Преимущества нейронных сетей

Устойчивость к шумам входных данных

Представьте себе людей на пешеходном переходе. Вы без труда окидываете всех их взглядом и легко различаете лица. Однако рассмотрим эту картину подробнее. Помимо непосредственно лиц на изображении есть еще и асфальт, одежда людей, машины, сфетофор, сумки. И вся это ненужная (шумовая) информация тоже подается нам в глаза!

Но мы абсолютно не обращаем на нее внимания, мастерски различая лица. Как я уже говорил выше, мы просто натренировались их различать. Важная часть тренировки — игнорирование шумовых сигналов.

Это качество есть и у искусственных нейронных сетей. После тренировки они способны не обращать внимание на входы, на которые подаются шумовые данные. Нейронные сети способны корректно функционировать, даже если на входе данные зашумлены.

Адаптация к изменениям

Представьте, что вы математик. Вы решаете уравнения с помощью каких-то компьютерных программ.

Сегодня утром ваша программа обновилась: в нее был добавлен новый функционал, а интерфейс немного изменился.

Вам потребуется совсем немного времени, чтобы самостоятельно разобраться в изменениях, а после этого вы все также продолжите решать уравнения, но уже используя добавленный функционал. Этот пример показывает, что при небольших изменениях среды вы способны адаптироваться (если бы программа полностью изменилась, сами вы бы уже не разобрались).

Опять же это свойство биологических нейросетей распространяется и на ИНС. Пусть у вас есть нейронная сеть, которая прогнозирует рост/падение цен на бирже. Однако постепенно, день за днем, ситуация на рынке меняется. Если бы ваша сеть не адаптировалась к этим изменениям, то она перестала бы давать правильные ответы уже через неделю. Но искусственные нейронные сети, обучаясь на данных, каждый раз подстраиваются под среду.

Отказоустойчивость

Иногда случается, так, что в результате наследственных заболеваний или других проблем человеку приходится удалять половину головного мозга. Такие случаи действительно бывают. Поразительно то, что за определенное время оставшееся полушарие берет на себя функции исчезнувшего. Может быть не в полной мере, однако система (человек) продолжает функционировать.

Это свойство проявляется и у искусственных нейронных сетей. Они могут выдавать корректные результаты даже при значительном повреждении составляющих их компонентов.

Сверхвысокое быстродействие

Компьютер выполняет команды последовательно. Однако в голове человека каждый нейрон является маленьким процессором (который принимает сигнал, преобразует его, и подает на выход). И таких процессоров у нас в голове миллиарды. Получаем гигантскую сеть распределенных вычислений. Сигнал обрабатывается нейронами одновременно.

Это свойство потенциально проявляется и в искусственных нейронных сетях. Если у вас многоядерный компьютер, то это свойство будет выполняться. Для одноядерных компьютеров никакой разницы заметно не будет.

Недостатки нейронных сетей

Ответ всегда приблизительный

Начнем с человеческого мозга. Взгляните на фотографию ниже и попытайтесь понять, что на ней написано. Скорее всего, больших затруднений данное задание у вас не вызовет.

А теперь представьте себе, как сложно было бы распознать буквы в прямоугольниках по отдельности, без остальной записи.

Вы этого не замечаете, но на самом деле вы строите что-то типо таблички вероятностей у себя в голове и говорите, что, скорее всего (бессознательно выбрали наиболее вероятный результат), во 2 прямоугольнике написано «но». В случае же первого прямоугольника вы говорите, что, непонятно, что там (вероятности почти равны), но, мне кажется (выбираете случайным образом), что там написана буква «о».

Такая же проблема есть и у искусственных нейронных сетей. Вы никогда не будете получать точные ответы. Хорошая новость заключается в том, что редко встречаются задачи, в которых надо применять ИНС и одновременно получать точные ответы.

Принятие решений в несколько этапов

Связь с человеческим мозгом тут не сильно прослеживается в силу того, что мозг – супер сложная нейросеть и за счет свой сложности он может преодолеть этот недостаток.

Нейроны искусственной нейросети, в общем случае, не зависят друг от друга. Они просто получают сигнал, преобразуют его и отдают дальше. Они не смотрят друг на друга и, в зависимости от нейрона-соседа, меняют свои синапсы. Отсюда следует, что нейронная сеть может решать задачу только в один заход, залпом.

Поэтому совершенно бесполезно просить нейросеть доказать теорему. Там требуется цепочка последовательных шагов.

Наш мозг справляется с этой задачей благодаря тому, что он состоит из огромного количества маленьких нейросетей, каждая из которых может выполнять свой шаг. Более того, мы можем использовать и другие знакомые нам абстракции в помощь. У искусственной нейросети никакой помощи нет.

Вычислительные задачи

Этот недостаток искусственных нейронных сетей в какой-то степени является следствием двух предыдущих недостатков. Обратите внимание на картинку ниже. Как заставить сеть провести эти преобразования?

Первая проблема – очередность. Надо каким-то образом, используя только входы сети, указать ей какая часть выражения находится под корнем, а какая часть находится слева от знака равенства. Да и как передать сам знак равенства?

Предположим, что вы каким-то образом смогли доставить эти данные в сеть. Вторая проблема – последовательные шаги. Уже описанный выше недостаток. И вишенка на торте – невозможность выдачи точных результатов.

Ссылка на источник

Вернуться назад