Τι πρέπει να ξέρετε για να καταλάβετε την αλλαγή της τεχνολογίας γύρω σας
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι μοντέλα υπολογιστών συνδεδεμένων μονάδων ή κόμβων σχεδιασμένων να μεταδίδουν, να επεξεργάζονται και να μαθαίνουν από πληροφορίες (δεδομένα) με παρόμοιο τρόπο με τον τρόπο που οι νευρώνες (νευρικά κύτταρα) δρουν στον άνθρωπο.
Τεχνητά νευρικά δίκτυα
Στην τεχνολογία, τα νευρικά δίκτυα αναφέρονται συχνά ως τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) ή νευρωνικά δίκτυα για να ξεχωρίζουν από τα βιολογικά νευρωνικά δίκτυα που διαμορφώνονται μετά. Η κύρια ιδέα πίσω από την ANNS είναι ότι ο ανθρώπινος εγκέφαλος είναι ο πιο πολύπλοκος και έξυπνος "υπολογιστής" που υπάρχει. Με τη μοντελοποίηση της ANN όσο το δυνατόν πιο κοντά στη δομή και το σύστημα επεξεργασίας πληροφοριών που χρησιμοποιείται από τον εγκέφαλο, οι ερευνητές ελπίζουν να δημιουργήσουν υπολογιστές που πλησίασαν ή ξεπέρασαν την ανθρώπινη νοημοσύνη. Τα νευρικά δίχτυα αποτελούν βασικό συστατικό των σημερινών εξελίξεων στην τεχνητή νοημοσύνη (AI), της μηχανικής μάθησης (ML) και της βαθιάς μάθησης .
Πώς λειτουργούν τα νευρικά δίκτυα: μια σύγκριση
Για να κατανοήσουμε πώς λειτουργούν τα νευρικά δίκτυα και τις διαφορές μεταξύ των δύο τύπων (βιολογικά και τεχνητά), ας χρησιμοποιήσουμε το παράδειγμα ενός κτιρίου γραφείων με 15 ιστορίες και των τηλεφωνικών γραμμών και των ηλεκτρικών πινάκων που κατευθύνουν κλήσεις σε όλο το κτίριο, σε μεμονωμένους ορόφους και μεμονωμένα γραφεία. Κάθε μεμονωμένο γραφείο στο 15όροφο κτίριο γραφείων αντιπροσωπεύει έναν νευρώνα (κόμβο στη δικτύωση υπολογιστών ή νευρικό κύτταρο στη βιολογία). Το ίδιο το κτίριο είναι μια δομή που περιέχει ένα σύνολο γραφείων που είναι διατεταγμένα σε ένα σύστημα 15 ορόφων (ένα νευρωνικό δίκτυο).
Εφαρμόζοντας το παράδειγμα σε βιολογικά νευρωνικά δίκτυα, ο τηλεφωνικός πίνακας που λαμβάνει κλήσεις διαθέτει γραμμές για σύνδεση σε οποιοδήποτε γραφείο σε οποιοδήποτε όροφο σε ολόκληρο το κτίριο. Επιπλέον, κάθε γραφείο διαθέτει γραμμές που το συνδέουν με κάθε άλλο γραφείο σε ολόκληρο το κτίριο σε κάθε όροφο. Φανταστείτε ότι μια εισερχόμενη κλήση εισέρχεται και ο τηλεφωνικός πίνακας μεταφέρεται σε ένα γραφείο στον 3ο όροφο, το οποίο το μεταφέρει απευθείας σε ένα γραφείο στον 11ο όροφο, το οποίο στη συνέχεια μεταφέρει απευθείας σε ένα γραφείο στον 5ο όροφο. Στον εγκέφαλο, κάθε νευρώνας ή νευρικό κύτταρο (γραφείο) μπορεί να συνδεθεί απευθείας με οποιοδήποτε άλλο νευρώνα στο σύστημά του ή στο νευρικό δίκτυο (το κτίριο). Οι πληροφορίες (η κλήση) μπορούν να μεταδοθούν σε οποιοδήποτε άλλο νευρώνα (γραφείο) για να επεξεργαστούν ή να μάθουν τι χρειάζεται έως ότου υπάρξει απάντηση ή ανάλυση (έξοδος).
Όταν εφαρμόζουμε αυτό το παράδειγμα στις ANN, γίνεται πολύ πιο περίπλοκο. Κάθε όροφος του κτιρίου απαιτεί τον δικό του πίνακα, ο οποίος μπορεί μόνο να συνδεθεί με τα γραφεία στον ίδιο όροφο, καθώς και τους πίνακες διανομής στα δάπεδα πάνω και κάτω από αυτό. Κάθε γραφείο μπορεί μόνο να συνδεθεί απευθείας με άλλα γραφεία στον ίδιο όροφο και τον πίνακα διανομής για αυτό το δάπεδο. Όλες οι νέες κλήσεις πρέπει να ξεκινούν με το τηλεφωνικό κέντρο στον 1ο όροφο και πρέπει να μεταφέρονται σε κάθε μεμονωμένο όροφο σε αριθμητική σειρά μέχρι τον 15ο όροφο πριν τελειώσει η κλήση. Ας το θέσουμε σε κίνηση για να δούμε πώς λειτουργεί.
Φανταστείτε ότι εισέρχεται μια εισερχόμενη κλήση στον πίνακα του 1ου ορόφου και αποστέλλεται σε ένα γραφείο στον 1ο όροφο (κόμβος). Στη συνέχεια η κλήση μεταφέρεται απευθείας μεταξύ άλλων γραφείων (κόμβων) στον 1ο όροφο έως ότου είναι έτοιμη να αποσταλεί στον επόμενο όροφο. Στη συνέχεια, η κλήση πρέπει να σταλεί ξανά στον πίνακα του 1ου ορόφου, ο οποίος στη συνέχεια μεταβιβάζεται στον πίνακα 2ου ορόφου. Αυτά τα ίδια βήματα επαναλαμβάνουν έναν όροφο κάθε φορά, με την κλήση να αποστέλλεται μέσω αυτής της διαδικασίας σε κάθε πάτωμα μέχρι το πάτωμα 15.
Στην ANNs, οι κόμβοι (γραφεία) είναι διατεταγμένοι σε στρώματα (δάπεδα του κτιρίου). Οι πληροφορίες (μια κλήση) εισέρχονται πάντοτε μέσα από το στρώμα εισόδου (ο 1ος όροφος και ο πίνακας διανομής) και πρέπει να αποστέλλονται και να υποβάλλονται σε επεξεργασία από κάθε στρώμα (πάτωμα) πριν μετακινηθεί στην επόμενη. Κάθε στρώμα (πάτωμα) επεξεργάζεται συγκεκριμένες λεπτομέρειες σχετικά με την κλήση και στέλνει το αποτέλεσμα μαζί με την κλήση στο επόμενο στρώμα. Όταν η κλήση φτάσει στη στρώση εξόδου ( 15ος όροφος και στον πίνακα διανομής), περιλαμβάνει τις πληροφορίες επεξεργασίας από τα στρώματα 1-14. Οι κόμβοι (γραφεία) στο 15ο στρώμα (πάτωμα) χρησιμοποιούν τις πληροφορίες εισόδου και επεξεργασίας από όλα τα άλλα στρώματα (δάπεδα) για να βρουν μια απάντηση ή ανάλυση (έξοδο).
Νευρωνικά δίκτυα και εκμάθηση μηχανών
Τα νευρικά δίχτυα είναι ένα είδος τεχνολογίας στην κατηγορία της μηχανικής μάθησης. Στην πραγματικότητα, η πρόοδος στην έρευνα και ανάπτυξη των νευρωνικών δικτύων έχει συνδεθεί στενά με τις εξελίξεις και τις ροές προόδου στο ML. Τα νευρικά δίκτυα επεκτείνουν τις δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων και ενισχύουν την υπολογιστική ισχύ του ML, αυξάνοντας τον όγκο των δεδομένων που μπορούν να επεξεργαστούν, αλλά και τη δυνατότητα εκτέλεσης πιο σύνθετων εργασιών.
Το πρώτο τεκμηριωμένο μοντέλο υπολογιστή για την ANNs δημιουργήθηκε το 1943 από τους Walter Pitts και Warren McCulloch. Το αρχικό ενδιαφέρον και η έρευνα στα νευρωνικά δίκτυα και στη μηχανική μάθηση τελικά επιβραδύνθηκε και περιορίστηκε σχεδόν στο 1969, με ελάχιστες εκρήξεις ανανεωμένου ενδιαφέροντος. Οι υπολογιστές της εποχής απλά δεν είχαν αρκετά γρήγορους ή αρκετά μεγάλους επεξεργαστές για να προωθήσουν περαιτέρω αυτές τις περιοχές και ο τεράστιος όγκος των δεδομένων που απαιτούνται για τα ML και τα νευρικά δίκτυα δεν ήταν διαθέσιμα εκείνη τη στιγμή.
Οι μαζικές αυξήσεις στην υπολογιστική ισχύ με την πάροδο του χρόνου, καθώς και η ανάπτυξη και επέκταση του Διαδικτύου (και συνεπώς η πρόσβαση σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων μέσω του διαδικτύου) έχουν επιλύσει αυτές τις πρόωρες προκλήσεις. Τα νευρικά δίχτυα και τα ML είναι πλέον χρήσιμα για τις τεχνολογίες που βλέπουμε και χρησιμοποιούμε κάθε μέρα, όπως η αναγνώριση προσώπου , η επεξεργασία και η αναζήτηση εικόνων, καθώς και η μετάφραση γλωσσών σε πραγματικό χρόνο - για να αναφέρουμε μόνο λίγους.
Παραδείγματα νευρωνικών δικτύων στην καθημερινή ζωή
Το ANN είναι ένα αρκετά σύνθετο θέμα μέσα στην τεχνολογία, ωστόσο, αξίζει να αφιερώσουμε λίγο χρόνο για να διερευνήσουμε, λόγω του αυξανόμενου αριθμού τρόπων που επηρεάζει τη ζωή μας κάθε μέρα. Ακολουθούν μερικά ακόμη παραδείγματα τρόπων που τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται σήμερα από διαφορετικές βιομηχανίες:
- Χρηματοδότηση: Τα νευρικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη των συναλλαγματικών ισοτιμιών. Χρησιμοποιούνται επίσης στην τεχνολογία πίσω από τα αυτόματα συστήματα συναλλαγών που χρησιμοποιούνται στη χρηματιστηριακή αγορά.
- Ιατρική: Οι δυνατότητες επεξεργασίας εικόνας των νευρικών δικτύων έχουν συμβάλει στην τεχνολογία που βοηθά στην ακριβέστερη ανίχνευση και ανίχνευση των πρώιμων σταδίων και είναι δύσκολο να εντοπιστούν τα είδη καρκίνων. Ένας τέτοιος τύπος καρκίνου είναι το επεμβατικό μελάνωμα, η πιο σοβαρή και θανατηφόρα μορφή του καρκίνου του δέρματος. Ο εντοπισμός του μελανώματος σε προγενέστερα στάδια, προτού εξαπλωθεί, δίνει στους ασθενείς με αυτόν τον τύπο καρκίνου τις καλύτερες πιθανότητες να το κατακτήσει.
- Καιρός: Η ικανότητα ανίχνευσης των μεταβολών της ατμόσφαιρας που υποδεικνύουν ένα δυνητικά σοβαρό και επικίνδυνο μετεωρολογικό γεγονός όσο το δυνατόν πιο γρήγορα και με ακρίβεια είναι απαραίτητη για τη διάσωση ζωών. Τα νευρικά δίκτυα εμπλέκονται στην επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο εικόνων δορυφόρων και ραντάρ που δεν ανιχνεύουν μόνο την πρόωρη δημιουργία τυφώνων και κυκλώνων, αλλά επίσης ανιχνεύουν ξαφνικές μεταβολές στην ταχύτητα και την κατεύθυνση του ανέμου που υποδεικνύουν ένα ανεμοστρόβιλο σχηματισμού. Οι ανεμοστρόβιλοι είναι μερικά από τα ισχυρότερα και πιο επικίνδυνα μετεωρολογικά γεγονότα - συχνά πιο ξαφνικά, καταστροφικά και θανατηφόρα από τους τυφώνες.