Νευρωνικά Δίκτυα και Τεχνητή Νοημοσύνη

Ένα νευρωνικό δίκτυο είναι μια μέθοδος στην τεχνητή νοημοσύνη που διδάσκει στους υπολογιστές να επεξεργάζονται δεδομένα με έναν τρόπο που είναι εμπνευσμένος από τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης, που ονομάζεται βαθιά μάθηση, που χρησιμοποιεί διασυνδεδεμένους κόμβους ή νευρώνες σε μια επίπεδη δομή που μοιάζει με τον ανθρώπινο εγκέφαλο.

Δημιουργεί ένα προσαρμοστικό σύστημα που οι υπολογιστές χρησιμοποιούν για να μαθαίνουν από τα λάθη τους και να βελτιώνονται συνεχώς. Έτσι, τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα επιχειρούν να επιλύσουν πολύπλοκα προβλήματα, όπως η σύνοψη εγγράφων ή η αναγνώριση προσώπων, με μεγαλύτερη ακρίβεια.

Κάθε νευρωνικό δίκτυο αποτελείται από επίπεδα κόμβων, ή τεχνητών νευρώνων - ένα επίπεδο εισόδου, ένα ή περισσότερα κρυφά επίπεδα και ένα επίπεδο εξόδου. Κάθε κόμβος συνδέεται με άλλους και έχει τα δικά του συνδεδεμένα βάρη και κατώφλι.

Εάν η έξοδος ενός μεμονωμένου κόμβου είναι πάνω από την καθορισμένη τιμή του κατωφλίου, τότε αυτός ο κόμβος ενεργοποιείται και στέλνει δεδομένα στο επόμενο επίπεδο του δικτύου. Διαφορετικά, δεν περνάει κανένα δεδομένο στο επόμενο επίπεδο του δικτύου.

Τα νευρωνικά δίκτυα βασίζονται σε δεδομένα εκπαίδευσης για να μάθουν και να βελτιώσουν την ακρίβειά τους με την πάροδο του χρόνου. Μόλις είναι ρυθμισμένα για ακρίβεια, αποτελούν ισχυρά εργαλεία στην επιστήμη των υπολογιστών και την τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέποντάς μας να ταξινομούμε και να ομαδοποιούμε δεδομένα με υψηλή ταχύτητα.

Εργασίες όπως η αναγνώριση φωνής ή εικόνας μπορούν να διαρκούν λίγα λεπτά σε σύγκριση με τις ώρες που απαιτούνται για τη χειροκίνητη αναγνώριση από ανθρώπινους ειδικούς. Ένα από τα πιο γνωστά παραδείγματα ενός νευρωνικού δικτύου είναι ο αλγόριθμος αναζήτησης της Google.

Βασικά στοιχεία:

• Ορισμός και επισκόπηση των νευρωνικών δικτύων ως υπολογιστικά μοντέλα που εμπνέονται από τον ανθρώπινο εγκέφαλο

• Σύντομη ιστορία: Από τα αρχικά εννοιολογικά μοντέλα έως τις σύγχρονες καινοτόμες ανακαλύψεις στη βαθιά μάθηση

• Προσεγγίσεις εκπαίδευσης: Επιβλεπόμενη, ανεπιβλεπόμενη, ενίσχυσης μάθησης

• Κύριες εφαρμογές: Όραση υπολογιστών, Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), Αναγνώριση φωνής, Προβλεπτική ανάλυση

• Ηθικές σκέψεις και υπεύθυνη ανάπτυξη των συστημάτων νευρωνικών δικτύων

• Δυνητική επίδραση και προοπτικές για το μέλλον σε διάφορους τομείς και βιομηχανίες

Γιατί τα νευρωνικά δίκτυα είναι σημαντικά

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να βοηθήσουν τους υπολογιστές να λαμβάνουν έξυπνες αποφάσεις με περιορισμένη ανθρώπινη βοήθεια. Αυτό συμβαίνει επειδή μπορούν να μάθουν και να μοντελοποιήσουν τις σχέσεις μεταξύ των εισόδων και εξόδων που είναι μη γραμμικές και περίπλοκες. Για παράδειγμα, μπορούν να εκτελούν τις ακόλουθες εργασίες.

Κάντε γενικεύσεις και συμπεράσματα

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να κατανοήσουν μη δομημένα δεδομένα και να κάνουν γενικές παρατηρήσεις χωρίς σαφή εκπαίδευση. Για παράδειγμα, μπορούν να αναγνωρίσουν ότι δύο διαφορετικές προτάσεις εισόδου έχουν παρόμοιο νόημα:

• Μπορείτε να μου πείτε πώς να κάνω την πληρωμή?

• Πώς μπορώ να μεταφέρω χρήματα?

Ένα νευρωνικό δίκτυο θα γνωρίζει ότι και οι δύο προτάσεις έχουν το ίδιο νόημα. Ή θα μπορούσε να αναγνωρίσει ευρέως ότι ο Baxter Road είναι ένας τόπος, ενώ ο Baxter Smith είναι το όνομα ενός ατόμου.

Ιστορία των νευρωνικών δικτύων

Η ιστορία των νευρωνικών δικτύων είναι μακρύτερη από ό,τι πιστεύουν πολλοί άνθρωποι. Ενώ η ιδέα ενός "μηχανή που σκέφτεται" μπορεί να εντοπιστεί στην αρχαία ελληνική φιλοσοφία, θα επικεντρωθούμε στα κύρια γεγονότα που οδήγησαν στην εξέλιξη της σκέψης γύρω από τα νευρωνικά δίκτυα, τα οποία έχουν αυξομειωθεί σε δημοτικότητα κατά καιρούς:

1943: Ο Warren S. McCulloch και ο Walter Pitts δημοσίευσαν το άρθρο "Ένας λογικός καλός των ιδεών που απορρέουν από τη νευρική δραστηριότητα". Αυτή η έρευνα επιδίωκε να κατανοήσει πώς ο ανθρώπινος εγκέφαλος μπορούσε να παράγει πολύπλοκα πρότυπα μέσω συνδεδεμένων νευρώνων. Μία από τις κύριες ιδέες που προέκυψαν από αυτήν την εργασία ήταν η σύγκριση των νευρώνων με ένα δυαδικό κατώφλι στη λογική Boolean (δηλαδή, δηλώσεις 0/1 ή αληθείς/ψευδείς).

1958: Ο Frank Rosenblatt αποδίδεται με την ανάπτυξη του περσεπτρόνου, που καταγράφεται στην έρευνά του "Ο Περσέπτρον: Ένα πιθανοτικό μοντέλο για την αποθήκευση και οργάνωση πληροφοριών στον εγκέφαλο". Πηγαίνει την εργασία του McCulloch και Pitt ένα βήμα παραπέρα εισάγοντας βάρη στην εξίσωση. Χρησιμοποιώντας έναν υπολογιστή IBM 704, ο Rosenblatt κατάφερε να κάνει έναν υπολογιστή να μάθει να διακρίνει κάρτες που είχαν σημειώσεις στα αριστερά έναντι καρτών που είχαν σημειώσεις στα δεξιά.

1974: Πολλοί ερευνητές συνέβαλαν στην ιδέα του backpropagation, αλλά ο Πολ Βέρμπος ήταν ο πρώτος που παρατήρησε την εφαρμογή του στα νευρωνικά δίκτυα στη διατριβή του για το διδακτορικό του.

1989: Ο Yann LeCun δημοσίευσε ένα άρθρο που εικονογραφεί το πώς η χρήση περιορισμών στο backpropagation και η ενσωμάτωσή του στην αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση αλγορίθμων. Αυτή η έρευνα εκμεταλλεύτηκε επιτυχώς ένα νευρωνικό δίκτυο για να αναγνωρίσει χειρόγραφους αριθμούς ταχυδρομικού κώδικα που παρέχονται από την Υπηρεσία Ταχυδρομείων των Ηνωμένων Πολιτειών.

Είδη νευρωνικών δικτύων

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να ταξινομηθούν σε διάφορους τύπους, οι οποίοι χρησιμοποιούνται για διαφορετικούς σκοπούς. Αν και αυτή δεν είναι μια κατάλογος κατάλληλος για όλους τους τύπους, τα παρακάτω θα ήταν αντιπροσωπευτικά για τους πιο κοινούς τύπους νευρωνικών δικτύων που θα συναντήσετε για τις κύριες χρήσεις τους:

Το perceptron είναι το παλαιότερο νευρωνικό δίκτυο, δημιουργημένο από τον Frank Rosenblatt το 1958.

Τα νευρωνικά δίκτυα feedforward, ή πολυεπίπεδα perceptrons (MLPs), είναι αυτά στα οποία κυρίως επικεντρωθήκαμε σε αυτό το άρθρο. Αποτελούνται από ένα επίπεδο εισόδου, ένα ή περισσότερα κρυμμένα επίπεδα και ένα επίπεδο εξόδου.

Ενώ αυτά τα νευρωνικά δίκτυα είναι επίσης γνωστά ως MLPs, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι αποτελούνται πραγματικά από σιγμοειδείς νευρώνες, όχι από perceptrons, καθώς οι περισσότερες πραγματικές προβληματικές είναι μη γραμμικές. Τα δεδομένα συνήθως τροφοδοτούνται σε αυτά τα μοντέλα για να τα εκπαιδεύσουν, και αποτελούν τη βάση για την όραση υπολογιστών, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλα νευρωνικά δίκτυα.

Τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs) είναι παρόμοια με τα νευρωνικά δίκτυα feedforward, αλλά συνήθως χρησιμοποιούνται για την αναγνώριση εικόνων, την αναγνώριση προτύπων και/ή την όραση υπολογιστών. Αυτά τα δίκτυα εκμεταλλεύονται αρχές από τη γραμμική άλγεβρα, ειδικότερα τον πολλαπλασιασμό πινάκων, για να αναγνωρίσουν πρότυπα μέσα σε μια εικόνα.

Τα αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα (RNNs) αναγνωρίζονται από τους βρόχους ανάδρασης τους. Αυτοί οι αλγόριθμοι μάθησης χρησιμοποιούνται κυρίως όταν χρησιμοποιείται χρονοσειριακά δεδομένα για να κάνουν προβλέψεις σχετικά με μελλοντικά αποτελέσματα, όπως προβλέψεις της αγοράς μετοχών ή πρόβλεψη πωλήσεων.

Πώς λειτουργούν τα νευρωνικά δίκτυα

Το ανθρώπινο εγκέφαλο είναι η έμπνευση πίσω από την αρχιτεκτονική των νευρωνικών δικτύων. Οι νευρώνες του ανθρώπινου εγκεφάλου, που ονομάζονται νευρώνες, σχηματίζουν ένα πολύπλοκο, υψηλά διασυνδεδεμένο δίκτυο και στέλνουν ηλεκτρικά σήματα ο ένας στον άλλον για να βοηθήσουν τους ανθρώπους να επεξεργάζονται πληροφορίες.

Παρόμοια, ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο αποτελείται από τεχνητούς νευρώνες που εργάζονται μαζί για να λύσουν ένα πρόβλημα. Οι τεχνητοί νευρώνες είναι λογισμικά ενότητες, που ονομάζονται κόμβοι, και τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα είναι λογισμικά προγράμματα ή αλγόριθμοι που, στην ουσία τους, χρησιμοποιούν υπολογιστικά συστήματα για να επιλύσουν μαθηματικούς υπολογισμούς.

Ένα βασικό νευρωνικό δίκτυο έχει διασυνδεδεμένους τεχνητούς νευρώνες σε τρία επίπεδα:

1. Επίπεδο εισόδου

   Πληροφορίες από τον εξωτερικό κόσμο εισέρχονται στο τεχνητό νευρωνικό δίκτυο από το επίπεδο εισόδου. Οι κόμβοι εισόδου επεξεργάζονται τα δεδομένα, τα αναλύουν ή τα κατηγοριοποιούν και τα μεταβιβάζουν στο επόμενο επίπεδο.

2. Κρυφό επίπεδο

   Τα κρυφά επίπεδα παίρνουν την είσοδό τους από το επίπεδο εισόδου ή άλλα κρυφά επίπεδα. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να έχουν ένα μεγάλο αριθμό κρυφών επιπέδων. Κάθε κρυφό επίπεδο αναλύει την έξοδο από το προηγούμενο επίπεδο, την επεξεργάζεται περαιτέρω και την μεταβιβάζει στο επόμενο επίπεδο.

3. Επίπεδο εξόδου

   Το επίπεδο εξόδου δίνει το τελικό αποτέλεσμα όλης της επεξεργασίας δεδομένων από το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο. Μπορεί να έχει έναν μόνον κόμβον ή πολλούς. Για παράδειγμα, αν έχουμε ένα πρόβλημα δυαδικής (ναι/όχι) ταξινόμησης, το επίπεδο εξόδου θα έχει έναν κόμβο εξόδου, που θα δίνει το αποτέλεσμα ως 1 ή 0. Ωστόσο, αν έχουμε ένα πρόβλημα πολυκατηγορικής ταξινόμησης, το επίπεδο εξόδου μπορεί να αποτελείται από περισσότερους από έναν κόμβους εξόδου.

Αρχιτεκτονική βαθιών νευρωνικών δικτύων

Οι βαθιές νευρωνικές δίκτυα, ή δίκτυα βαθιάς μάθησης, έχουν αρκετά κρυφά επίπεδα με εκατομμύρια τεχνητούς νευρώνες που συνδέονται μεταξύ τους. Ένας αριθμός, που ονομάζεται βάρος, αναπαριστά τις συνδέσεις μεταξύ ενός κόμβου και άλλου. Το βάρος είναι ένας θετικός αριθμός αν ένας κόμβος ενθαρρύνει έναν άλλο, ή αρνητικός αν ένας κόμβος καταστέλλει τον άλλον. Οι κόμβοι με υψηλότερες τιμές βάρους έχουν μεγαλύτερη επίδραση στους άλλους κόμβους.

Θεωρητικά, τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να απεικονίσουν οποιονδήποτε τύπο εισόδου σε οποιονδήποτε τύπο εξόδου. Ωστόσο, απαιτούν επίσης πολύ περισσότερη εκπαίδευση σε σύγκριση με άλλες μεθόδους μηχανικής μάθησης. Χρειάζονται εκατομμύρια παραδείγματα δεδομένων εκπαίδευσης αντί για εκατοντάδες ή χιλιάδες που μπορεί να χρειαστεί ένα απλούστερο δίκτυο.

Πώς εκπαιδεύονται τα νευρωνικά δίκτυα

Η εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων είναι η διαδικασία διδασκαλίας ενός νευρωνικού δικτύου να εκτελεί μια εργασία. Τα νευρωνικά δίκτυα μαθαίνουν αρχικά επεξεργαζόμενα αρκετά μεγάλα σύνολα δεδομένων με ετικέτες ή χωρίς ετικέτες. Χρησιμοποιώντας αυτά τα παραδείγματα, μπορούν στη συνέχεια να επεξεργαστούν άγνωστες εισόδους με μεγαλύτερη ακρίβεια.

Στην επιβλεπόμενη μάθηση, οι επιστήμονες δεδομένων δίνουν στα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα σύνολα δεδομένων με ετικέτες που παρέχουν τη σωστή απάντηση εκ των προτέρων. Για παράδειγμα, ένα νευρωνικό δίκτυο βαθιάς μάθησης που εκπαιδεύεται στην αναγνώριση προσώπων επεξεργάζεται αρχικά εκατοντάδες χιλιάδες εικόνες ανθρώπινων προσώπων, με διάφορους όρους που σχετίζονται με την εθνική καταγωγή, τη χώρα ή το συναίσθημα που περιγράφει κάθε εικόνα.

Το νευρωνικό δίκτυο αργά χτίζει γνώση από αυτά τα σύνολα δεδομένων, τα οποία παρέχουν τη σωστή απάντηση εκ των προτέρων. Αφού το δίκτυο έχει εκπαιδευτεί, αρχίζει να κάνει εκτιμήσεις σχετικά με την εθνική καταγωγή ή το συναίσθημα ενός νέου προσώπου που δεν έχει επεξεργαστεί ποτέ πριν.

Νευρωνικά δίκτυα vs. βαθιά μάθηση

Το Deep Learning και τα νευρωνικά δίκτυα συχνά χρησιμοποιούνται ανταλλάξιμα στη συζήτηση, κάτι που μπορεί να προκαλέσει σύγχυση. Ως εκ τούτου, αξίζει να σημειωθεί ότι το "deep" στο Deep Learning αναφέρεται απλώς στο βάθος των στρωμάτων σε ένα νευρωνικό δίκτυο. Ένα νευρωνικό δίκτυο που αποτελείται από περισσότερα από τρία επίπεδα - τα οποία θα περιλαμβάνουν τις εισόδους και την έξοδο - μπορεί να θεωρηθεί ένα αλγόριθμος Deep Learning. Ένα νευρωνικό δίκτυο που έχει μόνο δύο ή τρία επίπεδα είναι απλώς ένα βασικό νευρωνικό δίκτυο.

Σε τι χρησιμοποιούνται τα νευρωνικά δίκτυα?

Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν αρκετές περιπτώσεις χρήσης σε πολλούς τομείς βιομηχανίας, όπως οι εξής:

• Διάγνωση νόσων με ταξινόμηση ιατρικών εικόνων

• Επιλεκτικό μάρκετινγκ μέσω φιλτραρίσματος κοινωνικών δικτύων και ανάλυσης δεδομένων συμπεριφοράς

• Οικονομικές προβλέψεις μέσω επεξεργασίας ιστορικών δεδομένων οικονομικών μέσων

• Πρόβλεψη φορτίου ηλεκτρικής ενέργειας και ζήτησης ενέργειας

• Έλεγχος διαδικασιών και ποιότητας

• Αναγνώριση χημικών ενώσεων

Παρακάτω παραθέτουμε τέσσερις από τις σημαντικές εφαρμογές των νευρωνικών δικτύων.

Όραση υπολογιστών

Η όραση των υπολογιστών είναι η δυνατότητα των υπολογιστών να εξάγουν πληροφορίες και εισηγήσεις από εικόνες και βίντεο. Με τα νευρωνικά δίκτυα, οι υπολογιστές μπορούν να διακρίνουν και να αναγνωρίζουν εικόνες με παρόμοιο τρόπο με τους ανθρώπους. Η όραση των υπολογιστών έχει αρκετές εφαρμογές, όπως οι εξής:

• Οπτική αναγνώριση σε αυτόνομα οχήματα για να αναγνωρίζουν πινακίδες και άλλους συμμετέχοντες στον δρόμο

• Αυτόματη μέτρηση περιεχομένου για την αφαίρεση ανεπιθύμητου ή ακατάλληλου περιεχομένου από αρχεία εικόνων και βίντεο

• Αναγνώριση προσώπων για την αναγνώριση προσώπων και την αναγνώριση χαρακτηριστικών όπως ανοιχτά μάτια, γυαλιά και γενειάδα

• Ετικέτες εικόνας για την αναγνώριση λογοτύπων εταιρειών, ρούχων, εξοπλισμού ασφαλείας και άλλων λεπτομερειών εικόνας

Αναγνώριση ομιλίας

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να αναλύσουν την ανθρώπινη ομιλία παρά τις διαφορετικές πρότυπα ομιλίας, τον τόνο, τη γλώσσα και την προφορά. Οι εικονικοί βοηθοί όπως η Amazon Alexa και το αυτόματο λογισμικό μεταγραφής χρησιμοποιούν την αναγνώριση ομιλίας για να εκτελούν καθήκοντα όπως τα παρακάτω:

• Υποστηρίζουν τους πράκτορες των κέντρων κλήσεων και αυτόματη ταξινόμηση κλήσεων

• Μετατρέπουν κλινικές συνομιλίες σε τεκμηρίωση σε πραγματικό χρόνο

• Δημιουργούν ακριβείς υπότιτλους για βίντεο και ηχογραφήσεις συνεδριάσεων για ευρύτερη κάλυψη περιεχομένου

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (Natural Language Processing - NLP) είναι η ικανότητα των υπολογιστών να επεξεργάζονται φυσικό κείμενο που δημιουργήθηκε από ανθρώπους. Τα νευρωνικά δίκτυα βοηθούν τους υπολογιστές να αντλούν εισαγωγές και να εξάγουν νόημα από δεδομένα κειμένου και έγγραφα. Η NLP έχει αρκετές εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένων των παρακάτω λειτουργιών:

• Αυτοματοποιημένοι εικονικοί πράκτορες και chatbots

• Αυτόματη οργάνωση και ταξινόμηση γραπτών δεδομένων

• Ανάλυση επιχειρηματικής νοημοσύνης μακρόστενων εγγράφων όπως email και φόρμες

• Δημιουργία ευαίσθητων δεικτών που υποδηλώνουν συναισθήματα, όπως θετικά και αρνητικά σχόλια στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης

• Σύνοψη εγγράφων και δημιουργία άρθρων για ένα συγκεκριμένο θέμα

Μηχανισμοί συστάσεων

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να παρακολουθούν τη δραστηριότητα των χρηστών για να αναπτύξουν εξατομικευμένες συστάσεις. Μπορούν επίσης να αναλύσουν όλη τη συμπεριφορά των χρηστών και να ανακαλύψουν νέα προϊόντα ή υπηρεσίες που ενδιαφέρουν έναν συγκεκριμένο χρήστη.

Για παράδειγμα, η Curalate, μια startup με έδρα τη Φιλαδέλφεια, βοηθά τις εταιρείες να μετατρέψουν τις αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης σε πωλήσεις. Οι εταιρείες χρησιμοποιούν την υπηρεσία έξυπνης επισήμανσης προϊόντων (IPT) της Curalate για να αυτοματοποιήσουν τη συλλογή και την καλλιέργεια περιεχομένου που δημιουργείται από τους χρήστες στα κοινωνικά μέσα.

Το IPT χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα για να εντοπίζει αυτόματα και να προτείνει προϊόντα που είναι σχετικά με τη δραστηριότητα του χρήστη στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Οι καταναλωτές δεν χρειάζεται να ψάχνουν μέσω ηλεκτρονικών καταλόγων για να βρουν ένα συγκεκριμένο προϊόν από μια εικόνα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Αντίθετα, μπορούν να χρησιμοποιήσουν την αυτόματη επισήμανση προϊόντων της Curalate για να αγοράσουν το προϊόν με ευκολία.

Πηγές:

1. IBM. (n.d.). Neural Networks. IBM. Retrieved from https://www.ibm.com/topics/neural-networks

2. Amazon Web Services. (n.d.). What is a Neural Network? Amazon Web Services. Retrieved from https://aws.amazon.com/what-is/neural-network/#:~:text=A%20neural%20network%20is%20a,inspired%20by%20the%20human%20brain.

3. McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5(4), 115-133. Retrieved from https://home.csulb.edu/~cwallis/382/readings/482/mccolloch.logical.calculus.ideas.1943.pdf

4. Rosenblatt, F. (1958). The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review, 65(6), 386-408. Retrieved from https://www.academia.edu/60542953/The_perceptron_a_probabilistic_model_for_information_storage_and_organization_in_the_brain