Sügavad närvivõrgud: peidetud aju, mis toidab tehisintellekti

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Aprill 6, 2023

Algoritmid ja suurandmed on muutunud tehisintellekti (AI) ruumi populaarseteks märksõnadeks, kuid tehisintellekti (ANN) võimaldavad neil saada võimsateks tööriistadeks. Neid ANN-e kasutatakse mustrite tuvastamiseks, andmete klassifitseerimiseks ja sisendandmete põhjal otsuste tegemiseks. 

Sügavate närvivõrkude kontekst

Tehisnärvivõrgud püüavad jäljendada inimese intelligentsuse keerukust, luues tarkvara, koodide ja algoritmide võrgustiku, et töödelda sisendit (andmed/mustrid) ja sobitada need kõige elujõulisema väljundiga (efekt/tulemused). ANN on peidetud kiht, mis töötleb ja ühendab seoseid andmete ja otsuste tegemise vahel. Mida rohkem on ANN-i sisendi ja väljundi vahele ehitatud, seda rohkem masin õpib keerukamate andmete olemasolu tõttu. Mitut ANN-i kihti tuntakse sügavate närvivõrkudena, kuna need võivad tungida suure hulga koolitusandmete sisse ja välja töötada parima lahenduse või mustrid. 

Masinat “hareeritakse” edasi tagasilevitamise kaudu, olemasolevate parameetrite kohandamise protsessiga, et treenida algoritme parima tulemuse/analüüsi saavutamiseks. Kunstlikke närvivõrke saab treenida täitma erinevaid ülesandeid, nagu pildi- ja kõnetuvastus, keele tõlkimine ja isegi mängude mängimine. Nad teevad seda, kohandades neuronite vaheliste ühenduste tugevusi, mida nimetatakse raskusteks, lähtudes treeningprotsessi käigus saadud sisendandmetest. See meetod võimaldab võrgul aja jooksul õppida ja kohaneda, parandades selle toimivust. ANN-e on mitut tüüpi, sealhulgas edasisuunalised võrgud, konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) ja korduvad närvivõrgud (RNN). Iga tüüp on loodud nii, et see sobiks eriti hästi konkreetse ülesande või andmeklassi jaoks.

Häiriv mõju

Tänapäeval pole peaaegu ühtegi tööstusharu, mis ei kasutaks sügavaid närvivõrke ja tehisintellekti äriprotsesside automatiseerimiseks ja turuandmete kogumiseks. Võib-olla on sügavate närvivõrkude kõige ilmsem kasutusjuht turundustööstus, kus tehisintellekt töötleb miljoneid klienditeavet, et täpselt tuvastada konkreetsed rühmad, kes tõenäoliselt ostavad toodet või teenust. Nende andmeanalüüside üha suurema täpsuse tõttu on turunduskampaaniad muutunud palju edukamaks hüpersihtimise kaudu (konkreetsete klientide alamhulkade tuvastamine ja neile äärmiselt kohandatud sõnumite saatmine). 

Teine esilekerkiv kasutusjuhtum on näotuvastustarkvara, küberturvalisuse ja andmete privaatsusega seotud aruteluvaldkond. Näotuvastust kasutatakse praegu rakenduste autentimisest õiguskaitseorganiteni ning seda võimaldavad sügavad närvivõrgud, mis töötlevad politseikirjeid ja kasutajate esitatud selfisid. Finantsteenused on veel üks tööstusharu, mis saab suurt kasu sügavatest närvivõrkudest, kasutades tehisintellekti turu liikumise prognoosimiseks, laenutaotluste analüüsimiseks ja võimalike pettuste tuvastamiseks.

Sügavad närvivõrgud võivad analüüsida ka meditsiinilisi pilte, nagu röntgenikiirgus ja magnetresonantstomograafia (MRI), et aidata diagnoosida haigusi ja ennustada patsiendi tulemusi. Neid saab kasutada ka elektrooniliste tervisekaartide analüüsimiseks, et tuvastada teatud haigusseisundite suundumusi ja riskitegureid. Närvivõrke saab kasutada ka ravimite avastamisel, isikupärastatud meditsiinis ja rahvastiku tervise juhtimisel. Siiski on oluline märkida, et ANN-id peaksid aitama meditsiiniliste otsuste tegemisel, mitte asendama koolitatud meditsiinitöötajate teadmisi ja hinnanguid.

Sügavate närvivõrkude rakendused

Sügavate närvivõrkude laiemad rakendused võivad hõlmata järgmist:

• Algoritmid muutuvad keerukamate andmekogumite ja paremate tehnoloogiate tõttu üha keerukamaks, mille tulemuseks on kõrgetasemelised ülesanded, nagu nõustamisteenuste ja investeerimisnõustamine. 2022. aastal demonstreerisid võimsad tarbijasõbralikud algoritmid, nagu Open AI ChatGPT, piisavalt suurtel andmekogudel treenitud tehisintellektisüsteemi võimsust, mitmekülgsust ja rakendatavust. (Valgekraed kogu maailmas kogesid kollektiivset värinat.)
• Tehisintellekti kasutatakse sõjaväes üha enam, et pakkuda reaalajas teavet ja luureandmeid sõjastrateegiate toetamiseks.
• Sügavad närvivõrgud, mis võimaldavad Metaversel luua keeruka digitaalse ökosüsteemi, mis koosneb reaalajas teabest, nagu demograafia, klientide käitumine ja majandusprognoosid.
• ANN-e õpetatakse ära tundma petturlikule tegevusele viitavaid andmemustreid ja neid kasutatakse kahtlaste tehingute märgistamiseks sellistes valdkondades nagu rahandus ja e-kaubandus.
• Objektide, inimeste ja stseenide tuvastamiseks piltidel ja videotes kasutatakse sügavaid närvivõrke. Seda meetodit kasutatakse sellistes rakendustes nagu isejuhtivad autod, turvasüsteemid ja sotsiaalmeedia sildistamine.

Küsimused, mida kaaluda

• Kuidas muidu teie arvates sügavad närvivõrgud ühiskonda järgmise kolme aasta jooksul muudavad?
• Millised võivad olla võimalikud väljakutsed ja riskid?