ღრმა ნერვული ქსელები: ფარული ტვინი, რომელიც აძლიერებს ხელოვნურ ინტელექტს

• ავტორი:
• ავტორის სახელი

  Quantumrun Foresight
• აპრილი 6, 2023

ალგორითმები და დიდი მონაცემები ხელოვნური ინტელექტის (AI) სივრცეში ყველაზე პოპულარული გახდა, მაგრამ ხელოვნური ნერვული ქსელები (ANN) არის ის, რაც მათ საშუალებას აძლევს, გახდნენ ძლიერი იარაღები. ეს ANN გამოიყენება შაბლონების ამოცნობის, მონაცემების კლასიფიკაციისა და შეყვანის მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მისაღებად. 

ღრმა ნერვული ქსელების კონტექსტი

ხელოვნური ნერვული ქსელები ცდილობენ მიბაძონ ადამიანის ინტელექტის სირთულეს პროგრამული უზრუნველყოფის, კოდებისა და ალგორითმების ქსელის შექმნით, რათა დაამუშავონ შეყვანა (მონაცემები/ნიმუშები) და დააკავშირონ ისინი ყველაზე სიცოცხლისუნარიან გამომავალთან (ეფექტი/შედეგები). ANN არის ფარული ფენა, რომელიც ამუშავებს და აკავშირებს კავშირებს მონაცემებსა და გადაწყვეტილების მიღებას შორის. რაც უფრო მეტი ANN არის აგებული შეყვანასა და გამომავალს შორის, მით მეტს სწავლობს მანქანა უფრო რთული მონაცემების ხელმისაწვდომობის გამო. მრავალი ANN ფენა ცნობილია, როგორც ღრმა ნერვული ქსელები, რადგან მათ შეუძლიათ დიდი მოცულობის ტრენინგის მონაცემების შეღწევა და საუკეთესო გადაწყვეტის ან შაბლონების შემუშავება. 

მანქანა შემდგომში „განათლებულია“ უკუღმა გავრცელების გზით, არსებული პარამეტრების კორექტირების პროცესი, რათა მოამზადოს ალგორითმები საუკეთესო შედეგის/ანალიზის მისაღებად. ხელოვნური ნერვული ქსელების მომზადება შესაძლებელია სხვადასხვა ამოცანების შესასრულებლად, როგორიცაა გამოსახულების და მეტყველების ამოცნობა, ენის თარგმნა და თამაშების თამაშიც კი. ისინი ამას აკეთებენ ნეირონებს შორის კავშირების სიძლიერის კორექტირებით, რომლებიც ცნობილია როგორც წონა, იმ შეყვანის მონაცემების საფუძველზე, რომლებიც მათ მიიღებენ სასწავლო პროცესის დროს. ეს მეთოდი საშუალებას აძლევს ქსელს ისწავლოს და მოერგოს დროთა განმავლობაში, აუმჯობესებს მის შესრულებას დავალებაზე. არსებობს მრავალი ტიპის ANN, მათ შორის უკუკავშირის ქსელები, კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN) და განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNN). თითოეული ტიპი შექმნილია იმისთვის, რომ განსაკუთრებით კარგად მოერგოს კონკრეტულ ამოცანას ან მონაცემთა კლასს.

დამრღვევი გავლენა

დღეს თითქმის არ არსებობს ინდუსტრია, რომელიც არ გამოიყენებს ღრმა ნერვულ ქსელებს და AI-ს ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაციისა და ბაზრის ინტელექტის შესაგროვებლად. შესაძლოა, ღრმა ნერვული ქსელების გამოყენების ყველაზე აშკარა შემთხვევაა მარკეტინგის ინდუსტრია, სადაც AI ამუშავებს მილიონობით მომხმარებლის ინფორმაციას, რათა ზუსტად განსაზღვროს კონკრეტული ჯგუფები, რომლებიც უფრო მეტად იყიდიან პროდუქტს ან მომსახურებას. ამ მონაცემთა ანალიზის მზარდი სიზუსტის გამო, მარკეტინგული კამპანიები ბევრად უფრო წარმატებული გახდა ჰიპერტარგეტინგის საშუალებით (მომხმარებლების კონკრეტული ქვეჯგუფების იდენტიფიცირება და მათთვის უკიდურესად მორგებული შეტყობინებების გაგზავნა). 

გამოყენების კიდევ ერთი შემთხვევა არის სახის ამოცნობის პროგრამული უზრუნველყოფა, დებატების სფერო, რომელიც ეხება კიბერუსაფრთხოებასა და მონაცემთა კონფიდენციალურობას. სახის ამოცნობა ამჟამად გამოიყენება აპის ავთენტიფიკაციიდან სამართალდამცავ ორგანოებამდე და ჩართულია ღრმა ნერვული ქსელებით, რომლებიც ამუშავებენ პოლიციის ჩანაწერებს და მომხმარებლის მიერ გამოგზავნილ სელფებს. ფინანსური სერვისები კიდევ ერთი ინდუსტრიაა, რომელიც დიდ სარგებელს იძენს ღრმა ნერვული ქსელებიდან, იყენებს AI-ს ბაზრის მოძრაობის პროგნოზირებისთვის, სესხის განაცხადების ანალიზისა და პოტენციური თაღლითობის იდენტიფიცირებისთვის.

ღრმა ნერვულ ქსელებს ასევე შეუძლიათ სამედიცინო გამოსახულებების ანალიზი, როგორიცაა რენტგენი და მაგნიტურ-რეზონანსული ტომოგრაფია (MRI), რათა დაეხმაროს დაავადების დიაგნოსტირებას და პაციენტის შედეგების პროგნოზირებას. ისინი ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ჯანმრთელობის ელექტრონული ჩანაწერების გასაანალიზებლად, გარკვეული პირობების ტენდენციებისა და რისკის ფაქტორების დასადგენად. ნერვულ ქსელებს ასევე აქვთ ნარკოტიკების აღმოჩენის, პერსონალიზებული მედიცინისა და მოსახლეობის ჯანმრთელობის მენეჯმენტის გამოყენების პოტენციალი. თუმცა, მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ANN-ები უნდა დაეხმარონ სამედიცინო გადაწყვეტილებების მიღებას, ვიდრე შეცვალონ გაწვრთნილი სამედიცინო პროფესიონალების ექსპერტიზა და განსჯა.

ღრმა ნერვული ქსელების აპლიკაციები

ღრმა ნერვული ქსელების უფრო ფართო აპლიკაციები შეიძლება შეიცავდეს:

• ალგორითმები სულ უფრო დახვეწილი ხდება მონაცემთა უფრო რთული ნაკრებისა და უკეთესი ტექნოლოგიების მეშვეობით, რაც იწვევს მაღალი დონის ამოცანებს, როგორიცაა საკონსულტაციო სერვისების მიწოდება და საინვესტიციო რჩევები. 2022 წელს მძლავრმა მომხმარებელზე მეგობრულმა ალგორითმებმა, როგორიცაა Open AI-ს ChatGPT, აჩვენა საკმარისად დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე გაწვრთნილი AI სისტემის ძალა, მრავალფეროვნება და გამოყენებადობა. (თეთრი საყელოს მუშაკებმა მთელ მსოფლიოში განიცადეს კოლექტიური კანკალი.)
• ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო ხშირად გამოიყენება სამხედრო სფეროში რეალურ დროში ინფორმაციისა და დაზვერვის უზრუნველსაყოფად ომის სტრატეგიების მხარდასაჭერად.
• ღრმა ნერვული ქსელები, რომლებიც Metaverse-ს საშუალებას აძლევს შექმნას რთული ციფრული ეკოსისტემა, რომელიც შედგება რეალურ დროში ინფორმაციისგან, როგორიცაა დემოგრაფიული, მომხმარებელთა ქცევები და ეკონომიკური პროგნოზები.
• ANN-ები გაწვრთნილი არიან მონაცემების ისეთი ნიმუშების ამოცნობისთვის, რომლებიც მიუთითებს თაღლითურ აქტივობაზე და გამოიყენება საეჭვო ტრანზაქციების დასანიშნად ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ფინანსები და ელექტრონული კომერცია.
• ღრმა ნერვული ქსელები გამოიყენება სურათებსა და ვიდეოებში ობიექტების, ადამიანებისა და სცენების ამოსაცნობად. ეს მეთოდი გამოიყენება ისეთ აპლიკაციებში, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები, უსაფრთხოების სისტემები და სოციალური მედიის მონიშვნა.

კითხვები გასათვალისწინებელია

• როგორ ფიქრობთ, სხვაგვარად როგორ შეცვლის ღრმა ნერვული ქსელები საზოგადოებას მომდევნო სამი წლის განმავლობაში?
• რა შეიძლება იყოს პოტენციური გამოწვევები და რისკები?