Що таке deep learning і як ці комп’ютерні алгоритми перевернуть наше життя, Ідеономіка – Розумні
Головне, що потрібно знати про технології, які беруть на озброєння Google та Facebook.
Люк Дормел — журналіст, працює для BBC і Fast Company, пише книгу The Formula про алгоритми та їх вплив на наше життя.
Минулого місяця Google зробила велику угоду - купила компанію DeepMind Technologies. Придбавши фірму, яка займається штучним інтелектом, Google продемонструвала серйозний інтерес до deep learning, «глибокого навчання». Але що означає цей модний термін?
DeepMind була заснована у 2012 році нейрологом та колишнім шаховим вундеркіндом Демісом Хасабісом та його двома колегами. На їх сайті йдеться: «Ми поєднуємо кращі методики машинного навчання та нейронауки для створення потужних універсальних алгоритмів, що навчаються» в цілій низці галузей.
Що таке deep learning?
Це все популярніша тема в галузі штучного інтелекту. "Глибоке навчання" - це вид машинного навчання, заснований на нейромережах. Вони допомагають удосконалити такі алгоритми, як розпізнавання мови, комп'ютерний зір та обробка природної мови. Це одна із найбільш затребуваних областей у комп'ютерній науці. Але як вона всього за десятиліття перетворилася із загадкової наукової теми на одну з найцікавіших технологічних областей?
«Deep learning зараз дуже високо цінується, — каже Йошуа Бенгіо, професор факультету комп'ютерних наук Монреальського університету, одного з найголовніших світових центрів deep learning. — Справа в тому, що зараз не вистачає фахівців у цій галузі. На підготовку PhD потрібно близько п'яти років, а п'ять років тому небагато молодих вчених займалися цією темою. І сьогодні ці небагато надзвичайнозатребувані».
В останні кілька років «глибоке навчання» допомогло домогтися проривів у різних областях, від розпізнавання об'єктів до машинного перекладу, які фахівці з ІІ ніяк не могли розколоти.
Не плутати з машинним навчанням!
Щоб зрозуміти, що таке deep learning, потрібно відокремити його від інших дисциплін у сфері штучного інтелекту. Одна з них - машинне навчання, коли комп'ютер отримує знання через керований досвід. Зазвичай у цьому випадку людина допомагає машині вчитися, підкидаючи їй сотні чи тисячі навчальних прикладів та вручну виправляючи помилки.
Хоча машинне навчання домінує у сфері ІІ, він має свої проблеми. Насамперед, воно вимагає колосального часу. Крім того, поки комп'ютер покладається на людську винахідливість, вміння людини вигадувати абстракції, це не можна назвати повною мірою машинним інтелектом.
«Багато успішних програм машинного навчання залежать від ручної роботи, дослідник сам кодує інформацію про завдання, і навчання засноване на його праці, — каже Джордж Дал, дослідник групи машинного навчання в Університеті Торонто. — Коли дослідник займається deep learning, він намагається змусити саму систему спроектувати свої функції, наскільки це можливо».
«Глибоке навчання» здебільшого не потребує людини-оператора. Воно має на увазі, наприклад, створення масштабних нейромереж, які дозволяють комп'ютеру вчитися і «думати» самостійно, не вдаючись до прямого людського втручання.
«Те, що комп'ютер дізнається за допомогою алгоритмів deep learning — це, швидше, абстрактні уявлення концепцій, — каже Бенджіо. — Deep learning базується на тому, що люди мають кілька типів уявлення ідей: на нижніх рівняхнайпростіші, на верхніх — складніші абстракції. Представляючи інформацію цим абстрактним способом, машині легше дійти своїх узагальнень».
Всі хочуть бути у грі
Інші приклади deep learning у дії – це сервіси Google Now та Apple Siri. Вони багатьом зобов'язані Далу, чия робота 2012 року «Context-dependent pre-trained deep neural networks for large-vocabulary speech recognition» стала проривом у розпізнаванні мови методами deep learning.
"Усі сьогоднішні проекти з розпізнавання мови у великих компаніях або вже використовують нейромережі того виду, над яким я працюють, або скоро почнуть їх використовувати", - зауважує Дал.
Вражає те, наскільки сильно deep learning може змінити ці області порівняно з старішими моделями. За словами дослідників Google, помилок при розпізнаванні голосу в новій версії Android після додавання механізмів deep learning стало на 25% менше.
Етика deep learning
Що було унікально в угоді Google та DeepMind – це умова про введення етичних правил. За словами людей, знайомих із угодою, бажання Google заснувати пораду з етики було вирішальним чинником, завдяки якому DeepMind вирішила продати свої акції саме їй, а не Facebook. Хоча етичні питання ІІ звучали майже в кожному фантастичному фільмі на цю тему, у реальному світі поки що мало конкретних моральних правил щодо роботи зі штучним інтелектом.
Бенджіо каже, що це і зрозуміло: сьогоднішні навіть найвитонченіші механізми deep learning за кількістю нейронів можна порівняти лише з мозком комахи. «Некероване навчання все ще стикається з великими труднощами, і в плані обчислень, і суто математично», — так він пояснює, чому страхи щодо самовільної поведінки ІІ поки що передчасні.
Джордж Дал згоден: «Комп'ютери зараз набагато потужніші, ніж 10 років тому, але потрібно ще стільки всього досягти в науковому плані, перш ніж реалізувати амбіції дослідників, які працюють у цій сфері».
«Але не можна сказати, що deep learning не працює в комерційному сенсі: у низці областей воно вже дуже корисне людям», — каже він. І захоплює, наскільки це свіжа область, неоране поле. «Зараз у межах досяжності ще багато цікавих результатів — багато проблем не такі вже й складні, просто взятися за них ще не було часу».
Підпишіться на нашу розсилку, щоб отримувати на пошту щотижневий newsletter з анонсами найкращих матеріалів «Ідеономіки» та інших ЗМІ та блогів.