Sieci neuronowe są ściśle związane ze sztuczną inteligencją coraz częściej wykorzystywaną w wielu dziedzinach życia. Są to struktury — podobne do struktur znajdujących się w ludzkim mózgu — pozwalające programom komputerowym tworzyć wzorce i schematy, które zbierają dane i na ich podstawie umożliwiają rozwiązywanie różnorakich problemów.

 

Czym są sieci neuronowe?

Sztuczne sieci neuronowe (ANN) lub symulowane sieci neuronowe (SNN) sięgają swoją historią już lat 50. XX wieku, jednak dopiero w 2006 roku nastał przełom w ich rozwoju. Są to potężne narzędzia obliczeniowe, które wzorując się na pracy ludzkich neuronów odpowiedzialnych za przekazywanie impulsów i informacji w mózgu, przetwarzają zgromadzone dane za pomocą obiektów lub prostych jednostek obliczeniowych, przesyłają je i komunikują między innymi obiektami. 

To właśnie w 2006 roku dzięki rozwojowi nowoczesnych technologii możliwe było opracowanie efektywnych metod służących rozwijaniu sztucznej inteligencji. W tym celu powstały narzędzia oparte na algorytmach, które samodzielnie poprawiały swoje funkcjonowanie w wyniku uczenia maszynowego poprzez stały kontakt z danymi. Czas tej nauki był krótki, a sieci neuronowe pracowały na małych zbiorach danych. Współczesny rozwój tych sieci w powiązaniu z big data pozwala na uczenie głębokie, które trwa dłużej, ale operuje na bardzo dużych zbiorach danych i daję naprawdę spektakularne efekty nie tylko w branży IT i nowych technologiach informatycznych, ale i w bioinformatyce czy przy projektowaniu leków. Takie udoskonalone głębokie sieci mają jeden nadrzędny cel — stałe udoskonalanie procesu przetwarzania i zwracania informacji przy jak najmniejszej kontroli i ingerencji człowieka.

 

Sieci neuronowe składają się z:

  • warstwy wejściowej – odpowiada za pobór danych – parametrów wyjściowych;
  • warstwy ukrytej –  tu zachodzi proces obliczeń na podstawie zgromadzonej wcześniej bardzo dużej ilości danych oraz uczenia maszynowego i głębokiego poprzez modyfikację odpowiednich parametrów;
  • warstwy wyjściowej – zwraca wynik obliczeń.

 

Sieci neuronowe a sztuczna inteligencja

Sieci neuronowe są jednym z podtypów sztucznej inteligencji, a ich funkcjonowanie opiera się na modelowaniu działania ludzkiego mózgu. Zarówno sieci neuronowe, jak i sztuczna inteligencja, mają na celu rozwiązywanie problemów, na które ludzki umysł jest w stanie odpowiedzieć. Różnica między nimi polega jednak na podejściu do rozwiązywania problemów. Sztuczna inteligencja to ogólna koncepcja, która obejmuje różne technologie, takie jak sieci neuronowe, uczenie maszynowe czy przetwarzanie języka naturalnego. Sieci neuronowe natomiast to konkretna metoda przetwarzania informacji, która polega na wykorzystaniu sztucznych neuronów i ich połączeń, aby nauczyć system rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje na podstawie danych. Podobieństwem między nimi jest to, że obie technologie umożliwiają tworzenie systemów, które są w stanie uczyć się na podstawie doświadczeń i dostarczanych danych, co otwiera nowe możliwości dla wielu dziedzin.

sieci neuronowe grafika

Do czego branża IT wykorzystuje sieci neuronowe?

Sieci neuronowe, ich rozwój i niesamowite możliwości jakie dają, pomagają stworzyć technologie przyszłości, które można wykorzystywać w wielu branżach, nie tylko w IT. Ich podstawową zaletą jest fakt, że nie wymagają programowania. Wystarczy, że programista zaprojektuje za ich pomocą odpowiednie struktury, a proces uczenia głębokiego nastąpi automatycznie, dzięki czemu można rozwiązać konkretne problemy. 

 

Obecnie sieci neuronowe w branży IT wykorzystuje się m.in. do:

  • klasyfikacji i rozpoznawania danych – zarządzanie big data; odnosi się to nie tylko do obiektów w językach programowania, ale i rozpoznawania mowy, tekstu czy twarzy przez aplikację na telefonie;
  • analizy danych i poszukiwania związków między nimi;
  • kojarzenia danych – automatyzacja procesów wnioskowania na podstawie zebranych informacji;
  • prognozowania danych wyjściowych na podstawie odebranych danych wejściowych z wyłączaniem określania powiązań pomiędzy nimi.

 

Wyzwania i przyszłość

Wyzwania związane z wykorzystaniem sieci neuronowych stanowią istotny aspekt, który wymaga ciągłego rozwoju i doskonalenia tej zaawansowanej technologii. Jednym z głównych wyzwań jest interpretowalność modeli sieci neuronowych. Często są one skomplikowane i trudne do zrozumienia nawet przez ekspertów, co może utrudniać wyjaśnienie ich decyzji oraz wnioskowania z wyników. Rozwijanie metod i technik, które pozwolą na lepsze zrozumienie ich działania, będzie kluczowe, zwłaszcza w kontekście zastosowań medycznych i krytycznych systemów, gdzie interpretowalność jest niezbędna.m Innym wyzwaniem jest potrzeba większej ilości danych do nauki modeli. Sieci neuronowe wymagają ogromnych ilości danych treningowych, co nie zawsze jest możliwe, zwłaszcza w rzadkich przypadkach czy małych przedsięwzięciach. Praca nad metodami transferu wiedzy i uczenia na małych zbiorach danych jest kluczowa, aby umożliwić wykorzystanie sieci neuronowych w szerszym zakresie zastosowań.

Przyszłość sieci neuronowych jawi się jako dynamiczna i obiecująca. Rozwój technologii w dziedzinie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i Internetu rzeczy sprawia, że sieci neuronowe będą miały coraz większe znaczenie w branży nowych technologii. Spodziewamy się, że będą wykorzystywane w coraz większej liczbie zastosowań, od rozpoznawania obrazów i przetwarzania języka naturalnego po sterowanie autonomicznymi pojazdami czy rozwijanie inteligentnych systemów wspierających decyzje. W przyszłości należy również zwrócić uwagę na etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie sieci neuronowych. Ochrona prywatności danych, unikanie uprzedzeń i utrzymanie odpowiedniej przejrzystości decyzji podejmowanych przez te systemy stanie się jeszcze ważniejsze, zwłaszcza w kontekście ich szerokiego wdrażania w różnych dziedzinach życia.

Powiązane artykuły

Zobacz wszystkie artykuły powiązane z #Blockchain