В начале данной семь дней с весьма занимательной экономической концепцией выступил в «Коммерсант-Власть» Глава Следственного комитета РФ Александр Бастрыкин. В соответствии с ей «Последнее десятилетие Российская Федерация, да и ряд других стран, живут в условиях так называемой гибридной войны, развязанной США и их союзниками. … Причем сейчас она перешла в как следует новую фазу открытого противостояния. … Главными элементами экономического действия стали торговые и денежные санкции, демпинговые войны на рынке углеводородов, и валютные войны. Умело манипулируя огромной долларовой массой, Штаты обрушивают национальные валюты развивающихся государств. … Во многом результатом этих мер стала глубокая девальвация рубля, падение настоящих доходов населения, спад производства, рецессия в экономике.»
Экономические новости начала семь дней догадку эту подтверждали. Стоило только не договориться в Дохе по картельному понижению стоимость бареля нефти, и рубль начинал понижаться относительно доллара-евро. («Американский доллар и евро взлетели более чем на 2 руб. на новостях из Дохи») Сама же нефть проседала на 6,96% ниже уровня закрытия прошлых торгов… Грустные новости для углеводородных держав. Лишь вот – в полной мере ожидаемые! Возможно какое количество угодно дискутировать, носит ли спад нефтяных стоимостей темперамент финиша сырьевого суперцикла, либо организован искусственно. Что совой об пень, что пнем об сову – для государств с углеводородной экономикой итог один.
Жировать до повышательной фазы сырьевого цикла не окажется. Но и совсем пропасть не придется – не обращая внимания на все удачи другой энергетики, углеводородам масштабной альтернативы нет, к середине семь дней они мало подросли в цене. Так что выход из ситуации один – поиск на рынке новых ниш для бизнеса. А для людей – поиск новых занятий. Каковые будут потребовать умений и новых знаний. рынок и Мир – они устроены по Дарвину. Не вписался – и тебя съели. И печалиться, что дело обстоит как раз так, по окончании четверти века рыночных реформ достаточно необычно…
И технологические базы для как следует новых занятий имеется – вот, скажем, оптимизированный под задачи нейросетей суперкомпьютер NVIDIA® DGX-1™ по очень дешёвой для любой организации цене («Pascal — возвращение к мысли в кремнии»). Лишь вот эти самые нейросети необходимо мочь создавать и применять. Учитывая, что к ним не через чур пригодна терминология индустриальной эры с ее изготовлением и конструированием. А также привычные для ранней информационной эры концепции программирования тут уже не пригодны.
И работе с нейросетями нужно обучаться. Обучаться безотлагательно – мир изменяется в высшей степени динамично, а опоздавших в будущее ничего хорошее не ожидает. (Нет-нет, очень нехорошего, наподобие «Голодных игр», «Зеленого сойлента» и «Пурпурных полей» также ожидать не приходится – легко убогое прозябание на обочине…) И вот на данный момент показался неповторимый – хоть и простенький – инструмент, что дает каждому возможность безвозмездно поэкспериментировать с нейросетями и взять необходимые для этого навыки.
Нет-нет, это не «Счастье для всех, бесплатно, и пускай никто не уйдёт обиженный!». Это как добротный учебник, лежащий в Сети, и что любой может безвозмездно прочесть. (Многих ли видели, самостоятельно прочитавших Ландау-Лифшица либо более дешёвого Сивухина…) Не смотря на то, что нет, это не учебник… А также не конструктор Meccano, с 1908 года производивший в детях концепции и навыки, нужные в индустриальную эру (««Умные» автомобили начинаются с игрушек»).
Это – как та «учебная» мышка, которую мама-кошка полупридушенной притаскивала собственному пушистому потомству, и на которой демонстрировала следующему поколению хвостатых приемы охоты на грызунов. Отличающаяся от «тарелочки», выстреливаемой в небо машинкой на стенде, и употребляемой для поддержания навыков охоты «по перу». «Тарелочка» летит по предписаниям законов физики, а мерзкий мелкий грызун, в собственном тщетном рвении избежать честного воздаяния от острых когтей, демонстрирует «свободу воли».
Как раз «свободу воли», хоть и в рамках, выработанных эволюцией, а не запрограммированное поведение. Это самая ближайшая аналогия нейросети. Так как что она, нейросеть, такое? Это так как самое что ни на имеется первое приближение к модели головного мозга, как мы его в самых неспециализированных чертах воображаем. Имеется примитивные модели нейронов. Имеется связи между этими нейронами. Имеется сигналы, поступающие на вход нейросети. И имеется задача, которую ей надлежит решать.
Нейросеть раз за разом решает эту задачу. Наряду с этим укрепляются те связи между «нейронами», каковые содействуют успеху, и напротив, ослабевают связи, этому успеху мешающие. Вот, в самом первом приближении, и все. Дальше просматривайте свободную сетевую книжку Neural Networks and Deep Learning. Да, на британском – русского аналога не нашлось, и он, вероятнее, и не покажется. Емкость отечественного рынка маловата, а государственную поддержку у нас приобретают проекты в сфере спорта и тому аналогичного…
Тем, кто заинтересуется проблемой более без шуток, не пройти мимо изданной Массачусетским технологическим Deep Learning, в полной мере дешёвой как выпускникам, так и студентам отечественных инженерных естественных специальностей и вузов университетов. Но для самых первых опытов с глубоким обучением нейросети хватит и самых неспециализированных представлений. Итак – «Tinker With a Right Here in Your Browser. Don’t Worry, You Can’t Break It. We Promise.». Знакомьтесь с нейросетью прямо в вашем браузере. И не опасайтесь – вы не сможете ее сломать!
Вот так выглядит тренировочная нейросеть в браузере.
Другими словами нейросеть – она по живучести ближе к конструктору «Меккано», что при некоей аккуратности переходит к следующему поколению, а не к одноразовой мышке, по окончании успешной поимки каковой самым резвым котенком мама-кошка обречена бежать за следующей… Выглядит она так, как и надлежит смотреться нейросети, хоть и простенькой. Видны входы, видны выходы, связи между нейронами. Имеется скрытые слои, в которых отображены весовые коэффициенты межнейронных связей.
Имеется комплекты входных данных. Имеется несложные средства управления процессом обучения. Имеется возможность задания уровня шума. (А ведь «Уровень шума» тут имеет практически тот же суть, что и в хорошем фантастическом рассказе – «практически» с поправкой на крошечный объём и демонстрационный характер нейросети…) «Успешные» связи отмечаются на обучаемых слоях синим, а неудачные – оранжевым. (Что сходу выдает происхождение учебной программы – у нас хорошие связи должны были бы быть красными…)
Вот и все! Подключайтесь и пробуйте. Вам дешёвы каждые, предусмотренные Apache License, применения. И давайте сходу оговорим – при всей кажущейся простоте варьирования параметров обучаемой нейросети, это будет не ремесло, а также не наука, а мастерство. Мы же начинаем – хоть и на самых несложных моделях – выращивать разум. Тренировать его. Обучать его.
Не обращая внимания на простоту, учебная нейросеть возможно использована для настоящих приложений. Этому послужат связи с библиотекой TensorFlow. Так что дальше – все дело за личным жаждой, сообразительностью и индивидуальной настойчивостью. Несложный тренировочный инструмент приоткрывает калитку в огромный – и в возможности сверхприбыльный – мир когнитивных разработок. Ну а уж вынудить проходить в эту калитку никто никого не имеет возможности. Колхоз – дело необязательное!