Gilieji neuroniniai tinklai: paslėptos smegenys, kurios valdo AI

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Balandis 6, 2023

Algoritmai ir dideli duomenys tapo populiariais žodžiais dirbtinio intelekto (DI) erdvėje, tačiau dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN) leidžia jiems tapti galingais įrankiais. Šie ANN naudojami modeliams atpažinti, duomenims klasifikuoti ir sprendimams priimti remiantis įvesties duomenimis. 

Giliųjų neuroninių tinklų kontekstas

Dirbtiniai neuroniniai tinklai bando imituoti žmogaus intelekto sudėtingumą, sukurdami programinės įrangos, kodų ir algoritmų tinklą, skirtą apdoroti įvestį (duomenis / modelius) ir suderinti juos su perspektyviausia produkcija (efektu / rezultatais). ANN yra paslėptas sluoksnis, apdorojantis ir sujungiantis ryšius tarp duomenų ir sprendimų priėmimo. Kuo daugiau ANN yra tarp įvesties ir išvesties, tuo daugiau mašina išmoksta, nes yra sudėtingesnių duomenų. Keli ANN sluoksniai yra žinomi kaip gilieji neuroniniai tinklai, nes jie gali įsiskverbti į didelius mokymo duomenų kiekius ir sukurti geriausią sprendimą ar modelius. 

Mašina toliau „ugdoma“ naudojant atgalinį propagavimą, esamų parametrų koregavimo procesą, kad algoritmai būtų mokomi, kad būtų pasiektas geriausias rezultatas / analizė. Dirbtiniai neuroniniai tinklai gali būti išmokyti atlikti įvairias užduotis, tokias kaip vaizdo ir kalbos atpažinimas, kalbos vertimas ir netgi žaidimai. Jie tai daro koreguodami jungčių tarp neuronų stiprumą, vadinamą svoriu, atsižvelgdami į įvesties duomenis, kuriuos jie gauna treniruotės metu. Šis metodas leidžia tinklui mokytis ir laikui bėgant prisitaikyti, pagerindamas užduotį. Yra daugybė ANN tipų, įskaitant grįžtamuosius tinklus, konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN) ir pasikartojančius neuroninius tinklus (RNN). Kiekvienas tipas sukurtas taip, kad būtų ypač tinkamas konkrečiai užduočiai arba duomenų klasei.

Trikdantis poveikis

Šiandien vargu ar yra pramonės šaka, kuri nenaudotų gilių neuroninių tinklų ir AI verslo procesams automatizuoti ir rinkos žvalgybai rinkti. Bene akivaizdžiausias giliųjų neuroninių tinklų naudojimo atvejis yra rinkodaros pramonė, kur AI apdoroja milijonus klientų informacijos, kad tiksliai nustatytų tam tikras grupes, kurios labiau linkusios pirkti produktą ar paslaugą. Dėl vis didesnio šių duomenų analizės tikslumo rinkodaros kampanijos tapo daug sėkmingesnės naudojant hipertaikavimą (konkrečių klientų pogrupių identifikavimą ir jiems itin pritaikytų pranešimų siuntimą). 

Kitas naujas naudojimo atvejis yra veido atpažinimo programinė įranga, diskusijų, susijusių su kibernetiniu saugumu ir duomenų privatumu, sritis. Veido atpažinimas šiuo metu naudojamas nuo programų autentifikavimo iki teisėsaugos ir jį įgalina gilieji neuroniniai tinklai, apdorojantys policijos įrašus ir vartotojų pateiktas asmenukes. Finansinės paslaugos yra dar viena pramonės šaka, kuriai labai naudingi gilieji neuroniniai tinklai, naudojant dirbtinį intelektą rinkos judėjimams prognozuoti, paskolų paraiškoms analizuoti ir galimam sukčiavimui nustatyti.

Gilieji neuroniniai tinklai taip pat gali analizuoti medicininius vaizdus, ​​​​pvz., Rentgeno spindulius ir magnetinio rezonanso tomografiją (MRT), kad padėtų diagnozuoti ligas ir numatyti paciento rezultatus. Jie taip pat gali būti naudojami analizuojant elektroninius sveikatos įrašus, siekiant nustatyti tam tikrų sąlygų tendencijas ir rizikos veiksnius. Neuroniniai tinklai taip pat gali būti naudojami vaistų atradimui, personalizuotai medicinai ir gyventojų sveikatos valdymui. Tačiau svarbu pažymėti, kad ANN turėtų padėti priimti medicininius sprendimus, o ne pakeisti apmokytų medicinos specialistų patirtį ir sprendimus.

Giliųjų neuronų tinklų taikymas

Platesni giliųjų neuroninių tinklų pritaikymai gali apimti:

• Dėl sudėtingesnių duomenų rinkinių ir geresnių technologijų algoritmai tampa vis sudėtingesni, todėl atliekamos aukšto lygio užduotys, pvz., teikiamos konsultacinės paslaugos ir patarimai dėl investicijų. 2022 m. galingi vartotojams patogūs algoritmai, tokie kaip „Open AI“ ChatGPT, parodė AI sistemos, parengtos naudojant pakankamai didelius duomenų rinkinius, galią, universalumą ir pritaikomumą. (Baltųjų apykaklių darbuotojai visame pasaulyje patyrė kolektyvinį virpėjimą.)
• Dirbtinis intelektas vis dažniau naudojamas kariuomenėje, kad realiuoju laiku būtų teikiama informacija ir žvalgybos duomenys karo strategijoms paremti.
• Gilūs neuroniniai tinklai, leidžiantys Metaverse sukurti sudėtingą skaitmeninę ekosistemą, sudarytą iš realaus laiko informacijos, tokios kaip demografija, klientų elgesys ir ekonominės prognozės.
• ANN yra mokomi atpažinti duomenų modelius, rodančius nesąžiningą veiklą, ir naudojami žymint įtartinas operacijas tokiose srityse kaip finansai ir el. prekyba.
• Gilieji neuroniniai tinklai naudojami objektams, žmonėms ir scenoms atpažinti vaizduose ir vaizdo įrašuose. Šis metodas naudojamas tokiose programose kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai, apsaugos sistemos ir socialinės žiniasklaidos žymėjimas.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Kaip kitaip, jūsų manymu, gilieji neuroniniai tinklai pakeis visuomenę per ateinančius trejus metus?
• Kokie gali būti iššūkiai ir rizikos?