Mitä neuroverkot voivat tehdä?

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

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

• Kuvantunnistus: syväoppimista käytetään kuvien tunnistukseen ja luokitteluun monilla aloilla, aina sosiaalisen median automaattisesta kuvien tunnistuksesta lääketieteelliseen diagnostiikkaan, kuten magneettikuvien tai röntgenkuvien analysointiin:

• 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 tunnetilojen analysointi 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 muuta, sekä 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 ääneen liittyviä tehtäviä.

Mitä neuroverkot EIVÄT voi tehdä?

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

• Yleisen tekoälyn (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 tulkittavuusvaatimukset: neuroverkkoja kutsutaan usein "musta laatikko" -järjestelmiksi, koska on vaikea ymmärtää, miten ne ovat päätyneet tiettyyn johtopäätökseen tai ennusteeseen. Joillakin aloilla, kuten lääketieteessä tai rahoituksessa, joissa vaaditaan korkea läpinäkyvyys ja selitettävyys, tämä voi olla ongelma:

• Tehtävät, jotka vaativat tiukkaa sääntöjen noudattamista: neuroverkot ovat hyviä oppimaan datasta ja tekemään ennusteita datasta löytyvien mallien perusteella, mutta ne eivät välttämättä sovellu tehtäviin, joissa on noudatettava tarkkoja sääntöjä tai algoritmeja (esim. yhtälön ratkaiseminen):

Yleisesti ottaen syväoppiminen on tehokas työkalu, joka voi ratkaista monia ongelmia. Kuten kaikilla työkaluilla, silläkin on rajoituksensa, ja on tärkeää käyttää sitä siellä, missä siitä on eniten hyötyä.