در دنیایی در حال زندگی هستیم که روز به روز خبر های جذابی در مورد هوش مصنوعی و حوزه های آن می شنویم و این حوزه در حال حاضر به سرعت در حال رشد است و مخاطبان بسیار زیادی را به سمت خود جذب می کند. یکی از ملزومات لازم برای ورود به حوزه هوش مصنوعی به عنوان یک یادگیرنده، این است که در ابتدا با مباحث اصلی هوش مصنوعی آشنا شوید.
کاربرد های جذاب هوش مصنوعی و مدل های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین امروزه بیشتر در دنیای واقعی دیده می شود. برخی از این کاربردها عبارت اند از (ترجمه ماشین، تشخیص انواع بیماری ها با استفاده از اشعه ایکس، تشخیص فضا برای ماشین های خودران) که همه این مدل ها از فناوری به اسم شبکه عصبی مصنوعی استفاده می کنند. اگر شما هم از علاقه مندان به حوزه هوش مصنوعی هستید و دوست دارید تا در این حوزه به صورت جدی فعالیت کنید، باید حتما به این موضوعات پایه و مفهومی مسلط باشید. برای درک بهتر این شبکه ی جذاب با ما در این مقاله از آکادمی برنامه نویسی کدیاد همراه باشید.
یادگیری عمیق به زبان ساده
قبل از اینکه بخواهیم به سراغ اصل مطلب یعنی شبکه عصبی مصنوعی برویم، بیایید تا درک عمیق تری به حوزه یادگیری عمیق پیدا کنیم و اصلا بدانیم که دقیقا این حوزه در هوش مصنوعی چیست و چه کاربرد هایی دارد.
به زبان ساده هوش مصنوعی شامل مجموعه ای از روش ها است که این قدرت را به کامپیوتر می دهد تا در برابر مسائل و چالش ها رفتارهای انسان گونه داشته باشد و مانند مغز انسان به این شرایط پاسخ درستی بدهد. یادگیری عمیق یک زیر شاخه از هوش مصنوعی است که از شبکه های عصبی چند لایه برای یادگیری رفتار استفاده می کند. با استفاده از یادگیری عمیق می توان داده ها را به صورت کامل بررسی کرد و با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق ویژگی های آن داده را استخراج کرد و فرا گرفت. برای یادگیری این داده ها، هوش مصنوعی از مدل های یادگیری عمیق که دارای شبکه عصبی مصنوعی هستند استفاده می کند.
شبکه عصبی مصنوعی چیست؟
الگوریتم های حوزه ی یادگیری عمیق از لایه هایی به اسم شبکه عصبی مصنوعی استفاده می کنند تا بتوانند تجربیات جدیدی از داده ها استخراج کنند و عکس و العملی دقیقا شبیه به انسان به این داده ها داشته باشند. طرح ریزی شبکه عصبی مصنوعی دقیقا شبیه به سیستم مغز انسان است.
مغز انسان این قابلیت را دارد تا داده های بسیار زیادی را دریافت کند و هر کدام را در یک دسته بندی اطلاعاتی قرار دهد و هر کدام را پردازش کند. شبکه عصبی مصنوعی هم دقیقا مانند سیستم مغز انسان عمل می کند و اطلاعات گسترده ای را می تواند دریافت کند و آن ها را در دسته بندی های مختلف قرار دهد.
یکی دیگر از قابلیت های مهم مغز این است که زمانی که یک اطلاعات جدید را از محیط اطراف خود دریافت میکند آن را با اطلاعات قبلی مقایسه می کند تا بتواند به درک بهتری از آن برسد. شبکه عصبی مصنوعی هم دقیقا مانند این ویژگی مغز عمل می کند و این داده ها را به بردار های عددی برای درک بهتر در هوش تبدیل می کند.
ویژگی های اصلی شبکه عصبی مصنوعی
تا به اینجای کار متوجه این شدیم که شبکه عصبی مصنوعی قلب هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است. این شبکه ی جذاب دارای ویژگی های بسیار جذابی است که باعث شده است تا تبدیل به قلب هوش مصنوعی شود. در پایین به 15 مورد از ویژگی های اصلی شبکه عصبی مصنوعی خواهیم پرداخت. این ویژگی های عبارت اند از :
- یادگیری غیر خطی: توانایی مدل سازی پیچیده و غیر خطی داده ها
- مقاومت در برابر نویز: قابلیت کار با داده های ناقص و نویز دار
- یادگیری تطبیقی: توانایی بروزرسانی پارامتر های موجود در شبکه برای داده های جدید
- پردازش موازی: امکان انجام پردازش های موازی در لایه های موازی
- عمومیت دهی: توانایی پیش بینی داده های ندیده در یادگیری
- خود سازماندهی: قابلیت کشف مدل ها بدون نظارت
- مقیاس پذیری: امکان افزایش مقیاس شبکه برای مسائل بزرگتر
- حافظه توزیع شده: اطلاعات در قسمت های مختلف برابر در شبکه تقسیم بندی و ذخیره می شوند.
- تحمل خطا: حتی با از بین رفتن برخی از نورون ها در شبکه باز هم شبکه کار می کند.
- یادگیری عمیق: قابلیت استخراج سلسله مراتبی ویژگی ها در لایه های مختلف
- پشتیبانی از همه داده ها: پردازش همزمان تصویر، متن و صوت
- بهینه سازی مبتنی بر گرادیان: آموزش همراه با الگوریتم های مختلف
- انعطاف پذیری معماری: طراحی شبکه های مختلف به آسانی همراه با سرعت بالا
- عدم نیاز به مهندسی ویژگی دستی: یادگیری خودکار ویژگی های داده ها
- کاربرد های ویژه: از تشخیص چهره تا ترجمه ماشینی و پیش بینی بازار های مالی
کاربرد های آن در واقعیت
با دارا بودن این ویژگی های جذاب و اهمیت بسیار زیاد شبکه عصبی مصنوعی در هوش مصنوعی برای شبیه سازی مغز انسان به صورت جدی و توانایی پردازش داده های بسیار زیاد و انجام عملیات مختلف بر روی آن ها کاربرد های شگفت انگیزی نتیجه این فناوری بی نظیر است. برخی از این کاربرد های جذاب که در واقعیت عبارت اند از :
- تشخیص تصویر و بینایی ماشین : تشخیص چهره در تلفن های همراه، شناسایی اشیا در ماشین های خودران
- پردازش زبان طبیعی (NLP) : ترجمه ماشینی، چت بات های هوشمند،تحلیل احساسات در نظرات کاربران
- سیستم های پیشنهاد دهنده : پیشنهاد فیلم، پیشنهاد محصولات، شخصی سازی تبلیغات
- پیش بینی سری های زمانی : پیش بینی قیمت سهام، آب و هوا، تحلیل مصرف انرژی
برخی دیگر از کاربرد های شبکه عصبی مصنوعی عبارت اند از :
- پردازش صورت و تشخیص گفتار
- پزشکی و تشخیص بیماری ها
- بازی ها و رباتیک
- امنیت و تشخیص تقلب ها
مزایا و معایب شبکه هوش عصبی مصنوعی
یکی از نکاتی که همیشه باید در مورد تکنولوژی ها و فناوری ها بدانید، این است که هر فناوری در حوزه کامپیوتر و دیگر حوزه ها دارای یکسری مزایا و معایب است که هوش عصبی مصنوعی هم از این قائله مستثنی نیست. در این قسمت از مقاله قصد داریم تا مزایا و معایب شبکه هوش عصبی مصنوعی را به صورت کلی بررسی کنیم. در ادامه به برخی از مهم ترین مزایای این شبکه هوشمند خواهیم پرداخت…
- میزان بازدهی بالا در انجام فعالیت های بالا: هوش مصنوعی برخلاف مغز انسان اگر به صورت شبانه روزی مشغول به کار باشد و داده های بسیار زیادی را پردازش کند، خسته نمی شود و بدون وقفه به کار خود ادامه می دهد.
- یادگیری سریع وظایف: مدل های مبتنی بر شبکه هوش عصبی می توانند به سرعت وظایف خود را در هوش مصنوعی فرا گیرند و این مورد می تواند در هزینه آموزش شرکت ها بسیار صرفه جویی کند.
- کاربرد های وسیع مدل های هوشمند در زمینه ای مختلف انسان: هدف اصلی این مدل ها این است که بتوانند هوش انسان را به صورت کامل شبیه سازی کنند. این شبیه سازی باعث می شود تا هوش مصنوعی بتواند در زمینه های مختلفی در زندگی انسان بسیار کمک کننده باشد.
برخی دیگر از مزایای جذاب این شبکه عصبی عبارت اند از :
- یادگیری خودکار ویژگی‌ها
- انعطاف‌پذیری بالا در مدلسازی
- تحمل خطا و مقاومت در برابر نویز
- قابلیت پردازش داده های پیچیده و چند مُدالی
- عمومیت‌دهی قوی به داده‌های نادیده
- پردازش موازی و سرعت بالا
- کاربردهای گسترده در صنایع مختلف
این فناوری در کنار داشتن این مزایای جذاب و هوشمند دارای برخی معایب هم می باشد که عبارت اند از :
- وابستگی به داده : برا اینکه بتوانیم مدل های موجود در شبکه هوش عصبی مصنوعی را آموزش دهیم نیاز به حجم زیادی از داده ها داریم که برای فراهم سازی این جم از داده به سخت افزار بسیار قوی با هزینه بالا نیازمندیم.
- از دست رفتن فرصت های شغلی برای انسان ها : با پیشرفت مدل ها و یادگیری آن ها و نزدیک شدن هوش مصنوعی به هوش انسان می تواند باعث این باشد که بسیاری از شغل های انسان ها با هوش مصنوعی جایگزین شود.
- نیاز به سخت افزار : برای پیاده سازی هوش مصنوعی و مدل های هوش عصبی نیازمند یک سخت افزار قوی هستیم.
- عملکردی مبتنی بر احتمال : نورون های شبکه عصبی مصنوعی برای یادگیری چیز های جدید از احتمالات استفاده می کنند و همین باعث می شود تا برخی از مواقع برای سوال شما تصمیم درستی نگیرد و دچار مشکل هایی برای پاسخ گویی به شما شود.
برخی دیگر از معایب این شبکه عصبی عبارت اند از :
- زمان آموزش طولانی
- پیچیدگی محاسباتی
- خطر بیش‌برازش (Overfitting)
- عدم شفافیت (کمبود تفسیرپذیری)
- حساسیت به نویز و داده‌های نامربوط
- انتخاب معماری مناسب دشوار است
- مصرف انرژی بالا
اجزای تشکیل دهنده شبکه عصبی
برای اینکه بتوانید شبکه عصبی مصنوعی را بهتر درک کنید و از ساختار آن مطلع شوید، به شما پیشنهاد می کنیم تا در این قسمت از این مقاله با ما همراه باشید تا به بررسی کامل اجزای تشکیل دهنده و لایه های شبکه عصبی مصنوعی بپردازیم. به صورت کلی شبکه عصبی مصنوعی از 3 لایه تشکیل شده است که عبارت اند از :
- لایه ورودی
- لایه میانی یا پنهان
- لایه خروجی
هر کدام از لایه های موجود در شبکه عصبی مصنوعی دارای گره ها (Node) است که عملکرد آن ها دقیقا شبیه به نورون های مغز انسان است که هر کدام در سیستم مغز یک وظیفه را برعهده دارند. لایه ورودی وظیفه دریافت اطلاعات از دنیای بیرونی را دارد و پس از دریافت اطلاعات احتمالات بسیار زیادی را روی آن تست می کند تا بتواند به لایه ی بعدی ارسال کند.
لایه ی بعدی لایه ی میانی یا همان پنهان است که داده ها را از لایه بیرونی برای محاسبات دریافت می کند. هرچه لایه ی میانی بزرگتر باشد، هوش مصنوعی سیستم می تواند محاسبات سنگین تری را روی داده های بزرگتر انجام دهد. در نهایت در لایه خروجی اطلاعات پردازش شده توسط لایه ی میانی به کاربر نمایش داده می شود.
انواع مختلف شبکه عصبی مصنوعی
شبکه عصبی مصنوعی در دنیای هوش مصنوعی دارای انواع مختلفی است که هر کدام دارای یک وظیفه و کاربرد های منحصر به فردی در شبکه هستند. این شبکه ها از لحاظ ساختار، جریان داده، تعداد و نوع نورون های لایه ها، تعداد لایه ها و موارد دیگر با یکدیگر متفاوت هستند. در پایین به برخی از مهم ترین و معروف ترین انواع شبکه عصبی مصنوعی پرداخته ایم.
- شبکه عصبی پیش خور
- شبکه عصبی ماژولار
- شبکه عصبی پرسپترون
- شبکه عصبی چند لایه پرسپترون
- شبکه عصبی پیچشی
- شبکه عصبی بازگشتی
- شبکه عصبی رمزگذار
- شبکه عصبی تابع پایه شعاعی
و …
سخن پایانی
شبکه ی عصبی مصنوعی، با وجود معایبی که دارد، همچنان یکی از قدرتمندترین ابزار ها در حوزه هوش مصنوعی محسوب می‌شود. این فناوری با الهام از مغز انسان، تحولی شگفت‌انگیز در پردازش داده ها ایجاد کرده و کاربرد های گسترده ای در زندگی واقعی دارد. هرچند چالش‌های زیادی مانند نیاز به داده‌های حجیم، مصرف انرژی بالا و پیچیدگی محاسباتی وجود دارد، اما پیشرفت‌های آینده می‌تواند این محدودیت‌ها را کاهش دهد.
در نهایت، یادگیری و درک شبکه‌های عصبی برای علاقه‌مندان به هوش مصنوعی ضروری است. این دانش نه تنها درک بهتری از هوش مصنوعی ارائه می‌دهد، بلکه راه را برای نوآوری‌های آینده هموار میکند. با ادامه تحقیقات و توسعه فناوری‌های جدید، می‌توان انتظار داشت که شبکه‌های عصبی مصنوعی نقش پررنگ تری در آینده دیجیتال ایفا کنند.
سوالات متداول
1. شبکه عصبی مصنوعی چیست و چگونه کار میکند؟
شبکه عصبی مصنوعی یک سیستم محاسباتی است که از ساختار مغز انسان الهام گرفته است. این شبکه از لایه‌های متعددی شامل نورون‌های مصنوعی تشکیل شده که داده‌ها را دریافت، پردازش و تحلیل می‌کنند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری، شبکه می‌تواند الگوها را شناسایی کرده و تصمیم‌گیری کند.
2. کاربرد های اصلی شبکه عصبی مصنوعی در دنیای واقعی چیست؟
این فناوری در حوزه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر (مثل چهره و اشیا در ماشین‌های خودران)، پردازش زبان طبیعی (ترجمه ماشینی و چت‌بات‌ها)، سیستم‌های پیشنهاددهنده (فیلم یا محصولات)، پیش‌بینی‌های مالی و حتی تشخیص بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی استفاده می‌شود.
3. مزیت های کلیدی شبکه عصبی مصنوعی نسبت به روش های سنتی چیست؟
شبکه‌های عصبی توانایی یادگیری از داده‌های پیچیده و غیرخطی را دارند، نیازی به مهندسی دستی ویژگی‌ها ندارند و می‌توانند با حجم بالایی از اطلاعات کار کنند. همچنین، قابلیت تطبیق پذیری با داده‌های جدید و مقاومت نسبی در برابر نویز از دیگر مزایای آن‌هاست.
4. چرا شبکه عصبی مصنوعی معایبی دارد و مهم‌ترین آن‌ها چیست؟
این شبکه‌ها به دلیل پیچیدگی ذاتی، نیازمند حجم زیادی از داده‌ها و توان محاسباتی بالا هستند. همچنین، زمان آموزش طولانی، مصرف انرژی زیاد، و عدم شفافیت در تصمیم گیری از جمله چالش های پیش روی آن‌هاست.
5. آینده شبکه عصبی مصنوعی چگونه خواهد بود؟
با پیشرفت سخت‌افزار ها و الگوریتم ها، انتظار می‌رود شبکه‌های عصبی کار آمدتر و کم مصرف تر شوند. همچنین، توسعه روش هایی برای افزایش تفسیر پذیری و کاهش نیاز به داده های آموزشی، می‌تواند کاربرد آن‌ها را در صنایع حساس مانند پزشکی و امنیتی گسترش دهد
