Длабоки невронски мрежи: Скриениот мозок што ја напојува вештачката интелигенција

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Април 6, 2023

Алгоритмите и големите податоци станаа клучни зборови во просторот на вештачката интелигенција (ВИ), но вештачките невронски мрежи (АНН) се она што им овозможува да станат моќни алатки. Овие ANN се користат за препознавање на обрасци, класифицирање на податоци и донесување одлуки врз основа на влезните податоци. 

Контекст на длабоки невронски мрежи

Вештачките невронски мрежи се обидуваат да ја имитираат комплексноста на човечката интелигенција преку градење мрежа на софтвер, кодови и алгоритми за обработка на влезните податоци (податоци/шеми) и нивно усогласување со најостварливиот излез (ефект/резултати). ANN е скриениот слој кој ги обработува и поврзува односите помеѓу податоците и одлучувањето. Колку повеќе ANN е изграден помеѓу влезот и излезот, толку повеќе машината учи поради достапноста на посложени податоци. Повеќекратните слоеви на ANN се познати како длабоки невронски мрежи бидејќи можат да навлезат во големи количини на податоци за обука и да развијат најдобро решение или модели. 

Машината дополнително се „образува“ преку заднинско пропагирање, процес на прилагодување на постоечките параметри за да се обучат алгоритмите да дојдат до најдобар резултат/анализа. Вештачките невронски мрежи можат да се обучат да извршуваат различни задачи, како што се препознавање слики и говор, превод на јазици, па дури и играње игри. Тие го прават тоа со прилагодување на јачината на врските помеѓу невроните, познати како тежини, врз основа на влезните податоци што ги добиваат за време на процесот на обука. Овој метод и овозможува на мрежата да учи и да се прилагодува со текот на времето, подобрувајќи ја нејзината изведба на задачата. Постојат многу типови на ANN, вклучувајќи ги повратните мрежи, конволутивните невронски мрежи (CNN) и рекурентните невронски мрежи (RNNs). Секој тип е дизајниран да биде особено добро прилагоден за одредена задача или класа на податоци.

Нарушувачко влијание

Речиси и да постои индустрија денес што не користи длабоки невронски мрежи и вештачка интелигенција за автоматизирање на деловните процеси и собирање интелигенција на пазарот. Можеби најочигледниот случај на употреба на длабоки невронски мрежи е маркетинг индустријата, каде што вештачката интелигенција обработува милиони информации за клиентите за прецизно да идентификува одредени групи со поголема веројатност да купат производ или услуга. Поради зголемената прецизност на овие анализи на податоци, маркетинг кампањите станаа многу поуспешни преку хипертаргетирање (идентификување на одредени подмножества на клиенти и испраќање на нив исклучително приспособени пораки). 

Друг нов случај на употреба е софтверот за препознавање лице, област на дебата поврзана со сајбер безбедноста и приватноста на податоците. Препознавањето на лицето во моментов се користи од автентикација на апликации до спроведување на законот и е овозможено со длабоки невронски мрежи кои обработуваат полициски досиеја и селфи доставени од корисниците. Финансиските услуги се уште една индустрија која има голема корист од длабоките невронски мрежи, користејќи вештачка интелигенција за да ги предвиди движењата на пазарот, да ги анализира апликациите за заем и да идентификува потенцијална измама.

Длабоките невронски мрежи исто така можат да анализираат медицински слики, како што се рентген и магнетна резонанца (МРИ), за да помогнат во дијагностицирањето на болестите и предвидувањето на исходот на пациентот. Тие исто така може да се користат за анализа на електронските здравствени досиеја за да се идентификуваат трендовите и факторите на ризик за одредени состојби. Невронските мрежи исто така имаат потенцијал да се користат во откривање лекови, персонализирана медицина и управување со здравјето на населението. Сепак, важно е да се забележи дека ANN треба да помагаат во донесувањето медицински одлуки наместо да ја заменат стручноста и расудувањето на обучените медицински професионалци.

Апликации на длабоки невронски мрежи

Пошироките апликации на длабоките невронски мрежи може да вклучуваат:

• Алгоритмите стануваат сè пософистицирани преку посложени сетови на податоци и подобри технологии, што резултира со задачи на високо ниво како што се обезбедување на консултантски услуги и инвестициски совети. Во 2022 година, моќните алгоритми погодни за потрошувачите, како што е ChatGPT на Open AI, ја покажаа моќта, разновидноста и применливоста на системот за вештачка интелигенција обучен на доволно големи збирки на податоци. (Работниците на белата јака ширум светот доживеаја колективен трепет.)
• Вештачката интелигенција се повеќе се користи во војската за да обезбеди информации и разузнавачки информации во реално време за поддршка на воени стратегии.
• Длабоки невронски мрежи кои му овозможуваат на Metaverse да создаде комплексен дигитален екосистем составен од информации во реално време како што се демографијата, однесувањето на клиентите и економските прогнози.
• ANN се обучени да препознаваат обрасци во податоците што укажуваат на лажни активности и се користат за означување на сомнителни трансакции во области како што се финансиите и е-трговијата.
• Длабоки невронски мрежи се користат за препознавање предмети, луѓе и сцени во слики и видеа. Овој метод се користи во апликации како што се самоуправувачки автомобили, безбедносни системи и означување на социјалните мрежи.

Прашања што треба да се разгледаат

• Како инаку мислите дека длабоките невронски мрежи ќе го променат општеството во следните три години?
• Кои би можеле да бидат потенцијалните предизвици и ризици?