Hvad kan neurale netværk gøre?

Deep learning, en underkategori af maskinlæring baseret på principperne for kunstige neurale netværk, har enormt potentiale og har allerede fundet bred anvendelse i forskellige industrier. Dette er et moderne og kraftfuldt værktøj, der er i stand til at løse mange problemer, som vi tidligere ikke havde svar på.

Deep learning har mange anvendelser i den virkelige verden på tværs af brancher. Her er flere klasser af problemer, der løses af neurale netværk samt specifikke eksempler:

• Billedgenkendelse: deep learning anvendes til billedgenkendelse og klassificering i mange områder, fra automatisk tagging af billeder på sociale medier til medicinsk diagnostik, såsom analyse af MR- eller røntgenbilleder:

• Talegenkendelse: systemer som Siri, Google Assistant og Alexa bruger deep learning til at behandle og forstå menneskelig tale:

• Tekstanalyse: deep learning hjælper med analyse og klassificering af tekster. Dette inkluderer kundeanmeldelser, nyhedsartikler, sociale medier og mere. Et eksempel er sentimentanalyse i tweets eller produktanmeldelser:

• Anbefalingssystemer: tjenester som Netflix eller Amazon anvender dyb læring til at tilbyde personlige anbefalinger baseret på tidligere brugeradfærd;
• Selvkørende biler: dyb læring gør det muligt for biler at genkende objekter, fodgængere, andre køretøjer, vejskilte og mere, og derefter træffe beslutninger baseret på de modtagne oplysninger:

• Ansigtsgenkendelse: dette anvendes i mange områder, fra oplåsning af telefoner til sikkerhedssystemer og nøglefri adgangssystemer:

• Generative opgaver: disse anvendes til at skabe nye data, der efterligner noget af de oprindelige data. Eksempler omfatter oprettelse af realistiske billeder af ansigter, der ikke eksisterer i virkeligheden, eller transformation af et billede af et vinterlandskab til et sommerlandskab. Dette gælder også for opgaver relateret til tekst- og lydbehandling.

Hvad kan neurale netværk IKKE gøre?

Samtidig findes der nogle typer problemer, som i øjeblikket er vanskelige eller umulige at løse ved hjælp af deep learning eller neurale netværk:

• Opbygning af kunstig generel intelligens (AGI): På trods af alle fremskridt inden for deep learning, er vi stadig langt fra at bygge en maskine, der fuldt ud kan simulere menneskelig intelligens i al dens mangfoldighed. Hvert neuralt netværk er kun i stand til at løse en forudindlært opgave:

• Opgaver med begrænset datamængde: Deep learning kræver store mængder data til træning. Hvis der er for lidt data, kan modellen lære dårligt (underfitting) eller huske dataene uden at udtrække de nødvendige mønstre (overfitting):

• Høje krav til fortolkelighed: Neurale netværk kaldes ofte "black boxes", fordi det er vanskeligt at forstå, hvordan de er nået frem til en bestemt konklusion eller forudsigelse. For nogle områder, såsom medicin eller finans, hvor der kræves en høj grad af gennemsigtighed og forklarlighed, kan dette være et problem:

• Opgaver, der kræver streng overholdelse af regler: neurale netværk er gode til at lære fra data og forudsige baseret på mønstre fundet i dataene, men de kan have svært ved opgaver, hvor strenge regler eller algoritmer skal følges nøje (f.eks. løsning af ligninger):

Generelt er deep learning et kraftfuldt værktøj, der kan løse mange problemer. Dog har det, ligesom alle andre værktøjer, sine begrænsninger, og det er vigtigt at anvende det, hvor det giver mest mening.