Խորը նեյրոնային ցանցեր. Թաքնված ուղեղը, որն ապահովում է AI-ն

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Ապրիլ 6, 2023

Ալգորիթմներն ու մեծ տվյալները դարձել են արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) տարածության հիմնական բառերը, սակայն արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերը (ANN) դրանք թույլ են տալիս դառնալ հզոր գործիքներ: Այս ANN-ներն օգտագործվում են օրինաչափությունները ճանաչելու, տվյալները դասակարգելու և մուտքային տվյալների հիման վրա որոշումներ կայացնելու համար: 

Խորը նեյրոնային ցանցերի համատեքստ

Արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերը փորձում են ընդօրինակել մարդկային ինտելեկտի բարդությունը՝ ստեղծելով ծրագրային ապահովման, կոդերի և ալգորիթմների ցանց՝ մուտքերը (տվյալներ/նախշեր) մշակելու և դրանք առավել կենսունակ ելքի հետ (էֆեկտ/արդյունք) համապատասխանեցնելու համար: ANN-ը թաքնված շերտն է, որը մշակում և կապում է տվյալների և որոշումների կայացման միջև փոխհարաբերությունները: Որքան շատ ANN կառուցված է մուտքի և ելքի միջև, այնքան ավելի շատ է մեքենան սովորում ավելի բարդ տվյալների առկայության պատճառով: Բազմաթիվ ANN շերտերը հայտնի են որպես խորը նեյրոնային ցանցեր, քանի որ դրանք կարող են խորանալ վերապատրաստման տվյալների մեծ ծավալների մեջ և մշակել լավագույն լուծումը կամ օրինաչափությունները: 

Մեքենան հետագայում «կրթվում» է ետ տարածման միջոցով՝ գոյություն ունեցող պարամետրերը կարգավորելու գործընթացը՝ ալգորիթմներին լավագույն արդյունքը/վերլուծությունը պատրաստելու համար: Արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերը կարող են մարզվել տարբեր առաջադրանքներ կատարելու համար, ինչպիսիք են պատկերների և խոսքի ճանաչումը, լեզվի թարգմանությունը և նույնիսկ խաղեր խաղալը: Նրանք դա անում են՝ կարգավորելով նեյրոնների միջև կապերի ուժերը, որոնք հայտնի են որպես կշիռներ՝ հիմնվելով ուսուցման գործընթացում ստացած մուտքային տվյալների վրա: Այս մեթոդը թույլ է տալիս ցանցին սովորել և հարմարվել ժամանակի ընթացքում՝ բարելավելով իր կատարումը առաջադրանքի վրա: Գոյություն ունեն ANN-ների բազմաթիվ տեսակներ, այդ թվում՝ առաջընթաց ցանցեր, կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր (CNN) և կրկնվող նեյրոնային ցանցեր (RNN): Յուրաքանչյուր տեսակ նախագծված է, որպեսզի հատկապես հարմար լինի որոշակի առաջադրանքի կամ տվյալների դասի:

Խանգարող ազդեցություն

Այսօր հազիվ թե կա որևէ արդյունաբերություն, որը չօգտագործի խորը նեյրոնային ցանցեր և AI՝ բիզնես գործընթացները ավտոմատացնելու և շուկայի հետախուզություն հավաքելու համար: Թերևս խորը նեյրոնային ցանցերի օգտագործման առավել ակնհայտ դեպքը մարքեթինգային արդյունաբերությունն է, որտեղ AI-ն մշակում է հաճախորդների միլիոնավոր տեղեկություններ՝ ճշգրիտ բացահայտելու որոշակի խմբեր, որոնք ավելի հավանական է գնել ապրանք կամ ծառայություն: Այս տվյալների վերլուծությունների ավելի ու ավելի բարձր ճշգրտության պատճառով մարքեթինգային արշավները շատ ավելի հաջող են դարձել հիպերթիրախավորման միջոցով (հաճախորդների կոնկրետ ենթախմբերի նույնականացում և նրանց չափազանց հարմարեցված հաղորդագրություններ ուղարկելը): 

Մեկ այլ ի հայտ եկած օգտագործման դեպք է դեմքի ճանաչման ծրագրակազմը, որը բանավեճի տարածք է, որը վերաբերում է կիբերանվտանգությանը և տվյալների գաղտնիությանը: Դեմքի ճանաչումը ներկայումս օգտագործվում է հավելվածի նույնականացումից մինչև իրավապահ մարմիններ և միացված է խորը նյարդային ցանցերի միջոցով, որոնք մշակում են ոստիկանության գրառումները և օգտատերերի կողմից ներկայացված սելֆիները: Ֆինանսական ծառայությունները ևս մեկ արդյունաբերություն է, որը մեծապես օգուտ է քաղում խորը նեյրոնային ցանցերից՝ օգտագործելով AI-ն շուկայի շարժերը կանխատեսելու, վարկային դիմումները վերլուծելու և հնարավոր խարդախությունները բացահայտելու համար:

Խորը նյարդային ցանցերը կարող են նաև վերլուծել բժշկական պատկերները, ինչպիսիք են ռենտգենյան ճառագայթները և մագնիսական ռեզոնանսային պատկերումը (MRI), որոնք կօգնեն ախտորոշել հիվանդությունները և կանխատեսել հիվանդի արդյունքները: Դրանք կարող են օգտագործվել նաև առողջության էլեկտրոնային գրառումները վերլուծելու համար՝ որոշակի պայմանների միտումներն ու ռիսկի գործոնները բացահայտելու համար: Նյարդային ցանցերը նաև ներուժ ունեն օգտագործելու դեղերի հայտնաբերման, անհատականացված բժշկության և բնակչության առողջության կառավարման մեջ: Այնուամենայնիվ, կարևոր է նշել, որ ANN-ները պետք է օգնեն բժշկական որոշումների կայացմանը, այլ ոչ թե փոխարինեն պատրաստված բժշկական մասնագետների փորձն ու դատողությունը:

Խորը նեյրոնային ցանցերի կիրառությունները

Խորը նեյրոնային ցանցերի ավելի լայն կիրառությունները կարող են ներառել.

• Ալգորիթմները գնալով ավելի բարդ են դառնում տվյալների ավելի բարդ հավաքածուների և ավելի լավ տեխնոլոգիաների շնորհիվ, ինչը հանգեցնում է բարձր մակարդակի խնդիրների, ինչպիսիք են խորհրդատվական ծառայությունների և ներդրումային խորհրդատվության տրամադրումը: 2022 թվականին սպառողների համար հարմար հզոր ալգորիթմները, ինչպիսին է Open AI-ի ChatGPT-ը, ցույց տվեցին բավականաչափ մեծ տվյալների հավաքածուների վրա պատրաստված AI համակարգի հզորությունը, բազմակողմանիությունը և կիրառելիությունը: (Սպիտակ օձիքի աշխատողներն ամբողջ աշխարհում զգացին կոլեկտիվ սարսուռ):
• Արհեստական ​​ինտելեկտն ավելի ու ավելի է օգտագործվում բանակում՝ իրական ժամանակում տեղեկատվություն և հետախուզություն տրամադրելու համար՝ պատերազմի ռազմավարություններին աջակցելու համար:
• Խորը նյարդային ցանցեր, որոնք Metaverse-ին հնարավորություն են տալիս ստեղծել բարդ թվային էկոհամակարգ, որը բաղկացած է իրական ժամանակի տեղեկատվությունից, ինչպիսիք են ժողովրդագրությունը, հաճախորդների վարքագիծը և տնտեսական կանխատեսումները:
• ANN-ները ուսուցանվում են ճանաչելու տվյալների օրինաչափությունները, որոնք վկայում են խարդախության մասին և օգտագործվում են կասկածելի գործարքները նշելու համար այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են ֆինանսները և էլեկտրոնային առևտուրը:
• Խորը նեյրոնային ցանցեր, որոնք օգտագործվում են պատկերների և տեսանյութերի առարկաները, մարդկանց և տեսարանները ճանաչելու համար: Այս մեթոդն օգտագործվում է այնպիսի ծրագրերում, ինչպիսիք են ինքնակառավարվող մեքենաները, անվտանգության համակարգերը և սոցիալական մեդիայի պիտակավորումը:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Ուրիշ ինչպե՞ս եք կարծում, որ խորը նեյրոնային ցանցերը կփոխեն հասարակությունը առաջիկա երեք տարիների ընթացքում:
• Որո՞նք կարող են լինել հնարավոր մարտահրավերներն ու ռիսկերը: