هوش مصنوعی و یافتن بهترین مسیر برای یادگیری عمیق
هوش مصنوعی چیست؟
هم‌زمان با پیشرفت فناوری و ابزار و سرویس‌های هوشمند زیادی به بازار عرضه شده‌اند که از هوش مصنوعی بهره می‌برند و در سال‌های گام‌های بلندی برای ورود هوش مصنوعی به زندگی انسان و به‌کارگیری گسترده آن برداشته شده است.
هرچند که دانشمندان هنوز به تعریف واحدی از هوش مصنوعی نرسیده‌اند، اما به زبان ساده هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم رایانه است که توانایی انجام وظایفی که نیاز به هوش انسانی دارد را به ماشین‌ها می‌دهد. به بیانی دیگر، هوش مصنوعی شبیه‌سازی کامپیوتری هوش انسانی است.
یادگیری عمیق چیست؟
الگوریتم یادگیری عمیق با انجام یک عمل به‌دفعات زیاد، سعی می‌کند سرعت انجام عمل را از همان مسیر مشخص افزایش دهد.
در این الگوریتم کار با ماشین‌ها و روش‌های جدید می‌تواند درک بهتری از واقعیت داده‌ها به ما بدهد. در حقیقت یادگیری عمیق یک ساختار هدفمند است که با استفاده از ماشین لرنینگ نظام‌مند و سلسله‌وار می‌شود.
از نمونه‌های فراگیر و بارز این تکنولوژی می‌توان به دستیاران هوشمند و مجازی مانند سیری، کورتانا و یا الکسا اشاره کرد که زبان انسان را با استفاده از یادگیری عمیق درک می‌کنند. همچنین در الگوریتم نرم‌افزارهای ترجمه از سیستم یادگیری عمیق و ماشین لرنینگ استفاده شده است.
قدم دیگری که صنایع به‌منظور بهره‌بردن از هوش مصنوعی و تقویت ارتباط میان ماشین‌ها و انسان برداشته‌اند، طراحی و تولید خودروهای بدون راننده و هواپیماهای بدون سرنشین است و طراحی این نوع سیستم در سال‌های اخیر به‌گونه‌ای پیشرفته شده است که حتی حضور کوچک‌ترین شیء را در مسیر حرکتشان حس می‌کنند.
به زبان ساده‌تر، یادگیری عمیق (Deep Learning) برای انجام وظایف طبقه‌بندی شده تعدادی لایه مشخص می‌کند. برای اجرای مؤثر این وظایف، تصمیمات به‌تدریج و در امتداد هر لایه انجام می‌شوند. اما آیا می‌توان با انتخاب بهترین مسیر برای خروجی، بجای اجرای تصمیم‌ها به‌صورت لایه‌لایه، یک تصمیم را که هم زمان در برگیرنده تمام لایه‌ها باشد، عملی کرد؟
در این مقاله، توضیح می‌دهیم که چگونه می‌توان روند انجام وظایف را با یادگیری عمیق بهبود بخشید و راه سریع‌تری برای انجام کارها یافت.
قیاس و مفاهیم
پروفسور ایدو کانتر دررابطه‌با تحقیقات انجام شده در این زمینه می‌گوید: «دو کودک را تصور کنید که می‌خواهند از کوهی با پیج و خم‌های زیاد بالا بروند. یکی از آن‌ها سریع‌ترین مسیر محلی را در هر تقاطع انتخاب کرده و برای یافتن کوتاه‌ترین و بهترین راه، مسیر پیشروی‌اش را به‌صورت مداوم چک می‌کند. درست مانند استفاده از نقشه‌های گوگل یا Waze. اما کودک دیگر مرحله‌به‌مرحله، بدون پیش‌بینی و برنامه‌ریزی تنها در لحظه و برای مسیر و تقاطع مقابلش تصمیم می‌گیرد. هر دو کودک در نهایت به قله کوه می‌رسند. اما کودک اول زودتر مسیر را طی می‌کند و برنده خواهد شد.»
یاردن تزاچ از دیگر محققانی که در این تحقیقات مشارکت داشته است می‌گوید: «در حقیقت کمک‌گرفتن از هوش مصنوعی با انتخاب مسیر کلیدی به سمت بالا، راه را برای یادگیری و رسیدن به قله هموار می‌کند.»
پل زدن میان زیست‌شناسی و ماشین لرنینگ
در این مطلب توضیحاتی برای درک عمیق‌تر سیستم‌های هوش مصنوعی و نحوه استفاده از آن‌ها، توسط پروفسور کانتر و تیم تحقیقاتی آزمایشی‌اش، به رهبری دکتر رونی واردی آورده شده است.
کانتر بیان می‌کند که هدف اصلی استفاده از بادگیری عمیق و هوش مصنوعی، ایجاد پلی میان دنیای بیولوژیکی و ماشینّ‌ها و در نتیجه آن، به‌وجودآوردن یک سیستم واحد متشکل از هوش مصنوعی پیشرفته و ذهن انسان است.
دانشمندان تا به امروز شواهدی برای سازگاری کارآمد و مدیریت صحیح انجام وظایف با استفاده از واکنش‌های عصبی و همچنین نحوه پیاده‌سازی این یافته‌ها در ماشین لرنینگ پیدا کرده‌اند. این شواهد نشان می‌دهند که چگونه شبکه‌های یادگیری سریع می‌توانند با روش‌های یادگیری عمیق رقابت کنند و در نهایت این یافته‌ها به کشف زیربنای یادگیری عمیق ختم شده‌اند.
بهبود پایه‌های ارتباطی و زیرساخت‌های موجود برای استفاده گسترده و صحیح از هوش مصنوعی می‌تواند راه را برای به‌کارگیری مؤثر تکنولوژی در یادگیری، هموارتر کند.
و این یعنی با استفاده از هوش مصنوعی، شما می‌توانید وظایف طبقه‌بندی شده خود را بدون نیاز به طی‌کردن مسیرهای اضافی و تنها با استفاده از تکنولوژی، سریع‌تر انجام دهید.
چگونه؟
به‌منظور ایجاد یک شبیه‌ساز هوش انسانی، دانشمندان از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کنند که برگرفته از سلول‌های عصبی و نورون‌های مغز انسان هستند. در این شبکه‌ها هر لایه عملیات پیچیده‌ای مانند دریافت تصاویر، تفکر انتزاعی، درک محیطی و.. را انجام می‌دهد که این عمل به معنادارکردن صداها، تصاویر و متون برای یک هوش غیرانسانی کمک می‌کند.
انتقال داده‌ها در بین لایه‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی به‌صورت وزنی و با استفاده از گره‌هایی که در هر لایه وجود دارد، انجام می‌شود.
باتوجه‌به آنچه که گفته شد، سیستم‌های هوش مصنوعی، برای درک هوش و عملکرد انسانی به داده‌های زیادی نیاز دارند و شبکه‌های عصبی اطلاعات خود را از مجموعه‌داده‌های عظیمی تأمین می‌کنند که آماده‌سازی آن‌ها کار ساده‌ای نیست. به همین دلیل بااین‌وجود که سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به انجام بازه گسترده‌ای از کارها، هستند، اما هیچ‌کدام نتوانسته‌اند تست تورینگ را پشت سر بگذراند و به سطح قابل‌قبولی از درک و شعور یک انسان بالغ برسند.
پروفسور رونی واردی دراین‌رابطه می‌گوید: «ما هنوز نمی‌دانیم اگر ماشین بتواند از تست تورینگ سربلند بیرون بیاید باید خوشحال باشیم یا برای آینده بشر ابراز نگرانی کنیم. این مسئله که سوپر هوش مصنوعی قادر به انجام چه‌کارهایی است و یا اینکه می‌تواند تهدیدی برای بشریت باشد یا فرصتی برای او، مبهم است.»
حال بیایید به این سؤال پاسخ دهیم:
تأثیر هوش مصنوعی بر زندگی چیست؟
هرچند که ممکن است اغلب افراد متوجه میزان وابستگی کوچک‌ترین ابعاد زندگی روزمره‌شان به هوش مصنوعی نشوند، اما این تکنولوژی راه خود را به‌تمامی جنبه‌های زندگی ما بازکرده است. شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌هایی مانند فیس‌بوک، اینستاگرام، تلگرام، واتس‌اَپ و…، گوشی‌های هوشمند و گجت‌هایی که در انواع مختلف طی سال‌های گذشته به بازارهای جهانی عرضه شده‌اند، همگی نمونه‌های ساده‌ای برای حضور هوش مصنوعی در زندگی ما هستند و به طور خاص‌تر، تجهیزات پزشکی، ماشین‌آلات مورداستفاده در کارخانه‌ها و تولیدی‌ها و در کل بخش عمده‌ای از ابزاری که در صنایع استفاده می‌شوند، به نحوی از هوش مصنوعی بهره می‌برند.
در پایان کانتر این‌گونه جمع‌بندی می‌کند: «هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ، یادگیری عمیق و تمامی الگوریتم‌های وابسته به آن با وجود تمام پیشرفت‌هایی که در سال‌های گذشته شاهدشان بوده‌ایم، هنوز در مراحل ابتدایی قرار دارند. اما نیاز به بهره‌مندی از هوش مصنوعی برای پیشبرد بهتر زندگی بشر بر کسی پوشیده نیست و تمام جوامع خواه‌ناخواه با آن درگیر خواهند شد. آنچه که مهم است، افزایش دانش جمعی یک جامعه دررابطه‌با نحوه به‌کاربردن این تکنولوژی و استفاده صحیح از آن است. چرا که این الگوریتم‌ها در ساده‌ترین حالت می‌توانند موجب نجات جان انسان و بقای بشریت شوند.»