ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ: ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਦਿਮਾਗ ਜੋ AI ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

• ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
• ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ

  Quantumrun ਦੂਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ
• ਅਪ੍ਰੈਲ 6, 2023

ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ ਬਣ ਗਏ ਹਨ, ਪਰ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ANN) ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਬਣਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ANN ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। 

ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੰਦਰਭ

ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇਨਪੁਟ (ਡੇਟਾ/ਪੈਟਰਨ) ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਕੋਡਾਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਬਣਾ ਕੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਹਾਰਕ ਆਉਟਪੁੱਟ (ਪ੍ਰਭਾਵ/ਨਤੀਜੇ) ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ANN ਉਹ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇੰਪੁੱਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਜਿੰਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ANN ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮਸ਼ੀਨ ਉੱਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ। ਮਲਟੀਪਲ ANN ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਹੱਲ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। 

ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੈਗੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਅੱਗੇ "ਸਿੱਖਿਅਤ" ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਖੇਡਾਂ ਖੇਡਣ ਲਈ। ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਵੇਟ ਵਜੋਂ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਕੰਮ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ANN ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੀਡਫੋਰਡ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN), ਅਤੇ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNNs) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਕਲਾਸ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

ਅੱਜ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਉਦਯੋਗ ਹੈ ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਇਦ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲਾ ਮਾਮਲਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਲੱਖਾਂ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੇ ਖਾਸ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਹਾਈਪਰਟਾਰਗੇਟਿੰਗ (ਖਾਸ ਗਾਹਕ ਸਬਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸੰਦੇਸ਼ ਭੇਜਣਾ) ਦੁਆਰਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਫਲ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ। 

ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਭਰ ਰਿਹਾ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਬਹਿਸ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ। ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਐਪ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁਲਿਸ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸਪੁਰਦ ਕੀਤੀਆਂ ਸੈਲਫੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬਜ਼ਾਰ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਕਰਜ਼ੇ ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ।

ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰੋਗਾਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ-ਰੇ ਅਤੇ ਮੈਗਨੈਟਿਕ ਰੈਜ਼ੋਨੈਂਸ ਇਮੇਜਿੰਗ (MRI) ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸਿਹਤ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਦਵਾਈ, ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ANNs ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮੈਡੀਕਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਡਾਕਟਰੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਕਾਰਜ

ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੂਝਵਾਨ ਬਣਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਕਾਰਜ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਲਾਹ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ। 2022 ਵਿੱਚ, ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਪਨ ਏਆਈ ਦੇ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨੇ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। (ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵ੍ਹਾਈਟ ਕਾਲਰ ਵਰਕਰਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹਿਕ ਕੰਬਣੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ।)
• ਜੰਗੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਫੌਜ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਧਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
• ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ Metaverse ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਸੰਖਿਆ, ਗਾਹਕ ਵਿਵਹਾਰ, ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲ ਬਣੀ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਿਜੀਟਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ANNs ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੱਕੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
• ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ, ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਟੈਗਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ਨ

• ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਕਿਵੇਂ ਸੋਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਅਗਲੇ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਣਗੇ?
• ਸੰਭਾਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ?