а индикатор чашки с вишнями низкое. В этом случае можно сказать, что нейронная сеть правильно распознала объект.
М. Ф.: А как заставить нейронную сеть распознавать объекты на изображениях?
С. Р.: Для этого и нужен процесс обучения. Его алгоритмы настраивают весовые коэффициенты всех связей таким образом, чтобы на примерах сеть запоминала правильные ответы. При определенном везении сеть начинает распознавать объекты и на новых, не входящих в обучающий набор изображениях.
Глубокое обучение – это обучение многослойных нейронных сетей. Формально минимального требования к глубине сети не существует, но двух- или трехуровневые сети, как правило, не считаются глубокими. Некоторые сети могут насчитывать более тысячи слоев. В них преобразование, происходящее между входом и выходом, можно представить как композицию более простых преобразований, происходящих на отдельных уровнях. Предполагается, что наличие множества уровней облегчает поиск обобщающих параметров благодаря установлению весовых коэффициентов всех связей.
Мы только подходим к теоретическому пониманию того, в каких случаях и почему глубокое обучение дает верные результаты. По большому счету все происходящее до сих пор выглядит для нас как магия. Кажется, что изображения, звуковые сигналы и речь, подаваемые на вход глубокой сети, обладают каким-то свойством, помогающим вычленить из них нужный признак. Но пока не ясно, каким.
М. Ф.: Может сложиться впечатление, что ИИ – это синоним глубокого обучения. Это не так?
С. Р.: Приравнивать глубокое обучение к ИИ – ошибка, потому что умение отличать далматинцев от ваз с вишнями – это малая часть требований к эффективному ИИ. Программы AlphaGo и AlphaZero привлекли внимание СМИ к глубокому обучению, но на самом деле это гибрид классического ИИ, который использует метод поиска, с алгоритмом глубокого обучения, который оценивает каждую игровую позицию. Хотя умение отличать хорошую позицию от плохой в го ключевое, программа не смогла бы сыграть на уровне чемпиона мира только в результате глубокого обучения.
По такому же принципу работает система беспилотного автомобиля. На дороге то и дело возникают ситуации, разрешение которых должно происходить по классическим правилам, но в то же время нужно предугадывать возможную реакцию других участников движения, оценивать последствия.
Восприятие – это важный компонент ИИ, который вполне адекватно удается реализовать через глубокое обучение, но для создания системы ИИ требуется множество других способностей различного типа. Особенно это касается действий, растянутых во времени, таких как поездка в отпуск, или сложных – строительство завода. Такие виды деятельности невозможно организовать, имея только систему типа «черный ящик» с глубоким обучением. Иначе алгоритму глубокого обучения нужно будет продемонстрировать все способы, которые когда-либо применялись для строительства. Научится ли система после
