Vad kan neurala nätverk göra?

Djupinlärning, en gren av maskininlärning baserad på principerna för artificiella neurala nätverk, har enorm potential och används redan i stor utsträckning inom olika branscher. Det är ett modernt och kraftfullt verktyg som kan lösa många komplexa problem som tidigare saknade effektiva lösningar.

Neurala nätverk tillämpas på olika verkliga uppgifter inom flera områden. Nedan följer flera huvudkategorier av problem de hanterar, tillsammans med exempel:

• Bildigenkänning: används för att identifiera och klassificera bilder inom områden som automatisk fototaggning på sociala medier eller medicinsk diagnostik, inklusive analys av MRI- och röntgenbilder:

• Talsyntes: system som Siri, Google Assistant och Alexa använder djupinlärning för att bearbeta och förstå mänskligt tal:

• Textanalys: djupinlärning hjälper till vid analys och klassificering av texter. Detta inkluderar kundrecensioner, nyhetsartiklar, sociala medier och mer. Ett exempel är sentimentanalys i tweets eller produktrecensioner:

• Rekommendationssystem: tjänster som Netflix eller Amazon använder djupinlärning för att erbjuda personliga rekommendationer baserat på tidigare användarbeteende;
• Självkörande bilar: djupinlärning gör det möjligt för bilar att känna igen objekt, fotgängare, andra fordon, vägmärken och mer, och därefter fatta beslut baserat på den mottagna informationen:

• Ansiktsigenkänning: detta används inom många områden, från upplåsning av telefoner till säkerhetssystem och nyckelfria inpasseringssystem:

• Generativa uppgifter: dessa används för att skapa ny data som efterliknar viss originaldata. Exempel inkluderar att skapa realistiska bilder av ansikten som inte existerar i verkligheten, eller att omvandla en bild av ett vinterlandskap till ett sommarlandskap. Detta gäller även uppgifter relaterade till text- och ljudbearbetning.

Vad kan neurala nätverk INTE göra?

Det finns fortfarande kategorier av problem som är svåra eller för närvarande omöjliga att lösa med djupinlärning eller neurala nätverk:

• Att bygga artificiell generell intelligens (AGI): trots betydande framsteg kan moderna neurala nätverk inte fullt ut replikera mångfalden och anpassningsförmågan hos mänsklig intelligens. Varje nätverk är utformat för att endast utföra den specifika uppgift det tränats för:

• Uppgifter med lite data: djupinlärning kräver stora mängder data för träning. Om det finns lite data kan modellen lära sig dåligt (underfitting) eller memorera datan utan att extrahera nödvändiga mönster (overfitting):

• Höga krav på tolkbarhet: neurala nätverk kallas ofta "svarta lådor" eftersom det är svårt att förstå hur de kommit fram till en viss slutsats eller förutsägelse. För vissa områden, såsom medicin eller finans, där hög grad av transparens och förklarbarhet krävs, kan detta vara ett problem:

• Uppgifter som kräver strikt efterlevnad av regler: neurala nätverk är bra på att lära sig från data och förutsäga baserat på mönster som hittas i data, men de kan ha svårt att hantera uppgifter där strikta regler eller algoritmer måste följas exakt (t.ex. att lösa ekvationen):

Generellt är djupinlärning ett kraftfullt verktyg som kan lösa många problem. Men, precis som alla verktyg, har det sina begränsningar och det är viktigt att använda det där det är mest meningsfullt.