تطور الذكاء الاصطناعي في مجال التعلم العميق والشبكات العصبية

لقد استُفيد من هذه التقنية كثيراً في مجال تحليل الصور الطبية وفي مجال القيادة الذاتية للسيارات، وأيضاً استُفيد من تقنياته في تعليم الحواسيب والأنظمة الذكية كيفية تحليل البيانات والتنبؤ بالنتائج آلياً، وطُوِّرت الروبوتات لتتمكن من التفكير والتعلم واتخاذ القرارات الصائبة بشكل مستقل، وهذا ساهم في زيادة الإنتاجية والكفاءة وحسَّن المنتجات المختلفة.

ساهم أيضاً في تحسين الرعاية الصحية وتحسين الأمن والسلامة؛ من خلال الكشف عن الأخطار والكوارث قبل وقوعها لاتخاذ الإجراءات الوقائية اللازمة، وما زال الذكاء الاصطناعي يتقدم لتحسين حياتنا اليومية ولتسهيل إنجاز المهام المختلفة بالاعتماد على فروعه المتعددة، ومنها التعلم الآلي، والتعلم التفاعلي، والتخطيط الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعلم العميق الذي يعد تقنية متطورة للتعلم الآلي، ويستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات؛ لذا سنتحدث عن تطور الذكاء الاصطناعي بالتفصيل في مقالنا الحالي بعد التعرف إليه أكثر.

التعلم العميق والشبكات العصبية:

التعلم العميق والشبكات العصبية هما فرعان رئيسان من فروع الذكاء الاصطناعي، والهدف الرئيس لهما هو تطوير نماذج حاسوبية تتعلم من البيانات لتتمكن من إنجاز المهام التي تتطلب فهماً عميقاً للمعلومات.

1. التعلم العميق:

هو مجموعة قوية من الشبكات العصبية، ويمكننا القول إنَّ التعلم العميق هو شبكة عصبية معقدة تضم كثيراً من الطبقات المخفية؛ وذلك لتعلم التمثيلات الداخلية للبيانات واستخلاص المعلومات المختلفة منها، ويُستخدَم التعلم العميق في كثير من المجالات، منها:

• تحليل الصور والفيديو وتصنيفها والتعرف إلى محتواها.
• التعرف إلى الكلام وتحويل الكلام إلى نص مكتوب.
• الترجمة الآلية، فيستخدم في تحويل النصوص من لغة إلى أخرى.
• التعرف إلى الأشياء، فيستفاد من التعلم العميق في التعرف إلى أشكال الأشياء في الفضاء ولتحليل البيانات الجيولوجية والفلكية.
• التحليل الموسيقي وتصنف الموسيقى وتوليفها.
• تحليل البيانات الاجتماعية وتصنيفها.
• يستفاد منه كثيراً في مجال الطب، فيستخدم في تحليل الصور الطبية، وتحليل البيانات الكبيرة، وهذا يفيد في تشخيص الأمراض وفي توقُّع انتشار الأمراض في المستقبل وفي تطوير أدوية جديدة وفعالة وتحسين الرعاية الصحية.

2. الشبكات العصبية:

وهي نماذج حاسوبية تقتبس فكرتها من الشبكات العصبية الحيوية الموجودة في دماغ الإنسان، فهي مؤلفة من مجموعة من العناصر تسمى أعصاب اصطناعية، وتتكون الشبكات العصبية من طبقات تسمى العقد النيورونات، تتصل ببعضها بعضاً من خلال روابط تتمثل فيها قوة الاتصال بين العقد.

تتلقى الشبكات العصبية إشارات الإدخال من العالم الخارجي وتعالجها ومن ثم تولد إشارات الإخراج الخاصة بها، وتوجد عدة خوارزميات يمكن استخدامها في تدريب الشبكات العصبية، وأهمها ما يأتي:

• خوارزمية الانتشار العكسي: هي الأكثر استخداماً، فيُحسَّن وزن الروابط بين العقد بناءً على تقدير خطأ النموذج.
• خوارزمية الصعود المتدرب: تُستخدَم لتحسين وزن الروابط بين العقد بناءً على تقدير الانحدار الجزئي.
• خوارزمية العصف الذري: هي خوارزمية مستوحاة من السلوك الجماعي الجماعي، فتعتمد على تقدير الأداء لتحسين الروابط بين العقد.
• خوارزمية تطوير الفئات: هذه الخوارزمية مستوحاة من الوراثة وأيضاً تعتمد على تقدير الأداء.
• خوارزمية تعلُّم الأسس: التي تعتمد على تقدير الاحتمالات لتحسين وزن الروابط بين العقد.

يمكن استخدام عدة خوارزميات مختلفة لتدريب طبقات مختلفة من الشبكة العصبية وتحقيق أهداف محددة.

تطور الذكاء الاصطناعي في مجال التعلم العميق والشبكات العصبية:

لقد حقق الذكاء الاصطناعي تطوراً كبيراً في مجال التعلم العميق والشبكات العصبية، فطُوِّرت عدة نماذج وخوارزميات تُستخدَم في تحليل البيانات والأنماط المعقدة، ومن أبرز التطورات ما يأتي:

1. تحسين دقة التنبؤ:

تُحسَّن دقة التنبؤ في الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على البيانات المتاحة وتحليلها؛ وذلك باستخدام تقنيات التعلم الآلي وتدريب النماذج الحاسوبية على هذه البيانات، فمثلاً يمكن استخدام هذه التقنيات في التحليل المالي والتوقعات الجوية وتحليل البيانات الطبية وتوقع الأحداث الاجتماعية أيضاً، ومن ثم يُستفاد من تحسين دقة التنبؤ في التخطيط وإدارة المستقبل وتحسين القرارات بشكل عام.

2. توفير الوقت والموارد:

ساهم الذكاء الاصطناعي في توفير الوقت والموارد من خلال ما يأتي:

• الحوسبة الموزعة: بحيث يُوزَّع العمل على عدة أجهزة حاسوبية، فيساعد ذلك على تخفيض الوقت اللازم لتدريب الشبكات العصبية العميقة.
• التعلم العميق المتعدد: بحيث تُستخدم شبكات عصبية متعددة للقيام بحل نفس المشكلة بنفس الوقت، وهذا بدوره يقلل وقت التدريب ويحسن من دقة النتائج.
• إعادة استخدام النماذج: يمكن إعادة استخدام النماذج السابقة والتي دُرِّبَت على العديد من البيانات المتماثلة، وأيضاً يساهم ذلك في توفير الوقت.
• استخدام المعالجات الرسومية: بهدف تسريع المعالجات المركزية وتحسين أداء العمليات الحسابية المطلوبة للتعلم العميق.
• تقليل حجم البيانات: لتقليل حجم البيانات اللازمة لتدريب الشبكة العصبية يمكن استخدام تقنيات تحليل البيانات المطلوبة، وتحديد العوامل الرئيسة التي تؤثر في النتائج المطلوبة.

3. توسيع نطاق التطبيقات:

ساهم الذكاء الاصطناعي في توسيع نطاق التطبيقات؛ وذلك من خلال تطوير وتحسين التعلم العميق والشبكات العصبية، ومن الأمثلة على ذلك ما يأتي:

• التعرف إلى الكلام: يمكن استخدام تقنيات التعلم العميق لتطوير نظم التعرف إلى الكلام، بحيث يتمكن المستخدمون من التحكم بالأجهزة وتُحلَّل الأوامر الصوتية.
• التعرف إلى الصور: يمكن استخدام تقنيات التعلم العميق لتحليل الصور ومحتوى الفيديو وتصنيف المحتوى البصري.
• الروبوتات ذاتية القيادة: يمكن من خلال التعلم العميق تطوير نظم التحكم بالروبوتات ذاتية القيادة، بحيث تتمكن من تحليل المعلومات واتخاذ القرارات الصائبة.
• التحليل اللغوي النصي: أيضاً يمكن بواسطة تطوير الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق تحليل النصوص، مثل تحليل النصوص الذي يستخدمها محرك البحث على الإنترنت.

4. تحليل بيانات أكبر:

يعد التحليل الضخم للبيانات عنصراً أساسياً في التعلم العميق، فتُستخرَج المعلومات القيمة منها، ويتم ذلك بعدة طرائق، وأهمها ما يأتي:

• الحوسبة الموزعة: بأن تتوزع البيانات الضخمة على عدة أجهزة حاسوبية مختلفة.
• تقنيات تخزين البيانات الكبيرة: يساهم تخزين البيانات الضخمة في تسهيل عملية تحليلها.
• تقنيات التحليل السحابي: يمكن استخدام خدمات الحوسبة السحابية للتحليل والتخزين والإدارة.

5. تحسين الأداء:

يُحسَّن الأداء في التعلم العميق من خلال تحسين وتطوير النماذج الحاسوبية والشبكات العصبية وتوفير بيئات تطوير البرمجيات، ومن بين الطرائق التي تساهم في تحسين الأداء ما يأتي:

• تحسين معالجة البيانات: يساعد تحسين معالجة البيانات الكبيرة وتسريع عملية تحليلها الشبكات العصبية على العمل بكفاءة أكبر.
• تحسين التعلم العميق المراقب: يُستخدَم التعلم العميق المراقب لتحسين أداء النماذج الحاسوبية، بحيث يمكن تعديلها وتعديل الشبكات العصبية العميقة باستمرار بما يتوافق مع المعلومات والبيانات الحديثة.
• تحسين تقنيات التعلم العميق: التي يمكن استخدامها لتطوير النماذج الحاسوبية وتطوير الشبكات العصبية العميقة باستمرار.
• تحسين التعلم العميق التفاعلي: بحيث تُعدَّل النماذج الحاسوبية وتُطوَّر الشبكات العصبية العميقة باستمرار من خلال التفاعل مع المستخدمين.
• تحسين تقنيات البحث: أيضاً يمكن استخدام تقنيات البحث لتطوير النماذج الحاسوبية، فتتحسن سرعة عملية البحث وتصبح دقة النتائج أعلى.

6. توفير نماذج جديدة:

ساهم الذكاء الاصطناعي في توفير نماذج جديدة في التعلم العميق من خلال عدة طرائق، وأهمها ما يأتي:

• تحليل البيانات الضخمة: الذي يفيد في تحليل الأنماط الجديدة وتحديدها وتحديد المعلومات الجديدة، وهذا يساعد على تطوير نماذج جديدة وتحسين النماذج السابقة.
• تحسين الشبكات العصبية العميقة: إنَّ تطويرها باستمرار يساعد على تطوير نماذج جديدة.
• التعلم التفاعلي: يساهم التفاعل مع المستخدمين في التعرف إلى المعلومات والأنماط الجديدة.
• تقنيات البحث: التي يساهم تحسينها في الحصول على نتائج أسرع وأكثر دقة كما ورد سابقاً.
• تقنيات التعلم العميق المراقب: بحيث تُعدَّل الشبكات العصبية بما يتوافق مع البيانات والمعلومات الجديدة.

في الختام:

لقد حقق الذكاء الاصطناعي منذ عدة سنوات وحتى وقتنا الحالي عديداً من الإنجازات في مجال الصناعة والصحة والتعليم والخدمات المالية؛ وذلك بواسطة فروعه المتعددة، ومن المتوقع استمرار التطور في مختلف المجالات مستقبلاً، ومن فروع الذكاء الاصطناعي التي تطورت وساهم تطورها بتطوير مختلف جوانب الحياة التعلم العميق والشبكات العصبية.

لقد طُوِّرَت النماذج والخوارزميات التي تُستخدَم في تحليل البيانات والأنماط المختلفة والمعقدة، ومن أبرز التطورات التي حققها الذكاء الاصطناعي في مجال التعلم العميق والشبكات العصبية تحسين دقة التنبؤ في كثير من المجالات، مثل مجال تحليل الصور، وأهمها الصور الطبية.

إضافة إلى التعرف إلى الكلام، وتوفير الوقت والموارد بالاعتماد على تقليل وقت التحليل والتعلم في النماذج العصبية، وتوسيع نطاق التطبيقات الممكنة باستخدام التعلم العميق، والتي يمكن استخدامها في الصناعات أو الطب أو التعليم وغيره من المجالات الهامة في الحياة، وتحليل بيانات أكثر بواسطة الحوسبة الموزعة وتقنيات تخزين البيانات الكبيرة وتقنيات البحث الجيد، وغيرها من الطرائق التي تساهم في توليد النتائج المطلوبة بسرعة أكبر.

أيضاً ساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين الأداء في التعلم العميق بتحسين التعلم العميق المراقب والتعلم العميق التفاعلي، الذي يعتمد على التفاعل مع المستخدمين وتحسين تقنيات البحث التي تحسِّن سرعة البحث وتحسِّن دقة النتائج أيضاً.