Duboke neuronske mreže: Skriveni mozak koji pokreće AI

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• April 6, 2023

Algoritmi i veliki podaci postali su popularne riječi u prostoru umjetne inteligencije (AI), ali umjetne neuronske mreže (ANN) su ono što im omogućava da postanu moćni alati. Ovi ANN se koriste za prepoznavanje obrazaca, klasifikaciju podataka i donošenje odluka na osnovu ulaznih podataka. 

Kontekst dubokih neuronskih mreža

Umjetne neuronske mreže pokušavaju oponašati složenost ljudske inteligencije izgradnjom mreže softvera, kodova i algoritama za obradu ulaznih podataka (podaci/obrasci) i uparivanje ih s najizvodljivijim izlazom (efektom/rezultatima). ANN je skriveni sloj koji obrađuje i povezuje odnose između podataka i donošenja odluka. Što je više ANN izgrađen između ulaza i izlaza, to više mašina uči zbog dostupnosti složenijih podataka. Višestruki ANN slojevi poznati su kao duboke neuronske mreže jer se mogu uvući u velike količine podataka za obuku i razviti najbolje rješenje ili obrasce. 

Mašina se dalje „educira“ kroz propagaciju unazad, proces prilagođavanja postojećih parametara kako bi se algoritmi uvježbali da dođu do najboljeg rezultata/analize. Umjetne neuronske mreže mogu se osposobiti za obavljanje različitih zadataka, kao što su prepoznavanje slike i govora, prevođenje jezika, pa čak i igranje igrica. Oni to rade prilagođavanjem jačine veza između neurona, poznatih kao težine, na osnovu ulaznih podataka koje primaju tokom procesa treninga. Ova metoda omogućava mreži da uči i prilagođava se tokom vremena, poboljšavajući svoje performanse na zadatku. Postoji mnogo tipova ANN-a, uključujući mreže unapred, konvolucione neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN). Svaki tip je dizajniran da bude posebno prikladan za određeni zadatak ili klasu podataka.

Ometajući uticaj

Gotovo da ne postoji industrija danas koja ne koristi duboke neuronske mreže i AI za automatizaciju poslovnih procesa i prikupljanje tržišne inteligencije. Možda najočitiji slučaj upotrebe dubokih neuronskih mreža je marketinška industrija, gdje AI obrađuje milione informacija o kupcima kako bi precizno identificirala određene grupe koje će vjerovatnije kupiti proizvod ili uslugu. Zbog sve veće tačnosti ovih analiza podataka, marketinške kampanje su postale mnogo uspješnije kroz hipertargetiranje (prepoznavanje specifičnih podskupova kupaca i slanje im izuzetno prilagođenih poruka). 

Još jedan novi slučaj upotrebe je softver za prepoznavanje lica, područje rasprave koje se odnosi na sajber sigurnost i privatnost podataka. Prepoznavanje lica se trenutno koristi od provjere autentičnosti aplikacije do organa za provođenje zakona i omogućeno je dubokim neuronskim mrežama koje obrađuju policijske zapise i selfije koje su poslali korisnici. Finansijske usluge su još jedna industrija koja ima velike koristi od dubokih neuronskih mreža, koristeći AI za predviđanje kretanja na tržištu, analizu zahtjeva za kredite i identifikaciju potencijalnih prijevara.

Duboke neuronske mreže također mogu analizirati medicinske slike, kao što su rendgenske snimke i magnetna rezonanca (MRI), kako bi pomogle u dijagnosticiranju bolesti i predviđanju ishoda pacijenata. Takođe se mogu koristiti za analizu elektronskih zdravstvenih kartona kako bi se identifikovali trendovi i faktori rizika za određena stanja. Neuronske mreže također imaju potencijal da se koriste u otkrivanju lijekova, personaliziranoj medicini i upravljanju zdravljem stanovništva. Međutim, važno je napomenuti da ANN treba da pomognu u donošenju medicinskih odluka, a ne da zamenjuju stručnost i prosuđivanje obučenih medicinskih stručnjaka.

Primjena dubokih neuronskih mreža

Šire primjene dubokih neuronskih mreža mogu uključivati:

• Algoritmi postaju sve sofisticiraniji kroz složenije skupove podataka i bolje tehnologije, što rezultira zadacima visokog nivoa kao što su pružanje konsultantskih usluga i savjeta o ulaganjima. U 2022., moćni algoritmi prilagođeni potrošačima, kao što je ChatGPT Open AI, demonstrirali su snagu, svestranost i primjenjivost AI sistema obučenog na dovoljno velikim skupovima podataka. (Radnici s bijelim okovratnicima širom svijeta doživjeli su kolektivnu jezu.)
• Umjetna inteligencija se sve više koristi u vojsci za pružanje informacija u realnom vremenu i inteligencije za podršku ratnim strategijama.
• Duboke neuronske mreže koje omogućavaju Metaverse-u da stvori složen digitalni ekosistem sastavljen od informacija u realnom vremenu kao što su demografija, ponašanje kupaca i ekonomske prognoze.
• ANN su obučene da prepoznaju obrasce u podacima koji ukazuju na lažne aktivnosti i koriste se za označavanje sumnjivih transakcija u poljima kao što su finansije i e-trgovina.
• Duboke neuronske mreže koje se koriste za prepoznavanje objekata, ljudi i scena na slikama i video zapisima. Ova metoda se koristi u aplikacijama kao što su samovozeći automobili, sigurnosni sistemi i označavanje društvenih medija.

Pitanja koja treba razmotriti

• Kako inače mislite da će duboke neuronske mreže promijeniti društvo u naredne tri godine?
• Koji bi mogli biti potencijalni izazovi i rizici?