Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект - страница 19
Рис. 1. A: нейрон в мозге; В: простой перцептон
Иными словами, перцептрон – это простая программа, которая принимает решение “да или нет” (1 или 0) в зависимости от того, достигает ли сумма взвешенных входных сигналов порогового значения. Вероятно, вы тоже время от времени принимаете такие решения в жизни. Например, вы узнаете мнение нескольких друзей о конкретном фильме, но вкусам одних друзей доверяете больше, чем вкусам других. Если сумма “дружеских восторгов” – при большем весе мнений тех друзей, которым вы доверяете больше, – достаточно высока (то есть превышает некоторый неосознанный порог), вы решаете посмотреть фильм. Именно так перцептрон выбирал бы фильмы к просмотру, если бы у него были друзья.
Вдохновленный сетями нейронов в мозге, Розенблатт предположил, что сети перцептронов могут выполнять визуальные задачи, например справляться с распознаванием объектов и лиц. Чтобы понять, как это может работать, давайте изучим, как с помощью перцептрона решить конкретную визуальную задачу: распознать рукописные цифры вроде тех, что показаны на рис. 2.
Давайте сделаем перцептрон детектором восьмерок – в таком случае он будет выдавать единицу, если входным сигналом служит изображение цифры 8, и ноль, если на входном изображении будет любая другая цифра. Чтобы создать такой детектор, нам нужно (1) понять, как превратить изображение в набор численных входных сигналов, и (2) определить численные значения весов и порог перцептрона для формирования верного выходного сигнала (1 для восьмерок и 0 для других цифр). Я рассмотрю эту задачу более подробно, поскольку многие из этих принципов понадобятся нам при обсуждении нейронных сетей и их применения в компьютерном зрении.
Рис. 2. Примеры рукописных цифр
Входные сигналы нашего перцептрона
На рис. 3A показана увеличенная рукописная восьмерка. Каждый квадрат координатной сетки – это пиксель с численным значением “насыщенности”: насыщенность белых квадратов равняется 0, насыщенность черных – 1, а насыщенность серых имеет промежуточное значение. Допустим, все изображения, которые мы даем перцептрону, подогнаны к единому размеру – 18 × 18 пикселей. На рис. 3B показан перцептрон для распознавания восьмерок. У этого перцептрона 324 (то есть 18 × 18) входных сигнала, каждый из которых соответствует одному пикселю из сетки 18 ×18. При получении изображения, подобного показанному на рисунке 3A, каждый входной сигнал настраивается на насыщенность соответствующего пикселя. Каждому входному сигналу также присваивается свой вес (на рисунке не показан).