Sztuczne sieci neuronowe
Sztuczne sieci neuronowe to rodzaj sieci wykorzystywanych w uczeniu się platform, maszyn i urządzeń do rozwiązywania złożonych problemów. Sztuczne sieci neuronowe są inspirowane biologicznymi sieciami neuronowymi, wykorzystując sztuczne neurony (znane również jako węzły) w ramach algorytmu. Sieci neuronowe mają warstwę wejściową, jedną lub więcej warstw ukrytych i warstwę wyjściową. Każdy węzeł w sieci jest połączony z innym, co umożliwia przepływ informacji z warstwy wejściowej do wyjściowej. Podczas procesu uczenia się identyfikowane są wzorce, a wewnętrzne wagi są dostosowywane tak, aby „wyjście danych” było poprawne. Pojedynczy sztuczny neuron może być traktowany jako urządzenie progowe – po osiągnięciu pewnych kryteriów uaktywnia się, aby uzyskać dokładny wynik. Struktura sieci neuronowych pozwala im uczyć się na podstawie danych wejściowych, co czyni je niezwykle przydatnymi w takich zadaniach jak rozpoznawanie twarzy czy przetwarzanie języka naturalnego. U człowieka jeśli następuje uszkodzenie neuronów zazwyczaj pojawia się choroba Alzhaimera lub wylew do mózgu – to samo dzieje się z maszyną, jeśli otrzyma zupełnie rozbieżne terminy do przetworzenia 🙂
Futurystyczna wizja czerwonych neuronów. Co prawda nadal nie wiem jak działają, ani w ogóle czy istnieją ale byłbym w stanie w to uwierzyć jak mogą wyglądać.
Jak działa sztuczny neuron?
Sztuczny neuron jest funkcją matematyczną, która naśladuje zachowanie neuronu biologicznego. Pobiera ona zestaw danych wejściowych, nadaje im wagi i przepuszcza je przez funkcję aktywacji. Wyjście funkcji aktywacji jest następnie porównywane z progiem i jeśli przekroczy próg, neuron zostanie aktywowany. Wyjście to może być następnie przekazane do innych neuronów w sieci sztucznej inteligencji. Obecnie mamy możliwość testowania zupełnie za darmo oprogramowania dostępnego na stronie OpenAI czy Conti:
Narzędzia sztucznych neuronów posłużą nam do „zabawy” oraz wykonają za nas setki obliczeń w celu uzyskania jak Najlepszych odpowiedzi. Danymi wejściowymi może być tekst lub obraz. Jako wynik możemy otrzymać formę mieszaną. Na przykład Canva jak i OpenAI oferują generowanie tekstu za pomocą obrazu.
Sztuczne sieci neuronowe, a głębokie uczenie
Sieć neuronowa to rodzaj systemu sztucznej inteligencji, który wykorzystuje algorytmy do uczenia się i przetwarzania danych. Działa poprzez połączenie wielu warstw wejściowych i wyjściowych razem, tworząc sieć neuronów. Sieć ta jest następnie wykorzystywana do rozpoznawania wzorców i tworzenia przewidywań. Uczenie głębokie jest rozszerzeniem tej koncepcji; dodaje dodatkowe warstwy do sieci neuronowej, ostatecznie umożliwiając bardziej złożone zadania przetwarzania danych. Algorytmy głębokiego uczenia składają się zwykle z trzech lub więcej warstw, przy czym każda warstwa wykonuje inne zadanie w celu uzyskania pożądanych wyników. Liczba użytych warstw zależy od złożoności rozwiązywanego problemu. Dzięki uczeniu głębokiemu możliwe jest rozwiązywanie problemów, które dla samych tradycyjnych sieci neuronowych byłyby niemożliwe. Uczenie głębokie stało się w ostatnich latach coraz bardziej popularne wraz z rozszerzeniem jego potencjalnych zastosowań, począwszy od diagnostyki medycznej i pojazdów autonomicznych, po przetwarzanie języka naturalnego i wizję komputerową.
Korzystając na co dzień z sieci, dzięki nam ona cały czas uczy się tylko po to aby w przyszłości zapakować ją w pojazd kosmiczny (może ten znany z wyjazdu do Muzeum techniki?) i wysłaniem jej na księżyc a później na planetę Mars tylko po to aby dla człowieka zbudowała doki przeładunkowe. Oczywistym jest późniejsza dzierżawa samych portów i dosłownie nielimitowany płynący kapitał z nich.
