Djúp tauganet: Fali heilinn sem knýr gervigreind

• Höfundur:
• Höfundur nafn

  Quantumrun Foresight
• Apríl 6, 2023

Reiknirit og stór gögn eru orðin vinsæl tískuorð í gervigreind (AI) geimnum, en gervi taugakerfi (ANN) eru það sem gerir þeim kleift að verða öflug tæki. Þessar ANN eru notaðar til að þekkja mynstur, flokka gögn og taka ákvarðanir byggðar á inntaksgögnum. 

Djúpt taugakerfi samhengi

Gervi taugakerfi reyna að líkja eftir margbreytileika mannlegrar upplýsingaöflunar með því að byggja upp net af hugbúnaði, kóða og reikniritum til að vinna úr inntak (gögn/mynstur) og passa þau við hagkvæmustu úttakið (áhrif/niðurstöður). ANN er falið lag sem vinnur og tengir tengsl milli gagna og ákvarðanatöku. Því meira sem ANN er byggt á milli inntaks og úttaks, því meira lærir vélin vegna þess að flóknari gögn eru tiltæk. Mörg ANN lögin eru þekkt sem djúp tauganet vegna þess að þau geta grafið sig inn í mikið magn af þjálfunargögnum og þróað bestu lausnina eða mynstur. 

Vél er „frædd“ frekar í gegnum bakútbreiðslu, ferlið við að stilla núverandi færibreytur til að þjálfa reiknirit til að koma með bestu niðurstöðu/greiningu. Hægt er að þjálfa gervi taugakerfi til að framkvæma ýmis verkefni, svo sem mynd- og talgreiningu, tungumálaþýðingu og jafnvel spila leiki. Þetta gera þeir með því að stilla styrkleika tenginga milli taugafrumna, þekkt sem lóð, byggt á inntaksgögnum sem þeir fá í þjálfunarferlinu. Þessi aðferð gerir netkerfinu kleift að læra og laga sig með tímanum og bæta árangur þess í verkefninu. Það eru margar gerðir af ANN, þar á meðal feedforward net, convolutional neural net (CNN) og endurtekið taugakerfi (RNN). Hver tegund er hönnuð til að henta sérstaklega vel tilteknu verkefni eða gagnaflokki.

Truflandi áhrif

Það er varla nokkur iðnaður í dag sem notar ekki djúp taugakerfi og gervigreind til að gera sjálfvirkan viðskiptaferla og safna markaðsupplýsingum. Kannski augljósasta notkunartilvikið fyrir djúpt taugakerfi er markaðsiðnaðurinn, þar sem gervigreind vinnur úr milljónum viðskiptavinaupplýsinga til að auðkenna nákvæmlega tiltekna hópa sem eru líklegri til að kaupa vöru eða þjónustu. Vegna sífellt meiri nákvæmni þessara gagnagreininga hafa markaðsherferðir orðið mun árangursríkari með hámarkmiðun (að bera kennsl á tiltekna undirhópa viðskiptavina og senda þeim einstaklega sérsniðin skilaboð). 

Annað notkunartilvik sem er að koma upp er andlitsþekkingarhugbúnaður, umræðusvið sem tengist netöryggi og persónuvernd gagna. Andlitsgreining er nú notuð frá auðkenningu forrita til löggæslu og er virkjuð með djúpum tauganetum sem vinna úr lögregluskrám og sjálfsmyndum sem notendur hafa sent inn. Fjármálaþjónusta er enn ein atvinnugreinin sem nýtur mikils góðs af djúpum taugakerfum, sem notar gervigreind til að spá fyrir um markaðshreyfingar, greina lánsumsóknir og bera kennsl á hugsanleg svik.

Djúp tauganet geta einnig greint læknisfræðilegar myndir, svo sem röntgengeisla og segulómun (MRI), til að hjálpa til við að greina sjúkdóma og spá fyrir um útkomu sjúklinga. Einnig er hægt að nota þær til að greina rafrænar sjúkraskrár til að greina þróun og áhættuþætti fyrir tilteknar aðstæður. Taugakerfi geta einnig verið notuð við lyfjauppgötvun, sérsniðna læknisfræði og heilsustjórnun íbúa. Hins vegar er mikilvægt að hafa í huga að ANN ætti að aðstoða við læknisfræðilega ákvarðanatöku frekar en að koma í stað sérfræðiþekkingar og dómgreindar þjálfaðra lækna.

Notkun djúptauganeta

Víðtækari notkun djúptauganeta getur falið í sér:

• Reiknirit verða sífellt flóknari með flóknari gagnasöfnum og betri tækni, sem leiðir til verkefna á háu stigi eins og að veita ráðgjafarþjónustu og fjárfestingarráðgjöf. Árið 2022 sýndu öflug neytendavæn reiknirit eins og ChatGPT Open AI fram á kraft, fjölhæfni og notagildi gervigreindarkerfis sem er þjálfað á nægilega stórum gagnasöfnum. (Hvítflibbastarfsmenn um allan heim upplifðu sameiginlegan hroll.)
• Gervigreind er í auknum mæli notuð í hernum til að veita rauntíma upplýsingar og njósnir til að styðja við stríðsáætlanir.
• Djúp tauganet sem gerir Metaverse kleift að búa til flókið stafrænt vistkerfi sem samanstendur af rauntímaupplýsingum eins og lýðfræði, hegðun viðskiptavina og efnahagsspám.
• ANN sem eru þjálfuð í að þekkja mynstur í gögnum sem benda til sviksamlegra athafna og eru notuð til að flagga grunsamlegum viðskiptum á sviðum eins og fjármálum og rafrænum viðskiptum.
• Djúp taugakerfi eru notuð til að þekkja hluti, fólk og atriði í myndum og myndböndum. Þessi aðferð er notuð í forritum eins og sjálfkeyrandi bílum, öryggiskerfum og merkingum á samfélagsmiðlum.

Spurningar sem þarf að íhuga

• Hvernig heldurðu annars að djúp tauganet muni breyta samfélaginu á næstu þremur árum?
• Hver gæti verið hugsanleg áskoranir og áhættur?