Globoke nevronske mreže: skriti možgani, ki poganjajo AI

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• April 6, 2023

Algoritmi in veliki podatki so postali priljubljena beseda v prostoru umetne inteligence (AI), vendar so umetna nevronska omrežja (ANN) tisto, kar jim omogoča, da postanejo zmogljiva orodja. Te ANN se uporabljajo za prepoznavanje vzorcev, razvrščanje podatkov in sprejemanje odločitev na podlagi vhodnih podatkov. 

Kontekst globokih nevronskih mrež

Umetne nevronske mreže poskušajo posnemati kompleksnost človeške inteligence z izgradnjo omrežja programske opreme, kod in algoritmov za obdelavo vhodnih podatkov (podatki/vzorci) in njihovo povezovanje z najbolj izvedljivim rezultatom (učinek/rezultati). ANN je skrita plast, ki obdeluje in povezuje odnose med podatki in odločanjem. Bolj ko je ANN zgrajen med vhodom in izhodom, več se stroj uči zaradi razpoložljivosti kompleksnejših podatkov. Več plasti ANN je znanih kot globoke nevronske mreže, ker se lahko zakopljejo v velike količine podatkov o usposabljanju in razvijejo najboljšo rešitev ali vzorce. 

Stroj se dodatno »izobražuje« s povratnim širjenjem, procesom prilagajanja obstoječih parametrov za urjenje algoritmov, da pridejo do najboljšega rezultata/analize. Umetne nevronske mreže je mogoče usposobiti za opravljanje različnih nalog, kot so prepoznavanje slik in govora, prevajanje jezikov in celo igranje iger. To naredijo s prilagajanjem moči povezav med nevroni, znanih kot uteži, na podlagi vhodnih podatkov, ki jih prejmejo med procesom usposabljanja. Ta metoda omogoča omrežju, da se sčasoma uči in prilagaja, s čimer izboljša svojo uspešnost pri nalogi. Obstaja veliko vrst ANN, vključno s posredovanimi omrežji, konvolucijskimi nevronskimi mrežami (CNN) in ponavljajočimi se nevronskimi mrežami (RNN). Vsaka vrsta je zasnovana tako, da je posebej primerna za določeno nalogo ali razred podatkov.

Moteč vpliv

Danes skoraj ni industrije, ki ne bi uporabljala globokih nevronskih mrež in umetne inteligence za avtomatizacijo poslovnih procesov in zbiranje tržnih informacij. Morda je najočitnejši primer uporabe globokih nevronskih mrež marketinška industrija, kjer umetna inteligenca obdeluje na milijone informacij o strankah, da natančno identificira določene skupine, ki bodo bolj verjetno kupile izdelek ali storitev. Zaradi vse večje natančnosti teh analiz podatkov so marketinške kampanje postale veliko uspešnejše s hipertargetiranjem (prepoznavanje določenih podskupin strank in pošiljanje izjemno prilagojenih sporočil). 

Še en nastajajoči primer uporabe je programska oprema za prepoznavanje obrazov, področje razprav v zvezi s kibernetsko varnostjo in zasebnostjo podatkov. Prepoznavanje obraza se trenutno uporablja od avtentikacije aplikacij do organov pregona in je omogočeno z globokimi nevronskimi mrežami, ki obdelujejo policijske zapise in selfije, ki jih pošljejo uporabniki. Finančne storitve so še ena panoga, ki ima velike koristi od globokih nevronskih mrež, ki uporabljajo AI za napovedovanje tržnih gibanj, analizo vlog za posojila in prepoznavanje morebitnih goljufij.

Globoke nevronske mreže lahko analizirajo tudi medicinske slike, kot so rentgenski žarki in slikanje z magnetno resonanco (MRI), za pomoč pri diagnosticiranju bolezni in napovedovanju rezultatov bolnikov. Uporabljajo se lahko tudi za analizo elektronskih zdravstvenih kartotek za prepoznavanje trendov in dejavnikov tveganja za določena stanja. Nevronske mreže imajo tudi potencial za uporabo pri odkrivanju zdravil, personalizirani medicini in upravljanju zdravja prebivalstva. Vendar je pomembno opozoriti, da bi morale ANN pomagati pri sprejemanju medicinskih odločitev, ne pa nadomestiti strokovnega znanja in presoje usposobljenih zdravstvenih delavcev.

Uporaba globokih nevronskih mrež

Širše uporabe globokih nevronskih mrež lahko vključujejo:

• Algoritmi postajajo vse bolj izpopolnjeni zaradi kompleksnejših naborov podatkov in boljših tehnologij, kar ima za posledico naloge na visoki ravni, kot je zagotavljanje svetovalnih storitev in investicijskega svetovanja. Leta 2022 so zmogljivi algoritmi, prijazni do potrošnikov, kot je ChatGPT Open AI, pokazali moč, vsestranskost in uporabnost sistema AI, usposobljenega za dovolj velike nize podatkov. (Beli ovratniki po vsem svetu so doživeli kolektivni drget.)
• Umetna inteligenca se vse bolj uporablja v vojski za zagotavljanje informacij v realnem času in inteligence za podporo vojnih strategij.
• Globoke nevronske mreže, ki Metaverse omogočajo ustvarjanje kompleksnega digitalnega ekosistema, sestavljenega iz informacij v realnem času, kot so demografija, vedenje strank in gospodarske napovedi.
• ANN so usposobljeni za prepoznavanje vzorcev v podatkih, ki kažejo na goljufivo dejavnost, in se uporabljajo za označevanje sumljivih transakcij na področjih, kot sta finance in e-trgovina.
• Globoke nevronske mreže, ki se uporabljajo za prepoznavanje predmetov, ljudi in prizorov na slikah in videoposnetkih. Ta metoda se uporablja v aplikacijah, kot so samovozeči avtomobili, varnostni sistemi in označevanje družbenih medijev.

Vprašanja, ki jih je treba upoštevati

• Kako drugače mislite, da bodo globoke nevronske mreže spremenile družbo v naslednjih treh letih?
• Kakšni so lahko potencialni izzivi in ​​tveganja?