Откуда в нейросетях «магия»? О «нобелевских открытиях» по физике 2024 года
Нобелевская премия по физике 2024 года присуждена Джону Хопфилду (Принстонский университет) и Джеффри Хинтону (Университет Торонто) «за основополагающие открытия и изобретения, которые позволяют осуществлять машинное обучение с использованием искусственных нейронных сетей».
Простейшие нейронные сети ищут границу между двумя наборами событий с помощью комбинации нескольких сложных функций. То есть, они действуют примерно также, как обычные методы, но являются более гибкими приближениями. Эта гибкость позволяет им гораздо более точно определять границу и иногда намного превосходить решения, разработанные непосредственно человеком с помощью классических методов. С учетом того, что нейронная сеть — набор функций, иногда из-за громоздкости трудно выписываемых на бумаге, кажется, что происходит какая-то магия — неожиданно, нейронная сеть находит отличия в предметах, которые сразу не бросаются в глаза человеку.
При этом, в отличии от человека нейронные сети работают с одинаковой эффективностью утром и вечером, зимой и летом. Однако из гибкости происходит и опасность — иногда нейронные сети слишком уверенно говорят о вещах, которые никогда не видели (а обучаются они на примерах), отсюда получается неправильные решения, что присуще также и человеческому мозгу (например, оптические иллюзии работают на схожей идее).
Изначально нейронные сети разрабатывались как аналог человеческого мозга, потому появилось такое название. Сейчас технологии довольно сильно отошли от оригинала, хотя некоторые исследователи ищут и сопоставляют работу нейронных сетей и человеческого мозга для решения разных задач (например, распознавание рисунков). Здесь есть кажущаяся опасность — вот начнет нейронная сеть слишком сильно походить на мозг человека и захватит весь мир. В реальности, наш мозг достаточно сложен и сделать нейронную сеть, имеющую вычислительную мощность и энергопотребление человеческого мозга, невероятно сложно и займет не одно десятилетие.
Основные опасности ИИ, на самом деле кроются гораздо ближе: использование методов ИИ уже позволило автоматизировать некоторые части человеческой деятельности (куда-то, например, делись диспетчеры таксопарков). Люди, которые плохо умеют работать с ИИ (не на уровне программирования, а на уровне понимания, как это действует), в ближайшее время начнут испытывать трудности с поиском высококвалифицированной работы. Это, в свою очередь, означает фундаментальный сдвиг в рынке труда. Пойдет он на пользу или нет — посмотрим.
Электропроводность. Проводники
