Коротко о нейронных сетях и технологиях распознания образов
Мы сталкиваемся с ними каждый день
Многие из нас каждый день садятся за руль своего автомобиля, чтобы добраться на работу или отвезти детей в школу. В огромном потоке автомобилей на дорогах мы всегда смотрим на висящие камеры и стараемся не нарушить правила дорожного движения. Мы все чаще читаем новости про так называемые умные камеры, которые сами считывают номера автомобилей и фиксируют нарушения. А вы задумывались, как это происходит? Мы помним фантастические фильмы, где умные камеры сканируют лицо человека и выдают о нем информацию. Сегодня это уже нормальная реальность. Технологии распознавания лиц достигли такого уровня развития, что применяются во многих сферах обыденной жизни, от безопасности до социальных сетей. Основной причиной такого стремительного развития послужило создание и применение искусственных нейронных сетей (ИНС).
Немного истории
Впервые понятие ИНС возникло при попытке смоделировать процессы головного мозга в 1943 году, когда физиологом У.С. Мак-Каллоком и математиком У. Питтсом была разработана модель искусственного нейрона, так называемая Формальная модель нейрона и сети Мак-Каллока - Питтса. Ими же была предложена конструкция сети выполнения логических операций и было доказано, что искусственная нейронная может обучаться. Следующим важным шагом стала разработка первого алгоритма вычисления ИНС в 1949 году Дональдом Хеббом. А в 1958 году Фрэнк Розенблат, психолог из Нью-Йорка, предложил модель электронного устройства, названного им перцептроном, которое должно было бы имитировать процессы человеческого мышления. Его разработки привели к созданию аппарата Mark I Perceptron, первого компьютера, способного учиться путем проб и ошибок на основе нейронной сети. Эта технология по сей день является основополагающей в нейронных сетях. Не будем дальше углубляется в историю, но важно отметить, что в 2007 году Джеффри Хинтоном из Великобритании впервые был разработан алгоритм глубокого обучения многослойных нейронных сетей.
Что же такое нейронная сеть?
Итак, что же такое нейронные сети? Нейронные сети относятся к сфере разработки систем искусственного интеллекта. Нейронные сети — это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами (связями). Структура нейронной сети, позаимствованная из биологии, позволяет компьютеру анализировать и запоминать различную информацию. ИНС способны как анализировать входящую информацию, так и воспроизводить ее из своей памяти. Другими словами, ИНС это интерпретация человеческого мозга, в котором находятся миллионы нейронов передающих информацию в виде электрических импульсов. ИНС способна самостоятельно обучаться и действовать на основании предыдущего опыта, с каждым разом делая всё меньше ошибок. Нейронные сети используются для решения различных задач, которые требуют аналитических вычислений. Это классификация данных для определения верного параметра, предсказание последующих действий и распознавание образов, сигналов и знаков. Отсюда и появляются технологии распознавания речи, такие как знаменитая SIRI, технологии распознавания лиц на фотографиях в Facebook и многие другие.
Применение
Для начала, предлагаем остановится на обсуждении именно технологиях распознавании образов, которые очень широко применяются многими крупными компаниями и государственными органами. Конечно, мы все знаем, что общественная безопасность в последнее время занимает все большую роль как в списке задач государств, так и в наших умах. Рост индустрии распознавания лиц настолько стремителен, что согласно отчету Allied Market Research, мировой рынок технологий распознавания лиц, вырастет до $ 9,6 млрд. уже к 2022 году. Умные камеры, способные распознавать изображения и лица заполоняют наши города. Камеры для мониторинга улиц, знаменитые в Астане дорожные камеры «Сергек»: все они оснащены технологиями распознавания образов и на самом деле работают, помогая сделать нашу жизнь безопаснее, снижая уровень правонарушений. Однако, это не единственное применение технологии распознавания образов на основе ИНС. Сейчас они применяются в социальных сетях, при создании мобильных приложений для развлечений и для бизнеса. Они помогают торговым сетям правильно расставлять товары на полках исходя их аналитики потока клиентов, компаниям избавиться от пластиковых карточек доступа в офисы для своих сотрудников, а банкам оптимизировать работу с клиентами и снизить время обслуживания. В нашей стране также растет популярность технологий распознавания лиц. Например, АО «Казпочта» внедрили систему биометрической верификации клиентов на выявление мошенничества и неблагонадежных клиентов на основе данных фотографий. АО Каспий Банк внедрили решение российских разработчиков для помощи в процессе выдачи кредитов. Таких примеров становится все больше, но к сожалению, мы часто слышим лишь о зарубежных разработках.
А как же казахстанские разработчики?
Как было отмечено ранее, к сожалению, кроме пары отечественных систем, которые внедряются в основном нашими акиматами для городских нужд, в коммерческом секторе до недавнего времени фигурировали в основном иностранные компании-разработчики. Но ситуация начинает меняться, и меняться в лучшую сторону. Все больше молодых талантливых программистов заявляют о себе, получают западное образование и возвращаются на родину. Они создают свои стартап компании и начинают серьезно конкурировать с зарубежными разработчиками. Хорошим примером является молодая компания «Kazakhstan Innovations Company» с города Алматы. Молодые специалисты в области программирования на основе нейронных сетей получили грант по линии Всемирного банка в рамках проекта «Стимулирования продуктивных инноваций» и сейчас работают на созданием собственной технологии распознавания лиц. Осознав, что есть рыночный потенциал не только в государственном, но и в коммерческом секторе, команда «Kazakhstan Innovations Company» намеревается предлагать готовые решения торговым центрам, финансовым институтам, центрам детского развития, промышленным объектам… в общем список возможностей неограничен. Надеемся, что в скором времени мы услышим об успехах не только этой компании, но и многих других…