Comments 20
Как именно считаются коэффициенты и кем?
На самых первых этапах мы просто берем их на рандом, как и было сказано в статье.
А далее, во время обучения, кем и как они считаются — вопрос чутка ситуативный, но чаще всего это делается при помощи градиентного спуска и методом обратного распространения ошибки. Эти две темы как раз будут рассказаны в следующей статье.
А кто (или что) такое мозгомы, которые внутри?
Искусственный интеллект так и называют, потому что он представляет собой модель реального интеллекта. Конечно, в нашей голове не происходит сложных математических вычислений так, как это происходит в ИИ, но концепция нейросетей схожа с работой наших нейронов и связей между ними.
Очень странный абзац.
1) искусственный интеллект это модель реального
2) реальный интеллект работает по другому
"концепция схожа" хм, концепция птицы и самолета схожа-в основе полета уравнение Бернулли и работы Жуковского . Однако , термина "искусственная птица" - не существует.
Сначала малыш вообще не понимает, что происходит
...
Машины обучаются практически так же. Только вместо родителей — разработчики и учёные.
Т.е. математические алгоритмы , названные "искусственным интеллектом" обладают способностью понять ?
А на чем основано это очень сильное и философское утверждение о том, что искусственный интеллект понимает результаты своей работы ?
Что значить "понимать" ? С математической точки зрения . Ведь в нейросетях кроме математики ничего нет.
Термина «искусственная птица» не существует, так как люди хотели и назвали по-другому тот объект, который напоминает птицу. Искусственный интеллект, например, могли назвать: «железные мозги». Может быть, я не понял суть вашей претензии, объясните, пожалуйста, поподробнее.
Текстом, где я говорил, что ребенок учится на подобии ребёнка, я хотел сказать, что, как и ребёнок, ИИ учится на больших данных, и если он ошибается, то срабатывает специальный алгоритм, который переучивает машину.
Я вообще не хотел хуманизировать нейросеть, говоря, что она может что-то понимать, я лишь провел аналогию
ИИ учится на больших данных, и если он ошибается
Вопрос вопросов - как определяется, что ии ошибся ?
Ну и не менее сложный и нехороший вопрос - а откуда берутся большие данные ?
1) В статье было рассказано через функции ошибки, она показывает, насколько нейронная сеть ошиблась.
2) Если они не конфиденциальные, то компании сами их выкладывают в сеть. Есть даже специальные сайты, на которых есть куча данных.
Можешь воспринимать продолжая аналогию с ребенком, которому говорят со стороны что хорошо и что плохо. Обычно это делается на основе размеченных данных (датасет). А размеченные данные это, то что достоверно проверено. Ну например, классический учебный алгоритм по распознаванию рукописного текста, обучается на массиве изображений символов, написанных от руки разным почерком, где каждый символ размечен, т.е. известно что написано. Этот датасет есть в сети. В качестве входных данных там пиксели (32х32 если память не изменят).
Честно сказать, статья так себе. На хабре есть более качественная статья из нескольких частей, по которой, я когда-то смог "въехать" в нейросети. А до нее, сколько не читал, ни как не мог осознать, что и как работает. Искать статью и оставлять здесь ссылку - лень, найдете сами через поиск.
Круто! Что-то есть почитать в подобном духе? Чтобы не перегореть сразу от сложности?
Спасибо!
Очень просто и понятно.
Но конечно, есть вопросы. Понятно, что ИИ обучается на данных в интернете.
Вопрос: как он определяет достоверность этих исходных данных?
И ещё, учитывая, что интернет наполняется информацией созданной самим ИИ, потом он может на этой информации обучаться, Куда это все может привести?
И что будем делать, когда в ИИ внедря рекламу и он начнет выдавать не результат "интеллекта" а то за что заплатили?
Хорошая статья для начала. Рекомендую рассказать в будущих статьях про обратное распространение и алгоритмы оптимизации )
Черный ящик с мозгами внутри: простое введение в нейросети