شبكه هاي عصبي عميق: چگونه هوش مصنوعي فكر ميكند
شبكه‌هاي عصبي عميق (Deep Neural Networks - DNNs)، قلب تپنده انقلاب هوش مصنوعي كنوني هستند. اين شبكه‌ها، كه از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند، متشكل از لايه‌هاي متعددي از "نورون‌هاي" مصنوعي هستند كه به صورت سلسله‌مراتبي با يكديگر ارتباط برقرار ميكنند. مفهوم "عميق" به وجود چندين لايه پنهان در شبكه اشاره دارد كه به آن امكان مي‌دهد تا الگوهاي پيچيده‌تر و انتزاعي‌تري را در داده‌ها ياد بگيرد. اين شبكه‌ها، برخلاف برنامه‌نويسي سنتي، به طور صريح برنامه‌ريزي نمي‌شوند، بلكه از طريق مشاهده و تحليل حجم عظيمي از داده‌ها، "ياد ميگيرند" كه چگونه وظايف خاصي را انجام دهند.
روش "فكر كردن" يا يادگيري شبكه‌هاي عصبي عميق از طريق فرآيندي به نام آموزش (Training) صورت مي‌گيرد. در اين فرآيند، شبكه با مجموعه‌اي از داده‌هاي ورودي و خروجي مرتبط تغذيه مي‌شود. به عنوان مثال، در تشخيص تصوير، هزاران عكس از گربه‌ها و سگ‌ها به همراه برچسب‌هاي مربوطه (گربه يا سگ) به شبكه داده مي‌شود. نورون‌ها در لايه‌هاي مختلف به تدريج وزن‌هاي خود را تنظيم ميكنند تا ورودي‌ها را به خروجي‌هاي صحيح نگاشت كنند. اين تنظيم وزن‌ها از طريق يك الگوريتم به نام پس‌انتشار (Backpropagation) و بهينه‌سازي (Optimization) صورت مي‌گيرد، كه خطاي پيش‌بيني شبكه را به حداقل مي‌رساند. با تكرار اين فرآيند ميليون‌ها بار، شبكه "ياد مي‌گيرد" كه چگونه ويژگي‌هاي مهم را از داده‌ها استخراج كند.
قدرت شبكه‌هاي عصبي عميق در توانايي آنها براي استخراج خودكار ويژگي‌ها است. برخلاف الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين سنتي كه نياز به مهندسي ويژگي‌هاي دستي توسط انسان دارند، DNNها قادرند ويژگي‌هاي مرتبط را از داده‌هاي خام (مانند پيكسل‌هاي يك تصوير يا كلمات يك متن) به صورت خودكار شناسايي كنند. براي مثال، در تشخيص چهره، لايه‌هاي اوليه ممكن است خطوط و لبه‌ها را شناسايي كنند، لايه‌هاي مياني اشكال چشم و بيني را، و لايه‌هاي نهايي چهره كامل را تشخيص دهند. اين قابليت به آنها امكان مي‌دهد تا در وظايف پيچيده‌اي مانند تشخيص تصوير، پردازش زبان طبيعي، و توليد محتوا، عملكرد فوق‌العاده‌اي داشته باشند.
كاربردهاي شبكه‌هاي عصبي عميق بسيار گسترده و در حال رشد هستند. از سيستم‌هاي تشخيص چهره در گوشي‌هاي هوشمند و خودروهاي خودران گرفته تا دستيارهاي صوتي هوشمند و سيستم‌هاي توصيه فيلم و موسيقي، اين فناوري در حال تغيير زندگي روزمره ماست. با وجود موفقيت‌هاي چشمگير، چالش‌هايي مانند نياز به داده‌هاي بسيار زياد براي آموزش، مسائل مربوط به تفسيرپذيري (اينكه چرا شبكه يك تصميم خاص مي‌گيرد)، و مصرف انرژي بالا، همچنان وجود دارند. با اين حال، تحقيقات مستمر در اين زمينه نويدبخش پيشرفت‌هاي بيشتر و كاربردهاي جديدتر شبكه‌هاي عصبي عميق در آينده نزديك است.
برچسب: ،