ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳು: AI ಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ ಗುಪ್ತ ಮೆದುಳು

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಏಪ್ರಿಲ್ 6, 2023

ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಗೋ-ಟು ಬಜ್‌ವರ್ಡ್‌ಗಳಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಆದರೆ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲಗಳು (ANN) ಅವುಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನಗಳಾಗಿ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಈ ಎಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 

ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳ ಸಂದರ್ಭ

ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಇನ್‌ಪುಟ್ (ಡೇಟಾ/ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಸ್) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್, ಕೋಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಜಾಲವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ (ಪರಿಣಾಮ/ಫಲಿತಾಂಶಗಳು) ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ. ಎಎನ್ಎನ್ ಎಂಬುದು ಗುಪ್ತ ಪದರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚು ANN ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾದ ಲಭ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ ಯಂತ್ರವು ಹೆಚ್ಚು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಬಹು ANN ಲೇಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಆಳವಾದ ನರ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಿಲ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು. 

ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶ/ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು "ಶಿಕ್ಷಣ" ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ, ಮತ್ತು ಆಟಗಳನ್ನು ಆಡುವಂತಹ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೃತಕ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು. ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅವರು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತೂಕ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವರು ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಫೀಡ್‌ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (ಸಿಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳು) ಮತ್ತು ಮರುಕಳಿಸುವ ನರಮಂಡಲಗಳು (ಆರ್‌ಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳು) ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ವಿಧದ ಎಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳಿವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳು ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಬಳಸದ ಯಾವುದೇ ಉದ್ಯಮವು ಇಂದು ಇಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯಶಃ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲದ ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವೆಂದರೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಯನ್ನು ಖರೀದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು AI ಲಕ್ಷಾಂತರ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರಚಾರಗಳು ಹೈಪರ್ಟಾರ್ಗೆಟಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ (ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು). 

ಮತ್ತೊಂದು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವೆಂದರೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್, ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಚರ್ಚೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಮುಖದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ದೃಢೀಕರಣದಿಂದ ಕಾನೂನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಪೊಲೀಸ್ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಸಲ್ಲಿಸಿದ ಸೆಲ್ಫಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲದ ಮೂಲಕ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಣಕಾಸು ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಉದ್ಯಮವಾಗಿದ್ದು, ಆಳವಾದ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಚಲನೆಯನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು, ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ವಂಚನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಡೀಪ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಕ್ಷ-ಕಿರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (MRI) ನಂತಹ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಹ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಹ ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ, ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಔಷಧ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ವೃತ್ತಿಪರರ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ತೀರ್ಪನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಬದಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಆಳವಾದ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು

ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತಿವೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸಲಹಾ ಸೇವೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೂಡಿಕೆ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವಂತಹ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳು. 2022 ರಲ್ಲಿ, Open AI ನ ChatGPT ಯಂತಹ ಪ್ರಬಲ ಗ್ರಾಹಕ-ಸ್ನೇಹಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ AI ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಶಕ್ತಿ, ಬಹುಮುಖತೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದವು. (ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತ ವೈಟ್ ಕಾಲರ್ ಕೆಲಸಗಾರರು ಸಾಮೂಹಿಕ ನಡುಕವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದರು.)
• ಯುದ್ಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಗುಪ್ತಚರವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಮಿಲಿಟರಿಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
• ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಗ್ರಾಹಕರ ನಡವಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಂತಹ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮೆಟಾವರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳು.
• ವಂಚನೆಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ನಮೂನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಎಎನ್‌ಎನ್‌ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್‌ನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋಗಳಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳು, ಜನರು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು, ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಟ್ಯಾಗಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ಮುಂದಿನ ಮೂರು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ನರಮಂಡಲಗಳು ಸಮಾಜವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನೀವು ಯೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ?
• ಸಂಭಾವ್ಯ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳು ಏನಾಗಿರಬಹುದು?