Diepe neurale netwerken: het verborgen brein dat AI aandrijft

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 6 april 2023

Algoritmen en big data zijn de buzzwords geworden op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI), maar dankzij kunstmatige neurale netwerken (ANN) kunnen ze krachtige tools worden. Deze ANN's worden gebruikt om patronen te herkennen, gegevens te classificeren en beslissingen te nemen op basis van invoergegevens. 

Context van diepe neurale netwerken

Kunstmatige neurale netwerken proberen de complexiteit van menselijke intelligentie na te bootsen door een netwerk van software, codes en algoritmen te bouwen om input (gegevens/patronen) te verwerken en ze te matchen met de meest haalbare output (effect/resultaten). Het ANN is de verborgen laag die relaties tussen data en besluitvorming verwerkt en verbindt. Hoe meer ANN is gebouwd tussen invoer en uitvoer, hoe meer de machine leert vanwege de beschikbaarheid van complexere gegevens. De meerdere ANN-lagen staan ​​bekend als diepe neurale netwerken omdat ze zich kunnen nestelen in grote hoeveelheden trainingsgegevens en de beste oplossing of patronen kunnen ontwikkelen. 

Een machine wordt verder "opgeleid" door middel van backpropagation, het proces van het aanpassen van bestaande parameters om de algoritmen te trainen om tot het beste resultaat/analyse te komen. Kunstmatige neurale netwerken kunnen worden getraind om verschillende taken uit te voeren, zoals beeld- en spraakherkenning, taalvertaling en zelfs het spelen van games. Ze doen dit door de sterkte van de verbindingen tussen neuronen, ook wel gewichten genoemd, aan te passen op basis van de invoergegevens die ze tijdens het trainingsproces ontvangen. Met deze methode kan het netwerk leren en zich in de loop van de tijd aanpassen, waardoor de prestaties van de taak verbeteren. Er zijn veel soorten ANN's, waaronder feedforward-netwerken, convolutionele neurale netwerken (CNN's) en terugkerende neurale netwerken (RNN's). Elk type is ontworpen om bijzonder geschikt te zijn voor een specifieke taak of gegevensklasse.

Disruptieve impact

Er is tegenwoordig bijna geen enkele branche die geen gebruik maakt van diepe neurale netwerken en AI om bedrijfsprocessen te automatiseren en marktinformatie te verzamelen. Misschien wel de meest voor de hand liggende use-case van diepe neurale netwerken is de marketingindustrie, waar AI miljoenen klantinformatie verwerkt om nauwkeurig bepaalde groepen te identificeren die eerder geneigd zijn een product of dienst te kopen. Vanwege de steeds hogere nauwkeurigheid van deze data-analyses zijn marketingcampagnes veel succesvoller geworden door middel van hypertargeting (het identificeren van specifieke subgroepen van klanten en het verzenden van zeer op maat gemaakte berichten). 

Een andere opkomende use-case is software voor gezichtsherkenning, een onderwerp van discussie met betrekking tot cyberbeveiliging en gegevensprivacy. Gezichtsherkenning wordt momenteel gebruikt van app-authenticatie tot wetshandhaving en wordt mogelijk gemaakt door diepe neurale netwerken die politiegegevens en door gebruikers ingediende selfies verwerken. Financiële dienstverlening is nog een andere branche die sterk profiteert van diepe neurale netwerken, waarbij AI wordt gebruikt om marktbewegingen te voorspellen, leningaanvragen te analyseren en mogelijke fraude te identificeren.

Diepe neurale netwerken kunnen ook medische beelden analyseren, zoals röntgenstralen en magnetische resonantiebeeldvorming (MRI), om ziekten te helpen diagnosticeren en patiëntresultaten te voorspellen. Ze kunnen ook worden gebruikt om elektronische medische dossiers te analyseren om trends en risicofactoren voor bepaalde aandoeningen te identificeren. Neurale netwerken kunnen ook worden gebruikt bij het ontdekken van geneesmiddelen, gepersonaliseerde geneeskunde en het beheer van de volksgezondheid. Het is echter belangrijk op te merken dat ANN's moeten helpen bij de medische besluitvorming in plaats van de expertise en het oordeel van getrainde medische professionals te vervangen.

Toepassingen van diepe neurale netwerken

Bredere toepassingen van diepe neurale netwerken kunnen zijn:

• Algoritmen worden steeds geavanceerder door complexere datasets en betere technologieën, wat resulteert in taken op hoog niveau, zoals het leveren van consultancydiensten en beleggingsadvies. In 2022 demonstreerden krachtige, consumentvriendelijke algoritmen, zoals Open AI's ChatGPT, de kracht, veelzijdigheid en toepasbaarheid van een AI-systeem dat is getraind op voldoende grote datasets. (Bediende werknemers over de hele wereld ervoeren een collectieve huivering.)
• Kunstmatige intelligentie wordt steeds vaker gebruikt in het leger om real-time informatie en intelligentie te leveren ter ondersteuning van oorlogsstrategieën.
• Diepe neurale netwerken waarmee de Metaverse een complex digitaal ecosysteem kan creëren dat bestaat uit real-time informatie zoals demografische gegevens, klantgedrag en economische prognoses.
• ANN's worden getraind om patronen in gegevens te herkennen die indicatief zijn voor frauduleuze activiteiten, en worden gebruikt om verdachte transacties op gebieden als financiën en e-commerce te markeren.
• Diepe neurale netwerken die worden gebruikt om objecten, mensen en scènes in afbeeldingen en video's te herkennen. Deze methode wordt gebruikt in toepassingen zoals zelfrijdende auto's, beveiligingssystemen en het taggen van sociale media.

Vragen om te overwegen

• Hoe denk je anders dat diepe neurale netwerken de samenleving de komende drie jaar zullen veranderen?
• Wat kunnen de mogelijke uitdagingen en risico's zijn?