Rhwydweithiau niwral dwfn: Yr ymennydd cudd sy'n pweru AI

• Awdur:
• enw awdur

  Rhagolwg Quantumrun
• Ebrill 6, 2023

Mae algorithmau a data mawr wedi dod yn eiriau poblogaidd yn y gofod deallusrwydd artiffisial (AI), ond rhwydweithiau niwral artiffisial (ANN) sy'n eu galluogi i ddod yn offer pwerus. Defnyddir yr ANNs hyn i adnabod patrymau, dosbarthu data, a gwneud penderfyniadau ar sail data mewnbwn. 

Cyd-destun rhwydweithiau niwral dwfn

Mae rhwydweithiau niwral artiffisial yn ceisio dynwared cymhlethdod deallusrwydd dynol trwy adeiladu rhwydwaith o feddalwedd, codau, ac algorithmau i brosesu mewnbwn (data/patrymau) a'u paru â'r allbwn mwyaf hyfyw (effaith/canlyniadau). Yr ANN yw'r haen gudd sy'n prosesu ac yn cysylltu perthnasoedd rhwng data a gwneud penderfyniadau. Po fwyaf y caiff ANN ei adeiladu rhwng mewnbwn ac allbwn, y mwyaf y mae'r peiriant yn ei ddysgu oherwydd argaeledd data mwy cymhleth. Gelwir yr haenau ANN lluosog yn rhwydweithiau niwral dwfn oherwydd gallant dyllu i mewn i lawer iawn o ddata hyfforddi a datblygu'r datrysiad neu'r patrymau gorau. 

Mae peiriant yn cael ei “addysgu” ymhellach trwy ôl-gronni, y broses o addasu paramedrau presennol i hyfforddi'r algorithmau i ddod o hyd i'r canlyniad / dadansoddiad gorau. Gellir hyfforddi rhwydweithiau niwral artiffisial i gyflawni tasgau amrywiol, megis adnabod delwedd a lleferydd, cyfieithu iaith, a hyd yn oed chwarae gemau. Gwnânt hyn trwy addasu cryfderau'r cysylltiadau rhwng niwronau, a elwir yn bwysau, yn seiliedig ar y data mewnbwn a gânt yn ystod y broses hyfforddi. Mae'r dull hwn yn caniatáu i'r rhwydwaith ddysgu ac addasu dros amser, gan wella ei berfformiad ar y dasg. Mae llawer o fathau o ANNs, gan gynnwys rhwydweithiau bwydo ymlaen, rhwydweithiau niwral convolutional (CNNs), a rhwydweithiau niwral cylchol (RNNs). Mae pob math wedi'i gynllunio i fod yn arbennig o addas ar gyfer tasg neu ddosbarth data penodol.

Effaith aflonyddgar

Prin fod unrhyw ddiwydiant heddiw nad yw'n defnyddio rhwydweithiau niwral dwfn ac AI i awtomeiddio prosesau busnes a chasglu gwybodaeth am y farchnad. Efallai mai'r achos defnydd mwyaf amlwg o rwydweithiau niwral dwfn yw'r diwydiant marchnata, lle mae AI yn prosesu miliynau o wybodaeth cwsmeriaid i nodi'n gywir grwpiau penodol sy'n fwy tebygol o brynu cynnyrch neu wasanaeth. Oherwydd cywirdeb cynyddol uchel y dadansoddiadau data hyn, mae ymgyrchoedd marchnata wedi dod yn llawer mwy llwyddiannus trwy or-dargedu (gan nodi is-setiau cwsmeriaid penodol ac anfon negeseuon hynod addas iddynt). 

Achos defnydd arall sy'n dod i'r amlwg yw meddalwedd adnabod wynebau, maes dadl sy'n ymwneud â seiberddiogelwch a phreifatrwydd data. Mae cydnabyddiaeth wyneb yn cael ei defnyddio ar hyn o bryd o ddilysu apiau i orfodi'r gyfraith ac fe'i galluogir gan rwydweithiau niwral dwfn sy'n prosesu cofnodion yr heddlu a hunluniau a gyflwynir gan ddefnyddwyr. Mae gwasanaethau ariannol yn ddiwydiant arall sy'n elwa'n fawr o rwydweithiau niwral dwfn, gan ddefnyddio AI i ragweld symudiadau'r farchnad, dadansoddi ceisiadau am fenthyciadau, a nodi twyll posibl.

Gall rhwydweithiau niwral dwfn hefyd ddadansoddi delweddau meddygol, megis pelydr-x a delweddu cyseiniant magnetig (MRI), i helpu i wneud diagnosis o glefydau a rhagfynegi canlyniadau cleifion. Gellir eu defnyddio hefyd i ddadansoddi cofnodion iechyd electronig i nodi tueddiadau a ffactorau risg ar gyfer rhai cyflyrau. Mae gan rwydweithiau niwral y potensial hefyd i gael eu defnyddio i ddarganfod cyffuriau, meddygaeth bersonol, a rheoli iechyd y boblogaeth. Fodd bynnag, mae'n bwysig nodi y dylai ANNs gynorthwyo wrth wneud penderfyniadau meddygol yn hytrach na disodli arbenigedd a barn gweithwyr meddygol proffesiynol hyfforddedig.

Cymwysiadau rhwydweithiau niwral dwfn

Gall cymwysiadau ehangach o rwydweithiau niwral dwfn gynnwys:

• Algorithmau yn dod yn fwyfwy soffistigedig trwy setiau data mwy cymhleth a thechnolegau gwell, gan arwain at dasgau lefel uchel fel darparu gwasanaethau ymgynghori a chyngor buddsoddi. Yn 2022, dangosodd algorithmau pwerus sy'n gyfeillgar i ddefnyddwyr, fel ChatGPT Open AI bŵer, amlochredd, a chymhwysedd system AI wedi'i hyfforddi ar setiau data digon mawr. (Cafodd gweithwyr coler wen ledled y byd gryndod ar y cyd.)
• Cudd-wybodaeth artiffisial yn cael ei defnyddio fwyfwy yn y fyddin i ddarparu gwybodaeth amser real a deallusrwydd i gefnogi strategaethau rhyfel.
• Rhwydweithiau niwral dwfn sy'n galluogi'r Metaverse i greu ecosystem ddigidol gymhleth sy'n cynnwys gwybodaeth amser real fel demograffeg, ymddygiad cwsmeriaid, a rhagolygon economaidd.
• ANNs yn cael eu hyfforddi i adnabod patrymau mewn data sy’n arwydd o weithgarwch twyllodrus, ac yn cael eu defnyddio i dynnu sylw at drafodion amheus mewn meysydd fel cyllid ac e-fasnach.
• Rhwydweithiau niwral dwfn yn cael eu defnyddio i adnabod gwrthrychau, pobl, a golygfeydd mewn delweddau a fideos. Defnyddir y dull hwn mewn cymwysiadau fel ceir hunan-yrru, systemau diogelwch, a thagio cyfryngau cymdeithasol.

Cwestiynau i'w hystyried

• Ym mha ffordd arall ydych chi'n meddwl y bydd rhwydweithiau niwral dwfn yn newid cymdeithas dros y tair blynedd nesaf?
• Beth allai'r heriau a'r risgiau posibl fod?