Mạng lưới thần kinh sâu ẩn sức mạnh não bộ ai

TÍN DỤNG HÌNH ẢNH:

iStock

Mạng lưới thần kinh sâu: Bộ não ẩn cung cấp năng lượng cho AI

Mạng lưới thần kinh sâu rất cần thiết cho máy học, cho phép các thuật toán suy nghĩ và phản ứng một cách tự nhiên.

tác giả:
tên tác giả
Tầm nhìn lượng tử
6 Tháng Tư, 2023

Các thuật toán và dữ liệu lớn đã trở thành từ thông dụng trong không gian trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) mới là thứ cho phép chúng trở thành công cụ mạnh mẽ. Các ANN này được sử dụng để nhận dạng các mẫu, phân loại dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào.

Bối cảnh mạng lưới thần kinh sâu

Mạng thần kinh nhân tạo cố gắng bắt chước sự phức tạp của trí thông minh con người bằng cách xây dựng một mạng phần mềm, mã và thuật toán để xử lý đầu vào (dữ liệu/mẫu) và khớp chúng với đầu ra (hiệu ứng/kết quả) khả thi nhất. ANN là lớp ẩn xử lý và kết nối các mối quan hệ giữa dữ liệu và quá trình ra quyết định. Càng nhiều ANN được xây dựng giữa đầu vào và đầu ra, máy càng học được nhiều hơn do có sẵn dữ liệu phức tạp hơn. Nhiều lớp ANN được gọi là mạng lưới thần kinh sâu vì chúng có thể đào sâu vào khối lượng lớn dữ liệu đào tạo và phát triển giải pháp hoặc mẫu tốt nhất.

Một cỗ máy được “đào tạo” thêm thông qua lan truyền ngược, quá trình điều chỉnh các tham số hiện có để huấn luyện các thuật toán nhằm đưa ra kết quả/phân tích tốt nhất. Mạng thần kinh nhân tạo có thể được đào tạo để thực hiện các tác vụ khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, dịch ngôn ngữ và thậm chí chơi trò chơi. Họ làm điều này bằng cách điều chỉnh độ mạnh của các kết nối giữa các nơ-ron, được gọi là trọng số, dựa trên dữ liệu đầu vào mà họ nhận được trong quá trình đào tạo. Phương pháp này cho phép mạng học hỏi và thích ứng theo thời gian, cải thiện hiệu suất của nó đối với tác vụ. Có nhiều loại ANN, bao gồm mạng feedforward, mạng nơ ron tích chập (CNN) và mạng nơ ron hồi quy (RNN). Mỗi loại được thiết kế để đặc biệt phù hợp với một nhiệm vụ hoặc lớp dữ liệu cụ thể.

Tác động gián đoạn

Ngày nay, hầu như không có ngành nào không sử dụng mạng lưới thần kinh sâu và AI để tự động hóa các quy trình kinh doanh và thu thập thông tin thị trường. Có lẽ trường hợp sử dụng rõ ràng nhất của mạng lưới thần kinh sâu là ngành tiếp thị, nơi AI xử lý hàng triệu thông tin khách hàng để xác định chính xác các nhóm cụ thể có nhiều khả năng mua sản phẩm hoặc dịch vụ hơn. Do độ chính xác ngày càng cao của các phân tích dữ liệu này, các chiến dịch tiếp thị đã trở nên thành công hơn nhiều thông qua siêu nhắm mục tiêu (xác định các tập hợp con khách hàng cụ thể và gửi cho họ các thông điệp cực kỳ tùy chỉnh).

Một trường hợp sử dụng mới nổi khác là phần mềm nhận dạng khuôn mặt, một lĩnh vực tranh luận liên quan đến an ninh mạng và quyền riêng tư dữ liệu. Nhận dạng khuôn mặt hiện đang được sử dụng từ xác thực ứng dụng đến thực thi pháp luật và được kích hoạt bởi các mạng thần kinh sâu xử lý hồ sơ cảnh sát và ảnh tự chụp do người dùng gửi. Dịch vụ tài chính là một ngành khác được hưởng lợi rất nhiều từ các mạng thần kinh sâu, sử dụng AI để dự báo các chuyển động của thị trường, phân tích các đơn xin vay và xác định gian lận tiềm ẩn.

Mạng lưới thần kinh sâu cũng có thể phân tích các hình ảnh y tế, chẳng hạn như chụp X-quang và chụp cộng hưởng từ (MRI), để giúp chẩn đoán bệnh và dự đoán kết quả của bệnh nhân. Chúng cũng có thể được sử dụng để phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử nhằm xác định các xu hướng và yếu tố rủi ro đối với một số tình trạng nhất định. Mạng lưới thần kinh cũng có tiềm năng được sử dụng trong khám phá thuốc, y học cá nhân hóa và quản lý sức khỏe dân số. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là ANN nên hỗ trợ việc ra quyết định y tế thay vì thay thế chuyên môn và phán đoán của các chuyên gia y tế được đào tạo.

Các ứng dụng của mạng lưới thần kinh sâu

Các ứng dụng rộng hơn của mạng lưới thần kinh sâu có thể bao gồm:

Các thuật toán ngày càng tinh vi thông qua các bộ dữ liệu phức tạp hơn và công nghệ tốt hơn, dẫn đến các nhiệm vụ cấp cao như cung cấp dịch vụ tư vấn và tư vấn đầu tư. Vào năm 2022, các thuật toán mạnh mẽ thân thiện với người tiêu dùng, chẳng hạn như ChatGPT của Open AI đã chứng minh sức mạnh, tính linh hoạt và khả năng ứng dụng của một hệ thống AI được đào tạo trên các tập dữ liệu đủ lớn. (Công nhân cổ trắng trên toàn thế giới đã trải qua một sự rùng mình tập thể.)
Trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng rộng rãi trong quân đội để cung cấp thông tin theo thời gian thực và trí thông minh để hỗ trợ các chiến lược chiến tranh.
Mạng thần kinh sâu cho phép Metaverse tạo ra một hệ sinh thái kỹ thuật số phức tạp bao gồm thông tin theo thời gian thực như nhân khẩu học, hành vi của khách hàng và dự báo kinh tế.
ANN đang được đào tạo để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu biểu thị hoạt động gian lận và được sử dụng để gắn cờ các giao dịch đáng ngờ trong các lĩnh vực như tài chính và thương mại điện tử.
Mạng lưới thần kinh sâu đang được sử dụng để nhận dạng đồ vật, con người và cảnh trong hình ảnh và video. Phương pháp này được sử dụng trong các ứng dụng như ô tô tự lái, hệ thống an ninh và gắn thẻ trên mạng xã hội.