Читать книгу ИИ-2041. Десять образов нашего будущего онлайн

58 страница из 79

В «Золотом слоне» описан потрясающий потенциал глубокого обучения и его ловушки вроде воспроизведения социальных предрассудков в цифровых технологиях.

Так что же такое глубокое обучение? Каковы его ограничения? Какую роль в нем играют данные? Почему интернет и финансы считаются наиболее перспективными отраслями для применения ИИ на ранних этапах? Какие условия оптимальны для глубокого обучения? И почему кажется, что это работает чертовски хорошо – но только когда оно действительно работает? Каковы недостатки и недочеты ИИ?

ЧТО ТАКОЕ ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ?

Глубокое обучение вдохновлено сложнейшей сетью нейронов нашего мозга, оно строит программные многослойные искусственные нейронные сети с входными, скрытыми и выходными слоями. Данные поступают на входной слой – вход, а результат, соответственно, появляется на выходном слое. Между ними могут находиться тысячи других скрытых слоев – отсюда и «глубокое обучение».

Многие считают, что ИИ «программируется» или «обучается» людьми посредством указания конкретных правил и действий. Например, человек сообщает ИИ, что «у кошек заостренные уши и усы». Но на самом деле глубокое обучение работает лучше без внешних «человеческих» правил. Вместо того чтобы запоминать правила, данные людьми, на вход глубокой нейросети подается множество примеров, а на выход – правильные ответы для каждого из них. Таким образом, сеть между входом и выходом может быть «обучена», чтобы максимизировать шансы получить правильный ответ на заданный вход.