Читать книгу ИИ-2041. Десять образов нашего будущего онлайн

60 страница из 79

В ходе этого процесса глубокая нейросеть математически обучается (или «тренируется») максимизировать значение «целевой функции». В нашем примере с распознаванием кошки такой целевой функцией является вероятность правильного распознавания «кошка» – «не кошка».

После такой тренировки сеть глубокого обучения, по сути, становится гигантским математическим уравнением; его можно протестировать на изображениях, которых она до этого не видела, и убедиться, что сеть путем «умозаключений» способна определить наличие или отсутствие в этих изображениях кошки.

С появлением глубокого обучения совершенно непрактичные ранее возможности ИИ стали пригодными 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».