هرچه بیشتر پیش می‌رویم، اهمیت هوش مصنوعی در دنیا بیشتر و نقش این دانش در زندگی حال و آینده‌مان ارزشمند‌تر میگردد. هوش مصنوعی سنگ بنای علمی جدید به‌نام «یادگیری عمیق» یا دیپ لرنینگ میباشد که با انگیزه هوشمندسازی امور گوناگون پدید آمده است. اگر اولین بار میباشد که اسم این علم به گوشتان می‌خورد یا چیز زیادی درباره‌اش نمی‌دانید، این مطلب را تا پایان بخوانید. در ادامه، یادگیری عمیق را شرح می‌دهیم و جنبه‌های گوناگون آن را بررسی می‌کنیم.
یادگیری عمیق چیست؟
دیپ لرنینگ (Deep Learning) یا یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشینی است. دیپ لرنینگ با شبکه‌های عصبی مصنوعی کار میکند که برای تقلید از نحوه تفکر و یادگیری انسان طراحی شده‌اند. در این رشته، تلاش بر این میباشد که با بررسی مقدار زیادی داده ورودی، تجزیه‌وتحلیل و پیش‌بینی نتایج مشابه خودکار انجام شود. هر الگوریتم یادگیری عمیق یک کار را مکرر انجام می‌دهد و هربار کمی اصلاحش میکند تا نتیجه نهایی را توسعه بخشد. اغلب خدمات و برنامه‌های امروزی از این تکنولوژی استفاده میکنند. دیپ لرنینگ در دستیارهای دیجیتال، کنترل از راه دور تلویزیون با امکان صوتی و تشخیص تقلب در کارت اعتباری و ضمناً فناوری‌های نوپیدایش (مثل خودروهای خودران) به کار میرود.
تفاوت شبکه عصبی و یادگیری عمیق چیست؟
تفاوت شبکه های عصبی و یادگیری عمیق این میباشد که شبکه‌های عصبی پایه و اساس دیپ لرنینگ هستند تا نحوه کارکرد سیستم عصبی انسان را شبیه‌سازی کنند. در اصل شبکه‌های عصبی لایه‌هایی از گره‌ها هستند؛ دقیقا مثل مغز انسان که از نورون‌ها تشکیل شده است. هرچه تعداد لایه‌های یک شبکه بیشتر باشد، آن شبکه عمیق‌تر است. در مغز انسان، هر نورون هزاران سیگنال را از نورون‌های دیگر دریافت میکند. در شبکه عصبی مصنوعی، سیگنال ها بین گره‌ها حرکت و وزن‌های مربوطه را مشخص میکنند. گرهی با وزن بیشتر، تأثیر بیشتری بر لایه بعدی گره‌ها خواهد گذاشت. لایه نهایی، ورودی‌های وزنی را برای تولید خروجی گرد هم می‌آورد.
ازآنجایی‌که سیستمهای دیپ لرنینگ دارای حجم زیادی از اطلاعات در حال پردازش هستند و در بر گیرنده محاسبات پیچیده ریاضی می‌شوند، به سخت‌افزار قدرتمندی می‌خواهند. مسلما حتی با اینکه سخت‌افزارهای پیشرفته هم آموزش یک شبکه عصبی شاید هفته‌ها طول بکشد.
الگوریتم های یادگیری عمیق میتوانند اطلاعات بدون ساختار مثل متن و تصاویر را دریافت و پردازش و ویژگیهای آنها را خودکار استخراج کنند و بدین گونه تا حدودی اتکا به متخصصان انسانی را از بین ببرند. مثلا خیال کنید مجموعه‌ای از عکس‌های حیوانات خانگی گوناگون داریم و می‌خواهیم آنها را برحسب «گربه»، «سگ»، «همستر» و … دسته‌بندی کنیم. الگوریتم های یادگیری عمیق میتوانند مشخص کنند که کدام ویژگی‌ها (مثلا گوش) برای تشخیص هر حیوانی از حیوان دیگر مهم‌تر هستند. در یادگیری ماشینی، این کار دستی توسط متخصصان انسانی انجام میگردد.
کاربرد یادگیری عمیق در زندگی امروزی
برنامه‌های دیپ لرنینگ تبدیل به بخش مهمی از زندگی هر روز ما شده‌اند. در بیشتر موارد، این برنامه‌ها به‌قدری خوب با محصولات و خدمات ادغام شده‌اند که کاربران از پردازش اطلاعات پیچیده‌ای که در پس‌شرایط انجام می‌شوند، بی‌اطلاع‌اند. تعدادی از کاربردهای دیپ لرنینگ را در ادامه بررسی کرده‌ایم.
۱. سرگرمی
شرکت‌هایی مثل نتفلیکس، آمازون، یوتیوب و اسپاتیفای فیلم‌ها و آهنگ‌ها و ویدئوهای مرتبط با جست‌وجو و سلیقه کاربر را برای توسعه تجربه مشتریان خود پیشنهاد می‌دهند. برحسب پیشینه جست‌وجو، علاقه و رفتار فرد، شرکت‌های پخش مدیا پیشنهادهایی برای کمک به انتخاب محصول و خدمات عرضه می‌دهند. ضمناً از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای افزودن صدا به فیلم‌های صامت و تولید زیرنویس خودکار استفاده میگردد.
۲. دستیارهای مجازی
کورتانا، سیری و دستیار گوگل نمونه‌هایی از دستیارهای مجازی هستند که از تکنولوژی دیپ لرنینگ استفاده میکنند. هربار دستوری به دستیار مجازی داده میگردد. تجربه کاربری بهتری را برحسب تجربیات گذشته توسط الگوریتم های یادگیری عمیق عرضه می‌دهد.
۳. چت‌بات‌ها
چت‌بات نوعی برنامه هوش مصنوعی برای چت آنلاین توسط متن یا متن به گفتار است. این برنامه توانایی برقراری ارتباط و انجام اعمالی مشابه انسان را دارد و برای برخورد با مشتری، بازاریابی و پیام‌رسانی فوری به مشتری استفاده میگردد. چت‌بات‌هایی مثل chat GPT پاسخ‌های خودکار را به کاربر عرضه می‌دهند. آنها از یادگیری ماشین و الگوریتم های یادگیری عمیق برای تولید انواع گوناگون واکنش‌ها به پیام کاربر استفاده میکنند.
۴. ترجمه
ترجمه ماشینی تا حد زیادی توجه کسب‌وکارهای فناوری را به خود جلب کرده است. این سرمایه‌گذاری، همراه با توسعه‌های اخیر در دیپ لرنینگ، باعث افزایش قابلِ‌توجه کیفیت ترجمه شده است. به‌گفته گوگل، انتقال به یادگیری عمیق باعث افزایش ۶۰درصدی توجه ترجمه به نسبت با استراتژی بر پایه عبارت قبلی در Google Translate شده است. گوگل و مایکروسافت اکنون میتوانند بیشتر از ۱۰۰ زبان گوناگون را با توجه تقریبا انسانی به زبانهای دیگر ترجمه کنند.
آموزش یادگیری عمیق
ازآنجایی‌که هوش مصنوعی از مهمترین تکنولوژی‌های روز دنیا شمرده میگردد. زیرشاخه‌های آن طرف‌داران زیادی پیدا کرده‌اند و اغلب افراد به فعالیت در این حوزه مشتاق شده‌اند. از طرفی کمبود نیروی متخصص و ماهر در این حوزه، سبب شده است افرادی که بتوانند تخصص و مهارت بالایی به دست آورند، از دید شغل و درآمد در بخش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تأمین باشند. امروز که هوش مصنوعی و دیپ لرنینگ تبدیل به موضوعاتی مهم و محبوب شده‌اند، می‌توان دوره‌های آموزشی بسیاری را در این خصوص پیدا کرد. شما هم اگر برنامهنویس هستید می‌توانید با گذراندن دوره‌های آموزش یادگیری عمیق، دانش و مهارت‌تان را ارتقا دهید و به یکی از متخصصان حرفه‌ای این حوزه تبدیل شوید تا در تغییر و توسعه زندگی میلیون‌ها انسان نقش داشته باشید.
سؤالات شایع
۱. مهمترین برتری دیپ لرنینگ چیست؟
اگر مدلهای یادگیری عمیق بهمناسبی آموزش داده شده باشند، میتوانند در کمترین زمان، باکیفیتترین و کاملترین خروجی ممکن را تولید کنند. درحالیکه یک نیروی انسانی برای انجام کاری مشابه باید زمان و انرژی زیادی صرف کند و شاید نتیجه کار به عللی مثل تمرکزنداشتن و خستگی کیفیت قابلقبولی نداشته باشد.
۲. آیا یادگیری عمیق معایبی هم دارد؟
بله! یکی از بزرگترین معایب دیپ لرنینگ این میباشد که با جایگزینکردن سیستمهای هوشمند بهجای نیروهای انسانی، موقعیتهای شغلی اغلب دست میرود و مقدار بیکاری و فقر افزایش مییابد.
۳. دیپ لرنینگ و یادگیری ماشینی چه تفاوتی با هم دارند؟
دیپ لرنینگ زیرمجموعهای از یادگیری ماشینی است. الگوریتمهای یادگیری ماشین خطی هستند اما الگوریتم های یادگیری عمیق در سلسله مراتبی از افزایش پیچیدگی و انتزاع قرار میگیرند. یادگیری ماشینی به متخصصی نیاز دارد که ویژگیهای مناسب را شناسایی کند. برنامهنویس باید به رایانه بگوید دنبال چه چیزهایی باشد تا تصمیم بگیرد که مثلا در یک تصویر سگ هست یا نه. این پروسه پرزحمت استخراج ویژگی نامیده میگردد. مقدار موفقیت کامپیوتر در یادگیری ماشینی کاملا به توانایی برنامهنویس برای تعریف دقیق مجموعه ویژگی برای سگ بستگی دارد. درحالیکه در دیپ لرنینگ، برنامه ویژگیهای تنظیمشده توسط خود را بدون نظارت تشکیل میکند. یادگیری عمیق این خاصیتها را آهسته درک میکند، در نتیجه نیاز به متخصص و نظارت را از بین میبرد. یادگیری بدون نظارت به جز اینکه سریعتر است، بلکه بیشتر وقتها کاملتر است.
۴. فرق یادگیری عمیق و هوش مصنوعی چیست؟
دیپ لرنینگ زیرمجموعهای از یادگیری ماشینی است و یادگیری ماشینی هم زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است. در اصل یادگیری عمیق نوعی هوش مصنوعی است.
۵. زبانهای برنامهنویسی دیپ لرنینگ کداماند؟
برنامهنویسان دیپ لرنینگ بر حسب پروژههای گوناگون، از زبانهای برنامهنویسی گوناگونی استفاده میکنند. پایتون، جاوا، زبان برنامهنویسی R و زبان برنامهنویسی MATLAB از شایعترین زبانهای برنامهنویسی دیپ لرنینگ هستند.
سخن پایانی
رویارویی با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای همه ما خیلیجذاب است. اینکه یوتیوب و اینستاگرام آن دسته از محتواهایی را به ما پیشنهاد می‌دهند که به آنها علاقه‌مندیم، همه ما را هیجان‌زده میکند. پیشرفت‌های تکنولوژی روزبه‌روز سبب آسان‌ترشدن و جذابیت بیشتر زندگی میگردد. اما این موضوع تا جایی جداب و خوب میباشد که تکنولوژی و ربات‌ها جای انسان‌ها را نگیرند. نظر شما چیست؟ در قسمت دیدگاه‌ها بنویسید.
