Технологии прогрессируют настолько быстро, что трудно предположить, что таит в себе будущее. Но очевидно, что оно будет связано с искусственным интеллектом (AI). Поскольку ни один AI не может считаться разумным без способности учиться и развиваться, то ученые и инженеры занялись разработкой глубинного обучения.
Эта технология – продвинутый вариант машинного обучения. Она основана на компьютерной модели, воспроизводящей функции мозга. Поскольку ее основная единица – нейрон, то модель относится к нейронным сетям. Каждый нейрон обрабатывает набор входных данных, а при соединении нейронов получается нейронная сеть.
Нейронная сеть сама по себе – это еще не искусственны интеллект. Но она – шаг на пути к созданию настоящего AI, который способен учиться и приспосабливаться, как человек.
Предстоит еще долгий путь, но некоторые важные достижения уже сделаны. Сегодня технология находится на этапе, когда нейронные сети способны выполнять одиночные задачи с максимальной эффективностью.
Проект глубинного обучения Google Brain недавно начал обучать нейронные сети создавать собственные криптоалгоритмы и использовать их для шифрования внутренних коммуникаций.
Исследователи Google запрограммировали две нейронные сети и назвали их Bob и Alice. Дуэту дали задание создать секретный криптографический ключ, который сети потом бы использовали для шифрования коммуникационных каналов. Bob и Alice сумели найти удивительно совершенную форму шифрования.
Тогда программисты добавили к ним еще одну нейронную сеть Eve. Задача Eve состояла в расшифровке ключа, созданного Bob и Alice. Хотя Eve не удалось это сделать, она сумела улучшить алгоритм дешифровки. Но Bob и Alice не сидели на месте, ожидая, когда ключ взломают. Они совершенствовали его, причем быстрее, чем Eve пыталась его расшифровать. Основываясь на результатах, команда Google Brain пришла к выводу, что нейронные сети сильнее в шифровании, чем в дешифровке.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
