5個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用例將幫助您更好地理解技術(shù)

每天，高度先進(jìn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和深度學(xué)習(xí)算法都會(huì)掃描數(shù)百萬個(gè)查詢，并挖掘無窮無盡的大數(shù)據(jù)流。他們提供所需的知識(shí)，為許多軟件公司已經(jīng)在其產(chǎn)品中加入的許多不斷發(fā)展的人工智能(AI)提供動(dòng)力。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種工具，通過這些工具，這些新生的基于計(jì)算機(jī)的合成智能處理所有他們所滋養(yǎng)的信息，就像五種感官幫助人類幼兒學(xué)習(xí)和體驗(yàn)世界一樣。

最終，所有這些信息都足以幫助這些AI為我們提供問題的新答案，以及許多比人類思維可能設(shè)想的更聰明的解決方案。那么，今天在實(shí)踐中如何有效地使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的一些例子呢?我們來看一下。

自動(dòng)駕駛汽車

有沒有比自動(dòng)駕駛汽車更能尖叫“未來”的東西?在過去的30年里，我們一直夢想有一個(gè)計(jì)算機(jī)朋克反烏托邦的世界，那些夢想著電動(dòng)綿羊的機(jī)器人可以通過跳上無人駕駛車輛而逃離綁架者。好吧，也許這些車輛也能飛，但你明白了。

自動(dòng)駕駛汽車不再僅僅是一個(gè)夢想。雖然它們中的大多數(shù)仍然只是原型，但它們現(xiàn)在肯定是現(xiàn)實(shí)。許多不同的公司已投入大量資金來推動(dòng)這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展，其中包括目前支持15個(gè)政府贊助項(xiàng)目的英國交通部。

如果不通過機(jī)器學(xué)習(xí)，這些車輛還能學(xué)會(huì)如何開車?軟件開發(fā)人員采用深度學(xué)習(xí)算法來為計(jì)算機(jī)視覺提供動(dòng)力，了解有關(guān)其周圍環(huán)境的所有細(xì)節(jié)，并做出類似人類的智能決策。多年來，人力驅(qū)動(dòng)汽車配備了一系列攝像頭和傳感器，可記錄從駕駛模式到道路障礙物，交通信號(hào)燈和道路標(biāo)志等各種物品?，F(xiàn)在，所有這些數(shù)據(jù)用于“教導(dǎo)”自主系統(tǒng)如何識(shí)別這些物體以及如何在真實(shí)道路上行駛時(shí)對(duì)外部刺激作出適當(dāng)反應(yīng)。(要了解更多信息，請(qǐng)查看自動(dòng)駕駛中5個(gè)最令人驚嘆的AI進(jìn)展。)

網(wǎng)絡(luò)效率

使用人工智能來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)效率并提高其安全性的想法可以追溯到80年代早期。然而，現(xiàn)代技術(shù)已經(jīng)取得了巨大的飛躍，革命性的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以平凡地執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如預(yù)測故障和安排修復(fù)。

AI是非常有效的在那里他們最需要的分配網(wǎng)絡(luò)資源，通過自主分析流量數(shù)據(jù)，并且他們擁有將自己與許多集成所需的敏捷性的物聯(lián)網(wǎng)(IOT)連接到該設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。畢竟，沒有人能比其他機(jī)器更好地與機(jī)器交談。我們可以聽到人類已經(jīng)回到食物鏈中了，不是嗎?

網(wǎng)絡(luò)安全

ANN還可用于保護(hù)組織免受多種類型的攻擊，例如DDoS和惡意軟件。惡意軟件本身是一個(gè)巨大的問題，每天至少會(huì)生成325,000個(gè)新的惡意文件。然而，不超過10%的文件從迭代變?yōu)榈?，因此可以預(yù)測這些變化的基于算法的學(xué)習(xí)模型能夠以驚人的準(zhǔn)確度檢測哪些文件是惡意軟件。

AI在網(wǎng)絡(luò)安全方面優(yōu)于人類，因?yàn)樗鼈兛梢宰詣?dòng)化檢測攻擊所需的最復(fù)雜流程，并分析對(duì)違規(guī)行為做出反應(yīng)的最佳方法。更一般地，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于檢測網(wǎng)絡(luò)流量中的任何變化或異常，以識(shí)別潛在的惡意活動(dòng)，例如暴力攻擊，異常失敗的登錄和文件泄漏。

顯然，黑客開始開發(fā)他們自己的自適應(yīng)AI來欺騙安全軟件并利用漏洞，在攻擊者和防御者之間進(jìn)行永無休止的軍備競賽。然而，所有這些實(shí)際上都有益于AI，它們每天在戰(zhàn)場上部署時(shí)變得更聰明，更智能。(要了解AI如何在現(xiàn)實(shí)世界中打擊，請(qǐng)參閱AI如何幫助打擊。)

建設(shè)更美好的世界

反對(duì)技術(shù)的傳統(tǒng)擔(dān)憂之一是，機(jī)器最終將取代人類勞動(dòng)力并使數(shù)百萬人陷入貧困。然而，事實(shí)上，機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上正在幫助許多政府建立一個(gè)更好，更公平，更公平的社會(huì)。雖然有些人可能會(huì)覺得令人不安的是，未來全國范圍內(nèi)的決策將由機(jī)器制定，但我們可能總是爭辯說，許多人造的人畢竟不會(huì)那么聰明。機(jī)器的決定總是中立且不偏不倚，至少在天網(wǎng)開始制造之前。

在比利時(shí)，一個(gè)就業(yè)和職業(yè)機(jī)構(gòu)制定了一個(gè)IBM軟件驅(qū)動(dòng)的解決方案，以減輕年輕工人的失業(yè)率。機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)模型能夠分析過去的數(shù)據(jù)，以預(yù)測每個(gè)潛在候選人的失業(yè)持續(xù)時(shí)間，同時(shí)設(shè)計(jì)新的，智能的方法來指導(dǎo)政府有限的資源，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的真正需要。

在哥倫比亞，Instituto Colombiano de Bienestar Familiar是一家當(dāng)?shù)馗＠M織，提供慈善和服務(wù)，以保護(hù)貧困家庭和貧困兒童。他們的預(yù)算非常緊張，但他們?cè)O(shè)法為成千上萬的營養(yǎng)不良兒童提供了500多萬份膳食補(bǔ)充劑和口糧。怎么樣?好吧，預(yù)測分析和微型目標(biāo)定位軟件提供了必要的優(yōu)化程度，以幫助該組織到達(dá)哥倫比亞最貧窮和最偏遠(yuǎn)的地區(qū)。

但這并不是機(jī)器教人類如何用更少的錢做更多事情的唯一情況。在荷蘭，環(huán)境保護(hù)機(jī)構(gòu)DCMR Milieudienst Rijnmond采用了一種新的解決方案，配備了機(jī)器學(xué)習(xí)傳感器，可以實(shí)時(shí)識(shí)別和評(píng)估環(huán)境危害。然后，深度學(xué)習(xí)算法可以識(shí)別關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)并按緊急程度對(duì)其進(jìn)行排序，將資源轉(zhuǎn)移到最需要的地方并改善公共安全。

商業(yè)和廣告

這可以用一個(gè)詞來概括(好吧......三)：個(gè)性化的產(chǎn)品推薦。每當(dāng)我們?cè)贕oogle或任何其他搜索引擎上搜索某些內(nèi)容時(shí)，我們最終會(huì)看到大量關(guān)于這些內(nèi)容的精確定位廣告。軟件怎么能理解我們的利益是什么以及如何誘使我們購買那些我們非常想要的極其便宜的商品呢?

深刻的學(xué)習(xí)再一次就是答案。這些高度反應(yīng)的程序通過觀察我們的行為來學(xué)習(xí)，例如當(dāng)我們跳到第二頁的搜索結(jié)果時(shí)，第一頁上找不到滿足我們需求的內(nèi)容。機(jī)器可以以人類分析師無法達(dá)到的速度壓縮有關(guān)客戶習(xí)慣和偏好的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并可以使用它來優(yōu)化定價(jià)，優(yōu)惠，客戶體驗(yàn)和盈利能力。任何人都應(yīng)該感到驚訝的是，最大的AI和智能算法愛好者之一就是亞馬遜本身。

然而，這家零售巨頭正在使用先進(jìn)的啟發(fā)式技術(shù)以其他許多方式優(yōu)化其服務(wù)。杰夫貝佐斯的成就如此成功的原因之一，實(shí)際上是其物流規(guī)劃的驚人效率。沃爾瑪和本田等其他巨頭以及許多中小型企業(yè)和工廠通過在訂單管理，庫存管理，庫存控制和倉儲(chǔ)方面實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)，大大提高了效率。AI非常擅長檢測裝配線內(nèi)外的質(zhì)量問題，例如通過識(shí)別保修登記卡的自由文本字段中的模式。

我們生活在這樣一個(gè)時(shí)代，許多最新的數(shù)字技術(shù)正在幫助許多懶惰的人放棄學(xué)習(xí)，交流和與現(xiàn)實(shí)生活互動(dòng)的能力。具有諷刺意味的是，這些相同的技術(shù)正在幫助人工智能發(fā)展并以極快的速度向前發(fā)展。

就像年輕而有前途的孩子每天渴望學(xué)習(xí)新事物一樣，我們的機(jī)器現(xiàn)在仍在“上學(xué)”。我們只能期待能夠建立和完善自己的學(xué)習(xí)方法并達(dá)到大學(xué)階段的那一天，但與此同時(shí)，他們已經(jīng)取得的目標(biāo)仍然令人驚嘆。