Dirbtinis intelektas (DI) – tai technologija, leidžianti kompiuteriams imituoti žmogaus mąstymą ir atlikti užduotis, kurios anksčiau buvo prieinamos tik žmonėms. Viena iš svarbiausių DI sričių – neuroniniai tinklai, kurie veikia pagal žmogaus smegenų principus. Šiame straipsnyje išsamiai aptarsime, kaip veikia dirbtinis intelektas, kokie jo pagrindiniai etapai ir kaip struktūruoti neuroniniai tinklai.
Dirbtinio intelekto veikimo principai
Dirbtinio intelekto sistemos veikia per kelis pagrindinius etapus:
1. Duomenų surinkimas
Bet kuri DI sistema reikalauja didelio kiekio duomenų. Jie gali būti struktūruoti (pvz., duomenų bazės, lentelės) arba nestruktūruoti (pvz., tekstai, vaizdai, garso įrašai).
2. Duomenų apdorojimas
Prieš pradedant modelio mokymą, duomenys turi būti išvalyti ir paruošti. Tai apima:
- Triukšmo pašalinimą (neteisingų ar nereikalingų duomenų filtravimą),
- Trūkstamų reikšmių užpildymą,
- Normalizavimą ir standartizaciją, kad skirtingi duomenų tipai būtų suderinami.
3. Modelio mokymas
Mokymo etape DI modelis mokosi iš pateiktų duomenų. Yra skirtingi mokymosi metodai:
- Prižiūrimas mokymasis (Supervised Learning) – naudojami pažymėti duomenys su teisingais atsakymais.
- Neprižiūrimas mokymasis (Unsupervised Learning) – modelis pats ieško duomenų struktūros.
- Reinforcement Learning – modelis mokosi per patirtį ir klaidų analizę.
4. Modelio vertinimas
Baigus mokymą, modelis testuojamas su atskirais duomenimis, kurie nebuvo naudojami mokymo etape. Tai leidžia įvertinti tikslumą, klaidų lygį ir bendrą našumą.
5. Prognozavimas ir praktinis pritaikymas
Kai modelis pasiekia pakankamą tikslumą, jis gali būti naudojamas realiose situacijose – pavyzdžiui, veidų atpažinime, kalbos sintezėje ar medicininėje diagnostikoje.
Dirbtinio intelekto veikimo schema
1. Duomenų surinkimas
│
├──> Struktūruoti duomenys (lentelės, duomenų bazės)
├──> Nestruktūruoti duomenys (vaizdai, garsas, tekstas)
│
2. Duomenų apdorojimas ir valymas
│
├──> Triukšmo pašalinimas
├──> Trūkstamų duomenų užpildymas
├──> Normalizavimas ir standartizacija
│
3. Modelio mokymas
│
├──> Pasirenkamas modelis (pvz., neuroninis tinklas, regresija)
├──> Hiperparametrų derinimas
├──> Mokymas su mokymo duomenimis
│
4. Modelio vertinimas
│
├──> Testavimo duomenys
├──> Tikslumo, nuostolių ir klaidų analizė
│
5. Prognozavimas ir naudojimas
│
├──> Modelio taikymas realiems duomenims
├──> Nuolatinis modelio atnaujinimas
Neuroninio tinklo struktūra
Neuroniniai tinklai yra viena pažangiausių DI technologijų. Jie susideda iš neuronų, kurie apdoroją duomenis sluoksniais.
Pagrindiniai neuroninio tinklo sluoksniai:
- Įvesties sluoksnis (Input Layer) – priima duomenis (pvz., pikselius iš vaizdo, teksto žodžius ar garso bangas).
- Paslėpti sluoksniai (Hidden Layers) – atlieka pagrindinius skaičiavimus ir informaciją perduoda iš vieno neurono kitam.
- Išvesties sluoksnis (Output Layer) – pateikia rezultatą (pvz., objekto klasifikaciją, prognozę ar sprendimą).
Kaip veikia neuronai?
Kiekvienas neuronas turi svorius ir aktyvacijos funkciją. Kai duomenys patenka į neuroną, jie dauginami iš svorių, sumuojami ir praleidžiami per aktyvacijos funkciją, kuri nusprendžia, ar perduoti signalą į kitą sluoksnį. Populiariausios aktyvacijos funkcijos yra:
- ReLU (Rectified Linear Unit) – dažniausiai naudojama, nes padeda neuronams efektyviai mokytis.
- Sigmoidinė funkcija – naudojama dviejų klasių problemoms.
- Softmax – tinkama, kai yra daug skirtingų išvesties kategorijų.
Dirbtinis intelektas ir neuroniniai tinklai keičia mūsų gyvenimą, suteikdami galimybę automatizuoti sudėtingus procesus. Jų veikimo principai pagrįsti didžiuliais duomenų kiekiais, pažangiais algoritmais ir efektyviu mokymosi mechanizmu. Supratus šią struktūrą, galima geriau įvertinti DI galimybes ir jo ateities perspektyvas.
