רשת נויראלית - מה זה? הגדרה, משמעות והיקף

2024 מְחַבֵּר: Leah Sherlock | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-17 05:36

הידוע בעבר רק מספרי מדע בדיוני, המונח רשת נוירונים בשנים האחרונות נכנס בהדרגה ובלתי מורגש לחיים הציבוריים כחלק בלתי נפרד מההתפתחויות המדעיות האחרונות. כמובן שכבר די הרבה זמן אנשים העוסקים בתעשיית המשחקים יודעים שמדובר ברשת נוירונים. אבל בימינו המונח נמצא על ידי כולם, הוא מוכר ומובן להמונים. אין ספק, זה מצביע על כך שהמדע התקרב לחיים האמיתיים, ופריצות דרך חדשות מחכות לנו בעתיד. ובכל זאת, מהי רשת נוירונים? בואו ננסה להבין את משמעות המילה.

הווה ועתיד

בימים עברו, רשת העצבים, הורט והולכי חלל היו מושגים קרובים, כי אפשר היה להיפגש עם בינה מלאכותית עם יכולות עדיפות בהרבה על מכונה פשוטה רק בעולם פנטזיה שמתעורר בדמיונו של כמה מחברים. ועדיין, המגמות הן כאלה שלאחרונה סביב אדם רגיל במציאות יש יותר ויותר מאותם אובייקטים שהוזכרו בעבר רק בספרות המדע הבדיוני. זה מאפשר לנו לומר שאפילו טיסת הפנטזיה האלימה ביותר, אולי, במוקדם או במאוחר תמצא את המקבילה שלה במציאות. כבר ספרים על להיטים, רשתות עצביותעכשיו יש יותר במשותף עם המציאות מאשר לפני עשר שנים, ומי יודע מה יקרה בעוד עשור?

רשת נוירונים במציאות המודרנית היא טכנולוגיה המאפשרת לך לזהות אנשים, ולרשותך רק תמונה. בינה מלאכותית די מסוגלת לנהוג במכונית, יכולה לשחק ולנצח במשחק פוקר. יתר על כן, רשתות עצביות הן דרכים חדשות לגילוי תגליות מדעיות, המאפשרות לך לפנות ליכולות מחשוב בלתי אפשריות בעבר. זה נותן הזדמנויות ייחודיות להבנת העולם היום. עם זאת, רק מדיווחי חדשות המכריזים על התגליות האחרונות, לעתים רחוקות ברור מהי רשת עצבית. האם יש להחיל את המונח הזה על תוכנית, מכונה או קומפלקס של שרתים?

תצוגה כללית

כפי שניתן לראות מעצם המונח "רשת עצבית" (גם התמונות המוצגות במאמר זה מאפשרות להבין זאת) הוא מבנה שתוכנן באנלוגיה להיגיון של המוח האנושי. כמובן, העתקה של מבנה ביולוגי לחלוטין ברמת מורכבות כה גבוהה כרגע לא נראית ריאלית, אבל מדענים כבר הצליחו להתקרב בצורה ניכרת לפתרון הבעיה. נניח שרשתות עצביות שנוצרו לאחרונה הן יעילות למדי. הורט וסופרים אחרים שפרסמו יצירות פנטסטיות בקושי ידעו בזמן כתיבת יצירותיהם שהמדע יוכל להתקדם עד השנה הזו.

המוזרות של המוח האנושי היא שהוא מבנה של אלמנטים רבים, שביניהםמידע מועבר כל הזמן דרך נוירונים. למעשה, רשתות עצביות חדשות הן גם מבנים דומים, שבהם דחפים חשמליים מספקים חילופי נתונים רלוונטיים. במילה אחת, בדיוק כמו במוח האנושי. ובכל זאת לא ברור: האם יש הבדל ממחשב רגיל? הרי המכונה, כידוע, נוצרת גם מחלקים, שהנתונים ביניהם מועברים באמצעות זרם חשמלי. בספרים על חלל, רשתות עצביות, הכל בדרך כלל נראה קסום - מכונות ענקיות או זעירות, שבמבט אחד מבינות הדמויות עם מה הן מתמודדות. אבל במציאות, המצב שונה עד כה.

איך הוא בנוי?

כפי שניתן לראות מהמאמרים המדעיים על רשתות עצביות ("הולכי חלל", למרבה הצער, אינם שייכים לקטגוריה זו, מרתקים ככל שיהיו), הרעיון במבנה המתקדם ביותר בתחום של בינה מלאכותית, ביצירת מבנה מורכב, שחלקיו הבודדים פשוטים מאוד. למעשה, בהקבלה לבני אדם, אפשר למצוא דמיון: נניח, רק לחלק אחד במוח של יונק אין יכולות, יכולות גדולות ואינו יכול לספק התנהגות אינטליגנטית. אבל כשמדובר באדם בכללותו, אז יצור כזה עובר בשלווה את מבחן רמת האינטליגנציה ללא בעיות מיוחדות.

למרות קווי הדמיון הללו, גישה דומה ליצירת בינה מלאכותית נודה לפני מספר שנים. ניתן לראות זאת הן ממאמרים מדעיים והן מספרי מדע בדיוני על הרשת העצבית ("הולכי חלל" שהוזכרו לעיל, למשל). אגב, במידה מסוימת אפילו הצהרותניתן לשייך את קיקרו לרעיון המודרני של רשתות עצביות: פעם, הוא הציע באופן אכזרי למדי לקופים לזרוק מכתבים כתובים על אסימונים לאוויר, כך שבמוקדם או במאוחר יווצר מהם טקסט משמעותי. ורק המאה ה-21 הראתה שזדון כזה אינו מוצדק לחלוטין. הרשת העצבית והמדע הבדיוני הלכו לדרכם: אם תתנו לצבא של קופים הרבה אסימונים, הם לא רק ייצרו טקסט משמעותי, אלא גם ישיגו כוח על העולם.

כוח הוא באחדות, אח

כפי שלמדנו מניסויים רבים, אימון רשת עצבית מוביל להצלחה כאשר האובייקט עצמו כולל מספר עצום של אלמנטים. כפי שמדענים מתבדחים, למעשה, ניתן להרכיב רשת עצבית מכל דבר, אפילו מקופסאות של גפרורים, שכן הרעיון המרכזי הוא מערכת כללים שהקהילה המתקבלת מצייתת להם. בדרך כלל הכללים פשוטים למדי, אך הם מאפשרים לך לשלוט בתהליך עיבוד הנתונים. במצב כזה, נוירון (אם כי מלאכותי) לא יהיה מכשיר כלל, לא מבנה מורכב או מערכת בלתי מובנת, אלא פעולות אריתמטיות פשוטות, המיושמות בצריכת אנרגיה מינימלית. באופן רשמי במדע, נוירונים מלאכותיים נקראים "פרספטרונים". רשתות עצביות ("מפלי חלל" ממחישות זאת היטב) צריכות להיות הרבה יותר מורכבות לדעת כמה מחברים מדעיים, אבל המדע המודרני מראה שגם הפשטות נותנת תוצאות מצוינות.

הפעולה של נוירון מלאכותי היא פשוטה: מספרים מוקלטים, הערך של כל אחד מהם מחושבבלוק מידע, התוצאות מתווספות, הפלט הוא יחידה או הערך "-1". האם הקורא רצה אי פעם להיות בין הנופלים? רשתות עצביות פועלות בצורה שונה לחלוטין במציאות, לפחות בזמן הנוכחי, לכן, כאשר מדמיינים את עצמכם ביצירת פנטזיה, אל תשכחו מזה. למעשה, אדם מודרני יכול לעבוד עם בינה מלאכותית, למשל, כך: אתה יכול להראות תמונה, והמערכת האלקטרונית תענה על השאלה "או - או". נניח שאדם קובע את מערכת הקואורדינטות של נקודה אחת ושואל מה מתואר - הארץ או, נניח, השמים. לאחר ניתוח המידע, המערכת נותנת תשובה - אולי לא נכונה (תלוי בשלמות ה-AI).

אגודל למעלה

כפי שניתן לראות מההיגיון של הרשת העצבית המודרנית, כל אלמנט בה מנסה לנחש את התשובה הנכונה לשאלה שנשאלה למערכת. במקרה זה, יש דיוק מועט, התוצאה דומה לתוצאה של הטלת מטבע. אבל העבודה המדעית האמיתית מתחילה כשמגיע הזמן לאמן את הרשת העצבית. החלל, חקר עולמות חדשים, תובנה לגבי מהות החוקים הפיזיקליים של היקום שלנו (שמדענים מודרניים מסתמכים עליהם באמצעות רשתות עצביות) יהפכו פתוחים בדיוק ברגע שבו הבינה המלאכותית תלמד ביעילות וביעילות הרבה יותר מאשר אדם.

העובדה היא שמי ששואל את המערכת שאלה יודע את התשובה הנכונה עליה. אז אתה יכול לכתוב את זה בלוקי המידע של התוכנית. פרספטרון שנותן את התשובה הנכונה מקבל ערך, וכאן מי שענה לא נכון מאבד את זה, מקבל קנס. כל מחזור השקת תוכנית חדש שונה מהקודם עקב השינוי ברמת הערך. אם נחזור לדוגמא הקודמת: במוקדם או במאוחר התוכנית תלמד להבחין בבירור בין כדור הארץ לחלל. רשתות עצביות לומדות בצורה יעילה יותר, ככל שתכנית הלימודים נערכת בצורה נכונה יותר - והיווצרותה עולה למדענים מודרניים מאמץ רב. כחלק מהמשימה שהוגדרה קודם לכן: אם הרשת העצבית תסופק עם תמונה נוספת לניתוח, היא כנראה לא תוכל מיד לעבד אותה במדויק, אבל, בהתבסס על הנתונים שהושגו במהלך האימון מוקדם יותר, היא תבין במדויק היכן כדור הארץ נמצא, ואיפה העננים, החלל או משהו אחר.

יישום רעיון למציאות

כמובן שבמציאות, רשתות עצביות הן הרבה יותר מסובכות מאלה שתוארו לעיל, למרות שהעיקרון עצמו נשאר זהה. המשימה העיקרית של האלמנטים שמהם נוצרת הרשת העצבית היא לסדר מידע מספרי. כאשר משלבים שפע של אלמנטים, המשימה הופכת מסובכת יותר, מכיוון שמידע הקלט עשוי להיות לא מבחוץ, אלא מהפרצפטרון, שכבר עשה את עבודתו בשיטתיות.

אם נחזור למשימה שלמעלה, אז בתוך הרשת העצבית אתה יכול להמציא את התהליכים הבאים: נוירון אחד מבדיל פיקסלים כחולים מאחרים, השני מעבד את הקואורדינטות, השלישי מנתח את הנתונים שהתקבלו על ידי הראשון שניים, שעל בסיסם הוא מחליט אם כדור הארץ או השמים נמצאים בנקודה נתונה. יתרה מכך, ניתן להפקיד מיון לפיקסלים כחולים ופיקסלים אחרים למספר נוירונים בו זמנית, וניתן לסכם את המידע שהם מקבלים. אותם תפיסות שיתנותוצאה טובה ומדויקת יותר תקבל בונוס בדמות ערך גבוה יותר בסוף, והתוצאות שלהן יהיו בראש סדר העדיפויות בעת עיבוד מחדש של כל משימה. כמובן שהרשת העצבית מתגלה כנפחית ביותר, והמידע המעובד בה יהיה הר בלתי נסבל בכלל, אך ניתן יהיה לקחת בחשבון ולנתח טעויות ולמנוע אותן בעתיד. השתלים המבוססים ברובם על רשתות עצביות שנמצאים בספרי מדע בדיוני רבים פועלים כך (אלא אם כן, כמובן, המחברים טורחים לחשוב איך זה עובד).

אבני דרך היסטוריות

זה אולי יפתיע את ההדיוט, אבל הרשתות הנוירוניות הראשונות הופיעו ב-1958. זאת בשל העובדה שהמכשיר של נוירונים מלאכותיים דומה למרכיבי מחשב אחרים, שביניהם מועבר מידע בפורמט של מערכת מספרים בינארית. בסוף שנות השישים הומצאה מכונה בשם Mark I Perceptron, שבה יושמו עקרונות הרשתות העצביות. המשמעות היא שהרשת העצבית הראשונה הופיעה רק עשור לאחר בניית המחשב הראשון.

הנוירונים הראשונים של הרשת העצבית הראשונה היו מורכבים מנגדים, צינורות רדיו (באותה תקופה, עדיין לא פותח קוד כזה שמדענים מודרניים יכלו להשתמש בו). העבודה עם רשת נוירונים הייתה משימתו של פרנק רוזנבלט, שיצר רשת דו-שכבתית. להעברת נתונים חיצוניים לרשת נעשה שימוש במסך ברזולוציה של 400 פיקסלים. המכונה הצליחה עד מהרה לזהות צורות גיאומטריות. זה כבר הצביע על כך שעם שיפור הפתרונות הטכניים, רשתות עצביות יכולותללמוד לקרוא אותיות. ומי יודע מה עוד?

רשת עצבית ראשונה

כפי שניתן לראות מההיסטוריה, רוזנבלט ממש נשרף עם עבודתו, הוא היה מכוון בה בצורה מושלמת, הוא היה מומחה בנוירופיזיולוגיה. הוא היה מחברו של קורס אוניברסיטאי מרתק ופופולרי בו כל אחד יכול להבין כיצד ליישם את המוח האנושי בהתגלמות טכנית. כבר אז, הקהילה המדעית קיוותה שבקרוב יהיו הזדמנויות אמיתיות ליצור רובוטים חכמים המסוגלים לנוע, לדבר וליצור מערכות דומות להם. מי יודע, אולי הרובוטים האלה ילכו ליישב כוכבי לכת אחרים?

רוזנבלט היה נלהב, ואפשר להבין אותו. מדענים האמינו שאפשר לממש בינה מלאכותית אם ההיגיון המתמטי היה מגולם במלואו במכונה. בשלב זה, מבחן טיורינג כבר היה קיים, אסימוב פרסם את רעיון הרובוטיקה. הקהילה המדעית הייתה משוכנעת שחקר היקום הוא עניין של זמן.

ספקנות מוצדקת

כבר בשנות השישים היו מדענים שהתווכחו עם רוזנבלט ומוחות גדולים אחרים שעבדו על בינה מלאכותית. מושג מדויק למדי על היגיון הבדיות שלהם ניתן לקבל מהפרסומים של מרווין מינסקי, הידוע בתחומו. אגב, ידוע שיצחק אסימוב וסטנלי קובריק דיברו מאוד על היכולות של מינסקי (מינסקי עזר לו לעבוד על אודיסיאה בחלל). מינסקי לא היה נגד יצירת רשתות עצביות, על כךסרטו של קובריק מעיד, וכחלק מהקריירה המדעית שלו הוא עסק בלמידת מכונה עוד בשנות החמישים. אף על פי כן, מינסקי היה קטגורי לגבי דעות שגויות, וביקר תקוות שבאותו רגע עדיין לא היה להן בסיס איתן. אגב, מרווין מספריו של דאגלס אדמס נקרא על שם מינסקי.

ביקורת על רשתות עצבים והגישה של אז מושתתת בפרסום "Perceptron", מ-1969. הספר הזה הוא שממש הרג את ההתעניינות של אנשים רבים ברשתות עצביות, מכיוון שמדען בעל מוניטין מצוין הראה בבירור שלמרק הראשון יש מספר פגמים. ראשית, הנוכחות של שתי שכבות בלבד לא הספיקה בבירור, והמכונה יכלה לעשות מעט מדי, למרות גודלה העצום וצריכת האנרגיה העצומה. נקודת הביקורת השנייה הוקדשה לאלגוריתמים שפיתח רוזנבלט להדרכה ברשת. לדברי מינסקי, מידע על טעויות אבד בסבירות גבוהה, והשכבה הנחוצה פשוט לא קיבלה את מלוא הנתונים לניתוח נכון של המצב.

הדברים נעצרו

למרות שהרעיון המרכזי של מינסקי היה להצביע על טעויות בפני עמיתיו כדי לעורר אותם לשפר את הפיתוח, המצב היה שונה. רוזנבלט נפטר ב-1971, ולא היה מי שימשיך בעבודתו. בתקופה זו החל עידן המחשבים, ותחום הטכנולוגיה הזה הלך קדימה בצעדי ענק. מיטב המוחות במתמטיקה ובמדעי המחשב הועסקו במגזר הזה, ובינה מלאכותית נראתה כמו בזבוז בלתי סביר של אנרגיה ומשאבים.

רשתות עצביות לא משכו את תשומת הלב של הקהילה המדעית במשך יותר מעשור. נקודת המפנה הגיעה כאשר הסייברפאנק נכנס לאופנה. ניתן היה למצוא נוסחאות שבאמצעותן ניתן לחשב שגיאות בדיוק רב. ב-1986 הבעיה שגיבש מינסקי כבר מצאה פתרון שלישי (שלושתם פותחו על ידי קבוצות עצמאיות של מדענים), ותגלית זו היא שגרמה לחובבים לחקור תחום חדש: העבודה על רשתות עצביות הפכה שוב לפעילה. עם זאת, המונח perceptrons הוחלף בשקט במחשוב קוגניטיבי, נפטר ממכשירים ניסיוניים, החל להשתמש בקידוד, תוך שימוש בטכניקות התכנות היעילות ביותר. רק כמה שנים, ונוירונים כבר מורכבים למבנים מורכבים שיכולים להתמודד עם משימות רציניות למדי. עם הזמן אפשר היה, למשל, ליצור תוכנות לקריאת כתב יד אנושי. הרשתות הראשונות נראו מסוגלות ללמידה עצמית, כלומר, הן מצאו באופן עצמאי את התשובות הנכונות, ללא רמז מהאדם השולט במחשב. רשתות עצביות מצאו את היישום שלהן בפועל. לדוגמה, עליהם משתמשים בתוכניות המזהות מספרים על צ'קים במבנים בנקאיים באמריקה.

קדימה בדילוגים

בשנות ה-90, התברר שתכונה מרכזית של רשתות עצביות הדורשת תשומת לב מיוחדת של מדענים היא היכולת לחקור אזור נתון בחיפוש אחר הפתרון הנכון ללא הנחיה מאדם. התוכנית משתמשת בשיטת ניסוי וטעייה, שעל בסיסה היא יוצרת חוקי התנהגות.

תקופה זו סומנה על ידי גל של ענייןציבורי לרובוטים מאולתרים. מעצבים נלהבים מכל העולם החלו לעצב באופן פעיל רובוטים משלהם המסוגלים ללמוד. בשנת 1997, זה סימן את ההצלחה הרצינית באמת ברמה העולמית: לראשונה, מחשב ניצח את השחמטאי הטוב בעולם, גארי קספרוב. עם זאת, עד סוף שנות התשעים הגיעו מדענים למסקנה שהגיעו לתקרה, והבינה המלאכותית לא יכלה לצמוח עוד יותר. יתרה מכך, אלגוריתם מותאם היטב יעיל הרבה יותר מכל רשת עצבית בפתרון אותן בעיות. חלק מהפונקציות נשארו עם רשתות עצביות, למשל, זיהוי טקסטים ארכיוניים, אבל שום דבר מסובך יותר לא היה זמין. בעיקרון, כפי שאומרים מדענים מודרניים, היה חוסר ביכולות טכניות.

הזמן שלנו

רשתות עצביות כיום הן דרך לפתור את הבעיות המורכבות ביותר בשיטת "הפתרון יימצא מעצמו". למעשה, זה לא קשור לשום מהפכה מדעית, רק למדענים מודרניים, המאורות של עולם התכנות, יש גישה לטכניקה רבת עוצמה המאפשרת להם ליישם את מה שאדם יכול היה רק לדמיין קודם לכן באופן כללי. נחזור לביטוי של קיקרו על קופים ואסימונים: אם תקצה מישהו לבעלי חיים שיעניק להם פרס על הביטוי הנכון, הם לא רק ייצרו טקסט משמעותי, אלא יכתבו "מלחמה ושלום" חדש, ולא יותר גרוע.

רשתות עצביות של ימינו פועלות עם החברות הגדולות ביותר הפועלות בתחום טכנולוגיית המידע. אלו הן רשתות עצביות רב-שכבתיות המיושמות באמצעות שרתים רבי עוצמה,תוך שימוש באפשרויות של ה-World Wide Web, מערכי המידע שהצטברו בעשורים האחרונים.