УДК 004.415
Семенов Игорь Олегович – магистрант Тихоокеанского государственного университета.
Серебрякова Татьяна Александровна – кандидат экономических наук, доцент Тихоокеанского государственного университета.
Аннотация: Данная статья посвящена изучению нечетных знаний. Автор подробно рассматривает проблемы при представлении нечетких знаний. Описание вопросов представления в данной области знаний. Проанализирована роль нейронных сетей.
Ключевые слова: Нечеткие знания, представления знаний, искусственный интеллект, нейронные сети.
Во всех предметных областях существенное место занимают некорректные, нечетко формулируемые задачи. Человеческий способ мышления, опирающийся на естественный язык, не может быть описан в рамках традиционных математических формализмов, предполагающих однозначность интерпретации.
Другими словами, знания чаще всего нечетки. Возникла необходимость создания теории, позволяющей формально описывать нестрогие, нечеткие понятия и моделировать рассуждения, содержащие такие понятия.
Существуют причины нечеткости знаний такие как: присутствие неопределенности в фактическом знании, неточность языка представления знаний, знания, основанные на неполной информации, неопределенность.
Теорию нечетких множеств предложил ученый Лофти Заде в 1965 году. Главная идея подхода Заде заключается в использовании для моделирования рассуждений нечеткой логики. Заде ввел одно из главных понятий в нечеткой логике – понятие лингвистической переменной. [1]
В прошлом году вышли и мгновенно стали популярными приложения, использующие нейросети для обработки фото и видео: MSQRD от белорусских разработчиков (в дальнейшем сервис выкупила Facebook), и российские Prisma и Mlvch. Другой сервис, Algorithmia, раскрашивает черно-белые фотографии.
Яндекс успешно экспериментирует с музыкой: нейронные сети компании уже записали два альбома: в стиле Nirvana и “Гражданской обороны”. А музыка, написанная нейросетью под композитора-классика Александра Скрябина, была исполнена камерным оркестром, что заставляет вновь задуматься над вопросом о том, сможет ли робот сочинить симфонию. Нейросеть, созданная сотрудниками Sony, вдохновлялась Бахом.
Японский алгоритм написал книгу “День, когда Компьютер написал роман”. Несмотря на то что с характерами героев и сюжетными линиями неопытному писателю помогали люди, компьютер проделал огромную работу – в итоге одна из его работ прошла отборочный этап престижной литературной премии. Нейросети также написали продолжения к Гарри Поттеру и Игре Престолов.
В 2015 году нейросеть AlphaGo, разработанная командой Google DeepMind, стала первой программой, победившей профессионального игрока в го. А в мае этого года программа обыграла сильнейшего игрока в го в мире, Кэ Цзэ. Это стало прорывом, поскольку долгое время считалось, что компьютеры не обладают интуицией, необходимой для игры.
Основной принцип работы нейронных сетей — как умножение необходимо для дифференциации, так и понимание работы перцептрона нужно для создания и сверхточных сетей, и рекурсивных нейронов, и еще какой экзотической дичи.
В итоге, обучив нейронку на решениях, которые принял какой-либо человек, пробежавшись миллиарды раз по ним, перебрав все возможные веса нейронов, вы придете наконец к золотой и оптимальной середине таким образом, что человек введет три начальных значения — а машина прогоняет его по уже стабильной и рабочей формуле с тремя нейронами и выдает ответ.
Единственными тремя неизвестными в нашей были веса связей нейронов, и именно их мы и перебирали. Поэтому я и говорю, что нейроны — это пустышки ничего не решающие, а короли банкета — это веса связей. [2]
Понять поведение глубоких нейронных сетей в целом нетривиальная задача. Проще исследовать низкоразмерные глубокие нейронные сети — сети, в которых есть только несколько нейронов в каждом слое. Для низкоразмерных сетей можно создавать визуализацию, чтобы понять поведение и обучение таких сетей. Эта перспектива позволит получить более глубокое понимание о поведении нейронных сетей и наблюдать связь, объединяющую нейронные сети с областью математики, называемой топологией.
Из этого вытекает ряд интересных вещей, в том числе фундаментальные нижние границы сложности нейронной сети, способной классифицировать определенные наборы данных.
Нейронные сети, технология середины прошлого века, сейчас меняет работу целых отраслей. Реакция общества неоднозначна: одних возможности нейросетей приводят в восторг, а других – заставляют усомниться в их пользе как специалистов.
Искусственный интеллект существенно улучшил механизмы рекомендаций в онлайн-магазинах и сервисах. Алгоритмы, основанные на машинном обучении, анализируют ваше поведение на сайте и сравнивают его с миллионами других пользователей. Все для того, чтобы определить, какой продукт вы купите с наибольшей вероятностью. [4]
Механизм рекомендаций обеспечивает Amazon 35% продаж. Алгоритм Brain, используемый YouTube для рекомендации контента, позволил добиться того, что практически 70% видео, просматриваемых на сайте, люди нашли благодаря рекомендациям (а не по ссылкам или подпискам). WSJ сообщало о том, что использование искусственного интеллекта для рекомендаций является одним из факторов, повлиявших на 10-кратный рост аудитории за последние пять лет.
Алгоритм Yandex Data Factory способен предсказывать влияние промоакций на объем продаж товаров. Анализируя историю продаж, а также тип и ассортимент магазина, алгоритм дал 87% точных (с точностью до коробки) и 61% ультраточных (с точностью до упаковки) прогнозов.
Нейросети, анализирующие естественный язык, могут использоваться для создания чат-ботов, позволяющих клиентам получить необходимую информацию о продуктах компании. Это позволит сократить издержки на команды колл-центров. Подобный робот уже работает в приемной Правительства Москвы и обрабатывает около 5% запросов. Бот способен подсказать, в том числе, расположение ближайшего МФЦ и график отключения горячей воды.
На технологии нейронных сетей также основана Albert – маркетинговая платформа полного цикла, самостоятельно осуществляющая практически все операции. Использующая ее компания-производитель нижнего белья Cosabella в итоге расформировала собственный отдел маркетинга и полностью доверилась платформе.
Однако не везде, куда приходит машинное обучение, оно вытесняет людей. Если нейросеть ставит диагнозы лучше живого врача, это не значит, что в будущем нас будут лечить исключительно роботы. Вероятнее, врач будет работать вместе с нейросетью. Аналогично, суперкомпьютер IBM Deep Blue выиграл в шахматы у Гарри Каспарова еще в 1997 году, однако люди из шахмат никуда не делись, а именитые гроссмейстеры до сих пор попадают на обложки глянцевых журналов.
В 2016 году 65-летний инженер NVIDIA Роберт Бонд столкнулся с проблемой: соседские кошки регулярно посещали его участок и оставляли следы своего присутствия, что раздражало его жену, работающую в саду. Бонд сразу отсек слишком недружелюбную идею соорудить ловушки для незваных гостей. Вместо этого он решил написать алгоритм, который бы автоматически включал садовые разбрызгиватели воды при приближении кошек.
Перед Робертом стояла задача идентификации кошек в поступающем с внешней камеры видеопотоке. Для этого он использовал систему, основанную на популярной нейросети Caffe. Каждый раз, когда камера наблюдала изменение в обстановке на участке, она делала семь снимков и передавала их нейросети. После этого нейросеть должна была определить, присутствует ли в кадре кошка, и, в случае утвердительного ответа, включить разбрызгиватели.
Список литературы