โครงข่ายประสาทส่วนลึก: สมองที่ซ่อนอยู่ซึ่งขับเคลื่อน AI

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• April 6, 2023

อัลกอริทึมและข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นคำศัพท์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในพื้นที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) แต่เครือข่ายประสาทเทียม (ANN) คือสิ่งที่ทำให้พวกเขากลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง ANN เหล่านี้ใช้เพื่อจดจำรูปแบบ จัดประเภทข้อมูล และทำการตัดสินใจตามข้อมูลที่ป้อนเข้า 

บริบทโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก

เครือข่ายประสาทเทียมพยายามเลียนแบบความซับซ้อนของปัญญามนุษย์โดยการสร้างเครือข่ายซอฟต์แวร์ รหัส และอัลกอริทึมเพื่อประมวลผลอินพุต (ข้อมูล/รูปแบบ) และจับคู่กับเอาต์พุตที่ทำงานได้มากที่สุด (เอฟเฟกต์/ผลลัพธ์) ANN เป็นเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งประมวลผลและเชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลและการตัดสินใจ ยิ่งมีการสร้าง ANN ระหว่างอินพุตและเอาต์พุตมากเท่าไร เครื่องก็ยิ่งเรียนรู้มากขึ้นเท่านั้นเนื่องจากความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น เลเยอร์ ANN หลายชั้นเรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก เนื่องจากสามารถขุดเข้าไปในข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากและพัฒนาโซลูชันหรือรูปแบบที่ดีที่สุด 

เครื่องจักรได้รับ "การศึกษา" เพิ่มเติมผ่าน backpropagation ซึ่งเป็นกระบวนการปรับพารามิเตอร์ที่มีอยู่เพื่อฝึกอัลกอริทึมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์/การวิเคราะห์ที่ดีที่สุด เครือข่ายประสาทเทียมสามารถฝึกฝนให้ทำงานต่างๆ ได้ เช่น การรู้จำภาพและคำพูด การแปลภาษา และแม้แต่การเล่นเกม พวกเขาทำสิ่งนี้โดยการปรับความแข็งแกร่งของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทที่เรียกว่าน้ำหนัก ตามข้อมูลอินพุตที่ได้รับระหว่างกระบวนการฝึกอบรม วิธีนี้ช่วยให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้และปรับตัวได้ตลอดเวลา ปรับปรุงประสิทธิภาพของงาน ANN มีหลายประเภท ได้แก่ เครือข่ายฟีดฟอร์เวิร์ด โครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (CNN) และโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) แต่ละประเภทได้รับการออกแบบมาให้เหมาะกับงานหรือชั้นข้อมูลเฉพาะโดยเฉพาะ

ผลกระทบก่อกวน

แทบจะไม่มีอุตสาหกรรมใดในปัจจุบันที่ไม่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกและ AI เพื่อทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติและรวบรวมข้อมูลการตลาด บางทีกรณีการใช้งานที่ชัดเจนที่สุดของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกคืออุตสาหกรรมการตลาด ซึ่ง AI ประมวลผลข้อมูลลูกค้านับล้านเพื่อระบุกลุ่มเฉพาะที่มีแนวโน้มจะซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการได้อย่างแม่นยำ เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้มีความแม่นยำสูงขึ้นเรื่อยๆ แคมเปญการตลาดจึงประสบความสำเร็จมากขึ้นผ่านการกำหนดเป้าหมายแบบไฮเปอร์ (การระบุกลุ่มย่อยของลูกค้าที่เฉพาะเจาะจงและส่งข้อความที่ปรับแต่งเป็นพิเศษ) 

กรณีการใช้งานที่เกิดขึ้นใหม่อีกกรณีหนึ่งคือซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า ซึ่งเป็นประเด็นถกเถียงเกี่ยวกับความปลอดภัยในโลกไซเบอร์และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ขณะนี้การจดจำใบหน้ากำลังถูกใช้ตั้งแต่การตรวจสอบแอปไปจนถึงการบังคับใช้กฎหมาย และเปิดใช้งานโดยโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่ประมวลผลบันทึกของตำรวจและภาพถ่ายเซลฟี่ที่ผู้ใช้ส่งมา บริการทางการเงินเป็นอีกอุตสาหกรรมหนึ่งที่ได้รับประโยชน์อย่างมากจากโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก โดยใช้ AI เพื่อคาดการณ์ความเคลื่อนไหวของตลาด วิเคราะห์คำขอสินเชื่อ และระบุการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้น

โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกยังสามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น เอ็กซเรย์และการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) เพื่อช่วยวินิจฉัยโรคและคาดการณ์ผลลัพธ์ของผู้ป่วย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการวิเคราะห์บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์เพื่อระบุแนวโน้มและปัจจัยเสี่ยงสำหรับสภาวะบางอย่าง โครงข่ายประสาทเทียมยังมีศักยภาพที่จะใช้ในการค้นหายา ยาเฉพาะบุคคล และการจัดการสุขภาพของประชากร อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่า ANN ควรช่วยในการตัดสินใจทางการแพทย์มากกว่าที่จะแทนที่ความเชี่ยวชาญและการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ที่ผ่านการฝึกอบรม

การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก

การใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่กว้างขึ้นอาจรวมถึง:

• อัลกอริทึมมีความซับซ้อนมากขึ้นผ่านชุดข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นและเทคโนโลยีที่ดีขึ้น ส่งผลให้งานระดับสูง เช่น การให้บริการที่ปรึกษาและคำแนะนำด้านการลงทุน ในปี 2022 อัลกอริทึมอันทรงพลังที่เป็นมิตรกับผู้บริโภค เช่น ChatGPT ของ Open AI แสดงให้เห็นถึงพลัง ความอเนกประสงค์ และการใช้งานของระบบ AI ที่ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพียงพอ (พนักงานปกขาวทั่วโลกรู้สึกสั่นสะท้านไปทั้งตัว)
• ปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้มากขึ้นในกองทัพเพื่อให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และข่าวกรองเพื่อสนับสนุนกลยุทธ์สงคราม
• โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกทำให้ Metaverse สามารถสร้างระบบนิเวศดิจิทัลที่ซับซ้อนซึ่งประกอบด้วยข้อมูลตามเวลาจริง เช่น ข้อมูลประชากร พฤติกรรมลูกค้า และการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจ
• ANNs ได้รับการฝึกอบรมให้รู้จักรูปแบบในข้อมูลที่บ่งบอกถึงกิจกรรมฉ้อฉล และถูกใช้เพื่อระบุธุรกรรมที่น่าสงสัยในสาขาต่างๆ เช่น การเงินและอีคอมเมิร์ซ
• โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกถูกใช้เพื่อจดจำวัตถุ ผู้คน และฉากต่างๆ ในภาพและวิดีโอ วิธีนี้ใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง ระบบรักษาความปลอดภัย และการแท็กบนโซเชียลมีเดีย

คำถามที่ต้องพิจารณา

• คุณคิดว่าเครือข่ายประสาทส่วนลึกจะเปลี่ยนแปลงสังคมในอีกสามปีข้างหน้าได้อย่างไร
• อะไรคือความท้าทายและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น?