هوش مصنوعی در یادگیری عمیق جادو می کند / حقایق شگفت‌انگیز در مورد شبکه‌های عصبی مصنوعی

هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از روش‌ها است که کامپیوتر را قادر می‌سازد به منظور تصمیم‌گیری درباره مسائل مختلف، عملکردی هوشمندانه و انسان‌گونه داشته باشند. به عبارتی، می‌توان با هوش مصنوعی داده‌ها را برای ماشین تفسیر کرد تا آن‌ها را یاد بگیرد و از دانش کسب شده در انجام کارهایی استفاده کند که نیاز به توانمندی هوش انسان دارد. در این راستا، می‌توان از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده کرد تا سیستم‌های هوشمندی را به منظور انجام فعالیت‌های مختلف آموزش داد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی، سنگ بنای یادگیری ماشینی مدرن (ML) و مدل‌های محاسباتی هستند که اطلاعات را به گونه‌ای پردازش می‌کنند که آنها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند. این شبکه‌های عصبی بسیار محبوب شده‌اند و کاربردهای مختلفی مانند تشخیص الگو و تولید متن پیدا کرده‌اند.

برای طراحی شبکه‌های عصبی که لایه‌ای هستند و از گره‌های به هم پیوسته به نام نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است.

یک شبکه عصبی شامل یک لایه ورودی است که در آن داده‌ها معرفی می‌شوند. همچنین یک یا چند لایه پنهان که محاسبات را انجام می‌دهند و یک لایه خروجی که نتیجه یا پیش‌بینی نهایی را تولید می‌کند.

در این ساختار، هر ارتباط بین نورون‌ها دارای ارزش است. این ارزش‌ها به صورت پویا در طول تمرین تنظیم می‌شوند و عملکرد شبکه را بهینه می‌کنند.

اکنون به 10 جنبه جذاب شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌پردازیم. همه این موارد شاید شما را شگفت زده نکنند، اما مطمئنا درک شما را در مورد این سیستم‌های قابل توجه عمیق‌تر و لایه‌هایی از پیچیدگی و نوآوری را آشکار می‌کنند که اغلب مورد توجه قرار نمی‌گیرند.

1. منشأ شبکه عصبی مصنوعی به دهه 1940 برمی‌گردد

آنچه الهام‌بخش ساخت شبکه‌های عصبی مصنوعی بوده را می‌توان در دهه‌های 1940 و 1950 جستجو کرد، زمانی که وارن مک‌کالوچ (Warren McCulloch)، فیزیولوژیست عصبی، و والتر پیتس (Walter Pitts)، منطق‌دان، پژوهش بنیادی خود را در مقاله‌ای در سال 1943 با عنوان «حساب منطقی ایده‌های ماندگار در فعالیت‌های عصبی» ارائه کردند.

در سال 1958، یک روانشناس به نام فرانک روزنبلات (Frank Rosenblatt)، پرسپترون را ایجاد کرد. پرسپترون یک شبکه عصبی ساده برای تشخیص الگو است. پرسپترون گام مهمی در توسعه شبکه عصبی بود، زیرا پتانسیل یادگیری ماشین‌ها از تجربه را نشان می‌داد.

با این حال، شور و شوق حول محور این موضوع در دهه‌های 1960 و 1970 به دلیل محدودیت‌ها در قابلیت‌های پرسپترون کاهش یافت و در دهه‌های 1980 و 1990 بود که با پیشرفت در قدرت محاسباتی و توسعه الگوریتم‌های پس‌انتشار برای آموزش شبکه‌ها، شبکه‌های عصبی دوباره مورد توجه قرار گرفتند.

محققانی مانند جفری هینتون (Geoffrey Hinton)، یان لیکان (Yann LeCun) و یوشوا بنجیو (Yoshua Bengio) نقشی اساسی در احیای این رشته ایفا کردند و در توسعه روش‌های یادگیری عمیق و نشان دادن اثربخشی شبکه‌های عصبی در کاربردهای مختلف مشارکت داشتند.

2. الهام گرفتن از مغز

طرح ساختار نورون‌های مصنوعی از ساختار نورون‌های زیستی الهام گرفته شده است.

هر نورون مصنوعی سیگنال‌ها را دریافت می‌کند، آن‌ها را پردازش می‌کند و خروجی مشابه همنوع زیستی خود تولید می‌کند. «سیگنال» در یک اتصال، یک عدد حقیقی است و خروجی هر نورون توسط یک تابع غیر خطی از مجموع ورودی‌های آن تعیین می‌شود.

اتصالات که لبه نامیده می‌شوند، نقشی حیاتی در این فرآیند بازی می‌کنند. این لبه‌ها معمولا ارزش قابل تنظیمی دارند که به صورت پویا در طول فرآیند یادگیری تغییر می‌کند. سازگاری این ارزش‌دهی بر قدرت سیگنال‌ها در اتصالات تأثیر می‌گذارد که مشابه شکل‌پذیری سیناپسی مشاهده شده در مغزهای زیستی است.

همانطور که نورون‌های مغز می‌توانند آستانه‌ای برای انتقال سیگنال از خود نشان دهند، نورون‌های مصنوعی نیز ممکن است مکانیسم آستانه مشابهی را در خود جای دهند. به این ترتیب، سیگنال تنها در صورتی ارسال می‌شود که سیگنال ترکیبی، از یک آستانه از پیش تعریف‌شده فراتر رود و مکانیسمی موسوم به شلیک انتخابی را که در نورون‌های زیستی دیده می‌شود، شبیه‌سازی کند.

3. آنها می‌توانند حاوی میلیاردها نورون و تریلیون‌ها اتصال باشند

با افزایش عمق یک شبکه عصبی، تعداد نورون‌ها و اتصالات مصنوعی نیز افزایش می‌یابد. در کاربردهایی مانند پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)، این شبکه‌ها می‌توانند میلیاردها نورون مصنوعی را در بر گیرند که هر کدام در قدرت محاسباتی شبکه سهیم هستند.

در شبکه‌های عصبی در مقیاس بزرگ، لبه‌ها یا اتصالات بین نورون‌ها می‌تواند به تریلیون‌ها مورد برسد. این مقیاس عظیم از نورون‌ها و اتصالات، شبکه‌های عصبی را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده را انجام دهند و حجم وسیعی از اطلاعات را به طور همزمان پردازش کنند.

4. آنها به درک زبان کمک می‌کنند

پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)، زیرمجموعه‌ای قابل توجه از شبکه‌های عصبی، بر توانمند ساختن ماشین‌ها برای درک، تفسیر و پاسخ به زبان انسان به روشی معنادار و مرتبط تمرکز دارد. این فناوری وظایف مختلفی از چت‌بات‌های تعاملی گرفته تا خدمات ترجمه یکپارچه زبان را انجام می‌دهد.

شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در قلب وظایف پردازش زبان قرار دارند و با حافظه منحصر به فرد خود متمایز می‌شوند. این ویژگی آنها را قادر می‌سازد تا اطلاعات مربوط به ورودی‌های قبلی را حفظ کنند و عملکردی مشابه حافظه انسان داشته باشند.

در زمینه پردازش زبان‌های طبیعی، این قابلیت ابزاری است که به شبکه اجازه می‌دهد تا زبان را به روشی متوالی و آگاهانه از متن پردازش و تفسیر کند. ادغام حافظه در شبکه‌های عصبی بازگشتی رویکرد مبتکرانه شبکه‌های عصبی را در تقلید و تقویت فرآیند درک زبان توسط ماشین‌ها نشان می‌دهد.

5. آنها می‌توانند خالق هنر باشند

فراتر از وظایف زبانی، شبکه‌های عصبی همچنین قادر به خلق هنر هستند. مدل‌های تولیدی، شبکه‌های مولد دشمن‌گونه (GAN)، ساختارهایی هستند که برای تولید نمونه‌های جدید و واقعی داده با یادگیری الگوها و ساختارهای زیربنایی با استفاده از مجموعه داده‌های موجود، طراحی شده‌اند.

این شبکه‌های عصبی می‌توانند علاوه بر خروجی متنی موسیقی و هنر خلق کنند. فعل و انفعالات بین اجزای سازنده این شبکه به آن اجازه می‌دهد تا خروجی‌ها را به طور مداوم اصلاح کند و این در واقع به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا یاد بگیرد که چگونه هنر خلق کند.

یکی از نمونه‌های قابل توجه DALL-E متعلق به شرکت اُپن ای‌آی OpenAI است که تصاویر تولیدی آن به قدری چشمگیر بوده‌اند که در نمایشگاه‌های هنری به نمایش گذاشته شده‌اند.

6. در تشخیص الگو و پردازش موازی بهترین هستند

شبکه‌های عصبی در یادگیری الگوهای پیچیده برتری دارند و این موضوع آنها را قادر می‌سازد تا اطلاعات را به شیوه‌هایی که برنامه‌نویسان سنتی به راحتی نمی‌توانند به آن دست یابند، شناسایی و دسته‌بندی کنند.

شبکه‌های عصبی می‌توانند اطلاعات را به صورت موازی پردازش کنند و به طور مداوم از طریق یادگیری تکامل پیدا کنند، در حالی که در برنامه‌نویسی سنتی، داده‌ها به صورت متوالی پردازش می‌شوند. در این شبکه‌ها، محاسبات به طور همزمان انجام می‌شود و سرعت پردازش اطلاعات را تا حد زیادی افزایش می‌یابد.

7. کاربردهای بسیار متنوع

شبکه‌های عصبی در حال حاضر نفوذ خود را فراتر از حوزه‌های معمولی برده‌اند و تطبیق پذیری قابل‌توجهی را در کاربردهای متنوع به نمایش گذاشته‌اند.

در بخش مالی، شبکه‌های عصبی برای افزایش امنیت مورد استفاده قرار می‌گیرند. در صنعت مراقبت‌های بهداشتی، شبکه‌های عصبی داده‌های پزشکی پیچیده را برای کمک به شناسایی بیماری تجزیه و تحلیل می‌کنند.

در بخش بازی‌های رایانه‌ای نیز شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی رفتار شخصیت‌ها به کار می‌آیند. شبکه‌های عصبی به ایجاد محیط‌های بازی فراگیرتر و پویاتر کمک می‌کنند.

8. شبکه‌های عصبی عملکرد مرموزی دارند

به رغم کاربرد گسترده آنها، دلایل دقیق اینکه چرا و چگونه شبکه‌های عصبی تا این حد موثر عمل می‌کنند، هنوز تا حدی برای محققان ناشناخته باقی مانده است. شبکه‌های عصبی را به شکل یک جعبه سیاه در نظر بگیرید. ما یک ورودی به آن می‌دهیم و یک خروجی دریافت می‌کنیم. با این حال، ما دقیقا نمی‌دانیم که چگونه شبکه به این خروجی دست یافته است.

در حالی که ما اصول اساسی هدایت کننده عملکرد شبکه‌های عصبی را درک می‌کنیم، چالش این است که چرا محاسبات خاص منجر به چنین نتایجی می‌شود. در عمل، شبکه‌های عصبی رابطه مستقیمی بین ورودی‌ها و خروجی‌ها نشان نمی‌دهند. اثربخشی آنها، اگرچه مشهود است، اما در سطحی از پیچیدگی عمل می‌کنند که درک آن را به چالش می‌کشد.

9. آنها مستعد حمله هستند

شبکه‌های عصبی به رغم توانایی‌شان، در برابر حملات متخاصم آسیب‌پذیر هستند. چنین حملاتی با تمرکز بر حساسیت شبکه‌های عصبی به تغییرات کوچک در داده‌های ورودی انجام می‌شود.

تغییرات به ظاهر نامحسوس می‌توانند خطاهای غیرمنتظره‌ای را در پیش‌بینی‌های شبکه ایجاد کنند. این آسیب پذیری اهمیت توسعه برنامه دفاعی قوی برای برنامه‌های کاربردی شبکه عصبی نشان می‌دهد.

10. توپولوژی‌های گوناگون برای شبکه‌های‌عصبی وجود دارد

توپولوژی یا ساختارهای مختلفی از شبکه‌های عصبی وجود دارد که هر کدام کاربردهای خاصی دارند. این تنوع، سازگاری شبکه‌های عصبی را نمایان می‌کند، هر توپولوژی به عنوان یک ابزار تخصصی عمل می‌کند و قابلیت‌های گسترده این مدل‌های محاسباتی را در مقابله با وظایف بی‌شمار آنها نشان می‌دهد.

ما موارد زیادی در مورد شبکه‌های عصبی نمی‌دانیم. اما یک چیز را مطمئنا می‌دانیم و آن این است که آنها نقشی حیاتی در شکل دادن یادگیری ماشینی مدرن دارند.