Достоинства нейросетей
Таблица №1
| Нейросети позволяют создавать значения из большого количества неточных или сложных значений, а также аппроксимировать, классифицировать и распознавать более точно и быстро в сравнении с классическими алгоритмами | |
|---|---|
| Самообучаемость | Отличительной чертой и достоинством ИНС является то, что алгоритм самостоятельно принимает решения о том, как выполнить заданную задачу, иногда применяя не совсем или вовсе не очевидные для людей методы. Нейронные сети также созданы с расчетом на постоянное улучшение собственных результатов. |
| Эффективная фильтрация шумов | Нейросети могут игнорировать шумы и обрабатывать лишь необходимую информацию. |
| Адаптация | Адаптация позволяет нейронным сетям быть готовыми к возможным переменам во входных данных и продолжать работать эффективно. После небольшого периода адаптации они будут готовы к работе. |
| Отказоустойчивость | Искусственные нейронные сети обладают отказоустойчивостью: даже при повреждении некоторых нейронов остальные продолжают функционировать и выдавать логичные и правильные ответы, хотя точность их работы уменьшится. |
| Скорость работы | ИНС состоит из множества микропроцессоров, которые позволяют решать задачи быстрее, нежели при применении обычных алгоритмов. Быстродействие зависит от вычислительной мощности. |
Недостатки нейросетей
Хотя работа искусственных нейронных сетей имеет довольно много преимуществ, но имеются и некоторые недостатки. Например, проблема насыщения сети: чем больше значения сигналов, тем ближе к нулю градиенты активационной функции, что мешает подбору наилучших коэффициентов. Кроме того, большинство вариантов проектирования искусственных нейронных сетей – эвристические, а значит, не дают единственно верных решений. Также требуется много времени и усилий для многоцикловой настройки элементов модели и их связей и последующего построения непосредственно модели.
Могут возникнуть проблемы при подготовке выборки для обучения в связи с недостаточным количеством доступных материалов. Обучение ИНС может привести к тупику, а сам процесс будет занимать длительное время.
Также, поведение прошедшей дообучение нейронной сети порой непредсказуемо, а использование коммерческих продуктов применяющих реализацию ИНС может быть затруднено из-за их дорогой стоимости.
Ещё одним недостатком нейросети является то, что она – аппроксиматор, при настройке которого не вычисляется целевая функция, а осуществляется подбор функций, складывающихся и за счет этого дающих результат в виде набора значений, похожего на исходный. Вследствие этого, выходные данные ИНС, фактически, всегда будут с ошибкой, значение которой заранее не известно, но есть возможность её уменьшить до рационального уровня во время обучения.
Основной недостаток переобучения искусственной нейронной сети, по итогу, в том, что она «запоминает» ответы, в то время, как человек выявляет закономерности.
ИНС можно также назвать чёрными ящиками: из них нельзя получить данные о том, как нейросеть пришла к решению. Кроме того, ИНС не могут запоминать навыки, и использовать их в динамически изменяющихся средах не получится.
Часто задаваемые вопросы о возможностях нейросетей
Вопрос: Может ли нейросеть испытывать настоящие эмоции или чувства?
Ответ: Нет. Нейросеть имитирует эмоциональные реакции на основе данных, но не переживает их субъективно, как человек.
Вопрос: Способна ли нейросеть к самостоятельному творчеству и созданию принципиально нового?
Ответ: Нейросети генерируют контент, комбинируя и интерпретируя существующие паттерны из данных, но не обладают сознательным замыслом или способностью создавать идеи «из ничего».
Вопрос: Может ли нейросеть понимать смысл обрабатываемой информации?
Ответ: Нет. Она распознает статистические закономерности и связи в данных, но не обладает семантическим пониманием или осознанием значения.
Вопрос: Способна ли нейросеть брать на себя моральную или юридическую ответственность за свои действия?
Ответ: Нет. Ответственность всегда лежит на разработчиках, операторах и пользователях системы.
Вопрос: Может ли нейросеть иметь собственные цели и желания?
Ответ: Нет. Все её «цели» задаются извне через функцию потерь и архитектуру, созданную человеком.
Вопрос: Способна ли нейросеть к эмпатии — истинному сопереживанию?
Ответ: Нет. Она может анализировать эмоциональные маркеры и давать уместные ответы, но не способна чувствовать переживания другого существа.
Вопрос: Может ли нейросеть работать без предварительных данных и обучения?
Ответ: Нет. Её работа полностью основана на паттернах, извлеченных из обучающего набора данных.
Вопрос: Способна ли нейросеть к здравому смыслу и интуитивным суждениям, как человек?
Ответ: Нет. Её суждения основаны на статистике, а не на жизненном опыте или интуиции, что часто приводит к ошибкам в ситуациях, требующих здравого смысла.
Вопрос: Может ли нейросеть осознавать саму себя?
Ответ: Нет. У неё нет самосознания, рефлексии или идентичности.
Вопрос: Способна ли нейросеть к физическим действиям в реальном мире без вспомогательных систем?
Ответ: Нет. Это программные алгоритмы, для взаимодействия с физическим миром требуются робототехнические платформы и датчики.
Памятка: Что остается за пределами возможностей нейросети
- Испытывать субъективные переживания, эмоции или чувства.
- Понимать истинный смысл информации, а не только её статистические паттерны.
- Проявлять сознательное намерение или свободную волю.
- Быть творцом в человеческом смысле — создавать идеи «из ничего».
- Обладать эмпатией и истинным сопереживанием.
- Нести моральную или юридическую ответственность.
- Работать и делать выводы без опоры на предоставленные данные.
- Применять здравый смысл, основанный на жизненном опыте.
- Осознавать себя, свои действия и своё существование.
- Иметь собственные цели, желания и мотивацию.
- Действовать в физическом мире автономно, без интеграции в робототехнические системы.
- Делать принципиально новые научные открытия без направляющей гипотезы человека.
- Понимать и руководствоваться этическими принципами на глубинном уровне.
- Адаптироваться к абсолютно новым, непредвиденным ситуациям так же гибко, как человек.
