Выбрать книгу по жанру
Фантастика и фэнтези
- Боевая фантастика
- Героическая фантастика
- Городское фэнтези
- Готический роман
- Детективная фантастика
- Ироническая фантастика
- Ироническое фэнтези
- Историческое фэнтези
- Киберпанк
- Космическая фантастика
- Космоопера
- ЛитРПГ
- Мистика
- Научная фантастика
- Ненаучная фантастика
- Попаданцы
- Постапокалипсис
- Сказочная фантастика
- Социально-философская фантастика
- Стимпанк
- Технофэнтези
- Ужасы и мистика
- Фантастика: прочее
- Фэнтези
- Эпическая фантастика
- Юмористическая фантастика
- Юмористическое фэнтези
- Альтернативная история
Детективы и триллеры
- Боевики
- Дамский детективный роман
- Иронические детективы
- Исторические детективы
- Классические детективы
- Криминальные детективы
- Крутой детектив
- Маньяки
- Медицинский триллер
- Политические детективы
- Полицейские детективы
- Прочие Детективы
- Триллеры
- Шпионские детективы
Проза
- Афоризмы
- Военная проза
- Историческая проза
- Классическая проза
- Контркультура
- Магический реализм
- Новелла
- Повесть
- Проза прочее
- Рассказ
- Роман
- Русская классическая проза
- Семейный роман/Семейная сага
- Сентиментальная проза
- Советская классическая проза
- Современная проза
- Эпистолярная проза
- Эссе, очерк, этюд, набросок
- Феерия
Любовные романы
- Исторические любовные романы
- Короткие любовные романы
- Любовно-фантастические романы
- Остросюжетные любовные романы
- Порно
- Прочие любовные романы
- Слеш
- Современные любовные романы
- Эротика
- Фемслеш
Приключения
- Вестерны
- Исторические приключения
- Морские приключения
- Приключения про индейцев
- Природа и животные
- Прочие приключения
- Путешествия и география
Детские
- Детская образовательная литература
- Детская проза
- Детская фантастика
- Детские остросюжетные
- Детские приключения
- Детские стихи
- Детский фольклор
- Книга-игра
- Прочая детская литература
- Сказки
Поэзия и драматургия
- Басни
- Верлибры
- Визуальная поэзия
- В стихах
- Драматургия
- Лирика
- Палиндромы
- Песенная поэзия
- Поэзия
- Экспериментальная поэзия
- Эпическая поэзия
Старинная литература
- Античная литература
- Древневосточная литература
- Древнерусская литература
- Европейская старинная литература
- Мифы. Легенды. Эпос
- Прочая старинная литература
Научно-образовательная
- Альтернативная медицина
- Астрономия и космос
- Биология
- Биофизика
- Биохимия
- Ботаника
- Ветеринария
- Военная история
- Геология и география
- Государство и право
- Детская психология
- Зоология
- Иностранные языки
- История
- Культурология
- Литературоведение
- Математика
- Медицина
- Обществознание
- Органическая химия
- Педагогика
- Политика
- Прочая научная литература
- Психология
- Психотерапия и консультирование
- Религиоведение
- Рефераты
- Секс и семейная психология
- Технические науки
- Учебники
- Физика
- Физическая химия
- Философия
- Химия
- Шпаргалки
- Экология
- Юриспруденция
- Языкознание
- Аналитическая химия
Компьютеры и интернет
- Базы данных
- Интернет
- Компьютерное «железо»
- ОС и сети
- Программирование
- Программное обеспечение
- Прочая компьютерная литература
Справочная литература
Документальная литература
- Биографии и мемуары
- Военная документалистика
- Искусство и Дизайн
- Критика
- Научпоп
- Прочая документальная литература
- Публицистика
Религия и духовность
- Астрология
- Индуизм
- Православие
- Протестантизм
- Прочая религиозная литература
- Религия
- Самосовершенствование
- Христианство
- Эзотерика
- Язычество
- Хиромантия
Юмор
Дом и семья
- Домашние животные
- Здоровье и красота
- Кулинария
- Прочее домоводство
- Развлечения
- Сад и огород
- Сделай сам
- Спорт
- Хобби и ремесла
- Эротика и секс
Деловая литература
- Банковское дело
- Внешнеэкономическая деятельность
- Деловая литература
- Делопроизводство
- Корпоративная культура
- Личные финансы
- Малый бизнес
- Маркетинг, PR, реклама
- О бизнесе популярно
- Поиск работы, карьера
- Торговля
- Управление, подбор персонала
- Ценные бумаги, инвестиции
- Экономика
Жанр не определен
Техника
Прочее
Драматургия
Фольклор
Военное дело
Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Бостром Ник - Страница 6
Хотя простые модели нейронных сетей были известны с конца 1950-х годов, ренессанс в этой области начался после создания метода обратного распространения ошибки, который позволил обучать многослойные нейронные сети24. Такие многослойные сети, в которых имелся как минимум один промежуточный («скрытый») слой нейронов между слоями ввода и вывода, могут обучиться выполнению гораздо большего количества функций по сравнению с их более простыми предшественниками25. В сочетании с последним поколением компьютеров, ставших к тому времени намного мощнее и доступнее, эти усовершенствования алгоритма обучения позволили инженерам строить нейронные сети, достаточно успешно решающие практические задачи во многих областях применения.
По своим свойствам и функциональному сходству с биологическим мозгом нейронные сети выгодно отличались от жестко заданной логики и уязвимости традиционных, основанных на определенных правилах систем КИИ. Контраст оказался настолько сильным, что даже возникла очередная концепция коннективистской модели; сам термин коннективизм[4] особенно подчеркивал важность массово-параллельной обработки субсимвольной информации. С тех пор об искусственных нейронных сетях написано более ста пятидесяти тысяч научных работ, а сами сети продолжают оставаться важным методом в области машинного обучения.
Еще одним фактором, приблизившим приход очередной весны искусственного интеллекта, стали генетический алгоритм и генетическое программирование. Эти разновидности методов эволюционных вычислений получили довольно широкую известность, хотя, возможно, с научной точки зрения не приобрели столь большого значения, как нейронные сети. В эволюционных моделях в первую очередь создаются начальные популяции тех или иных решений (могут быть либо структуры данных, либо программы обработки данных), затем — в результате случайной мутации и размножения («скрещивания») имеющихся популяций — генерируются новые популяции. Периодически вследствие применения критерия отбора (по наличию целевой функции, или функции пригодности) количество популяций сокращается, что позволяет войти в новое поколение лишь лучшим решениям-кандидатам. В ходе тысяч итераций среднее качество решений в популяции постепенно повышается. С помощью подобных алгоритмов генерируются самые продуктивные программы, способные ориентироваться в весьма широком круге вопросов; причем отобранные решения иногда на удивление получаются новаторскими и неожиданными, чаще напоминающими естественную систему, нежели смоделированную человеком структуру. Весь процесс может происходить, по сути, без участия человека, за исключением случаев, когда необходимо назначить целевую функцию, которая, в принципе, определяется очень просто. Однако на практике, чтобы эволюционные методы работали хорошо, требуются и профессиональные знания, и талант, особенно при создании понятного формата представления данных. Без эффективного метода кодирования решений-кандидатов (генетического языка, адекватного латентной структуре целевой области) эволюционный процесс, как правило, или бесконечно блуждает в открытом поисковом пространстве, или застревает в локальном оптимуме. Но даже когда найден правильный формат представления, эволюционные вычисления требуют огромных вычислительных мощностей и часто становятся жертвой комбинаторного взрыва.
Такие примеры новых методов, как нейронные сети и генетические алгоритмы, сумели стать альтернативой закосневшей парадигме КИИ и потому вызвали в 1990-е годы новую волну интереса к интеллектуальным системам. Но у меня нет намерений ни воздавать им хвалу, ни возносить на пьедестал в ущерб другим методам машинного обучения. По существу, одним из главных теоретических достижений последних двадцати лет стало ясное понимание, что внешне несходные методы могут считаться особыми случаями в рамках общей математической модели. Скажем, многие типы искусственных нейронных сетей могут рассматриваться как классификаторы, выполняющие определенные статистические вычисления (оценка по максимуму правдоподобия)26. Такая точка зрения позволяет сравнивать нейронные сети с более широким классом алгоритмов для обучения классификаторов по примерам — деревья принятия решений, модели логистической регрессии, методы опорных векторов, наивные байесовские классификаторы, методы ближайшего соседа27. Точно так же можно считать, что генетические алгоритмы выполняют локальный стохастический поиск с восхождением к вершине, который, в свою очередь, является подмножеством более широкого класса алгоритмов оптимизации. Каждый из этих алгоритмов построения классификаторов или поиска в пространстве решений имеет свой собственный набор сильных и слабых сторон, которые могут быть изучены математически. Алгоритмы различаются требованиями ко времени вычислений и объему памяти, предполагаемыми областями применения, легкостью, с которой в них может быть включен созданный вовне контент, а также тем, насколько прозрачен для специалистов механизм их работы.
За суматохой машинного обучения и творческого решения задач скрывается набор хорошо понятных математических компромиссов. Вершиной является идеальный байесовский наблюдатель, то есть тот, кто использует доступную ему информацию оптимальным с вероятностной точки зрения способом. Однако эта вершина недостижима, поскольку требует слишком больших вычислительных ресурсов при реализации на реальном компьютере (см. врезку 1). Таким образом, можно смотреть на искусственный интеллект как на поиск коротких путей, то есть как на способ приблизиться к байесовскому идеалу на приемлемое расстояние, пожертвовав некоторой оптимальностью или универсальностью, но при этом сохранив довольно высокий уровень производительности в интересующей исследователя области.
Отражение этой картины можно увидеть в работах, выполненных в последние двадцать лет на графовых вероятностных моделях, таких как байесовские сети. Байесовские сети являются способом сжатого представления вероятностных и условно независимых отношений, характерных для определенной области. (Использование таких независимых отношений критически важно для решения проблемы комбинаторного взрыва, столь же важной в случае вероятностного вывода, как и при логической дедукции.) Кроме того, они стали значимым инструментом для понимания концепции причинности28.
ВРЕЗКА 1. ОПТИМАЛЬНЫЙ БАЙЕСОВСКИЙ АГЕНТ
Идеальный байесовский агент начинается с задания «априорного распределения вероятности», то есть функции, приписывающей определенную вероятность всем «возможным мирам» — иначе говоря, результатам всех сценариев, по которым может меняться мир29. Априорное распределение вероятности включает в себя индуктивное смещение, то есть более простым возможным мирам присваивается более высокая вероятность. (Один из способов формально определить простоту возможного мира — использовать показатель колмогоровской сложности, основанный на длине максимально короткой компьютерной программы, генерирующей полное описание этого мира30.) При этом в априорном распределении вероятности учитываются любые знания, которые программисты желают передать агенту.
После того как агент получает со своих сенсоров новую информацию, он меняет распределение вероятности, «обусловливая» распределение с учетом этой новой информации в соответствии с теоремой Байеса31. Обусловливание — это математическая операция, которая заключается в присвоении нулевых значений вероятности тем мирам, которые не согласуются с полученной информацией, и нормализации распределения вероятности оставшихся возможных миров. Результатом становится «апостериорное распределение вероятности» (которое агент может использовать в качестве априорного на следующем шаге). По мере того как агент проводит свои наблюдения, распределение вероятности концентрируется на все сильнее сжимающемся наборе возможных миров, которые согласуются с полученными свидетельствами; и среди этих возможных миров наибольшую вероятность всегда имеют самые простые.
- Предыдущая
- 6/144
- Следующая