Hvordan fungerer kunstige neurale netværk og deres anvendelser i maskinlæring?

Kunstige neurale netværk er inspireret af den måde, biologiske systemer som hjernen fungerer på. Neuroner i den menneskelige hjerne kan opdeles i tre hovedkategorier: sensoriske neuroner, motoriske neuroner og interneuroner. Sensoriske neuroner leder information fra sanseorganerne til hjernen, motoriske neuroner leder information fra hjernen til muskler og kirtler, mens interneuroner forbinder neuroner med hinanden og har en formidlende funktion. Denne opbygning danner basis for forståelsen af kunstige neurale netværk, som anvender lignende strukturer til at behandle information.

I 1957 udviklede Frank Rosenblatt perceptronmodellen, som udgør grundlaget for moderne neurale netværk. Denne model blev designet som en enkel form for kunstigt neuron, der havde justerbare vægte og en tærskelværdi. Ideen var at skabe en matematisk repræsentation af, hvordan et biologisk neuron reagerer på indkommende signaler. Det kunstige neuron modtager inputværdier, vægte og en tærskelværdi, og hvis summen af de vægtede input overstiger en vis tærskel, aktiveres neuronet. Selvom dette kan synes som en simpel operation, danner det grundlaget for de komplekse mønstre og funktioner, som kunstige neurale netværk kan lære at genkende.

Et kunstigt neuralt netværk kan være et ensidigt perceptron, hvor der kun er én lag af neuroner, som afgiver et output baseret på de vægtede input. I netværkets første lag modtager neuronerne input, som derefter overføres til de næste lag. De mest anvendte typer af neurale netværk er feed-forward netværk, hvor information kun bevæger sig i én retning gennem netværket, samt rekursive netværk, hvor output kan forbindes til neuroner i samme lag eller tidligere lag.

For at træne et neuralt netværk anvendes en proces kaldet backpropagation, hvor netværket lærer at justere sine vægte baseret på fejlen mellem dets output og de ønskede resultater. Denne proces anvender et sæt kendte input- og outputpar for at minimere fejlen og forbedre netværkets præcision over tid. Træningsdata opdeles i træningssæt og valideringssæt, hvor træningssættet bruges til at beregne fejlene, og valideringssættet bruges til at finde det optimale antal iterationer, som minimerer fejlen uden at føre til overfitting, hvor modellen lærer træningsdataene for godt og mister evnen til at generalisere på nye data.

Kunstige neurale netværk kan opdeles i forskellige typer afhængig af opgaven. Et af de mest kendte netværkstyper er de konvolutionelle neurale netværk (CNN), som især anvendes til behandling af billede- og lyddata. Dette netværk er inspireret af biologiske processer og er designet til at udtrække funktioner som kanter eller teksturer i billeder. CNNs har en struktur, hvor neuronerne er organiseret i konvolutionelle lag og anvender delte vægte, hvilket reducerer antallet af nødvendige vægte og gør det muligt at behandle store mængder data effektivt.

En af de mest imponerende anvendelser af neurale netværk er udviklingen af AlphaZero af Google-selskabet DeepMind. AlphaZero er et system, der lærte at spille skak, Go og Shogi på egen hånd ved hjælp af maskinlæring og neurale netværk. Systemet blev trænet til at spille disse spil på kort tid og overgik hurtigt både tidligere programmer og menneskelige spillere i præstation. Dette viser den enorme potentiale, som neurale netværk har, ikke kun til at forstå og bearbejde data, men også til at udvikle nye færdigheder og løsninger på komplekse problemer.

Vigtigheden af at forstå den måde, hvorpå neurale netværk lærer og arbejder, er afgørende for at kunne anvende disse teknologier på praktiske problemer. Maskinlæring, især dyb læring, har åbnet op for utallige anvendelser, fra billedgenkendelse til natural language processing, og har transformeret områder som medicinsk billedbehandling, automatiseret oversættelse og spiludvikling. Kunstige neurale netværk har formået at bygge bro mellem biologiske og digitale systemer på en måde, der giver maskiner evnen til at lære og tilpasse sig dynamiske miljøer.

Endtext

Er AlphaZero den Ultimative Strategi i Skak, Go og Shogi?

Det er et velkendt fænomen i den teknologiske verden, at kunstig intelligens og maskinlæring har revolutioneret den måde, vi spiller og forstår strategiske spil på. Et markant eksempel på dette er AlphaZero, en AI, der på rekordtid har besejret verdens bedste spillere i skak, Go og shogi. For at forstå hvordan denne udvikling kan forme fremtidens tilgang til spil og strategi, er det vigtigt at analysere, hvad AlphaZero opnåede, og hvordan det er relateret til større teoretiske spørgsmål om optimal strategi.

Når man taler om optimal strategi i skak, opstår der et interessant spørgsmål: Er der en absolut, uundgåelig vinderstrategi for ét af spillerne, givet en bestemt opstilling? Det kan synes indlysende, at hvid, som altid har den første bevægelse, skulle have en fordel. På den anden side kunne man argumentere for, at sort kunne finde en modstrategi, som altid fører til remis. Det er en af de udfordringer, som matematiker Georg Cantor for mere end hundrede år siden beskrev, da han arbejdede med idéen om at opbygge en optimal strategi for skak.

Disse spørgsmål om optimale strategier bliver mere komplekse i takt med, at datateknologi udvikler sig. Tidligere blev computergenererede skaktræningstests, som afslører mulige endgames, kun udført for opstillinger med et begrænset antal brikker. Fra slutningen af 1980'erne begyndte programmører at bygge tablebases for opstillinger med fire brikker. I 2005 blev seks-brikkers slutspil løst, og i 2015 blev det forventet, at syv-brikkers slutspil kunne blive tilgængeligt. Imidlertid blev disse beregninger gennemført langt tidligere, hvilket vidner om den hastige udvikling af algoritmer og hardwarekapacitet. I dag er det muligt at få adgang til tablebases på nettet, som giver en næsten fuldstændig løsning på spil med et stort antal brikker, men hele skakspil kan stadig ikke være fuldstændigt løst, da antallet af muligheder bliver uoverskueligt.

Neural netværk har dog ikke kun potentiale til at transformere spil som skak. De spiller en stadig større rolle i andre intellektuelle anvendelser, som f.eks. maskinoversættelse. Et eksempel på dette er DeepL, et maskinoversættelsesprogram, som bruger avancerede neurale netværk til at levere oversættelser af høj kvalitet. DeepL er i stand til at analysere store mængder tekst på flere sprog og træffe beslutninger om, hvordan man oversætter sætninger korrekt. DeepL’s oversættelsessystem kører på en supercomputer i Island, der har en beregningskapacitet på 5,1 PetaFLOPS – en hastighed, der muliggør effektiv træning af neurale netværk med tusindvis af teksteksempler.

Hvordan simulationsteknologi kan forandre fremtidens industrielle og samfundsmæssige processer

Simulationsteknologi har åbnet døren til et væld af muligheder på tværs af industrier og samfundssektorer. Den giver os mulighed for at forudsige, analysere og optimere processer, som ellers ville være umulige eller alt for risikable at simulere i virkeligheden. Fra automatisering i minedrift til sikkerhedsrobotter i byområder, bliver simulationsteknologi anvendt til at finde løsninger på komplekse problemstillinger, der kan spare både tid og penge.

I Chile forventes en markant stigning i anvendelsen af smarte teknologier, især i detailhandlen. Accenture Chile peger på, at 42% af forbrugerne ønsker nye standarder for tjenester og kommunikation. Dette skaber nye muligheder for virksomheder til at forudsige efterspørgsel og tilpasse sig skiftende markedsforhold, hvilket kan føre til effektiviseringer og forbedret kundetilfredshed. Samtidig er minedrift et område, hvor automatisering af processer og vedligeholdelse af maskiner spiller en stadig større rolle. Eksperter ser et stort potentiale i brugen af smarte sensorer til at analysere processer og digitale værktøjer til grønnere praksisser. Automatiserede køretøjer reducerer samtidig risikoen for arbejdsskader, mens digitale tvillinger af maskiner skaber nye muligheder for at simulere processer og optimere produktiviteten.

Samtidig har robotteknologi allerede fundet anvendelse i byer som Vitacura i Chile, hvor sikkerhedsrobotter blev implementeret i 2018 for at overvåge gaderne og bistå beboerne. Disse robotter kører autonomt på forudprogrammerede ruter og kan kommunikere med kommunens kontrolcenter i nødsituationer. Dataene, der indsamles, bliver brugt til at lave sikkerhedskort og yderligere analyser, der kan forbedre både borgernes tryghed og effektiviteten af offentlige ressourcer.

I Asien er flere lande som Kina, Taiwan, Sydkorea og Japan i front, når det kommer til forskning og anvendelse af kunstig intelligens. Japan fokuserer blandt andet på plejerobotter, da den aldrende befolkning skaber et stort behov for teknologiske løsninger inden for pleje og sundhedssektoren. I Sydkorea er en ambitiøs plan under udvikling for at bruge tusindvis af overvågningskameraer og ansigtsgenkendelsesteknologi til at spore kontakter af corona-smittede personer. Dette testprojekt vil blive gennemført i byen Bucheon og forventes at begynde i januar.

Simulationer har længe været et kraftfuldt værktøj inden for forskning og teknologiudvikling. Ved at skabe digitale modeller af komplekse systemer kan man teste en række scenarier og ændre på parametre for at se, hvilke der giver de bedste resultater. Dette gør det muligt at forudsige outcome og optimere systemer hurtigt, uden at skulle udføre dyre og potentielt farlige fysiske eksperimenter. Simulationer har været anvendt inden for alt fra flyvetræning og medicinsk uddannelse til udviklingen af komplekse industrielle systemer.

En af de mest interessante anvendelser af simulationsteknologi er inden for klimaforskning. Ved hjælp af de nyeste modeller og data kan forskere simulere klimaforandringer og isperioder, der har fundet sted over millioner af år. Dette gør det muligt at få en bedre forståelse af de komplekse systemer, der styrer jordens klima, og hvordan menneskeskabte faktorer kan påvirke disse processer. For eksempel har en studie fra Max Planck Institutet fokuseret på at simulere isalders cyklusser, hvor forskere anvender komplekse jordsystemmodeller til at forstå de faktorer, der driver skiftet mellem varme og kolde perioder. Dette er et forsøg på at afsløre de mekanismer, der styrer klimaforandringerne i lang tidsskala, og for at validere de modeller, der bruges til at forudsige fremtidige klimaforandringer.

Simuleringer kan også anvendes til at beskytte samfund mod katastrofer ved at simulere ekstremt usædvanlige situationer og teste, hvordan systemerne reagerer. Dette kan inkludere alt fra at simulere en stor naturkatastrofe til at teste, hvordan et elnet ville reagere på en massiv nedbrud. I et industrielt perspektiv kan simuleringer hjælpe med at forbedre designet af fabrikker og produktionssystemer, hvor det ville være for dyrt eller risikabelt at gennemføre fysiske eksperimenter.

Men selv om simuleringer tilbyder store fordele, er der også udfordringer. Mange af de systemer, der simuleres, er ekstremt komplekse, og der er stadig grænser for, hvor præcise og pålidelige modellerne kan være. For eksempel kræver simuleringen af en overgang fra en varm periode til en istid, som kan tage tusinder af år, en enorm mængde beregningskraft, og de nuværende modeller er ofte ikke tilstrækkelige til at håndtere sådanne tidsrammer.

Derfor er det afgørende, at vi fortsætter med at udvikle både de teknologiske og metodologiske aspekter af simulationer, så vi kan få en mere præcis forståelse af både vores nutidige og fremtidige verden.