Ca rețele neuronale te lăsa fără un loc de muncă

Totuși imagini luminoase și persoane uznavalkam atât de fericit? Nu este o veste proastă.

Peste tot în jurul oamenii vorbesc, despre rețele neuronale: Prisma, MSQRD, AlphaGo ... Totul pare atât de nou, incredibil, distractiv. Dar puțini oameni dau seama că această rețea neuronală, care sunt posibilitățile și ce pe scară largă astfel de decizii duce la destul de curând.

Cum o rețea neuronală artificială

O rețea neuronală este un model matematic care este cel mai bine imaginat ca o structură stratificată elemente similare.

Primul „strat“ este responsabil pentru primirea informațiilor primite, precum și toate cele ulterioare, care pot fi zeci, de manipulare reprezentări mai abstracte ale acestor date până după toate aceste reprezentări nu sunt transformate într-un semnal de ieșire, care este rezultatul întregului sistem .

Cum rețelei neuronale

Cea mai evidentă sarcină pentru rețele neuronale este recunoașterea imaginilor. Să presupunem că am încărcat fotografia masina. Pur și simplu pune, primul nivel de elemente capabile să distingă o linie dreaptă, dintr-o curbă, lumina de la un element de culoare închisă.

Stratul următor pe baza „primitivilor“ încearcă să tragă concluzii cu privire la sensul prezentei sau că elementele individuale ale imaginii și așa mai departe, până la ultimul strat de elemente nu este „vine la concluzia“ că imaginea pe masina sau altceva.

Cel mai interesant lucru este că rețeaua neuronală nu este programat ca de obicei, și antrenat pe un număr foarte mare de exemple - posoias imagini de mașini, tablouri de artiști mari, și Dumnezeu știe ce altceva.

Făcând alternativ corecta concluzii greșite, crește treptat procentul de „hit-uri“, până când ajunge la valoarea dorită. În cazul în care rețeaua neuronală este destul de complexă, în acest moment, chiar și creatorii săi și „antrenori“ Eu nu sunt în măsură să spun exact cum ea a decis să sarcini. Clasic „cutie neagră“.

De ce neuronale rețea „împușcat“ chiar acum

Cele mai multe dintre studiile teoretice care au stat la baza rețelelor neuronale, au fost scrise de o jumătate de secol în urmă, dar pentru aplicarea practică a acestor idei nu a fost solul necesar. În ultimii ani, el a pășit în față neurologie, bine înțeleg principiile de funcționare a cortexul vizual al creierului. O performanță de calculatoare a atins nivelul necesar pentru modelarea structurilor neuronale ierarhice.

Cu toate acestea, toate acestea ar fi rămas lotul de savanți provenienta de clasa de la universități, în cazul în care o zi cineva nu vine în minte pentru a rula rețele neuronale „înapoi.“

Cum Prisma, Google profundă vis și altele

Aceasta este o viziune foarte simplistă, dar acesta este cazul. Pre-antrenat pe un anumit „hrănit“ un set de imagini foto rețele neuronale care nu sunt destinate să-l recunoască, și vice-versa - în scopul de a identifica și de a sublinia pe ea sunt elementele pe care sistemul „isi aminteste“ dupa antrenament. repetări multiple ale acestei operații, și dă același rezultat pe care ți-a plăcut atât de mult în Prisma.

În funcție de picturile unui artist antrenat în sistem, o imagine foarte impresionant pentru a se potrivi stilului unic al lui. Da, este un produs de masă, lipsită de orice valoare științifică. Moda pentru ca el să aibă loc cât mai repede orice altceva. Dar rețeaua neuronală va rămâne și va fi din ce în ce răspândit în jurul nostru. Imperceptibil și rapid.

De ce auzim doar despre imaginile

Exact două motive și ambele sunt un lucru obișnuit. În primul rând, se concentrează cu imagini a atras cea mai mare atenție. Unii au auzit despre AlphaGo. dar cu Prisma cea mai mare popularitate în lume, jucătorul în primul meci. Soluția de sarcini complexe de automatizare într-un fel nu intră în sfera de interes a unui public de masă.

În al doilea rând, este în zona de imagini pentru a instrui rețele neuronale cel mai simplu mod - există o bibliotecă cu adevărat gigantic de imagini marcate ca ImageNet. pe care te poți antrena rapid rețelei neuronale pentru orice scop.

Ceea ce ne sunt date de rețele neuronale

Frumusețea este că rețeaua neuronală poate fi instruiți cu privire la orice set de date - trebuie doar să-i spun ce rezultatul muncii sale va fi considerată corectă. Acest lucru înseamnă că poate fi de încredere cu aproape orice sarcină.

Departe dincolo de exemple nu au nevoie pentru a merge: Yandex recent experții au pus destul de un experiment demonstrativ, scriind un album muzical informal, textul care a creat cântece complet rețele neuronale și de lucru stilizată a Egora Letova și grupul „Apărarea Civilă“.

Există, de asemenea, succese mai serioase. Rezultate impresionante au fost atinse în domeniul diagnosticului medical - ANN pune diagnostice mai bune de medici. Nu vom intra în detalii, este suficient zaguglit „diagnostic medical rețele neuronale.“ Google Voice Search folosește o rețea neuronală, și din cauza lor au reușit să realizeze o îmbunătățire accentuată a calității serviciului. Și acesta este doar începutul unei liste lungi.

Ce se întâmplă dacă ai pus o rețea neuronală pentru a observa activitatea unui specialist? După ceva timp, ea va fi capabil de a efectua aceleași acțiuni, doar mai bine. Și acest lucru nu este de automatizare la care suntem obișnuiți să atunci când larmă, care nu se află la un unghi drept față de aparatul de fotografiat, rezultând într-un robot într-o confuzie totală. Acesta va fi sfârșitul întregii profesiei.

Unde ne rostogolească

Ne rulare în jurul valorii de acolo, în cazul în care rostogolit lumea în timpul Revoluției Industriale. Noi mijloace de producție va face milioane de locuri de muncă inutile. Începe toate cu interpreții (să nu mai vorbim de a instrui rețele neuronale pentru temporizări adecvate), angajații centrelor de apel (de recunoaștere a vorbirii și scripturi de dialog flexibile), paznici (de recunoaștere a feței și comportament atipic), conducătorii auto (da, aceleași autopiloții) și așa pe.

De-a lungul timpului, tot mai multe locuri de muncă vor fi implicate în automatizarea pâlniei. Trebuie să fii persoană foarte sigur pe sine, să presupunem că nu te va afecta, de asemenea. Sau ne.

Ce ne așteaptă atunci? Probabil, venitul de bază necondiționat. șomajul în masă și de așteptare până când rețeaua neuronală nu se va dezvolta suficient pentru a lua complet grijă de o dată acestor creatori lor independente.

De asemenea, vom aminti timpul trecut și cheltuielile liber cu colegii suferinzi de companie sau un robot de băut ...

Vrei sa primesti noutati de la Apple? Da | nu

Totuși imagini luminoase și persoane uznavalkam atât de fericit? Nu este o veste proastă. Peste tot în jurul oamenii vorbesc, despre rețele neuronale: Prisma, MSQRD, AlphaGo ... Totul pare atât de nou, incredibil, distractiv. Dar puțini oameni dau seama că această rețea neuronală, care sunt posibilitățile și ce pe scară largă astfel de decizii duce la destul de curând. Cum artificial.

Performanță Comparație iOS 10 beta 3 și iOS 9.3.2

10 aplicații care vor fi utile în călătoria

într-adevăr nu este amuzant, unele profesii au dispărut, mulți locuitori ai orașelor mono din România care trăiesc în sărăcie de la moarte tehnologia de producție în viitor este amenințată de război, și nu numai un mic oras pentru supraviețuire (caută hrană, locuri de muncă, etc.) va selecta țara de pe piețele reciproc de marketing și resurse naturale sunt ca anterior

Desigur, există sat și satul în care progresul tehnologic nu este la fel de „agresiv“ și vizibil. Dar chiar și în domeniul de astăzi sunt tratate se combină, nu sahoy ...

mai repede rețele neuronale ar fi început pentru a diagnostica, cu atât mai mult va fi pus, cu atât mai mult pentru acesti medici pentru a accepta oamenii vor rula și să plătească pentru trucuri :)

Lol, am crezut, de asemenea, că Prism este un astfel de lucru rece, care atrage cu adevarat ii. Și apoi o nouă versiune, în cazul în care sa dovedit că aceste filtre convenționale, care, de asemenea, pot fi selectate în virtutea aplicării sale la fotografie. Zgură.