– Масштабируемость – одна и та же архитектура решает разные задачи;
– Ограничения – мы жертвуем контролем ради возможностей.
Личное наблюдение
Когда я впервые увидел, как система компьютерного зрения без предварительного программирования научилась распознавать дорожные знаки, это перевернуло моё представление о технологиях.
Но как вообще работают эти удивительные системы? Что делает их способными к такому «обучению»?
Ответ кроется в нейросетях – архитектуре, которая кардинально отличается от традиционного программирования. Именно нейросети стали тем прорывом, который превратил ИИ из узкоспециализированного инструмента в технологию, меняющую наш мир.
Глава 2. Нейросети – основа современного ИИ
Как устроены нейросети?
Представьте, что вы учите ребёнка различать кошек и собак. Вы показываете ему картинки, объясняете: «Вот у кошек уши острые, а мордочка меньше», – а он постепенно начинает узнавать закономерности. Нейросеть учится примерно так же, только вместо нейронов мозга – математические функции, вместо опыта – тысячи примеров.
1. Нейрон: кирпичик искусственного интеллекта
Каждый нейрон в сети – это мини-калькулятор, который:
– Принимает входные данные (например, пиксели изображения),
– Умножает их на «веса» (коэффициенты важности),
– Суммирует результаты,
– Применяет функцию активации (решает, «запускаться» ли).
2. Слои: сборочный конвейер для данных
Нейросеть состоит из слоёв, как фабрика из цехов:
– Входной слой: получает «сырые» данные (текст, изображение);
– Скрытые слои: анализируют признаки (уши кошки → форма глаз → текстура шерсти);
– Выходной слой: выдаёт результат («кошка», «собака» или «возможно, хомяк»).
3. Веса: что нейросеть «ценит»?
Веса – это «настройки важности» для каждого входа. Они меняются во время обучения:
– Если нейрон часто видит, что чёрные пиксели в углу – это кошачье ухо, он увеличивает их вес;
– Ошибочные связи ослабляются.
Из моей лекции студентам
Представьте, что вы настраиваете гитарный усилитель. Сначала звук хрипит (нейросеть ошибается), но вы крутите ручки (веса), пока не добьётесь чистоты. Только в нейросети «ручек» миллионы.
4. Почему это не мозг?
Несмотря на биологическую терминологию:
– Нейроны в ИИ в сотни раз проще биологических;
– Нет реального «понимания» – только расчёт вероятностей;
– Обучение требует огромных данных, а не одного примера.
«Когда журналисты пишут „искусственный мозг“, я хватаюсь за голову, – говорит профессор Сильверс. – Наш мозг работает с концепциями. Нейросеть – с корреляциями. Разница как между „знать Конан Дойля“ и „уметь подделать его почерк“».
5.