Sieci neuronowe a AI: Jak p?ynne sieci neuronowe mog? ograniczy? AI?

Sieci neuronowe p?ynne s? jednym z najwa?niejszych i unikalnych elementów w krajobrazie sztucznej inteligencji (AI).

Gdy maszyna lub robot musi reagowa? na bod?ce zewn?trzne czy dane, jej dzia?anie zazwyczaj poch?ania wiele zasobów. Wówczas powstaje w?skie gard?o, gdy próbujemy wpasowa? inteligencj? w bardzo ma?? przestrzeń.

VentureBeat opisuje, ?e klasyczna sie? neuronowa mo?e potrzebowa? 100 000 sztucznych neuronów, aby utrzyma? samochód, stabilnym podczas jazdy po drodze.

Jednak zespó? z MIT CSAIL, który rozwija sztuczn? sie? neuronow?, by? w stanie wykona? to samo zadanie przy u?yciu zaledwie 19 neuronów.

To odkrycie wskazuje, ?e machine learning stale si? rozwija. W przewodniku przeczytasz, jak dzia?aj? sieci neuronowe i uczenie g??bokie.

Inspiracja dla p?ynnych sieci neuronowych

Sztuczna sie? neuronowa to rodzaj architektury g??bokiego uczenia, opracowanej w celu rozwi?zania problemów robotów, które wykonuj? skomplikowane zadania. To oznacza w sieciach neuronowych nie istnieje zale?no?? od chmury czy pami?ci wewn?trznej.

Daniela Rus, dyrektor MIT CSAIL, powiedzia?a w wywiadzie dla VentureBeat: ?Inspiracj? dla sieci neuronowych p?ynnych by?o my?lenie o istniej?cych podej?ciach do uczenia maszynowego i zastanawianie si?, jak pasuj? one do systemów o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, które oferuj? roboty i urz?dzenia brzegowe”.

?W przypadku robota naprawd? nie mo?na uruchomi? du?ego modelu j?zykowego, poniewa? brakuje mocy obliczeniowej i miejsca na przechowywanie danych”.

Zespó? badawczy znalaz? wskazówk? do rozwi?zania swojego problemu w badaniach nad biologicznymi neuronami, wyst?puj?cymi w ma?ych organizmach.

Zauwa?, ?e dzisiejsza technologia znacznie ró?ni si? od tych najprostszych sieci neuronowych. Dane wej?ciowe s? szybko analizowane i wykorzystywane przez sztuczn? inteligencj?, co przek?ada si? na oczekiwane efekty.

Przyk?adowo, sztuczne neurony s? w stanie lepiej radzi? sobie z danymi strumieniowymi, takimi jak d?wi?k czy wideo, dzi?ki czemu mog? by? stosowane w aplikacjach krytycznych dla bezpieczeństwa, jak systemy autonomicznych pojazdów czy roboty medyczne.

To pokazuje, ?e sztuczna inteligencja staje si? codzienno?ci?.

Czym s? p?ynne sieci neuronowe?

Wyobra? sobie sieci neuronowe p?ynne jako po??czone komórki, które wspó?pracuj?, aby przetwarza? informacje i generowa? odpowiedzi.

Komórki w ludzkim mózgu tworz? skomplikowany uk?ad komórek, który równie? wykonuje skomplikowane obliczenia.

Jednak sieci nap?dzane sztuczn? inteligencj? koncentruj? si? na zastosowaniach o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, takich jak pojazdy autonomiczne i roboty, które potrzebuj? ci?g?ego strumienia danych.

Daniela Rus stwierdzi?a, ?Ogólnie rzecz bior?c, sieci p?ynne sprawdzaj? si? dobrze, gdy mamy do czynienia z danymi szeregów czasowych… potrzebna jest sekwencja, aby sieci p?ynne dzia?a?y dobrze.

?Jednak?e, je?li spróbujesz zastosowa? rozwi?zanie oparte na sieci p?ynnej do statycznej bazy danych, takiej jak ImageNet, to nie b?dzie dzia?a? tak dobrze.”

Korzy?ci i ograniczenia

Zespó? badawczy z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji MIT (CSAIL) odkry? nast?puj?ce zalety p?ynnych sieci neuronowych na podstawie swoich do?wiadczeń:

• Kompaktowo??

W cieci neuronowej opartej na AI funkcjonuj? przy znacznie mniejszej liczbie neuronów ni? klasyczne sieci neuronowe.

Jak wspomniano wcze?niej, klasyczna sie? neuronowa w procesie uczenia potrzebowa?aby 100 000 neuronów, aby utrzyma? samochód w pasie ruchu — p?ynna sie? neuronowa potrzebuje zaledwie 19 neuronów.

Ten przyk?ad pokazuje, ?e sztuczne sieci neuronowe ucz? si? rozwi?zywania problemów bez wykorzystywania ogromnych ilo?ci danych. Zapewne z biegiem czasu technologia b?dzie jeszcze mniej zasobo?erna.

• Przyczynowo??

Sztuczne sieci neuronowe lepiej radz? sobie z przyczynowo?ci? ni? klasyczne sieci neuronowe do g??bokiego uczenia. Potrafi? zauwa?y? wyra?ny zwi?zek mi?dzy przyczyn? a skutkiem, z czym klasyczne rozwi?zania maj? trudno?ci.

Na przyk?ad, sztuczna inteligencja potrafi konsekwentnie identyfikowa? zwi?zki przyczynowo-skutkowe mi?dzy wydarzeniami w ró?nych kontekstach lepiej ni? tradycyjne metody.

• Mo?liwo?? interpretacji

Zrozumienie interpretacji danych przez system AI jest jednym z najwi?kszych wyzwań w AI. Klasyczne modele deep learning cz?sto prezentuj? p?ytkie, niejasne lub b??dne podstawy dla interpretacji danych, ale p?ynne sieci neuronowe potrafi? wyja?ni? swoje podstawy interpretacyjne.

• Jednak…

Sztuczny neuron nie jest uniwersalnym rozwi?zaniem na wszystko. Cho? dobrze radzi sobie z ci?g?ymi strumieniami danych, takimi jak strumienie audio, dane temperaturowe czy przetwarzanie video, maj? trudno?ci z danymi statycznymi lub ustalonymi, które s? lepiej obs?ugiwane przez inne modele AI.

Podsumowanie

Neurony oparte na AI s? coraz cz??ciej wykorzystywane w dzisiejszym ?wiecie.

Wspó?istniej? one z klasycznymi sieciami neuronowymi do g??bokiego uczenia, ale wydaj? si? lepiej pasowa? do niezwykle z?o?onych zadań, takich jak pojazdy autonomiczne, odczyty temperatury czy klimatu oraz oceny rynku akcji.

Z kolei klasyczne sieci neuronowe do g??bokiego uczenia lepiej radz? sobie ze statycznymi lub jednorazowymi danymi.

Badacze z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji MIT (CSAIL) staraj? si? rozszerzy? zdolno?ci p?ynnych sieci neuronowych na wi?cej przypadków u?ycia, ale to wymaga czasu.

Oba modele, zarówno sieci neuronowe p?ynne, jak i klasyczne, maj? swoje okre?lone role w szerszym obrazie AI. Po prostu – dwa modele s? lepsze ni? jeden.

Operacje w sieci neuronowej s? bardziej adaptacyjne i elastyczne w przetwarzaniu danych strumieniowych, co czyni je idealnymi do zastosowań, które wymagaj? ci?g?ego przetwarzania informacji i szybkiego reagowania na zmieniaj?ce si? warunki.

W sieci neuronowej analiza strumieni danych z sensorów pojazdów autonomicznych jest du?o ?atwiejsza, chocia? to tylko jeden z wielu przyk?adów na rozwi?zywanie skomplikowanych problemów.

Natomiast klasyczne sieci s? bardziej efektywne w przetwarzaniu danych statycznych, takich jak obrazy czy teksty, co czyni je idealnymi do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie j?zyka naturalnego, mechanizm rozpoznawania twarzy czy analizy tekstów.