Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - стр. 14

. Это делало сети хорошим инструментом для решения задач классификации и распознавания образов. Например, создав определенный набор сигнальных данных, можно было обучить нейронную сеть воспринимать и распознавать акустические особенности подводных лодок, мин и морских обитателей с большей точностью, чем это могли делать специалисты, – причем система справлялась без всяких предварительных выяснений, какие нужно задать параметры, чтобы учитывать и сопоставлять те или иные характеристики.

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 сети{26}. 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 предшественниками{27}. 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.