Наткнулся в списке литературы по нейросетям на книгу Станисласа Деана «Как мы учимся: почему мозг учится лучше, чем любая машина… пока». Это очень годная вещь! Прочитал взахлеб. 

На прошлой неделе публиковал обзор на книгу «Как учится машина». Там было только про искусственные нейросети. А эта книга сравнивает наш мозг с современными искусственными нейросетями, интересно рассказывает об их работе на примере детей и дает множество советов, как лучше учиться и поддерживать мозг для его эффективной работы. 

Почему мы должны учиться

Почему мы не рождаемся уже подготовленными, с предварительно загруженными поведенческими программами и знаниями, необходимыми для выживания? Зачем эволюции понадобилось изобретать научение? 

Я отвечу так: предварительное программирование мозга и невозможно, и нежелательно. Невозможно? Но почему? Хотя бы потому, что для подробного кодирования всех наших знаний человеческой ДНК просто не хватило бы емкости. 

В этом году явный бум нейросетей. На какую конференцию не приду, только о них и речь. Но эта сфера развивается уже десятилетия. Как сильно искусственный интеллект повлияет на нашу жизнь?

Прочитал книгу «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения». Автор — Ян Лекун, новатор в машинном обучении, лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в крупных бигтех-команиях.





Нейросети появились не сегодня. Началось все в 60-ых. Подсказка пришла от природы. Ученые заинтересовались строением зрительной коры мозга и стали применять это к математическим моделям. С тех пор область исследования нейросетей развивается многие десятилетия. Интерес к ним то вспыхивает, то затухает. 

«Конец 1980-х и начало 1990-х были периодом процветания многослойных нейронных сетей: число конференций и научных публикаций увеличивалось, появлялись новые рабочие места в университетах, государство инвестировало в проекты… Но в середине десятилетия наступил еще один период застоя. Помимо больших вычислительных ресурсов, сети требовали огромного количества обучающих данных. К тому же они были сложны в эксплуатации».