Intensywny w ostatnich latach rozwój nauki i techniki sprawił, że naukowcy mogli wrócić do konceptu sieci neuronowych. Sieci neuronowe przypomniały się szerszej publice za sprawą sztucznej inteligencji, ale tak naprawdę to sztuczna inteligencja może się rozwijać dzięki renesansowi sieci neuronowych.
Możecie o tym nie wiedzieć, ale pierwsze sieci neuronowe powstały już w latach 60. poprzedniego wieku. Po kilkunastu latach badania zostały jednak zarzucone, ponieważ ówczesna technika nie pozwalała na zadowalający progres. Teraz w końcu nadszedł ten moment, gdy technika przestała nas ograniczać. Przynajmniej do momentu, aż znowu dojdziemy do ściany.
Z tego artykułu dowiesz się:
- Czym są sieci neuronowe?
- Jak działają sieci neuronowe?
- Jakie są typy sieci neuronowych?
- Jakie są zastosowania sieci neuronowych?
- Jakie są zalety i wyzwania wynikające z zastosowania sieci neuronowych?
- Czym charakteryzuje się architektura sieci neuronowych?
- Zastosowanie sieci neuronowych w sztucznej inteligencji.
- Przyszłość sieci neuronowych.
Czym są sieci neuronowe?
Sieci neuronowe to inaczej sieci zbudowane na podobieństwo połączeń neuronów w ludzkim mózgu. W ten sposób tworzą system przeznaczony do przetwarzania informacji, który w podobny sposób, co ludzki mózg, ma zdolność uczenia się na podstawie przykładów i umiejętność generalizacji. (Pod terminem “generalizacji” rozumiemy automatyczne uogólnianie zdobytej wiedzy).
Do pomocy w charakteryzowaniu złożonych relacji obecnych w zbiorze danych, sieci neuronowe zazwyczaj łączą w jednej architekturze tysiące neuronów. W ten sposób sieci neuronowe naśladują naturalne procesy zachodzące w mózgu, w celu rozpoznawania złożonych wzorców, wyodrębniania odpowiednich cech ze zbioru danych i określenia danych wyjściowych.
Biologia w przypadku sieci neuronowych służy jednak głównie za nieosiągalny wzór. Sztuczne neurony oczywiście są zbudowane na podstawie budowy biologicznej, jednak połączenia neuronów w sieci neuronowej są wybierane arbitralnie. Nie odzwierciedlają rzeczywistych struktur nerwowych.
Jako narzędzie informatyczne sieci neuronowe charakteryzuje możliwość rozwiązywania praktycznych problemów bez matematycznej formalizacji, tak jak to robią komputery. Nie trzeba się również odwoływać do teoretycznych założeń rozwiązań problemu.
Jak działają sieci neuronowe?
Sieci neuronowe analizują “wkład” będący wzorcem danych przez rozbicie go, czym naśladują aktywność neuronów występujących w ludzkim mózgu. Dane po wprowadzeniu najpierw są analizowane przez każdy neuron pod kątem identyfikacji zależności danych. Następni neurony są łączone ze sobą za pomocą wag, co przypisuje znaczenie do odpowiednich danych wyjściowych.
Dane wyjściowe są następnie przekazywane do kolejnego neuronu, który powtarza ten proces. Cykl obliczeń i korekty trwa do momentu znalezienia ostatecznego wyniku. Proces ten jest również znany jako “wsteczna propagacja”. Ostatnim zadaniem jest porównanie wyniku z wcześniej zdefiniowanym celem. Ma to na celu zmierzenie, jak blisko był wynik sieci neuronowej do wyniku docelowego.
Typy sieci neuronowych
Zanim przejdziemy do rozmowy na temat typów sieci neuronowych, wspomnijmy, jakie mają cechy wspólne. Wspólną charakterystyką wszystkich sieci neuronowych są synapsy, którymi połączone są neurony i wagi. Wagi określają w wartościach liczbowych wagę poszczególnych danych wejściowych.
Jednokierunkowa sieć neuronowa (Feedforward neural networks)
Jednokierunkowe sieci neuronowe składają się z wielu warstw węzłów lub “neuronów”, które odbierają dane wejściowe, przekazują dane przez sieć i generują dane wyjściowe. Wśród sieci neuronowych jednokierunkowych można wyróżnić:
- Sieci MLP (perceptrony wielowarstwowe).
- Sieci RBF (radialne).
- Sieci GRNN (uogólnionej regresji)
- Sieci PNN (probabilistyczne sieci neuronowe).
Warto zaznaczyć, że sam jednokierunkowy przepływ sygnału (od wejścia do wyjścia) nie przesądza o rodzaju sieci. Zasada jej działania będzie się różnić ze względu na dokładny podtyp sieci jak wyżej.
Konwolucyjne sieci neuronowe (Convolutional neural networks – CNN)
Sieci neuronowe specjalnego rodzaju, które są specjalnie wykorzystywane do rozpoznawania i przetwarzania obrazów. Składają się one z kilku warstw jednostek przetwarzających, z których każda przetwarza małe pole recepcyjne obrazu wejściowego.
CNN są wykorzystywane głównie do zadań przy rozpoznawaniu obrazu, analizując i poznając cechy wizualne na podstawie dużej ilości danych. Konwolucyjne sieci neuronowe są często używane w AI (sztucznej inteligencji).
Sieci neuronowe rekurencyjne (Recurrent neural networks – RNN)
Specjalnego rodzaju sieci neuronowe, które zostały zaprojektowane do rozpoznawania wzorców w sekwencjach danych. Mogą one zapamiętywać wcześniejsze dane wejściowe i odnosić je do późniejszych danych wejściowych oraz przewidywać na podstawie tej wiedzy.
Wśród modeli sieci rekurencyjnych wyróżniamy:
- Sieć Hopfielda – sieć gęsto połączonych neuronów, w których połączenia są tworzone na zasadzie “każdy z każdym”, ale bez połączeń zwrotnych.
- Maszyna Boltzmanna – stochastyczna modyfikacja sieci Hopfielda, która pozwoliła na zwiększenie czasu symulacji.
Samoorganizujące się mapy (Self-organizing maps – SOM)
Rodzaje sieci neuronowych, które są szkolone, aby stać się topologiczną reprezentacją danych wejściowych. Są one przydatne do grupowania powiązanych punktów danych i znajdowania znaczących wzorców w danych.
Samoorganizujące się mapy nazywane są również sieciami Kohonena. Ich zasada działania polega na tym, że dopasowują swoją strukturę do zbioru danych. Zastosowanie obejmuje klasyfikację wzorców, np. głosek, tekstu i muzyki.
Generative Adversarial Networks (GAN)
Połączenie sieci neuronowych, w których dwie sieci neuronowe działają w opozycji do siebie. Jedna działa jako generator, podczas gdy druga działa jako dyskryminator. Generator jest szkolony do generowania nowych danych, które są podobne do zestawu danych, podczas gdy dyskryminator jest szkolony do rozróżniania oryginalnych danych od wygenerowanych danych.
Główna idea GAN opiera się na “pośrednim” uczeniu poprzez dyskryminator, czyli przez inną sieć neuronową. Ta inna sieć określa, jak “realistyczne” wydają się dane wejściowe. Oznacza to, że generator nie jest szkolony w celu zminimalizowania odległości do określonego obrazu, ale raczej w celu oszukania dyskryminatora. Umożliwia to modelowi uczenie się w sposób nienadzorowany.
Zastosowania sieci neuronowych
Sieci neuronowe mają wiele różnych zastosowań, których z każdym dniem jest coraz więcej. Na ten moment wydaje się, że ograniczeni jesteśmy tylko ludzką wyobraźnią. Jednak zgodnie z tym, co mówiliśmy wcześniej, nikt nie jest w stanie zagwarantować, że nie natrafimy na podobną ścianę, co pół wieku temu. Tym razem naukowcy są bardziej wstrzemięźliwi w ocenie, kiedy faktycznie uda nam się stworzyć sieć będąca faktycznym odwzorowaniem ludzkiego mózgu.
Oczywiście najbardziej znanym zastosowaniem, które można teraz spotkać wszędzie, jest szeroko pojęte AI. Więcej na ten temat za chwilę. Gdzie jeszcze mają zastosowanie sieci neuronowe?
- Sieci neuronowe są wykorzystywane w różnych rozwiązaniach analizy predykcyjnej.
- Szerokie zastosowanie w automatycznym rozpoznawaniu obrazów i tekstu.
- Wykorzystywane są w cyberbezpieczeństwie do wykrywania oszustw i identyfikowania złośliwych działań. Często można je spotkać w dziedzinie KYC (Know Your Customer – znaj swojego klienta) i AML (Anti-Money Laundry – przeciwdziałanie praniu brudnych pieniędzy).
- Szeroko pojęta robotyka. Samojezdne samochody, kontrola ruchu, wszystko z tym związane.
Zalety sieci neuronowych
Sieci neuronowe mają wiele zalet. Przyjrzyjmy się im z bliska.
- Po pierwsze, sieci neuronowe mogą wykonywać bardzo złożone zadania i odkrywać nowe relacje nieobecne w istniejących zbiorach danych.
- Po drugie, sieci neuronowe mogą autonomicznie identyfikować i rozpoznawać wzorce w danych wejściowych.
- Po trzecie, sieci neuronowe mogą dostosowywać się do zmieniających się wzorców wejściowych, co czyni je idealnymi do dynamicznych i nieprzewidywalnych rozwiązań.
- Ostatnia, ale nie mniej ważna zaleta: sieci neuronowe są w stanie szybko się uczyć na podstawie dostarczanych im danych wejściowych.
Wyzwania związane z sieciami neuronowymi
Skoro sieci neuronowe przychodzą z własnym zestawem zalet, muszą też wiązać się z nimi pewne wyzwania. Warto w tym miejscu zaznaczyć, że nie jest to raczej relacja zalety-wady. Są to faktyczne wyzwania, z którymi naukowcy walczą od samych pierwszych pomysłów. Współczesny rozwój nauki i techniki pozwolił “przeskoczyć” ściany, które zatrzymały rozwój sieci neuronowych pół wieku temu.
Wyzwania związane z sieciami neuronowymi są następujące:
- Sieci neuronowe wymagają olbrzymich zbiorów danych do procesu uczenia. To sprawia, że mniejsi gracze na rynku będą mieli problem tworzyć wyspecjalizowane aplikacje.
- Po drugie, wymagają specjalistycznej wiedzy do tworzenia i testowania bardzo złożonych architektur.
- Trenowanie sieci neuronowych może być bardzo czasochłonne i są one podatne na stronniczość.
- Ostatnie, być może najważniejsze wyzwanie: wynik działania i nauki sieci neuronowych jest podatny na jakość “wsadu”.
Architektura sieci neuronowych
Architektura sieci neuronowych została zaprojektowana do modelowania połączonych ze sobą neuronów jak te znajdujące się w ludzkim mózgu. Sieci neuronowe składają się zazwyczaj z warstwy wejściowej, warstwy ukrytej i warstwy wyjściowej.
Warstwa wejściowa odbiera dane z zewnątrz, a warstwa wyjściowa dostarcza dane wyjściowe do systemu. Warstwa ukryta pomaga sieci neuronowej mapować dane wejściowe na wyjściowe poprzez przekazywanie danych przez różne wagi i odchylenia. Pomaga to sieci neuronowej rozpoznawać wzorce i relacje w danych.
Zastosowanie sieci neuronowych w sztucznej inteligencji
Sieci neuronowe są ważnym elementem sztucznej inteligencji. Wiemy już, że w założeniu mają naśladować działanie ludzkiego mózgu, co jest bardzo ważne dla sztucznej inteligencji. W AI są wykorzystywane do wielu zastosowań, między innymi:
- Rozpoznawanie obrazów.
- Przetwarzanie języka naturalnego.
- Analiza predykcyjna.
- Nawigacja.
Rozpoznawanie obrazów
Polega na wykorzystaniu sieci neuronowych do identyfikacji lub klasyfikacji obiektów na obrazie, takich jak zwierzęta, rośliny, pojazdy, ludzie itp. Rozpoznawanie obiektów jest ważnym zastosowaniem sztucznej inteligencji, ponieważ może być wykorzystywane do wykrywania oznak zagrożenia lub choroby w obrazowaniu medycznym, lub identyfikacji obiektów na nagraniach z monitoringu.
Przetwarzanie języka naturalnego
Przetwarzanie języka naturalnego wykorzystuje programowanie neurolingwistyczne (NLP). NLP polega na szkoleniu sieci neuronowej do rozpoznawania prawdziwych języków i generowania nowych zdań na podstawie danych. Może być wykorzystywane do zadań takich jak analiza nastrojów i tłumaczenie, a także rozpoznawanie mowy i generowanie streszczeń tekstu.
Analityka predykcyjna
Można śmiało rzec, że zajmuje się dokładnie tym, co ma w nazwie. Tworzy prognozy i sugestie na podstawie analizy dużych zbiorów danych. Może być wykorzystywana do zapobiegania oszustwom lub do przewidywania cen akcji, lub wzorców pogodowych.
Nawigacja
Samojezdne samochody wykorzystują połączenie tradycyjnych systemów GPS, czujników i sieci neuronowych do interpretowania otoczenia i podejmowania decyzji o tym, dokąd powinny się udać. Technologia ta jest również wykorzystywana w robotach i bezzałogowych statkach powietrznych.
Przyszłość sieci neuronowych
Sieci neuronowe mają ogromny potencjał w przyszłości. Wraz z rosnącym rozwojem technologii takich jak Machine Learning i Deep Learning, sieci neuronowe i sztuczna inteligencja będą wykorzystywane do uczynienia maszyn bardziej inteligentnymi. Co więcej, sieci neuronowe będą wykorzystywane do tworzenia autonomicznych systemów zarówno do użytku komercyjnego, jak i przemysłowego.
Nieznane jest na ten moment, w jakim stopniu pozwoli nam obecna technologia wykorzystać sieci neuronowe, dopiero odkrywamy nasz aktualny potencjał. Istnieje duża szansa, że już niedługo dzięki swojej ogromnej mocy, sieci neuronowe wkrótce staną się narzędziem z wyboru w różnych obszarach, takich jak opieka zdrowotna, bezpieczeństwo, finanse i rozrywka.
WARTO PRZECZYTAĆ:
Elon Musk jest wkurzony na OpenAl. Uważa, że firma porzuciła pierwotną misję na rzecz zysku
Prezes Google posypuje głowę popiołem. Pomyłki Gemini nazywa “całkowicie nieakceptowalnymi”
ChatGPT miał chwilę słabości. Kuriozalne zachowanie bota wymusiło reakcję OpenAI