רשתות עצביות עמוקות: המוח הנסתר שמניע את הבינה המלאכותית

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• אפריל 6, 2023

אלגוריתמים וביג דאטה הפכו למילות הבאזז במרחב הבינה המלאכותית (AI), אבל רשתות עצבים מלאכותיות (ANN) הן המאפשרות להן להפוך לכלים רבי עוצמה. ANNs אלה משמשים לזיהוי דפוסים, לסווג נתונים ולקבל החלטות על סמך נתוני קלט. 

הקשר של רשתות עצביות עמוקות

רשתות עצבים מלאכותיות מנסות לחקות את המורכבות של האינטליגנציה האנושית על ידי בניית רשת של תוכנות, קודים ואלגוריתמים לעיבוד קלט (נתונים/דפוסים) ולהתאים אותם עם הפלט הכי קיימא (אפקט/תוצאות). ה-ANN הוא השכבה הסמויה המעבדת ומחברת קשרים בין נתונים וקבלת החלטות. ככל שה-ANN נבנה יותר בין קלט ופלט, כך המכונה לומדת יותר בגלל הזמינות של נתונים מורכבים יותר. שכבות ה-ANN המרובות ידועות כרשתות עצביות עמוקות מכיוון שהן יכולות להתחפר בכמויות גבוהות של נתוני אימון ולפתח את הפתרון או הדפוסים הטובים ביותר. 

מכונה "מתחנכת" עוד יותר באמצעות הפצה לאחור, תהליך התאמת הפרמטרים הקיימים כדי לאמן את האלגוריתמים להגיע לתוצאה/ניתוח הטוב ביותר. ניתן לאמן רשתות עצביות מלאכותיות לבצע משימות שונות, כגון זיהוי תמונה ודיבור, תרגום שפה ואפילו משחק. הם עושים זאת על ידי התאמת נקודות החוזק של הקשרים בין נוירונים, המכונים משקולות, על סמך נתוני הקלט שהם מקבלים במהלך תהליך האימון. שיטה זו מאפשרת לרשת ללמוד ולהסתגל לאורך זמן, ולשפר את הביצועים שלה במשימה. ישנם סוגים רבים של ANNs, כולל רשתות הזנה קדימה, רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) ורשתות עצביות חוזרות (RNNs). כל סוג תוכנן כך שיתאים במיוחד למשימה או מחלקת נתונים ספציפיים.

השפעה משבשת

אין כמעט תעשייה כיום שלא משתמשת ברשתות עצביות עמוקות ובינה מלאכותית כדי להפוך תהליכים עסקיים לאוטומטיים ולאסוף מודיעין שוק. אולי מקרה השימוש הברור ביותר של רשתות עצביות עמוקות הוא תעשיית השיווק, שבה בינה מלאכותית מעבדת מיליוני מידע לקוחות כדי לזהות במדויק קבוצות מסוימות עם סיכוי גבוה יותר לקנות מוצר או שירות. בגלל הדיוק ההולך וגובר של ניתוח הנתונים הללו, קמפיינים שיווקיים הפכו להרבה יותר מוצלחים באמצעות מיקוד יתר (זיהוי תת-קבוצות ספציפיות של לקוחות ושליחת מסרים מותאמים במיוחד). 

מקרה שימוש נוסף המתפתח הוא תוכנת זיהוי פנים, תחום דיון הקשור לאבטחת סייבר ופרטיות נתונים. זיהוי פנים נמצא כעת בשימוש מאימות אפליקציה ועד לאכיפת חוק ומתאפשר על ידי רשתות עצביות עמוקות המעבדות רישומי משטרה ותמונות סלפי שנשלחו על ידי משתמשים. שירותים פיננסיים הם תעשייה נוספת שמרוויחה מאוד מרשתות עצביות עמוקות, תוך שימוש בבינה מלאכותית כדי לחזות תנועות שוק, לנתח בקשות להלוואות ולזהות הונאה אפשרית.

רשתות עצביות עמוקות יכולות גם לנתח תמונות רפואיות, כגון צילומי רנטגן והדמיית תהודה מגנטית (MRI), כדי לסייע באבחון מחלות ולחזות את תוצאות המטופל. הם יכולים לשמש גם לניתוח רשומות בריאות אלקטרוניות כדי לזהות מגמות וגורמי סיכון למצבים מסוימים. לרשתות עצביות יש גם פוטנציאל לשמש בגילוי תרופות, רפואה מותאמת אישית וניהול בריאות האוכלוסייה. עם זאת, חשוב לציין ש-ANN צריכים לסייע בקבלת החלטות רפואיות במקום להחליף את המומחיות והשיפוט של אנשי מקצוע רפואיים מיומנים.

יישומים של רשתות עצביות עמוקות

יישומים רחבים יותר של רשתות עצביות עמוקות עשויים לכלול:

• אלגוריתמים הופכים יותר ויותר מתוחכמים באמצעות מערכי נתונים מורכבים יותר וטכנולוגיות טובות יותר, וכתוצאה מכך משימות ברמה גבוהה כגון מתן שירותי ייעוץ וייעוץ השקעות. בשנת 2022, אלגוריתמים חזקים ידידותיים לצרכן, כמו ChatGPT של Open AI הדגימו את העוצמה, הרבגוניות והישימות של מערכת AI שאומנה על מערכי נתונים גדולים מספיק. (עובדי צווארון לבן ברחבי העולם חוו צמרמורת קולקטיבית.)
• בינה מלאכותית נמצאת בשימוש יותר ויותר בצבא כדי לספק מידע ומודיעין בזמן אמת לתמיכה באסטרטגיות מלחמה.
• רשתות עצביות עמוקות המאפשרות ל- Metaverse ליצור מערכת אקולוגית דיגיטלית מורכבת המורכבת ממידע בזמן אמת כגון נתונים דמוגרפיים, התנהגויות לקוחות ותחזיות כלכליות.
• ANNs מאומנים לזהות דפוסים בנתונים המעידים על פעילות הונאה, ומשמשים לסימון עסקאות חשודות בתחומים כמו פיננסים ומסחר אלקטרוני.
• רשתות עצביות עמוקות המופעלות כדי לזהות אובייקטים, אנשים וסצינות בתמונות ובסרטונים. שיטה זו משמשת ביישומים כגון מכוניות בנהיגה עצמית, מערכות אבטחה ותיוג מדיה חברתית.

שאלות שכדאי לקחת בחשבון

• איך עוד לדעתך רשתות עצבים עמוקות ישנו את החברה בשלוש השנים הקרובות?
• מה עשויים להיות האתגרים והסיכונים הפוטנציאליים?