Sieci neuronowe i ich wykorzystanie w branży nowych technologii

Sieci neuronowe są ściśle związane ze sztuczną inteligencją coraz częściej wykorzystywaną w wielu dziedzinach życia. Są to struktury — podobne do struktur znajdujących się w ludzkim mózgu — pozwalające programom komputerowym tworzyć wzorce i schematy, które zbierają dane i na ich podstawie umożliwiają rozwiązywanie różnorakich problemów.

Czym są sieci neuronowe?

Sztuczne sieci neuronowe (ANN) lub symulowane sieci neuronowe (SNN) sięgają swoją historią już lat 50. XX wieku, jednak dopiero w 2006 roku nastał przełom w ich rozwoju. Są to potężne narzędzia obliczeniowe, które wzorując się na pracy ludzkich neuronów odpowiedzialnych za przekazywanie impulsów i informacji w mózgu, przetwarzają zgromadzone dane za pomocą obiektów lub prostych jednostek obliczeniowych, przesyłają je i komunikują między innymi obiektami. 

To właśnie w 2006 roku dzięki rozwojowi nowoczesnych technologii możliwe było opracowanie efektywnych metod służących rozwijaniu sztucznej inteligencji. W tym celu powstały narzędzia oparte na algorytmach, które samodzielnie poprawiały swoje funkcjonowanie w wyniku uczenia maszynowego poprzez stały kontakt z danymi. Czas tej nauki był krótki, a sieci neuronowe pracowały na małych zbiorach danych. Początkowo uczyły się one na małych zbiorach danych, lecz dziś - dzięki rozwojowi big data i nowoczesnych kart graficznych - możliwe jest tzw. uczenie głębokie (deep learning). Daje ono spektakularne efekty nie tylko w branży IT, ale również w bioinformatyce, medycynie, edukacji czy przemyśle.

Współczesne sieci neuronowe, szczególnie te oparte na architekturze transformerów, jak GPT, BERT czy PaLM, są w stanie przetwarzać i generować tekst, obraz, dźwięk czy kod komputerowy — a wszystko to przy minimalnej ingerencji człowieka.

Sieci neuronowe składają się z:

• warstwy wejściowej – odpowiada za pobór danych – parametrów wyjściowych;
• warstwy ukrytej –  tu zachodzi proces obliczeń na podstawie zgromadzonej wcześniej bardzo dużej ilości danych oraz uczenia maszynowego i głębokiego poprzez modyfikację odpowiednich parametrów;
• warstwy wyjściowej – zwraca wynik obliczeń.

Sieci neuronowe a sztuczna inteligencja

Sieci neuronowe są jednym z podtypów sztucznej inteligencji, a ich funkcjonowanie opiera się na modelowaniu działania ludzkiego mózgu. Zarówno sieci neuronowe, jak i sztuczna inteligencja, mają na celu rozwiązywanie problemów, na które ludzki umysł jest w stanie odpowiedzieć. Różnica między nimi polega jednak na podejściu do rozwiązywania problemów. Sztuczna inteligencja to ogólna koncepcja, która obejmuje różne technologie, takie jak sieci neuronowe, uczenie maszynowe czy przetwarzanie języka naturalnego. Sieci neuronowe natomiast to konkretna metoda przetwarzania informacji, która polega na wykorzystaniu sztucznych neuronów i ich połączeń, aby nauczyć system rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje na podstawie danych. Podobieństwem między nimi jest to, że obie technologie umożliwiają tworzenie systemów, które są w stanie uczyć się na podstawie doświadczeń i dostarczanych danych, co otwiera nowe możliwości dla wielu dziedzin.

Do czego branża IT wykorzystuje sieci neuronowe?

Sieci neuronowe, ich rozwój i niesamowite możliwości jakie dają, pomagają stworzyć technologie przyszłości, które można wykorzystywać w wielu branżach, nie tylko w IT. Ich podstawową zaletą jest fakt, że nie wymagają programowania. Wystarczy, że programista zaprojektuje za ich pomocą odpowiednie struktury, a proces uczenia głębokiego nastąpi automatycznie, dzięki czemu można rozwiązać konkretne problemy. 

Obecnie sieci neuronowe w branży IT wykorzystuje się m.in. do:

• klasyfikacji i rozpoznawania danych – zarządzanie big data; odnosi się to nie tylko do obiektów w językach programowania, ale i rozpoznawania mowy, tekstu czy twarzy przez aplikację na telefonie;
• analizy danych i poszukiwania związków między nimi;
• kojarzenia danych – automatyzacja procesów wnioskowania na podstawie zebranych informacji;
• prognozowania danych wyjściowych na podstawie odebranych danych wejściowych z wyłączaniem określania powiązań pomiędzy nimi.

Wyzwania i ograniczenia

Mimo ogromnego potencjału, sieci neuronowe mierzą się z wieloma wyzwaniami:

• interpretowalność modeli (Explainable AI) – wiele sieci działa jak „czarne skrzynki”, a ich decyzje trudno wyjaśnić nawet ekspertom,
• duże zapotrzebowanie na dane – modele uczące się głęboko potrzebują milionów przykładów, co nie zawsze jest możliwe,
• koszty energetyczne i środowiskowe – trenowanie dużych modeli pochłania ogromne zasoby obliczeniowe,
• etyka i uprzedzenia – modele mogą powielać społeczne uprzedzenia zawarte w danych, co wymaga szczególnej ostrożności.

Rozwijane są jednak nowe techniki, takie jak transfer learning, uczenie przy niewielkiej ilości danych (few-shot learning) oraz kompresja modeli, które mają na celu zwiększenie dostępności i bezpieczeństwa tych rozwiązań.

Przyszłość sieci neuronowych

Przyszłość sieci neuronowych zapowiada się dynamicznie i ekscytująco. W kolejnych latach spodziewane są:

• coraz szersze zastosowania multimodalnych modeli – które potrafią jednocześnie analizować tekst, obraz i dźwięk,
• integracja z Internetem rzeczy (IoT) – sieci wbudowane w urządzenia codziennego użytku,
• personalizacja AI – dostosowywanie zachowania modeli do indywidualnych użytkowników,
• rozwój prawa AI – np. europejski AI Act z 2024 roku, który reguluje sposób tworzenia i wdrażania sztucznej inteligencji,
• większy nacisk na efektywność i zrównoważony rozwój – tworzenie energooszczędnych i kompaktowych modeli (np. TinyML).

Jednocześnie rośnie znaczenie odpowiedzialnego podejścia do tworzenia sieci neuronowych. Konieczne jest zapewnienie przejrzystości decyzji, ochrony danych osobowych, neutralności algorytmów oraz dostępności technologii dla wszystkich sektorów społeczeństwa.