Глибинні нейронні мережі: прихований мозок, який живить ШІ

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Квітень 6, 2023

Алгоритми та великі дані стали модними словами в сфері штучного інтелекту (ШІ), але штучні нейронні мережі (ШНМ) – це те, що дозволяє їм стати потужними інструментами. Ці ШНМ використовуються для розпізнавання шаблонів, класифікації даних і прийняття рішень на основі вхідних даних. 

Контекст глибоких нейронних мереж

Штучні нейронні мережі намагаються імітувати складність людського інтелекту, будуючи мережу програмного забезпечення, кодів і алгоритмів для обробки вхідних даних (даних/шаблонів) і зіставлення їх із найбільш життєздатним результатом (ефект/результати). ШНМ — це прихований рівень, який обробляє та з’єднує зв’язки між даними та прийняттям рішень. Чим більше ANN будується між входом і виходом, тим більше машина навчається через наявність більш складних даних. Кілька рівнів ШНМ відомі як глибокі нейронні мережі, оскільки вони можуть зариватися у великі обсяги навчальних даних і розробляти найкраще рішення або шаблони. 

Машина додатково «навчається» через зворотне поширення, процес коригування існуючих параметрів для навчання алгоритмів для отримання найкращого результату/аналізу. Штучні нейронні мережі можна навчити виконувати різні завдання, такі як розпізнавання зображень і мовлення, мовний переклад і навіть ігри. Вони роблять це, регулюючи силу зв’язків між нейронами, відомих як ваги, на основі вхідних даних, які вони отримують під час процесу навчання. Цей метод дозволяє мережі навчатися та адаптуватися з часом, покращуючи свою продуктивність у виконанні завдання. Існує багато типів ШНМ, включаючи мережі прямого зв’язку, згорточні нейронні мережі (CNN) і рекурентні нейронні мережі (RNN). Кожен тип розроблено таким чином, щоб особливо добре відповідати певному завданню чи класу даних.

Руйнівний вплив

Навряд чи існує сьогодні галузь, яка б не використовувала глибокі нейронні мережі та ШІ для автоматизації бізнес-процесів і збору ринкової інформації. Можливо, найбільш очевидним випадком використання глибоких нейронних мереж є індустрія маркетингу, де штучний інтелект обробляє мільйони інформації про клієнтів, щоб точно ідентифікувати певні групи, які з більшою ймовірністю купують продукт або послугу. Через дедалі високу точність цих аналізів даних маркетингові кампанії стали набагато успішнішими завдяки гіпертаргетингу (визначення конкретних підмножин клієнтів і надсилання їм дуже індивідуальних повідомлень). 

Іншим новим випадком використання є програмне забезпечення для розпізнавання облич, сфера дебатів, пов’язана з кібербезпекою та конфіденційністю даних. Наразі розпізнавання облич використовується від автентифікації додатків до правоохоронних органів і підтримується глибокими нейронними мережами, які обробляють поліцейські записи та селфі, надіслані користувачами. Фінансові послуги — це ще одна галузь, яка отримує значну користь від глибоких нейронних мереж, які використовують штучний інтелект для прогнозування ринкових змін, аналізу кредитних заявок і виявлення потенційного шахрайства.

Глибокі нейронні мережі також можуть аналізувати медичні зображення, такі як рентгенівські промені та магнітно-резонансна томографія (МРТ), щоб допомогти діагностувати захворювання та передбачити результати пацієнтів. Їх також можна використовувати для аналізу електронних медичних записів, щоб визначити тенденції та фактори ризику для певних захворювань. Нейронні мережі також мають потенціал для використання у відкритті ліків, персоналізованій медицині та управлінні здоров’ям населення. Однак важливо зазначити, що ШНМ повинні допомагати в прийнятті медичних рішень, а не замінювати досвід і судження кваліфікованих медичних працівників.

Застосування глибоких нейронних мереж

Більш широке застосування глибоких нейронних мереж може включати:

• Алгоритми стають дедалі складнішими завдяки складнішим наборам даних і кращим технологіям, що призводить до завдань високого рівня, таких як надання консультаційних послуг і інвестиційних порад. У 2022 році потужні дружні до споживача алгоритми, такі як ChatGPT від Open AI, продемонстрували потужність, універсальність і застосовність системи ШІ, навченої на досить великих наборах даних. (Білі комірці в усьому світі пережили колективне тремтіння.)
• Штучний інтелект все частіше використовується в армії для надання інформації в режимі реального часу та розвідки для підтримки воєнних стратегій.
• Глибокі нейронні мережі, що дозволяють Метавсесвіту створювати складну цифрову екосистему, що складається з інформації в реальному часі, такої як демографічні дані, поведінка клієнтів і економічні прогнози.
• ШМН навчаються розпізнавати шаблони в даних, які вказують на шахрайську діяльність, і використовуються для позначення підозрілих транзакцій у таких сферах, як фінанси та електронна комерція.
• Глибокі нейронні мережі використовуються для розпізнавання об’єктів, людей і сцен на зображеннях і відео. Цей метод використовується в таких програмах, як безпілотні автомобілі, системи безпеки та теги в соціальних мережах.

Питання для розгляду

• Як ще, на вашу думку, глибокі нейронні мережі змінять суспільство протягом наступних трьох років?
• Які можуть бути потенційні проблеми та ризики?