Dybe neurale netværk: Den skjulte hjerne, der driver AI

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• April 6, 2023

Algoritmer og big data er blevet buzzwords inden for kunstig intelligens (AI), men kunstige neurale netværk (ANN) er det, der tillader dem at blive kraftfulde værktøjer. Disse ANN'er bruges til at genkende mønstre, klassificere data og træffe beslutninger baseret på inputdata. 

Kontekst for dybe neurale netværk

Kunstige neurale netværk forsøger at efterligne kompleksiteten af ​​menneskelig intelligens ved at bygge et netværk af software, koder og algoritmer til at behandle input (data/mønstre) og matche dem med det mest levedygtige output (effekt/resultater). ANN er det skjulte lag, der behandler og forbinder relationer mellem data og beslutningstagning. Jo mere ANN er bygget mellem input og output, jo mere lærer maskinen på grund af tilgængeligheden af ​​mere komplekse data. De mange ANN-lag er kendt som dybe neurale netværk, fordi de kan grave sig ned i store mængder træningsdata og udvikle den bedste løsning eller de bedste mønstre. 

En maskine "uddannes" yderligere gennem backpropagation, processen med at justere eksisterende parametre for at træne algoritmerne til at komme frem til det bedste resultat/analyse. Kunstige neurale netværk kan trænes til at udføre forskellige opgaver, såsom billed- og talegenkendelse, sprogoversættelse og endda at spille spil. De gør dette ved at justere styrkerne af forbindelserne mellem neuroner, kendt som vægte, baseret på de inputdata, de modtager under træningsprocessen. Denne metode giver netværket mulighed for at lære og tilpasse sig over tid, hvilket forbedrer dets ydeevne på opgaven. Der er mange typer ANN'er, herunder feedforward-netværk, konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) og tilbagevendende neurale netværk (RNN'er). Hver type er designet til at være særligt velegnet til en specifik opgave eller dataklasse.

Forstyrrende påvirkning

Der er næppe nogen industri i dag, der ikke bruger dybe neurale netværk og AI til at automatisere forretningsprocesser og indsamle markedsintelligens. Det måske mest oplagte anvendelsestilfælde af dybe neurale netværk er marketingindustrien, hvor AI behandler millioner af kundeoplysninger for nøjagtigt at identificere bestemte grupper, der er mere tilbøjelige til at købe et produkt eller en tjeneste. På grund af den stadig mere høje nøjagtighed af disse dataanalyser er marketingkampagner blevet meget mere succesfulde gennem hypertargeting (identifikation af specifikke kundeundersæt og afsendelse af ekstremt tilpassede beskeder til dem). 

En anden ny brugssag er ansigtsgenkendelsessoftware, et debatområde vedrørende cybersikkerhed og databeskyttelse. Ansigtsgenkendelse bliver i øjeblikket brugt fra app-godkendelse til retshåndhævelse og er aktiveret af dybe neurale netværk, der behandler politiregistreringer og brugerindsendte selfies. Finansielle tjenesteydelser er endnu en industri, der har stor gavn af dybe neurale netværk, der bruger kunstig intelligens til at forudsige markedsbevægelser, analysere låneansøgninger og identificere potentielt bedrageri.

Dybe neurale netværk kan også analysere medicinske billeder, såsom røntgen og magnetisk resonansbilleddannelse (MRI), for at hjælpe med at diagnosticere sygdomme og forudsige patientresultater. De kan også bruges til at analysere elektroniske sundhedsjournaler for at identificere tendenser og risikofaktorer for visse tilstande. Neurale netværk har også potentiale til at blive brugt i lægemiddelopdagelse, personlig medicin og befolkningssundhedsstyring. Det er dog vigtigt at bemærke, at ANN'er bør hjælpe med medicinsk beslutningstagning i stedet for at erstatte uddannede lægers ekspertise og dømmekraft.

Anvendelser af dybe neurale netværk

Bredere anvendelser af dybe neurale netværk kan omfatte:

• Algoritmer bliver stadig mere sofistikerede gennem mere komplekse datasæt og bedre teknologier, hvilket resulterer i opgaver på højt niveau som at levere konsulenttjenester og investeringsrådgivning. I 2022 demonstrerede kraftfulde forbrugervenlige algoritmer, såsom Open AI's ChatGPT, styrken, alsidigheden og anvendeligheden af ​​et AI-system trænet på tilstrækkeligt store datasæt. (White collar workers over hele verden oplevede en kollektiv gys.)
• Kunstig intelligens bliver i stigende grad brugt i militæret til at levere realtidsinformation og intelligens til at understøtte krigsstrategier.
• Dybe neurale netværk, der gør det muligt for Metaverse at skabe et komplekst digitalt økosystem sammensat af realtidsinformation såsom demografi, kundeadfærd og økonomiske prognoser.
• ANN'er, der trænes til at genkende mønstre i data, der er tegn på svigagtig aktivitet, og bliver brugt til at markere mistænkelige transaktioner inden for områder som finans og e-handel.
• Dybe neurale netværk, der bruges til at genkende objekter, mennesker og scener i billeder og videoer. Denne metode bruges i applikationer som selvkørende biler, sikkerhedssystemer og tagging på sociale medier.

Spørgsmål at overveje

• Hvordan tror du ellers, at dybe neurale netværk vil ændre samfundet i løbet af de næste tre år?
• Hvad kan de potentielle udfordringer og risici være?