Djupa neurala nätverk: Den dolda hjärnan som driver AI

BILDKREDIT:
Bild kredit
iStock

Djupa neurala nätverk: Den dolda hjärnan som driver AI

Djupa neurala nätverk: Den dolda hjärnan som driver AI

Underrubrik text
Djupa neurala nätverk är avgörande för maskininlärning, vilket gör att algoritmer kan tänka och reagera organiskt.
    • Författare:
    • författarnamn
      Quantumrun Framsyn
    • 6 april 2023

    Algoritmer och big data har blivit de vanligaste modeorden i utrymmet för artificiell intelligens (AI), men artificiella neurala nätverk (ANN) är det som gör att de kan bli kraftfulla verktyg. Dessa ANN används för att känna igen mönster, klassificera data och fatta beslut baserat på indata. 

    Kontext för djupa neurala nätverk

    Konstgjorda neurala nätverk försöker efterlikna komplexiteten i mänsklig intelligens genom att bygga ett nätverk av programvara, koder och algoritmer för att bearbeta indata (data/mönster) och matcha dem med den mest livskraftiga utdata (effekt/resultat). ANN är det dolda lagret som bearbetar och kopplar samman relationer mellan data och beslutsfattande. Ju mer ANN är byggt mellan input och output, desto mer lär sig maskinen på grund av tillgången på mer komplexa data. De flera ANN-lagren är kända som djupa neurala nätverk eftersom de kan gräva ner sig i stora volymer träningsdata och utveckla den bästa lösningen eller mönstren. 

    En maskin ”utbildas” vidare genom backpropagation, processen att justera befintliga parametrar för att träna algoritmerna för att komma fram till bästa resultat/analys. Artificiella neurala nätverk kan tränas för att utföra olika uppgifter, såsom bild- och taligenkänning, språköversättning och till och med att spela spel. De gör detta genom att justera styrkorna hos kopplingarna mellan neuroner, så kallade vikter, baserat på indata de får under träningsprocessen. Denna metod gör det möjligt för nätverket att lära sig och anpassa sig över tiden, vilket förbättrar dess prestanda på uppgiften. Det finns många typer av ANN, inklusive feedforward-nätverk, konvolutionella neurala nätverk (CNN) och återkommande neurala nätverk (RNN). Varje typ är designad för att vara särskilt väl lämpad för en specifik uppgift eller dataklass.

    Störande inverkan

    Det finns knappast någon industri idag som inte använder djupa neurala nätverk och AI för att automatisera affärsprocesser och samla in marknadsinformation. Det kanske mest uppenbara användningsfallet för djupa neurala nätverk är marknadsföringsindustrin, där AI bearbetar miljontals kundinformation för att exakt identifiera särskilda grupper som är mer benägna att köpa en produkt eller tjänst. På grund av den allt högre noggrannheten i dessa dataanalyser har marknadsföringskampanjer blivit mycket mer framgångsrika genom hypertargeting (identifiera specifika kundundergrupper och skicka extremt anpassade meddelanden till dem). 

    Ett annat framväxande användningsfall är mjukvara för ansiktsigenkänning, ett debattområde som rör cybersäkerhet och datasekretess. Ansiktsigenkänning används för närvarande från appautentisering till brottsbekämpning och möjliggörs av djupa neurala nätverk som bearbetar polisregister och användarskickade selfies. Finansiella tjänster är ännu en bransch som drar stor nytta av djupa neurala nätverk, som använder AI för att förutsäga marknadsrörelser, analysera låneansökningar och identifiera potentiella bedrägerier.

    Djupa neurala nätverk kan också analysera medicinska bilder, såsom röntgen och magnetisk resonanstomografi (MRI), för att hjälpa till att diagnostisera sjukdomar och förutsäga patientresultat. De kan också användas för att analysera elektroniska journaler för att identifiera trender och riskfaktorer för vissa tillstånd. Neurala nätverk har också potential att användas i läkemedelsupptäckt, personlig medicin och hantering av befolkningens hälsa. Det är dock viktigt att notera att ANN:er bör hjälpa till med medicinskt beslutsfattande snarare än att ersätta expertis och omdöme hos utbildad medicinsk personal.

    Tillämpningar av djupa neurala nätverk

    Bredare tillämpningar av djupa neurala nätverk kan innefatta:

    • Algoritmer blir allt mer sofistikerade genom mer komplexa datauppsättningar och bättre teknik, vilket resulterar i uppgifter på hög nivå som att tillhandahålla konsulttjänster och investeringsrådgivning. År 2022 visade kraftfulla konsumentvänliga algoritmer, som Open AI:s ChatGPT, kraften, mångsidigheten och användbarheten hos ett AI-system som tränats på tillräckligt stora datamängder. (Tjänstemän över hela världen upplevde en kollektiv rysning.)
    • Artificiell intelligens används alltmer inom militären för att tillhandahålla realtidsinformation och intelligens för att stödja krigsstrategier.
    • Djupa neurala nätverk som gör det möjligt för Metaverse att skapa ett komplext digitalt ekosystem som består av realtidsinformation som demografi, kundbeteenden och ekonomiska prognoser.
    • ANN:er utbildas i att känna igen mönster i data som tyder på bedräglig aktivitet och används för att flagga misstänkta transaktioner inom områden som finans och e-handel.
    • Djupa neurala nätverk används för att känna igen objekt, människor och scener i bilder och videor. Denna metod används i applikationer som självkörande bilar, säkerhetssystem och taggning av sociala medier.

    Frågor att överväga

    • Hur tror du annars att djupa neurala nätverk kommer att förändra samhället under de kommande tre åren?
    • Vilka kan de potentiella utmaningarna och riskerna vara?

    Insiktsreferenser

    Följande populära och institutionella länkar hänvisades till för denna insikt: