Xarxes neuronals profundes: el cervell ocult que alimenta la IA

• autor:
• nom de l'autor

  Previsió de Quantumrun
• Abril 6, 2023

Els algorismes i el big data s'han convertit en les paraules de moda a l'espai de la intel·ligència artificial (IA), però les xarxes neuronals artificials (ANN) són les que els permeten convertir-se en eines poderoses. Aquestes ANN s'utilitzen per reconèixer patrons, classificar dades i prendre decisions basades en dades d'entrada. 

Context de xarxes neuronals profundes

Les xarxes neuronals artificials intenten imitar la complexitat de la intel·ligència humana mitjançant la construcció d'una xarxa de programari, codis i algorismes per processar l'entrada (dades/patrons) i relacionar-les amb la sortida més viable (efecte/resultats). L'ANN és ​​la capa oculta que processa i connecta les relacions entre les dades i la presa de decisions. Com més ANN es construeixi entre entrada i sortida, més aprèn la màquina a causa de la disponibilitat de dades més complexes. Les múltiples capes ANN es coneixen com a xarxes neuronals profundes perquè poden endinsar-se en grans volums de dades d'entrenament i desenvolupar la millor solució o patrons. 

Una màquina s'"educa" més a través de la retropropagació, el procés d'ajustar els paràmetres existents per entrenar els algorismes per obtenir el millor resultat/anàlisi. Les xarxes neuronals artificials es poden entrenar per realitzar diverses tasques, com ara el reconeixement d'imatges i de veu, la traducció d'idiomes i fins i tot jugar a jocs. Ho fan ajustant les fortaleses de les connexions entre neurones, conegudes com a pesos, en funció de les dades d'entrada que reben durant el procés d'entrenament. Aquest mètode permet que la xarxa aprengui i s'adapti al llarg del temps, millorant el seu rendiment en la tasca. Hi ha molts tipus d'ANN, incloses les xarxes feedforward, les xarxes neuronals convolucionals (CNN) i les xarxes neuronals recurrents (RNN). Cada tipus està dissenyat per ser especialment adequat per a una tasca o classe de dades específica.

Impacte disruptiu

Actualment gairebé no hi ha cap indústria que no utilitzi xarxes neuronals profundes i IA per automatitzar els processos empresarials i recopilar intel·ligència del mercat. Potser el cas d'ús més obvi de les xarxes neuronals profundes és la indústria del màrqueting, on la IA processa milions d'informació dels clients per identificar amb precisió grups concrets amb més probabilitats de comprar un producte o servei. A causa de la precisió cada cop més alta d'aquestes anàlisis de dades, les campanyes de màrqueting han tingut molt més èxit mitjançant l'hipertargeting (identificant subconjunts específics de clients i enviant-los missatges extremadament personalitzats). 

Un altre cas d'ús emergent és el programari de reconeixement facial, un àmbit de debat relacionat amb la ciberseguretat i la privadesa de dades. Actualment, el reconeixement facial s'utilitza des de l'autenticació d'aplicacions fins a l'aplicació de la llei i està activat per xarxes neuronals profundes que processen els registres policials i les selfies enviades pels usuaris. Els serveis financers són una altra indústria que es beneficia molt de les xarxes neuronals profundes, utilitzant IA per preveure els moviments del mercat, analitzar sol·licituds de préstecs i identificar possibles fraus.

Les xarxes neuronals profundes també poden analitzar imatges mèdiques, com ara raigs X i imatges de ressonància magnètica (MRI), per ajudar a diagnosticar malalties i predir els resultats dels pacients. També es poden utilitzar per analitzar els registres electrònics de salut per identificar tendències i factors de risc per a determinades condicions. Les xarxes neuronals també tenen el potencial de ser utilitzades en el descobriment de fàrmacs, la medicina personalitzada i la gestió de la salut de la població. Tanmateix, és important tenir en compte que les ANN haurien d'ajudar en la presa de decisions mèdiques en lloc de substituir l'experiència i el judici de professionals mèdics formats.

Aplicacions de les xarxes neuronals profundes

Les aplicacions més àmplies de les xarxes neuronals profundes poden incloure:

• Els algorismes es tornen cada cop més sofisticats a través de conjunts de dades més complexos i millors tecnologies, donant lloc a tasques d'alt nivell com ara la prestació de serveis de consultoria i assessorament d'inversió. L'any 2022, algorismes potents per al consumidor, com ara ChatGPT d'Open AI, van demostrar la potència, la versatilitat i l'aplicabilitat d'un sistema d'IA entrenat en conjunts de dades prou grans. (Els treballadors de coll blanc de tot el món van experimentar un estremiment col·lectiu.)
• La intel·ligència artificial s'utilitza cada cop més a l'exèrcit per proporcionar informació i intel·ligència en temps real per donar suport a les estratègies de guerra.
• Xarxes neuronals profundes que permeten al Metaverse crear un ecosistema digital complex format per informació en temps real com ara dades demogràfiques, comportaments dels clients i previsions econòmiques.
• Les ANN s'estan entrenant per reconèixer patrons en les dades que són indicatius d'activitat fraudulenta i s'utilitzen per marcar transaccions sospitoses en camps com ara les finances i el comerç electrònic.
• S'utilitzen xarxes neuronals profundes per reconèixer objectes, persones i escenes en imatges i vídeos. Aquest mètode s'utilitza en aplicacions com ara cotxes autònoms, sistemes de seguretat i etiquetatge de xarxes socials.

Preguntes a tenir en compte

• De quina altra manera creus que les xarxes neuronals profundes canviaran la societat durant els propers tres anys?
• Quins poden ser els possibles reptes i riscos?