для применения во многих областях и сферах. На следующей диаграмме наглядно показано, как резко сократилось число ошибок распознавания образов, когда начали использовать технологии глубокого обучения.
Глубокое обучение – это технология универсального применения, ее можно использовать практически в любой области для распознавания образов, прогнозирования, классификации данных, принятия решений или синтеза. Возьмем сферу страхования, о которой идет речь в рассказе «Золотой слон».
ИИ в приложениях Ganesh Insurance предобучили оценивать вероятность развития у клиента компании серьезных проблем со здоровьем и соответствующим образом корректировать его страховой взнос.
Чтобы сеть научилась отделять тех, у кого с большой вероятностью возникнут такие проблемы, от тех, у кого они, скорее всего, не возникнут, ИИ «тренируют» на обучающих данных, включающих в себя информацию обо всех прошлых заявителях на получение страховки, обо всех их обращениях в медицинские учреждения с разными жалобами и об их семьях. Каждый случай маркируют на выходном слое меткой «обращался с серьезными медицинскими проблемами» или «не обращался с серьезными медицинскими проблемами».
Использование глубокого обучения привело к существенному снижению частоты ошибок при распознавании объектов компьютерным зрением
Впитав в себя в процессе предобучения весь этот набор данных, ИИ может делать предсказания вероятности возникновения у заявителя серьезных проблем со здоровьем и решать, одобрять заявку на страхование или нет, и если да, то каким при этом должен быть страховой взнос.
Обратите внимание: в данном сценарии ни одному человеку не придется маркировать претендента на оформление страховки как объект, имеющий риски с точки зрения здоровья или же не имеющий таковых. Эти метки основываются исключительно на «достоверной информации» (например, были ли у претендента на оформление страховки серьезные жалобы на здоровье в прошлом).
Первая научная статья о глубоком обучении вышла еще в 1967 году. Потребовалось более полувека, чтобы эта технология проявила себя. Это заняло так много времени, потому что для обучения искусственной нейронной сети требуется огромное количество данных и вычислительных мощностей. И если вычислительные мощности – двигатель ИИ, то данные – его топливо.
Вычисления стали достаточно быстрыми для эффективного применения технологии глубокого обучения только в последнее десятилетие, и мы наконец научились собирать достаточное количество данных. Смартфон, которым вы пользовались сегодня, обладает в миллионы раз большей вычислительной мощностью, чем компьютеры НАСА, отправившие Нила Армстронга на Луну в 1969 году. А интернет 2020 года почти в триллион раз больше интернета 1995 года.
Глубокое обучение – результат озарения человеческого мозга, но работают они совершенно по-разному. Глубокому
