Дълбоките невронни мрежи: Скритият мозък, който захранва AI

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Април 6, 2023

Алгоритмите и големите данни се превърнаха в модни думи в пространството на изкуствения интелект (AI), но изкуствените невронни мрежи (ANN) са това, което им позволява да се превърнат в мощни инструменти. Тези ANN се използват за разпознаване на модели, класифициране на данни и вземане на решения въз основа на входни данни. 

Контекст на дълбоки невронни мрежи

Изкуствените невронни мрежи се опитват да имитират сложността на човешкия интелект чрез изграждане на мрежа от софтуер, кодове и алгоритми за обработка на входни данни (данни/модели) и съпоставянето им с най-жизнеспособния изход (ефект/резултати). ANN е скритото ниво, което обработва и свързва връзките между данните и вземането на решения. Колкото повече ANN се изгражда между входа и изхода, толкова повече машината научава поради наличието на по-сложни данни. Множеството слоеве на ANN са известни като дълбоки невронни мрежи, защото могат да се заровят в големи обеми данни за обучение и да разработят най-доброто решение или модели. 

Една машина се „обучава“ допълнително чрез обратно разпространение, процесът на коригиране на съществуващи параметри, за да се обучат алгоритмите, за да се стигне до най-добрия резултат/анализ. Изкуствените невронни мрежи могат да бъдат обучени да изпълняват различни задачи, като разпознаване на изображения и реч, езиков превод и дори да играят игри. Те правят това, като регулират силата на връзките между невроните, известни като тежести, въз основа на входните данни, които получават по време на процеса на обучение. Този метод позволява на мрежата да се учи и адаптира с течение на времето, подобрявайки ефективността си при изпълнение на задачата. Има много видове ANN, включително мрежи с предварителна връзка, конволюционни невронни мрежи (CNN) и повтарящи се невронни мрежи (RNN). Всеки тип е проектиран да бъде особено подходящ за конкретна задача или клас данни.

Разрушително въздействие

Днес едва ли има индустрия, която да не използва дълбоки невронни мрежи и AI за автоматизиране на бизнес процеси и събиране на информация за пазара. Може би най-очевидният случай на използване на дълбоки невронни мрежи е маркетинговата индустрия, където AI обработва милиони клиентска информация, за да идентифицира точно определени групи, които са по-склонни да купят продукт или услуга. Поради все по-високата точност на тези анализи на данни, маркетинговите кампании станаха много по-успешни чрез хипертаргетиране (идентифициране на конкретни подгрупи клиенти и изпращане на изключително персонализирани съобщения до тях). 

Друг нововъзникващ случай на употреба е софтуерът за разпознаване на лица, област на дебат, свързана с киберсигурността и поверителността на данните. Понастоящем лицевото разпознаване се използва от удостоверяване на автентичността на приложението до правоприлагането и се активира от дълбоки невронни мрежи, обработващи полицейски досиета и селфита, изпратени от потребителите. Финансовите услуги са още една индустрия, която силно се възползва от дълбоките невронни мрежи, използващи AI за прогнозиране на движенията на пазара, анализиране на заявления за заеми и идентифициране на потенциални измами.

Дълбоките невронни мрежи могат също да анализират медицински изображения, като рентгенови лъчи и ядрено-магнитен резонанс (MRI), за да помогнат при диагностицирането на заболявания и прогнозирането на резултатите от пациентите. Те могат да се използват и за анализиране на електронни здравни досиета за идентифициране на тенденции и рискови фактори за определени състояния. Невронните мрежи също имат потенциал да бъдат използвани при откриване на лекарства, персонализирана медицина и управление на здравето на населението. Въпреки това е важно да се отбележи, че ANN трябва да помагат при вземането на медицински решения, вместо да заместват експертния опит и преценката на обучени медицински специалисти.

Приложения на дълбоки невронни мрежи

По-широките приложения на дълбоките невронни мрежи могат да включват:

• Алгоритмите стават все по-сложни чрез по-сложни набори от данни и по-добри технологии, което води до задачи на високо ниво, като предоставяне на консултантски услуги и инвестиционни съвети. През 2022 г. мощни лесни за потребителя алгоритми, като ChatGPT на Open AI, демонстрираха силата, гъвкавостта и приложимостта на AI система, обучена на достатъчно големи набори от данни. (Белите якички по целия свят изпитаха колективна тръпка.)
• Изкуственият интелект все повече се използва в армията за предоставяне на информация в реално време и разузнаване в подкрепа на военните стратегии.
• Дълбоките невронни мрежи позволяват на Metaverse да създаде сложна цифрова екосистема, съставена от информация в реално време като демографски данни, поведение на клиенти и икономически прогнози.
• ANN се обучават да разпознават модели в данните, които са показателни за измамна дейност, и се използват за маркиране на подозрителни транзакции в области като финанси и електронна търговия.
• Дълбоките невронни мрежи се използват за разпознаване на обекти, хора и сцени в изображения и видеоклипове. Този метод се използва в приложения като самоуправляващи се автомобили, системи за сигурност и маркиране в социални медии.

Въпроси за разглеждане

• Как иначе мислите, че дълбоките невронни мрежи ще променят обществото през следващите три години?
• Какви могат да бъдат потенциалните предизвикателства и рискове?