*Γράφουν ο Γιάννης Φαρσάρης, καθηγητής πληροφορικής και συγγραφέας και η Ελευθερία Χατζημιχαήλ, αναπληρώτρια καθηγήτρια Αιματολογίας στο Τμήμα Ιατρικής του Πανεπιστημίου Ιωαννίνων
Η χρονιά της Τεχνητής Νοημοσύνης φέτος, καθώς το Νόμπελ Φυσικής 2024 απονεμήθηκε στους John J. Hopfield (Princeton University, NJ, USA) και Geoffrey E. Hinton (University of Toronto, Canada) «για τις θεμελιώδεις ανακαλύψεις και εφευρέσεις, που επιτρέπουν τη μηχανική μάθηση με τεχνητά νευρωνικά δίκτυα».
Τι ακριβώς, όμως, είναι αυτά τα περίφημα νευρωνικά δίκτυα;
Τα νευρωνικά δίκτυα, εμπνευσμένα από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου, αποτελούνται από τεχνητούς «νευρώνες», που μιμούνται τη λειτουργία των βιολογικών νευρώνων. Σε έναν βιολογικό νευρώνα, οι δενδρίτες είναι οι «υποδοχείς» που λαμβάνουν σήματα από άλλους νευρώνες. Αυτά τα σήματα μεταφέρονται στο κυρίως σώμα του νευρώνα και, εάν το άθροισμα των εισερχόμενων σημάτων ξεπεράσει ένα συγκεκριμένο όριο, τότε ο νευρώνας ενεργοποιείται και στέλνει ένα ηλεκτρικό σήμα μέσω του νευράξονα. Στο τέλος του νευράξονα, το σήμα περνά μέσα από τις συνάψεις (τα σημεία επαφής μεταξύ νευρώνων), όπου χημικοί ή ηλεκτρικοί μηχανισμοί μεταφέρουν το σήμα στους δενδρίτες άλλων νευρώνων. Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα είναι υπολογιστικά μοντέλα, εμπνευσμένα από τη δομή του ανθρώπινου εγκεφάλου, σχεδιασμένα για να μαθαίνουν και να αναγνωρίζουν μοτίβα μέσω της επεξεργασίας δεδομένων. Λειτουργούν λαμβάνοντας δεδομένα ως είσοδο, επεξεργάζοντάς τα μέσω πολλαπλών επιπέδων τεχνητών νευρώνων και προσαρμόζοντας τις συνδέσεις μεταξύ τους, για να παράγουν μια έξοδο ή απόφαση, μαθαίνοντας από τα λάθη τους με την πάροδο του χρόνου.
Πώς βοηθούν στη μηχανική μάθηση;
Τα νευρωνικά δίκτυα παίζουν κεντρικό ρόλο στη μηχανική μάθηση, καθώς επιτρέπουν στα συστήματα να μαθαίνουν από δεδομένα με τρόπο που προσομοιώνει τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Μέσα από τη διαδικασία της εκπαίδευσης, τα δίκτυα προσαρμόζουν τις συνδέσεις μεταξύ των νευρώνων, βελτιστοποιώντας έτσι την ικανότητά τους να προβλέπουν ή να κατηγοριοποιούν νέα δεδομένα. Η εκπαίδευση βασίζεται σε αλγόριθμους που βοηθούν το δίκτυο να μαθαίνει μέσω δοκιμής και λάθους, ώστε να βελτιώνει τις προβλέψεις του. Με αυτόν τον τρόπο, τα νευρωνικά δίκτυα μαθαίνουν μοτίβα και σχέσεις από μεγάλα σύνολα δεδομένων, κάνοντάς τα πιο ακριβή και αποδοτικά στην επίλυση πολύπλοκων προβλημάτων, όπως η αναγνώριση εικόνων, η επεξεργασία γλώσσας και η λήψη αποφάσεων. Για παράδειγμα, μπορούν να μάθουν να αναγνωρίζουν αν μια φωτογραφία έχει γάτα, αναγνωρίζοντας χαρακτηριστικά (μοτίβα), όπως τα αυτιά και η ουρά.
Πώς σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη;
Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούν θεμελιώδες συστατικό της τεχνητής νοημοσύνης (artificial intelligence, AI), καθώς χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη συστημάτων που μπορούν να μαθαίνουν και να επιλύουν προβλήματα, όπως κάνει ο ανθρώπινος εγκέφαλος. Η βαθιά μάθηση (deep learning) είναι ένας τομέας της μηχανικής μάθησης που βασίζεται σε πολυεπίπεδα νευρωνικά δίκτυα, γνωστά ως «βαθιά νευρωνικά δίκτυα» (deep neural networks). Αυτά τα δίκτυα περιέχουν πολλά επίπεδα (στρώματα) τεχνητών νευρώνων που συνεργάζονται, για να μάθουν περίπλοκα μοτίβα από μεγάλα σύνολα δεδομένων. Έτσι, τα νευρωνικά δίκτυα είναι η δομική μονάδα τόσο της μηχανικής μάθησης, όσο και της βαθιάς μάθησης, καθιστώντας τα κρίσιμα στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.
Γιατί είναι τόσο σημαντικά για την επιστήμη;
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι εξαιρετικά σημαντικά για την επιστήμη, επειδή επιτρέπουν την επίλυση σύνθετων προβλημάτων που ήταν δύσκολο να αντιμετωπιστούν με παραδοσιακές μεθόδους υπολογισμού. Χάρη στη δυνατότητά τους να μαθαίνουν από μεγάλα σύνολα δεδομένων και να αναγνωρίζουν μοτίβα που δεν είναι προφανή στους ανθρώπους, τα νευρωνικά δίκτυα έχουν οδηγήσει σε πρωτοποριακές εξελίξεις σε πολλούς τομείς, καθώς, με τη χρήση τους, οι επιστήμονες μπορούν να αυτοματοποιήσουν διαδικασίες που απαιτούν σύνθετη λήψη αποφάσεων και να προχωρήσουν σε καινοτομίες, επιταχύνοντας την έρευνα και την ανακάλυψη νέας γνώσης σε πολλές επιστημονικές περιοχές.
Ενδεικτικά παραδείγματα χρήσης των νευρωνικών δικτύων στην Ιατρική περιλαμβάνουν την ανάλυση ιατρικών εικόνων για την ανίχνευση παθολογιών σε ακτινογραφίες και αξονικές τομογραφίες (π.χ. η αναγνώριση όγκων) ή την ανίχνευση καρκινικών κυττάρων σε ιστικά παρασκευάσματα (βιοψίες), την ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων για την πρόβλεψη ή την εξέλιξη της νόσου ή της ανταπόκρισης σε μια θεραπεία, την ανακάλυψη φαρμάκων μέσω της προσομοίωσης αλληλεπίδρασης μεταξύ μορίων, την επεξεργασία βιοϊατρικών σημάτων, όπως η ανάλυση του ηλεκτροκαρδιογραφήματος και, φυσικά, τη ρομποτική χειρουργική μέσω της αναγνώρισης προτύπων και της αυτοματοποίησης.
Αλλά και στην καθημερινότητά μας, τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα συμβάλουν στην πρόβλεψη καιρού με ακριβέστερα μοντέλα, στην αυτόνομη οδήγηση οχημάτων μέσω ανάλυσης εικόνας και αισθητήρων, και τη μετάφραση γλωσσών ή τη φωνητική αναγνώριση σε συστήματα όπως οι ψηφιακοί βοηθοί (π.χ., Siri ή Google Assistant), ενώ χρησιμοποιούνται ήδη στη βιολογία για την πρόβλεψη πρωτεϊνικών δομών και στη χρηματοοικονομική ανάλυση για την ανίχνευση μοτίβων σε χρηματιστηριακές αγορές.
Τελικά, τι σηματοδοτούν για το μέλλον;
Τα νευρωνικά δίκτυα σηματοδοτούν ένα μέλλον γεμάτο καινοτομίες και δυνατότητες, καθώς προσφέρουν τη βάση για την ανάπτυξη ολοένα πιο εξελιγμένων συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης. Με την ικανότητά τους να μαθαίνουν από μεγάλα και σύνθετα δεδομένα, ανοίγουν νέους ορίζοντες σε όλους τους τομείς της ανθρώπινης δραστηριότητας. Η πρόοδος στα νευρωνικά δίκτυα ενισχύει την ικανότητα των υπολογιστικών συστημάτων να κατανοούν και να επιλύουν προβλήματα που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, σηματοδοτώντας μια εποχή όπου η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να παίζει κεντρικό ρόλο στην καινοτομία, τη λήψη αποφάσεων και την αυτοματοποίηση καθημερινών διαδικασιών. Το μέλλον φαίνεται συναρπαστικό και είναι ήδη εδώ.
Γιάννης Φαρσάρης, καθηγητής πληροφορικής και συγγραφέας
Ελευθερία Χατζημιχαήλ, αναπληρώτρια καθηγήτρια Αιματολογίας στο Τμήμα Ιατρικής του Πανεπιστημίου Ιωαννίνων
Το θέμα δημοσιεύθηκε στο περιοδικό ygeiamou #12 που κυκλοφόρησε με ΤΟ ΘΕΜΑ την Κυριακή 27 Oκτωβρίου.
Αληθινός γιατρός ή Τεχνητή Nοημοσύνη: Ποιον θα εμπιστευόσασταν περισσότερο; Έρευνα αποκαλύπτει
Chat GPT: Πόσο καλός γιατρός είναι; Κάνει σωστές διαγνώσεις; Ένας επιστήμονας απαντά
