Profundaj neŭralaj retoj: La kaŝita cerbo, kiu funkciigas AI

• Aŭtoro:
• Aŭtora nomo

  Quantumrun Foresight
• Aprilo 6, 2023

Algoritmoj kaj grandaj datumoj fariĝis la plej popularaj vortoj en la spaco de artefarita inteligenteco (AI), sed artefaritaj neŭralaj retoj (ANN) ebligas al ili fariĝi potencaj iloj. Ĉi tiuj ANNoj estas uzataj por rekoni ŝablonojn, klasifiki datumojn kaj fari decidojn surbaze de enigaĵoj. 

Kunteksto de profundaj neŭralaj retoj

Artefaritaj neŭralaj retoj provas imiti la kompleksecon de homa inteligenteco konstruante reton de softvaro, kodoj, kaj algoritmoj por prilabori enigaĵon (datenoj/padronoj) kaj egali ilin kun la plej realigebla produktaĵo (efiko/rezultoj). La ANN estas la kaŝita tavolo, kiu prilaboras kaj ligas rilatojn inter datumoj kaj decidiĝo. Ju pli ANN estas konstruita inter enigo kaj eligo, des pli la maŝino lernas pro la havebleco de pli kompleksaj datumoj. La multoblaj ANN-tavoloj estas konataj kiel profundaj neŭralaj retoj ĉar ili povas enfosiĝi en altajn volumojn da trejnaj datumoj kaj evoluigi la plej bonan solvon aŭ ŝablonojn. 

Maŝino estas "edukita" plu per malantaŭa disvastigo, la procezo de alĝustigo de ekzistantaj parametroj por trejni la algoritmojn por elpensi la plej bonan rezulton/analizon. Artefaritaj neŭralaj retoj povas esti trejnitaj por plenumi diversajn taskojn, kiel bildo- kaj parolrekono, lingvotradukado, kaj eĉ ludi ludojn. Ili faras tion ĝustigante la fortojn de la ligoj inter neŭronoj, konataj kiel pezoj, surbaze de la enirdatumoj, kiujn ili ricevas dum la trejnado. Ĉi tiu metodo permesas al la reto lerni kaj adaptiĝi kun la tempo, plibonigante sian agadon pri la tasko. Ekzistas multaj specoj de ANNoj, inkluzive de feedforward retoj, konvoluciaj neŭralaj retoj (CNNoj), kaj ripetiĝantaj neŭralaj retoj (RNNoj). Ĉiu tipo estas desegnita por esti precipe taŭga por specifa tasko aŭ datumklaso.

Disrompa efiko

Hodiaŭ preskaŭ ne ekzistas industrio, kiu ne uzas profundajn neŭralajn retojn kaj AI por aŭtomatigi komercajn procezojn kaj kolekti merkatan inteligentecon. Eble la plej evidenta uzokazo de profundaj neŭralaj retoj estas la merkata industrio, kie AI prilaboras milionojn da klientinformoj por precize identigi apartajn grupojn pli verŝajne aĉeti produkton aŭ servon. Pro la ĉiam pli alta precizeco de ĉi tiuj datumaj analizoj, merkatkampanjoj fariĝis multe pli sukcesaj per hipercelado (identigante specifajn klientajn subarojn kaj sendante al ili ekstreme personecigitajn mesaĝojn). 

Alia emerĝanta uzkazo estas vizaĝrekona softvaro, areo de debato rilatiganta al cibersekureco kaj datuma privateco. Vizaĝa rekono nuntempe estas uzata de aplika aŭtentikigo ĝis policoj kaj estas ebligita de profundaj neŭralaj retoj prilaboranta policajn registrojn kaj memfidojn senditajn de uzantoj. Financaj servoj estas ankoraŭ alia industrio, kiu tre profitas de profundaj neŭralaj retoj, uzante AI por antaŭvidi merkatmovojn, analizi prunt-apojn kaj identigi eblan fraŭdon.

Profundaj neŭralaj retoj ankaŭ povas analizi medicinajn bildojn, kiel ekzemple rentgenradioj kaj magneta resonanca bildigo (MRI), por helpi diagnozi malsanojn kaj antaŭdiri pacientajn rezultojn. Ili ankaŭ povas esti uzataj por analizi elektronikajn sanajn registrojn por identigi tendencojn kaj riskfaktorojn por certaj kondiĉoj. Neŭralaj retoj ankaŭ havas la eblon esti uzataj en drogeltrovo, personigita medicino kaj popolsanadministrado. Tamen, estas grave noti, ke ANN-oj devas helpi pri medicina decidado prefere ol anstataŭigi la kompetentecon kaj juĝon de edukitaj medicinaj profesiuloj.

Aplikoj de profundaj neŭralaj retoj

Pli larĝaj aplikoj de profundaj neŭralaj retoj povas inkludi:

• Algoritmoj iĝas ĉiam pli sofistikaj per pli kompleksaj datumseroj kaj pli bonaj teknologioj, rezultigante altnivelajn taskojn kiel ekzemple disponigado de konsultservoj kaj investkonsiloj. En 2022, potencaj konsumant-amikaj algoritmoj, kiel ChatGPT de Open AI montris la potencon, ĉiuflankecon kaj aplikeblecon de AI-sistemo trejnita sur sufiĉe grandaj datumaroj. (Blankaj kolumaj laboristoj tutmonde spertis kolektivan tremon.)
• Artefarita inteligenteco estas ĉiam pli uzita en la militistaro por disponigi realtempajn informojn kaj inteligentecon por apogi militstrategiojn.
• Profundaj neŭralaj retoj ebligante la Metaverse krei kompleksan ciferecan ekosistemon kunmetitan de realtempaj informoj kiel ekzemple demografio, klientkondutoj kaj ekonomiaj prognozoj.
• ANN-oj estas trejnitaj por rekoni ŝablonojn en datumoj kiuj estas indikaj de fraŭda agado, kaj uzataj por marki suspektindajn transakciojn en kampoj kiel financo kaj elektronika komerco.
• Profundaj neŭralaj retoj estas uzataj por rekoni objektojn, homojn kaj scenojn en bildoj kaj filmetoj. Ĉi tiu metodo estas uzata en aplikoj kiel memveturaj aŭtoj, sekurecaj sistemoj kaj etikedado pri sociaj amaskomunikiloj.

Konsiderindaj demandoj

• Kiel alie vi pensas, ke profundaj neŭralaj retoj ŝanĝos la socion dum la venontaj tri jaroj?
• Kio povus esti la eblaj defioj kaj riskoj?