Sieci neuronowe - czym są i jak działają? Nie musisz być inżynierem, żeby znać podstawy
Sztuczna sieć neuronowa to system przetwarzania danych, którego działanie opiera się na rzeczywistym układzie nerwowym, a zwłaszcza pracy mózgu. Najprościej mówiąc, chodzi o to, by model sieci neuronowej potrafił uczyć się na przykładach i generalizował uzyskaną w ten sposób wiedzę.
Sztuczna inteligencja to dziś absolutnie topowy temat, który rozgrzewa wyobraźnię użytkowników, producentów i inwestorów. Firmy produkujące sprzęt do obliczeń AI - takie jak NVIDIA - biją rekordy przychodów, rozwiązania w rodzaju ChatGPT czy Copilot zmieniają sposób w jaki korzystamy z komputera, czy też rozwiązujemy problemy, a specjalizowane układy do uczenia maszynowego (NPU - Neural Processing Unit) montuje się zarówno w kartach graficznych, jak i procesorach (np. Intel Meteor Lake, czy AMD Phoenix).
AI nie jest więc czymś odległym i możliwym do osiągnięcia w dalekiej przyszłości, bo z zalet tej technologii aktywnie korzystają ludzie na całym świecie - włączając w to dzieci, czy użytkowników zupełnie nie obeznanymi z nowymi technologiami. Jej zastosowanie i rozwój budzą wiele kontrowersji, ale wszystko wskazuje na to, że tego pociągu nie da się już zatrzymać.
Zatrzymajmy się jednak na chwilę z innego powodu. Czym w ogóle są sieci neuronowe i na czym polega uczenie maszynowe?
Sieć neuronowa - czym się charakteryzuje i jak się może ulepszać?
Główną cechą sieci neuronowej jest to, że nie musimy w sposób matematyczny definiować problemu, czy nawet jego hipotetycznych założeń. Po prostu dostarczamy dane, a system na podstawie ich analizy przedstawi nam wyniki. Warto zauważyć, że nie ma jednej definicji sieci neuronowej - jest to bardziej zbiór różnych (czasem bardzo luźno powiązanych) modeli, których działanie może być niezwykle elastyczne.
Celem stworzenia sieci neuronowych była po prostu chęć zbudowania maszyny, która potrafiłaby rozwiązywać problemy z sposób zbliżony do działania ludzkiego mózgu. Rosnąca ilość nieuporządkowanych danych, choćby w systemach big data i trudności związane z ich użyciem, sprawiły, że wykorzystanie sieci neuronowych do ich analizy okazało się strzałem w dziesiątkę.
Z kolei uczenie maszynowe można opisać jako samoulepszanie się algorytmów wraz z napływem kolejnych danych. Dobrym przykładem jest choćby technika skalowania NVIDII o nazwie DLSS, która ulepsza swoje działanie po "nauce" na obrazie generowanym przez silnik gry.
W jakich zastosowaniach sieci neuronowe sprawdzą się naprawdę dobrze? Na przykład w przewidywaniach przy skomplikowanych wejściowych bazach danych. Można je wykorzystać między innymi do prognozowania, ocen, uogólnień, czy wykrywania ukrytych anomalii, zależności i prawidłowości.
Sieci neuronowe mogą nas wspierać w skomplikowanych zadaniach, których rozwiązanie zajęłoby ogromną ilość czasu i wydają się być idealnym rozwiązaniem choćby w przypadku diagnostyki medycznej, rozpoznawania obrazów czy mowy, optymalizacji logistyki, rozwoju skomplikowanych tworów w rodzaju inteligentnych miast oraz prognoz finansowych.
Nie zamierzam się tu wgłębiać w budowę przykładowej sieci neuronowej - dość powiedzieć, że proste modele składają się z warstwy wejścia i wyjścia, jak i warstwy ukrytej pomiędzy nimi. Zwiększenie liczby warstw ukrytych tworzy tzw. sieci neuronowe głębokiego uczenia (deep learning). Warstwy są połączone węzłami (nod), co tworzy właśnie sieć na podobieństwo neuronów w ludzkim mózgu. Trzeba jednak pamiętać, że sztuczna sieć neuronowa ma przede wszystkim działać na podobieństwo ludzkiego mózgu, a nie wiernie odtwarzać jego budowę.
Zobacz inne artykuły dotyczące sztucznej inteligencji:
Oczywiście od działających sieci neuronowych do "prawdziwej", samoświadomej sztucznej inteligencji jeszcze daleka droga. A może nie jest ona tak daleka, jak się nam wydaje?
