Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Серьезные прорывы в обучении нейронный сетей происходят каждые 30 лет: перцептроны появились в 1950-х годах, затем, в 1980-х, – обучение многослойных перцептронов и в 2010-х годах – глубокое обучение. В каждом случае был период эйфории, когда за короткий срок был достигнут значительный прогресс, а после он долгое время шел маленькими шажками. Однако каждый виток бурного роста оказывает все больший эффект. Последний скачок был вызван широкой доступностью больших данных, и история NIPS стала одним из этапов подготовки к этому дню.
1971 – Ноам Хомский написал для журнала The New York Review of Books эссе «Дело против Б. Ф. Скиннера», которое во многом проложило путь когнитивной революции.
1982 – Клод Шеннон опубликовал статью «Математическая теория связи», которая заложила основу современной передачи цифровой информации.
1989 – Карвер Мид выпустил книгу «Аналоговые СБИС и нейронные системы», дав начало нейроморфной инженерии – созданию компьютерных микросхем на примере биологических объектов.
2002 – Стивен Вольфрам опубликовал работу «Новый вид науки», где исследовал вычислительные возможности клеточных автоматов – алгоритмов, которые даже проще, чем нейронные сети, но способны к мощным вычислениям.
2005 – команда Себастьяна Труна победила в конкурсе беспилотных транспортных средств Управления перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США.
2008 – Тоби Дельбрюк разработал завоевавший большую популярность чип сетчатки – датчик динамического зрения (Dynamic Vision Sensor; DVS), который считывает импульсы асинхронно, а не делает синхронные кадры, как современные цифровые камеры.
2013 – Белый дом в США объявил о старте BRAIN Initiative (Brain Research Through Advancing Innovative Neurotechnologies). Цель программы – разработка инновационных нейротехнологий, которые приблизят нас к пониманию работы мозга.
Наступает век когнитивных вычислений. Скоро появятся беспилотные автомобили, которые водят лучше нас. Ваш дом будет узнавать вас, просчитывать ваш распорядок дня и предупреждать о гостях. Краудсорсинговый сайт Kaggle, недавно приобретенный компанией Google, провел конкурс с призом в миллион долларов за обнаружение рака легких с помощью компьютерной томографии, а также конкурс на 1,5 миллиона долларов за обнаружение скрытых предметов при сканировании тела в аэропортах для Министерства Национальной безопасности США. Подобные помощники врачей смогут распознавать редкие заболевания, и благодаря этому повысится уровень медицинской помощи. Есть тысячи похожих приложений, и многие предстоит еще создать. Некоторые рабочие места будут вытеснены компьютерами, зато появятся новые. И хотя потребуется много времени, чтобы общество впитало новые технологии и приспособилось к ним, они не представляют угрозы нашему существованию. Напротив, мы вступаем в эпоху открытий и просвещения, что сделает нас умнее, поможет дольше жить и процветать.
В Сан-Франциско в 2015 году я был спикером на конференции по когнитивным вычислениям, спонсируемой компанией IBM. Компания вкладывала большие средства в суперкомпьютер Watson, предназначенный для поиска в базе данных ответа на вопросы, заданные на естественном языке, который в 2011 году победил Кена Дженнингса в телевикторине «Jeopardy!». Watson основан на огромном числе фактов обо всем, от истории до поп-культуры, которые можно найти с помощью широкого спектра алгоритмов. Дженнингс выиграл 74 игры подряд за 192 дня, что является самой длинной победной серией в «Jeopardy!». Когда программа победила его в телешоу, это привлекло внимание всего мира.
В такси из отеля на конференцию я подслушал разговор двух руководителей IBM. Компания IBM развертывала на основе Watson платформу, которую можно использовать, чтобы упорядочивать вопросы и получать на них ответы из неструктурированных баз данных в таких специализированных областях, как здравоохранение и финансовые услуги. Проект Watson стоит за яркой рекламой когнитивных вычислений, продвигаемых IBM. Один из руководителей выразил тревогу из-за того, что IBM делает ставку на Watson. Другой был обеспокоен возмещением 70-миллиардного потока доходов. IBM давно рассталась со своим аппаратным подразделением, а его сервисный отдел больше не конкурентоспособен. Инвестируя в программу Watson, IBM делала ставку на свой отдел программного обеспечения. Watson может отвечать на вопросы и давать рекомендации, основанные на бо́льшем объеме данных, чем доступно человеку. Машинное обучение – важный инструмент для анализа массивов данных и извлечения из них информации. Однако, чтобы задать вопрос и использовать эту информацию, пока нужен человек.
IBM вложила 200 миллионов долларов в новую штаб-квартиру проекта Watson Internet of Things (IoT) в Мюнхене. Инвестиции в Германии – одни из крупнейших в истории компании в Европе и ответ на растущий спрос со стороны более 6000 клиентов, которые хотят изменить свои операции с ИИ. Это только часть глобального плана вложить три миллиарда долларов в когнитивные технологии.
В традиционной медицине всем дают одни и те же лекарства, но теперь эти лекарства индивидуальны и направлены на конкретную цель. Меланому, которая была смертным приговором, сейчас можно остановить секвенированием раковых клеток и разработкой персональной иммунотерапии. Сегодня эта процедура стоит 250 тысяч долларов, но со временем цены упадут и она станет доступна всем, так как базовая стоимость секвенирования генома рака всего – несколько тысяч долларов, а стоимость моноклональных антител, необходимых для лечения, – несколько сотен долларов.
Я работал в комитете, который консультировал директора Национального института здравоохранения США по созданию рекомендаций для правительственной программы BRAIN. В отчете BRAIN 2025 мы подчеркивали важность вероятностных и вычислительных методов, которые помогают нам интерпретировать данные, генерируемые новыми техниками нейронной записи. В настоящее время алгоритмы машинного обучения используют для одновременного анализа записей тысяч нейронов, анализа сложных поведенческих данных свободно движущихся животных и автоматизации восстановления анатомических цепей серийных электронно-микроскопических исследований. По мере того как мы реконструируем мозг, мы раскрываем множество новых алгоритмов, созданных природой.
Национальный институт здравоохранения США финансировал фундаментальные исследования в области нейробиологии последние 50 лет, но тенденция такова, что все больше и больше грантов выделяется на поддержку прикладных исследований, которые немедленно находят применение в медицине. Мы, конечно, хотим внедрить то, что уже открыто, но если мы не будем финансировать новые проекты сегодня, то через 50 лет внедрять в медицину будет нечего. Именно поэтому исследовательские программы, такие как BRAIN, важны сейчас, чтобы в будущем найти лекарства от тяжелых паталогий мозга, вроде шизофрении и болезни Альцгеймера.
Войти с помощью соц. сетей: