Смартфон с искусственным интеллектом что это
Что такое искусственный интеллект и зачем он нужен смартфонам?
Нет сомнений в том, что искусственный интеллект уже в ближайшее время станет частью всех отраслей. Уже сейчас многие пытаются интегрировать ИИ даже в отрасли народного хозяйства. Однако что же такое ИИ и зачем он нужен смартфонам?
Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания интеллектуальных машин. ИИ включает в себя машинное обучение, а частью машинного обучения является глубокое обучение. Последнее включает в себя нейросети. Именно нейросети стали популярны в последнее время с ростом мощности графических карт.
Важную роль при создании нейросетей играет архитектура сети. Так, нейросети состоят из слоёв, каждый слой состоит из множества нейронов. Существуют один входной слой, несколько скрытых слоёв и один выходной. В самом простом случае нейроны на каждом слое соединяются со всеми нейронами следующего слоя. Соединения нейронов имеют свои веса.
Нейросети состоят из нейронов. Каждый нейрон включает в себя функцию активации и сумматорную функцию. Представим себе нейросеть следующим образом:
На изображении выше показаны веса соединений W, функция активации, расположенная внутри каждого нейрона, и сдвиг b, его мы опустим. Сумматорная функция суммирует все веса соединений на каждом нейроне и пропускает полученное значение через функцию активации.
Функция активации необходима для того, чтобы на основе входного значения принимать решение – активировать нейрон или нет. Активация нейрона приведет к переходу на новый слой. Как правило, в качестве функции активации используют сигмоидальную функцию.
В чем же основная особенность нейросети? Ее возможность обучаться. Например, Google Переводчик способен распознавать текст на фотографии. И, вероятно, это работает с помощью нейросетей. Но как?
Изначально все веса нейросети расставляются рандомно. И в этом случае на выходе Google Переводчик вместо слова «Велосипед» может выдать «Выпорлпыв». То есть, абсолютно несвязные буквы. А все дело в том, что наша сеть попросту не обучена.
Для обучения используют множество похожих данных, как правило, 80% исходных данных используют для обучения, а остальные 20% для тестирования. Например, в случае с Google Переводчиком на вход мы подаем каждый пиксель изображения. То есть, один нейрон равен одному пикселю. Таким образом, если мы имеем картинку размером 1000×1000, то наш входной слой будет состоять из 1 млн нейронов.
Входные значения, как правило, имеют диапазон от 0 до 1. В случае с Google Переводчиком мы первым делом фильтруем изображение, делая его черно-белым, далее, если пиксель черного цвета, на вход нейрона мы подаем «1», если белого, то «0». Затем каждый нейрон суммирует входные значения, умноженные на веса и пропускает через функцию активации.
Таким образом на выходе мы получим наше слово. Но сеть пока не обучена, так как мы не изменили веса соединений. Чтобы обучить нейросеть, используют метод обратного распространения ошибки. Покажем пример обучения нейросети с учителем. Суть ее заключается в том, что у нас имеются размеченные изображения с уже известными выходными значениями, и сеть на основе этих значений изменяет веса соединений таким образом, чтобы при любых входных данных сеть могла с большой долей вероятности определить нашу букву, а затем и слово.
В случае со смартфонами сейчас нейросети часто используют в камерах. Софт анализирует фотографии и фильтрует определенные области. Также ИИ используется в оптимизации софта, система более умно расходует память и ловко управляет процессами.
Возможно, мое объяснение было вам не очень понятно, но это нормально. Надеюсь, данная область вас заинтересовала, и вы наверняка найдете дополнительные источники для более глубокого изучения.
Мнением делитесь в Telegram-чате или ниже в комментариях.
Зачем смартфону искусственный интеллект и AI процессор
Тренды в мобильной технике меняются из года в год. Еще недавно производители ставили интеллектуальные помощники в свои смартфоны и это считалось очень крутой фишкой. В конце 2017 и начале 2018 года на смену этому тренду приходит «искусственный интеллект» или как его еще называют AI (artifactual intelligence).
Если голосовые помощники были по сути программами, но наличие искусственного интеллекта подразумевает установку специального железа — процессора с отдельным AI контроллером. К примеру Apple выпустила свой новый чип A11 Bionic с нейронным движком, а процессор HiSilicon Kirin 970 от Huawei оснащается специальным модулем нейронной обработки (NPU — Neural Processing Unit). Даже Samsung и Xiaomi, по слухам, могут выпустить свои чипсеты Exynos и Surge с AI блоками.
Компания Qualcomm уже давно внедрила Hexagon DSP (цифровой сигнальный процессор) в свои флагманские чипы линейки Snapdragon для гетерогенных вычислений и нейронных сетевых SDK несколько поколений назад. Бренды Intel, Nvidia и другие также работают над своими продуктами для интегрирования искусственного интеллекта. И эта гонка еще не скоро закончится.
Нужен ли искусственный интеллект в смартфонах
AI — это не очередной маркетинговый ход и вот почему. Есть несколько весомых причин для включения этих дополнительных процессоров в современные смартфоны. Спрос на голосовую обработку в реальном времени и распознавание изображений быстро растет. Вам же хочется, чтобы телефон понимал вас буквально с пары слов? Именно для этих целей и нужен AI. Но, правда без дозы маркетинга тоже не обошлось. В этой статье попробуем отделить реальную пользу ИИ от всего остального.
AI — это настоящий интеллект?
Многие бренды хотели бы, чтобы мы верили, что они действительно создали на столько умный процессор, который умеет самостоятельно думать и принимать решения. Давайте спустимся на землю: сегодняшние передовые эксперименты даже не приблизились к имитации работы человеческого мозга.
Конечно, AI может обыграть вас в простенькую игру, но только за счет того, что количество ходов и комбинаций в этой игре ограничено. Скажем так: искусственный интеллект хорошо работает в закрытых системах, в реальном мире он не сможет просчитать все варианты, так как их количество стремится к бесконечности.
Искусственный интеллект или машинное обучение
Существует важное различие между искусственным интеллектом и простым машинным обучением, которое стоит понимать. ИИ — это очень широкая концепция, используемая для описания машин, которые могут «думать почти как люди» или иметь какую-то форму искусственного интеллекта с возможностями, которые очень похожи на наши собственные.
Машинное обучение не является AI, оно использует компьютерные программы, которые предназначены для обработки данных и принятия решений на основе полученных результатов.
Простой пример: чем чаще вы запускаете какое-то приложение на вашем смартфоне, тем быстрее оно будет загружаться, так как система праняла решение держать именно его в памяти.
Нейронные сети — это компьютерные системы, предназначенные для того, чтобы помочь машинным обучающим программам сортировать данные, позволяя компьютерам классифицировать данные почти так же, как это делают люди. Это включает в себя такие процессы, как сбор ориентиров на картинке или определение марки и цвета автомобиля. Нейронные сети и машинное обучение умны, но они определенно не имеют своих собственных мыслей и работают только в «ограниченных системах».
Когда дело доходит до ИИ, отделы маркетинга смело употребляют это слово для описания функций своего продукта. Но это только затрудняет объяснение технологии AI. То, о чем говорят маркетологи больших компаний — это просто улучшения в общей работе системы (скорость), распознавании голоса и изображений.
Чем искусственный интеллект полезен в смартфоне
Если кратко, эта технология помогают расширять возможности вашего телефона, улучшая обработку аудио, изображений и голоса, прогнозирование человеческой деятельности, обработку и понимание простого языка, ускорение результатов поиска в базе данных и прочее.
На практике это означает, что ваш смартфоне станет еще умнее: он сможет рекомендовать вам контент согласно вашим вкусам, понимать то, что вы ему говорите и быстрее отвечать на вопросы и поставленные задачи. Вот так это все и работает.
Еще один важный момент: обычные 64-битные процессоры не всегда подходят для вычислений связанных с AI. Именно поэтому компании сейчас пытаются встроить в свои чипы дополнительные вычислительные кластеры, которые спроектированы специально под нужны ИИ.
Мобильные процессоры для ИИ
Стоит отметить, что эти новые мобильные чипсеты не просто обеспечивают большую вычислительную мощность. Они создаются для повышения эффективности в трех основных областях: техпроцесс (размер), вычисления (мощность) и энергия (автономность смартфона).
Популярность AI с каждым годом будет только расти, вот некоторые примеры смартфонов и других гаджетов, в которых производители уже реализовали некоторое подобие искусственного интеллекта:
Зачем смартфону искусственный интеллект: распознавание лиц, перевод текстов и еще 7 полезных функций
Как ИИ оказался в смартфоне?
Обычная программа решает задачу по определенному алгоритму, который написал человек. А если таких задач много, или постоянно меняются исходные данные и условия? Человек не сможет обработать тонны информации и написать тысячи алгоритмов. Так пусть этим занимается бездушная машина!
Главное, правильно ее настроить, а дальше она начнет самостоятельно искать оптимальное решение. Так появился искусственный интеллект и его подраздел — машинное обучение. Один из алгоритмов машинного обучения — нейросети, о которых вы наверняка слышали.
Мы давно используем ИИ в нашем смартфоне. Прокладка маршрута с учетом пробок, поиск котиков среди фотографий в «облаке», общение с голосовым помощником — все это было бы невозможно без умных алгоритмов. Эти задачи решаются удаленно: запрос отправляется на сервер, обрабатывается, и ответ приходит обратно.
А почему бы не поселить ИИ сразу внутри смартфона? Он уже многому обучен «из коробки», он учится постоянно вместе с нами. Мощности современных аппаратов позволяют. Сразу получаем два плюса:
Производители даже выделили для ИИ отдельный блок внутри мобильного процессора — NPU (Neural Processing Unit, нейронный модуль). Это ускоритель алгоритмов машинного обучения, с ним смартфон решает задачи еще быстрее и требует меньше энергии.
Первым процессором с NPU стал Huawei Kirin 970. Он установлен, например, в смартфонах Huawei P20 Pro и nova 3. А в 2018 году вышел первый в мире процессор с двойным нейромодулем Kirin 980. Производительность NPU выросла на 226%, а энергоэффективность — на 182%. Таким процессором оснащены флагманы Huawei Mate 20 Pro и Mate 20.
Так зачем смартфону искусственный интеллект?
Распознавание лиц
Практически все современные смартфоны поддерживают разблокировку по лицу. В недорогих моделях технология простая: фронтальная камера делает снимок лица, а специальные алгоритмы сравнивают его с заданным рисунком по ключевым точкам. Совпало — свой, не совпало — чужой.
Такая технология плохо работает в темноте, да и с безопасностью беда: если смартфону показать фотографию владельца или похожего человека, есть вероятность совпадения.
В смартфонах подороже используется другой способ. Например, в Huawei nova 3 две фронтальные камеры формируют 3D-изображение, а ИК-подсветка помогает в темноте. Флагман Huawei Mate 20 Pro вообще проецирует 30 тысяч точек на лицо, строит 3D-модель, а затем сравнивает с исходной моделью.
А если усложнить задачу? Надеть очки или шапку, отрастить бороду или нанести макияж? Совсем другое лицо получается. Тогда выручает машинное обучение. ИИ подмечает такие изменения, вносит коррективы в модель и понимает, что перед ним — владелец смартфона. Благодаря NPU эти операции занимают доли секунды.
Улучшение автономности
Еще нейросети умеют предсказывать будущее. Справляются с этим лучше экстрасенсов. ИИ в смартфоне анализирует наши привычки, подмечает сценарии поведения (запуск приложений в определенное время, бездействие во время сна и т.д.) и сам понимает, какие приложения нужны в определенный момент, а какие — нет.
Важные программы и процессы будут заранее подгружаться в память, чтобы они быстрее открывались, а ненужные — удаляться, чтобы не расходовать заряд. На работе первым делом проверяете почту? Приложение уже ждет вас. Ночью работают Карты и Инстаграм? Вон из памяти, сейчас не время.
Если копнуть еще глубже, то ИИ прогнозирует нагрузку на процессор в зависимости от частоты смены кадров. В итоге динамичные сцены кажутся нам плавными, без «подергиваний». Особенно это важно в играх.
Оптимизация производительности
Чтение книг и прослушивание музыки в фоне не требуют много ресурсов. Зачем нагружать все ядра? Пусть работают только низкочастотные. Фейсбук, Вконтакте «потяжелее» — тогда к работе подключаются «середнячки».
А вот жесткие зарубы в PUBG или эпичные битвы в WoT на максимальных настройках, рендеринг видео — это ресурсоемкие задачи, тогда «танцуют все»: CPU и GPU (графический процессор) трудятся на максимальной мощности. ИИ все это подмечает и оптимально распределяет мощность.
Улучшение качества звука
Образы могут быть не только визуальными. За качество звука также отвечает ИИ.
Когда вы говорите по телефону, ИИ тут же «отделяет» голос от посторонних звуков и усиливает его, а фоновый шум — приглушает. В итоге вас слышно даже когда дует сильный ветер, гремят вагоны в метро или на концерте отжигает любимая группа.
Размытие фона и выделение цвета
Фильмы со спецэффектами на смартфон — это тоже к нейросетям. Современные флагманы Huawei умеют снимать видео с размытием заднего фона: объект съемки остается четким, а передний и задний план «замыливаются» в боке. Такого эффекта обычно добиваются с помощью дорогих светосильных объективов.
Другая фишка — выделение цвета: ИИ понимает, кого вы снимаете (это должен быть человек), и держит ее в постоянном фокусе. Помогает предиктивная (читай — предугадывающая движение) фокусировка. Дальше ИИ закрашивает только объект съемки, а окружающий мир оставляет черно-белым. Помните фильм «Город грехов»? Там такой же эффект.
Оффлайн-переводчик
Есть такой переводчик для Android и iOS — Microsoft Translator. В 2018 году он научился переводить тексты без подключения к интернету, во многом благодаря системе искусственного интеллекта. А в партнерстве с Huawei компания Microsoft доработала Translator под процессор Kirin 980.
Что из этого получилось: на смартфонах линейки Huawei Mate 20 точность машинного перевода выросла на 23% и вплотную приблизилась к человеческому. При этом скорость обработки текста в 3 раза выше, чем на других флагманских смартфонах, а языковые пакеты «весят» в 2 раза меньше.
Улучшение фотографий
Пожалуй, самое заметное влияние ИИ мы видим при фотосъемке. Алгоритмы камеры определяют, что именно мы снимаем и в каких условиях, и сами подбирают лучшие настройки: контрастность, насыщенность, баланс белого.
Например, смартфоны на процессоре Kirin 980 распознают до 1500 сценариев из 25 категорий — еще до того, как вы нажмете на кнопку спуска. Нейросети отличают кошек от собак, снег от листьев, море от неба. И для всех разные настройки.
Зачем смартфону искусственный интеллект? И существует ли он на самом деле?
Какие преимущества дает ИИ современным смартфонам, и при чем тут чипсеты?
2018-й можно смело назвать годом технологий искусственного интеллекта в смартфонах. Сегодня едва ли не каждый производитель таких устройств подчеркивает, что его продукты наделены ИИ и это дает им значительные преимущества перед конкурентами. Так ли это? Ответить однозначно, увы, сложно. Производители понимают под ИИ совершенно разные вещи, а иногда используют его упоминание для маркетинговых целей, не имея для этого веских оснований.
К счастью, наличие или отсутствие технологий искусственного интеллекта в смартфоне можно проверить. Для этого достаточно взглянуть на характеристики устройства и найти там название чипсета, лежащего в его основе. Запоминаем и идем на сайт его производителя. Если никаких упоминаний об ИИ на странице чипсета нет, значит, ИИ в смартфоне — это скорее всего фантазии производителя последнего. Если же производитель чипсета четко указывает на наличие средств обеспечения ИИ, то смартфон относится к «умной» категории.
Но что же дает этот самый ИИ? Давайте разберемся на примере чипсетов MediaTek и смартфонов на их основе. Поддержка ИИ в данном случае честная — на аппаратно-программной основе. Так что, если в перечне характеристик смартфона вы видите названия MediaTek Helio P22 (MT 6762) или MediaTek Helio P60 — знайте, ИИ в этом смартфоне действительно есть. Обе платформы поддерживают технологию MediaTek NeuroPilot, а в P60 есть и отдельный ИИ-модуль (APU). Это обеспечивает смартфоны на базе чипсетов набором функций с применением ИИ.
Как искусственный интеллект (ИИ) используется в смартфонах?
Первая из функций — глубокое обучение при распознавании лиц. «Сканировать» лицо пользователя фронтальной камерой сейчас умеют десятки смартфонов, но далеко не все они задействуют при этом ИИ. Последний помогает повысить точность и скорость распознавания объекта в кадре, а также избежать разного рода неприятных моментов. Например, смартфоны с поддержкой ИИ способны узнать пользователя, когда он, скажем, надел (ну или снял) очки или сбрил/отрастил бороду. Для сравнения: аналоги без ИИ в таком случае, скорее всего, сообщат, что лицо не распознано.
Еще одна сфера применения ИИ — бьютификация лица при создании селфи. Опять же: «улучшать» фотографии могут многие смартфоны и без ИИ, но в большинстве случаев результаты их усилий далеки от идеала. Лица выходят белесыми и зачастую нереалистичными. За счет ИИ смартфоны могут бьютифицировать лица куда аккуратнее — фотографии получаются живыми, без потери важных деталей, но с коррекцией дефектов.
Технологии искусственного интеллекта вообще значительно упрощают жизнь тех, кто любит фотографировать на смартфон. Скажем прямо: далеко не каждый пользователь может самостоятельно выбрать правильные настройки для съемки заката, людей или еды. В итоге человек делает снимок — и остается недоволен результатом. Если же он фотографирует на смартфон c поддержкой ИИ, то результат будет совершенно иным: устройство автоматически определит, что находится в кадре, и моментально подберет оптимальные настройки. Кадр получится отличным.
Oppo F7 на базе Helio P60 автоматически выбирает настройки для сцены с помощью ИИ
Может ли искусственный интеллект (ИИ) улучшить производительность и энергоэффективность смартфона?
Технологии искусственного интеллекта — это важная составляющая современного смартфона. Но если прочие компоненты чипсета слабы, то никакой искусственный интеллект не сделает устройство на его основе производительным и удобным.
Без сомнений, чипсет вашего смартфона должен быть оснащен достаточно мощными процессорами. Например, на борту Helio P60 графический ускоритель ARM Mali-G72MP3 и восемь 64-битных вычислительных ядер; четыре — высокопроизводительные ARM Cortex-A73, еще четыре — экономичные ARM Cortex-A53. Все они изготовлены по техпроцессу 12-нм FinFET, что позволяет экономить энергию. Но и этого недостаточно, ведь нужно обеспечить их грамотную и слаженную работу. Казалось бы, почему не использовать все эти возможности вместе, например, задействовать все ядра сразу, чтобы смартфон работал максимально быстро? Ответ достаточно прост — это негативно скажется на энергоэффективности. Кому нужен очень быстрый смартфон, который работает без подзарядки полдня? Правильно, никому.
Важно, чтобы устройство правильно распределяло нагрузку и обеспечивало баланс производительности и потребления энергии. Это позволит смартфону работать быстро и долго, не перегреваясь. В случае с P60 за это отвечает технология MediaTek CorePilot 4.0 — она позволяет использовать ядра в разных конфигурациях. Например, два вычислительных ядра из первого кластера, три — из второго и одно графическое. Выбор конфигурации зависит от задачи, цели остаются теми же: решить ее а) максимально быстро, б) с минимальным расходом энергии и в) чтобы чипсет (и смартфон) не нагревался.
Все это, конечно, здорово, но это лишь теория; что с практикой? А практика теорию подтверждает. Посмотрите, как разные чипсеты, которые используются в смартфонах одной категории, справляются с несколькими задачами. Небольшой спойлер — Helio P60 лидирует.
Может показаться, что смартфоны с такими функциями всегда будут находиться в среднем или дорогом сегментах рынка. Но что делать, если не хочется тратить на устройство много денег? Производители смартфонов стремятся создавать качественные решения и в более дешевом сегменте. Но для этого им нужны доступные комплектующие, которые будут обеспечивать все те же передовые функции.
Таким решением может стать второй чипсет, о котором мы говорили выше, — MediaTek Helio P22. Он ничем не уступает Helio P60 с точки зрения поддержки технологий искусственного интеллекта и обеспечения баланса между производительностью и энергоэффективностью (к слову, и техпроцесс здесь такой же – 12-нм FinFET). Разумеется, конфигурация и производительность отличаются от P60. Несмотря на то, что мощность не такая высокая, ее все равно достаточно для современных игр и просмотра видео в высоком разрешении.
Примеры смартфонов с искусственным интеллектом (ИИ)
Напоследок приведем пару примеров смартфонов, которые не разочаруют вас своими функциями и приятно удивят с точки зрения цены. Первый смартфон — Oppo F7 на базе Helio P60. Кстати, смартфон уже несколько месяцев доступен в России, и его обзор вы можете прочесть на нашем сайте.
В этом смартфоне есть ряд функций на базе технологий искусственного интеллекта. Например, 25-мегапиксельная фронтальная камера смартфона способна улучшать снимки, используя ИИ, без перегибов и неточностей. Распознавание лиц в случае Oppo F7 происходит моментально — оно осуществляется на основе 128 опорных точек. При съемке на основную камеру смартфон способен распознавать такие объекты и сцены, как закат, растения, небо, снег, ночь, собаки, кошки, дети, пейзажи и не только — всего 16 вариантов.
Важно, что Oppo F7 не пасует в играх и работает долго — несмотря на мощные вычислительные ядра, графический ускоритель и огромный 6,23-дюймовый экран, два дня без подзарядки для него — не проблема.
Второй смартфон — Vivo Y81 на базе Helio P22. Это более доступное устройство, чем модель Oppo. Однако преимущества у Y81 аналогичные. Например, фронтальная камера, которая благодаря поддержке ИИ улучшает качество селфи, а также быстро и точно распознает лица.
В обозримом будущем на российском рынке будет появляться еще больше качественных устройств на базе технологий искусственного интеллекта. Некоторые из них будут более функциональными и дорогими, другие – простыми и доступными. Выбирайте то, что подходит именно вам, и не забывайте проверять характеристики смартфонов.
Искусственный интеллект в вашем смартфоне. Как работают нейросети?
— Как смартфон умеет так красиво размывать фон на портретных снимках?
— А, ты об этом. Ну здесь все просто — искусственный интеллект!
— Ага, а как тогда Samsung Galaxy Note распознает рукописный ввод?
— Машинное обучение. Как же еще…
— Хм. А вот iPhone со своим Face ID? Он-то как может определить мое лицо и разблокировать смартфон?
— Да и здесь никаких секретов нет — с помощью нейронных сетей!
В самом деле, сегодня практически каждая вторая функция на смартфоне решается при помощи искусственного интеллекта и нейросетей. Казалось бы, вот вы решили отправить SMS’ку, открыли приложение, набираете текст и при чем здесь искусственный интеллект? Вы его не видите, а он есть и работает достаточно напряженно, пытаясь понять смысл написанного вами, чтобы предложить окончание слова или целой фразы.
В смартфонах нейросети используются буквально на каждом шагу: чат-боты, камера, голосовой ассистент, перевод текста, распознавание речи или рукописного ввода и пр.
Но вам хватает подобного объяснения? Не хотели бы вы заглянуть за ширму этих слов и узнать (а еще лучше — понять), как в действительности работает искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение? За счет чего бездушная машина смогла обыграть в 2016 году лучшего игрока в Го? Объяснить эту победу алгоритмами невозможно, ведь, Го — это игра, требующая применения интуиции и творческого мышления! Многие ученые перед матчем заявляли, что подобное просто невозможно, ну не в ближайшие 10 лет точно…
Пока весь мир сходит с ума от 5G и вакцин Билла Гейтса, у нас под носом разворачивается по-настоящему пугающая революция — нейронные сети. Пару веков назад промышленная революция сделала многих людей бесполезными для общества, заменив их машинами. В скором времени нейросети смогут заменить и оставшиеся профессии: врачей, музыкантов, художников, фотографов, аналитиков, переводчиков, инженеров и мн. др.
И вдвойне обидно то, что, в отличие от 5G, простые люди даже не поймут, что именно нужно сжечь или сломать, чтобы это как-то остановить. Скоро бьюти-блогерам придется обсуждать не электромагнитные волны и вирусы, а перцептроны и градиентные спуски. Грядут тяжелые времена для всех.
Человеческий мозг как модель искусственной нейросети
Что же не так с компьютерами и смартфонами? Почему не достаточно наращивать вычислительную мощность, пытаясь всё сильнее уменьшить размеры транзисторов на чипе?
Дело в том, что компьютеры способны выполнять лишь алгоритмы — четкую последовательность действий. Например, взять число X, умножить его на число Y и получившийся результат разделить на 2.
Но какой алгоритм действий придумать для имитации зрения? Вот я открываю камеру своего смартфона, навожу ее на объект и моментально вижу на экране следующее:
Цветок!? Объясните мне, как в этом зеленом «нечто» с желтыми пятнами смартфон «увидел» цветы? Это вы видите картину целиком, а для смартфона она является лишь набором из миллионов точек (пикселей), хаотически разбросанных по матрице.
Даже если вы придумаете какой-то алгоритм, вычисляющий по пикселям определенный цветок, стоит лишь немного заменить цвет, посадить на цветок бабочку или просто сфотографировать его с другого ракурса — и всё посыпалось. Не существует алгоритма, который смог бы решить эту проблему. Она нерешаема.
Но мы-то понимаем, что это цветок. Более того, мы поймем это, даже если никогда раньше не видели именно таких цветов. Получается, наш мозг использует не алгоритмы, а что-то другое? Верно! Наш мозг — это нейросеть. И именно нейросеть способна решать такие задачи.
Что же такое нейросеть?
Нейросеть — это сеть (связка) нейронов. Например, если взять 100 нейронов и «подключить» их друг к другу, мы получим простенькую нейросеть.
В нашем мозгу таких нейронов примерно 85 миллиардов. То есть, мозг — это огромное скопление нейронов, связанных между собой. Но что такое нейрон и как он помогает нам распознавать цветы или позволяет ребенку научиться говорить, не зная слов, грамматики и даже толком не осознавая себя?
Нейрон — это клетка, получающая, обрабатывающая и передающая электрический сигнал. Из таких клеток и состоит наш мозг. В рамках этой статьи можно сильно упростить модель нейрона, убрав всё, что не относится непосредственно к работе с сигналами. Схематически он будет выглядеть следующим образом:
Дендриты — это маленькие отростки, к которым могут подключаться другие нейроны. Представьте, что дендриты — это разъемы/входы. Чтобы сделать сеть из нейронов, нам нужно один нейрон подключить к другому. Так вот, подключение происходит именно к дендритам. У одного нейрона их может быть очень много (до 20 тысяч).
Аксон — это выход или, если хотите, провод, которым этот нейрон можно подключить к дендриту другого нейрона. Так сеть и создается: один нейрон при помощи аксона подключается к дендриту второго нейрона.
Синапс — это место соединения нейронов. То есть, провод (аксон) выходит от одного нейрона и подключается ко входу (дендриту) другого нейрона. Место, где они соединяются, называется синапсом. Точнее, аксон и дендрит не соприкасаются между собой. Между ними есть небольшая щель и сигнал «перескакивает» через эту щель от одного нейрона к другому.
Как видите, у аксона (провода) на конце много синапсов, а значит, одним аксоном нейрон может также одновременно подключиться к разным нейронам. Так и создается невероятно сложная и запутанная нейросеть мозга.
Чтобы лучше понять эту модель, нужно посмотреть на синапс — место соединения двух нейронов:
Получив входящий сигнал, нейрон вырабатывает определенное количество нейромедиаторов, которые дальше по аксону (проводу) попадают в синапс и затем «проталкиваются» в синаптическую щель. На кончиках дендрита есть специальные рецепторы, которые реагируют на нейромедиаторы, оказавшиеся в щели. Чем больше будет нейромедиаторов — тем сильнее сигнал на дендрите. Соответственно, тем мощнее импульс получит следующий нейрон.
Что важно, одни нейромедиаторы могут оказывать возбуждающее (активирующее) действие, а другие — тормозящие. Для того, чтобы нейрон отправил импульс дальше, нужно, чтобы на его дендритах набралось определенное количество активирующих нейромедиаторов. Чем их больше — тем сильнее сигнал.
Вот и весь принцип работы! Этого вполне достаточно для того, чтобы объяснить, почему вы уже подумываете закрыть эту статью. Когда материал становится слишком сложным или скучным, в определенных нейронах вырабатывается все меньше нейромедиаторов и сигнал, побуждающий вас продолжить чтение, постепенно угасает, а другие сигналы (например, открыть смешные видеоролики) наоборот усиливаются.
Ну хорошо! С этим более-менее все понятно, но причем здесь распознавание цветов, запоминание слов и остальная мозговая деятельность? Как простой электрический сигнал, блуждающий по нейронам, делает всю эту магию?
Чтобы ответить на этот вопрос, перейдем к искусственному интеллекту и искусственным нейросетям.
Искусственный интеллект простыми словами. Как работает нейросеть?
Прежде всего, важно понять, что нейросеть, искусственный интеллект и машинное обучение — это не конкурирующие технологии и не синонимы. Все, что касается имитации разума — это искусственный интеллект. То есть, это такая глобальная область, в которую входит все остальное.
Машинное обучение — это лишь подраздел искусственного интеллекта, отвечающий за разработку обучающихся алгоритмов.
Нейросеть — это один из видов машинного обучения, упрощенная модель нейросети мозга. Есть и другие, но в рамках этой статьи мы их касаться не будем.
Если с этим все понятно, поехали дальше. Но вначале я хочу немножко оправдаться за то, что будет сказано далее. Не питайте иллюзий, нейросети — это сложно, очень сложно. Чтобы во всем разобраться, нужно потратить много времени, почитать книгу, а лучше — несколько. Поэтому я не очень представляю, как это реально объяснить в короткой статье. Буду стараться, но приношу извинение заранее, если местами покажется сложно. Дальнейший текст рассчитан на человека без малейшей подготовки и каких-либо знаний в области нейросетей, программирования или даже математики.
Итак, чтобы сотворить искусственный разум, нам нужно сделать что-то похожее на мозг, то есть, создать большое количество нейронов и связать их между собой.
Но что такое искусственный нейрон? Как его представить? Это маленький компьютерный чип, а сеть — это тысячи таких чипов, связанных между собой проводами? Нет.
Не нужно все так усложнять, в реальности все гораздо проще! Нейрон — это циферка (не совсем). Ну, скажем, 0.4. Таких циферок может быть очень много. Если обведем цифру в кружочек, получится простенькая схема нейросети.
Пусть у нас будет вот такая нейросеть из 9 нейронов, где каждый кружок — это отдельный нейрон, а внутри кружочка находится какая-то цифра (для удобства назовем каждый нейрон буквой):
Здесь мы видим 3 слоя нейронов, где первый — a, b, c, второй — d, e, f и третий g, h, i. На первый слой (a, b, c) мы подаем сигнал. Это может быть что угодно — картинка, звук или текст. Естественно, предварительно нужно перевести сигнал в цифры, так как нейроны не способны работать ни с чем, кроме чисел (как это делается — я расскажу чуть позже). Ведь наш мозг тоже не получает никаких звуков или картинок. Все переводится в электрические импульсы. Так и здесь. Все переводится в числа (чем больше число — тем, как бы, сильнее электрический импульс).
Дальше каждый нейрон, по аналогии с нейронами мозга, как-то изменяет эту цифру и передает ее дальше остальным нейронам. Чтобы это показать, уберем все лишние нейроны и посмотрим, что будет, если мы подадим на первый нейрон (a) цифру 0.4:
Почему нейрон получил цифру 0.4, а передал зеленому нейрону 0.8, оранжевому — 1.2, а розовому — 0.2? На самом деле, первый нейрон отправил всем цифру 0.4, но по дороге к каждому нейрону она как-то изменилась.
Стрелочки — это аналог синапсов. Помните, именно синапсами связаны нейроны? Чем больше нейромедиаторов выделяется, тем сильнее импульс.
Почему же от нейрона a ушла цифра 0.4, а к нейрону d пришла 0.8? Она просто увеличилась вдвое. То есть, так сложилось, что эта связь a->d будет всегда увеличивать число (усиливать сигнал) в 2 раза. Какой бы сигнал мы не отправляли по этой связи, он всегда будет умножаться на 2. Это называется весом связи. Что значит «так сложилось» — пока не важно. Просто сложилось и все — родился человек с такими начальными весами, а при создании нашей нейросети все веса были выбраны случайным образом.
Это ключевой момент, который нужно понять. Именно вес связи — то, что позволяет нам распознавать образы, учиться играть на музыкальных инструментах, писать такие полезные статьи и понимать их.
В нашем мозгу каждый нейрон связан с другим так, что электрический сигнал, проходя по какой-то конкретной связи, будет всегда изменяться одинаково (усиливаться или ослабляться). По этой причине нам так тяжело разорвать привычку, то есть, изменить вес связи. Только ребенку нужно делать математику, и все — человек отупел на глазах. Сигналы постоянно гасятся. Но стоит ему сесть поиграть в свою любимую экономическую стратегию, как мозг буквально светится от электричества!
Так и в компьютерной нейросети каждый сигнал, проходя по определенному каналу связи, будет изменяться в заданном порядке. Соответственно, если мы на входные нейроны отправим какой-то сигнал, он пройдет по всем нейронам и в конце (на последнем слое) каждый нейрон будет содержать определенные цифры.
Еще несколько важных деталей…
Вы заметили, что в один нейрон поступают сигналы от многих нейронов, так как каждый из них одного слоя связан со всеми нейронами другого слоя? А что будет, если мы активируем еще один нейрон (c) и подадим на него другой сигнал, скажем, 0.9? Ведь теперь от него это число перейдет по своим связям другим нейронам.
Посмотрим на картинку:
Мы видим здесь знакомый нейрон, который отправлял цифру 0.4 и эта цифра, проходя по «аксону» и «синапсам», умножалась на свой вес (от синего к зеленому нейрону вес был 2, то есть, число 0.4 умножилось на 2 и так далее). Теперь мы видим, что и от фиолетового нейрона цифра 0.9 идет по своим связям к тем же нейронам второго слоя. Только у этих связей уже свои веса: связь фиолетовый — зеленый нейрон имеет вес 0, то есть, сигнал просто обнуляется, а связь фиолетовый — оранжевый нейрон имеет вес 4, то есть, усиливается в 4 раза.
В нейроне все поступившие сигналы суммируются. Именно это мы и видим на картинке выше. Выходит, нейрон — это не только циферка, но еще и сумматор. То есть, нечто, что суммирует все поступающие числа.
И здесь есть одна проблемка. Оранжевый нейрон насчитал слишком большое число и это не хорошо. Вот посудите сами. Представьте, что ваш смартфон с искусственным интеллектом будет сам принимать решение, когда вас нужно показать врачу. На входе его нейросеть получает информацию о температуре тела и, скажем, количестве эритроцитов в крови.
Как вы думаете, что с вами случится, если количество этих эритроцитов резко возрастет на 100 клеток? Напомню, в среднем их около 5 миллиардов в 1 миллилитре крови. Естественно, на такие мелочи даже не нужно обращать внимание. Но что будет с человеком, если температура тела поднимется на 4 градуса с 36.6° до 40.6°?
Из-за триллионов эритроцитов нейросеть даже не заметит эту четверку при суммировании сигналов в нейроне. Значит, кроме суммирования нужно еще как-то уравновесить значения, чтобы вне зависимости от суммы, нейрон отправлял число от нуля до единицы.
Для этого нейрон должен иметь кое-что еще — функцию активации. Такой функцией чаще всего выступает сигмоида (сигмоидальная функция). Я обещал, что математики здесь не будет, так что просто знайте, что сигмоида возьмет любое число, получившееся после суммирования всех сигналов в нейроне и сделает из него другое число от нуля до единицы.
Все! На этом сложная часть закончилась. Теперь вы знаете общий принцип работы нейросети. Это просто набор чисел, весов (еще числа) и простой математики (умножение, сложение, различные математические функции). Естественно, никаких кружочков, стрелочек и прочих визуальных спецэффектов в нейросетях нет. Все организовано в виде матриц — набора чисел в столбиках и строчках. Эти матрицы перемножаются, суммируются и так далее.
Как нейросеть может распознавать образы?
Тут вот какое дело. Мы только что говорили об устройстве нейросети, но всё, что было сказано, относится лишь к самому базовому типу нейросетей под названием перцептрон. В принципе, с помощью перцептрона мы можем легко сделать нейросеть, которая будет очень точно распознавать рукописный ввод. И, учитывая размер статьи, я расскажу об этом во второй части (которая выйдет на днях).
Но распознавать цветочки таким образом не получится. Для распознавания объектов сегодня повсеместно используются сверточные нейронные сети. Именно так смартфоны понимают, где и что изображено на картинке, как выделить главный объект и размыть фон. Если кому-то будет это также интересно, я обязательно расскажу и об этом подробнее в отдельном материале.
А еще есть, к примеру, генеративно-состязательные нейросети (сокращенно их называют GAN или ганы). Это еще интереснее сверточных сетей, так как с их помощью можно уже делать фантастические вещи. Например, создаем примитивный набросок, а затем GAN нарисует (не просто подставит откуда-то, а именно нарисует, создаст из ничего) качественную фотографию:
Повторюсь, все, что вы видите справа, не существует на самом деле. Нейросеть научилась рисовать реалистичные изображения автомобилей, дорог и деревьев. Да что там, деревья! Посмотрите, какие портреты рисуют современные нейросети. Вот синтетический портрет, нарисованный генеративно-состязательной нейросетью в 2014 году:
А вот результат работы нейросети спустя 3 года:
Такого человека никогда не существовало в реальности, он не «собран» из отдельных картинок (глаза, нос, рот и пр.). Нейросеть не использовала ничего, кроме «воображения», рисуя этот портрет.
Но рассказать обо всем в одной статье просто нереально. Мы рассматривали лишь перцептрон и чтобы вы лучше понимали, какое место он занимает в иерархии нейросетей, посмотрите вначале на его схематическое изображение:
А вот на сайте исследовательского института Asimov Institute я нашел картинку, где собраны все виды нейросетей (перцептрон изображен в самом начале):
Их на самом деле очень много и эта тема очень обширна. Но давайте подведем краткий итог всему вышесказанному и в следующей статье я расскажу, как Samsung Galaxy Note с помощью нейросети распознает рукописный ввод!
Краткий итог
Итак, нейросеть — это не мифическая сеть из тысячи супер-компьютеров, в которую ваш смартфон посылает картинку для обработки. Конечно, есть и такие варианты, когда вычисления слишком сложные и энергоемкие. Например, когда вы говорите команду Google Ассистенту или Siri, эта команда отправляется на мощный сервер компании, а затем возвращается ответ от нейросети.
Но зачастую, нейросеть в смартфоне — это просто математическая модель, оформленная в виде программы, в которую на входе поступают некоторые числа, далее они по связям передаются на «нейроны», изменяясь в зависимости от веса каждой связи. Другими словами, цифры перемножаются, суммируются множество раз. И когда все числа пройдут по всем нейронам, на выходе мы получим вероятность какого-то результата.
Например, если мы хотим, чтобы нейросеть посчитала, сколько будет 2+2, то подаем эти сигналы на вход. В первый нейрон отправляем двойку, во второй — плюс (в реальности вместо плюса будет отправляться какой-то код, например, 0 — это плюс, 1 — это минус), а в третий нейрон — еще одну двойку.
Все сигналы проходят по сети. Какие-то нейроны получают больший вес и они активируются, в каких-то нейронах сигналы гасятся. В итоге, на выходе самое большое число находится в нейроне, отвечающем за цифру 5. Значит, скорее всего, это и есть правильный ответ. Сеть отвечает: «2+2 будет 5»!
Пять? Что за глупость! Хотя, с другой стороны, а чего мы ожидали? Что какой-то сигнал пройдет по нейронам и мы магическим образом получим правильный ответ? Так это не работает. Для того, чтобы нейросеть выдала правильный ответ, мы должны ей сказать, как ребенку: «Нет, 5 — это неверно! Верный ответ — 4».
После этого нейросеть начинает так корректировать веса разных связей, чтобы когда мы заново отправили 2+2, на выходе самое большое значение оказалось в четвертом нейроне.
Теперь, когда мы подаем на входы в нейросеть 2+2, все веса откорректированы самостоятельно нейросетью таким образом, что именно четвертый нейрон получает самое высокое значение. Прекрасно!
Но затем мы подаем 2+3 и получаем ответ 9! Снова неверно. Мы «говорим» нейросети, чтобы она заново пересмотрела все веса так, чтобы на выходе сработал нейрон под номером 5, а не 9. И неросеть начинает заново перенастраивать все веса так, чтобы когда мы подавали сигнал 2+2, он проходил по всем связям, умножаясь на веса и в итоге получалось 4, а когда подаем 2+3 — получалось 5.
Чем больше мы будем давать таких примеров, тем лучше наша сеть начнет понимать, что от нее требуется. Благодаря самостоятельной подстройке весов, нейросеть научится решать простенькие примеры. Заметьте, мы ей не указывали, как это делать, то есть, какие веса и как подстраивать. Она сама научилась, основываясь на наших правильных ответах.
Но, конечно же, для таких глупостей никто нейросети не использует, так как нейросеть всегда выдает вероятность, а не точный результат. То есть, она отвечает примерно так: «с вероятностью 80% это цветок, но даю еще процентов 20, что это котик». Для точных вычислений такое не годится.
А как она подстраивает все веса? Это ж сколько нужно различных вариаций перебрать!? А если таких нейронов только в одном слое (на входе) — тысяча! Здесь все на самом деле не так сложно и страшно, как может показаться. Но об этом поговорим в следующей части!
А в конце этой статьи я бы еще хотел добавить несколько слов о смартфонах.
Смартфоны с аппаратной поддержкой искусственного интеллекта
Компания Apple первой на рынке начала выпускать смартфоны, у которых в микрочип был встроен отдельный нейронный сопроцессор. Конечно же, я говорю об iPhone X с его Apple A11 Bionic и сопроцессором Neural Engine (в переводе с англ. нейронный движок).
Практически одновременно с Apple компания Huawei выпустила свой вариант аппаратного ускорителя искусственного интеллекта — Neural Network Processing Unit или просто NPU. Он был частью собственного процессора Huawei Kirin 970.
Компания Qualcomm также не осталась в стороне и в партнерстве с Facebook реализовала аппаратную поддержку самJQ популярной на планете среды для глубокого обучения нейросетей (Deep Learning) в своих процессорах Snapdragon 660 и выше.
Как несложно догадаться, смысл этих нейронных сопроцессоров заключается в аппаратном ускорении работы алгоритмов нейросетей. По своей сути эти алгоритмы несложные. Как я уже говорил выше, нужно просто делать очень много (и желательно одновременно) таких операций, как матричное умножение и свертки (напомню, сверточные нейронные сети — это наиболее популярный вид нейросетей сегодня).
Обычные процессоры (CPU) совершенно не годятся для таких операций, поэтому раньше подобные задачи ложились на плечи графических ускорителей (GPU), так как по своей сути графические ускорители занимаются примерно тем же — делают очень много и очень быстро довольно простые операции. Если для обучения сложной нейронной сети с помощью CPU потребуется несколько месяцев, то GPU справится с этой задачей за несколько дней.
Но что еще более важно, нужно делать большое количество операций параллельно, то есть, одновременно. На обычных процессорах (CPU) не более 8 ядер в то время, как графические ускорители (GPU) могут содержать тысячи ядер! Конечно, вычислительную мощь этих ядер сравнивать нельзя, но нам и не требуются сложные вычисления.
Также отдельные нейронные сопроцессоры более энергоэффективны, что критически важно для мобильных устройств.
В реальности на смартфонах уже используются локальные нейросети, которые работают без доступа в Интернет. Это и всевозможные фильтры в камере (селфи-моджи и подобные безделушки), определение сцены, предиктивный ввод текста и пр.
Прогресс движется к тому, чтобы на смартфонах можно было запускать даже глубокое обучение (Deep Learning). К слову, глубокое от неглубокого машинного обучения отличается лишь количеством слоев нейронов. Выше я приводил картинку, где было показало только 3 слоя: входной, центральный и результат. Но таких слоев может быть гораздо больше, соответственно, сеть глубже. А чем глубже сеть, тем интереснее и сложнее задачи она может выполнять.
На этом, пожалуй, и остановимся.
Алексей, главный редактор Deep-Review (alexeysalo@gmail.com)
P.S. Не забудьте подписаться в Telegram на первый научно-популярный сайт о мобильных технологиях — Deep-Review, чтобы не пропустить очень интересные материалы, которые мы сейчас готовим!
Как бы вы оценили эту статью?
Нажмите на звездочку для оценки
Внизу страницы есть комментарии.
Напишите свое мнение там, чтобы его увидели все читатели!
Если Вы хотите только поставить оценку, укажите, что именно не так?