Syvät hermoverkot: piilotetut aivot, jotka toimivat tekoälyllä

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Huhtikuu 6, 2023

Algoritmeista ja big datasta on tullut tekoälyn (AI) avaruuden muotisanoja, mutta keinotekoiset hermoverkot (ANN) tekevät niistä tehokkaita työkaluja. Näitä ANN:eja käytetään tunnistamaan kuvioita, luokittelemaan tietoja ja tekemään päätöksiä syöttötietojen perusteella. 

Deep neuroverkkokonteksti

Keinotekoiset hermoverkot yrittävät jäljitellä ihmisälyn monimutkaisuutta rakentamalla ohjelmistojen, koodien ja algoritmien verkoston, joka käsittelee syötteen (data/mallit) ja sovittaa ne elinkelpoisimpaan tuotteeseen (vaikutus/tulokset). ANN on piilotettu kerros, joka käsittelee ja yhdistää tiedon ja päätöksenteon välisiä suhteita. Mitä enemmän ANN:ta on rakennettu tulon ja lähdön väliin, sitä enemmän kone oppii, koska saatavilla on monimutkaisempia tietoja. Useat ANN-kerrokset tunnetaan syvinä neuroverkkoina, koska ne voivat kaivaa suuria määriä harjoitustietoa ja kehittää parhaan ratkaisun tai malleja. 

Konetta "koulutetaan" edelleen backpropagation kautta, prosessi, jossa säädetään olemassa olevia parametreja, jotta algoritmit koulutetaan saavuttamaan paras tulos/analyysi. Keinotekoisia hermoverkkoja voidaan kouluttaa suorittamaan erilaisia ​​tehtäviä, kuten kuvan- ja puheentunnistusta, kielen kääntämistä ja jopa pelaamista. He tekevät tämän säätämällä neuronien välisten yhteyksien vahvuuksia, jotka tunnetaan painoina, koulutusprosessin aikana saamiensa syöttötietojen perusteella. Tämän menetelmän avulla verkko voi oppia ja mukautua ajan myötä, mikä parantaa sen suorituskykyä tehtävässä. ANN-verkkoja on monenlaisia, mukaan lukien myötäkytkentäverkot, konvoluutiohermoverkot (CNN) ja toistuvat hermoverkot (RNN:t). Jokainen tyyppi on suunniteltu sopimaan erityisen hyvin tiettyyn tehtävään tai tietoluokkaan.

Häiritsevä vaikutus

Nykyään tuskin on yhtään toimialaa, joka ei käyttäisi syviä hermoverkkoja ja tekoälyä liiketoimintaprosessien automatisointiin ja markkinatietojen keräämiseen. Ehkä ilmeisin syvien hermoverkkojen käyttötapa on markkinointiteollisuus, jossa tekoäly käsittelee miljoonia asiakastietoja tunnistaakseen tarkasti tietyt ryhmät, jotka todennäköisemmin ostavat tuotteen tai palvelun. Näiden data-analyysien tarkkuuden kasvaessa markkinointikampanjoista on tullut paljon menestyneempiä hyperkohdistuksen avulla (tiettyjen asiakasosien tunnistaminen ja niille erittäin räätälöityjen viestien lähettäminen). 

Toinen esiin nouseva käyttötapaus on kasvojentunnistusohjelmisto, kyberturvallisuuteen ja tietosuojaan liittyvä keskustelualue. Kasvojentunnistusta käytetään tällä hetkellä sovellusten todentamisesta lainvalvontaan, ja sen mahdollistavat syvät neuroverkot, jotka käsittelevät poliisin asiakirjoja ja käyttäjien lähettämiä selfieitä. Rahoituspalvelut ovat jälleen yksi ala, joka hyötyy suuresti syistä neuroverkoista. Se käyttää tekoälyä ennustamaan markkinoiden liikkeitä, analysoimaan lainahakemuksia ja tunnistamaan mahdollisia petoksia.

Syvät hermoverkot voivat myös analysoida lääketieteellisiä kuvia, kuten röntgensäteitä ja magneettikuvausta (MRI), auttaakseen diagnosoimaan sairauksia ja ennustamaan potilaiden tuloksia. Niitä voidaan käyttää myös sähköisten terveyskertomusten analysointiin tiettyjen sairauksien trendien ja riskitekijöiden tunnistamiseksi. Neuroverkkoja voidaan käyttää myös lääkekehityksessä, henkilökohtaisessa lääketieteessä ja väestön terveydenhallinnassa. On kuitenkin tärkeää huomata, että ANN:iden tulisi auttaa lääketieteellisessä päätöksenteossa sen sijaan, että ne korvaisivat koulutettujen lääketieteen ammattilaisten asiantuntemuksen ja arvostelukyvyn.

Syvien hermoverkkojen sovellukset

Syvien hermoverkkojen laajempia sovelluksia voivat olla:

• Algoritmit kehittyvät yhä monimutkaisempien tietokokonaisuuksien ja paremman tekniikan ansiosta, mikä johtaa korkean tason tehtäviin, kuten konsultointipalvelujen ja sijoitusneuvontaan. Vuonna 2022 tehokkaat kuluttajaystävälliset algoritmit, kuten Open AI:n ChatGPT, osoittivat riittävän suurille tietojoukoille koulutetun tekoälyjärjestelmän tehon, monipuolisuuden ja sovellettavuuden. (Valkokaulustyöntekijät ympäri maailmaa kokivat kollektiivista vapinaa.)
• Tekoälyä käytetään yhä enemmän armeijassa reaaliaikaisen tiedon ja älykkyyden tarjoamiseen sotastrategioiden tukemiseksi.
• Syvät neuroverkot, joiden avulla Metaverse voi luoda monimutkaisen digitaalisen ekosysteemin, joka koostuu reaaliaikaisista tiedoista, kuten väestötiedoista, asiakkaiden käyttäytymisestä ja talousennusteista.
• ANN:t on koulutettu tunnistamaan petolliseen toimintaan viittaavia malleja tiedoista ja niitä käytetään ilmoittamaan epäilyttävät tapahtumat esimerkiksi rahoituksen ja sähköisen kaupankäynnin aloilla.
• Syviä hermoverkkoja käytetään kohteiden, ihmisten ja kohtausten tunnistamiseen kuvissa ja videoissa. Tätä menetelmää käytetään sovelluksissa, kuten itseajavissa autoissa, turvajärjestelmissä ja sosiaalisen median taggauksessa.

Pohdittavia kysymyksiä

• Miten muuten luulet syvän neuroverkon muuttavan yhteiskuntaa seuraavan kolmen vuoden aikana?
• Mitkä voivat olla mahdollisia haasteita ja riskejä?