Hva kan nevrale nettverk gjøre?

Dyp læring, en underkategori av maskinlæring basert på prinsippene til kunstige nevrale nettverk, har enormt potensial og har allerede funnet bred anvendelse i ulike bransjer. Dette er et moderne og kraftig verktøy som kan løse mange problemer vi tidligere ikke hadde svar på.

Dyp læring har mange praktiske bruksområder på tvers av industrier. Her er flere klasser av problemer som løses av nevrale nettverk, samt konkrete eksempler:

• Bildegjenkjenning: dyp læring brukes til bildegjenkjenning og klassifisering i mange områder, fra automatisk merking av bilder i sosiale medier til medisinsk diagnostikk, som analyse av MR-bilder eller røntgenbilder:

• Talegjenkjenning: systemer som Siri, Google Assistant og Alexa bruker dyp læring for å behandle og forstå menneskelig tale:

• Tekstanalyse: dyp læring bidrar til analyse og klassifisering av tekst. Dette inkluderer kundeanmeldelser, nyhetsartikler, sosiale medier og mer. Et eksempel er sentimentanalyse i tweets eller produktanmeldelser:

• Anbefalingssystemer: tjenester som Netflix eller Amazon bruker dyp læring for å tilby personlige anbefalinger basert på tidligere brukeradferd;
• Selvkjørende biler: dyp læring gjør det mulig for biler å gjenkjenne objekter, fotgjengere, andre kjøretøy, trafikkskilt og mer, og deretter ta beslutninger basert på mottatt informasjon:

• Ansiktsgjenkjenning: dette brukes i mange områder, fra opplåsing av telefoner til sikkerhetssystemer og nøkkelfrie adgangssystemer:

• Generative oppgaver: disse brukes til å lage nye data som etterligner noe av de opprinnelige dataene. Eksempler inkluderer å lage realistiske bilder av ansikter som ikke eksisterer i virkeligheten, eller å forvandle et bilde av et vinterlandskap til et sommerlandskap. Dette gjelder også oppgaver knyttet til tekst- og lydbehandling.

Hva kan IKKE nevrale nettverk gjøre?

Samtidig finnes det noen typer problemer som for øyeblikket er vanskelige eller umulige å løse ved hjelp av dyp læring eller nevrale nettverk:

• Bygging av kunstig generell intelligens (AGI): Til tross for alle fremskritt innen dyp læring, er vi fortsatt langt unna å bygge en maskin som fullt ut kan simulere menneskelig intelligens i all dens kompleksitet. Hvert nevrale nettverk er kun i stand til å løse en forhåndslært oppgave:

• Oppgaver med lite data: Dyp læring krever store mengder data for opplæring. Hvis det er lite data, kan modellen lære dårlig (underfitting) eller huske dataene uten å trekke ut nødvendige mønstre (overfitting):

• Høye krav til tolkbarhet: Nevrale nettverk omtales ofte som "svarte bokser" fordi det er vanskelig å forstå hvordan de har kommet frem til en bestemt konklusjon eller prediksjon. For noen områder, som medisin eller finans, hvor høy grad av åpenhet og forklarbarhet er nødvendig, kan dette være et problem:

• Oppgaver som krever streng overholdelse av regler: nevrale nettverk er gode til å lære fra data og forutsi basert på mønstre funnet i dataene, men de kan ha utfordringer med oppgaver der strenge regler eller algoritmer må følges nøyaktig (f.eks. løse ligninger):

Generelt er dyp læring et kraftig verktøy som kan løse mange problemer. Likevel, som alle verktøy, har det sine begrensninger, og det er viktig å bruke det der det gir mest mening.