Mitä hermoverkot voivat tehdä?

Syväoppiminen, koneoppimisen osa-alue, joka perustuu keinotekoisten hermoverkkojen periaatteisiin, omaa valtavan potentiaalin ja on jo laajasti käytössä eri toimialoilla. Se on nykyaikainen ja tehokas työkalu, joka kykenee ratkaisemaan monia monimutkaisia ongelmia, joihin aiemmin ei ollut tehokkaita ratkaisuja.

Hermoverkkoja sovelletaan erilaisiin todellisen maailman tehtäviin useilla aloilla. Alla on esitetty useita keskeisiä ongelmakategorioita, joita ne käsittelevät, sekä esimerkkejä:

• Kuvantunnistus: käytetään kuvien tunnistamiseen ja luokitteluun esimerkiksi automaattisessa valokuvien tunnistuksessa sosiaalisessa mediassa tai lääketieteellisessä diagnostiikassa, mukaan lukien magneetti- ja röntgenkuvien analyysi:

• 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 analyysi 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, 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?

On edelleen olemassa ongelmaluokkia, joita on vaikea tai tällä hetkellä mahdotonta ratkaista syväoppimisen tai neuroverkkojen avulla:

• Yleisen tekoälyn (AGI) rakentaminen: merkittävästä edistyksestä huolimatta nykyaikaiset neuroverkot eivät kykene täysin jäljittelemään ihmisen älykkyyden monimuotoisuutta ja sopeutumiskykyä. Jokainen verkko on suunniteltu suorittamaan vain tiettyä tehtävää, johon se on koulutettu:

• 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 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 soveltuvat hyvin oppimaan datasta ja tekemään ennusteita havaittujen mallien perusteella, mutta ne eivät välttämättä kykene suoriutumaan tehtävistä, joissa on noudatettava tarkkoja sääntöjä tai algoritmeja (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.