Τεχνικά Νευρωνικά Δίκτυα (Artificial Neural Networks – ANN)
Posted inΛογισμικό

Τεχνικά Νευρωνικά Δίκτυα (Artificial Neural Networks – ANN)

Posted inΛογισμικό

Ο όρος “Τεχνικά Νευρωνικά Δίκτυα” στον κλάδο της πληροφορικής αναφέρεται σε ένα υπολογιστικό μοντέλο εμπνευσμένο από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (Artificial Neural Networks – ANN) αποτελούν βασικό στοιχείο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και πιο συγκεκριμένα του μηχανικού μαθησιακού (machine learning) και της βαθιάς μάθησης (deep learning).

Τι είναι το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο;

Ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα σύστημα από απλούς επεξεργαστικούς κόμβους, τους τεχνητούς νευρώνες, οι οποίοι είναι οργανωμένοι σε επίπεδα:

  • Είσοδος (input layer)
  • Κρυφά επίπεδα (hidden layers)
  • Έξοδος (output layer)

Κάθε νευρώνας λαμβάνει εισόδους, τις πολλαπλασιάζει με συντελεστές βαρύτητας (weights), εφαρμόζει μια μη γραμμική συνάρτηση ενεργοποίησης, και μεταδίδει την έξοδο στον επόμενο νευρώνα.

Παραδείγματα νευρωνικών δικτύων:

  • Perceptron: απλό νευρωνικό δίκτυο μιας στρώσης
  • MLP (Multilayer Perceptron): πλήρως συνδεδεμένο νευρωνικό δίκτυο
  • CNN (Convolutional Neural Network): κατάλληλο για επεξεργασία εικόνας
  • RNN (Recurrent Neural Network): ιδανικό για σειρές δεδομένων και κείμενα
  • Transformer: μοντέλα φυσικής γλώσσας, όπως το GPT

Πλεονεκτήματα:

  • Μαθαίνουν από δεδομένα χωρίς να χρειάζεται ρητός προγραμματισμός
  • Μπορούν να διαχειριστούν πολύπλοκα προβλήματα
  • Προσαρμόζονται και βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου

Μειονεκτήματα:

  • Υψηλό υπολογιστικό κόστος
  • Χρειάζονται μεγάλα σύνολα δεδομένων
  • “Μαύρο κουτί”: δύσκολο να εξηγηθεί πώς ακριβώς παίρνουν αποφάσεις

Το τεχνικό νευρωνικό δίκτυο ειναι λογισμικό; αλγόριθμός; μεθοδος υλοποίησης λογισμικου; τελικά τι είναι;

Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο (ΤΝΔ) είναι όλα τα παραπάνω, ανάλογα με το επίπεδο ανάλυσης:

  1. Αλγόριθμος – Ο μαθηματικός τρόπος εκπαίδευσης και λειτουργίας
    Σε θεμελιώδες επίπεδο, ένα ΤΝΔ είναι αλγόριθμος μηχανικής μάθησης που μαθαίνει από δεδομένα μέσω της προσαρμογής βαρών.
    1. Ορίζει πώς ένας νευρώνας υπολογίζει την έξοδο του
    2. Πώς συνδέονται οι στρώσεις
    3. Πώς γίνεται η εκπαίδευση (π.χ. με backpropagation)
  2. Λογισμικό – Η πρακτική υλοποίηση σε κώδικα
    Όταν υλοποιείται σε προγράμματα (π.χ. με Python, TensorFlow, PyTorch), το ΤΝΔ είναι ένα λογισμικό μοντέλο που μπορεί:
    1. Να εκπαιδεύεται
    2. Να κάνει προβλέψεις
    3. Να αξιολογείται
    4. Να αποθηκεύεται & επαναχρησιμοποιείται
      Π.χ. Ένα εκπαιδευμένο CNN για αναγνώριση προσώπων είναι λογισμική μονάδα ενσωματωμένη σε app ή υπηρεσία.
  3. Μέθοδος υλοποίησης λογισμικού – Στρατηγική για κατασκευή έξυπνων εφαρμογών
    Είναι επίσης και τεχνική προσέγγιση για να φτιάξεις έξυπνο λογισμικό. Δηλαδή, το ΤΝΔ είναι μια μέθοδος που επιλέγεις για να λύσεις προβλήματα, αντί για π.χ. κανόνες, if/else, ή κλασικούς αλγόριθμους. Π.χ. Για αναγνώριση χειρονομιών:
    1. Μπορείς να χρησιμοποιήσεις “rules-based” λογισμικό ή
    2. Ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο ως μέθοδο υλοποίησης

Ποιες οι απαιτήσεις εξοπλισμού για την εφαρμογή – υλοποίηση του;

Για την υλοποίηση οι απαιτήσεις εξοπλισμού εξαρτόνται από το μέγεθος και τη χρήση του τεχνητού νευρωνικού δικτύου (ΤΝΔ). Ειδικότερα:

  1. Για απλή υλοποίηση (σε υπολογιστή) – ΔΕΝ απαιτείται ειδικό τσιπ.
    Μπορείς να υλοποιήσεις και να εκπαιδεύσεις ΤΝΔ χωρίς εξειδικευμένο εξοπλισμό, καθαρά ως λογισμικό, σε οποιονδήποτε υπολογιστή ή laptop. Π.χ. Μικρά MLP, CNN ή RNN μοντέλα μπορούν να τρέξουν με Python κάνοντας χρήση βιβλιοθηκών όπως scikit-learn, TensorFlow, PyTorch σε κανονική CPU.
  2. Για μεγαλύτερα μοντέλα ή απαιτητική χρήση – ΝΑΙ, τότε μπορεί να χρειαστείς Εξειδικευμένα τσιπ (Hardware accelerators):
    • GPU (Graphics Processing Unit): Ιδανικό για παράλληλους υπολογισμούς – πολύ γρηγορότερο από CPU
    • TPU (Tensor Processing Unit): Τσιπ της Google ειδικά για neural networks
    • NPU (Neural Processing Unit): Σε smartphones και embedded συστήματα
    • FPGA / ASIC: Χρησιμοποιούνται σε edge AI / ειδικά συστήματα για αποδοτικότητα
  3. Ψηφιακή σχεδίαση – Αν ενσωματώνεις ΤΝΔ σε ρομπότ, έξυπνες κάμερες, ή IoT:
    Χρειάζεται ψηφιακό κύκλωμα ή firmware για να εκτελεί μοντέλα σε πραγματικό χρόνο. Μπορεί να γίνει με χρήση FPGA, embedded Linux, Microcontrollers κ.λπ.

Κύριες χρήσεις των νευρωνικών δικτύων στην πληροφορική:

  1. Αναγνώριση εικόνας και ήχου
  2. Φυσική γλώσσα (π.χ. ChatGPT)
  3. Αυτόματα οχήματα και ρομποτική
  4. Αναγνώριση φωνής και μετάφραση
  5. Ιατρική διάγνωση
  6. Οικονομικές προβλέψεις
  7. Προτάσεις προϊόντων (recommendation systems)

Η εξέλιξη των τεχνητών νευρωνικών δικτύων (ΤΝΔ) και της τεχνητής νοημοσύνης γενικότερα κινείται ραγδαία. Αναμένεται τεχνολογική εξέλιξη για Μεγαλύτερα και πιο “έξυπνα” μοντέλα

Συμπέρασμα

Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, από θεωρητικές βάσεις του 20ού αιώνα έως τα σύγχρονα γλωσσικά και πολυτροπικά μοντέλα, έχουν εξελιχθεί σε έναν από τους σημαντικότερους πυλώνες της τεχνητής νοημοσύνης. Η πορεία τους δείχνει όχι μόνο τεχνική πρόοδο αλλά και βαθιά κοινωνική επίδραση. Με την αναμενόμενη ενσωμάτωσή τους σε κάθε πτυχή της ζωής – από την εκπαίδευση έως την ιατρική και τη βιομηχανία – η κατανόησή τους και η ορθή χρήση τους αποτελεί πρόκληση αλλά και ευκαιρία για ένα τεχνολογικά υπεύθυνο μέλλον.

Tags: