Мэдрэлийн гүн сүлжээ: AI-г дэмждэг далд тархи

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• Дөрөвдүгээр сар 6, 2023

Алгоритмууд болон том өгөгдөл нь хиймэл оюун ухааны (AI) орон зайд түгээмэл хэрэглэгддэг үгс болсон боловч хиймэл мэдрэлийн сүлжээ (ANN) нь тэднийг хүчирхэг хэрэгсэл болгох боломжийг олгодог. Эдгээр ANN нь хэв маягийг таних, өгөгдлийг ангилах, оролтын өгөгдөл дээр үндэслэн шийдвэр гаргахад ашиглагддаг. 

Гүн мэдрэлийн сүлжээний контекст

Хиймэл мэдрэлийн сүлжээ нь оролтыг (өгөгдөл/загвар) боловсруулж, тэдгээрийг хамгийн ашигтай гаралттай (үр нөлөө/үр дүн) тааруулах программ хангамж, код, алгоритмын сүлжээг бий болгосноор хүний ​​оюун ухааны нарийн төвөгтэй байдлыг дуурайхыг оролддог. ANN нь өгөгдөл болон шийдвэр гаргах хоорондын харилцааг боловсруулж, холбодог далд давхарга юм. Оролт ба гаралтын хооронд илүү их ANN баригдах тусам илүү нарийн төвөгтэй өгөгдөл байгаа тул машин илүү ихийг сурдаг. Олон тооны ANN давхаргууд нь их хэмжээний сургалтын өгөгдөлд нэвтэрч, хамгийн сайн шийдэл, загваруудыг боловсруулж чаддаг тул гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж нэрлэгддэг. 

Хамгийн сайн үр дүн/шинжилгээ гаргахын тулд алгоритмуудыг сургах зорилгоор одоо байгаа параметрүүдийг тохируулах үйл явц болох backpropagation замаар машиныг цаашид "боловсруулж" авдаг. Хиймэл мэдрэлийн сүлжээг дүрс, яриа таних, хэлийг орчуулах, тоглоом тоглох гэх мэт янз бүрийн ажлыг гүйцэтгэхэд сургаж болно. Тэд сургалтын явцад хүлээн авсан өгөгдөлд тулгуурлан жин гэж нэрлэгддэг мэдрэлийн эсүүдийн хоорондын холболтын хүчийг тохируулах замаар үүнийг хийдэг. Энэ арга нь сүлжээнд суралцаж, дасан зохицох боломжийг олгодог бөгөөд ингэснээр даалгаврын гүйцэтгэлийг сайжруулдаг. ANN-ийн олон төрөл байдаг бөгөөд үүнд дамжуулагч сүлжээ, конволюцийн мэдрэлийн сүлжээ (CNN), давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) байдаг. Төрөл бүр нь тусгай даалгавар эсвэл өгөгдлийн ангилалд тохирсон байхаар бүтээгдсэн.

Сөрөг нөлөө

Бизнесийн үйл явцыг автоматжуулж, зах зээлийн мэдээлэл цуглуулахад гүн мэдрэлийн сүлжээ, хиймэл оюун ухаан ашигладаггүй салбар өнөөдөр бараг байхгүй. Гүн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах хамгийн тод жишээ бол хиймэл оюун ухаан нь бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг худалдан авах магадлал өндөртэй тодорхой бүлгийг тодорхойлохын тулд олон сая хэрэглэгчийн мэдээллийг боловсруулдаг маркетингийн салбар юм. Эдгээр өгөгдлийн дүн шинжилгээ нь улам өндөр нарийвчлалтай болж байгаа тул маркетингийн кампанит ажил нь hypertargeting (тодорхой харилцагчийн дэд бүлгүүдийг тодорхойлж, тэдэнд маш тохируулсан мессеж илгээх) замаар илүү амжилттай болсон. 

Өөр нэг шинээр гарч ирж буй хэрэглээний тохиолдол бол кибер аюулгүй байдал, мэдээллийн нууцлалтай холбоотой мэтгэлцээний талбар болох царай таних программ хангамж юм. Нүүр царай таних нь одоогоор програмын баталгаажуулалтаас эхлээд хууль сахиулах хүртэл ашиглагдаж байгаа бөгөөд цагдаагийн бүртгэл болон хэрэглэгчийн илгээсэн селфи зэргийг боловсруулдаг гүн мэдрэлийн сүлжээгээр идэвхжүүлсэн. Санхүүгийн үйлчилгээ нь зах зээлийн хөдөлгөөнийг урьдчилан таамаглах, зээлийн өргөдөлд дүн шинжилгээ хийх, залилан мэхлэхийг илрүүлэхэд хиймэл оюун ухааныг ашигладаг гүн мэдрэлийн сүлжээнээс өндөр ашиг тустай өөр нэг салбар юм.

Мэдрэлийн гүн сүлжээнүүд нь рентген туяа, соронзон резонансын дүрслэл (MRI) зэрэг эмнэлгийн зургийг шинжилж, өвчнийг оношлох, өвчтөний үр дагаврыг урьдчилан таамаглахад тусалдаг. Тэдгээрийг мөн эрүүл мэндийн цахим бүртгэлд дүн шинжилгээ хийх замаар тодорхой нөхцөл байдлын чиг хандлага, эрсдэлт хүчин зүйлсийг тодорхойлоход ашиглаж болно. Мэдрэлийн сүлжээг эмийн нээлт, хувь хүний ​​анагаах ухаан, хүн амын эрүүл мэндийн менежментэд ашиглах боломжтой. Гэсэн хэдий ч ANN нь бэлтгэгдсэн эмнэлгийн мэргэжилтнүүдийн туршлага, дүгнэлтийг орлохоос илүүтэйгээр эмнэлгийн шийдвэр гаргахад туслах ёстой гэдгийг анхаарах нь чухал юм.

Гүн мэдрэлийн сүлжээний хэрэглээ

Гүн мэдрэлийн сүлжээний өргөн хэрэглээнд дараахь зүйлс орно.

• Илүү нарийн төвөгтэй өгөгдлийн багц, илүү сайн технологиудын ачаар алгоритмууд улам боловсронгуй болж, зөвлөх үйлчилгээ, хөрөнгө оруулалтын зөвлөгөө өгөх зэрэг өндөр түвшний ажлуудыг гүйцэтгэдэг. 2022 онд Open AI-ийн ChatGPT гэх мэт хэрэглэгчдэд ээлтэй хүчирхэг алгоритмууд нь хангалттай том өгөгдлийн багц дээр сургагдсан хиймэл оюун ухааны системийн хүч чадал, олон талт байдал, хэрэглэх боломжтойг харуулсан. (Дэлхий даяарх цагаан захтнууд хамтдаа чичирч байсан.)
• Дайны стратегийг дэмжихийн тулд бодит цагийн мэдээлэл, тагнуулын мэдээллээр хангах зорилгоор хиймэл оюун ухааныг цэрэг армид улам бүр ашиглаж байна.
• Хүн ам зүй, хэрэглэгчийн зан төлөв, эдийн засгийн урьдчилсан мэдээ зэрэг бодит цагийн мэдээллээс бүрдсэн нарийн төвөгтэй дижитал экосистемийг бий болгох боломжийг Metaverse-д олгодог гүн мэдрэлийн сүлжээ.
• ANN-уудыг залилан мэхлэх үйлдлийг илтгэх өгөгдлийн хэв маягийг танихад сургаж, санхүү, цахим худалдаа зэрэг салбарт сэжигтэй гүйлгээг тэмдэглэхэд ашигладаг.
• Зураг, видеон дээрх объект, хүмүүс, үзэгдлүүдийг танихын тулд гүн мэдрэлийн сүлжээг ашигладаг. Энэ аргыг өөрөө жолооддог машин, хамгаалалтын систем, сошиал медиа шошго зэрэг хэрэглээнд ашигладаг.

Анхаарах асуултууд

• Гүн мэдрэлийн сүлжээ ирэх гурван жилийн хугацаанд нийгмийг өөр яаж өөрчилнө гэж та бодож байна вэ?
• Боломжит бэрхшээл, эрсдэл юу байж болох вэ?