обработку сигналов, машинное обучение, компьютерное зрение, психологию, лингвистику и науку о мозге. Вопросы, связанные с социальной ответственностью и этикой создания ИИ притягивают интересующихся людей, занимающихся философией.
Мотивация развития технологий ИИ состоит в том, что задачи, зависящие от множества переменных факторов, требуют очень сложных решений, которые трудны к пониманию и сложно алгоритмизируются вручную.
Растут надежды корпораций, исследователей и обычных людей на машинное обучение для получения решений задач, не требующих от человека описания конкретных алгоритмов. Много внимания уделяется подходу «чёрного ящика». Программирование алгоритмов, используемых для моделирования и решения задач, связанных с большими объёмами данных, занимает у разработчиков очень много времени. Даже когда нам удаётся написать код, обрабатывающий большое количество разнообразных данных, он зачастую получается очень громоздким, трудноподдерживаемым и тяжело тестируемым (из-за необходимости даже для тестов использовать большое количество данных).
Современные технологии машинного обучения и ИИ вкупе с правильно подобранными и подготовленными «тренировочными» данными для систем могут позволить нам научить компьютеры «программировать» за нас.
Обзор
Интеллект — способность воспринимать информацию и сохранять её в качестве знания для построения адаптивного поведения в среде или контексте
Это определение интеллекта из (англоязычной) Википедии может быть применено как к органическому мозгу, так и к машине. Наличие интеллекта не предполагает наличие сознания. Это — распространённое заблуждение, принесённое в мир писателями научной фантастики.
Попробуйте поискать в интернете примеры ИИ — и вы наверняка получите хотя бы одну ссылку на IBM Watson, использующий алгоритм машинного обучения, ставший знаменитым после победы на телевикторине под названием «Jeopardy» в 2011 г. С тех пор алгоритм претерпел некоторые изменения и был использован в качестве шаблона для множества различных коммерческих приложений. Apple, Amazon и Google активно работают над созданием аналогичных систем в наших домах и карманах.
Обработка естественного языка и распознавание речи стали первыми примерами коммерческого использования машинного обучения. Вслед за ними появились задачи другие задачи автоматизации распознавания (текст, аудио, изображения, видео, лица и т.д.). Круг приложений этих технологий постоянно растёт и включает в себя беспилотные средства передвижения, медицинскую диагностику, компьютерные игры, поисковые движки, спам-фильтры, борьбу с преступностью, маркетинг, управление роботами, компьютерное зрение, перевозки, распознавание музыки и многое другое.
ИИ настолько плотно вошёл в современные используемые нами технологии, что многие даже не думают о нём как об «ИИ», то есть, не отделяют его от обычных компьютерных технологий. Спросите любого прохожего, есть ли искусственный интеллект в его смартфоне, и он, вероятно, ответит: «Нет». Но алгоритмы ИИ находятся повсюду: от предугадывания введённого текста до автоматического фокуса камеры. Многие считают, что ИИ должен появиться в будущем. Но он появился некоторое время назад и уже находится здесь.
Термин «ИИ» является довольно обобщённым. В фокусе большинства исследований сейчас находится более узкое поле нейронных сетей и глубокого обучения.
Как работает наш мозг
Человеческий мозг представляет собой сложный углеродный компьютер, выполняющий, по приблизительным оценкам, миллиард миллиардов операций в секунду (1000 петафлопс), потребляющий при этом 20 Ватт энергии. Китайский суперкомпьютер под названием «Tianhe-2» (самый быстрый в мире на момент написания статьи) выполняет 33860 триллионов операций в секунду (33.86 петафлопс) и потребляющий при этом 17600000 Ватт (17.6 Мегаватт). Нам предстоит проделать определённое количество работы перед тем, как наши кремниевые компьютеры смогут сравниться со сформировавшимися в результате эволюции углеродными.
Точное описание механизма, применяемого нашим мозгом для того, чтобы «думать» является предметом дискуссий и дальнейших исследований (лично мне нравится теория о том, что работа мозга связана с квантовыми эффектами, но это — тема для отдельной статьи). Однако, механизм работы частей мозга обычно моделируется с помощью концепции нейронов и нейронных сетей. Предполагается, что мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов.
Нейроны взаимодействуют друг с другом с помощью специальных каналов, позволяющих им обмениваться информацией. Сигналы отдельных нейронов взвешиваются и комбинируются друг с другом перед тем, как активировать другие нейроны. Эта обработка передаваемых сообщений, комбинирование и активация других нейронов повторяется в различных слоях мозга. Учитывая то, что в нашем мозгу находится 100 миллиардов нейронов, совокупность взвешенных комбинаций этих сигналов устроена довольно сложно. И это ещё мягко сказано.
Но на этом всё не заканчивается. Каждый нейрон применяет функцию, или преобразование, к взвешенным входным сигналам перед тем, как проверить, достигнут ли порог его активации. Преобразование входного сигнала может быть линейным или нелинейным.
Изначально входные сигналы приходят из разнообразных источников: наших органов чувств, средств внутреннего отслеживания функционирования организма (уровня кислорода в крови, содержимого желудка и т.д.) и других. Один нейрон может получать сотни тысяч входных сигналов перед принятием решения о том, как следует реагировать.
Мышление (или обработка информации) и полученные в результате его инструкции, передаваемые нашим мышцам и другим органам являются результатом преобразования и передачи входных сигналов между нейронами из различных слоёв нейронной сети. Но нейронные сети в мозгу могут меняться и обновляться, включая изменения алгоритма взвешивания сигналов, передаваемых между нейронами. Это связано с обучением и накоплением опыта.
Эта модель человеческого мозга использовалась в качестве шаблона для воспроизведения возможностей мозга в компьютерной симуляции — искуственной нейронной сети.
Искусственные Нейронные Сети (ИНС)
Искусственные Нейронные Сети — это математические модели, созданные по аналогии с биологическими нейронными сетями. ИНС способны моделировать и обрабатывать нелинейные отношения между входными и выходными сигналами. Адаптивное взвешивание сигналов между искусственными нейронами достигается благодаря обучающемуся алгоритму, считывающему наблюдаемые данные и пытающемуся улучшить результаты их обработки.
Для улучшения работы ИНС применяются различные техники оптимизации. Оптимизация считается успешной, если ИНС может решать поставленную задачу за время, не превышающее установленные рамки (временные рамки, разумеется, варьируются от задачи к задаче).
ИНС моделируется с использованием нескольких слоёв нейронов. Структура этих слоёв называется архитектурой модели. Нейроны представляют собой отдельные вычислительные единицы, способные получать входные данные и применять к ним некоторую математическую функцию для определения того, стоит ли передавать эти данные дальше.
В простой трёхслойной модели первый слой является слоем ввода, за ним следует скрытый слой, а за ним — слой вывода. Каждый слой содержит не менее одного нейрона.
С усложнением структуры модели посредством увеличения количества слоёв и нейронов возрастают потенциал решения задач ИНС. Однако, если модель оказывается слишком «большой» для заданной задачи, её бывает невозможно оптимизировать до нужного уровня. Это явление называется переобучением (overfitting).
Архитектура, настройка и выбор алгоритмов обработки данных являются основными составляющими построения ИНС. Все эти компоненты определяют производительность и эффективность работы модели.
Модели часто характеризуются так называемой функцией активации. Она используется для преобразования взвешенных входных данных нейрона в его выходные данные (если нейрон решает передавать данные дальше, это называется его активацией). Существует множество различных преобразований, которые могут быть использованы в качестве функций активации.
ИНС являются мощным средством решения задач. Однако, хотя математическая модель небольшого количества нейронов довольно проста, модель нейронной сети при увеличении количества составляющих её частей становится довольно запутанно. Из-за этого использование ИНС иногда называют подходом «чёрного ящика». Выбор ИНС для решения задачи должен быть тщательно обдуманным, так как во многих случаях полученное итоговое решение нельзя будет разобрать на части и проанализировать, почему оно стало именно таким.
Глубокое обучение
Термин глубокое обучение используется для описания нейронных сетей и используемых в них алгоритмах, принимающих «сырые» данные (из которых требуется извлечь некоторую полезную информацию). Эти данные обрабатываются, проходя через слои нейросети, для получения нужных выходных данных.
Обучение без учителя (unsupervised learning) — область, в которой методики глубокого обучения отлично себя показывают. Правильно настроенная ИНС способна автоматически определить основные черты входных данных (будь то текст, изображения или другие данные) и получить полезный результат их обработки. Без глубокого обучения поиск важной информации зачастую ложится на плечи программиста, разрабатывающего систему их обработки. Модель глубокого обучения же самостоятельно способна найти способ обработки данных, позволяющий извлекать из них полезную информацию. Когда система проходит обучение (то есть, находит тот самый способ извлекать из входных данных полезную информацию), требования к вычислительной мощности, памяти и энергии для поддержания работы модели сокращаются.
Проще говоря, алгоритмы обучения позволяют с помощью специально подготовленных данных «натренировать» программу выполнять конкретную задачу.
Глубокое обучение применяется для решения широкого круга задач и считается одной из инновационных ИИ-технологий. Существуют также другие виды обучения, такие как обучение с учителем (supervised learning) и обучение с частичным привлечением учителя(semi-supervised learning), которые отличаются введением дополнительного контроля человека за промежуточными результатами обучения нейронной сети обработке данных (помогающего определить, в правильном ли направлении движется система).
Теневое обучение (shadow learning) — термин, используемый для описания упрощённой формы глубокого обучения, при которой поиск ключевых особенностей данных предваряется их обработкой человеком и внесением в систему специфических для сферы, к которой относятся эти данные, сведений. Такие модели бывают более «прозрачными» (в смысле получения результатов) и высокопроизводительными за счёт увеличения времени, вложенного в проектирование системы.
Что должен знать каждый человек для общего развития
Развитие человеческого духа невозможно без нового опыта
Принято считать, что человек должен развиваться только в той сфере, которая связана с его профессией. Ведь так он будет улучшать свое мастерство. Но на самом деле, такое мнение очень сильно ограничивает. Есть множество направлений и навыков, которые пригодятся в жизни не меньше, чем профессионализм. А некоторые из них должен освоить каждый.
Почему полезно быть разносторонним
Люди ограничивают себя и не изучают новое, потому что боятся неизвестности. Их мысли выглядят примерно так: «А вдруг информация, которую я буду изучать, окажется недостоверной. А если эти знания мне не пригодятся, зачем вообще заниматься их изучением?». Чтобы перенаправить мышление, нужно знать о преимуществах разностороннего человека.
Что должен знать каждый человек для общего развития
Каждый сам решает, в каких направлениях ему развиваться. Это может быть спорт, искусство, художественная литература и т.д. Но есть области, которые точно нужно совершенствовать. Так человек сможет помочь не только себе, но и окружающим.
Экономика и финансы
В мире много людей, имеющих собственный бизнес, но очень мало тех, кто знает о финансовой грамотности. Люди теряют тысячи (а то и миллионы) рублей, потому что не умеют распоряжаться деньгами.
Всё потому, что по–мнению людей только банковские сотрудники должны разбираться в финансах. Но ведь деньги – это составляющая жизни каждого человека. Поэтому нужно знать о правилах их использования.
Расходы не должны превышать доходы
Чтобы этого избежать, нужно научиться планировать семейный бюджет. Тогда будет видно, какая сумма тратится в месяц, и на что она тратится. При этом необязательно себя во всем ограничивать. Нужно только расходовать с умом.
Финансовая подушка
В непредвиденных жизненных обстоятельствах она станет спасательной. Для её создания нужно откладывать часть средств или грамотно их инвестировать.
Кредит и кредитная история
Брать кредит стоит только в самых крайних случаях. При этом нужно внимательно изучить предложения разных банков. Если вы не уверены, что сможете исправно его выплачивать, лучше обдумать все риски. Ведь плохая кредитная история может помешать в будущем.
Медицина
Базовые знания в области медицины нужны абсолютно каждому. Ведь произойти может все что угодно: ушибы, порезы, обмороки и т.д. Нужно понимать, что делать в подобных ситуациях.
Например, при обмороке следует предпринять следующие действия:
Ещё одним важным умением является сердечно–легочная реанимация. Зная, как правильно её проводить, можно спасти человеку жизнь.
Соотношение надавливаний и вдыханий должно равняться 30:2. В минуту нужно выполнить 2 цикла. Руки должны быть прямыми, а ладони плотно прижаты к грудине на 2 см выше мечевидного отростка.
Дело умных – предвидеть беду, пока она не пришла, дело храбрых – управляться с бедой, когда она уже пришла
Пожары, землетрясения, наводнения, ураганы – все это ежедневно случается в мире. И нет гарантии, что это не случится с вами. Поэтому нужно знать, как вести себя в подобных ситуациях. От этого будет зависеть ваша жизнь и жизнь окружающих.
Например, при пожаре нужно в первую очередь вызвать пожарную службу. Если огонь не сильный, можно потушить его самостоятельно. Если пожар серьёзный, нужно смочить салфетку и приложить её ко рту и носу. Так воздух будет немного очищаться от дыма. Ни в коем случае нельзя открывать окна и двери.
Если есть возможность покинуть квартиру, нужно сделать это, закрыв за собою входную дверь. А если она заблокирована, нужно выйти на балкон, закрыть дверь и звать на помощь прохожих. Перемещаться лучше ползком, потому что у пола больше кислорода и меньше дыма.
Питание и спорт
Это скорее навыки, чем знания, но применять их должен уметь каждый. Ведь питание и спорт – важнейшие составляющие здорового образа жизни. Они будут обеспечивать человека необходимой жизненной энергией.
Вот несколько правил питания и спорта:
Психология
Знать психологию нужно не только для того, чтобы понимать других. Это нужно, чтобы понимать себя
Каждое наше слово и действие не случайны. По ним можно понять, о чём думает человек на самом деле. Но для этого нужны внимательность и знания. Те, кто изучает, психологию получают и первое, и второе.
Сначала психология помогает решить собственные внутренние конфликты. На этом этапе человек работает с собой. В итоге он станет более гармоничной личностью.
На втором этапе психология помогает выстраивать взаимоотношения с другими людьми. Человек учится понимать других, знать, что им нужно.
И на третьем этапе человек учится изменять других людей. Многие желают изменить негативные стороны своих близких. Но это приводит к конфликтам. Потому что люди не знают, как правильно действовать. Психология научит и этому.
Языки
В первую очередь в голову приходят поездки. И это так, путешествия – источник положительных эмоций. И они станут ещё ярче, если при этом знать язык.
Но дело не только в этом. Во-первых, почти в любом городе есть иностранцы. Общение с ними – прекрасная возможность узнать новое, не выходя из дома.
Во-вторых, из-за глобализации крупным компаниям нужны люди, знающие несколько языков. Они получают заметно больше своих коллег и работают в лучших условиях.
И, в-третьих, изучение иностранных языков развивает мозг. Этот эффект от познания нового вы сразу заметите. Вы станете лучше запоминать информацию. Мозг в целом станет работать намного быстрее. И это скажется на всех сферах жизни.
Что можно изучать для саморазвития в свободное время
Чтение интересных книг
Грамотность и начитанность – отличные качества, которые можно и нужно развивать. Найдите интересную книгу с различными историями – романтичными, фантастическими, научно-популярными, историческими – всё что угодно.
Это значительно расширит кругозор, так вы станете интересным собеседником и сможете поддержать светские беседы и не только! Главное – не заснуть или не потеряться в своих мыслях при чтении.
Изучение собственных прав и обязанностей
В наше время каждому стоит знать, как отстоять свою позицию в различных спорах. Знание прав и законов убережёт от неприятностей и защитит в иногда пугающих ситуациях. Как гласит известное выражение: «Незнание закона не освобождает от ответственности. А вот знание – нередко освобождает».
Зарубежная история и отечественная
Знание истоков нашей жизни очень важно, ведь это позволит лучше понимать причинно-следственные связи между событиями, войнами. Охватывает данная сфера не только заучивание дат, но также изучение всемирного искусства и культуры, знаменитых личностей.
В Интернете существует огромное количество материала на данную тему – начиная от бесплатных книг и справочников, заканчивая фильмами, сериалами и даже песнями!
Мастерство фотографии
Очередное бездумное селфи ничему не научит, в отличие от качественной фотографии с продуманной композицией, светом и цветом. Создайте собственную коллекцию неповторимых изображений, которые будут источником памяти, используя для изучения основ кладезь трудов многих фотографов и художников.
Рисование
Заброшенная давно в детстве идея заняться рисованием может вспыхнуть с новой силой, если будет иметься лишь пару лишних часов и огромное желание! Развитая мелкая моторика рук, а также множество фантазий, воплощённых в реальность – приятные бонусы при изучении того, как рисовать. Стоит лишь найти среди огромного количества материала необходимые поэтапные уроки или туториалы.
Изучение иностранных языков
Знание одного или нескольких иностранных языков, о чем уже говорилось выше, является большим преимуществом в наше время. Когда есть свободная минутка можно повторить грамматику, правила, изучить новые слова, если уже имеется опыт в этой сфере.
Или же можно попытаться самому запомнить основы языков, которые давно хотели выучить, с помощью бесплатных справочников, приложений в телефоне. Никаких препятствий нет – это легко и материалы всегда под рукой.
Кулинария
Возможно, живя в мегаполисе, многие привыкли питаться уже готовыми блюдами в ресторанах или кафе. Но не стоит забывать, что умение готовить – навык первой важности. В свободное время, новичку можно найти на просторах Интернета лёгкие рецепты для знания базовых блюд, а вот уже опытному стоит больше набивать руку.
Анатомия
Знание строения собственного организма в идеале хоть и не обязательно, но является большим преимуществом. Так лучше получится ориентироваться в «карте» своего тела, узнавать, что болит и приблизительно по каким причинам.
Язык жестов
Возможно, случится знакомство с замечательным глухонемым человеком, тогда можно будет легко узнать друг друга получше или же потребуется помощь ему, душевная беседа, тогда и пригодится данный навык.
Основы шитья или вязания
Всё в жизни может случиться – и вот, например, утром порвалась любимая рубашка. Нитки и иголки есть, а знаний – нет. Умение подшить себе, ребёнку, тёте, знакомым рубашку или штаны сделает вас не только незаменимым человеком, но может принести дополнительный доход. На зиму возможность связать самому себе тёплый свитер или кардиган сбережёт деньги, плюс сделает образ необычным.
Знание графических и текстовых редакторов
На дворе – век технологий, поэтому без знаний в этой сфере никак не обойтись! Устраиваясь на работу, часто требуется владение такими программами, как Photoshop, Lightroom, Word, Excel и многих других. Разобраться в них и их функциях не составит труда, стоит лишь посидеть над ними вечерок – другой.
Быстрая печать и горячие клавиши
Перекликается с предыдущим пунктом, ведь если скорость печати будет очень низкой, то не получится качественно выучить даже основы редакторов, ведь придётся постоянно отвлекаться на поиск необходимой клавиши.
В идеале – печать в слепую. Упростить работу помогут горячие клавиши, их много, но запоминать все не нужно. Новичку будет достаточно основных, таких как: CTRL+Z, CTRL+V, CTRL+C, CTRL+A, CTRL+ALT+del и т.д.
Танцы
Сидя долго за компьютером, можно испортить своё здоровье, поэтому нужно разминаться наиболее весёлым и доступным способом – танцами. Поймайте мелодию и вливайтесь в ритм. Можно найти уроки, позволяющие выучить популярные в соц. сетях танцы.
Уроки обаяния
Выглядеть презентабельно, уметь красиво говорить и понравиться людям – основа современной жизни. Развить эти качества легко, нужно лишь немного поработать над собой.
Основные шаги здесь – это улучшение дикции с помощью упражнений, постановка красивой улыбки, подготовка аккуратной, чистой одежды, соответствующей тенденциям. Но также желательно иметь хорошие социальные навыки и не быть скованным – помогут интересные видео-уроки на данную тематику.
Игра на каком-либо музыкальном инструменте. Музыка
Можно и не быть профессионалом в этом деле, достаточно знать, как сыграть пару ненавязчивых мелодий, например, на гитаре, пианино. Таким образом можно скрасить скучный вечер, порадовать и удивить друзей, близких. Другой вариант, если нет инструментов под рукой – собственный голос – спеть любимую песню!
Самооборона
Макияж
Выглядеть превосходно позволяет макияж, но не многие знают, как с помощью него верно подчеркнуть свои достоинства и скрыть недостатки. На эту тему на просторах Сети огромное количество уроков, пошаговых инструкций, также можно записаться на курсы для профессионалов.
Как находить время на изучение нового
Самая частая отговорка в саморазвитии – «У меня нет времени». Но действительно ли это так? Нет. У каждого найдётся хотя бы 10–20 минут свободного времени, чтобы заняться изучением нового. И этого будет достаточно.
Например, если человек едет на работу и с работы на автобусе, то у него в среднем есть свободный час. В это время можно почитать или посмотреть развивающее видео. Это не сложно и очень эффективно.
Другой вариант – заняться планированием своего времени. Когда человек записывает свои дела, мозгу не приходится держать в себе много информации. Поэтому он может сконцентрироваться на самих делах. Так вы будете все успевать, и ещё останется время на отдых.
Помочь в планировании могут два закона: группируй и разделяй. Мелкие и похожие задачи можно объединять в группы. А сложные задачи лучше разделять на последовательные шаги. Так выполнять их будет легче и быстрее.
Со временем навык планирования закрепится в памяти, и человеку уже не нужно будет записывать. Мозг сам сможет создать список дел и без труда удерживать его в памяти. Но для этого нужны самодисциплина и искреннее желание.
Развитие человека как личности должно быть в таком же приоритете, как развитие профессионализма. Ведь разносторонний человек более живой и интересный. Поэтому не стоит ограничивать себя и искать отговорки. Новые знания – это новый опыт. А чем больше опыта, тем мудрее становится человек.