Hlboké neurónové siete: skrytý mozog, ktorý poháňa AI

• Autor:
• meno autora

  Predvídavosť Quantumrun
• Apríla 6, 2023

Algoritmy a veľké dáta sa stali obľúbenými módnymi slovami v priestore umelej inteligencie (AI), ale umelé neurónové siete (ANN) sú tým, čo im umožňuje stať sa výkonnými nástrojmi. Tieto ANN sa používajú na rozpoznávanie vzorov, klasifikáciu údajov a prijímanie rozhodnutí na základe vstupných údajov. 

Kontext hlbokých neurónových sietí

Umelé neurónové siete sa pokúšajú napodobniť zložitosť ľudskej inteligencie vybudovaním siete softvéru, kódov a algoritmov na spracovanie vstupov (údajov/vzorov) a ich priradenie k najrealistickejšiemu výstupu (účinok/výsledky). ANN je skrytá vrstva, ktorá spracováva a spája vzťahy medzi údajmi a rozhodovaním. Čím viac ANN je postavené medzi vstupom a výstupom, tým viac sa stroj učí kvôli dostupnosti komplexnejších údajov. Viaceré vrstvy ANN sú známe ako hlboké neurónové siete, pretože sa dokážu zahrabať do veľkých objemov tréningových údajov a vyvinúť najlepšie riešenie alebo vzory. 

Stroj sa ďalej „vzdeláva“ prostredníctvom spätného šírenia, čo je proces úpravy existujúcich parametrov na trénovanie algoritmov, aby sa dosiahol najlepší výsledok/analýza. Umelé neurónové siete môžu byť trénované na vykonávanie rôznych úloh, ako je rozpoznávanie obrázkov a reči, preklady jazykov a dokonca aj hranie hier. Robia to tak, že upravujú silu spojení medzi neurónmi, známe ako váhy, na základe vstupných údajov, ktoré dostanú počas tréningového procesu. Táto metóda umožňuje sieti učiť sa a prispôsobovať sa v priebehu času, čím sa zlepšuje jej výkon pri danej úlohe. Existuje mnoho typov ANN, vrátane dopredných sietí, konvolučných neurónových sietí (CNN) a rekurentných neurónových sietí (RNN). Každý typ je navrhnutý tak, aby bol obzvlášť vhodný pre konkrétnu úlohu alebo dátovú triedu.

Rušivý vplyv

V súčasnosti takmer neexistuje žiadne odvetvie, ktoré by nepoužívalo hlboké neurónové siete a AI na automatizáciu obchodných procesov a zhromažďovanie informácií o trhu. Snáď najzrejmejším prípadom použitia hlbokých neurónových sietí je marketingový priemysel, kde AI spracováva milióny informácií o zákazníkoch, aby presne identifikovala konkrétne skupiny, u ktorých je väčšia pravdepodobnosť, že si kúpia produkt alebo službu. Kvôli čoraz vyššej presnosti týchto dátových analýz sa marketingové kampane stali oveľa úspešnejšími prostredníctvom hypertargetingu (identifikácie špecifických podmnožín zákazníkov a posielanie mimoriadne prispôsobených správ). 

Ďalším novým prípadom použitia je softvér na rozpoznávanie tváre, oblasť diskusie o kybernetickej bezpečnosti a ochrane údajov. Rozpoznávanie tváre sa v súčasnosti používa od overovania aplikácií až po orgány činné v trestnom konaní a umožňujú ho hlboké neurónové siete spracúvajúce policajné záznamy a selfie odoslané používateľmi. Finančné služby sú ďalším odvetvím, ktoré veľmi ťaží z hlbokých neurónových sietí, ktoré využívajú AI na predpovedanie trhových pohybov, analýzu žiadostí o pôžičky a identifikáciu potenciálnych podvodov.

Hlboké neurónové siete môžu tiež analyzovať lekárske snímky, ako sú röntgenové lúče a zobrazovanie magnetickou rezonanciou (MRI), aby pomohli diagnostikovať choroby a predpovedať výsledky pacientov. Môžu sa tiež použiť na analýzu elektronických zdravotných záznamov na identifikáciu trendov a rizikových faktorov pre určité stavy. Neurónové siete majú tiež potenciál na využitie pri objavovaní liekov, personalizovanej medicíne a manažmente zdravia populácie. Je však dôležité poznamenať, že ANN by mali pomáhať pri rozhodovaní v medicíne, a nie nahrádzať odborné znalosti a úsudok vyškolených zdravotníckych odborníkov.

Aplikácie hlbokých neurónových sietí

Širšie aplikácie hlbokých neurónových sietí môžu zahŕňať:

• Algoritmy sa stávajú čoraz sofistikovanejšími prostredníctvom komplexnejších súborov údajov a lepších technológií, čo vedie k úlohám na vysokej úrovni, ako je poskytovanie konzultačných služieb a investičného poradenstva. V roku 2022 výkonné spotrebiteľské algoritmy, ako napríklad ChatGPT od Open AI, preukázali silu, všestrannosť a použiteľnosť systému AI vyškoleného na dostatočne veľkých súboroch údajov. (Zamestnanci s bielym golierom na celom svete zažili kolektívne chvenie.)
• Umelá inteligencia sa čoraz viac využíva v armáde na poskytovanie informácií v reálnom čase a spravodajských informácií na podporu vojnových stratégií.
• Hlboké neurónové siete umožňujú Metaverse vytvárať komplexný digitálny ekosystém zložený z informácií v reálnom čase, ako sú demografia, správanie zákazníkov a ekonomické prognózy.
• ANN sa trénujú na rozpoznávanie vzorov v údajoch, ktoré naznačujú podvodnú činnosť, a používajú sa na označenie podozrivých transakcií v oblastiach, ako sú financie a elektronický obchod.
• Hlboké neurónové siete sa používajú na rozpoznávanie objektov, ľudí a scén na obrázkoch a videách. Táto metóda sa používa v aplikáciách, ako sú samojazdiace autá, bezpečnostné systémy a označovanie sociálnych médií.

Otázky na zváženie

• Ako inak podľa vás hlboké neurónové siete zmenia spoločnosť v priebehu nasledujúcich troch rokov?
• Aké môžu byť potenciálne výzvy a riziká?