Глубокие нейронные сети: скрытый мозг, на котором работает ИИ

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 6 апреля 2023

Алгоритмы и большие данные стали модными словечками в области искусственного интеллекта (ИИ), но искусственные нейронные сети (ИНС) позволяют им стать мощными инструментами. Эти ИНС используются для распознавания закономерностей, классификации данных и принятия решений на основе входных данных. 

Контекст глубоких нейронных сетей

Искусственные нейронные сети пытаются имитировать сложность человеческого интеллекта, создавая сеть программного обеспечения, кодов и алгоритмов для обработки входных данных (данных/шаблонов) и сопоставления их с наиболее жизнеспособным выходом (эффектом/результатами). ИНС — это скрытый уровень, который обрабатывает и связывает отношения между данными и принятием решений. Чем больше ИНС построено между вводом и выводом, тем больше машина узнает из-за доступности более сложных данных. Несколько слоев ИНС известны как глубокие нейронные сети, потому что они могут внедряться в большие объемы обучающих данных и разрабатывать наилучшее решение или шаблоны. 

Машина «обучается» дальше с помощью обратного распространения, процесса настройки существующих параметров для обучения алгоритмов получению наилучшего результата/анализа. Искусственные нейронные сети можно научить выполнять различные задачи, такие как распознавание изображений и речи, языковой перевод и даже игры. Они делают это, регулируя силу связей между нейронами, известную как веса, на основе входных данных, которые они получают в процессе обучения. Этот метод позволяет сети обучаться и адаптироваться с течением времени, улучшая свою производительность при выполнении задачи. Существует много типов ИНС, включая сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (СНС) и рекуррентные нейронные сети (РНС). Каждый тип разработан таким образом, чтобы он особенно хорошо подходил для конкретной задачи или класса данных.

Разрушительное воздействие

Сегодня вряд ли найдется какая-либо отрасль, в которой не используются глубокие нейронные сети и ИИ для автоматизации бизнес-процессов и сбора информации о рынке. Возможно, наиболее очевидным примером использования глубоких нейронных сетей является маркетинговая индустрия, где ИИ обрабатывает информацию о миллионах клиентов, чтобы точно определить конкретные группы, которые с большей вероятностью купят продукт или услугу. Из-за все более высокой точности этих анализов данных маркетинговые кампании стали намного более успешными за счет гипертаргетинга (выявление конкретных подмножеств клиентов и отправка им чрезвычайно индивидуализированных сообщений). 

Еще одним новым вариантом использования является программное обеспечение для распознавания лиц, область дебатов, связанная с кибербезопасностью и конфиденциальностью данных. Распознавание лиц в настоящее время используется от аутентификации приложений до правоохранительных органов и обеспечивается глубокими нейронными сетями, обрабатывающими полицейские записи и селфи, отправленные пользователями. Финансовые услуги — это еще одна отрасль, которая очень выигрывает от глубоких нейронных сетей, использующих ИИ для прогнозирования движений рынка, анализа кредитных заявок и выявления потенциального мошенничества.

Глубокие нейронные сети также могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и магнитно-резонансная томография (МРТ), чтобы помочь диагностировать заболевания и прогнозировать результаты лечения пациентов. Их также можно использовать для анализа электронных медицинских карт, чтобы определить тенденции и факторы риска для определенных состояний. Нейронные сети также могут быть использованы для разработки лекарств, персонализированной медицины и управления здоровьем населения. Однако важно отметить, что ИНС должны помогать в принятии медицинских решений, а не заменять опыт и суждения обученных медицинских работников.

Приложения глубоких нейронных сетей

Более широкие приложения глубоких нейронных сетей могут включать:

• Алгоритмы становятся все более изощренными за счет более сложных наборов данных и более совершенных технологий, что приводит к задачам высокого уровня, таким как предоставление консультационных услуг и рекомендаций по инвестициям. В 2022 году мощные удобные алгоритмы, такие как ChatGPT от Open AI, продемонстрировали мощь, универсальность и применимость системы ИИ, обученной на достаточно больших наборах данных. (Белые воротнички по всему миру испытали коллективное содрогание.)
• Искусственный интеллект все чаще используется в вооруженных силах для предоставления информации в режиме реального времени и разведки для поддержки военных стратегий.
• Глубокие нейронные сети позволяют Metaverse создавать сложную цифровую экосистему, состоящую из информации в реальном времени, такой как демографические данные, поведение клиентов и экономические прогнозы.
• ИНС обучаются распознавать закономерности в данных, свидетельствующие о мошеннической деятельности, и используются для пометки подозрительных транзакций в таких областях, как финансы и электронная коммерция.
• Глубокие нейронные сети используются для распознавания объектов, людей и сцен на изображениях и видео. Этот метод используется в таких приложениях, как самоуправляемые автомобили, системы безопасности и теги в социальных сетях.

Вопросы для рассмотрения

• Как еще, по вашему мнению, глубокие нейронные сети изменят общество в ближайшие три года?
• Каковы могут быть потенциальные проблемы и риски?