Deep learning er blevet rockstjernen i kunstig intelligens-verdenen, og fanger vores fantasi med dens evne til at få computere til at tænke og lære som mennesker (nå, næsten). Men hvad er egentlig den “deep learning”, der bliver talt om overalt, og hvordan fungerer det?
Hvad pokker er deep learning?
Forestil dig, at du lærer en papegøje at sige sjove sætninger. Først træner du ham ved at gentage disse sætninger igen og igen, indtil han til sidst lærer dem og selv ved, hvordan han skal gentage dem. På samme måde er dyb læring som at træne en superintelligent papegøje, kaldet et neuralt netværk. Men i stedet for sjove sætninger giver vi dig masser af data, som billeder af katte, hunde og kartofler.
Det neurale netværk
Vores neurale netværk er en gruppe “neuroner”, der er forbundet med hinanden og behandler information. Forestil dig et enormt netværk af indbyrdes forbundne hjerneceller, ligesom i vores hjerne. Men i stedet for at tænke på følelser og issmag, tænker denne kæde på tal og billeder. Vi kalder det et neuralt netværk! Hver lille hjernecelle, kaldet en neuron, modtager information, ligesom en pixel i et billede, og bestemmer, om den er vigtig eller ej. Det sender derefter beslutningen videre til den næste neuron, og de arbejder alle sammen som et team for at finde ud af, hvad billedet repræsenterer. Det er som en gruppe venner, der løser et puslespil sammen, og hver tilføjer deres del af løsningen, indtil de knækker koden. Neurale netværk er super smarte og hjælper computere med at forstå og genkende alle mulige ting, fra katte til biler til indsigt i menneskelig adfærd. Et af eksemplerne på at skabe sådan en maskine er Den AI-baserede billedgenerator kaldet midjourney.
Fra katte til forudsigelser
. Vi viser vores neurale netværk millioner af billeder af noget, siger katte. Databasen med kattebilleder hedder big data, og hun lærer at genkende det. Ligesom du kan skelne en kat fra en hund ved at se på dens knurhår, ører og øjne, gør det neurale netværk det samme ved at bruge dets virtuelle “øjne”. Dette er faktisk “deep learning”.
Læring ved forsøg og fejl
Når det neurale netværk svigter, får det et venligt skulderklap. Nå, ikke bogstaveligt, men vi fortæller ham, hvor slemt det var, og han justerer sine vittigheder derefter. Denne proces kaldes “backpropagation”, hvor netværket er tunet for at forbedre dets nøjagtighed.
dybere og dybere
Dyb læring har fået sit navn fra mange lag af indbyrdes forbundne neuroner. Det er som en kage med lag på lag af smag. Hvert lag lærer noget forskelligt, starter med enkle funktioner som kanter og former og går derefter videre til mere komplekse ting som pelsmønstre eller kattestillinger.
Anvendelser i massevis!
Dyb læring er ikke kun katte og hunde. Det bruges i selvkørende biler, stemmeassistenter, selv i skabelsen af memes (ja, du læste rigtigt) og selvfølgelig i ChatGPT . Så næste gang du beder din stemmeassistent om at spille din yndlingsmelodi, kan du takke dyb læring for at forstå den. Dyb læring er som at have en papegøje på steroider, der kan lære at genkende ting, lave forudsigelser og endda skabe memes. Det handler om at træne et neuralt netværk, lade det begå fejl og lære det at forbedre sig. Så omfavn vidunderne ved dyb læring og, hvem ved, nyd den revolutionære forandring af den verden, vi lever i nu.
