Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен смартфонам?

Нет сомнений в том, что искусственный интеллект уже в ближайшее время станет частью всех отраслей. Уже сейчас многие пытаются интегрировать ИИ даже в отрасли народного хозяйства. Однако что же такое ИИ и зачем он нужен смартфонам?

Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания интеллектуальных машин. ИИ включает в себя машинное обучение, а частью машинного обучения является глубокое обучение. Последнее включает в себя нейросети. Именно нейросети стали популярны в последнее время с ростом мощности графических карт.

Важную роль при создании нейросетей играет архитектура сети. Так, нейросети состоят из слоёв, каждый слой состоит из множества нейронов. Существуют один входной слой, несколько скрытых слоёв и один выходной. В самом простом случае нейроны на каждом слое соединяются со всеми нейронами следующего слоя. Соединения нейронов имеют свои веса.

Нейросети состоят из нейронов. Каждый нейрон включает в себя функцию активации и сумматорную функцию. Представим себе нейросеть следующим образом:

На изображении выше показаны веса соединений W, функция активации, расположенная внутри каждого нейрона, и сдвиг b, его мы опустим. Сумматорная функция суммирует все веса соединений на каждом нейроне и пропускает полученное значение через функцию активации.

Функция активации необходима для того, чтобы на основе входного значения принимать решение – активировать нейрон или нет. Активация нейрона приведет к переходу на новый слой. Как правило, в качестве функции активации используют сигмоидальную функцию.

В чем же основная особенность нейросети? Ее возможность обучаться. Например, Google Переводчик способен распознавать текст на фотографии. И, вероятно, это работает с помощью нейросетей. Но как?

Изначально все веса нейросети расставляются рандомно. И в этом случае на выходе Google Переводчик вместо слова «Велосипед» может выдать «Выпорлпыв». То есть, абсолютно несвязные буквы. А все дело в том, что наша сеть попросту не обучена.

Для обучения используют множество похожих данных, как правило, 80% исходных данных используют для обучения, а остальные 20% для тестирования. Например, в случае с Google Переводчиком на вход мы подаем каждый пиксель изображения. То есть, один нейрон равен одному пикселю. Таким образом, если мы имеем картинку размером 1000×1000, то наш входной слой будет состоять из 1 млн нейронов.

Входные значения, как правило, имеют диапазон от 0 до 1. В случае с Google Переводчиком мы первым делом фильтруем изображение, делая его черно-белым, далее, если пиксель черного цвета, на вход нейрона мы подаем «1», если белого, то «0». Затем каждый нейрон суммирует входные значения, умноженные на веса и пропускает через функцию активации.

Таким образом на выходе мы получим наше слово. Но сеть пока не обучена, так как мы не изменили веса соединений. Чтобы обучить нейросеть, используют метод обратного распространения ошибки. Покажем пример обучения нейросети с учителем. Суть ее заключается в том, что у нас имеются размеченные изображения с уже известными выходными значениями, и сеть на основе этих значений изменяет веса соединений таким образом, чтобы при любых входных данных сеть могла с большой долей вероятности определить нашу букву, а затем и слово.

В случае со смартфонами сейчас нейросети часто используют в камерах. Софт анализирует фотографии и фильтрует определенные области. Также ИИ используется в оптимизации софта, система более умно расходует память и ловко управляет процессами.

Возможно, мое объяснение было вам не очень понятно, но это нормально. Надеюсь, данная область вас заинтересовала, и вы наверняка найдете дополнительные источники для более глубокого изучения.

Мнением делитесь в Telegram-чате или ниже в комментариях.

Теги
Лонгриды для вас
новости
Новое в Google Pay и прорывной смартфон OPPO: итоги недели

На прошедшей неделе мы не просто стали свидетелями представления нового типа смартфонов, которые показала компания OPPO, но и увидели многие другие интересные вещи. Например, мы узнали, что Google подготовила обновление Google Pay и превратила свой мессенджер в аналог iMessage от Apple. Этого уже достаточно для того, чтобы считать неделю интересной и содержательной, но кроме этого, у нас было заявление от Xiaomi, попытки Huawei воспользоваться политической ситуацией и многое другое. Поэтому нам снова есть, что обсудить, а это всегда приятно.

Читать далее
Chrome
Как Google улучшила работу с вкладками в Chrome на Android

Не знаю, как вы, а я терпеть не могу, когда у меня в браузере открыто больше 10-15 вкладок. Как только их количество достигает психологического максимума, я тут же начинаю их закрывать, определяя, какие из них мне действительно нужны, а какие – не очень. Но я – это я. А ведь есть люди, которые не представляют себе адекватную работу в браузере без 60-70 открытых одновременно веб-страниц. Они им, возможно, даже не нужны, но привычка берёт своё. Поэтому специально для таких, как они, Google сделала возможность группировки вкладок. Объясняю на пальцах, как она работает.

Читать далее
Fuchsia OS
Google добавила Fuchsia OS поддержку приложений для Android

Вы ещё помните про Fuchsia OS, которую Google разрабатывает вот уже несколько лет? Построенная на базе собственного ядра Zircon, она как нельзя лучше подходила на роль замены Android, в основе которого лежит ядро Linux. Однако спустя какое-то время после того, как о существовании и потенциальном предназначении Fuchsia OS стало известно ну практически всем, Google выступила с заявлением о том, что новая операционная система не заменит Android. Якобы на самом деле она является технической платформой для тестирования и отладки новых функций. Но, судя по всему, в Google изменили своё мнение на этот счёт.

Читать далее
1 комментарий Оставить свой
  1. 美少女

    Вы прослушали краткий курс высшей математики 🙂

Новый комментарий