Մասնակից:HrantGyurjinyan/Ավազարկղ
Ներկայում արհեստական բանականությունը մեծ դեր ունի մարդկանց կյանքում և օգնում է տարբեր խնդիրների լուծումներ գտնելու հարցում: Արհեստական բանականության ամենահեռանկարային ուղղություններից մեկը նեյրոնային ցանցերն են: Հետազոտություններով այս ոլորտում զբաղվում են աշխարհի ամենաառաջատար ընկերությունները, որոնցից են, օրինակ, Google-ը և Microsoft-ը, ինչի շնորհիվ օր օրի ավելի ու ավելի շատ բացահայտումներ են տեղի ունենում այս ոլորտում: Արհեստական նեյրոնային ցանցերը կազմված են կենսաբանական նեյրոնային ցանցերի սկզբունքով: Նրանց մեջ տեղի են ունենում բազմաթիվ պարզագույն պրոցեսներ մեծաքանակ կապերով: Մարդկային ուղեղի նման, արհեստական նեյրոնային ցանցերը ունակ են սովորելու: Արհեստական նեյրոնային ցանցերի համար սովորելը ենթադրում է կարգավորումը նրանց կառուցվաքի (նեյրոնների միջև կապերի կազմվածքը) և նեյրոնների սինապտիկ քաշերի՝ առաջադրված խնդրի էֆեկտիվ լուծման համար: Ուսուցման ընթացքում ցանցը սկսում է ավելի լավ կատարել առաջադրված խնդիրները և արձագանքել շեշտված հրամաններին:
Ինֆորմացիայի փնտրում, պատկերների ճանաչում[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
2016 թվականի աշնանը Яндекс-ը մեկնարկեց որոնման նոր ալգորիթմ Палех անունով, որի հիմքում ընկած էին նեյրոնային ցանցերը, որի նմանակը Google-ի մոտ “Колибри”-ն է և RankBrain-ը: Վերոնշյալ ալգորիթմները խթանում են ավելի ճշգրիտ որոնմանը: Палех-ը վերլուծում է էջերի վերնագրերը և հասկանում է իմաստը, և մոտ ժամանակներս այդպես կլինի ամբողջ տեքստի հետ: Պատկերների ճանաչումը վաղուց ուսումնասիրված է արհեստական նեյրոնային ցանցերի կողմից, որի ապացույցներից են ամենահայտնի որոնման համակարգերը, օրինակ Яндекс-ը և Google-ը, որոնցում գործարկվում է որոնումն ըստ նկարների: Ներբեռնելով կամ սեղմելով մկնիկով նկարի վրա, ընտրելով նման նկարների որոնման առաջադրանքը, օգտատերը հրաման է տալիս նեյրոնային ցանցին, ինչը այն հեշտությամբ կատարում է և ներկայացնում է նմանակները, նաև նայելով հազարավոր նկարներ ցանցում, նշումներ է անում իր մոտ, որպեսզի հետո իդենտիֆիկացնի նոր ներբեռնած նկարները, օգնելով օգտագիրոջը գտնել հատուկ նկարներ, կատարել թեգեր: Տեխնոլոգիաների զարգացման հետ առաջանում են նոր ու նոր հնարավորություններ, օրինակ այժմ կան բազմաթիվ ծրագրեր, որոնց հիմքում ընկած են նեյրոնային ցանցեր, որոնք, ուսումնասիրելով մարդկանց ներբեռնված միլիոնավոր նկարներ, արտածում են 2 նման մարդկանց նկարները:
Թարգմանություն, ձայնի վերարտադրում[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
Բոլորին հայտնի է «Ok, Google» ձայնային օգնականը, բայց DeepMind նեյրոնային ցանցը, գնված Google-ի կողմից, սովորել է ավելի իրականությանը մոտ կերպով ընդօրինակել մարդու ձայնը: Նեյրոնային ցանցերի շնորհիվ այժմ բարելավվում է օտար լեզուների բառերի թարգմանման տեխնոլոգիան: Միավորելով երկու տեխնոլոգիաները, շատ շուտով այլևս անրհաժեշտ չի լինի իմանալ լեզուն, որպեսզի խոսել օտարերկրացու հետ: Վերջերս Google-ը հայտարարեց, որ իրենց Արհեստական բանականությունը ի վիճակի է կարդալ ըստ շուրթերի ցանկացած մասնագետից ավելի լավ: DeepMind-ի մեջ, ինչպես և նկարների դեպքում, ներբեռնել են մոտ 5 000 ժամ տևողությամբ հեռուստատեսային հաղորդումների ձայնագրություններ, ինչի արդյունքում այն սովորել է վերարտադել մարդկանց խոսքերը, նույնիսկ եթե նրանք կուլ են տալիս բառերի որոշ մասը:
Արվեստ[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
Նեյրոնային ցանցերը կարող են մշակել նկարները, ինչպես տրված կարգավորումներով, սովորական նկարը դարձնելով օգտատերի ցանկացած տեսքի վերամշակում, այնպես էլ էսքիզը վերածել մանրամասնորեն մշակված լիարժեք նկարի: Նեյրոնային ցանցերը գրում են երաժշտություն: Որոշ ծառայություններ հորինում և վերարտադրում են պարզ մելոդիաներ, և կան այնպիսիններ, որոնք գրում են ամբողջական ալբոմներ: Հորինելով երգի բառերը, մարդիկ հորինում են երաժշտությունը, ինչպես նաև հետո ավելացնում են բառերը, և արդյունքում ստացվում է այնպիսի մի երաժշտություն, որն անհնար է տարբերել ամբողջովին մարդու կողմից հորինված երաժշտությունից: Ֆիլմի առաջին թրեյլերի ստեղծումը, սցենարի գրելը, և այլն՝ այսպիսով, արվեստը այսուհետ միայն մարդկային չէ:
Գիտություն[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
Նեյրոնային ցանցերը տարբեր կայքերի համար գրում են յուրահատուկ տեքստեր, դեռևս ոչ պրոֆեսիոնալ, բայց լուրջ մակարդակի, նույնիսկ որոշ լրատվական կայքերի համար Արհեստական Բանականությունը գրում է հոդվածներ: Ավելին, նրանք կազմում են գիտական հոդվածներ: Փորձի շրջանակներում նեյրոնային ցանցի մեջ ներբեռնել էին գիտական հոդվածների բազա: Ուսումնասիրելով դրանք, նեյրոնային ցանցը գրել է մի շարք հոդվածներ, ուղարկել գիտական ամսագրեր, որտեղ դրանցից որոշները նույնիսկ հրապարակվել են: Բժշկության մեջ գրեթե ամեն օր նեյրոնային ցանցերի նոր կիրառություններ են բացահայտվում: Դրանց վառ օրինակներից է հիվանդության բացահայտումը ըստ աչքի ցանցաթաղանթի: Ավտոմոբիլաշինարարություն ինքնուս մեքենաներով, որտեղ վարորդի դերը վերածվում է դիտորդի: Դրոններ և ռոբոտներ, որոնք ունակ կլինեն կողմնորոշվել տարածության մեջ, տեղաշարժվել նվազագույն բախումներով և ցանկացած տեղանքով: Գիտության ոլորտում առաջընթացը հնարավորության կտա փրկել մարդկային հազարավոր կյանքեր, ինչպես բուժելով, այնպես էլ փոխարինելով բարձր ռիսկային զոնայում տնվող մարդկանց:
Գրականություն[խմբագրել | խմբագրել կոդը]
1. Брагин А.В., Мирошниченко В.В., Орлова Е.С. Создание автоматизированной компьютерной системы для информационной поддержки врача-стоматолога // Проблемы стоматологии. 2011. № 4. С. 64-67.
2. Себешев В.Г. Особенности работы статически неопределимых систем и регулирование усилий в конструкциях. - Новосибирск, 2009. - 164 с.
3. Khachaturova K.R. Information technology as a means of development of creative abilities of primary school pupils in natural science lessons // Глобальный научный потенциал. 2015. № 9 (54). С. 111-113.