Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков Страница 180

Тут можно читать бесплатно Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков. Жанр: Компьютеры и Интернет / Прочая околокомпьтерная литература. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте 500book.net или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков
  • Категория: Компьютеры и Интернет / Прочая околокомпьтерная литература
  • Автор: Сергей Сергеевич Марков
  • Страниц: 482
  • Добавлено: 2025-01-23 14:12:09
  • Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних просмотр данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕН! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту pbn.book@yandex.ru для удаления материала


Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков краткое содержание

Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков» бесплатно полную версию:

Новый этап в области компьютерных технологий часто называют очередной «весной искусственного интеллекта». Её начало обычно отсчитывают с момента появления нейронной сети, сегодня известной под названием AlexNet, успех которой в распознавании зрительных образов возвестил о начале «революции глубокого обучения». В результате этой революции машинам удалось превзойти человеческий уровень при решении множества задач. Сегодня уже мало кого удивляют победы машин над сильнейшими игроками в го, создание ими музыки и картин, предсказание нейронными сетями пространственной структуры белков и другие вещи, которые десять лет назад мы посчитали бы чудесами. Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) быстро вошли в нашу жизнь и стали её неотъемлемой частью. Например, каждый раз, когда вы делаете фотографию при помощи смартфона, её обработку выполняет нейронная сеть.
На смену весне искусственного интеллекта приходит лето. Эта книга рассказывает о том, какие события в истории науки привели к началу этого лета, о современных технологиях ИИ и их возможностях, а также пытается приоткрыть завесу, скрывающую от нас мир ближайшего будущего.
Мифы и заблуждения об искусственном интеллекте, страхи, насущные проблемы, перспективные направления исследований — обо всём этом вы узнаете из «Большой книги искусственного интеллекта».

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков читать онлайн бесплатно

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков - читать книгу онлайн бесплатно, автор Сергей Сергеевич Марков

прикладных задач искусственного интеллекта на основе импульсных нейронных сетей (spiking neural networks, SNN). Для удобства мы будем называть первые нейроморфными системами типа I, а вторые — нейроморфными системами типа II.

Термин «импульсные нейронные сети» появился с лёгкой руки профессора Вольфганга Маасса, который в своей статье 1997 г. предложил разделить нейронные сети на три поколения. К первому он относил нейронные сети на основе нейронов с пороговой функцией активации, ко второму — сети на основе нейронов с непрерывными функциями активации (сигмоидальными, полиномиальными и т. д.), а к третьему — сети, которые в качестве вычислительных единиц используют так называемые импульсные нейроны[1563].

Импульсные нейроны, в отличие от нейронов обычного перцептрона, срабатывают не на каждом из циклов распространения сигнала, а только тогда, когда их мембранный потенциал (т. е. разница в электрическом заряде внутренней и внешней поверхностей клеточной оболочки) достигает определённого значения. Когда нейрон срабатывает, он генерирует сигнал, который передаётся другим нейронам, которые, в свою очередь, увеличивают или уменьшают свои мембранные потенциалы в соответствии с этим сигналом. Несложно убедиться, что источником вдохновения для импульсной модели нейрона послужили работы Луи Лапика, Ходжкина, Хаксли и других нейрофизиологов, занимавшихся изучением распространения электрических сигналов в нервной ткани. Системы уравнений, описывающие накопление потенциала, его утечки, срабатывание нейрона и так далее, могут различаться в различных импульсных моделях. Обычно выбор конкретной модели зависит от области применения нейроморфной системы, именно поэтому модели, лежащие в основах систем типа I, тяготеют к большей биологической достоверности; модели же, лежащие в основе систем типа II, обычно выбираются таким образом, чтобы обеспечить снижение вычислительных затрат и большее удобство применения в используемом типе оборудования. Среди преимуществ систем типа II по сравнению с тензорными процессорами можно назвать их крайне низкий уровень энергопотребления и тепловыделения.

Первые сети третьего поколения (далее — импульсные сети) появились задолго до работ Маасса. Их история не менее интересна, чем история «конвенциональных» искусственных нейронных сетей. У истоков этого направления стоял биофизик Отто Шмитт, известный в качестве автора термина «биомиметика». Старший брат Отто, Фрэнсис, был биологом и изучал в MIT «молекулярную организацию клеток и тканей с особым акцентом на нервные волокна». Отто выбрал близкую тему для исследований в аспирантуре. Он использовал свои знания в области электротехники, стремясь создать искусственные конструкции, способные имитировать распространение импульсов по нервным волокнам. В результате в 1934 г. увидел свет так называемый триггер Шмитта, реализованный на базе электровакуумных триодов. В 1937 г. Шмитт описал его в диссертации под названием «термионный триггер»[1564]. Как и для Ходжкина и Хаксли, источником вдохновения для Шмитта стала нервная система кальмара. В 1940 г. собственную электрическую схему для моделирования работы нерва создал французский исследователь Филипп Фабр, известный в наши дни как изобретатель электроглоттографии[1565]. В своей работе Фабр ссылается на Лапика, а также на ряд исследователей, изучавших нервную проводимость в 1920–1930‑е гг.[1566], [1567] Конечно, все эти ранние работы (как и ряд более поздних) не ставили перед собой задачу создания вычислительных устройств. Действующие электрические модели нейрона в те годы создавались главным образом для исследований в области физиологии и медицины[1568]. Позже, в 1960 г., на заре эпохи интегральных схем, американский инженер Хьюитт Крейн из Стэнфордского исследовательского института предложил концепцию нейристора [neuristor], способного заменить собой все логические элементы цифровой схемы. Впрочем, признавая, что сам по себе нейристор пока что не создан, автор в качестве варианта предлагал ссылаться на его модель как на «эвристор» [heuristor], чтобы приберечь название «нейристор» до того момента, когда такие устройства будут созданы[1569]. Появление таких устройств не заставило себя ждать. Пионерскими работами в этой области стали конструкции Коута и Нагумо.

В 1960–1970-е гг. было предложено множество различных схем реализации нейронных систем, ряд из которых можно отнести к импульсным сетям. Среди интересных проектов в этой области, осуществлявшихся в то время, стоит упомянуть исследования, выполненные в рамках американо-польского научного сотрудничества. Обширная программа совместных исследований финансировалась в начале 1970-х гг. Национальным научным фондом США с использованием польских займов на покупку пшеницы (Польша приобретала американскую пшеницу, что увеличивало её долг перед США, которые снижали размер этого долга на сумму бюджета польской части исследований).

Эта уникальная программа, в рамках которой совместно работали учёные из стран, принадлежавших к разным военно-политическим блокам, была направлена на разработку биполярных и МОП-схем (металл — оксид — полупроводник), подходящих для построения специализированных интегральных схем для искусственных нейронных сетей. Последние с лёгкой руки профессора Николаса Деклариса стали называть микросхемами нейронного типа [neural-type]. С польской стороны проектом руководил доктор Михал Бялко из Гданьского политехнического университета (Politechnika Gdańska), с американской — профессора Декларис и Роберт Ньюкомб из Мэрилендского университета в Колледж-парке (University of Maryland, College Park).

Основными результатами этого исследования в области аппаратного обеспечения стали разработки: на польской стороне — биполярного контура, функционирующего как генератор импульсов, подобный потенциалу действия; на американской стороне — сопутствующей схемы МОП; совместными усилиями — схемы импульсной обработки. Хотя этот проект и не привёл к производству серийных нейроморфных процессоров, некоторые элементы изобретённых в его рамках схем были впоследствии доработаны и использованы в более поздних нейроморфных проектах. Как писал в 2012 г. Ньюкомб: «…все исторические схемы, которые были в основном импульсными, вплоть до 1980-х годов, служили цели шаг за шагом вести нас к более совершенным искусственным нейронным сетям»[1570].

В 1970-е гг. советские учёные рассматривали возможность создания оптической нейристорной логики на основе эффекта индуцированной самопрозрачности[1571]. В наши дни создание оптических нейронных сетей (Optical neural network, ONN) является важной областью фотоники, и в частности нанофотоники[1572].

В конце 1980-х — начале 1990-х годов для создания ONN стали применять голографию[1573]. Используя метод лазерного выжигания стабильных спектральных провалов, можно было добавить ещё одно измерение в голографическую запись, обеспечив тем самым реализацию попарных синаптических соединений для всех точек двух двумерных областей. Таким образом, можно было создать полносвязную оптическую нейронную сеть с двумя слоями — входным и выходным[1574]. За последние 20 лет были созданы оптические аналоги многих нейросетевых моделей, таких как, например, сети Хопфилда[1575], [1576], [1577] или самоорганизующиеся карты Кохонена на базе жидкокристаллических пространственных модуляторов света[1578]. Используя лазеры в качестве источников импульса, можно создать оптические аналоги импульсных нейронных сетей. В качестве элементов фотонных схем для реализации нейронных сетей могут быть использованы электроабсорбционные фотонные модуляторы[1579], оптоэлектронные системы на основе сверхпроводящих джозефсоновских переходов[1580], системы на основе резонансно-туннельных

Перейти на страницу:
Вы автор?
Жалоба
Все книги на сайте размещаются его пользователями. Приносим свои глубочайшие извинения, если Ваша книга была опубликована без Вашего на то согласия.
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Комментарии / Отзывы
    Ничего не найдено.