Технологии/Физика
тельно. Однако в голове человека каждый нейрон является маленьким процессором (который
принимает сигнал, преобразует его, и подает на
выход). И таких процессоров у нас в голове миллиарды. Получаем гигантскую сеть распределенных вычислений. Сигнал обрабатывается нейронами одновременно.
Это свойство потенциально проявляется и в искусственных нейронных сетях. Если у вас многоядерный компьютер, то это свойство будет выполняться. Для одноядерных компьютеров никакой
разницы заметно не будет.
Недостатки нейронных сетей.
Возможно у вас возникло ложное ощущение, что
нейронные сети вот уже сейчас заменяют компьютеры. Можно выбрасывать свои системные
блоки и приобретать новомодные нейрокомпьютеры.
Однако это не так. У нейронных сетей есть ряд
серьезных недостатков, которые тоже можно вывести из биологических нейронных сетей.
Стоит заметить, что нейронные сети, несмотря на
широкий спектр задач, которые они могут решать, все же остаются лишь полезным дополнительным функционалом. На первом месте всегда
стоят компьютерные программы.
Замечательная новость заключается в том, что,
интегрируя обычные программные алгоритмы и
нейронные сети, можно почти полностью избавиться от всех потенциальных недостатков.
Перечислим их.
Ответ всегда приблизительный
Начнем с человеческого мозга.
Взгляните на фотографию ниже и попытайтесь
понять, что на ней написано. Скорее всего, больших затруднений данное задание у вас не вызовет.
А теперь представьте себе, как сложно было бы
21
распознать буквы в прямоугольник ах по отдельности, без остальной записи.
Вы этого не замечаете, но на самом деле вы
строите что-то типа таблички вероятностей
у себя в голове и говорите, что, скорее всего
(бессознательно выбрали наиболее вероятный результат), во 2 прямоугольнике написано «но». В случае же первого прямоугольника
вы говорите, что, непонятно, что там (вероятности почти равны), но, мне кажется (выбираете случайным образом), что там написана
буква «о».
Такая же проблема есть и у искусственных
нейронных сетей. Вы никогда не будете получать точные ответы. Хорошая новость заключается в том, что редко встречаются задачи, в
которых надо применять ИНС и одновременно получать точные ответы.
Многошаговое принятие решений
Связь с человеческим мозгом тут не сильно
прослеживается в силу того, что мозг – суперсложная нейросеть и за счет свой сложности
он может преодолеть этот недостаток.
Нейроны искусственной нейросети, в общем
случае, не зависят друг от друга. Они просто
получают сигнал, преобразуют его и отдают
дальше. Они не смотрят друг на друга и, в
зависимости от нейрона-соседа, меняют свои
синапсы. Отсюда следует, что нейронная сеть
может решать задачу только в один заход,
залпом.
Наш мозг справляется с этой задачей благодаря тому, что он состоит из огромного количества маленьких нейросетей, каждая из которых может выполнять свой шаг. Более того,
мы можем использовать и другие знакомые
нам абстракции в помощь. У искусственной
нейросети никакой помощи нет.