Mihin neuroverkot pystyvät?

Syväoppiminen, joka on koneoppimisen alaluokka ja perustuu keinotekoisten neuroverkkojen ideoihin ja periaatteisiin, omaa valtavan potentiaalin ja sitä on jo laajasti sovellettu eri toimialoilla. Tämä on nykyaikainen ja tehokas työkalu, joka kykenee ratkaisemaan monia ongelmia, joihin aiemmin ei ollut vastauksia.

Syväoppimisella on lukuisia käytännön sovelluksia eri toimialoilla. Tässä on useita ongelmaluokkia, joita neuroverkoilla ratkaistaan, sekä esimerkkejä:

• Kuvantunnistus: syväoppimista käytetään kuvien tunnistukseen ja luokitteluun monilla aloilla, esimerkiksi sosiaalisen median automaattisessa kuvien tunnistuksessa sekä lääketieteellisessä diagnostiikassa, kuten magneettikuvien tai röntgenkuvien analysoinnissa:

• Puheentunnistus: järjestelmät kuten Siri, Google Assistant ja Alexa hyödyntävät syväoppimista ihmisen puheen käsittelyssä ja ymmärtämisessä:

• Tekstianalyysi: syväoppiminen auttaa tekstien analysoinnissa ja luokittelussa. Tämä kattaa esimerkiksi asiakasarviot, uutisartikkelit, sosiaalisen median ja paljon muuta. Esimerkkinä voidaan mainita tunnesävyanalyysi twiiteissä tai tuotearvioissa:

• Suosittelujärjestelmät: palvelut kuten Netflix tai Amazon hyödyntävät syväoppimista tarjotakseen yksilöllisiä suosituksia aiemman käyttäjäkäyttäytymisen perusteella;
• Itseajavat autot: syväoppiminen mahdollistaa autojen tunnistaa esineitä, jalankulkijoita, muita ajoneuvoja, liikennemerkkejä ja paljon muuta, ja tehdä päätöksiä vastaanotetun tiedon perusteella:

• Kasvojentunnistus: tätä käytetään monilla aloilla, kuten puhelimen avaamisessa, turvajärjestelmissä ja avaimettomissa kulkujärjestelmissä:

• Generatiiviset tehtävät: näitä käytetään uuden datan luomiseen, joka jäljittelee alkuperäistä dataa. Esimerkkejä ovat realististen, todellisuudessa olemattomien kasvojen kuvien luominen tai talvimaiseman muuttaminen kesäiseksi. Tämä koskee myös tekstiin ja äänenkäsittelyyn liittyviä tehtäviä.

Mitä neuroverkot EIVÄT voi tehdä?

Samalla on olemassa ongelmaluokkia, joita on tällä hetkellä vaikea tai mahdoton ratkaista syväoppimisen tai neuroverkkojen avulla:

• Yleistekoälyn (AGI) rakentaminen: kaikista syväoppimisen edistysaskeleista huolimatta olemme vielä kaukana koneesta, joka voisi täysin jäljitellä ihmisen älykkyyttä kaikessa monimuotoisuudessaan. Jokainen neuroverkko pystyy ratkaisemaan vain ennalta opetellun tehtävän:

• Tietoköyhät tehtävät: syväoppiminen vaatii suuria määriä dataa koulutukseen. Jos dataa on vähän, malli voi oppia huonosti (alioppiminen) tai muistaa datan ilman tarvittavien mallien löytämistä (ylioppiminen):

• Korkeat vaatimukset selitettävyydelle: neuroverkkoja kutsutaan usein "musta laatikko" -järjestelmiksi, koska on vaikea ymmärtää, miten ne päätyivät tiettyyn johtopäätökseen tai ennusteeseen. Joillakin aloilla, kuten lääketieteessä tai rahoituksessa, joissa vaaditaan korkeaa läpinäkyvyyttä ja selitettävyyttä, tämä voi olla ongelma:

• Tehtävät, jotka vaativat tiukkaa sääntöjen noudattamista: neuroverkot ovat hyviä oppimaan datasta ja ennustamaan datasta löytyvien mallien perusteella, mutta ne eivät välttämättä kykene suoriutumaan tehtävistä, joissa tiukkoja sääntöjä tai algoritmeja on noudatettava tarkasti (esim. yhtälön ratkaiseminen):

Yleisesti ottaen syväoppiminen on tehokas työkalu, joka voi ratkaista monia ongelmia. Kuten kaikilla työkaluilla, sillä on kuitenkin rajoituksensa, ja on tärkeää käyttää sitä siellä, missä se on järkevintä.