Dziļi neironu tīkli: slēptās smadzenes, kas nodrošina AI

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Aprīlis 6, 2023

Algoritmi un lielie dati ir kļuvuši par populārākajiem vārdiem mākslīgā intelekta (AI) telpā, bet mākslīgie neironu tīkli (ANN) ļauj tiem kļūt par spēcīgiem rīkiem. Šie ANN tiek izmantoti, lai atpazītu modeļus, klasificētu datus un pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz ievades datiem. 

Dziļo neironu tīklu konteksts

Mākslīgie neironu tīkli mēģina atdarināt cilvēka intelekta sarežģītību, veidojot programmatūras, kodu un algoritmu tīklu, lai apstrādātu ievadi (datus/rakstus) un saskaņotu tos ar dzīvotspējīgāko izvadi (efekts/rezultāti). ANN ir slēptais slānis, kas apstrādā un savieno attiecības starp datiem un lēmumu pieņemšanu. Jo vairāk ANN ir izveidots starp ievadi un izvadi, jo vairāk iekārta mācās, jo ir pieejami sarežģītāki dati. Vairāki ANN slāņi ir pazīstami kā dziļie neironu tīkli, jo tie var iekļūt lielos apmācības datu apjomos un izstrādāt labāko risinājumu vai modeļus. 

Mašīna tiek tālāk “izglītota”, izmantojot atpakaļejošo pavairošanu, esošo parametru pielāgošanas procesu, lai apmācītu algoritmus, lai iegūtu vislabāko rezultātu/analīzi. Mākslīgos neironu tīklus var apmācīt veikt dažādus uzdevumus, piemēram, attēlu un runas atpazīšanu, valodu tulkošanu un pat spēļu spēlēšanu. Viņi to dara, pielāgojot savienojumu stiprumu starp neironiem, kas pazīstami kā svari, pamatojoties uz ievades datiem, ko viņi saņem apmācības procesā. Šī metode ļauj tīklam mācīties un laika gaitā pielāgoties, uzlabojot tā veiktspēju uzdevumā. Ir daudz veidu ANN, tostarp pārejas tīkli, konvolucionālie neironu tīkli (CNN) un atkārtotie neironu tīkli (RNN). Katrs veids ir izstrādāts tā, lai tas būtu īpaši piemērots konkrētam uzdevumam vai datu klasei.

Traucējoša ietekme

Mūsdienās gandrīz nav nevienas nozares, kas neizmanto dziļus neironu tīklus un AI, lai automatizētu biznesa procesus un apkopotu tirgus informāciju. Iespējams, ka visredzamākais dziļo neironu tīklu izmantošanas gadījums ir mārketinga nozare, kur AI apstrādā miljoniem klientu informācijas, lai precīzi identificētu konkrētas grupas, kuras, visticamāk, iegādāsies produktu vai pakalpojumu. Tā kā šo datu analīžu precizitāte kļūst arvien augstāka, mārketinga kampaņas ir kļuvušas daudz veiksmīgākas, izmantojot hipermērķi (konkrētu klientu apakškopu identificēšana un īpaši pielāgotu ziņojumu nosūtīšana). 

Vēl viens jauns lietošanas gadījums ir sejas atpazīšanas programmatūra, kas ir diskusiju joma saistībā ar kiberdrošību un datu privātumu. Sejas atpazīšana pašlaik tiek izmantota no lietotņu autentifikācijas līdz tiesībaizsardzības iestādēm, un to nodrošina dziļie neironu tīkli, kas apstrādā policijas ierakstus un lietotāju iesniegtos pašbildes. Finanšu pakalpojumi ir vēl viena nozare, kas gūst lielu labumu no dziļajiem neironu tīkliem, izmantojot AI, lai prognozētu tirgus kustības, analizētu aizdevumu pieteikumus un identificētu iespējamo krāpšanu.

Dziļi neironu tīkli var arī analizēt medicīniskos attēlus, piemēram, rentgenstarus un magnētiskās rezonanses attēlveidošanu (MRI), lai palīdzētu diagnosticēt slimības un paredzēt pacienta rezultātus. Tos var izmantot arī elektronisko veselības karšu analīzei, lai noteiktu tendences un riska faktorus noteiktiem apstākļiem. Neironu tīklus var izmantot arī zāļu atklāšanā, personalizētajā medicīnā un iedzīvotāju veselības pārvaldībā. Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka ANN ir jāpalīdz medicīnisku lēmumu pieņemšanā, nevis jāaizstāj apmācītu medicīnas speciālistu zināšanas un spriedums.

Dziļo neironu tīklu pielietojumi

Plašāki dziļo neironu tīklu pielietojumi var ietvert:

• Algoritmi kļūst arvien sarežģītāki, izmantojot sarežģītākas datu kopas un labākas tehnoloģijas, kā rezultātā tiek veikti augsta līmeņa uzdevumi, piemēram, konsultāciju pakalpojumi un investīciju konsultācijas. 2022. gadā jaudīgi patērētājiem draudzīgi algoritmi, piemēram, Open AI ChatGPT, demonstrēja AI sistēmas jaudu, daudzpusību un pielietojamību, kas apmācīta uz pietiekami lielām datu kopām. (Balto apkaklīšu strādnieki visā pasaulē piedzīvoja kolektīvu drebuļus.)
• Mākslīgais intelekts arvien vairāk tiek izmantots militārajā jomā, lai nodrošinātu reāllaika informāciju un izlūkdatus kara stratēģiju atbalstam.
• Dziļi neironu tīkli, kas ļauj Metaverse izveidot sarežģītu digitālo ekosistēmu, kas sastāv no reāllaika informācijas, piemēram, demogrāfijas, klientu uzvedības un ekonomikas prognozēm.
• ANN tiek apmācīti atpazīt datu modeļus, kas liecina par krāpnieciskām darbībām, un tiek izmantoti, lai atzīmētu aizdomīgus darījumus tādās jomās kā finanses un e-komercija.
• Dziļi neironu tīkli tiek izmantoti, lai atpazītu objektus, cilvēkus un ainas attēlos un videoklipos. Šo metodi izmanto tādās lietojumprogrammās kā pašbraucošas automašīnas, drošības sistēmas un sociālo mediju marķēšana.

Jautājumi, kas jāapsver

• Kā citādi, jūsuprāt, dziļie neironu tīkli mainīs sabiedrību nākamo trīs gadu laikā?
• Kādi varētu būt iespējamie izaicinājumi un riski?