Глубокое изучение аналитической машины Бэббиджа


Размышлять о том, что могло бы случиться, если бы Бэббидж построил свою аналитическую машину, – это весело, но думали ли вы когда-нибудь, что викторианский компьютер может реализовать нейронную сеть и научиться читать рукописные цифры? Ну может и это не шутка.

Аналитическая машина Чарльза Бэббиджа была первым компьютером, точнее, была бы им, если бы она была завершена немногим более 200 лет назад. Полностью механический компьютер с хранимой программой может показаться не впечатляющим по сравнению с электронной машиной, реализованной на кремнии, но компьютер – это компьютер, и в принципе все они могут выполнять любые вычисления.

Я программист ранее обдумывал вопрос о том, как, возможно, разработали компьютерное программирование и искусственный интеллект был Бэббидж выстоял с его дизайна до точки, где она была реализована в винтиков и шестеренок, Что случится, если Бэббиджа ..? Теперь эта тема была расширена до глубокого обучения.

Так как же реализовать глубокую нейронную сеть на машине, которой не существует?

Ответ заключается в том, что существует симулятор аналитического механизма, который запускает набор команд исходной машины. Однако нейронная сеть – это большое вычисление, а движок имеет только 20 Кбайт памяти и небольшой набор инструкций. Это не остановило Адама П. Гушера, как вы можете увидеть из следующего видео:

Чтобы сделать возможным использование сверточной нейронной сети – они имеют меньший вес и, следовательно, на самом деле проще, чем обычная сеть.

Сценарии Bash и Python использовались для генерации кода аналитического движка – каждая строка кода соответствовала перфокарте того типа, который используется в жаккардовом ткацком станке. Как указано в сообщении блога Гушера, необходимые 412 663 строки кода будут соответствовать стопке карт высотой с Бурдж-Халифа в Дубае. Это будет нелегкая программа для запуска на реальном аналитическом движке.

Так это сработало?

После обучения на 20 000 рукописных цифровых изображениях результаты тестирования на 10 000 новых изображений достигли точности 96,31%.

Значит, Бэббидж мог сделать ИИ возможным в викторианские времена?

Не совсем.

Время, которое потребовалось бы для обработки 412 663 карт, возможно, составляет несколько столетий.

Дело в том, что мы могли его оптимизировать и, возможно …

Возможно нет.

Это замечательное достижение – продемонстрировать, что большинство алгоритмов 21-го века можно было бы использовать на компьютере 19-го века.

Возможно, симулятор нужно лучше знать. Кто-нибудь на хакатоне Analytical Engine?


Добавить комментарий