С появления термина «глубокое обучение» прошло уже больше 20 лет, но широко заговорили о нем только недавно. Кратко объясняем, почему так получилось, что такое deep learning, чем оно отличается от машинного обучения и почему вам надо об этом знать.

Об искусственных нейронных сетях сегодня много говорят и пишут – как в контексте больших данных и машинного обучения, так и вне его. В этой статье мы напомним смысл этого понятия, еще раз очертим область его применения, а также расскажем о важном подходе, который ассоциируется с нейронными сетями – глубоком обучении, опишем его концепцию, а также преимущества и недостатки в конкретных случаях использования.

Что такое нейронная сеть?

Как известно, понятие нейронной сети (НС) пришло из биологии и представляет собой несколько упрощенную модель строения человеческого мозга. Но не будем углубляться в естественнонаучные дебри – проще всего представить нейрон (в том числе, искусственный) как некий черный ящик с множеством входных отверстий и одним выходным.

Математически, искусственный нейрон осуществляет преобразование вектора входных сигналов (воздействий) X в вектор выходных сигналов Y при помощи функции, называемой функцией активации. В рамках соединения (искусственной нейронной сети — ИНС) функционируют три вида нейронов: входные (принимающие информацию из внешнего мира – значения интересующих нас переменных), выходные (возвращающие искомые переменные – к примеру, прогнозы, или управляющие сигналы), а также промежуточные – нейроны, выполняющие некие внутренние («скрытые») функции. Классическая ИНС, таким образом, состоит из трех или более слоев нейронов, причем на втором и последующих слоях («скрытых» и выходном) каждый из элементов соединен со всеми элементами предыдущего слоя.

Важно помнить о понятии обратной связи, которое определяет вид структуры ИНС: прямой передачи сигнала (сигналы идут последовательно от входного слоя через скрытый и поступают в выходной слой) и рекуррентной структуры, когда сеть содержит связи, идущие назад, от более дальних к более ближним нейронам). Все эти понятия составляют необходимый минимум информации для перехода на следующий уровень понимания ИНС – обучения нейронной сети, классификации его методов и понимания принципов работы каждого из них.

Обучение нейронной сети

Не следует забывать, для чего вообще используются подобные категории – иначе есть риск увязнуть в отвлеченной математике. На самом деле, под искусственными нейронными сетями понимают класс методов для решения определенных практических задач, среди которых главными являются задачи распознавания образов, принятия решений, аппроксимации и сжатия данных, а также наиболее интересные для нас задачи кластерного анализа и прогнозирования.

Не уходя в другую крайность и не вдаваясь в подробности работы методов ИНС в каждом конкретном случае, позволим себе напомнить, что при любых обстоятельствах именно способность нейронной сети к обучению (с учителем или «самостоятельно») и является ключевым моментом использования ее для решения практических задач.

В общем случае, обучение ИНС заключается в следующем:

1. входные нейроны принимают переменные («стимулы») из внешней среды;
2. в соответствии с полученной информацией изменяются свободные параметры НС (работают промежуточные слои нейронов);
3. в результате изменений в структуре НС сеть «реагирует» на информацию уже иным образом.

Таков общий алгоритм обучения нейронной сети (вспомним собаку Павлова – да-да, внутренний механизм образования условного рефлекса именно таков – и тут же забудем: все же наш контекст предполагает оперирование техническими понятиями и примерами).

Понятно, что универсального алгоритма обучения не существует и, скорее всего, существовать не может; концептуально подходы к обучению делятся на обучение с учителем и обучение без учителя. Первый алгоритм предполагает, что для каждого входного («обучающегося») вектора существует требуемое значение выходного («целевого») вектора – таким образом, два этих значения образуют обучающую пару, а вся совокупность таких пар – обучающее множество. В случае варианта обучения без учителя обучающее множество состоит лишь из входных векторов – и такая ситуация является более правдоподобной с точки зрения реальной жизни.

Глубокое обучение

Понятие глубокого обучения (deep learning ) относится к другой классификации и обозначает подход к обучению так называемых глубоких структур, к которым можно отнести многоуровневые нейронные сети. Простой пример из области распознавания образов: необходимо научить машину выделять все более абстрактные признаки в терминах других абстрактных признаков, то есть определить зависимость между выражением всего лица, глаз и рта и, в конечном итоге, скопления цветных пикселов математически. Таким образом, в глубокой нейронной сети за каждый уровень признаков отвечает свой слой; понятно, что для обучения такой «махины» необходим соответствующий опыт исследователей и уровень аппаратного обеспечения. Условия сложились в пользу глубокого обучения НС только к 2006 году – и спустя восемь лет можно говорить о революции, которую произвел этот подход в машинном обучении.

Итак, прежде всего, в контексте нашей статьи стоит заметить следующее: глубокое обучение в большинстве случае не контролируется человеком. То есть этот подход подразумевает обучение нейронной сети без учителя. Это и есть главное преимущество «глубокого» подхода: машинное обучение с учителем, особенно в случае глубоких структур, требует колоссальных временных – и трудовых – затрат. Глубокое же обучение – подход, моделирующий человеческое абстрактное мышление (или, по крайней мере, представляет собой попытку приблизиться к нему), а не использующий его.

Идея, как водится, прекрасная, но на пути подхода встают вполне естественные проблемы – прежде всего, коренящиеся в его претензии на универсальность. На самом деле, если на поприще распознавания образов подходы deep learning добились ощутимых успехов, то с той же обработкой естественного языка возникает пока гораздо больше вопросов, чем находится ответов. Очевидно, что в ближайшие n лет вряд ли удастся создать «искусственного Леонардо Да Винчи» или даже – хотя бы! — «искусственного homo sapiens ».

Тем не менее, перед исследователями искусственного интеллекта уже встает вопрос этики: опасения, высказываемые в каждом уважающем себя научно-фантастическом фильме, начиная с «Терминатора» и заканчивая «Трансформерами», уже не кажутся смешными (современные изощренные нейросети уже вполне могут считаться правдоподобной моделью работы мозга насекомого!), но пока явно излишни.

Идеальное техногенное будущее представляется нам как эра, когда человек сможет делегировать машине большинство своих полномочий – или хотя бы сможет позволить ей облегчить существенную часть своей интеллектуальной работы. Концепция глубокого обучения – один из шагов на пути к этой мечте. Путь предстоит долгий – но уже сейчас понятно, что нейронные сети и связанные с ними все развивающиеся подходы способны со временем воплотить в жизнь чаяния научных фантастов.

» (Manning Publications).

Статья рассчитана на людей, у которых уже есть значительный опыт работы с глубинным обучением (например, тех, кто уже прочитал главы 1-8 этой книги). Предполагается наличие большого количества знаний.

Глубинное обучение: геометрический вид

Весь процесс применения этой сложной геометрической трансформации на входных данных можно визуализировать в 3D, изобразив человека, который пытается развернуть бумажный мячик: смятый бумажный комочек - это многообразие входных данных, с которыми модель начинает работу. Каждое движение человека с бумажным мячиком похоже на простую геометрическую трансформацию, которую выполняет один слой. Полная последовательность жестов по разворачиванию - это сложная трансформация всей модели. Модели глубинного обучения - это математические машины по разворачиванию запутанного многообразия многомерных данных.

Вот в чём магия глубинного обучения: превратить значение в векторы, в геометрические пространства, а затем постепенно обучаться сложным геометрическим преобразованиям, которые преобразуют одно пространство в другое. Всё что нужно - это пространства достаточно большой размерности, чтобы передать весь спектр отношений, найденных в исходных данных.

Ограничения глубинного обучения

Причина в том, что модель глубинного обучения - это «лишь» цепочка простых, непрерывных геометрических преобразований , которые преобразуют одно векторное пространство в другое. Всё, что она может, это преобразовать одно множество данных X в другое множество Y, при условии наличия возможной непрерывной трансформации из X в Y, которой можно обучиться, и доступности плотного набора образцов преобразования X:Y как данных для обучения. Так что хотя модель глубинного обучения можно считать разновидностью программы, но большинство программ нельзя выразить как модели глубинного обучения - для большинства задач либо не существует глубинной нейросети практически подходящего размера, которая решает задачу, либо если существует, она может быть необучаема , то есть соответствующее геометрическое преобразование может оказаться слишком сложным, или нет подходящих данных для её обучения.

Масштабирование существующих техник глубинного обучения - добавление большего количества слоёв и использование большего объёма данных для обучения - способно лишь поверхностно смягчить некоторые из этих проблем. Оно не решит более фундаментальную проблему, что модели глубинного обучения очень ограничены в том, что они могут представлять, и что большинство программ нельзя выразить в виде непрерывного геометрического морфинга многообразия данных.

Риск антропоморфизации моделей машинного обучения

В частности, наиболее ярко это проявляется в «состязательных примерах», то есть образцах входных данных сети глубинного обучения, специально подобранных, чтобы их неправильно классифицировали. Вы уже знаете, что можно сделать градиентное восхождение в пространстве входных данных для генерации образцов, которые максимизируют активацию, например, определённого фильтра свёрточной нейросети - это основа техники визуализации, которую мы рассматривали в главе 5 (примечание: книги «Глубинное обучение с Python »), также как алгоритма Deep Dream из главы 8. Похожим способом, через градиентное восхождение, можно слегка изменить изображение, чтобы максимизировать предсказание класса для заданного класса. Если взять фотографию панды и добавить градиент «гиббон», мы можем заставить нейросеть классифицировать эту панду как гиббона. Это свидетельствует как о хрупкости этих моделей, так и о глубоком различии между трансформацией со входа на выход, которой она руководствуется, и нашим собственным человеческим восприятием.

В общем, у моделей глубинного обучения нет понимания входных данных, по крайней мере, не в человеческом смысле. Наше собственное понимание изображений, звуков, языка, основано на нашем сенсомоторном опыте как людей - как материальных земных существ. У моделей машинного обучения нет доступа к такому опыту и поэтому они не могут «понять» наши входные данные каким-либо человекоподобным способом. Аннотируя для наших моделей большое количество примеров для обучения, мы заставляем их выучить геометрическое преобразование, которое приводит данные к человеческим концепциям для этого специфического набора примеров, но это преобразование является лишь упрощённым наброском оригинальной модели нашего разума, таким, какое разработано исходя из нашего опыта как телесных агентов - это как слабое отражение в зеркале.

Как практикующий специалист по машинному обучению, всегда помните об этом, и никогда не попадайте в ловушку веры в то, что нейросети понимают задачу, которую выполняют - они не понимают, по крайней мере не таким образом, какой имеет смысл для нас. Они были обучены другой, гораздо более узкой задаче, чем та, которой мы хотим их обучить: простому преобразованию входных образцов обучения в целевые образцы обучения, точка к точке. Покажите им что-нибудь, что отличается от данных обучения, и они сломаются самым абсурдным способом.

Локальное обобщение против предельного обобщения

Люди способны на гораздо большее, чем преобразование немедленного стимула в немедленный отклик, как нейросеть или, может быть, насекомое. Люди удерживают в сознании сложные, абстрактные модели текущей ситуации, самих себя, других людей, и могут использовать эти модели для предсказания различных возможных вариантов будущего, и выполнять долговременное планирование. Они способны на объединение в единое целое известных концепций, чтобы представить то, что они никогда не знали раньше - как рисование лошади в джинсах, например, или изображение того, что бы они сделали, если бы выиграли в лотерею. Способность мыслить гипотетически, расширять свою модель ментального пространства далеко за пределы того, что мы напрямую испытывали, то есть, способность делать абстракции и рассуждения , пожалуй, определяющая характеристика человеческого познания. Я называю это «предельным обобщением»: способность приспосабливаться к новым, никогда не испытанным ранее ситуациям, используя очень мало данных либо вовсе не используя никаких данных.

Это резко отличается от того, что делают сети глубинного обучения, что я бы назвал «локальным обобщением»: преобразование входных данных в выходные данные быстро прекращает иметь смысл, если новые входные данные хотя бы немного отличаются от того, с чем они встречались во время обучения. Рассмотрим, для примера, проблему обучения подходящим параметрам запуска ракеты, которая должна сесть на Луну. Если бы вы использовали нейросеть для этой задачи, обучая её с учителем или с подкреплением, вам бы понадобилось дать ей тысячи или миллионы траекторий полёта, то есть нужно выдать плотный набор примеров в пространстве входящих значений, чтобы обучиться надёжному преобразованию из пространства входящих значений в пространство исходящих значений. В отличие от них, люди могут использовать силу абстракции для создания физических моделей - ракетостроение - и вывести точное решение, которое доставит ракету на Луну всего за несколько попыток. Таким же образом, если вы разработали нейросеть для управления человеческим телом и хотите, чтобы она научилась безопасно проходить по городу, не будучи сбитой автомобилем, сеть должна умереть много тысяч раз в различных ситуациях, прежде чем сделает вывод, что автомобили опасны, и не выработает соответствующее поведение, чтобы их избегать. Если её перенести в новый город, то сети придётся заново учиться большей часть того, что она знала. С другой стороны, люди способны выучить безопасное поведение, не умерев ни разу - снова, благодаря силе абстрактного моделирования гипотетических ситуаций.

Итак, несмотря на наш прогресс в машинном восприятии, мы всё ещё очень далеки от ИИ человеческого уровня: наши модели могут выполнять только локальное обобщение , адаптируясь к новым ситуациям, которые должны быть очень близки к прошлым данным, в то время как человеческий разум способен на предельное обобщение , быстро приспосабливаясь к абсолютно новым ситуациям или планируя далеко в будущее.

Выводы

Чтобы снять некоторые из этих ограничений и начать конкурировать с человеческим мозгом, нам нужно отойти от прямого преобразования со входа в выход и перейти к рассуждениям и абстракциям . Возможно, подходящей основой для абстрактного моделирования различных ситуация и концепций могут быть компьютерные программы. Мы говорили раньше (примечание: в книге «Глубинное обучение с Python »), что модели машинного обучения можно определить как «обучаемые программы»; в данный момент мы можем обучать только узкое и специфическое подмножество всех возможных программ. Но что если бы мы могли обучать каждую программу, модульно и многократно? Посмотрим, как мы можем к этому придти.

Будущее глубинного обучения

На высоком уровне вот основные направления, которые я считаю перспективными:

• Модели приблизятся к компьютерным программам общего предназначения, построенных поверх гораздо более богатых примитивов, чем наши нынешние дифференцируемые слои - так мы получим рассуждения и абстракции , отсутствие которых является фундаментальной слабостью нынешних моделей.
• Появятся новые формы обучения, которые сделают это возможным - и позволят моделям отойти просто от дифференцируемых преобразований.
• Модели будут требовать меньшего участия разработчика - не должно быть вашей работой постоянно подкручивать ручки.
• Появится большее, систематическое повторное использование выученных признаков и архитектур; мета-обучаемые системы на основе повторно используемых и модульных подпрограмм.

Итак, вперёд.

Модели как программы

Как этого достичь? Возьмём хорошо известный тип сети: RNN. Что важно, у RNN немного меньше ограничений, чем у нейросетей прямого распространения. Это потому что RNN представляют собой немного больше, чем простые геометрические преобразования: это геометрические преобразования, которые осуществляются непрерывно в цикле for . Временной цикл for задаётся разработчиком: это встроенное допущение сети. Естественно, сети RNN всё ещё ограничены в том, что они могут представлять, в основном, потому что каждый их шаг по-прежнему является дифференцируемым геометрическим преобразованием и из-за способа, которым они передают информацию шаг за шагом через точки в непрерывном геометрическом пространстве (векторы состояния). Теперь представьте нейросети, которые бы «наращивались» примитивами программирования таким же способом, как циклы for - но не просто одним-единственным жёстко закодированным циклом for с прошитой геометрической памятью, а большим набором примитивов программирования, с которыми модель могла бы свободно обращаться для расширения своих возможностей обработки, таких как ветви if , операторы while , создание переменных, дисковое хранилище для долговременной памяти, операторы сортировки, продвинутые структуры данных вроде списков, графов, хеш-таблиц и многого другого. Пространство программ, которые такая сеть может представлять, будет гораздо шире, чем могут выразить существующие сети глубинного обучения, и некоторые из этих программ могут достичь превосходной силы обобщения.

Одним словом, мы уйдём от того, что у нас с одной стороны есть «жёстко закодированный алгоритмический интеллект» (написанное вручную ПО), а с другой стороны - «обученный геометрический интеллект» (глубинное обучение). Вместо этого мы получим смесь формальных алгоритмических модулей, которые обеспечивают возможности рассуждений и абстракции , и геометрические модули, которые обеспечивают возможности неформальной интуиции и распознавания шаблонов . Вся система целиком будет обучена с небольшим человеческим участием либо без него.

Родственная область ИИ, которая, по моему мнению, скоро может сильно продвинуться, это программный синтез , в частности, нейронный программный синтез. Программный синтез состоит в автоматической генерации простых программ, используя поисковый алгоритм (возможно, генетический поиск, как в генетическом программировании) для изучения большого пространства возможных программ. Поиск останавливается, когда найдена программа, соответствующая требуемым спецификациям, часто предоставляемым как набор пар вход-выход. Как видите, это сильно напоминает машинное обучение: «данные обучения» предоставляются как пары вход-выход, мы находим «программу», которая соответствует трансформации входных в выходные данные и способна к обобщениям для новых входных данных. Разница в том, что вместо значений параметров обучения в жёстко закодированной программе (нейронной сети) мы генерируем исходный код путём дискретного поискового процесса.

Я определённо ожидаю, что к этой области снова проснётся большой интерес в следующие несколько лет. В частности, я ожидаю взаимное проникновение смежных областей глубинного обучения и программного синтеза, где мы будем не просто генерировать программы на языках общего назначения, а где мы будем генерировать нейросети (потоки обработки геометрических данных), дополненные богатым набором алгоритмических примитивов, таких как циклы for - и многие другие. Это должно быть гораздо более удобно и полезно, чем прямая генерация исходного кода, и существенно расширит границы для тех проблем, которые можно решать с помощью машинного обучения - пространство программ, которые мы можем генерировать автомтически, получая соответствующие данные для обучения. Смесь символического ИИ и геометрического ИИ. Современные RNN можно рассматривать как исторического предка таких гибридных алгоритмо-геометрических моделей.

Рисунок: Обученная программа одновременно полагается на геометрические примитивы (распознавание шаблонов, интуиция) и алгоритмические примитивы (аргументация, поиск, память).

За пределами обратного распространения и дифференцируемых слоёв

Кроме того, обратное распространение имеет рамки end-to-end, что подходит для обучения хороших сцепленных преобразований, но довольно неэффективно с вычислительной точки зрения, потому что не использует полностью модульность глубинных сетей. Чтобы повысить эффективность чего бы то ни было, есть один универсальный рецепт: ввести модульность и иерархию. Так что мы можем сделать само обратное распространение более эффективным, введя расцепленные модули обучения с определённым механизмом синхронизации между ними, организованном в иерархическом порядке. Эта стратегия частично отражена в недавней работе DeepMind по «синтетическим градиентам». Я ожидаю намного, намного больше работ в этом направлении в ближайшем будущем.

Можно представить будущее, где глобально недифференцируемые модели (но с наличием дифференцируемых частей) будут обучаться - расти - с использованием эффективного поискового процесса, который не будет применять градиенты, в то время как дифференцируемые части будут обучаться даже быстрее, используя градиенты с использованием некоей более эффективной версии обратного распространения

Автоматизированное машинное обучение

Сейчас бóльшую часть времени разработчик систем глубинного обучения бесконечно модифицирует данные скриптами Python, затем долго настраивает архитектуру и гиперпараметры сети глубинного обучения, чтобы получить работающую модель - или даже чтобы получить выдающуюся модель, если разработчик настолько амбициозен. Нечего и говорить, что это не самое лучшее положение вещей. Но ИИ и здесь может помочь. К сожалению, часть по обработке и подготовке данных трудно автоматизировать, поскольку она часто требует знания области, а также чёткого понимания на высоком уровне, чего разработчик хочет достичь. Однако настройка гиперпараметров - это простая поисковая процедура, и в данном случае мы уже знаем, чего хочет достичь разработчик: это определяется функцией потерь нейросети, которую нужно настроить. Сейчас уже стало обычной практикой устанавливать базовые системы AutoML, которые берут на себя большую часть подкрутки настроек модели. Я и сам установил такую, чтобы выиграть соревнования Kaggle.

На самом базовом уровне такая система будет просто настраивать количество слоёв в стеке, их порядок и количество элементов или фильтров в каждом слое. Это обычно делается с помощью библиотек вроде Hyperopt, которые мы обсуждали в главе 7 (примечание: книги «Глубинное обучение с Python »). Но можно пойти намного дальше и попробовать получить обучением соответствующую архитектуру с нуля, с минимальным набором ограничений. Это возможно с помощью обучения с подкреплением, например, или с помощью генетических алгоритмов.

Другим важным направлением развития AutoML является получение обучением архитектуры модели одновременно с весами модели. Обучая модель с нуля каждый раз мы пробуем немного разные архитектуры, что чрезвычайно неэффективно, поэтому действительно мощная система AutoML будет управлять развитием архитектур, в то время как свойства модели настраиваются через обратное распространение на данных для обучения, таким образом устраняя всю чрезмерность вычислений. Когда я пишу эти строки, подобные подходы уже начали применять.

Когда всё это начнёт происходить, разработчики систем машинного обучения не останутся без работы - они перейдут на более высокий уровень в цепочке создания ценностей. Они начнут прикладывать гораздо больше усилий к созданию сложных функций потерь, которые по-настоящему отражают деловые задачи, и будут глубоко разбираться в том, как их модели влияют на цифровые экосистемы, в которых они работают (например, клиенты, которые пользуются предсказаниями модели и генерируют данные для её обучения) - проблемы, которые сейчас могут позволить себе рассматривать только крупнейшие компании.

Пожизненное обучение и повторное использование модульных подпрограмм

Вдобавок, в последние годы неоднократно звучало замечательное наблюдение, что обучение одной и той же модели делать несколько слабо связанных задач улучшает её результаты в каждой из этих задач . Например, обучение одной и той же нейросети переводить с английского на немецкий и с французского на итальянский приведёт к получению модели, которая будет лучше в каждой из этих языковых пар. Обучение модели классификации изображений одновременно с моделью сегментации изображений, с единой свёрточной базой, приведёт к получению модели, которая лучше в обеих задачах. И так далее. Это вполне интуитивно понятно: всегда есть какая-то информация, которая частично совпадает между этими двумя на первый взгляд разными задачами, и поэтому общая модель имеет доступ к большему количеству информации о каждой отдельной задаче, чем модель, которая обучалась только на этой конкретной задаче.

Что мы делаем на самом деле, когда повторно применяем модель на разных задачах, так это используем предобученные веса для моделей, которые выполняют общие функции, вроде извлечения визуальных признаков. Вы видели это на практике в главе 5. Я ожидаю, что в будущем будет повсеместно использоваться более общая версия этой техники: мы не только станем применять ранее усвоенные признаки (веса подмодели), но также архитектуры моделей и процедуры обучения. По мере того, как модели будут становиться более похожими на программы, мы начнём повторно использовать подпрограммы , как функции и классы в обычных языках программирования.

Подумайте, как выглядит сегодня процесс разработки программного обеспечения: как только инженер решает определённую проблему (HTTP-запросы в Python, например), он упаковывает её как абстрактную библиотеку для повторного использования. Инженеры, которым в будущем встретится похожая проблема, просто ищут существующие библиотеки, скачивают и используют их в своих собственных проектах. Таким же образом в будущем системы метаобучения смогут собирать новые программы, просеивая глобальную библиотеку высокоуровневых повторно используемых блоков. Если система начнёт разрабатывать похожие подпрограммы для нескольких разных задач, то выпустит «абстрактную» повторно используемую версию подпрограммы и сохранит её в глобальной библиотеке. Такой процесс откроет возможность для абстракции , необходимого компонента для достижения «предельного обобщения»: подпрограмма, которая окажется полезной для многих задач и областей, можно сказать, «абстрагирует» некий аспект принятия решений. Такое определение «абстракции» похоже не понятие абстракции в разработке программного обеспечения. Эти подпрограммы могут быть или геометрическими (модули глубинного обучения с предобученными представлениями), или алгоритмическими (ближе к библиотекам, с которыми работают современные программисты).

Рисунок: Метаобучаемая система, способная быстро разработать специфические для задачи модели с применением повторно используемых примитивов (алгоритмических и геометрических), за счёт этого достигая «предельного обобщения».

В итоге: долговременное видение

• Модели станут больше похожи на программы и получат возможности, которые простираются далеко за пределы непрерывных геометрических преобразований исходных данных, с чем мы работаем сейчас. Возможно, эти программы будут намного ближе к абстрактным ментальным моделям, которые люди поддерживают о своём окружении и о себе, и они будут способны на более сильное обобщение благодаря своей алгоритмической природе.
• В частности, модели будут смешивать алгоритмические модули с формальными рассуждениями, поиском, способностями к абстракции - и геометрические модули с неформальной интуицией и распознаванием шаблонов. AlphaGo (система, потребовавшая интенсивного ручного программирования и разработки архитектуры) представляет собой ранний пример, как может выглядеть слияние символического и геометрического ИИ.
• Они будут выращиваться автоматически (а не писаться вручную людьми-программистами), с использованием модульных частей из глобальной библиотеки повторно используемых подпрограмм - библиотеки, которая эволюционировала путём усвоения высокопроизводительных моделей из тысяч предыдущих задач и наборов данных. Как только метаобучаемая система определила общие шаблоны решения задач, они преобразуются в повторно используемые подпрограммы - во многом как функции и классы в современном программировании - и добавляются в глобальную библиотеку. Так достигается способность абстракции .
• Глобальная библиотека и соответствующая система выращивания моделей будет способна достичь некоторой формы человекоподобного «предельного обобщения»: столкнувшись с новой задачей, новой ситуацией, система сможет собрать новую работающую модель для этой задачи, используя очень малое количество данных, благодаря: 1) богатым программоподобным примитивам, которые хорошо делают обобщения и 2) обширному опыту решения похожих задач. Таким же образом, как люди могут быстро изучить новую сложную видеоигру, потому что у них есть предыдущий опыт многих других игр и потому что модели на основе предыдущего опыта являются абстратктными и программоподобными, а не простым преобразованием стимула в действие.
• По существу, эту непрерывно обучающуюся систему по выращиванию моделей можно интерпретировать как Сильный Искусственный Интеллект. Но не ждите наступления какого-то сингулярного робоапокалипсиса: он является чистой фантазией, которая родилась из большого списка глубоких недоразумений в понимании интеллекта и технологий. Впрочем, этой критике здесь не место.

— Лаборатория молодая: в нашей команде пока только пять человек, работы — непаханое поле, но мы серьезно настроены. Основным направлением выбрали разработку и исследование диалоговых систем — онлайн-консультанты, помощники, которые компетентно отвечают на все вопросы пользователя. У многих компаний и сейчас есть такие сервисы, однако либо они плохо работают, постоянно выдавая ошибки, либо по ту сторону монитора сидит живой человек, который не может быть в сети 24/7, к тому же ему надо платить. Мы хотим разработать алгоритм, который позволит создавать роботов, способных к полноценной беседе. Такой робот сможет за считанные минуты купить вам билет на самолет или проконсультировать по любому насущному вопросу. Сейчас такого уровня систем не существует.

Нейронные сети и искусственный интеллект

Идея нейронных сетей родилась в середине XX века в США вместе с появлением первых ЭВМ. Нейрофизиологи, изучавшие теоретические аспекты работы мозга, полагали, что организация работы компьютера по образу и подобию работы человеческого мозга позволит уже в ближайшем будущем создать первый искусственный интеллект.

Отличие искусственного интеллекта от всех алгоритмов прошлого поколения заключается в том, что обученная нейронная сеть действует не по заданному пути, а самостоятельно ищет способы наиболее эффективного достижения цели. Работа одиночного компьютерного «нейрона» выглядит так: для обучения на вход программы подаются объекты, принадлежащие двум типам — А и Б — и несущие в себе какое-то числовое значение. Программа, исходя из данных в обучающей выборке, понимает, какие диапазоны этого значения соответствуют объектам А, а какие — Б, и впоследствии может отличать их самостоятельно. В реальных задачах система должна различать множество типов, у каждого из которых, в свою очередь, могут быть десятки свойств. Для их решения необходима более сложная структура из слоев нейронов, серьезные вычислительные мощности и большое количество обучающих тестов. XXI век стал началом эры, в которой эти технологии уже могут применяться для решения ежедневных задач.

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией:

— Концепция работы нейронных сетей довольно простая: мы даем машине большой объем текста, а она запоминает, как слова сочетаются друг с другом. На основе этой информации она может подобные тексты воспроизводить — машине для этого не обязательно знать правила синтаксиса, склонения и спряжения. Уже сейчас есть нейронные сети, которые, обучившись на произведениях Пушкина, пытаются писать в его стиле. В этом еще одна особенность нейронных сетей: они учатся тому «стилю», который им дают для обучения. Если в качестве материала дать Википедию, программа будет сыпать терминами и использовать преимущественно публицистический стиль. Поскольку наша лаборатория работает над созданием вопросно-ответных систем, для обучения сети мы используем готовые диалоги. В одном из экспериментов использовали субтитры из фильмов — дали изучить нашей сети целую сагу про вампиров. Проанализировав этот массив данных, нейронная сеть уже сейчас вполне может поддержать разговор.

Диалоги сотрудников лаборатории с нейронной сетью

Команда: сегодня и завтра

Лаборатория сотрудничает с крупными исследовательскими центрами на базе НИЯУ МИФИ и Курчатовского института. В ее деятельности также принимают участие и иностранные специалисты в области машинного обучения и нейроинформатики, например Сергей Плис из The Mind Research Network. Помимо этого, регулярно проводятся мероприятия, нацеленные на популяризацию деятельности лаборатории и поиск молодых талантов. Победа в хакатоне или успешное прохождение курсов дают неплохие шансы попасть в лабораторию.

Валентин Малых, сотрудник лаборатории:

— Мой путь в лабораторию был весьма непростым. Еще года четыре назад я практически не касался темы машинного обучения. Потом занялся компьютерной лингвистикой, и понеслось... Несколько раз менял работу: попробовал себя в робототехнике, занимался разработкой программного обеспечения, связанного с компьютерным зрением, там как раз и познакомился с машинным обучением, и мне захотелось заниматься серьезными исследованиями.
За все время работы успел съездить на несколько хакатонов, которые организовывала лаборатория — пожалуй, самое интересное, что произошло со мной за тот период. После пришел к ребятам и сказал, что хочу у них работать. Меня взяли.

Философия DeepHack

Хакатоны, несмотря на свое название, никак не связаны со взломом программного обеспечения (англ. hack — взламывать). Это командные соревнования по программированию, в которых участники в течение нескольких дней, а иногда и недель, бьются над решением какой-то одной конкретной задачи. Тема хакатона объявляется заранее, обычно участвуют несколько сотен человек. Такие мероприятия организуют не только институты, но и крупные компании, которые ищут талантливых специалистов. На базе Физтеха лаборатория нейронных сетей и глубокого обучения организовала уже два хакатона — участники в течение недели слушали лекции о вопросно-ответных и диалоговых системах и писали код.

Владислав Беляев, сотрудник лаборатории:

— В этом и в прошлом году мы устраивали хакатоны по машинному обучению. Заявок было очень много, причем не только из России и СНГ, но и из Европы, из Штатов. Во время хакатона читали лекции ученые из Оксфорда и Стэнфорда, Google DeepMind и OpenAI , ну и российские коллеги, конечно. Сейчас мы готовим курс по нейронным сетям, расскажем все с самого начала и до конца: от биологической концепции и основных моделях в программировании до собственно прикладного применения и конкретной реализации.

Свободное время

В лаборатории пока мало сотрудников, поэтому на каждого приходится большой объем работы разного характера: нужно изучать алгоритмы, писать код, готовить научные публикации.

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией:

— Работать приходится много — кажется, я уже не помню, что такое свободное время. Без шуток, времени отдохнуть практически не находится: за последние полгода мы разок смогли выбраться на шашлыки компанией. Хотя в каком-то смысле и работа может быть отдыхом. На хакатонах и семинарах появляется возможность пообщаться в менее формальной обстановке с коллегами и завести новые знакомства. Традиций совместного времяпрепровождения после работы мы пока завести не успели — слишком молоды. Летом планируем выбраться на природу всей лабораторией, снять коттедж и две недели решать самые тяжелые и интересные задачи вместе — устроим свой личный мини-хакатон. Посмотрим, насколько такой подход может быть эффективным. Возможно, это и станет нашей первой доброй традицией.

Трудоустройство

Лаборатория будет расширяться и уже сейчас ищет новых сотрудников. Самый простой способ получить место — пройти двухмесячную стажировку , на которую отбирают по итогам собеседования. Необходимым условием прохождения собеседования является выполнение части задач курса Deep Learning . Во время стажировки есть возможность поучаствовать в выполнении оплачиваемых заказных проектов. Финансирование лаборатории пока не налажено, однако, по словам сотрудников лаборатории, в ближайшее время эта проблема будет решена. «Попасть к нам сейчас — значит получить шанс стать «отцом-основателем» лаборатории в самом перспективном направлении информационных технологий», — говорит Михаил Бурцев.

Изображения и фотографии предоставила лаборатория нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ. Фотограф: Евгений Пелевин.

Вже майже 3 роки ІТ Академія допомагає хмельничанам робити перші кроки у сфері ІТ і будувати кар’єру маркетолога, програміста, тестувальника, проектного менеджера, менеджера з продажу, ейчара, веб-дизайнера. За цей час ми випустили 240 студентів, 40 з них працюють у ІТ-компаніях, ще 8 використовують здобуті знання, працюючи на фрілансі.

Доброго всем времени суток уважаемые коллеги iOS-ники, наверняка каждый из вас работал с сетью и занимался парсингом данных c JSON. Для этого процесса есть куча библиотек, всевозможных инструментов которые можно юзать. Некоторые из них сложные, а некоторые простые. Я и сам очень долго если чесно парсил JSON руками, не доверяя этот процес каким-то сторонним библиотекам и в этом были свои плюсы.

9 сентября 2014 года в ходе очередной презентации, компания Apple представила собственную систему мобильных платежей — Apple Pay.

С помощью платежной системы Apple Pay пользователи iPhone 6 и iPhone 6+, а также владельцы новейших версий Apple Watch могут совершать покупки онлайн, пользоваться дополнительными преимуществами apple pay для мобильных приложений и совершать платежи при помощи технологии NFC (Near Field Communication). Для авторизации платежей используются технологии Touch ID или Face ID.

Технологии не стоят на месте, и процессы разработки движутся вместе с ними. Если раньше компании работали по модели «Waterfall», то сейчас, например, все стремятся внедрить «Scrum». Эволюция происходит и в сфере предоставления услуг по разработке программного обеспечения. Раньше компании предоставляли клиентам качественную разработку в рамках бюджета, останавливаясь на этом, сейчас же они стремятся обеспечить максимальную пользу для клиента и его бизнеса, предоставляя свою экспертизу.

За последние несколько лет появилось столько хороших шрифтов, в том числе бесплатных, что мы решили написать продолжение нашей для дизайнеров.

Каждый дизайнер имеет набор любимых шрифтов для работы, с которыми ему привычно работать и которые отражают его графический стиль. Дизайнеры говорят «Хороших шрифтов много не бывает», но сейчас можно смело представить ситуацию когда этот набор состоит только из бесплатных шрифтов.

Как часто проджект менеджеры оказываются между молотом и наковальней, когда пытаются найти баланс между всеми требованиями и сроками заказчика и ментальным здоровьем всей команды? Сколько нюансов нужно учесть, чтобы по обе стороны ответственности был мир и порядок? Как понять хороший ты менеджер или тебе срочно стоит подтягиваться по всем фронтам? Как определить, в каких аспектах именно ты, как ПМ, отстаешь, а где ты молодец и умничка? Именно об этом была очередная конференция Code’n’Coffee.

Технология распознавания образов все активнее входит в наш обиход. Компании и учреждения используют ее для решения самых разных задач: от обеспечения безопасности до исследования удовлетворенности клиентов. Инвестиции в продукты, в основе которых — данная функция, обещают вырасти