Βαθιά νευρωνικά δίκτυα: Ο κρυφός εγκέφαλος που τροφοδοτεί την τεχνητή νοημοσύνη

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Απρίλιος 6, 2023

Οι αλγόριθμοι και τα μεγάλα δεδομένα έχουν γίνει τα πιο δημοφιλή τσιτάτα στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης (AI), αλλά τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) είναι αυτά που τους επιτρέπουν να γίνουν ισχυρά εργαλεία. Αυτά τα ANN χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση προτύπων, την ταξινόμηση δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα εισόδου. 

Βαθύ πλαίσιο νευρωνικών δικτύων

Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα προσπαθούν να μιμηθούν την πολυπλοκότητα της ανθρώπινης νοημοσύνης δημιουργώντας ένα δίκτυο λογισμικού, κωδίκων και αλγορίθμων για την επεξεργασία των εισροών (δεδομένα/μοτίβα) και την αντιστοίχιση με την πιο βιώσιμη έξοδο (επίδραση/αποτελέσματα). Το ANN είναι το κρυφό επίπεδο που επεξεργάζεται και συνδέει τις σχέσεις μεταξύ δεδομένων και λήψης αποφάσεων. Όσο περισσότερο ANN ενσωματώνεται μεταξύ εισόδου και εξόδου, τόσο περισσότερα μαθαίνει το μηχάνημα λόγω της διαθεσιμότητας πιο περίπλοκων δεδομένων. Τα πολλαπλά επίπεδα ANN είναι γνωστά ως βαθιά νευρωνικά δίκτυα επειδή μπορούν να τρυπώσουν σε μεγάλους όγκους δεδομένων εκπαίδευσης και να αναπτύξουν την καλύτερη λύση ή μοτίβα. 

Ένα μηχάνημα «εκπαιδεύεται» περαιτέρω μέσω της backpropagation, της διαδικασίας προσαρμογής των υπαρχουσών παραμέτρων για την εκπαίδευση των αλγορίθμων ώστε να καταλήξουν στο καλύτερο αποτέλεσμα/ανάλυση. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να εκπαιδευτούν για να εκτελούν διάφορες εργασίες, όπως αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, μετάφραση γλώσσας, ακόμη και παιχνίδια. Το κάνουν αυτό προσαρμόζοντας τις δυνάμεις των συνδέσεων μεταξύ των νευρώνων, γνωστές ως βάρη, με βάση τα δεδομένα εισόδου που λαμβάνουν κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας. Αυτή η μέθοδος επιτρέπει στο δίκτυο να μαθαίνει και να προσαρμόζεται με την πάροδο του χρόνου, βελτιώνοντας την απόδοσή του στην εργασία. Υπάρχουν πολλοί τύποι ANN, συμπεριλαμβανομένων των δικτύων feedforward, των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων (CNN) και των επαναλαμβανόμενων νευρωνικών δικτύων (RNN). Κάθε τύπος έχει σχεδιαστεί για να είναι ιδιαίτερα κατάλληλος για μια συγκεκριμένη εργασία ή κατηγορία δεδομένων.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Δεν υπάρχει σχεδόν κανένας κλάδος σήμερα που να μην χρησιμοποιεί βαθιά νευρωνικά δίκτυα και τεχνητή νοημοσύνη για την αυτοματοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών και τη συλλογή πληροφοριών της αγοράς. Ίσως η πιο προφανής περίπτωση χρήσης των βαθιών νευρωνικών δικτύων είναι η βιομηχανία μάρκετινγκ, όπου η τεχνητή νοημοσύνη επεξεργάζεται εκατομμύρια πληροφορίες πελατών για να εντοπίσει με ακρίβεια συγκεκριμένες ομάδες που είναι πιο πιθανό να αγοράσουν ένα προϊόν ή μια υπηρεσία. Λόγω της αυξανόμενης υψηλής ακρίβειας αυτών των αναλύσεων δεδομένων, οι καμπάνιες μάρκετινγκ έχουν γίνει πολύ πιο επιτυχημένες μέσω της υπερστόχευσης (προσδιορίζοντας συγκεκριμένα υποσύνολα πελατών και στέλνοντάς τους εξαιρετικά προσαρμοσμένα μηνύματα). 

Μια άλλη αναδυόμενη περίπτωση χρήσης είναι το λογισμικό αναγνώρισης προσώπου, ένας τομέας συζήτησης σχετικά με την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και το απόρρητο των δεδομένων. Επί του παρόντος, η αναγνώριση προσώπου χρησιμοποιείται από τον έλεγχο ταυτότητας της εφαρμογής έως την επιβολή του νόμου και ενεργοποιείται από βαθιά νευρωνικά δίκτυα που επεξεργάζονται αστυνομικά αρχεία και selfies που υποβάλλονται από τους χρήστες. Οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες είναι ένας ακόμη κλάδος που επωφελείται σε μεγάλο βαθμό από τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη για την πρόβλεψη των κινήσεων της αγοράς, την ανάλυση των αιτήσεων δανείων και τον εντοπισμό πιθανής απάτης.

Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν επίσης να αναλύσουν ιατρικές εικόνες, όπως ακτινογραφίες και μαγνητική τομογραφία (MRI), για να βοηθήσουν στη διάγνωση ασθενειών και στην πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση ηλεκτρονικών αρχείων υγείας για τον εντοπισμό τάσεων και παραγόντων κινδύνου για ορισμένες καταστάσεις. Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν επίσης τη δυνατότητα να χρησιμοποιηθούν στην ανακάλυψη φαρμάκων, στην εξατομικευμένη ιατρική και στη διαχείριση της υγείας του πληθυσμού. Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι τα ANN θα πρέπει να βοηθούν στη λήψη ιατρικών αποφάσεων αντί να αντικαθιστούν την τεχνογνωσία και την κρίση των εκπαιδευμένων επαγγελματιών γιατρών.

Εφαρμογές βαθιάς νευρωνικών δικτύων

Οι ευρύτερες εφαρμογές των βαθιών νευρωνικών δικτύων μπορεί να περιλαμβάνουν:

• Οι αλγόριθμοι γίνονται όλο και πιο περίπλοκοι μέσω πιο σύνθετων συνόλων δεδομένων και καλύτερων τεχνολογιών, με αποτέλεσμα εργασίες υψηλού επιπέδου όπως η παροχή συμβουλευτικών υπηρεσιών και επενδυτικών συμβουλών. Το 2022, ισχυροί φιλικοί προς τον καταναλωτή αλγόριθμοι, όπως ο ChatGPT του Open AI, απέδειξαν τη δύναμη, την ευελιξία και την εφαρμογή ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης που έχει εκπαιδευτεί σε αρκετά μεγάλα σύνολα δεδομένων. (Οι εργάτες του λευκού γιακά σε όλο τον κόσμο βίωσαν ένα συλλογικό ρίγος.)
• Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο στον στρατό για την παροχή πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο και πληροφοριών για την υποστήριξη πολεμικών στρατηγικών.
• Βαθιά νευρωνικά δίκτυα που επιτρέπουν στο Metaverse να δημιουργήσει ένα σύνθετο ψηφιακό οικοσύστημα που αποτελείται από πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, όπως δημογραφικά στοιχεία, συμπεριφορές πελατών και οικονομικές προβλέψεις.
• Τα ANN εκπαιδεύονται να αναγνωρίζουν μοτίβα δεδομένων που είναι ενδεικτικά της δόλιας δραστηριότητας και χρησιμοποιούνται για την επισήμανση ύποπτων συναλλαγών σε τομείς όπως τα χρηματοοικονομικά και το ηλεκτρονικό εμπόριο.
• Βαθιά νευρωνικά δίκτυα που χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση αντικειμένων, ανθρώπων και σκηνών σε εικόνες και βίντεο. Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιείται σε εφαρμογές όπως αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, συστήματα ασφαλείας και προσθήκη ετικετών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Ερωτήσεις προς εξέταση

• Πώς αλλιώς πιστεύετε ότι τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα θα αλλάξουν την κοινωνία τα επόμενα τρία χρόνια;
• Ποιες μπορεί να είναι οι πιθανές προκλήσεις και οι κίνδυνοι;