Дубоке неуронске мреже: Скривени мозак који покреће АИ

• Аутор:
• ime аутора

  Куантумрун Форесигхт
• Април КСНУМКС, КСНУМКС

Алгоритми и велики подаци постали су популарне речи у простору вештачке интелигенције (АИ), али вештачке неуронске мреже (АНН) су оно што им омогућава да постану моћни алати. Ове АНН се користе за препознавање образаца, класификацију података и доношење одлука на основу улазних података. 

Контекст дубоких неуронских мрежа

Вештачке неуронске мреже покушавају да опонашају сложеност људске интелигенције изградњом мреже софтвера, кодова и алгоритама за обраду улазних података (подаци/обрасци) и упаривање их са најизводљивијим излазом (ефекат/резултати). АНН је скривени слој који обрађује и повезује односе између података и доношења одлука. Што се више АНН гради између улаза и излаза, то више машина учи због доступности сложенијих података. Вишеструки АНН слојеви су познати као дубоке неуронске мреже јер могу да се укопају у велике количине података за обуку и развију најбоље решење или обрасце. 

Машина се даље „образује“ кроз пропагацију уназад, процес прилагођавања постојећих параметара да би се алгоритми обучили да дођу до најбољег резултата/анализе. Вештачке неуронске мреже се могу обучити да обављају различите задатке, као што су препознавање слике и говора, превођење језика, па чак и играње игрица. Они то раде прилагођавањем јачине веза између неурона, познатих као тежине, на основу улазних података које добијају током процеса обуке. Овај метод омогућава мрежи да учи и прилагођава се током времена, побољшавајући своје перформансе на задатку. Постоји много типова АНН, укључујући мреже унапред, конволуционе неуронске мреже (ЦНН) и рекурентне неуронске мреже (РНН). Сваки тип је дизајниран тако да буде посебно погодан за одређени задатак или класу података.

Ометајући утицај

Тешко да данас постоји индустрија која не користи дубоке неуронске мреже и вештачку интелигенцију за аутоматизацију пословних процеса и прикупљање тржишне интелигенције. Можда је најочигледнији случај употребе дубоких неуронских мрежа маркетиншка индустрија, где АИ обрађује милионе информација о купцима како би тачно идентификовала одређене групе које ће вероватно купити производ или услугу. Због све веће тачности ових анализа података, маркетиншке кампање су постале много успешније кроз хипертаргетирање (идентификовање специфичних подскупова купаца и слање им изузетно прилагођених порука). 

Још један нови случај употребе је софтвер за препознавање лица, област дебате која се односи на сајбер безбедност и приватност података. Препознавање лица се тренутно користи од аутентификације апликације до органа за спровођење закона и омогућено је дубоким неуронским мрежама које обрађују полицијске записе и селфије које су послали корисници. Финансијске услуге су још једна индустрија која има велике користи од дубоких неуронских мрежа, користећи вештачку интелигенцију за предвиђање кретања на тржишту, анализу захтева за кредит и идентификацију потенцијалних превара.

Дубоке неуронске мреже такође могу да анализирају медицинске слике, као што су рендгенски снимци и магнетна резонанца (МРИ), да би помогли у дијагностиковању болести и предвиђању исхода пацијената. Такође се могу користити за анализу електронских здравствених картона како би се идентификовали трендови и фактори ризика за одређена стања. Неуронске мреже такође имају потенцијал да се користе у откривању лекова, персонализованој медицини и управљању здрављем становништва. Међутим, важно је напоменути да АНН треба да помогну у доношењу медицинских одлука, а не да замењују стручност и просуђивање обучених медицинских стручњака.

Примене дубоких неуронских мрежа

Шире примене дубоких неуронских мрежа могу укључивати:

• Алгоритми постају све софистициранији кроз сложеније скупове података и боље технологије, што резултира задацима високог нивоа као што су пружање консултантских услуга и савета за инвестирање. 2022. године, моћни алгоритми прилагођени потрошачима, као што је ЦхатГПТ Опен АИ, показали су снагу, свестраност и применљивост система вештачке интелигенције обученог на довољно великим скуповима података. (Бели овратници широм света доживели су колективну језу.)
• Вештачка интелигенција се све више користи у војсци за пружање информација у реалном времену и интелигенције за подршку ратним стратегијама.
• Дубоке неуронске мреже које омогућавају Метаверсе-у да створи сложен дигитални екосистем састављен од информација у реалном времену као што су демографија, понашање купаца и економске прогнозе.
• АНН су обучене да препознају обрасце у подацима који указују на лажне активности и користе се за означавање сумњивих трансакција у областима као што су финансије и е-трговина.
• Дубоке неуронске мреже се користе за препознавање објеката, људи и сцена на сликама и видео записима. Овај метод се користи у апликацијама као што су аутомобили који се сами возе, безбедносни системи и означавање друштвених медија.

Питања која треба размотрити

• Шта иначе мислите да ће дубоке неуронске мреже променити друштво у наредне три године?
• Који би могли бити потенцијални изазови и ризици?