Hur fungerar artificiella neurala nätverk?

Artificiella neurala nätverk (ANN) är inspirerade av biologiska nervsystem, och särskilt av den mänskliga hjärnan. Precis som andra maskininlärningstekniker används de för att hitta mönster och regelbundenheter i komplexa datamängder. På grund av deras effektivitet används de idag i en mängd vardagliga apparater, allt från mobiltelefoner till bilens bränsleinsprutning och tvättmaskiner. Det mest spektakulära är dock deras användning inom artificiell intelligens (AI).

Ett artificiellt neuralt nätverk består av ett stort antal identiska eller mycket lika komponenter, neuroner, som interagerar med varandra enligt en ganska enkel mekanism, en så kallad tröskelfunktion. Med andra ord opererar de på grundval av en distribuerad representation av sin kunskap. Det är inte en specifik specialisering av de individuella komponenterna som är avgörande för deras prestanda, utan den komplexa referensstrukturen av många lika och förvånansvärt enkla komponenter som tillsammans bidrar till ett kollektivt och aggregerat resultat. Därför utgör de ett utmärkt exempel på komplexa system.

Det viktigaste för ett neuralt nätverks funktion är tillståndet av spänning i dess neuroner, eller mer exakt, överföringen av dessa spänningstillstånd, som triggar nya spänningar i andra neuroner och förstärker eller försvagar kopplingarna mellan dem. Denna överföring kan förklaras med hjälp av ett exempel på hur en så kallad perceptron fungerar, en föregångare till det moderna neurala nätverket som föreslogs av Frank Rosenblatt redan 1958 för att simulera receptorerna i näthinnan.

För att förstå det grundläggande arbetsprincipen för ANN mer i detalj, kan vi titta på uppgiften att lära sig de korrekta resultaten för en logisk operation, som till exempel den inklusiva OR-funktionen. Denna funktion ska svara på två booleska ingångar där åtminstone en av dem, eller båda, är sanna (representerat av 1) med ett sant (1) utgångsresultat, medan om båda är falska (representerade som 0) ska utgången vara falsk (0). Nätverket, i det här fallet en perceptron som den i figur 47, måste lära sig att ge dessa resultat när det konfronteras med ingångarna 𝐼1 och 𝐼2.

Vid den första inlärningsfasen matas informationen [0, 0] in i nätverket via ingångsneuronerna och bearbetas vidare till den dolda neuronen, genom att multiplicera med vikterna för kopplingarna. Den dolda neuronen summerar sedan de viktade ingångsvärdena som 𝑛𝑒𝑡 = 𝑤1 ∗ 𝐼1 + 𝑤2 ∗ 𝐼2 och avrundar denna summa till ett tröskelvärde, som i detta fall kan vara 0,5, för att avgöra det faktiska utgångsvärdet för detta första inlärningssteg. Om resultatet från 𝑛𝑒𝑡 är större än eller lika med tröskeln kan det avrundas till 1, medan mindre värden avrundas till 0. Detta är möjligt i detta fall eftersom det endast finns binära utgångar i exemplet.

ANN:s inlärning är iterativ. Efter varje varv genom alla möjliga datauppsättningar justeras vikterna så att nätverket närmar sig den ideala förmågan att korrekt bearbeta alla ingångs- och utgångsförhållanden. När alla inlärningssteg har genomförts och nätverket konsekvent producerar de önskade utgångarna är inlärningen slutförd.

För att ge läsaren en bredare förståelse för hur neurala nätverk används i praktiken, är det viktigt att känna till att de ofta kräver stora mängder data och betydande beräkningskraft. Utvecklingen inom maskininlärning, särskilt med användning av grafiska processorer (GPU) och tensorbehandlingsenheter (TPU), har gjort det möjligt att träna djupa neurala nätverk (deep learning) på en skala som tidigare var otänkbar. Det är också avgörande att förstå att den effektivitet och de tillämpningar som vi ser idag inom AI, som röstigenkänning, bildbehandling och självkörande bilar, bygger på dessa principer som en grund.

Hur påverkar kontexten förståelsen av ord i naturligt språk?

För att förstå hur ords betydelse i naturligt språk beror på kontext är det viktigt att analysera hur ord samverkar med varandra i specifika sammanhang. Enkla ord i sig själva avslöjar inte hela betydelsen av en fras eller mening. Istället är det sammanhanget där orden används som avgör deras tolkning. Kontekst är alltså nyckeln för att förstå semantik, och för att datorer ska kunna bearbeta naturligt språk måste vi skapa system som uppmärksammar denna kontext.

För att demonstrera detta kan vi använda ett exempel från Charles Dickens berömda roman "A Tale of Two Cities". Den första meningen lyder: "It was the best of times, it was the worst of times." Här kan kontexten ses som de ord som omger ett specifikt ord inom ett visst radius, eller fönster. Till exempel, ordet "best" är omgiven av orden "the" och "of" på ett avstånd av en position (radius = 1), eller "was the" och "of times" på ett avstånd av två positioner (radius = 2). Om vi begränsar oss till en radius på en position för varje ord i meningen, får vi en tabell som ser ut så här:

Tabellen visar vilka ordkombinationer som finns inom en viss kontext och kan användas för att skapa vektorer som representerar betydelsen av ord i en viss mening. Det som är intressant här är att vektorerna för "best" och "worst" är identiska i denna modell, vilket inte stämmer överens med deras faktiska betydelse i det engelska språket. Dessa ord är antonymer, men modellen ger dem samma representation. Det är här en grundläggande utmaning med enkla vektoriseringstekniker som kan skapa missvisande resultat.

I verkliga situationer används dock mycket större textsamlingar för att skapa dessa vektorer. Genom att analysera omfattande textkorpusar kan vi få en mycket mer representativ bild av hur ord används i naturligt språk. Denna typ av analys kräver kraftfulla beräkningsresurser och kan inkludera många olika typer av sammanhang, vilket gör att varje ord får en vektorrepresentation som är mer representativ för dess mångfacetterade betydelse.

En särskilt effektiv metod för att skapa sådana vektorrepresentationer är genom användning av så kallade Word2Vec-modeller, som utvecklades av Tomas Mikolov vid Google 2013. Dessa modeller använder sig av djupa, tvålagers neurala nätverk för att analysera stora textkorpusar och skapa vektorrum där varje unikt ord tilldelas en motsvarande vektor. Det finns för närvarande flera förtränade databaser med sådana ordvektorer tillgängliga på nätet, som kan användas utan att behöva skapa egna vektorrum från grunden.

När vi arbetar med mer specialiserade domäner, som vetenskapliga texter, kan det ibland vara bättre att träna egna Word2Vec-modeller, eftersom generella modeller som GloVe eller Word2Vec kanske inte fångar de unika användningarna av ord i dessa sammanhang. Olika metoder för att skapa dessa vektorer, såsom den så kallade Continuous Bag-of-Words (CBOW)-metoden, innebär att ord förutses utifrån ett fönster av omgivande ord, där ordens ordning inte spelar någon roll. En annan metod är skip-gram-arkitekturen, där ord förutsäger de omgivande orden och de närliggande orden väger mer än de mer avlägsna.

Med hjälp av sådana modeller kan vi börja utforska ords relationer genom att exempelvis beräkna deras kosinuslikhet – ett mått på hur lika två ord är i sin betydelse. Om vi tar ordet "hållbarhet" och söker efter ord som har hög kosinuslikhet med det, kan vi snabbt få en lista på ord som är mest relaterade till hållbarhet, som "förnybar", "viabel", "miljö", och "klimat". Dessa samband kan vara väldigt användbara när vi försöker förstå ordens betydelse i ett större sammanhang eller när vi vill analysera stora mängder text.

Vid användning av sådana tekniker, oavsett om det gäller att analysera litterära verk eller moderna rapporter, som Brundtlandrapporten om hållbar utveckling, kan det ge oss insikter om hur ord används i praktiken och vilket sammanhang de får sina betydelser i.

Hur fungerar vektorisering inom textanalys och maskininlärning?

Inom textanalys och maskininlärning är vektorisering en metod som gör det möjligt att omvandla ord eller dokument till numeriska representationer som kan bearbetas av maskiner. Ett populärt verktyg för detta ändamål är Doc2Vec, som är en utvidgning av Word2Vec och används för att skapa vektorer för hela dokument, inte bara enstaka ord. Denna metod har visat sig vara effektiv för att fånga semantiska relationer och likheter mellan texter, vilket gör den användbar i många olika sammanhang som informationssökning, rekommendationssystem och sentimentanalys.

När man tränar en Doc2Vec-modell använder man en stor mängd märkta data, där varje text är representerad med en unik vektor. Genom att träna modellen över ett antal epoker, där man successivt justerar inlärningshastigheten, kan man skapa en noggrann representation av texterna. Efter att modellen har tränats, kan den användas för att hämta de mest lika texterna från en databas när en ny fråga eller text ställs. Till exempel, om man matar in en ny mening som "Does it make sense to constantly strive for more?" kan modellen jämföra den med de definitioner som finns i träningsdatat och ge de fem mest lika meningarna som svar. Här kan man också notera att de definierade likheterna mäts med hjälp av kosinuslikhet, vilket är en metod för att bedöma hur nära två vektorer ligger i ett flerdimensionellt utrymme.

För att förbättra noggrannheten kan man även använda n-grammodeller, där ord eller fraser inte betraktas som isolerade enheter, utan som sekvenser av sammanhängande ord. Ett exempel på detta är fastText, en Python-bibliotek som skapar vektorer för n-gram och har visat sig ge bättre resultat när det gäller att hantera mindre enheter som stavelser.

Det är också värt att påpeka att metoden bakom vektorisering inte bara gäller för ord eller texter, utan kan användas för att förstå andra typer av objekt i olika sammanhang. Förutsättningarna för att använda denna metod är att objekten är tillräckligt distinkta i sin kontext, att det finns ett begränsat antal av dem och att det är möjligt att samla in en tillräcklig mängd data för att kunna analysera dem. På så sätt kan vektorisering användas för att kvantifiera abstrakta begrepp och objekt, vilket tidigare varit svårt eller omöjligt.

Förutom de tekniska tillämpningarna av vektorisering finns det ytterligare en aspekt som är av stor vikt att beakta: de potentiella etiska och integritetsrelaterade frågorna som uppstår vid insamling och bearbetning av användardata. Företag som använder denna typ av teknik bör vara medvetna om de implikationer som deras användardata kan ha, särskilt när det gäller att skapa profiler eller rekommendationer baserade på användares tidigare beteenden. Det är därför avgörande att förstå de potentiella riskerna och att ha riktlinjer och regler på plats för att säkerställa att användarnas integritet skyddas och att tekniken används på ett ansvarsfullt sätt.

Hur transformerade neurala nätverk förändrar språkbehandling och forskning

En av de mest framstående modellerna som har uppmärksammats är BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), som visat på exceptionella resultat inom uppgifter som frågesvar och språkinferens. BERT och andra transformerade modeller, som ELMo och GPT (Generative Pre-trained Transformer), har inte bara förbättrat översättningskvaliteten, utan också möjliggjort mer komplexa uppgifter såsom att skapa sammanhängande och kontextuellt relevanta texter från bara en enkel input.

Den exponentiella utvecklingen av språkmodeller kulminerade i december 2022 när OpenAI lanserade ChatGPT, en vidareutveckling av GPT-3.5, för allmänheten. Detta skapade en våg av diskussioner om framtiden för Artificiell Generell Intelligens (AGI) och om maskiner en dag skulle kunna överträffa mänsklig kognition och kanske till och med utveckla en form av medvetande. ChatGPT och andra liknande modeller har visat på förmåga att generera text på ett sätt som får många att undra om dessa system kan förstå mer än bara statistik och algoritmer.

Den bakomliggande teknologin för dessa modeller bygger på enorma datamängder och massiva beräkningsresurser. GPT-modeller tränas på terabyte av textdata från internet, böcker, artiklar och andra källor. Denna process, som kan ta flera veckor och kräver massiv datorkapacitet, sker ofta med hjälp av företag som Microsoft, som tillhandahåller superdatorer för att stödja denna kraftfulla beräkningsinfrastruktur. Detta innebär dock att den ursprungliga öppna källkodsmodellen som många AI-förespråkare hoppades på, i stor utsträckning har förlorats, och nu är det ofta svårt att få detaljerad insyn i hur dessa system fungerar.

Trots detta har flera nya initiativ vuxit fram som ett alternativ till de mer slutna modellerna som OpenAI tillhandahåller. Dessa projekt bygger ofta på transformerade arkitekturer och erbjuder öppna källkodsplattformar som gör det möjligt för utvecklare att vidareutbilda redan existerande modeller för att specialisera dem på olika kunskapsområden.

En viktig aspekt av denna utveckling är så kallad finjustering, där en grundmodell tränas ytterligare för att förstå och följa användarinstruktioner mer exakt. Denna finjustering innebär ofta att modellen tränas på specifika uppgifter eller ämnen för att bli mer användbar inom olika domäner. Genom metoder som Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), där mänsklig feedback används för att justera modellens svar, har transformerade modeller blivit kraftfulla verktyg för många applikationer, särskilt inom vetenskaplig forskning.

Modeller som GPT har nu blivit oumbärliga inom forskning, där de kan assistera med att snabbt sammanfatta dokument, föreslå nya artiklar och till och med skapa visuella nätverkskartor av relaterade forskningspapper. Exempel på sådana verktyg inkluderar Consensus, som ger forskningsstödda svar på ja- eller nej-frågor, och Semantic Scholar, som erbjuder en plattform för att organisera och upptäcka nya forskningsarbeten. Dessa verktyg förändrar snabbt hur forskare genomför sitt arbete, genom att erbjuda sätt att organisera, sammanfatta och analysera stora mängder data på sätt som tidigare inte var möjliga.

Med denna utveckling är det klart att transformerade neurala nätverk har potentialen att förändra hur vi arbetar med språk och forskning, men också hur vi ser på gränserna för maskinens kapabiliteter. Det är avgörande att förstå att dessa teknologier fortfarande är beroende av enorma datamängder och att förmågan att finjustera dessa modeller kan vara en potentiell väg för ytterligare specialisering inom ett brett spektrum av användningsområden. Samtidigt måste vi vara medvetna om de etiska och samhälleliga implikationerna av att använda dessa kraftfulla verktyg, särskilt när det gäller transparens, säkerhet och kontroll över informationen som genereras.