Czym są sieci neuronowe i jak działają?

Sztuczna inteligencja dąży do odwzorowania sposobu działania ludzkiego mózgu i umożliwienia programom komputerowym wykorzystania tych umiejętności w konkretnych celach. Zadanie to realizowane jest przez tzw. sieci neuronowe. To właśnie dzięki nim maszyny z każdym kolejnym rokiem stają się coraz inteligentniejsze. Zyskują umiejętności analizowania zaawansowanych zbiorów danych, identyfikowania w nich prawidłowości i wyciągania wniosków, które pozwalają zmieniać świat. Jak działają sieci neuronowe? Jak się je dzieli i wykorzystuje we współczesnym świecie?

Czym są sieci neuronowe?

Neurony pozwalają człowiekowi odbierać nie tylko obrazy i dźwięki, ale również zapachy, smaki czy nawet odczuwać ból. Komórki nerwowe odbierają, przetwarzają i przekazują impulsy elektryczne, przewodzą je z receptorów do centralnego układu nerwowego lub odwrotnie. Ten precyzyjnie działający mechanizm niezmiennie od lat fascynuje naukowców, a także inspiruje – stał się m.in. inspiracją dla osób rozwijających sztuczną inteligencję. 

Celem sztucznej inteligencji jest odwzorowanie sposobu działania ludzkiego mózgu, który bez komórek nerwowych nie miałby szansy funkcjonować. Zasada działania AI opiera się na podobnych założeniach. Sieci neuronowe stanowią nieodzowną część modeli uczenia maszynowego oraz algorytmów uczenia głębokiego. Ich struktura i sposób działania stanowią wierne odwzorowanie sposobu funkcjonowania biologicznych neuronów i w dużej mierze w tym tkwi sekret tak wysokiej skuteczności sztucznej inteligencji.

Jak działa sztuczny neuron?

Zajmuje się przede wszystkim odbieraniem docierających do niego sygnałów, ich przetwarzaniem oraz przekazywaniem dalej. Wiele połączonych ze sobą neuronów tworzy sieć. Sztuczne sieci neuronowe są niezwykle potężnymi narzędziami, które pozwalają na wielopoziomowe analizowanie danych i podejmowanie na ich podstawie określonych akcji.

Bodźce zewnętrzne w sieci neuronowej odbiera nie jeden neuron, ale cała warstwa zewnętrzna sieci. Często określa się ją również warstwą wejściową. Poniżej znajdują się tak zwane warstwy ukryte, które odbierają informacje od warstwy zewnętrznej, wykonują stosowne procesy przetwarzania bodźców i przekazują je do kolejnej warstwy. Cały proces kończy się na warstwie wyjściowej. To właśnie na tym etapie realizowane są ostatnie obliczenia, uwzględniające informacje przekazane przez wszystkie poprzedzające warstwy i formułowana jest finalna decyzja. Jaka? Wszystko zależy od funkcji, jaką pełni model – może on formułować konkretne zalecenia, przewidywać wynik lub chociażby odpowiadać na pytanie, czy konkretne zdjęcie przedstawia człowieka.

Rodzaje sieci neuronowych

Sieci neuronowe klasyfikuje się na wiele różnych sposobów i przy pomocy różnych kryteriów. Najpopularniejszym typem sztucznych sieci neuronowych (SSN) jest perceptron wielowarstwowy (MLP). Składa się on najczęściej z jednej warstwy wejściowej, jednej lub kilku warstw ukrytych i warstwy wyjściowej. Przy jego pomocy tworzy się model dla jednej zmiennej zależnej, która sprzężona jest z wartością zmiennych predykcyjnych. Sprawdza się doskonale chociażby przy próbie oceny ryzyka kredytowego. 

Dużym zainteresowaniem i szerokim zastosowaniem pochwalić się mogą również sieci:

• CNN (ang. Convolutional Neural Network) – konwolucyjne sieci neuronowe działają podobnie do jednokierunkowych sieci MLP, jednak znajdują nieco inne zastosowanie. Sprawdzają się świetnie przy przetwarzaniu obrazów. Podczas treningu uczą się szczególnych cech obrazów i zdobytą w ten sposób wiedzę wykorzystują do klasyfikacji. Nie koncentrują się na analizie każdego piksela obrazu, ale badają zależności między sąsiadującymi ze sobą pikselami.
• RNN (ang. Recurrent Neural Network) – sieć rekurencyjna wykorzystuje tzw. sprzężenie zwrotne. Jego idea polega na przekazaniu sygnału, który pojawia się na wyjściu, ponownie na etap sygnału wejściowego. Powoduje to uruchomienie całej sekwencji zdarzeń, które kończą się dopiero w momencie ustabilizowania się sygnałów wyjściowych. Sieci RNN znajdują zastosowanie przy wszelkiego rodzaju działaniach predykcyjnych – przewidywaniu notowań czy wyników sprzedażowych.
• GNN (ang. Graph Neutral Network) – grafowe sieci neuronowe to rodzaj sieci neuronowych, które działają na danych zapisanych za pomocą grafu. Sprawdzają się chociażby przy analizie danych chemicznych, badaniu struktur molekularnych czy przewidywaniu cen aktywów finansowych.

Przykładowe przepływy danych w trzech rodzajach sieci GNN,
źródło: https://blogs.nvidia.com/blog/2022/10/24/what-are-graph-neural-networks/

Sztuczne sieci neuronowe: zastosowanie

Możliwości w zakresie zastosowania sztucznych sieci neuronowych są niezwykle szerokie i, co warto podkreślić, z każdym kolejnym rokiem coraz szersze. Biznes coraz częściej upomina się o możliwości jakie niesie za sobą AI i gotowy jest inwestować w technologie oraz kompetencje swoich pracowników. Przykładem takiego działania może być rozwój frameworka GNN od NVIDII, która wykorzystuje do niego swój NVIDIA A100 Tensor Core GPU. Napędza to rozwój branży i sprawia, że sztuczna inteligencja jest dziś wykorzystywana w rozwiązywaniu wielu biznesowych problemów.

Problemem, z jakim mierzy się wiele organizacji jest niewątpliwie zalew danych. Drzemie w nich ogromny potencjał, jednak jego odkrycie wymaga właściwych narzędzi oraz kompetencji. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego lub głębokiego, realizacja nawet najbardziej nietypowych pomysłów nie stanowi większego problemu. Sieci neuronowe mogą skutecznie przeanalizować dostępne w strukturach organizacji zbiory danych. Dokonać ich rozpoznania i klasyfikacji, przeanalizować występujące między nimi zależności czy też prognozować na ich podstawie przyszłość.

Sztuczna inteligencja otwiera również możliwości w zakresie automatyzacji wielu procesów biznesowych. Odpowiednie zastosowanie ML może chociażby pomóc organizacji pozyskiwać niezbędne dane z najróżniejszych źródeł – w tym chociażby skanów faktur czy dokumentów. Dane te mogą być następnie przekazywane botom, które odtworzą kroki wynikające z firmowych procedur i zrobią to nieporównywalnie szybciej niż człowiek. W rezultacie organizacja może cieszyć się nie tylko możliwością wygenerowania wymiernych oszczędności, ale również mniejszą liczbą błędów. Jest to szczególnie istotne w branżach mocno regulowanych (np. branży finansowej), gdzie wszelkie błędy i nieprawidłowości mogą skutkować naliczeniem ogromnych kar.