Neuroverkko eli neuroyhteyksien verkosto on yksi tekoälyn tärkeimmistä komponenteista. Neuroverkot on suunniteltu jäljittelemään ihmisen aivojen toimintaa ja kykyä oppia. Neuroverkko koostuu useista tietojenkäsittelyelementeistä eli neuroneista, jotka on linkitetty toisiinsa. Nämä yhteydet voivat olla joko vahvistavia tai heikentäviä, joka määrittää miten neuroverkko jatkossa suhtautuu kyseisen kaltaiseen kytkökseen.

Käytännössä neuroverkkoa voisi ajatella valtavana monimutkaisena vuokaaviona, jossa on valtava määrä kyllä, ei ja ehkä vaihtoehtoja.

Neuroverkko oppii tietokoneelle syötetyn opetusdatan avulla. Opetusvaiheessa neuroverkolle annetaan syöte ja sen tulee antaa tietty vastaus. Antaessaan väärän vastauksen, sen painotuksia eli yhteyksiä säädetään niin, että vastaus seuraavalla kerralla olisi oikea. Opetuksen jälkeen neuroverkkoa voidaan käyttää tuntemattomien syötteiden analysointiin.

Neuroverkkoja käytetään monilla aloilla, kuten kuvan-, puheen- ja tekstin tunnistuksessa, ennustavassa analytiikassa ja robotiikassa. Esimerkiksi kuvan tunnistuksessa neuroverkkoja voidaan käyttää tunnistamaan esimerkiksi ihmisiä, autoja ja eläimiä. Puheen tunnistuksessa neuroverkot voivat oppia erottamaan erilaisia sanoja ja ilmauksia.

Kuvantunnistus käyttäen neuroverkkoa

Kuvantunnistus on prosessi, jossa tietokoneohjelma tunnistaa kuvasta erilaisia kohteita, esineitä tai muotoja. Kuvantunnistus on tärkeä sovellusalue esimerkiksi liikennevalvonnassa, turvallisuusjärjestelmissä, robotiikassa ja lääketieteellisessä kuvantamisessa.

Neuroverkot soveltuvat erinomaisesti kuvantunnistukseen, sillä ne pystyvät oppimaan tunnistamaan kuvista erilaisia piirteitä automaattisesti, ilman että ihmisen täytyy määritellä kaikkia piirteitä käsin. Tämä tekee neuroverkoista erittäin tehokkaan työkalun kuvantunnistussovelluksiin.

Kuvantunnistus neuroverkkojen avulla toimii seuraavasti: ensin neuroverkolle syötetään joukko opetusdataa, joka sisältää kuvia erilaisista kohteista, esimerkiksi kissoista, koirista ja autoista. Neuroverkko käsittelee näitä kuvia ja pyrkii oppimaan tunnistamaan erilaisia piirteitä, jotka ovat yhteisiä kaikille kuvissa esiintyville kohteille.

Kun neuroverkko on oppinut tunnistamaan näitä yhteisiä piirteitä, se pystyy tunnistamaan uusia kuvia, joita se ei ole nähnyt ennen. Neuroverkko käy läpi kuvan pikselit yksi kerrallaan ja etsii niistä yhteisiä piirteitä, jotka se on oppinut tunnistamaan opetusdatassa. Tämän jälkeen neuroverkko vertaa kuvan piirteitä opetusdatassa oppimiinsa piirteisiin ja yrittää tunnistaa, mihin kohteeseen kuva todennäköisesti liittyy.

Neuroverkkojen käyttäminen kuvantunnistuksessa mahdollistaa monimutkaisten kuvien nopean ja tarkan tunnistamisen. Lisäksi neuroverkot ovat erittäin joustavia ja näin soveltuvat hyvin monenlaisiin kuvantunnistustehtäviin.

Puheentunnistus neuroverkossa

Puheentunnistus on prosessi, jossa äänisignaali muunnetaan digitaaliseksi merkkijonoksi. Puheentunnistusjärjestelmiä käytetään yleisesti esimerkiksi puhelinkeskuksissa, automatisoiduissa asiakaspalveluissa, älykaiuttimissa ja käännösohjelmissa. Neuroverkot ovat yksi tärkeimmistä tekniikoista, jotka mahdollistavat puheentunnistuksen.

Neuroverkolle syötetään suuri määrä puheaineistoa, joka sisältää erilaisia ääninäytteitä sanoista ja lauseista. Neuroverkko käsittelee näitä ääninäytteitä ja pyrkii oppimaan erilaisia ääniominaisuuksia, jotka ovat yhteisiä kaikille puhutuille sanoille.

Kun neuroverkko on oppinut tunnistamaan näitä yhteisiä ääniominaisuuksia, se pystyy tunnistamaan puheäänitteitä, joita se ei ole kuullut aiemmin. Se kykenee tunnistamaan puheesta tietyitä sanoja tai lauseita ja pystyy siis puheentunnistamisen avulla yhdistämään ääniominaisuuksia tiettyihin sanoihin tai lauseisiin.

Puheentunnistuksella on tärkeä rooli monissa sovelluksissa, kuten automaattisissa käännösohjelmissa. Käännösohjelmassa neuroverkko tunnistaa puheessa esiintyvät äänet ja muuntaa ne tekstiksi. Tämän jälkeen käännösohjelma käyttää tekstiä kääntääkseen sen toiselle kielelle.

Muita käyttötarkoituksia

Neuroverkkoja käytetään sovelluksissa, joissa tarvitaan monimutkaisten tietomallien oppimista ja soveltamista. Tässä joitakin muita esimerkkejä neuroverkkojen käytöstä:

• Luonnollisen kielen käsittely: Neuroverkot ovat erittäin tehokkaita tekstin ymmärtämisessä ja kääntämisessä. Ne voivat oppia yhdistämään tiettyjä sanoja tietyntyyppisiin merkityksiin, jolloin ne pystyvät ymmärtämään luonnollista kieltä paremmin. Luonnollisen kielen käsittelyä käytetään monissa sovelluksissa, kuten chatboteissa, automaattisessa tekstien analysoinnissa ja käännösohjelmissa.
• Lääketieteellinen kuvantaminen: Neuroverkot ovat tärkeä osa monia lääketieteellisen kuvantamisen sovelluksia, kuten tietokonetomografiaa ja magneettikuvausta. Ne voivat oppia tunnistamaan erilaisia sairauksia ja poikkeavuuksia kuvista, mikä auttaa lääkäreitä tekemään tarkkoja diagnooseja ja hoitosuunnitelmia.
• Taloudellinen ennustaminen: Koska neuroverkot ovat tehokkaita luomaan ennusteita, niitä käytetään usein talouden ennustamisessa. Esimerkiksi pörssikurssien kohdalla neuroverkot voivat oppia tunnistamaan erilaisia markkinoiden käyttäytymismalleja ja ennustaa siten tulevia trendejä.
• Pelitekoäly: Neuroverkkoja käytetään myös pelitekoälyssä, joka tarkoittaa tietokoneohjelmia, jotka pystyvät pelaamaan pelejä ihmisten kanssa tai jopa ihmisiä paremmin. Esimerkiksi shakin tai go:n pelaamisessa neuroverkot voivat oppia tunnistamaan pelin säännöt ja strategiat ja käyttää tätä tietoa voittaakseen ihmispelaajia.
• Autonomiset ajoneuvot: Autonomisten ajoneuvojen kehittämisessä neuroverkkoja käytetään tunnistamaan liikennemerkkejä, tunnistamaan esteitä ja ennustamaan muiden ajoneuvojen käyttäytymistä. Neuroverkot pystyvät oppimaan tunnistamaan erilaisia liikenteen piirteitä ja soveltamaan tätä tietoa ajoneuvojen liikkeiden hallintaan.

Kaiken kaikkiaan neuroverkot ovat erittäin monipuolinen työkalu, joka on tehokas monissa eri sovelluksissa ja niiden avulla pystytään oppimaan monimutkaisia tietomalleja.

Neuroverkkojen ongelmia

Vaikka neuroverkot ovat erittäin tehokas työkalu monissa sovelluksissa, niiden käytössä voi tulla vastaan myös ongelmia. Ohessa muutamia esimerkkejä neuroverkkojen haasteista:

• Suurten tietomäärien vaatimukset: Neuroverkkojen käyttö edellyttää yleensä suuria määriä dataa, jotta ne pystyvät oppimaan riittävästi. Tämä tarkoittaa, että järjestelmän kehittäjien on saatava käsiinsä riittävä määrä laadukasta dataa, jotta neuroverkot voivat oppia tehokkaasti. Tämä voi olla haastavaa joissakin sovelluksissa, kuten lääketieteellisessä kuvantamisessa, jossa tietoa on vähän saatavilla tai se on erittäin arvokasta.
• Ylifittaus (overfitting): Neuroverkot voivat olla alttiita ylifittaukselle, mikä tarkoittaa, että ne oppivat liian hyvin koulutusdatan yksityiskohtia eivätkä pysty yleistämään oppimaansa uusiin tilanteisiin. Tämä voi johtaa siihen, että neuroverkot ovat liian erikoistuneita tiettyihin tilanteisiin ja niiden suorituskyky kärsii, kun ne kohtaavat uusia ja erilaisia dataa. Ylifittauksen välttämiseksi on tärkeää käyttää riittävästi erilaista dataa ja rajoittaa neuroverkon monimutkaisuutta.
• Laskennallinen tehokkuus: Neuroverkkojen käyttö voi olla erittäin laskennallisesti vaativaa, mikä voi johtaa siihen, että niiden käyttö on hankalaa joissakin sovelluksissa. Esimerkiksi reaaliaikaisessa kuvan tunnistuksessa tai äänentunnistuksessa tarvitaan nopeita ja tehokkaita laskentajärjestelmiä, jotta neuroverkot pystyvät tuottamaan ennusteita tarpeeksi nopeasti. Tämä voi olla haaste, varsinkin kun neuroverkot kasvavat kooltaan ja monimutkaisuudeltaan.
• Algoritmien säädöt: Neuroverkkojen käyttö edellyttää algoritmin tarkkaa säätämistä, jotta se toimii optimaalisesti. Vaikka nykyään on olemassa monia valmiita neuroverkkojen algoritmeja, joiden käyttö on helpompaa, on silti tärkeää tietää, miten säätää parametreja, jotta saavutetaan paras mahdollinen suorituskyky. Tämä voi olla haastavaa niille, jotka eivät ole asiantuntijoita neuroverkkojen käytössä.
• Koulutusdatan puutteet: Neuroverkot tarvitsevat laadukasta dataa oppiakseen tehokkaasti. Jos dataa ei ole riittävästi tai se ei ole riittävästi aihetta edustavaa, se voi johtaa siihen, että neuroverkot tuottavat virheellisiä ennusteita tai ovat alttiita ylifittaukselle. Tämä voi olla ongelmallista, varsinkin kun koulutusdataa on vaikea hankkia tai se on erittäin arvokasta.
• Selittämättömät tulokset: Neuroverkot ovat usein erittäin tehokkaita ennustamaan ja luokittelemaan, mutta ne eivät välttämättä anna selitystä, miksi ne tuottavat tietyn tuloksen. Tämä voi olla ongelmallista joissakin sovelluksissa, joissa on tärkeää ymmärtää, miten päätösketju toimii. Esimerkiksi lääketieteellisessä diagnoosissa on tärkeää tietää, miten neuroverkot päättävät, että potilaalla on tietty sairaus.
• Etiikka: Neuroverkkojen käyttöön liittyy myös eettisiä kysymyksiä, kuten tietosuoja, syrjintä ja vastuullisuus. Neuroverkot voivat kerätä suuria määriä henkilökohtaista tietoa, mikä herättää kysymyksiä siitä, miten tätä tietoa käytetään ja kenellä on pääsy kyseiseen dataan. Lisäksi neuroverkot voivat vahvistaa syrjintää, jos koulutusdata sisältää ennakkoluuloja tai vääristymiä. Siksi on tärkeää kehittää eettisiä ohjeita ja käytäntöjä neuroverkkojen käytölle, jotta niitä voidaan käyttää vastuullisesti ja oikeudenmukaisesti.

Yhteenvetona voi todeta, että neuroverkko on tehokas työkalu monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen ja oppimiseen. Kuitenkin sen käytössä on myös huomioitava eettisiä ja teknisiä haasteita, jotta sen käyttö olisi turvallista ja oikeudenmukaista.

Neural network: https://openai.com/research/techniques-for-training-large-neural-networks

Lue myös aikaisemmat artikkelit aiheesta

Tekoäly – AI vai Tä?

Tekoälyn lajit

Seuraavassa artikkelissa perehdymme tekoälyn algoritmeihin. Seuraa sivujamme. 

Kysy lisää asiantuntijoiltamme. 

Kirjoittaja: Antti Winter, Senior Architect

Lisätiedot:  antti.winter@altoros.com ja ari.mutanen@altoros.com