Duboke neuronske mreže: skriveni mozak koji pokreće AI

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Travnja 6, 2023

Algoritmi i veliki podaci postali su popularne riječi u prostoru umjetne inteligencije (AI), ali umjetne neuronske mreže (ANN) ono su što im omogućuje da postanu moćni alati. Ovi ANN-ovi se koriste za prepoznavanje uzoraka, klasificiranje podataka i donošenje odluka na temelju ulaznih podataka. 

Kontekst dubokih neuronskih mreža

Umjetne neuronske mreže pokušavaju oponašati složenost ljudske inteligencije izgradnjom mreže softvera, kodova i algoritama za obradu ulaza (podaci/obrasci) i njihovo usklađivanje s najodrživijim izlazom (učinak/rezultati). ANN je skriveni sloj koji obrađuje i povezuje odnose između podataka i donošenja odluka. Što je više ANN izgrađeno između ulaza i izlaza, to više stroj uči zbog dostupnosti složenijih podataka. Višestruki ANN slojevi poznati su kao duboke neuronske mreže jer mogu zakopati velike količine podataka za obuku i razviti najbolje rješenje ili obrasce. 

Stroj se dodatno "educira" kroz povratno širenje, proces prilagođavanja postojećih parametara kako bi se algoritmi uvježbali kako bi došli do najboljeg rezultata/analize. Umjetne neuronske mreže mogu se osposobiti za obavljanje raznih zadataka, poput prepoznavanja slika i govora, prevođenja jezika, pa čak i igranja igrica. To rade prilagođavanjem jačine veza između neurona, poznatih kao težine, na temelju ulaznih podataka koje primaju tijekom procesa obuke. Ova metoda omogućuje mreži da uči i prilagođava se tijekom vremena, poboljšavajući svoju izvedbu na zadatku. Postoje mnoge vrste ANN-ova, uključujući feedforward mreže, konvolucijske neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN). Svaka je vrsta dizajnirana tako da bude posebno prikladna za određeni zadatak ili klasu podataka.

Razarajući učinak

Danas jedva da postoji industrija koja ne koristi duboke neuronske mreže i AI za automatizaciju poslovnih procesa i prikupljanje tržišnih podataka. Možda je najočitiji slučaj upotrebe dubokih neuronskih mreža marketinška industrija, gdje umjetna inteligencija obrađuje milijune informacija o kupcima kako bi točno identificirala određene skupine koje će vjerojatnije kupiti proizvod ili uslugu. Zbog sve veće točnosti ovih analiza podataka, marketinške kampanje postale su puno uspješnije putem hipertargetiranja (prepoznavanje specifičnih podskupa kupaca i slanje im iznimno prilagođenih poruka). 

Još jedan novi slučaj upotrebe je softver za prepoznavanje lica, područje rasprave koje se odnosi na kibersigurnost i privatnost podataka. Prepoznavanje lica trenutačno se koristi od provjere autentičnosti aplikacije do provedbe zakona, a omogućeno je dubokim neuronskim mrežama koje obrađuju policijske zapise i selfije koje pošalju korisnici. Financijske usluge još su jedna industrija koja ima velike koristi od dubokih neuronskih mreža, koristeći AI za predviđanje tržišnih kretanja, analizu zahtjeva za kredite i prepoznavanje potencijalnih prijevara.

Duboke neuronske mreže također mogu analizirati medicinske slike, kao što su rendgenske snimke i magnetska rezonancija (MRI), kako bi pomogle u dijagnosticiranju bolesti i predviđanju ishoda pacijenata. Također se mogu koristiti za analizu elektroničkih zdravstvenih zapisa kako bi se identificirali trendovi i čimbenici rizika za određena stanja. Neuronske mreže također imaju potencijal za korištenje u otkrivanju lijekova, personaliziranoj medicini i upravljanju zdravljem populacije. Međutim, važno je napomenuti da bi ANN trebali pomoći u donošenju medicinskih odluka, a ne zamijeniti stručnost i prosudbu obučenih medicinskih stručnjaka.

Primjena dubokih neuronskih mreža

Šire primjene dubokih neuronskih mreža mogu uključivati:

• Algoritmi postaju sve sofisticiraniji kroz složenije skupove podataka i bolje tehnologije, što rezultira zadacima na visokoj razini kao što su pružanje konzultantskih usluga i investicijskih savjeta. U 2022. moćni algoritmi prilagođeni potrošačima, kao što je Open AI's ChatGPT, pokazali su snagu, svestranost i primjenjivost AI sustava obučenog na dovoljno velikim skupovima podataka. (Bijeli ovratnici diljem svijeta doživjeli su kolektivni drhtaj.)
• Umjetna inteligencija se sve više koristi u vojsci za pružanje informacija u stvarnom vremenu i inteligencije za podršku ratnim strategijama.
• Duboke neuronske mreže koje Metaverseu omogućuju stvaranje složenog digitalnog ekosustava sastavljenog od informacija u stvarnom vremenu kao što su demografija, ponašanje kupaca i ekonomske prognoze.
• ANN-ovi se obučavaju da prepoznaju obrasce u podacima koji ukazuju na prijevarne aktivnosti i koriste se za označavanje sumnjivih transakcija u područjima kao što su financije i e-trgovina.
• Duboke neuronske mreže koje se koriste za prepoznavanje objekata, ljudi i scena na slikama i videozapisima. Ova se metoda koristi u aplikacijama kao što su samovozeći automobili, sigurnosni sustavi i označavanje na društvenim mrežama.

Pitanja za razmatranje

• Što mislite kako će inače duboke neuronske mreže promijeniti društvo u sljedeće tri godine?
• Koji bi mogli biti potencijalni izazovi i rizici?