Sieć neuronowa to metoda w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) służąca do nauczania komputerów przetwarzania danych na wzór działania ludzkiego mózgu. Konkretnie, jest to technika uczenia maszynowego (machine learning) należąca do gałęzi uczenia głębokiego (deep learning) – wykorzystująca węzły (odpowiedniki komórek nerwowych) połączone w strukturę warstwową przypominającą sieć neuronów mózgu.

System ten posiada zdolność adaptacji, co oznacza, że komputer może uczyć się na własnych błędach i stopniowo poprawiać swoją dokładność w czasie. Termin „sztuczny neuron” pochodzi od faktu, że struktura sieci naśladuje sposób, w jaki neurony w mózgu przekazują sobie sygnały.

Chociaż koncepcja sztucznych sieci neuronowych powstała bardzo wcześnie (Warren McCulloch i Walter Pitts opracowali pierwszy model sztucznego neuronu w 1943 roku), to dopiero w latach 80. XX wieku technologia ta zaczęła być szeroko stosowana w nauce o danych.

Obecnie sztuczne sieci neuronowe przeżywają gwałtowny rozwój i stały się kluczowym narzędziem w wielu gałęziach przemysłu oraz zaawansowanych systemach AI. To właśnie kręgosłup nowoczesnych algorytmów uczenia głębokiego – większość przełomów w AI ostatnich lat zawdzięcza swoje sukcesy głębokim sieciom neuronowym.

Struktura i mechanizm działania sieci neuronowej

Sztuczna sieć neuronowa jest zbudowana na wzór biologicznego mózgu. Ludzki mózg zawiera miliardy neuronów połączonych w skomplikowaną sieć, które przekazują sygnały elektryczne do przetwarzania informacji; podobnie sztuczna sieć neuronowa składa się z wielu sztucznych neuronów (jednostek programowych) połączonych ze sobą, aby wspólnie realizować określone zadanie.

Każdy sztuczny neuron to w rzeczywistości funkcja matematyczna (nazywana węzłem, lub node), która odbiera sygnały wejściowe, przetwarza je i generuje sygnał wyjściowy przekazywany do kolejnego neuronu. Połączenia między neuronami naśladują synapsy w ludzkim mózgu.

Podstawowa sieć neuronowa ma zwykle strukturę warstwową z trzema głównymi typami warstw:

• Warstwa wejściowa: Odbiera informacje ze świata zewnętrznego do sieci. Węzły w warstwie wejściowej wykonują wstępne przetwarzanie danych (np. normalizację, ekstrakcję prostych cech) i przekazują zakodowane sygnały do kolejnej warstwy.
• Warstwa ukryta: Odbiera sygnały z warstwy wejściowej (lub poprzedniej warstwy ukrytej) i wykonuje głębszą analizę. Sieć może mieć wiele warstw ukrytych (im więcej warstw, tym „głębsza” sieć). Każda warstwa ukryta wyodrębnia bardziej złożone cechy z wyjścia poprzedniej warstwy i przekazuje wyniki dalej.
• Warstwa wyjściowa: Ostatnia warstwa generuje wynik sieci po przetworzeniu całego zestawu danych. Warstwa wyjściowa może zawierać jeden lub wiele węzłów, w zależności od zadania. Na przykład, jeśli zadanie wymaga klasyfikacji binarnej (prawda/fałsz, tak/nie), wystarczy jeden węzeł (wynik 0 lub 1); w przypadku klasyfikacji wieloklasowej, warstwa wyjściowa ma tyle węzłów, ile jest klas, z których każdy odpowiada jednej kategorii.

Podczas przetwarzania każde połączenie między neuronami ma przypisaną wagę (weight), która określa siłę wpływu sygnału. Każdy neuron stosuje również funkcję aktywacji z określonym progiem: jeśli suma sygnałów wejściowych (po przemnożeniu przez wagi) przekroczy próg, neuron „aktywuje się” (generuje sygnał wyjściowy), w przeciwnym razie pozostaje nieaktywny.

Dzięki temu mechanizmowi ważne sygnały (o wysokich wagach) są przekazywane dalej, a szumy lub słabe sygnały są tłumione.

Sieć neuronowa z wieloma warstwami ukrytymi (zwykle więcej niż dwie) nazywana jest głęboką siecią neuronową (deep neural network). Głębokie sieci neuronowe stanowią podstawę współczesnych technik uczenia głębokiego. Sieci te mają miliony parametrów (wag) i potrafią uczyć się bardzo złożonych, nieliniowych zależności między wejściem a wyjściem.

Niestety, koszt tego jest taki, że wymagają bardzo dużych zbiorów danych treningowych oraz znacznie dłuższego czasu obliczeń w porównaniu do tradycyjnych modeli uczenia maszynowego.

Proces trenowania sztucznej sieci neuronowej

Sieć neuronowa nie jest systemem zaprogramowanym sztywno według stałych reguł, lecz uczy się rozwiązywać zadania na podstawie przykładów danych. Proces „nauczania” sieci nazywa się treningiem.

Podczas treningu sieć otrzymuje dużą ilość danych wejściowych oraz (zwykle) odpowiadające im oczekiwane wyniki, aby mogła samodzielnie dostosować swoje parametry. Sieć neuronowa wykorzystuje różnicę między przewidywanym wynikiem a oczekiwanym rezultatem, aby modyfikować wewnętrzne wagi i poprawić swoją wydajność.

Inaczej mówiąc, po każdej prognozie sieć porównuje wynik z prawidłową odpowiedzią i dostosowuje wagi połączeń tak, aby kolejne przewidywania były dokładniejsze.

Popularnym algorytmem stosowanym podczas treningu jest algorytm wstecznej propagacji błędu (backpropagation). Algorytm ten wykonuje iteracyjną pętlę: sygnał jest przesyłany do przodu przez warstwy w celu obliczenia wyjścia, a następnie błąd między przewidywanym a rzeczywistym wynikiem jest propagowany wstecz przez sieć.

Na podstawie tego błędu sieć aktualizuje wagi – zwiększając je dla połączeń, które dały poprawne przewidywania, i zmniejszając dla tych, które spowodowały błędy. Proces ten powtarza się tysiące, miliony razy, aż sieć osiągnie stan, w którym błąd jest akceptowalnie niski.

Po treningu sieć neuronowa potrafi generalizować wiedzę: nie tylko „zapamiętuje” dane, na których się uczyła, ale także potrafi zastosować zdobytą wiedzę do przewidywania nowych, wcześniej nieznanych danych. Trening może odbywać się na różne sposoby (uczenie nadzorowane z oznaczonymi danymi, uczenie nienadzorowane bez etykiet, czy uczenie ze wzmocnieniem z nagrodami i karami), w zależności od konkretnego zadania.

Podsumowując, celem jest nauczenie sieci modelu ukrytego w danych. Po skutecznym treningu sztuczna sieć neuronowa staje się potężnym narzędziem, które pozwala na szybkie i precyzyjne klasyfikowanie, rozpoznawanie lub przewidywanie danych – na przykład algorytm wyszukiwarki Google jest znanym dużym modelem sieci neuronowej w praktyce.

Warto zauważyć, że opracowano wiele wariantów architektury sieci neuronowych, dostosowanych do różnych typów danych i zadań.

Do popularnych architektur należą: sieć jednokierunkowa (feedforward neural network – najprostsza forma, przesyłająca sygnał jednokierunkowo od wejścia do wyjścia), sieć rekurencyjna (recurrent neural network, RNN – odpowiednia dla danych sekwencyjnych, takich jak tekst czy dźwięk), sieć konwolucyjna (convolutional neural network, CNN – specjalizująca się w przetwarzaniu obrazów i wideo) oraz autoenkoder (autoencoder – często używany do kompresji danych i ekstrakcji cech).

Każdy z tych typów sieci ma nieco inną strukturę i sposób działania, ale wszystkie opierają się na wspólnej zasadzie sieci neuronowej: wiele połączonych neuronów uczących się na podstawie danych.

Praktyczne zastosowania sztucznych sieci neuronowych

Dzięki zdolności uczenia się i przetwarzania złożonych modeli, sztuczne sieci neuronowe są szeroko stosowane w wielu różnych dziedzinach. Poniżej przedstawiamy kilka typowych zastosowań sieci neuronowych w praktyce:

Wizja komputerowa:

Sieci neuronowe pomagają komputerom „widzieć” i rozumieć zawartość obrazów i filmów podobnie jak ludzie. Na przykład w samochodach autonomicznych sieci neuronowe służą do rozpoznawania znaków drogowych, pieszych, pojazdów i innych obiektów na podstawie obrazu z kamer.

Modele CNN umożliwiają automatyczną klasyfikację obiektów na zdjęciach (rozpoznawanie twarzy, rozróżnianie kota od psa itp.) z coraz większą precyzją.

Przetwarzanie mowy:

Wirtualni asystenci tacy jak Amazon Alexa, Google Assistant, Siri i inni działają na bazie sieci neuronowych do rozpoznawania mowy i rozumienia ludzkich wypowiedzi. Technologia ta pozwala na konwersję mowy na tekst, aktywację poleceń głosowych, a nawet naśladowanie głosu.

Dzięki sieciom neuronowym komputery potrafią analizować cechy dźwięku (intonację, akcent) i rozumieć treść niezależnie od dialektu czy języka użytkownika.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP):

W dziedzinie języka sieci neuronowe służą do analizy i generowania języka naturalnego. Aplikacje takie jak tłumaczenia maszynowe, chatboty, systemy automatycznych odpowiedzi czy analiza sentimentów w mediach społecznościowych wykorzystują modele sieci neuronowych (często RNN lub nowoczesne architektury Transformer) do rozumienia i generowania ludzkiego języka. Dzięki temu komputery uczą się gramatyki, semantyki i kontekstu, co pozwala na bardziej naturalną komunikację.

Finanse i biznes:

W sektorze finansowym sieci neuronowe są wykorzystywane do prognozowania zmian rynkowych, takich jak ceny akcji, kursy walut, stopy procentowe, na podstawie ogromnych zbiorów danych historycznych. Poprzez rozpoznawanie wzorów w danych, sieci neuronowe pomagają przewidywać przyszłe trendy i wykrywać oszustwa (np. nietypowe transakcje kart kredytowych).

Wiele banków i firm ubezpieczeniowych stosuje sieci neuronowe do oceny ryzyka i podejmowania decyzji (np. zatwierdzanie kredytów, zarządzanie portfelem inwestycyjnym) w sposób bardziej efektywny.

Medycyna i opieka zdrowotna:

W medycynie sieci neuronowe wspierają lekarzy w diagnozowaniu i podejmowaniu decyzji terapeutycznych. Przykładem jest wykorzystanie sieci CNN do analizy obrazów medycznych (RTG, MRI, zdjęcia komórek) w celu wykrywania oznak chorób, które mogą umknąć ludzkim oczom.

Dodatkowo sieci neuronowe są używane do prognozowania epidemii, analizy sekwencji genów czy personalizacji planów leczenia na podstawie dużych zbiorów danych genetycznych i medycznych. Sieci neuronowe zwiększają precyzję i szybkość diagnoz, przyczyniając się do podniesienia jakości opieki zdrowotnej.

>>> Kliknij, aby dowiedzieć się więcej:

Czym jest Computer Vision? Zastosowania i zasada działania

Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?

Jak widać, sztuczna sieć neuronowa jest kluczową podstawą wielu osiągnięć współczesnej AI. Technologia ta pozwala komputerom uczyć się na podstawie danych i podejmować inteligentne decyzje z minimalnym udziałem człowieka, dzięki zdolności modelowania złożonych, nieliniowych zależności między danymi wejściowymi a wyjściowymi.

Od analizy obrazów i dźwięków, przez rozumienie języka, aż po prognozowanie trendów – sieci neuronowe otworzyły nowe możliwości, które wcześniej były nieosiągalne. W przyszłości, wraz z rozwojem big data i mocy obliczeniowej, sztuczne sieci neuronowe będą nadal ewoluować i przynosić kolejne przełomowe zastosowania, kształtując kolejne generacje inteligentnych technologii.

Śledź INVIAI, aby być na bieżąco z wieloma przydatnymi informacjami!