Муниципальный научно-практический форум
обучающихся 2-11 классов
«МИФ»
Название работы
«Нейросети, искусственный интеллект и умный дом»
Авторы: Титова Анастасия, Жеребцов Станислав.
МОУ Вербилковская СОШ, 10А класс.
Руководитель: Феоктистов Пётр Евгеньевич,
учитель информатики МОУ Вербилковская СОШ.
п. Вербилки
13.03.2020 г.
Содержание
Что такое нейросеть?
Взаимосвязанность нейронных сетей.
Искусственные нейронные сети.
История нейронных сетей.
Применение нейронных сетей.
Может ли нейросеть развиваться естественным путем?
Что такое искусственный интеллект?
Когда начались разработки ИИ?
Мировой рынок.
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда
Где используется ИИ?
Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?
Риск для человеческой цивилизации — есть ли он?
Оборудование:
Умная Яндекс колонка.
Яндекс розетка.
Яндекс лампочка.
Элементы «Умного дома».
Цель проекта:
Выяснить: может ли компьютер иметь самосознание.
Гипотеза: у компьютера могут быть осознанные мысли, эмоции и чувственные восприятия, аналогичные человеческим.
Объект исследования:
информационные, мыслительные и эмоциональные процессы в компьютере
Задачи проекта:
С помощью анализа научных фактов опровергнуть или доказать, что новые сложные и быстродействующие компьютеры смогут воспроизвести все аспекты сознающей личности.
Нейросеть
Идея нейронных сетей была позаимствована у природы, а точнее в качестве аналога использовалась нервная система животных и человека. Нервная система состоит из огромного количества нейронов. Нейрон -это клетка, соединенная с другими такими клетками. Их около 86 миллиардов. Каждый нейрон получает сигналы от тысяч других нейронов и передает обработанную информацию тысячам других нейронов. Передача импульсов от нейрона к нейрону порождает некоторое возбуждение всей сети нейронов. Проще говоря нейрон получает сигнал (информацию), обрабатывает его (что- то там решает, думает) и отправляет свой ответ дальше. Вот так передавая друг другу сигналы, нейронная сеть приходит к какому- либо решению. А мы то думали, что мы единолично все решаем! Нет, наше решение - это результат коллективной работы миллиарда нейронов.
Взаимосвязанность нейронных сетей
Одно из фундаментальных правил нейронауки гласит: нейроны, используемые вместе, соединяются. Стоит сделать что-либо один раз, и разрозненная группа нейронов образует сеть, но если вы не повторите это действие достаточное количество раз, то не «протопчете тропинку» в мозге, соответствующую подобному качеству выборов и мышления. Когда мы совершаем определённые действия снова и снова, то связь между нервными клетками укрепляется и «включить» эту нейросеть повторно становится гораздо проще. В результате даже мимолетные мысли и ощущения могут надолго оставить соответствующий след в нашем мозге.
Все образующиеся в нашем мозге нейросети не обособлены, а тесно и сложно взаимоувязаны между собой, и именно эти взаимосвязи образуют сложные идеи, глубокие переживания, воспоминания из жизни, образы давно испытанных эмоций. Человеческий мозг взаимодействует с миллионами бит информации каждую секунду, но сознательно мы способны воспринимать только небольшую часть из них.
Например, нейросеть, хранящая понятие «яблока» в информационном простнатсве нашего сознания, - это не один простой комплекс нейронов. Это довольно крупная сеть, соединенная с другими сетями, хранящими такие понятия, как «красный», «фрукт», «круглый», «вкусный», «сочный», «сладкий» и т. д. Эта нейросеть также соединена со многими другими сетями, поэтому, когда мы видим яблоко, зрительная область коры головного мозга (которая тоже подключена сюда) обращается к этой сети, чтобы дать нам образ яблока именно для этой конкретной ситуации. В другой ситуации в зависимости от настроения, текущего психического состояния человека, он к понятию яблока подключит абсолютно другие нейронные сети и получит соответственно другие переживания, например, «кислое», «твёрдое», «несочное» и т.д.
У каждого человека имеется собственная коллекция огромного многообразия переживаний и навыков, представленная в нейросетях его мозга. Доктор медицинских наук Д. Диспенза поясняет: «В какой семье вы росли, сколько у вас было братьев и сестер, где вы учились, какую религию исповедовали ваши близкие, к какой культуре они принадлежали, где вы жили, любили вас и поощряли в детстве или били и обижали - все это и многое другое сказалось на формировании нейросетей вашего мозга»
Когда мозг привыкает не думать, не решать сложных задач и не преодолевать сложности, не трансформировать внутренние и внешние конфликты, то происходит торможение развития и постепенная деградация личности, потому что электрические импульсы задействуют уже знакомые им пути, не прокладывая новых.
Также возможен и обратный процесс: устойчивые связи между нейронами, не используемыми вместе, ослабевают. Всякий раз, когда мы прекращаем или предотвращаем действие, ментальный процесс, оформленный в нейросеть, соединенные между собой нервные клетки и группы клеток ослабляют свою связь.
Искусственные нейронные сети
Искусственный нейрон - это тот же биологический нейрон, но только сильно упрощенный. Ему ведь не нужны оболочки, мембраны, ядра, рибосомы и прочее, чтобы математический нейрон смог жить. Ему необходим лишь алгоритм работы биологического нейрона, чтобы осуществлять задуманное - самообучение компьютеров и их систем.
Когда нейросеть состоит из большого количества нейронов, вводят термин слоя. Соответственно, есть входной слой, который получает информацию, n скрытых слоев, которые ее обрабатывают и выходной слой, который выводит результат. У каждого из нейронов есть 2 основных параметра: входные данные и выходные данные. Общение между нейронами обеспечивается с помощью числовых значений, которые каждый нейрон вычисляет на основе данных, полученных от предыдущего слоя сети.
Таким образом, искусственный нейрон представляет собой алгоритм, который помогает принять информацию, обработать ее и использовать дальше по назначению.
Создавая искусственные нейронные сети, ученые ориентировались на устройство человеческого мозга. Поэтому принципы поведения рукотворных нейронов не так уж сильно отличаются от настоящих, живых.
Для нас посмотреть на эту картинку и сказать, что на ней изображено именно лицо статуи, достаточно просто. Однако до 2010 года для компьютерного зрения это было невероятно сложной задачей. Те, кто занимался этим вопросом до этого времени, наверное, знают насколько тяжело было описать объект, который мы хотим найти на картинке без слов.
Нам нужно это было сделать каким-то геометрическим способом, описать объект, описать взаимосвязи объекта, как могут эти части относиться к друг другу, потом найти это изображение на объекте, сравнить их и получить, что мы распознали плохо. Обычно это было чуть лучше, чем подбрасывание монетки.
Сейчас это происходит не так. Мы разбиваем наше изображение либо на пиксели, либо на некие патчи: 2х2, 3х3, 5х5, 11х11 пикселей — как удобно создателям системы, в которой они служат входным слоем в нейронную сеть.
Сигналы с этих входных слоёв передаются от слоя к слою, каждый из слоёв имеет свои определенные коэффициенты. Итак, мы передаём от слоя к слою, от слоя к слою, пока мы не получим, результат.
В 2014 году ученые решили проверить, насколько мы хорошо распознаем в сравнении с нейронными сетями. Они взяли 2 самые лучшие сети — это AlexNet и сеть Мэттью Зиллера и Фергюса, и сравнили с откликом разных зон мозга макаки, которая тоже была научена распознавать какие-то объекты. Объекты были из животного мира, чтобы обезьяна не запуталась, и были проведены эксперименты, кто же распознаёт лучше. Так как получить отклик от мартышки внятно невозможно, ей вживили электроды и мерили непосредственно отклик каждого нейрона. Оказалось, что в нормальных условиях клетки мозга реагировали так же хорошо, как и на тот момент, то есть сеть.
Однако при увеличении скорости показа объектов, увеличении количества шумов и объектов на изображении скорость распознавания и его качество нашего мозга и мозга приматов сильно падают. Даже самая простая сверхточная нейронная сеть распознаёт объекты лучше.
В Африке уровень бедности зашкаливает за все мыслимые и немыслимые пределы. У них нет даже возможности собирать социальные демографические данные. Поэтому с 2005 года у нас вообще нет никаких данных о том, что там происходит. Учёные собирали дневные и ночные карты со спутников и скармливали их нейронной сети в течение некоторого времени.
Нейронная сеть была перенастроена. То есть первые слои фильтров были настроены так, чтобы она умела распознавать уже какие-то совсем простые вещи, например, крыши домов, для поиска поселения на дневных картах. Затем дневные карты были сопоставлены с картами ночной освещенности того же участка поверхности для того, чтобы сказать, насколько есть деньги у населения, чтобы хотя бы освещать свои дома в течение ночного времени.
Можно заметить, что нейронная сеть составила достаточно точный прогноз, даже с небольшим сдвигом с 2005 года.
Были конечно и побочные эффекты. Например, как те, что сеть научилась распознавать воду, леса, крупные строительные объекты, дороги — все это без учителей, без заранее построенных баз данных. Вообще полностью самостоятельно. Были некие слои, которые реагировали, например, на дороги.
История нейронных сетей
Впервые нейронные сети предложили Уоррен Маккалоу и Уолтер Питтс в 1994 году, два исследователя Чикагского университета.
Применение нейронных сетей
Машинное обучение, представляющее собой разновидность искусственного интеллекта. В основе его лежит обучение ИИ на примере миллионов однотипных задач. В наше время машинное обучение активно внедряют поисковые системы Гугл, Яндекс, Бинг, Байду. Так на основе миллионов поисковых запросов, которые все мы каждый день вводим в Гугле, их алгоритмы учатся показывать именно то, что ищем.
В роботехнике нейронные сети используются в выработке многочисленных алгоритмов для железных «мозгов» роботов.
Архитекторы компьютерных систем пользуются нейронными сетями для решения проблемы параллельных вычислений.
С помощью нейронных сетей математики могут разрешать разные сложные математические задачи.
Может ли нейросеть развиваться естественным путем?
Разберемся, вероятно ли, что ИИ сможет получать опыт и обучаться естественно, как ребенок. Человеческий разум формируется под воздействием множества факторов. Мы получаем информацию о внешнем мире благодаря органам восприятия — наблюдая, осязая, пробуя на вкус. Взаимодействуя с окружающей средой, получаем жизненный опыт, знания о свойствах мира, социальные навыки. Наш мозг постоянно совершенствуется и физически меняется, наращивая новые синаптические связи и «прокачивая» существующие.
Если мы сумеем создать нейронную сеть, достаточно сложную, чтобы она могла развиваться подобным образом, и снабдим ее «органами чувств» — видеокамерой, микрофоном и подобным, — возможно, спустя время она сможет приобрести «жизненный опыт». Но это дело далекого будущего.
Что такое Искусственный интеллект ?
Иску́сственный интелле́кт— свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека
Некоторые ученые строят сложные теории на стыке философии и информатики, пытаясь определить, что же такое ИИ и каковы должны быть характеристики системы, чтобы считать ее разумной. Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что интеллект определяется как способность к обучению, осознанию и применению знаний на практике. Следовательно, от искусственного интеллекта мы тоже вправе ожидать умения учиться, осознавать свои знания и использовать их.
Когда начались разработки ИИ?
Летом 1956 года в Дартмуте ученые собрались на семинар, посвященный вопросам искусственного интеллекта (там и был сформулирован этот термин), а уже в следующем году появилась концепция первой искусственной нейросети — перцептрон. В 1960 году Фрэнк Розенблатт создал на основе этой концепции компьютер «Марк-1». Первый в мире нейрокомпьютер учили распознавать буквы латинского алфавита. Но несовершенство техники 60-х и сложность процессов не позволили довести технологию до ума, а ее разработчик вскоре погиб. О нейрокомпьютерах забыли на 20 лет.
Лишь в 1980-е концепции нейросетей снова принялись изучать всерьез. То, что два десятилетия назад казалось мечтой, стало выглядеть вполне реальным и достижимым. Впрочем, чтобы найти правильные подходы к обучению нейросетей, потребовалось еще 20 лет. Только в середине 2000-х ученые нащупали верный путь и искусственные нейросети начали свое победное шествие по планете.
Мировой рынок
К 2022 году прогнозируемый объем рынка ИИ достигнет 52 миллиардов долларов. Возможно, это не такая уж большая цифра — к примеру, рынок компьютерных игр к этому же году превысит 130 миллиардов, а рынок смартфонов уже в 2018 был в 10 раз больше — 520 миллиардов.
Но рынок ИИ показывает беспримерно высокий рост — по некоторым оценкам, он увеличивается примерно на 30 % ежегодно (аналогичные показатели для игр и смартфонов — около 5 %). Если такие темпы внедрения технологий сохранятся еще несколько лет, можно ожидать, что скоро искусственный интеллект будет буквально повсюду.
Свой вклад в развитие ИИ вносят крупнейшие мировые IT-компании: Google, IBM, Intel, Nvidia. Среди стран лидируют США, Китай и Великобритания.
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда
Уже сегодня существуют области, где ИИ может заменить человека. Например, приложения могут отвечать клиентам по телефону или в чате на несложные вопросы. Это позволяет оптимизировать нагрузку операторов call-центров и даже сократить их штат.
На производстве ИИ способен управлять автоматикой и промышленными роботами. Искусственная нейросеть, постоянно контролирующая показатели множества датчиков, сумеет быстрее человека среагировать на нештатную ситуацию и предпринять правильные меры — отключить конвейер или остановить механизмы. Во многих случаях такие системы могут заранее предсказать неполадки и предотвратить ЧП.
Цель ИИ — поместить человеческий разум в компьютер?
Нет, это не так. Даже теоретически подобная ситуация не так уж невероятна. Искусственные нейросети создаются по образу человеческого мозга, хотя и в очень упрощенном виде
ИИ стремится достичь человеческого уровня интеллекта?
Цель ИИ — помогать людям и брать на себя сложные или рутинные задачи. Для этого ему вовсе не обязательно поддерживать беседы на философские темы или сочинять поэмы.
Тем не менее, если искусственный интеллект однажды сможет достичь уровня человеческого мышления, это будет важной вехой для цивилизации. Мы получим дельного и умного помощника — и сможем по праву гордиться тем, что это творение наших рук.
Где используется ИИ?
ИИ в интернете
Всякий раз, когда вы произносите «Окей, Гугл» или «Привет, Сири», вы обращаетесь к искусственному интеллекту в вашем смартфоне.
ИИ на транспорте и в логистике
Впечатляющее применение искусственных нейросетей — беспилотные автомобили. За последнее десятилетие разрабатывать машину, которая была бы способна самостоятельно перемещаться по дорогам, взялись многие автопроизводители — General Motors, Nissan, BMW, Honda, Volkswagen, Audi, Volvo, а также компании Google и Tesla.
ИИ в медицине
В здравоохранении ИИ развивается в первую очередь в области диагностики заболеваний.
В обороне и военном деле
В 2018 году стало известно, что в армии США разрабатывается ИИ, способный распознавать человеческие лица в темноте и даже сквозь стены — с помощью тепловизора. Ожидается, что технология поможет выявлять главарей банд в местах военных действий.
ИИ в спорте
Здесь ИИ-технологии используют для прогнозирования результатов матчей — такие системы созданы компаниями UBS, Commerzbank и Microsoft. Учитывается опыт команды и отдельных игроков. Порой прогнозы оказываются верными, но зачастую искусственный интеллект серьезно просчитывается.
Самые Известные ИИ системы
Deep Blue Победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Случилось это еще в 1997 году
Libratus Libratus знаменит тем, что в начале 2017 года сумел победить 4 лучших игроков в покер. По итогам 20-дневного матча игроки проиграли компьютеру 1,8 млн долларов.
Так же Сири, Маруся, Алиса.
Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?
«Мощность» интеллекта связана не со скоростью вычислений, а со сложностью нейронной сети. Человеческий мозг пока превосходит по мощности любую искусственную нейросеть, несмотря на то что скорость процессов в нем существенно ниже, чем в компьютерах.
Риск для человеческой цивилизации — есть ли он?
Риски, связанные с новыми технологиями, всегда существуют. Вопрос — в чем они заключаются.
Может оказаться, что искусственные нейросети, достигнув определенного порога, выйдут на эффективности и не будут развиваться дальше. Или не оправдают надежд, если окажется, что ИИ в принципе не способен справиться с тем или иным классом задач, например творческого характера. Это может обернуться потерями трудозатрат и финансовых вложений.
Если же под риском понимать техногенные катастрофы или восстание машин — пока это нам вряд ли грозит. Говоря простыми словами, современные нейросети не способны обратиться против создателей — как нейроны в мозге, управляющие движением руки, не способны осознать себя как личность и нанести удары по собственному телу.
Тем не менее мы должны помнить, что ИИ — наша разработка. Мы их проектируем, создаем, обучаем, вкладываем «мысли». Значит, и ответственность за их поведение — на нас.
Плюсы и Минусы нейросетей и Искусственного интеллекта
+ Быстрое развитие во всех сферах
-Не имеет ограничений
+Замена людей на опасных для жизни работах
-Безработица
-Оружие в войнах
-Уничтожения человечества
+:
Упрощение процессов.
Ускорение научного прогресса.
Упрощение образования
Беспилотное вождение.
-:
Использование роботов для слежки.
Отсутствие защиты от сбоев.
Огромные капиталовложения.
Потеря рабочих мест.
Источники:
https://geekbrains.ru/posts/what_is_ai http://v-androide.com/obzory/technology/iskusstvennyj-intellekt.html
https://vk.com/away.php?to=https%3A%2F%2Fwww.poznavayka.org%2Fnauka-i-tehnika%2Fneyronnyie-seti-ih-primenenie-rabota%2F&cc_key=
12 517
2 340 
