Математики СПбГУ научили компьютер узнавать человеческий почерк

Чтобы научить компьютер отличать почерк, математики Александр Сенов и Андрей Бояров использовали методику машинного обучения — искусственную нейронную сеть. Это модель, построенная в соответствии с теми же фундаментальными принципами, которые лежат в основе работы человеческого мозга, состоящего из 100 миллиардов нервных клеток и многих триллионов связей между ними.

— Искусственный нейрон — очень простой модуль, который выполняет очень простую математическую операцию (обычно это перемножение, суммирование и поиск максимальных значений), — объяснил Андрей Бояров. — То, что нейронов много, позволяет использовать входные данные для того, чтобы обучить программу аппроксимировать сложные нелинейные функции. Под аппроксимацией в данном контексте имеется в виду оценка функции: нейронная сеть обучается и таким образом строит оценку функции, с помощью которой порождались данные.

С помощью этого алгоритма Александру Сенову и Андрею Боярову совместно с сотрудниками Лаборатории по анализу и моделированию социальных процессов при СПбГУ удалось установить, что двухтомник "Аль-Хитат" ("Описание Египта"), находящийся в собрании Мичиганского университета — это не одна из многочисленных копий, как считалось ранее, а оригинал топографического описания Египта, написанный рукой историка XV века Такиюддина аль-Макризи.

Разработку петербургских учёных уже назвали прорывом — причём как в математике, так и в востоковедении.