深度神經網絡：為人工智能提供動力的隱藏大腦

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  量子運行遠見
• 2023 年 4 月 6 日

算法和大數據已成為人工智能 (AI) 領域的熱門術語，而人工神經網絡 (ANN) 則使它們成為強大的工具。 這些人工神經網絡用於識別模式、對數據進行分類並根據輸入數據做出決策。 

深度神經網絡背景

人工神經網絡試圖通過構建軟件、代碼和算法網絡來處理輸入（數據/模式）並將其與最可行的輸出（效果/結果）相匹配來模仿人類智能的複雜性。 人工神經網絡是處理和連接數據與決策之間關係的隱藏層。 輸入和輸出之間建立的人工神經網絡越多，機器學習的東西就越多，因為可以使用更複雜的數據。 多個 ANN 層被稱為深度神經網絡，因為它們可以挖掘大量訓練數據並開發最佳解決方案或模式。 

機器通過反向傳播進一步“教育”，反向傳播是調整現有參數以訓練算法以得出最佳結果/分析的過程。 人工神經網絡可以被訓練來執行各種任務，例如圖像和語音識別、語言翻譯，甚至玩遊戲。 他們通過根據訓練過程中收到的輸入數據調整神經元之間的連接強度（稱為權重）來實現這一點。 這種方法允許網絡隨著時間的推移進行學習和適應，從而提高其任務性能。 ANN 有多種類型，包括前饋網絡、卷積神經網絡 (CNN) 和循環神經網絡 (RNN)。 每種類型都被設計為特別適合特定的任務或數據類。

破壞性影響

如今幾乎沒有哪個行業不使用深度神經網絡和人工智能來自動化業務流程並收集市場情報。 也許深度神經網絡最明顯的用例是營銷行業，其中人工智能處理數百萬客戶信息，以準確識別更有可能購買產品或服務的特定群體。 由於這些數據分析的準確性越來越高，營銷活動通過超級目標定位（識別特定的客戶子集並向他們發送高度定制的消息）變得更加成功。 

另一個新興用例是面部識別軟件，這是一個與網絡安全和數據隱私相關的爭論領域。 面部識別目前廣泛用於從應用程序身份驗證到執法，並通過處理警察記錄和用戶提交的自拍照的深度神經網絡來實現。 金融服務是另一個從深度神經網絡中受益匪淺的行業，它使用人工智能來預測市場走勢、分析貸款申請並識別潛在的欺詐行為。

深度神經網絡還可以分析醫學圖像，例如 X 射線和磁共振成像 (MRI)，以幫助診斷疾病並預測患者的治療結果。 它們還可用於分析電子健康記錄，以確定某些情況的趨勢和風險因素。 神經網絡還有潛力用於藥物發現、個性化醫療和人口健康管理。 然而，值得注意的是，人工神經網絡應該幫助醫療決策，而不是取代訓練有素的醫療專業人員的專業知識和判斷力。

深度神經網絡的應用

深度神經網絡的更廣泛應用可能包括：

• 通過更複雜的數據集和更好的技術，算法變得越來越複雜，從而導致提供諮詢服務和投資建議等高級任務。 2022 年，強大的消費者友好型算法，例如 Open AI 的 ChatGPT，展示了在足夠大的數據集上訓練的 AI 系統的強大功能、多功能性和適用性。 （全世界的白領工人集體感到不寒而栗。）
• 人工智能越來越多地應用於軍隊，以提供實時信息和情報來支持戰爭戰略。
• 深度神經網絡使 Metaverse 能夠創建一個由人口統計、客戶行為和經濟預測等實時信息組成的複雜數字生態系統。
• 人工神經網絡經過訓練，可以識別表明欺詐活動的數據模式，並用於標記金融和電子商務等領域的可疑交易。
• 深度神經網絡用於識別圖像和視頻中的物體、人物和場景。 該方法用於自動駕駛汽車、安全系統和社交媒體標記等應用。

需要考慮的問題

• 您認為深度神經網絡在未來三年內將如何改變社會？
• 潛在的挑戰和風險可能是什麼？