Hluboké neuronové sítě: Skrytý mozek, který pohání AI

• Autor:
• jméno autora

  Quantumrun Foresight
• 6. dubna 2023

Algoritmy a velká data se staly oblíbenými slovy v prostoru umělé inteligence (AI), ale umělé neuronové sítě (ANN) jsou tím, co jim umožňuje stát se mocnými nástroji. Tyto ANN se používají k rozpoznávání vzorů, klasifikaci dat a rozhodování na základě vstupních dat. 

Hluboký kontext neuronových sítí

Umělé neuronové sítě se pokoušejí napodobit složitost lidské inteligence tím, že vytvoří síť softwaru, kódů a algoritmů pro zpracování vstupů (data/vzory) a jejich přiřazení k nejschůdnějšímu výstupu (účinek/výsledky). ANN je skrytá vrstva, která zpracovává a propojuje vztahy mezi daty a rozhodováním. Čím více ANN je postaveno mezi vstupem a výstupem, tím více se stroj učí kvůli dostupnosti složitějších dat. Vícenásobné vrstvy ANN jsou známé jako hluboké neuronové sítě, protože se mohou zavrtat do velkého objemu tréninkových dat a vyvinout nejlepší řešení nebo vzory. 

Stroj se dále „vzdělává“ prostřednictvím zpětného šíření, což je proces úpravy stávajících parametrů, aby se trénovaly algoritmy, aby dosáhly nejlepšího výsledku/analýzy. Umělé neuronové sítě lze trénovat k provádění různých úkolů, jako je rozpoznávání obrazu a řeči, překlad jazyků a dokonce i hraní her. Dělají to tak, že upravují sílu spojení mezi neurony, známé jako váhy, na základě vstupních dat, která obdrží během tréninkového procesu. Tato metoda umožňuje síti učit se a přizpůsobovat se v průběhu času, čímž se zlepšuje její výkon při plnění úkolu. Existuje mnoho typů ANN, včetně dopředných sítí, konvolučních neuronových sítí (CNN) a rekurentních neuronových sítí (RNN). Každý typ je navržen tak, aby byl zvláště vhodný pro konkrétní úlohu nebo datovou třídu.

Rušivý dopad

V dnešní době není téměř žádné odvětví, které by nevyužívalo hluboké neuronové sítě a umělou inteligenci k automatizaci obchodních procesů a shromažďování informací o trhu. Snad nejviditelnějším případem použití hlubokých neuronových sítí je marketingový průmysl, kde umělá inteligence zpracovává miliony zákaznických informací, aby přesně identifikovala konkrétní skupiny, u kterých je pravděpodobnější, že si koupí produkt nebo službu. Kvůli stále vyšší přesnosti těchto datových analýz se marketingové kampaně staly mnohem úspěšnějšími díky hypertargetingu (identifikace konkrétních podskupin zákazníků a zasílání extrémně přizpůsobených zpráv). 

Dalším nově vznikajícím případem použití je software pro rozpoznávání obličeje, což je oblast debaty týkající se kybernetické bezpečnosti a ochrany osobních údajů. Rozpoznávání obličeje se v současnosti používá od ověřování aplikací až po vymáhání práva a je umožněno hlubokými neuronovými sítěmi zpracovávajícími policejní záznamy a selfie odeslané uživateli. Finanční služby jsou dalším odvětvím, které velmi těží z hlubokých neuronových sítí, které využívají AI k předpovídání pohybů trhu, analýze žádostí o půjčky a identifikaci potenciálních podvodů.

Hluboké neuronové sítě mohou také analyzovat lékařské snímky, jako jsou rentgenové paprsky a zobrazování magnetickou rezonancí (MRI), aby pomohly diagnostikovat nemoci a předpovídat výsledky pacientů. Mohou být také použity k analýze elektronických zdravotních záznamů k identifikaci trendů a rizikových faktorů pro určité stavy. Neuronové sítě mají také potenciál být využity při objevování léků, personalizované medicíně a řízení zdraví populace. Je však důležité poznamenat, že ANN by měly spíše napomáhat při lékařském rozhodování než nahrazovat odborné znalosti a úsudek vyškolených lékařských odborníků.

Aplikace hlubokých neuronových sítí

Širší aplikace hlubokých neuronových sítí mohou zahrnovat:

• Algoritmy jsou stále sofistikovanější díky složitějším datovým sadám a lepším technologiím, což vede k úkolům na vysoké úrovni, jako je poskytování konzultačních služeb a investičního poradenství. V roce 2022 prokázaly výkonné uživatelsky přívětivé algoritmy, jako je ChatGPT Open AI, sílu, všestrannost a použitelnost systému umělé inteligence trénovaného na dostatečně velkých souborech dat. (Zaměstnanci s bílými límečky po celém světě zažili kolektivní otřesy.)
• Umělá inteligence se stále více používá v armádě k poskytování informací v reálném čase a zpravodajských informací na podporu válečných strategií.
• Hluboké neuronové sítě umožňují Metaverse vytvořit komplexní digitální ekosystém složený z informací v reálném čase, jako jsou demografické údaje, chování zákazníků a ekonomické prognózy.
• ANN jsou trénovány k rozpoznání vzorců v datech, které naznačují podvodnou činnost, a jsou používány k označování podezřelých transakcí v oblastech, jako jsou finance a elektronický obchod.
• Hluboké neuronové sítě se používají k rozpoznávání objektů, lidí a scén na obrázcích a videích. Tato metoda se používá v aplikacích, jako jsou samořídící auta, bezpečnostní systémy a označování sociálních sítí.

Otázky k zamyšlení

• Jak jinak podle vás hluboké neuronové sítě změní společnost během příštích tří let?
• Jaké mohou být potenciální výzvy a rizika?