«ИИ идет путем проб и ошибок, но постепенно развивается. Это может стать новым скачком вперед», — говорит Ян Лекун (Yann LeCun), директор Центра научной обработки данных в Университете Нью-Йорка и пионер в области глубокого обучения.

«В следующие несколько лет мы станем свидетелями настоящего взрыва. Множество людей присоединится к повальному увлечению глубоким обучением», — соглашается Джитендра Малик (Jitendra Malik), который изучает компьютерное распознавание изображений в Университете Калифорнии, Беркли. Однако в долгосрочной перспективе глубокое обучение может и не стать победителем; некоторые исследователи разрабатывают другие интересные технологии. «Я агностик, — говорит Малик.- Со временем люди сами решат, что именно работает лучше и в какой отрасли».

По принципу мозга

В 1950-е годы, когда компьютеры были новинкой, представители первого поколения исследователей ИИ предрекали, что вот-вот появится полноценный искусственный интеллект. Однако оптимизм понемногу ослабевал, когда ученые начали понимать, насколько сложными являются знания об окружающем мире — особенно, когда говорилось о проблемах восприятия, например, что именно делает человеческое лицо лицом, а не маской или мордочкой обезьяны. Сотни исследователей и аспирантов десятки лет описывали в компьютерных кодах все многообразие особенностей, которое требуется компьютерам для определения объектов. «В конце концов, стало очевидным, что записать все такие особенности слишком трудно, долго и требует экспертных знаний, — говорит Эндрю Нжи. — И поэтому мы решили посмотреть, нет ли более простого способа».

В 1980-х казалось, что таким простым путем будет глубокое обучение в нейронных сетях. Подобные системы должны были бы учиться по собственным правилам с нуля. Для этого они использовали очень похожую на мозг механику, в результате которой образовались функции, так же подобные функциям мозга. По замыслу, должны были образовываться модели нейронов, которые складывались бы в определенные слои. Если в подобную систему загрузить рисунок, то первый слой просто укажет все темные и светлые пиксели. Следующий слой должен определить, что определенные пиксели образуют очертания; другой способен различить горизонтальные и вертикальные линии. На определенном этапе некий слой сможет опознать глаза и даже определить, что эти два глаза обычно присутствуют на лице человека.



Сделайте интерьер своего дома еще оригинальнее: закажите подоконник камень, выполненный из мрамора или гранита. Будьте особенными!