Нейронная сеть для юриста: Перцептрон и исковое заявление.  Нейронные сети для юристов

Нейронные сети вместо юристов? — Хабр Q&A

Да. Слышал такую цитату. Вот только есть способы куда проще нейронных сетей, если имеется ввиду именно написание исков. Уже много лет для этого используются шаблоны, они же «болванки», они же «рыбы» (как ни назови). Вот только если написание исков — это и есть работа юриста в понимании Грефа, то… Не знаю, что тут и сказать..
А прения в суде, а отзыв на иск, а представление доказательств (я уж не говорю об их поиске), а еще много-много работы, которая требует формального мышления — это если только про иски говорить.
Может быть Греф имел ввиду тот случай, когда вот взял кто-то кредит в СБ, не вернул и нужно вчинять иск. Ну, так есть способы дешевле нейронных сетей. Там же доказательная база очевидна. Например студенты курса 3-го, 4-го. Тоннами их писАть будут за долю малую. Конечно, сейчас таких юристов выпускают из вузов, что хоть стой, хоть падай, но и они с такой мартышкиной работой справятся.
Но разве справится нейронная сеть с процессом досудебного урегулирования, переговорами (что, собственно делает процесс обращения в суд вообще ненужным). Мне наверное сложно судить, что там у Грефа в голове. Я почти 3 десятка лет в профессии, несколько дипломов (полученных не за деньги), преподавательская деятельность. Могу сказать, что объем накопленных знаний и опыта таков, что я уже не вполне юрист, а что-то вроде «юрист+экономист+наставник+etc». Т.е. в каком-то смысле перерос собственно профессию, работаешь на стыке многих областей.
Кем меня можно заменить? Ну, наверное ИИ. Что бы под этим словом ни понималось. Но это не при моей жизни точно.
Кстати, гражданам и мелким конторам у монстров типа СБ выигрывать легко. Качество противостоящей тебе в суде стороны — ниже плинтуса. Думаю, это связано с тем, что в корпорации все обязаны быть глупее своего начальника. Просто обязаны. Ну, а поскольку и начальники сами далеко не Спинозы, то… Умные люди в корпорациях как-то не очень распространены. Там больше «винтичный» принцип работает при подборе кадров.
Так что, коллега, не переживайте, если вы профессионал, то вас такие высказывания волновать не должны.
К тому же следует понимать, что Греф играет свою роль (а они ВСЕ в паблике играют свои четко определенные роли) этакого инноватора, интеллектуала и поэтому постоянно что-то такое говорит. Ну, попонтовался человек. С кем не бывает.
Всем наилучшего.

Первый российский робот-юрист начал бесплатные консультации в Сети — Российская газета

В четверг был первый официальный рабочий день у российского робота-юриста. Его зовут Федор Нейронов, и он специализируется на защите прав потребителей.

Рабочее место юриста Федора: Интернет, один из сайтов бесплатной помощи. Как сообщили начальники искусственного профессионала, до того Федор работал в тестовом режиме. Испытательный срок у машины (или как назвать гражданина Нейронова?) прошел удачно. Теперь робот — штатный бесплатный советчик.

«Это первая подобная технология с элементами искусственного интеллекта и машинного обучения, у которого нет аналогов в юридической индустрии», рассказывают администраторы сайта. Важное преимущество Федора перед обычными программами (а также, что греха таить, некоторыми людьми с дипломами юриста) — он понимает вопрос, сформулированный на простом человеческом языке. Написать о своей проблеме можно с ошибками, даже вкратце. Например, «как вернуть сломанный телефон». Робот поймет. Менее чем через секунду он предоставит развернутый ответ с перечислением прав человека в его ситуации, а также статей закона. То есть, по словам модераторов, это именно юридическая консультация.

Нейронная сеть Федора обучалась на самой крупной в России базе данных из более чем 100 тысяч вопросов. Классический юрист может ответить максимум на 15-20 вопросов в день, рассказывают создатели Федора, а робот — на тысячи обращений, причем максимально подробно.

Главная ценность робота-юриста в том, что он делает юридические консультации доступными каждому

— Главная ценность робота-юриста в том, что он делает юридические консультации доступными абсолютно каждому, то есть люди могут чаще обращаться со своими вопросами и больше знать о своих правах, — говорит основатель платформы «Правовед.Ру» Валерий Мешков. — Особо поможет робот гражданам, которые не имеют регулярного доступа к юридической помощи. Для юристов, которые хотят выиграть конкуренцию с роботами, это сигнал к повышению своих знаний, это повод задуматься, как сделать технологии помощником в своей работе.

Надо понимать: человека робот не заменит. При условии, что человек к работе относится по-человечески, а не как робот. Журналисты «РГ» регулярно обращаются за комментариями к юристам. Иногда в ответ получают живое слово, с интересными мыслями, зарисовками из жизни, дельными советами. Но нередко юристы присылают просто выжимки из законов. Статья такая-то говорит то-то, статья такая-то то-то. Таким «экспертам» стоит напрячься, так как робот-юрист сделает работу лучше них. Но без настоящих профессионалов не обойтись. Только человек сможет помочь другому человеку в по-настоящему трудной ситуации. Об этом недавно говорили и на совещании в минюсте. Как уже писала «РГ», ведомство тоже разрабатывает проект портала правового просвещения. Программы будут давать бесплатные консультации. Более того, там будут размещены шаблоны документов.

Исполнительный вице-президент Федеральной палаты адвокатов России Андрей Сучков тогда подчеркнул, что именно личная консультация юриста может выявить истинную правовую проблему. Личное общение адвоката с доверителем позволяет оказать квалифицированную помощь и предотвратить ошибки, которые неизбежны, если консультирование проведет юрист-робот. Кстати, сегодня Федеральная палата адвокатов совместно с Федеральной нотариальной палатой проведут большую конференцию, посвященную внедрению современных технологий в юридической сфере.

Нейросеть обошла профессиональных юристов в конкурсе по толкованию документов — Naked Science

Войти Регистрация Написать

• Журнал
• Мероприятия
• Блоги
• Live
• Астрономия
• Hi-Tech
• Антропология
• Палеонтология
• Long Read
• Видео
• Физика
• Химия
• Биология
• Интервью
• История
• Космонавтика
• Медицина
• Оружие и техника
• Геология
• Психология
• С точки зрения науки
• Sci-Fi
• Концепты
• Фотогалерея
• Все статьи

• Журнал
• Мероприятия
• Блоги
• Live
• Астрономия
• Hi-Tech
• Антропология
• Палеонтология
• Long Read
• Видео
• Физика
• Химия
• Биология
• Интервью
• История
• Космонавтика
• Медицина
• Оружие и техника
• Геология
• Психология
• С точки зрения науки
• Sci-Fi
• Концепты
• Фотогалерея
• Все статьи

Искать Войти Регистрация Написать

Нейронные сети и уголовное право

В последнее время все большую популярность приобретают нейронные сети — математические модели, а также их программные или аппаратные воплощения, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

Еще в 1994 году писалось о том, что одной из главных проблем нейросетей является невозможность понимания причин принимаемого ею решения[1]. Следовательно, в случае возникновения коллизий система не сможет предоставить логическое обоснование сделанных выводов. Сейчас можно понять малую часть выводов, используя методы обратного проектирования и алгоритмического процесса отчетности (reverse engineering and algorithmic accountability processes), однако проблема остается актуальной[2]. Единственным ее решением остается разработка различных способов по пониманию процессов протекания выдачи результата машиной.

Одним из ответвлений этой проблемы является то, что нейронные сети подвержены стереотипам. В 2016 году искусственному интеллекту предложили выступить судьей на конкурсе красоты. Из 6000 фотографий конкурсанток из 100 стран машина выбрала 44 победительниц. Из них только одна оказалась темнокожей. По словам главы компании, занимавшейся разработкой алгоритма, проблема была в том, что в массиве данных, на которых обучался алгоритм, было слишком мало изображений темнокожих девушек. В итоге машина стала сильнее ассоциировать привлекательность со светлой кожей. 

Начиная с 2013 года Чикагский полицейский департамент сотрудничает с Иллинойским технологическим институтом для реализации Стратегического списка субъектов, который использует алгоритм для определения людей, способных совершить преступление, на основе данных (таких как предыдущие аресты за наркотики, принадлежность к банде и возраст во время последнего ареста). Чикагская полиция со временем давала все меньше данных в отношении тех, кто попадает в список и как этот список фактически используется. Исследование RAND Corporation Стратегического списка субъектов показало, что определяемые алгоритмом люди просто чаще подвергались аресту. 

Уголовные суды в США используют алгоритм COMPAS компании Northpointe, который предназначен для прогнозирования вероятности правонарушителя совершить еще одно преступление в будущем. В мае 2016 года ProPublica опубликовала исследование эффективности алгоритма в прогнозировании рецидивизма и обнаружила, что черные люди на 77 процентов чаще прогнозируются для совершения насильственного преступления и на 45 процентов больше для совершения любого преступления. Проведенное исследование во Флоридском округе Бровард также показало, что Northpointe не является эффективным предсказателем в целом: только 20 процентов предсказанных людей совершили насильственное преступление[3]. 

Используемые в нейросетях алгоритмы по определению преступников зачастую запатентованы разработчиками, однако работают по общему принципу: собрать максимальное количество доступных данных (местоположение, сведения о судимостях, активность в социальных сетях) и на их основе построить предположения относительно того, какие люди или объекты могут оказаться замешаны в преступлении. Таким образом работает и сервис Palantir, которому ещё в 2013 году администрация Нового Орлеана  предоставила доступ к базе Accurint от компании LexisNexis, содержащей миллионы архивных и судебных записей, водительских удостоверений, адресов, телефонных номеров и данных из социальных сетей. 

Можно представить такой анализ как практичную версию схем Марка Ломбарди, изображающих связи между людьми, местами и событиями. После ввода запроса — вроде части номерного знака, никнейма, адреса, номера телефона, имени или поста в соцсети — полицейский изучает информацию, собранную Palantir и на основании связей с известными жертвами и преступниками определяет, кто с большей вероятностью совершит преступление или пострадает от него. Затем полиция использовует сформированный Palantir список потенциальных жертв и нарушителей закона, чтобы следить за частными лицами в рамках городской программы «прекращения огня». В ходе этой программы правоохранительные органы информируют потенциальных нарушителей с уголовным прошлым о том, что им известно их прошлое и в случае рецидива их привлекут к ответственности с максимально строгим наказанием. Если субъекты согласятся сотрудничать, их приглашают на обязательную встречу в рамках условно-досрочного освобождения, где им предложат профессиональное обучение, образование, потенциальное трудоустройство и услуги здравоохранения. 

В 2014 года на конференции Palantir утверждалось, что алгоритм может установить 30-40% будущих жертв.  Однако выяснилось, что хоть в целом сокращение числа убийств и совпало с временем реализации программы, в центральных районах города, на которые нацелена эта программа, «не наблюдалось статистически значительного сокращения, соответствующего старту программы в ноябре 2012 года». Проще говоря, исследование не подтвердило заявлений Palantir и городских властей о том, что именно их вмешательство в частную жизнь граждан для анализа данных привело к временному сокращению насильственных преступлений. 

Специалисты из Индии и Великобритании в августе 2017 года опубликовали доклад, в котором описали, как работает нейронная сеть, которая распознает людей, прячущих лица. Для тренировки нейронной сети использовалась тысяча фотографий мужчин и женщин от 18 до 30 лет, лица которых были замаскированы. Вначале нейросеть обнаруживает 14 лицевых ключевых точек, которые были определены как существенные для идентификации лица. Затем обнаруженные точки образуют звездно-сетчатую структуру, по которой выполняется идентификация лица. 

Однако на точность разработанного алгоритма влияют различные факторы. Например, если на анализируемом снимке присутствуют здания, точность распознавания может снизиться с 85% до 56%. К тому же, чем больше закрыто лицо, тем сложнее его идентифицировать. В ходе тестирования точность распознавания лица, закрытого шляпой, шарфом и очками составила всего 43%[4].

Но даже при распознавании лиц нейронные сети подвержены стереотипам. В ходе исследования выяснилось, что при анализе фотографий белых мужчин алгоритмы неверно определяли пол лишь в 0,8% случаев, а в случае темнокожих женщин процент ошибок составлял в среднем около 30%. Удалось установить, что чем темнее фототип кожи – тем больше вероятность того, что алгоритм допустит ошибку.

Недавние исследования показали, что системы, обученные с использованием более крупных наборов данных, анализируют данные точнее, чем обученные на меньших выборках (и помогают искоренить стереотипность нейронных сетей)[5]. 

Гражданский кодекс Российской Федерации устанавливает охрану изображения гражданина[6], а также закрытый перечень возможностей свободного использования произведения[7], в который не входит создание выборки для нейронной сети. Также изображение человека является биометрическими персональными данными, для обработки которых в случае создания объема данных для обучения необходимо письменное согласие субъекта[8]. Таким образом в России затруднительно получить доступ к объему данных для обучения нейросети частным лицам. 

С сентября прошлого года московская городская сеть видеонаблюдения, состоящая из 170 тыс. камер, была подключена к нейронной сети. Искусственный интеллект от компании NtechLab распознает лица прохожих и сравнивает их с базой данных МВД. За два месяца пилотного проекта нейросеть помогла поймать шестерых преступников[9].

В марте 2018 года Управление МВД России по Рязанской области представило первый в России мобильный биометрический комплекс (МБК), оснащенный технологией распознавания лиц. Сервер комплекса и рабочее место оператора размещаются в транспортном средстве полиции. Во время массовых мероприятий система подключается к десяти камерам, установленным на рамках металлодетекторов, и одновременно анализирует видео с каждой из них. Кроме того, МБК оснащен собственной обзорной камерой с оптическим зумом[10].

Сообщается, что система может идентифицировать правонарушителей в режиме реального времени и отправлять на мобильные устройства сотрудников полиции уведомления с фотографией человека и краткой информацией о совершенном им правонарушении.

Биометрические персональные данные могут обрабатываться без согласия субъекта персональных данных в связи с осуществлением правосудия и исполнением судебных актов, а также в случаях, предусмотренных законодательством Российской Федерации об обороне, о безопасности, о противодействии терроризму, о транспортной безопасности, об оперативно-разыскной деятельности.  Так что обработка нейронной сетью видео для идентификации скрывающихся от правосудия лиц законно (несмотря на то, что она обрабатывает данные для установления личности снятого человека)[11]. 

В Российской Федерации имеется много возможностей для использования нейросетевых технологий: данные находятся в открытом доступе (документы Росстата, данные социальных сетей) и каждый год выпускаются талантливые программисты. Все это способствует тому, чтобы в России разрабатывались сервисы наподобие Palantir, необходимы лишь заинтересованность и инвестиции. 

[1] D. Hunter, Looking for Law in all the Wrong Places: Legal Theory and Legal Neural

Networks, in: A. Soeteman (eds.), Legal knowledge based systems JURIX 94: The

Foundation for Legal Knowledge Systems, Lelystad: Koninklijke Vermande. P. 60

[2] Levendowski, Amanda, How Copyright Law Can Fix Artificial Intelligence’s Implicit Bias Problem (July 24, 2017). P.18

[3] URL: http://thefreethoughtproject.com/pre-crime-cops-ai/. Дата обращения: 08.06.19.

URL: https://www.propublica.org/article/how-we-analyzed-the-compas-recidivism-algorithm. Дата обращения: 08.06.19.

[4] URL: https://www.securitylab.ru/news/488269.php. Дата обращения: 08.06.19.
URL: https://arxiv.org/pdf/1708.09317v1.pdf. Дата обращения: 08.06.19.

[5] Chen Sun & Abhinav Shrivastava, Revisiting Unreasonable Effectiveness of Data in Deep Learning, arXiv:1707.02968v1 (July 10, 2017).  URL: https://arxiv.org/pdf/1707.02968.pdf. Дата обращения: 08.06.19.

[6] Ст. 152. 1 ГК РФ

[7] Ст. 1273-1279 ГК РФ

[8] Ч. 1, 2 ст. 11 ФЗ  «О персональных данных»;

Разъяснения Роскомнадзора «О вопросах отнесения фото- и видеоизображения, дактилоскопических данных и иной информации к биометрическим персональным данным и особенности их обработки».

[9] URL: http://www.cnews.ru/news/top/2017-09-29_litsa_moskovskih_prohozhih_budet_raspoznavat_nejroset. Дата обращения: 08.06.19.

[10] URL: https://lenta.ru/news/2018/03/06/ntechlab/. Дата обращения: 08.06.19.

[11]URL: http://www.intellectpro.ru/press/works/vas_snimayut__eto_zakonno/?utm_source=ip_club%2c+vkontakte&utm_term=ip%2bclub&utm_campaign=ip_club. Дата обращения: 08.06.19.

Обмани меня: могут ли нейросети распознать человеческую ложь :: РБК Тренды

Как на основе этих параметров нейросеть может научиться определять обман? Она будет точнее полиграфа?

Если человек хочет скрыть, что лжет, то он может попытаться сознательно контролировать свои физиологические реакции. Однако согласно исследованиям в области лжи, контролировать все физиологические параметры одновременно и согласованно довольно трудно. Поэтому современные научные методы создания детектора лжи основаны на анализе всей совокупности неосознаваемых физиологических реакций, включая мимические выражения лица. Этот подход дает более полноценное понимание, и именно его используют разработчики нейросетевых детекторов лжи, в том числе мы.

Если же говорить о том, как именно научить нейросеть определять ложь, то тут есть два подхода:

1. дать ей видео, где люди лгут или говорят правду, и разметку для этих данных;
2. заранее выделить признаки, такие как, например, физиологические параметры и мимические выражения лица. На основе этих признаков и разметки видео (т.е. в какой момент человек говорит правду, а когда обманывает), нейросеть может обучиться распознавать те случаи, когда человек преднамеренно лжет.

Но здесь важно осознавать, что, как и полиграф, нейросеть сама по себе не понимает, что такое правда или ложь, и не может самостоятельно определить, что в какой-то момент человек солгал. Нейросеть только показывает, что физиологические параметры человека изменяются в сравнении с его личной «нормой». Уже на основе этих данных человек-оператор, использующий нейросеть, понимает, что в какие-то моменты когнитивная нагрузка человека отличается от его «нормы», и дальнейшая интерпретация этих данных зависит уже от него. Поэтому важно учитывать, что когнитивная нагрузка и физиологические показатели могут отличаться как потому, что человек действительно лжет, так и оттого, что разговор вызывает у него сильный отклик по каким-то другим причинам (например, в его жизни был травмирующий эпизод, связанный с темой беседы).

Что юристы не понимают про нейронные сети?

Хотите более совершенный правопорядок? Забудьте про нейронные сети!

Около года назад Герман Греф, выступая перед студентами Балтийского федерального университета, заявил, что Сбербанк перестает брать на работу юристов, «которые не знают, что делать с нейронной сетью». Думаем, что это было художественное преувеличение славящегося своими креативными высказываниями топ-менеджера, но всё же считаем своим долгом дать краткий ликбез по этой теме.

 Программирование, как любая область человеческой деятельности, проходила определенные этапы развития. Начиналось всё, разумеется, с самых простых линейных и циклических алгоритмов. Например, компьютер (в переводе — вычислитель) мог выполнить какую-то последовательность арифметических операций и выдать результат. Или промышленный робот выполнял одну и ту же последовательность операций, пока его не отключат. Несмотря на всю простоту, это было огромным шагом вперед и избавляло людей от тяжелой, скучной и монотонной работы.

 Потом алгоритмы стали усложняться. Появлялись ветвления вида «если…, то…, иначе…», управляемые циклы вида «выполняй…, пока не…» и т. п. Программы получили возможность подстраиваться и изменять своё поведение в зависимости от изменения внешних условий или действий пользователя. Затем появилась возможность наиболее важные и часто используемые части алгоритма оформлять в виде самостоятельных подпрограмм. Это получило название «процедурное программирование». В результате стремление облегчить программистам создание всё более и более сложных программ, решающих важные прикладные задачи, привело к созданию новых сложных парадигм, включаяневероятно популярное«объектно-ориентированное программирование». Все эти методы позволили достичь в программировании невиданного разделения труда, когда разные части одного алгоритма могут создавать тысячи программистов по всему миру, ничего не зная ни друг о друге, ни о задачах и методах, которые используют другие. Это позволяет создавать современные невероятно сложные и громоздкие программы, немыслимые для программистов 70-х годов.

 Записанные всё более и более хитрым способом всё более и более запутанные алгоритмы смогли решать всё более и более сложные задачи. Однако ряд задач в принципе не поддавался алгоритмическому решению. И с увеличением сложности алгоритмов прогресса в них практически не было. Одной из таких задач было распознавание образов (остальные были в некотором смысле аналогичны ей). Какой бы сложный алгоритм вы не придумали, он всё равно не сможет хорошо отличить фотографию кошки от собаки или букву «а» от буквы «б» (особенно написанные от руки не самым лучшим почерком).

 Параллельно с развитием алгоритмов появлялись и другие направления в программировании. Например, логическое программирование, все возможности которого, на наш взгляд, до сих пор ещё не используются в полной мере и о котором мы поговорим в будущих статьях. Другой пример – нейронные сети, с помощью которых в итоге и удалось решить задачу распознавания образов и многие другие, с которыми не могли справиться традиционные алгоритмы.

 Вообще, нейронная сеть – это обычная математическая функция, наподобие тех, что все из нас изучали в школе:  линейная функция, квадратичная, синус, косинус, логарифм… А если сложить или перемножить две функции, то получится тоже функция, но уже другая, более сложная. Если взять, например, синус от логарифма, также получится какая-то сложная функция. И так далее: комбинируя простые функции, мы можем получать всё более и более сложные до тех пор, пока они не перестанут помещаться на листе бумаги или мониторе компьютера. Понятное дело, что в таком виде работать со сложными функциями очень неудобно, поэтому придумали записывать их немножко другим способом – графическим, с помощью стрелочек и кружочков. Получившиеся рисунки напомнили кому-то картинки нейронов и связей между ними из учебника биологии, и за этим классом числовых функций закрепилось название «нейронные сети».

 Итак, чем же они так хороши? За счет чего они завоевали такую большую (и заслуженную) популярность? 

 Во-первых, их не надо программировать в привычном смысле слова. Тут нет алгоритма. Нейросеть – это некая математическая функция, которая по сути и будет являться программой. Вместо программирования нейронную сеть необходимо настроить или, как принято говорить, «обучить». Обучение нейросети тоже выглядит очень просто: мы показываем какой-то пример, про который заведомо всё знаем, и в зависимости от ответа нейронной сети – правильного или неправильного – меняем в соответствии со специальными правилами (не очень сложными) коэффициенты той математической функции, которой нейросеть и является. Например, мы хотим научить нейросеть отличать кошку от собаки. Для этого находим 10 фотографий и каждую подписываем, где кошка, а где собака. После этого показываем наш «датасет» нейронной сети и она говорит свою версию того, где там кошка, а где собака. На основании того, в каких случаях она ответила правильно, а каких – ошиблась, мы немножко меняем её коэффициенты, после чего в следующих примерах она станет ошибаться немного реже. Единственная сложность здесь: такую процедуру надо проделать огромное число раз на примерах довольно высокого качества. Разумеется, сейчас этим никто вручную не занимается и обучение нейронных сетей производится на самых мощных суперкомпьютерах, которые с этим успешно справляются.

 Вторым несомненным достоинством нейронных сетей является то, что они успешно решают такие задачи, которые не удавалось решить никакими другими методами: распознавание лиц, отпечатков пальцев, купюр в банкомате, распознавание голоса, нахождение взаимосвязей и закономерностей в больших объемах данных и т. д. То есть ровно все те задачи, которые до этого считались «чисто человеческими», «интуитивными», «принципиально непосильными машине». Разумеется, этот факт в сочетании с возможностью «обучения» нейросетей и «самообучения», а также аналогиями с устройством человеческого мозга не могли не привести к ажиотажу вокруг этой темы. Казалось, что раз уж компьютер покусился на святая святых человеческого мышления, то скоро он научится делать всё то же, что и человек, и искусственный интеллект «захватит мир».

 Сбылись ли эти предсказания? И да, и нет. Да, потому что нейронные сети (и аналогичные им методы) продолжили своё победоносное шествие в интуитивные и «чисто человеческие» области, и кто знает каких успехов удастся добиться в ближайшем будущем. Можете сами, например, сравнить качество машинного перевода сейчас и всего 15 лет назад. Нет, потому что нейронные сети всё-таки не моделируют мышление и поведение человека. Они не являются ни панацеей, ни золотым ключиком от всех задач: с чем-то они справляются превосходно, с чем-то – так себе, а какие-то задачи не могут решить вообще. 

 Лучше всего они справляются с той задачей, для которой и были изначально созданы, — распознавание образов. Причем, образов как визуальных, так и звуковых, или ещё каких-нибудь специальных в специфических наборах данных. Многие задачи из самых разных областей знания могут быть сведены, на самом деле, к задаче распознавания образов. Это многообразие как раз и создает впечатление вездесущности и универсальности нейронных сетей. Однако, как мы теперь должны понимать, это впечатление довольно обманчивое и в основе всё равно лежит один и тот же математический метод, который имеет свои принципиальные ограничения.

Самыми трудными для нейронных сетей оказались, как ни странно, задачи, которые легко решались традиционными для программирования методами – алгоритмическими или логическими. Здесь нам кажется весьма уместной аналогия с человеческим мышлением. Если мы разобьем мышление человека на три составляющие:

1)    выполнение команд и инструкций;

2)    логика;

3)    опыт и интуиция;

то выяснится, что первую лучше всего моделирует алгоритмическое программирование, вторую – логическое, третью – нейронные сети и другие статистические методы. Причем как в человеческом мышлении эти три функции очень плохо сочетаются и скорее мешают друг другу, так и в программировании они реализуются совершенно разными методами, базирующимися на разных принципах.

 Разумеется, в юриспруденции, как в любом другом виде человеческой деятельности, важны все эти три типа мышления. Но неужели самым важным является опыт и интуиция, распознавание образов и работа по наитию? Видимо всё же уважаемый Герман Оскарович ошибся, и во все времена главной доблестью юриста была способность делать логические выводы и выстраивать логические цепочки. А это значит, что уж если юристам и надо срочно начать осваивать программирование, то в первую очередь – логическое программирование. Впрочем, это уже совсем другая история…

P.S. Для тех, кто всё ещё верит во всесильность НС и не верит ни во что вышесказанное:

И попробуйте представить, что будет, если судебная или ваша внутрекорпоративная система будет основываться на НС при решении задач…

Что юристы не понимают про нейронные сети?

Хотите более совершенный правопорядок? Забудьте про нейронные сети!

Около года назад Герман Греф, выступая перед студентами Балтийского федерального университета, заявил, что Сбербанк перестает брать на работу юристов, «которые не знают, что делать с нейронной сетью». Думаем, что это было художественное преувеличение славящегося своими креативными высказываниями топ-менеджера, но всё же считаем своим долгом дать краткий ликбез по этой теме.

 Программирование, как любая область человеческой деятельности, проходила определенные этапы развития. Начиналось всё, разумеется, с самых простых линейных и циклических алгоритмов. Например, компьютер (в переводе — вычислитель) мог выполнить какую-то последовательность арифметических операций и выдать результат. Или промышленный робот выполнял одну и ту же последовательность операций, пока его не отключат. Несмотря на всю простоту, это было огромным шагом вперед и избавляло людей от тяжелой, скучной и монотонной работы.

 Потом алгоритмы стали усложняться. Появлялись ветвления вида «если…, то…, иначе…», управляемые циклы вида «выполняй…, пока не…» и т. п. Программы получили возможность подстраиваться и изменять своё поведение в зависимости от изменения внешних условий или действий пользователя. Затем появилась возможность наиболее важные и часто используемые части алгоритма оформлять в виде самостоятельных подпрограмм. Это получило название «процедурное программирование». В результате стремление облегчить программистам создание всё более и более сложных программ, решающих важные прикладные задачи, привело к созданию новых сложных парадигм, включаяневероятно популярное«объектно-ориентированное программирование». Все эти методы позволили достичь в программировании невиданного разделения труда, когда разные части одного алгоритма могут создавать тысячи программистов по всему миру, ничего не зная ни друг о друге, ни о задачах и методах, которые используют другие. Это позволяет создавать современные невероятно сложные и громоздкие программы, немыслимые для программистов 70-х годов.

 Записанные всё более и более хитрым способом всё более и более запутанные алгоритмы смогли решать всё более и более сложные задачи. Однако ряд задач в принципе не поддавался алгоритмическому решению. И с увеличением сложности алгоритмов прогресса в них практически не было. Одной из таких задач было распознавание образов (остальные были в некотором смысле аналогичны ей). Какой бы сложный алгоритм вы не придумали, он всё равно не сможет хорошо отличить фотографию кошки от собаки или букву «а» от буквы «б» (особенно написанные от руки не самым лучшим почерком).

 Параллельно с развитием алгоритмов появлялись и другие направления в программировании. Например, логическое программирование, все возможности которого, на наш взгляд, до сих пор ещё не используются в полной мере и о котором мы поговорим в будущих статьях. Другой пример – нейронные сети, с помощью которых в итоге и удалось решить задачу распознавания образов и многие другие, с которыми не могли справиться традиционные алгоритмы.

 Вообще, нейронная сеть – это обычная математическая функция, наподобие тех, что все из нас изучали в школе:  линейная функция, квадратичная, синус, косинус, логарифм… А если сложить или перемножить две функции, то получится тоже функция, но уже другая, более сложная. Если взять, например, синус от логарифма, также получится какая-то сложная функция. И так далее: комбинируя простые функции, мы можем получать всё более и более сложные до тех пор, пока они не перестанут помещаться на листе бумаги или мониторе компьютера. Понятное дело, что в таком виде работать со сложными функциями очень неудобно, поэтому придумали записывать их немножко другим способом – графическим, с помощью стрелочек и кружочков. Получившиеся рисунки напомнили кому-то картинки нейронов и связей между ними из учебника биологии, и за этим классом числовых функций закрепилось название «нейронные сети».

 Итак, чем же они так хороши? За счет чего они завоевали такую большую (и заслуженную) популярность? 

 Во-первых, их не надо программировать в привычном смысле слова. Тут нет алгоритма. Нейросеть – это некая математическая функция, которая по сути и будет являться программой. Вместо программирования нейронную сеть необходимо настроить или, как принято говорить, «обучить». Обучение нейросети тоже выглядит очень просто: мы показываем какой-то пример, про который заведомо всё знаем, и в зависимости от ответа нейронной сети – правильного или неправильного – меняем в соответствии со специальными правилами (не очень сложными) коэффициенты той математической функции, которой нейросеть и является. Например, мы хотим научить нейросеть отличать кошку от собаки. Для этого находим 10 фотографий и каждую подписываем, где кошка, а где собака. После этого показываем наш «датасет» нейронной сети и она говорит свою версию того, где там кошка, а где собака. На основании того, в каких случаях она ответила правильно, а каких – ошиблась, мы немножко меняем её коэффициенты, после чего в следующих примерах она станет ошибаться немного реже. Единственная сложность здесь: такую процедуру надо проделать огромное число раз на примерах довольно высокого качества. Разумеется, сейчас этим никто вручную не занимается и обучение нейронных сетей производится на самых мощных суперкомпьютерах, которые с этим успешно справляются.

 Вторым несомненным достоинством нейронных сетей является то, что они успешно решают такие задачи, которые не удавалось решить никакими другими методами: распознавание лиц, отпечатков пальцев, купюр в банкомате, распознавание голоса, нахождение взаимосвязей и закономерностей в больших объемах данных и т. д. То есть ровно все те задачи, которые до этого считались «чисто человеческими», «интуитивными», «принципиально непосильными машине». Разумеется, этот факт в сочетании с возможностью «обучения» нейросетей и «самообучения», а также аналогиями с устройством человеческого мозга не могли не привести к ажиотажу вокруг этой темы. Казалось, что раз уж компьютер покусился на святая святых человеческого мышления, то скоро он научится делать всё то же, что и человек, и искусственный интеллект «захватит мир».

 Сбылись ли эти предсказания? И да, и нет. Да, потому что нейронные сети (и аналогичные им методы) продолжили своё победоносное шествие в интуитивные и «чисто человеческие» области, и кто знает каких успехов удастся добиться в ближайшем будущем. Можете сами, например, сравнить качество машинного перевода сейчас и всего 15 лет назад. Нет, потому что нейронные сети всё-таки не моделируют мышление и поведение человека. Они не являются ни панацеей, ни золотым ключиком от всех задач: с чем-то они справляются превосходно, с чем-то – так себе, а какие-то задачи не могут решить вообще. 

 Лучше всего они справляются с той задачей, для которой и были изначально созданы, — распознавание образов. Причем, образов как визуальных, так и звуковых, или ещё каких-нибудь специальных в специфических наборах данных. Многие задачи из самых разных областей знания могут быть сведены, на самом деле, к задаче распознавания образов. Это многообразие как раз и создает впечатление вездесущности и универсальности нейронных сетей. Однако, как мы теперь должны понимать, это впечатление довольно обманчивое и в основе всё равно лежит один и тот же математический метод, который имеет свои принципиальные ограничения.

Самыми трудными для нейронных сетей оказались, как ни странно, задачи, которые легко решались традиционными для программирования методами – алгоритмическими или логическими. Здесь нам кажется весьма уместной аналогия с человеческим мышлением. Если мы разобьем мышление человека на три составляющие:

1)    выполнение команд и инструкций;

2)    логика;

3)    опыт и интуиция;

то выяснится, что первую лучше всего моделирует алгоритмическое программирование, вторую – логическое, третью – нейронные сети и другие статистические методы. Причем как в человеческом мышлении эти три функции очень плохо сочетаются и скорее мешают друг другу, так и в программировании они реализуются совершенно разными методами, базирующимися на разных принципах.

 Разумеется, в юриспруденции, как в любом другом виде человеческой деятельности, важны все эти три типа мышления. Но неужели самым важным является опыт и интуиция, распознавание образов и работа по наитию? Видимо всё же уважаемый Герман Оскарович ошибся, и во все времена главной доблестью юриста была способность делать логические выводы и выстраивать логические цепочки. А это значит, что уж если юристам и надо срочно начать осваивать программирование, то в первую очередь – логическое программирование. Впрочем, это уже совсем другая история…

P.S. Для тех, кто всё ещё верит во всесильность НС и не верит ни во что вышесказанное:

И попробуйте представить, что будет, если судебная или ваша внутрекорпоративная система будет основываться на НС при решении задач…

Как работают нейронные сети — простое введение

Криса Вудфорда. Последнее изменение: 17 июня 2020 г.

Что лучше — компьютер или мозг? Спросите большинство людей, хотят ли они такого мозга, как компьютер, и они, вероятно, ухватятся за этот шанс. Но посмотрите, какую работу вели ученые за последние пару десятилетий, и вы обнаружите, что многие из них очень старались сделать свои компьютеры более похожими на мозг! Как? С помощью нейронных сетей — компьютерные программы, собранные из сотен, тысяч или миллионов искусственных клеток мозга, которые обучаются и ведут себя очень похоже на человеческий мозг.Что такое нейронные сети? Как они работают? Рассмотрим подробнее!

Фото: У компьютеров и мозга много общего, но по сути они очень разные. Что произойдет, если объединить лучшее из обоих миров — систематическую мощь компьютера и тесно связанные между собой клетки мозга? Вы получаете очень полезную нейронную сеть.

Чем мозг отличается от компьютера

Вы часто слышите, как люди сравнивают человеческий мозг и электронный компьютер, и, на первый взгляд, у них есть что-то общее.Типичный мозг содержит примерно 100 миллиардов крохотных клеток, называемых нейронами (никто не знает точно, сколько их, и по оценкам от примерно 50 миллиардов до целых 500 миллиардов) [1]. Каждый нейрон состоит из тела клетки (центральная масса клетки) с рядом выходящих из него соединений: многочисленные дендриты (входы клетки, несущие информацию к телу клетки) и единственный аксон (вывод клетки — уносит информацию).Нейроны настолько крошечные, что в один миллиметр можно упаковать около 100 их клеточных тел. (Также стоит отметить, вкратце мимоходом, что нейроны составляют только 10-50 процентов всех клеток в головном мозге; остальные — глиальные клетки, также называемые нейроглией, которые поддерживают и защищают нейроны и подпитывают их энергией, позволяющей им работать и расти.) [1] Внутри компьютера эквивалент клетки мозга —
наноскопически крошечное коммутационное устройство, называемое транзистором. Новейшие передовые микропроцессоры (однокристальные компьютеры) содержат более 30 миллиардов транзисторов; даже базовый микропроцессор Pentium
примерно 20 лет назад было около 50 миллионов транзисторов, все упакованные на интегральную схему площадью всего 25 мм (меньше почтовой марки)! [2]

Изображение: Нейрон: основная структура клетки мозга, показывающая тело центральной клетки, дендриты (ведущие в тело клетки) и аксон (ведущие от него).

Здесь начинается и заканчивается сравнение компьютеров и мозга, потому что это совершенно разные вещи. Дело не только в том, что компьютеры — это холодные металлические коробки, набитые двоичными числами, а мозг теплый, живой, а вещи наполнены мыслями, чувствами и воспоминаниями. Настоящая разница в том, что компьютеры и мозг «думают» совершенно по-разному. В
Транзисторы в компьютере соединены в относительно простые последовательные цепи (каждая из них связана, может быть, с двумя или тремя другими в базовых схемах, известных как логические вентили), тогда как нейроны в мозге плотно взаимосвязаны сложными параллельными способами (каждый связан с примерно 10 000 своих соседей).[3]

Это существенное структурное различие между компьютерами (возможно, с несколькими сотнями миллионов транзисторов, подключенных относительно простым способом) и мозгом (возможно, в 10–100 раз больше клеток мозга, соединенных более богатыми и сложными способами) — вот что заставляет их «думать» так по-разному. . Компьютеры идеально подходят для хранения огромного количества бессмысленной (для них) информации и преобразования ее любым количеством способов в соответствии с точными инструкциями (программами), которые мы им заранее вводим.Мозг, с другой стороны, учится медленно, более окольным методом, часто на то, чтобы полностью понять что-то действительно сложное, уходят месяцы или годы. Но, в отличие от компьютеров, они могут спонтанно объединять информацию поразительными новыми способами — вот откуда исходит человеческое творчество Бетховена или Шекспира — распознавая оригинальные шаблоны, налаживая связи и видя то, чему они научились, в совершенно другом свете. .

Разве не было бы замечательно, если бы компьютеры были больше похожи на мозг? Вот тут и пригодятся нейронные сети!

Фото: Электронный мозг? Не совсем.Компьютерные микросхемы состоят из тысяч, миллионов, а иногда и миллиардов крошечных электронных переключателей, называемых транзисторами. Звучит много, но их по-прежнему гораздо меньше, чем клеток в человеческом мозгу.

Что такое нейронная сеть?

Основная идея нейронной сети состоит в том, чтобы моделировать (копировать упрощенным, но достаточно точным образом) множество плотно связанных между собой клеток мозга внутри компьютера, чтобы вы могли научить его, распознавать закономерности и принимать решения по-человечески.Самое удивительное в нейронной сети то, что вам не нужно программировать ее для явного обучения: она обучается сама по себе, как мозг!

Но это не мозг. Важно отметить, что нейронные сети (как правило) представляют собой моделирование программного обеспечения: они создаются путем программирования очень обычных компьютеров, работающих очень традиционным образом со своими обычными транзисторами и последовательно подключенными логическими вентилями, чтобы вести себя так, как будто они построены из миллиардов тесно взаимосвязанных клеток мозга, работающих параллельно.Никто еще не пытался построить компьютер, соединив транзисторы в плотно параллельную структуру, точно такую ​​же, как человеческий мозг. Другими словами, нейронная сеть отличается от человеческого мозга точно так же, как компьютерная модель погоды отличается от реальных облаков, снежинок или солнечного света. Компьютерное моделирование — это просто набор алгебраических переменных и математических уравнений, связывающих их вместе (другими словами, числа, хранящиеся в ячейках, значения которых постоянно меняются). Они ничего не значат для компьютеров, внутри которых работают, — только для людей, которые их программируют.

Реальные и искусственные нейронные сети

Прежде чем мы пойдем дальше, стоит также отметить некоторый жаргон. Строго говоря, созданные таким образом нейронные сети называются искусственными нейронными сетями (или ИНС), чтобы отличать их от реальных нейронных сетей (совокупностей взаимосвязанных клеток мозга), которые мы находим внутри нашего мозга. Вы также можете увидеть нейронные сети, называемые такими именами, как соединительные машины (это поле также называется коннекционизмом), параллельные распределенные процессоры (PDP), мыслящие машины и т. Д., Но в этой статье мы будем использовать термин «нейронные сети». сеть «повсюду» и всегда используют его для обозначения «искусственная нейронная сеть».«

Из чего состоит нейронная сеть?

Типичная нейронная сеть содержит от нескольких десятков до сотен, тысяч или даже миллионов искусственных нейронов, называемых
Блоки расположены в ряд слоев, каждый из которых соединяется со слоями с каждой стороны. Некоторые из них, известные как блоки ввода , предназначены для приема различных форм информации из внешнего мира, которую сеть будет пытаться узнать, распознать или обработать иным образом.Другие устройства находятся на противоположной стороне сети и сигнализируют, как она реагирует на полученную информацию; они известны как блоки вывода . Между блоками ввода и выводами находится один или несколько уровней скрытых блоков , которые вместе составляют большую часть искусственного мозга. Большинство нейронных сетей — это полностью подключенных , что означает, что каждый скрытый блок и каждый выходной блок подключен к каждому блоку в слоях с каждой стороны. Связи между одним модулем и другим представлены числом, называемым весом , которое может быть положительным (если один модуль возбуждает другой) или отрицательным (если один модуль подавляет или подавляет другой).Чем выше вес, тем большее влияние оказывает одно устройство на другое. (Это соответствует тому, как реальные клетки мозга запускают друг друга через крошечные промежутки, называемые синапсами.)

Фотография: Полностью подключенная нейронная сеть состоит из входных блоков (красный), скрытых блоков (синий) и выходных блоков (желтый), причем все блоки подключены ко всем блокам в слоях с каждой стороны. Входы подаются слева, активируйте скрытые блоки в середине и сделайте выходы поданными справа.Сила (вес) связи между любыми двумя устройствами постепенно регулируется по мере обучения сети.

Хотя простая нейронная сеть для решения простых задач может состоять всего из трех слоев, как показано здесь, она также может состоять из множества различных уровней между входом и выходом. Такая более богатая структура называется глубокой нейронной сетью (DNN) и обычно используется для решения гораздо более сложных проблем. Теоретически DNN может сопоставлять любой входной сигнал с любым выходным, но недостатком является то, что он требует значительно большего обучения: ему нужно «видеть» миллионы или миллиарды примеров по сравнению с, возможно, сотнями или тысячами, как в более простой сети. может понадобиться.Глубокий или «неглубокий», как бы он ни был структурирован, и как бы мы ни изображали его на странице, стоит еще раз напомнить себе, что нейронная сеть — это , а не , на самом деле мозг или что-то подобное. В конце концов, это набор умных математических расчетов … куча уравнений … алгоритм, если хотите. [4]

Как нейронная сеть учится?

Информация проходит через нейронную сеть двумя способами. Когда он обучается (обучается) или работает нормально (после обучения), образцы информации передаются в сеть через входные блоки, которые запускают слои скрытых блоков, а они, в свою очередь, поступают в выходные блоки.Эта общая схема называется сетью прямой связи . Не все подразделения «стреляют» все время. Каждое устройство получает входные данные от устройств слева от него, и эти входные данные умножаются на веса соединений, по которым они перемещаются. Каждый блок суммирует все входные данные, которые он получает таким образом, и (в простейшем типе сети), если сумма превышает определенное пороговое значение , блок «срабатывает» и запускает блоки, к которым он подключен (те, что на его право).

Чтобы нейронная сеть могла обучаться, должен быть задействован элемент обратной связи — точно так же, как дети учатся, когда им говорят, что они делают правильно или неправильно.Фактически, мы все постоянно пользуемся обратной связью. Вспомните, когда вы впервые научились играть в боулинг с десятью кеглями. Когда вы поднимали тяжелый мяч и катили его по аллее, ваш мозг следил за тем, как быстро мяч движется и за линией, по которой он следует, и отмечал, как близко вы подошли к тому, чтобы сбить кегли. В следующий раз, когда настала ваша очередь, вы вспомнили, что делали неправильно раньше, изменили свои движения соответствующим образом и, надеюсь, бросили мяч немного лучше. Итак, вы использовали обратную связь, чтобы сравнить желаемый результат с тем, что произошло на самом деле, выяснили разницу между ними и использовали это, чтобы изменить то, что вы сделали в следующий раз («Мне нужно бросить это сильнее», «Мне нужно бросить немного больше слева: «Мне нужно отпустить позже» и т. д.).Чем больше разница между предполагаемым и фактическим результатом, тем радикальнее вы бы изменили свои ходы.

Фото: Боулинг: Вы учитесь делать такие умелые вещи с помощью нейронной сети внутри вашего мозга. Каждый раз, когда вы неправильно бросаете мяч, вы узнаете, какие поправки нужно внести в следующий раз. Фото Джона Дасбаха любезно предоставлено
ВМС США.

Нейронные сети изучают вещи точно так же, как правило, с помощью процесса обратной связи, называемого backpropagation (иногда сокращенно «backprop»).Это включает в себя сравнение выходных данных, которые производит сеть, с выходными данными, которые она должна была производить, и использование разницы между ними для изменения веса соединений между устройствами в сети, работая от выходных модулей через скрытые устройства к входным модулям. Другими словами, движение назад. Со временем обратное распространение приводит к тому, что сеть учится, уменьшая разницу между фактическим и предполагаемым выходом до точки, в которой они точно совпадают, поэтому сеть выясняет вещи именно так, как должна.

Как это работает на практике?

После того, как сеть обучена с помощью достаточного количества обучающих примеров, она достигает точки, когда вы можете представить ей совершенно новый набор входных данных, которого раньше не видели, и посмотреть, как она отреагирует. Например, предположим, что вы обучаете сеть, показывая ей множество изображений стульев и столов, представленных каким-либо подходящим образом, и сообщая ей, является ли каждый из них стулом или столом. Показав ему, скажем, 25 разных стульев и 25 разных столов, вы скармливаете ему изображение какого-то нового дизайна, которого раньше не встречали, — скажем, шезлонга, — и смотрите, что происходит.В зависимости от того, как вы его обучили, он попытается классифицировать новый пример как стул или стол, обобщая на основе своего прошлого опыта — точно так же, как человек. Привет, ты научил компьютер распознавать мебель!

Это не значит, что нейронная сеть может просто «смотреть» на предметы мебели и мгновенно реагировать на них осмысленным образом; это не поведение человека. Рассмотрим только что приведенный пример: сеть на самом деле не смотрит на предметы мебели.Входы в сеть представляют собой по существу двоичные числа: каждый входной блок либо включен, либо выключен. Таким образом, если у вас есть пять модулей ввода, вы можете ввести информацию о пяти различных характеристиках разных стульев, используя двоичные (да / нет) ответы. Вопросы могут быть такие: 1) Есть ли у него спинка? 2) Есть ли у него верх? 3) Есть ли мягкая обивка? 4) Сможете ли вы с комфортом сидеть на нем долгое время? 5) Можете ли вы положить на него много чего? Типичный стул тогда будет представлен как Да, Нет, Да, Да, Нет или 10110 в двоичном формате, в то время как типичная таблица может быть представлена ​​как Нет, Да, Нет, Нет, Да или 01001.Итак, на этапе обучения сеть просто просматривает множество чисел, таких как 10110 и 01001, и узнает, что некоторые из них означают стул (что может быть результатом 1), а другие означают таблицу (выход 0).

Для чего используются нейронные сети?

Фото: Последние два десятилетия НАСА экспериментировало с самообучающейся нейронной сетью под названием
Интеллектуальная система управления полетом (IFCS), которая может помочь пилотам приземлить самолеты после серьезных сбоев или повреждений в бою.Прототип испытывался на этом модифицированном самолете NF-15B (родственник McDonnell Douglas F-15). Фото Джима Росса любезно предоставлено
НАСА.

На основе этого примера вы, вероятно, увидите множество различных приложений для нейронных сетей, которые включают распознавание шаблонов и принятие простых решений по ним. В самолетах вы можете использовать нейронную сеть в качестве базового автопилота, с модулями ввода, считывающими сигналы от различных приборов кабины, и модулями вывода, которые изменяют элементы управления самолетом соответствующим образом, чтобы безопасно держать его на курсе.Внутри фабрики вы можете использовать нейронную сеть для контроля качества. Предположим, вы производите средство для стирки одежды с помощью гигантского запутанного химического процесса. Вы можете измерить конечное моющее средство различными способами (его цвет, кислотность, толщину и т. Д.), Ввести эти измерения в свою нейронную сеть в качестве входных данных, а затем позволить сети решить, принять или отклонить партию.

Также существует множество приложений для нейронных сетей в сфере безопасности. Предположим, у вас есть банк, в котором каждую минуту через вашу компьютерную систему проходят тысячи транзакций по кредитным картам.Вам нужен быстрый автоматизированный способ выявления любых транзакций, которые могут быть мошенническими, и для этого идеально подходит нейронная сеть. Ваши данные будут примерно такими: 1) Присутствует ли на самом деле владелец карты? 2) Был ли использован действующий ПИН-код? 3) Было ли произведено пять или более транзакций по этой карте за последние 10 минут? 4) Используется ли карта в другой стране, в которой она зарегистрирована? -и так далее.
Обладая достаточным количеством подсказок, нейронная сеть может помечать любые транзакции, которые выглядят подозрительными, позволяя оператору-человеку более внимательно их исследовать.Точно так же банк мог бы использовать нейронную сеть, чтобы помочь ему решить, давать ли ссуды людям на основе их прошлой кредитной истории, текущих доходов и трудовой книжки.

Фото: Распознавание рукописного ввода на сенсорном экране, планшетный компьютер — одно из многих приложений, идеально подходящих для нейронной сети. Каждый вводимый вами символ (буква, цифра или символ) распознается на основе содержащихся в нем ключевых характеристик (вертикальные линии, горизонтальные линии, наклонные линии, кривые и т. Д.) И порядка, в котором вы их рисуете на экране. .Нейронные сети со временем становятся все лучше и лучше распознавать.

Многие вещи, которые мы делаем каждый день, включают распознавание закономерностей и их использование для принятия решений, поэтому нейронные сети могут помочь нам множеством разных способов. Они могут помочь нам прогнозировать фондовый рынок или погоду, управлять системами сканирования радаров, которые автоматически идентифицируют вражеские самолеты или корабли, и даже помогать врачам диагностировать сложные заболевания на основе их симптомов. Прямо сейчас внутри вашего компьютера или мобильного телефона могут работать нейронные сети.Если вы используете приложения для мобильных телефонов, которые распознают ваш почерк на сенсорном экране, они могут использовать простую нейронную сеть, чтобы выяснить, какие символы вы пишете, ища отличительные особенности в отметках, которые вы делаете пальцами (и порядке вы их делаете). Некоторые виды программного обеспечения для распознавания голоса также используют нейронные сети. То же самое и с некоторыми почтовыми программами, которые автоматически различают подлинные электронные письма и спам.
Нейронные сети даже доказали свою эффективность при переводе текста с одного языка на другой.

Автоматический перевод Google, например, за последние несколько лет все шире использует эту технологию для преобразования слов на одном языке (вход сети) в эквивалентные слова на другом языке (выход сети). В 2016 году Google
объявил, что использует то, что называется нейронным машинным переводом (NMT), для мгновенного преобразования целых предложений с
Снижение ошибок на 55–85%. Это всего лишь один пример того, как Google развертывает технологию нейронных сетей: Google Brain
так называется масштабное исследование, в котором нейронные методы применяются ко всему спектру продуктов, включая
его поисковая система.Он также использует глубокие нейронные сети для поддержки рекомендаций, которые вы видите на YouTube, с моделями, которые «узнают приблизительно
один миллиард параметров и обучены на сотнях миллиардов примеров »[5]

В общем, нейронные сети сделали компьютерные системы более полезными, сделав их более человечными. Так что в следующий раз, когда вам захочется, чтобы ваш мозг был таким же надежным, как компьютер, подумайте еще раз — и будьте благодарны, что у вас в голове уже установлена ​​такая превосходная нейронная сеть!

.

Исследовательская сеть Фонда Макартура в области права и неврологии | Университет Вандербильта

Краткий обзор новых знаний от Исследовательской сети Фонда Макартура по вопросам права и нейробиологии

(27.09.17)

«Индивидуальные результаты могут отличаться.Эта фраза часто встречается в нашей повседневной жизни, но ее часто игнорируют, недооценивают или неправильно понимают в зале суда. Использование научных данных, собранных в больших группах, для прогнозирования отдельных случаев (также известное как вывод «группа к отдельному лицу» или «G2i») — это практика, чреватая потенциальными проблемами, но в нашей правовой системе она широко распространена. Так как же судьям и присяжным относиться к показаниям экспертов, основанным на групповых данных для описания одного человека? Краткий обзор наших последних знаний
дает рекомендации по практическим вопросам, таким как:

●

Какие рекомендации дал Верховный суд по вопросу о научных выводах?

●

Как суды должны рассматривать вопрос о допустимости общенаучных доказательств по сравнению с диагностическими показаниями?

●

Какие методы могут быть приняты судами для обеспечения эффективного управления разрывом в G2i?

Вы можете просмотреть и скачать
Краткое описание G2i
Вот:

http: // бит.ly / G2iBrief

.