Głębokie sieci neuronowe: ukryty mózg, który napędza sztuczną inteligencję

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 6 kwietnia 2023 r.

Algorytmy i duże zbiory danych stały się popularnymi hasłami w przestrzeni sztucznej inteligencji (AI), ale sztuczne sieci neuronowe (ANN) pozwalają im stać się potężnymi narzędziami. Te SSN są używane do rozpoznawania wzorców, klasyfikowania danych i podejmowania decyzji na podstawie danych wejściowych. 

Kontekst głębokich sieci neuronowych

Sztuczne sieci neuronowe próbują naśladować złożoność ludzkiej inteligencji, budując sieć oprogramowania, kodów i algorytmów do przetwarzania danych wejściowych (dane/wzorce) i dopasowywania ich do najbardziej realnych danych wyjściowych (efekt/wyniki). ANN to ukryta warstwa, która przetwarza i łączy relacje między danymi a podejmowaniem decyzji. Im więcej ANN jest zbudowanych między wejściem a wyjściem, tym więcej maszyna się uczy dzięki dostępności bardziej złożonych danych. Wiele warstw ANN jest znanych jako głębokie sieci neuronowe, ponieważ mogą one zagłębiać się w duże ilości danych treningowych i opracowywać najlepsze rozwiązania lub wzorce. 

Maszyna jest dalej „edukowana” poprzez propagację wsteczną, proces dostosowywania istniejących parametrów w celu szkolenia algorytmów w celu uzyskania najlepszego wyniku/analizy. Sztuczne sieci neuronowe można wyszkolić do wykonywania różnych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy, tłumaczenie języka, a nawet granie w gry. Robią to, dostosowując siłę połączeń między neuronami, zwaną wagami, na podstawie danych wejściowych, które otrzymują podczas procesu uczenia. Ta metoda pozwala sieci uczyć się i dostosowywać w czasie, poprawiając jej wydajność w zadaniu. Istnieje wiele typów SSN, w tym sieci sprzężone z wyprzedzeniem, konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN). Każdy typ jest zaprojektowany tak, aby szczególnie dobrze pasował do określonego zadania lub klasy danych.

Zakłócający wpływ

Obecnie prawie nie ma branży, która nie wykorzystuje głębokich sieci neuronowych i sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów biznesowych i gromadzenia danych rynkowych. Być może najbardziej oczywistym przypadkiem zastosowania głębokich sieci neuronowych jest branża marketingowa, w której sztuczna inteligencja przetwarza miliony informacji o klientach, aby dokładnie zidentyfikować poszczególne grupy, które są bardziej skłonne do zakupu produktu lub usługi. Ze względu na coraz większą dokładność tych analiz danych, kampanie marketingowe stały się znacznie bardziej skuteczne dzięki hipertargetowaniu (identyfikowaniu określonych podzbiorów klientów i wysyłaniu im niezwykle spersonalizowanych komunikatów). 

Innym pojawiającym się przypadkiem użycia jest oprogramowanie do rozpoznawania twarzy, będące przedmiotem debaty związanej z cyberbezpieczeństwem i prywatnością danych. Rozpoznawanie twarzy jest obecnie używane od uwierzytelniania aplikacji po egzekwowanie prawa i jest możliwe dzięki głębokim sieciom neuronowym przetwarzającym dane policyjne i selfie przesłane przez użytkowników. Usługi finansowe to kolejna branża, która czerpie duże korzyści z głębokich sieci neuronowych, wykorzystując sztuczną inteligencję do prognozowania ruchów rynkowych, analizowania wniosków kredytowych i identyfikowania potencjalnych oszustw.

Głębokie sieci neuronowe mogą również analizować obrazy medyczne, takie jak zdjęcia rentgenowskie i obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego (MRI), aby pomóc w diagnozowaniu chorób i przewidywaniu wyników leczenia pacjentów. Można ich również używać do analizowania elektronicznej dokumentacji medycznej w celu identyfikacji trendów i czynników ryzyka dla określonych schorzeń. Sieci neuronowe mają również potencjał do wykorzystania w odkrywaniu leków, medycynie spersonalizowanej i zarządzaniu zdrowiem populacji. Należy jednak zauważyć, że SSN powinny pomagać w podejmowaniu decyzji medycznych, a nie zastępować wiedzę fachową i ocenę przeszkolonych pracowników służby zdrowia.

Zastosowania głębokich sieci neuronowych

Szersze zastosowania głębokich sieci neuronowych mogą obejmować:

• Algorytmy stają się coraz bardziej wyrafinowane dzięki coraz bardziej złożonym zbiorom danych i lepszym technologiom, co skutkuje zadaniami wysokiego poziomu, takimi jak świadczenie usług konsultingowych i porad inwestycyjnych. W 2022 r. potężne, przyjazne dla konsumentów algorytmy, takie jak ChatGPT firmy Open AI, pokazały moc, wszechstronność i możliwości zastosowania systemu sztucznej inteligencji wytrenowanego na wystarczająco dużych zbiorach danych. (Pracownicy umysłowi na całym świecie przeżyli zbiorowy dreszcz).
• Sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana w wojsku do dostarczania informacji w czasie rzeczywistym i wywiadu w celu wspierania strategii wojennych.
• Głębokie sieci neuronowe umożliwiające Metaverse stworzenie złożonego ekosystemu cyfrowego składającego się z informacji w czasie rzeczywistym, takich jak dane demograficzne, zachowania klientów i prognozy gospodarcze.
• Sieci SSN są szkolone w rozpoznawaniu wzorców w danych, które wskazują na nieuczciwą działalność, i są wykorzystywane do oznaczania podejrzanych transakcji w takich dziedzinach, jak finanse i handel elektroniczny.
• Głębokie sieci neuronowe wykorzystywane do rozpoznawania obiektów, ludzi i scen na obrazach i filmach. Ta metoda jest wykorzystywana w aplikacjach takich jak samojezdne samochody, systemy bezpieczeństwa i tagowanie w mediach społecznościowych.

Pytania do rozważenia

• Jak inaczej twoim zdaniem głębokie sieci neuronowe zmienią społeczeństwo w ciągu najbliższych trzech lat?
• Jakie mogą być potencjalne wyzwania i zagrożenia?