Sieci neuronowe a AI: Jak płynne sieci neuronowe mogą ograniczyć AI?

Sieci neuronowe płynne są jednym z najważniejszych i unikalnych elementów w krajobrazie sztucznej inteligencji (AI).

Gdy maszyna lub robot musi reagować na bodźce zewnętrzne czy dane, jej działanie zazwyczaj pochłania wiele zasobów. Wówczas powstaje wąskie gardło, gdy próbujemy wpasować inteligencję w bardzo małą przestrzeń.

VentureBeat opisuje, że klasyczna sieć neuronowa może potrzebować 100 000 sztucznych neuronów, aby utrzymać samochód, stabilnym podczas jazdy po drodze.

Jednak zespół z MIT CSAIL, który rozwija sztuczną sieć neuronową, był w stanie wykonać to samo zadanie przy użyciu zaledwie 19 neuronów.

To odkrycie wskazuje, że machine learning stale się rozwija. W przewodniku przeczytasz, jak działają sieci neuronowe i uczenie głębokie.

Inspiracja dla płynnych sieci neuronowych

Sztuczna sieć neuronowa to rodzaj architektury głębokiego uczenia, opracowanej w celu rozwiązania problemów robotów, które wykonują skomplikowane zadania. To oznacza w sieciach neuronowych nie istnieje zależność od chmury czy pamięci wewnętrznej.

Daniela Rus, dyrektor MIT CSAIL, powiedziała w wywiadzie dla VentureBeat: „Inspiracją dla sieci neuronowych płynnych było myślenie o istniejących podejściach do uczenia maszynowego i zastanawianie się, jak pasują one do systemów o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, które oferują roboty i urządzenia brzegowe”.

„W przypadku robota naprawdę nie można uruchomić dużego modelu językowego, ponieważ brakuje mocy obliczeniowej i miejsca na przechowywanie danych”.

Zespół badawczy znalazł wskazówkę do rozwiązania swojego problemu w badaniach nad biologicznymi neuronami, występującymi w małych organizmach.

Zauważ, że dzisiejsza technologia znacznie różni się od tych najprostszych sieci neuronowych. Dane wejściowe są szybko analizowane i wykorzystywane przez sztuczną inteligencję, co przekłada się na oczekiwane efekty.

Przykładowo, sztuczne neurony są w stanie lepiej radzić sobie z danymi strumieniowymi, takimi jak dźwięk czy wideo, dzięki czemu mogą być stosowane w aplikacjach krytycznych dla bezpieczeństwa, jak systemy autonomicznych pojazdów czy roboty medyczne.

To pokazuje, że sztuczna inteligencja staje się codziennością.

Czym są płynne sieci neuronowe?

Wyobraź sobie sieci neuronowe płynne jako połączone komórki, które współpracują, aby przetwarzać informacje i generować odpowiedzi.

Komórki w ludzkim mózgu tworzą skomplikowany układ komórek, który również wykonuje skomplikowane obliczenia.

Jednak sieci napędzane sztuczną inteligencją koncentrują się na zastosowaniach o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, takich jak pojazdy autonomiczne i roboty, które potrzebują ciągłego strumienia danych.

Daniela Rus stwierdziła, „Ogólnie rzecz biorąc, sieci płynne sprawdzają się dobrze, gdy mamy do czynienia z danymi szeregów czasowych… potrzebna jest sekwencja, aby sieci płynne działały dobrze.

„Jednakże, jeśli spróbujesz zastosować rozwiązanie oparte na sieci płynnej do statycznej bazy danych, takiej jak ImageNet, to nie będzie działać tak dobrze.”

Korzyści i ograniczenia

Zespół badawczy z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji MIT (CSAIL) odkrył następujące zalety płynnych sieci neuronowych na podstawie swoich doświadczeń:

• Kompaktowość

W cieci neuronowej opartej na AI funkcjonują przy znacznie mniejszej liczbie neuronów niż klasyczne sieci neuronowe.

Jak wspomniano wcześniej, klasyczna sieć neuronowa w procesie uczenia potrzebowałaby 100 000 neuronów, aby utrzymać samochód w pasie ruchu — płynna sieć neuronowa potrzebuje zaledwie 19 neuronów.

Ten przykład pokazuje, że sztuczne sieci neuronowe uczą się rozwiązywania problemów bez wykorzystywania ogromnych ilości danych. Zapewne z biegiem czasu technologia będzie jeszcze mniej zasobożerna.

• Przyczynowość

Sztuczne sieci neuronowe lepiej radzą sobie z przyczynowością niż klasyczne sieci neuronowe do głębokiego uczenia. Potrafią zauważyć wyraźny związek między przyczyną a skutkiem, z czym klasyczne rozwiązania mają trudności.

Na przykład, sztuczna inteligencja potrafi konsekwentnie identyfikować związki przyczynowo-skutkowe między wydarzeniami w różnych kontekstach lepiej niż tradycyjne metody.

• Możliwość interpretacji

Zrozumienie interpretacji danych przez system AI jest jednym z największych wyzwań w AI. Klasyczne modele deep learning często prezentują płytkie, niejasne lub błędne podstawy dla interpretacji danych, ale płynne sieci neuronowe potrafią wyjaśnić swoje podstawy interpretacyjne.

• Jednak…

Sztuczny neuron nie jest uniwersalnym rozwiązaniem na wszystko. Choć dobrze radzi sobie z ciągłymi strumieniami danych, takimi jak strumienie audio, dane temperaturowe czy przetwarzanie video, mają trudności z danymi statycznymi lub ustalonymi, które są lepiej obsługiwane przez inne modele AI.

Podsumowanie

Neurony oparte na AI są coraz częściej wykorzystywane w dzisiejszym świecie.

Współistnieją one z klasycznymi sieciami neuronowymi do głębokiego uczenia, ale wydają się lepiej pasować do niezwykle złożonych zadań, takich jak pojazdy autonomiczne, odczyty temperatury czy klimatu oraz oceny rynku akcji.

Z kolei klasyczne sieci neuronowe do głębokiego uczenia lepiej radzą sobie ze statycznymi lub jednorazowymi danymi.

Badacze z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji MIT (CSAIL) starają się rozszerzyć zdolności płynnych sieci neuronowych na więcej przypadków użycia, ale to wymaga czasu.

Oba modele, zarówno sieci neuronowe płynne, jak i klasyczne, mają swoje określone role w szerszym obrazie AI. Po prostu – dwa modele są lepsze niż jeden.

Operacje w sieci neuronowej są bardziej adaptacyjne i elastyczne w przetwarzaniu danych strumieniowych, co czyni je idealnymi do zastosowań, które wymagają ciągłego przetwarzania informacji i szybkiego reagowania na zmieniające się warunki.

W sieci neuronowej analiza strumieni danych z sensorów pojazdów autonomicznych jest dużo łatwiejsza, chociaż to tylko jeden z wielu przykładów na rozwiązywanie skomplikowanych problemów.

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