Deep learning og kraften bag AI

Deep learning har været en banebrydende teknologi inden for kunstig intelligens og maskinlæring, som har ændret på, hvordan mange forskellige brancher opererer og bruger teknologi.

Deep learning har fremskyndet udviklingen inden for områder som billedgenkendelse, computerers behandling og analyse af naturligt sprog i teknologi og autonome systemer. Deep learning har en evne til automatisk at lære og udtrække komplekse mønstre fra enorme mængder data.

Nedenfor ser vi nærmere på princippet i deep learning og taler om, hvordan man kan bruge det i praksis.

Hvad er deep learning?

Deep learning er en gren af maskinlæring, der fokuserer på at lære AI-netværk at efterligne menneskelig beslutningstagning.

Deep learning's “hovedformål” er, at gøre det muligt for computere at lære af, og komme med forudsigelser eller vurderinger baseret på, store datasæt uden behov for eksplicit programmering fra mennesker.

Det opnås ved at skabe indviklede, lagdelte designs kendt som neurale netværk, som består af sammenkoblede knudepunkter eller kunstige neuroner, der behandler og sender information.

Deep learning er på en måde en "hjerne", der modtager og behandler information, før den sender informationen til eksterne parter.

Nøglekomponenter i deep learning

For at give dig en bedre forståelse af principperne for deep learning, vil vi forsøge at give dig et overblik over mekanikken bag.

Først og fremmest er neurale netværk den grundlæggende komponent i deep learning. Neurale netværk består af mange lag af indbyrdes forbundne knudepunkter, og er struktureret efter den måde, den menneskelige hjerne er opbygget på. Hver knude udfører simple beregninger, som igen gør det muligt for netværket at identificere komplekse mønstre i de data, det modtager.

Så strukturen i deep learning ser således ud:

• Input-lag: Det første lag, der modtager rådata, som billeder eller tekst.
• Skjulte lag: Mellemliggende lag, der er ansvarlige for at behandle og udvikle data.
• Output-lag: Det endelige lag, der producerer det ønskede output, såsom identificerende kategorier eller numeriske værdier.

Yderligere komponenter

Ud over de tre lag i deep learning er der aktiveringsfunktionerne, der hjælper med at identificere “afvigelser” til neurale netværk; de kan med andre ord fange komplekse forhold i de modtagne data, som ikke er lige til at forstå for computeren. Nogle af de mest almindelige aktiveringsfunktioner er f.eks. ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoid og tanh. Disse processer bestemmer om og hvor meget en neuron skal aktiveres.

Ved at ændre de ting der kan påvirke teknologien, der er forbundet med forbindelserne mellem neuronerne, kan neurale netværk lære og tilegne sig ny viden. Disse ændringer finder sted under en træningsproces og er essentiel for, at netværket kan mindske fejl i de forudsigelser den kommer med - om det er numeriske værdier, den bearbejder, eller er en samtale med en bruger.

En vigtig algoritme til at forbedre hvordan et neuralt netværks bliver påvirket er backpropagation. Netværket kan opdatere sine oplysninger og forbedre sine forudsigelser løbende, fordi det beregner de skiftende værdier den opnår.

Deep learning i den virkelige verden

Billedgenkendelse:

Deep learning har gjort enorme fremskridt inden for billedgenkendelse. Convolutional Neural Networks (CNNs), er en type neurale netværk, der er lavet til at behandle gitterlignende input, som billeder der består af pixel, er meget effektive til at genkende billeder. Apps bruger object identification, ansigtsgenkendelse og billedanalyse til flere forskellige formål - f.eks. ansigtsscanning for at logge på din telefon eller fingeraftryk for at få adgang til din netbank.

Natural Language Processing (NLP):

NLP er processen der skal lære computere at genkende, dechifrere og producere menneskeligt sprog. Recurrent Neural Networks (RNNs) og Transformer-modeller, som den velkendte GPT-serie, har ændret den måde, hvorpå sprog behandles. Nu kan computere producere sammenhængende tekst, oversætte sprog og udføre sentimentale og logiske analyser af billeder og tekst.

Selvkørende systemer:

Deep learning er afgørende for udviklingen af autonome systemer, herunder selvkørende biler og droner. For at behandle sensoriske data, træffe hurtige beslutninger og navigere sikkert i komplekse omgivelser bruger disse systemer neurale netværk til at handle i overensstemmelse med deres omgivelser - og dermed ikke køre over for rødt eller ind i andre i trafikken.

Assistent i sundhedsvæsenet:

Ved at hjælpe med at identificere sygdomme, opdage lægemidler og tilpasse behandlingsplaner har deep learning potentiale til at ændre på, hvordan sundhedssystemer fungerer. Radiologer kan f.eks. få hjælp af neurale netværk til at analysere medicinske billeder som MRI-scanninger for at finde uregelmæssigheder hos en patient.

Økonomi:

Deep learning bruges i den finansielle sektor til at udføre opgaver, herunder afsløring af svindel, forudsigelse af aktiekurser og algoritmisk handel. Neurale netværk kan undersøge markedsdata for at spotte tendenser og generere nøjagtige forudsigelser, så aktiehandlere kan opnå en større indkomst under børshandel eller offentlige institutioner, kan gennemskue hvis der kommer et krak i den nationale økonomi.

Udfordringer og fremtidige retninger

Selvom deep learning har gjort betydelige fremskridt, er der stadig en række udfordringer, der skal overvindes:

• Deep learning kræver mange forskellige typer data for at blive en succes - og pålidelig. Sådanne data kan være tids- og ressourcekrævende at indsamle og behandle.

• Neurale netværk har en tendens til at huske al data, også upålidelige data fra træningsdata, hvilket resulterer i ustabil generalisering af nye data.

• Deep learning-modeller kan være komplicerede og mangle gennemsigtighed, hvilket gør det svært for brugeren at forstå deres beslutningsprocesser - hvis man får et svar man ikke er enig med, kan man typisk ikke gennemskue hvorfor deep learning gav lige præcis dette svar.

• Beregningsmæssige ressourcer: Træning af dybe neurale netværk kræver en masse computerkraft, hvilket gør det svært for mindre virksomheder eller forskere at deltage i udviklingen af AI og teknologi. Det skaber et endnu større skel mellem SMV’er og store organisationer.

• Fremover vil forskerne naturligvis arbejde hårdt på at løse disse problemer og fremme deep learning-teknologien. Mens ideer som explainable AI søger at gøre neurale netværk lettere at fortolke, sigter metoder som transfer learning og few-shot learning mod at få mest muligt ud af de data, der er til rådighed.

Hvad deep learning kan gøre

Deep learning er en dynamisk kraft, der løbende ændrer vores (teknologiske) verden. Ved at bruge neurale netværk har den åbnet op for ellers ukendte muligheder inden for en lang række områder.

Anvendelserne af deep learning er omfattende og betydningsfulde, lige fra billedgenkendelse og behandling af sprog, til autonome systemer og sundhedsassistance.

Et dybdegående kendskab til denne teknologi vil opmuntre til udvikling, omforme industrier og åbne døren til en tid, hvor robotter kan tænke selvstændigt og lære, tilpasse sig og træffe beslutninger på egen hånd.