Создание первой компьютерной модели нейронной сети год

История создания нейросетей

Нейросети – это мощный инструмент, который мы используем в нашей повседневной жизни, но мало кто задумывается о том, как они были созданы. История создания нейросетей началась давно и прошла через много этапов, поэтому давайте рассмотрим ее подробнее.

История нейросетей начинается в 1943 году, когда Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс создали первую модель искусственного нейрона. Они представили свою модель в статье » Логическое исчисление иррационального человека» , опубликованной в журнале «Бюллетень математической биологии» . Их модель имела несколько входов, один выход и была способна производить булеву операцию ИЛИ.

В 1958 году Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть с обратным распространением ошибки, названную «Персептрон» . Эта модель была первой, которая могла самостоятельно обучаться и решать задачи классификации, что стало значимым шагом в развитии нейросетей.

В 1980 году появилась новая модель нейронной сети, называемая «Рекуррентная нейронная сеть» (RNN), которая может использовать предыдущие результаты для принятия решений в текущем состоянии. Однако RNN имела проблемы с исчезающим градиентом, что затрудняло ее обучение на длинных последовательностях.

В 1990-х годах нейросети стали применяться для распознавания речи и обработки изображений, что сделало их более доступными для применения в реальных задачах. В 1998 году Ян Лекун предложил новую модель нейронной сети, названную » Сверточная нейронная сеть » (CNN), которая была способна обрабатывать изображения с высокой точностью и стала широко используемой в области компьютерного зрения.

В 2010-х годах нейросети стали еще более распространенными благодаря увеличению объема данных и улучшению алгоритмов обучения. В 2012 году нейросеть » AlexNet » победила в ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge , демонстрируя существенно более высокую точность распознавания изображений, чем предыдущие модели.

В настоящее время нейросети используются во многих областях, таких как обработка естественного языка, игровой индустрии, медицине и финансах. Они помогают в решении сложных задач и улучшают качество жизни людей.

Создание нейросетей является сложным и многократно эволюционирующим процессом. Оно требует глубоких знаний в области математики, статистики, компьютерной науки и искусственного интеллекта. Несмотря на сложность, нейросети остаются одним из самых быстроразвивающихся направлений в науке и технологиях, и их применение в будущем будет только увеличиваться.

Источник

Первые шаги ИИ: как началась история нейросетей

В 2023 году технологии нейросетей буквально разделили мир на «до» и «после» выпуска десятков сервисов на основе ИИ. Диджитал‑сообщество потрясли новые возможности в области генерации и анализа контента, вариаций применения технологий и даже перспектив некоторых профессий в связи с их автоматизацией посредством ИИ.

Однако хотя мощный тренд на нейросети и стартовал совсем недавно, мало кто задумывается о том, что идея ИИ зародилась задолго до появления ChatCPT и Midjourney. Сегодняшней публикацией мы открываем цикл статей о долгой истории нейросетей, витки которой шли в ногу с возможностями вычислительных мощностей.

Нейросеть — это математическая модель, созданная на основе принципов естественных нейронных связей. Отвечая на вопрос о том, как человечество создавало эту совершенную технологию, начнем с самого начала.

Зарождение идеи

Идея об искусственном интеллекте — продукт далеко не текущего века, и даже не века ХХ. Ведь основой ИИ можно считать современную науку о логике, основателями которой были еще древние греки — Сократ, Платон, Аристотель, а продолжателями — философы Нового времени, в частности — Рене Декарт с его «картезианским сомнением» как универсальным методом познания.

Выводы философов стали первой ступенью к созданию вычислительных устройств — в 1500 году Леонардо да Винчи спроектировал первый механический калькулятор, а в 1623 году немецкий ученый Вильгельм Шиккард разработал первую знаменитую вычислительную машину — арифмометр. Продолжил тенденцию французский ученый Блёз Паскаль — в 1642 году он построил суммирующую арифметическую машину Паскалину.

В 1673 году его коллега из Германии Готфрид Вильгельм Лейбниц создал первую машину, которая выполняла операции над понятиями, а не над числами. По мере дополнения устройства набором действий, его признали арифметико‑логическим. Вторым вкладом Лейбница в развитие компьютерных технологий стала многолетняя работа над изучением двоичной системой счисления.

Предпосылки к разработке ИИ в 30-40 гг

Если до ХХ века ученые пытались сформулировать эффективные способы мышления человека и создать примитивные вычислительные аппараты, то современная наука заинтересовалась разработкой мышления машины.

Теория логического позитивизма

Первой масштабной теорией мышления как вычислительного процесса стала доктрина логического позитивизма, разработанная Венским кружком ученых (1920–1930 гг.) под руководством Рудольфа Карнапа и Карла Хемпеля. Она гласит, что все знания могут быть обозначены посредством логических теорий, связанных с констатирующими предложениями, основанными на входных сенсорных данных — опыте.

За данной теорией последовал ряд фундаментальных математических разработок и разработок в области нейропсихологии.

Теория вероятностей

В 1933 году советский математик А. Н. Колмогоров сформулировал общепринятую формальную систему для математического описания теории вероятностей, ставшую одной из основ работы современных нейросетей.

Математическая модель нейрона

В 1943 году американские нейрофизиолог Уоррен Мак‑Калок и нейролингвист Уолтер Питтс по принципу упрощенной версии естественного нейрона создали узел искусственной нейронной сети. Фактически он представлял собой нелинейную функцию от линейной комбинации входных сигналов, которая посылает результат на единственный выход.

Объединив выходы одних искусственных нейронов со входами в другие, ученые получили первый прототип современных нейросетей.

Теория игр

Огромным вкладом в развитие идеи стали труды Джона фон Неймана — в 1944 году он создал основу для архитектуры большинства современных компьютеров и совместно с Оскаром Моргенштерном основал теорию игр — принципиальную основу алгоритмов ИИ, которую авторы изложили в книге «Теория игр и экономическое поведение».

Первая версия ИИ в 50-60 гг.

Изобретение Перцептрона

В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал математическую модель восприятия информации мозгом Перцептрон, ставший одной из первых моделей нейросетей. В 1960 году эта кибернетическая модель мозга была реализована в виде первого в мире нейрокомпьютера «Марк-1».

По своей сути Перцептрон представлял собой модель машинного обучения — нейросеть с алгоритмом реализации двоичной классификации, которая определяет отношение объекта к категории. Обучение нейросети происходило по аналогии с системой обучения человека:

1) в Перцептрон вводили определенные данные об объектах и их категориях;

2) предоставляли машине изображения объектов и предлагали определить их категорию;

3) если категории определены верно, данные оставляли в прежнем формате;

4) если в выборе категорий появлялась ошибка, данные Перцептрона подлежали корректировке и процесс повторялся до тех пор, пока машина не выдавала правильный результат.

Разочарование в технологиях во 70-е гг.

К моменту изобретения Перцептрона в научном сообществе главенствовало мнение, что для реализации функций мозга человека в технологиях достаточно лишь построить огромную нейросеть. Но так называемые однослойные сети оказались неспособными решить простейшие задачи, в том числе — воплотить функцию «исключающее „или“».

Апогеем разочарования в возможностях Перцептрона стала публикация американского ученого в области искусственного интеллекта Марвина Ли Минского, выпущенная в 1969 году. В ней было представлено формальное доказательство ограниченности Перцептрона как неспособности его решать широкий пул задач. Работа определила спад интереса к нейросетям на ближайшее десятилетие.

Выводы

В этой публикации мы рассмотрели:

• предысторию нейросетей,
• ученых, работавших над предпосылками для сегодняшних технологий,
• прорывы в области нейросетей в начале ХХ века
• этап пессимизма научного сообщества, который произошел в конце 1960-х гг.

О следующем этапе истории нейросетей — эпохе оптимизма, читайте в нашей следующей публикации. В ней мы расскажем:

• об открытиях, на основе которых построили первые мощные многослойные сети,
• о методе обратного распространения ошибки, позволившем обучать нейросети.

Источник

История нейросетей — как и когда они появились

Нейросети являются одной из наиболее важных технологий в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они используются для распознавания образов, классификации данных, обработки естественного языка и многих других задач. Однако, нейросети не всегда были такими, как сейчас. В этой статье мы рассмотрим историю развития нейросетей.

Начало развития нейросетей было положено в 1940-х годах. Идея использования искусственных нейронных сетей для решения задач была предложена Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом в 1943 году. Их статья «Логический калькулятор, использующий нервные элементы» описывала модель нейронной сети, основанную на биологических принципах работы мозга.

В 1950-х годах Фрэнк Розенблатт создал первую искусственную нейронную сеть, которая была названа персептроном. Она была способна классифицировать изображения, но имела ограниченную функциональность из-за линейности модели.

В 1960-х годах развитие нейросетей замедлилось, так как другие методы машинного обучения стали более популярными. Однако, в 1980-х годах нейросети снова стали интересными из-за появления более эффективных алгоритмов обучения.

В 1990-х годах нейросети начали использоваться в коммерческих приложениях, включая распознавание речи и обработку изображений. В 1998 году Ян Лекун создал алгоритм обратного распространения ошибки, который стал основным алгоритмом обучения нейросетей.

В начале 2000-х годов нейросети стали все более популярными, и это привело к появлению глубоких нейронных сетей. Они состоят из многих слоев нейронов и способны решать более сложные задачи.

Становление нейросетей.

После разработки первых нейронных сетей в 1950-х и 1960-х годах интерес к ним начал постепенно угасать, поскольку компьютеры того времени не были достаточно мощными для их эффективной работы. Однако в 1980-х годах, с развитием вычислительной техники и появлением новых алгоритмов, нейросети снова стали привлекать внимание исследователей.

В 1990-х годах произошел значительный прорыв в области нейронных сетей, когда был разработан алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation), который позволил обучать более сложные нейронные сети с большим количеством скрытых слоев. Это привело к росту интереса к нейросетям и их применению в различных областях, таких как распознавание образов, обработка речи, компьютерное зрение и другие.

В 2000-х годах нейронные сети стали широко использоваться в обработке естественного языка и анализе данных. Компании, такие как Google, Facebook и Microsoft, начали активно применять нейросети в своих продуктах и сервисах. В 2012 году нейронная сеть AlexNet выиграла соревнование по классификации изображений ImageNet с большим отрывом от других методов, что стало прорывом в области компьютерного зрения.

Сегодня нейронные сети продолжают развиваться и находят все новые области применения, такие как автономные транспортные средства, робототехника, медицина и другие. Благодаря продвижениям в области алгоритмов и вычислительных мощностей, нейросети становятся все более точными и эффективными в решении различных задач.

В заключение, можно сказать, что история нейросетей является длинной и интересной, и они продолжают оставаться одной из наиболее перспективных областей исследований в сфере искусственного интеллекта. Надеемся, что будущее принесет еще более захватывающие разработки и новые применения нейронных сетей.

Источник