ما هي المعرفة التي يمكن ان تتعلمها الشبكات العصبية الاصطناعية

الشبكات العصبية الاصطناعية هي تقنيات حسابية مصممة لمحاكاة الطريقة التي يؤدي بها الدماغ البشري مهمة معينة، ما هي المعرفة التي يمكن ان تتعلمها الشبكات العصبية الاصطناعية؟

3 إجابات

تطورُ الشبكات العصبية الاصطناعية هو عمليةٌ مستمرةٌ ومتزايدةٌ ولا تتوقف. كمية المعرفة التي تتعلمها الشبكاتُ العصبيةُ تزداد يومًا بعد يومٍ لتحاكي أدق التفاصيل وأعقد المهمات التي يعجز الانسان أحيانًا عن إنجازها. تعمل الشبكات الصناعية العصبية عبر عدد من الطبقات التي تتبادل فيما بينها تطبيق العمليات المعرفية على العينات المدخلةِ وتكرر هذه العملية حتى الحصول على النتيجة الأكثر دقةً.

 

أما عن المعرفة التي يمكن أن تتعلمها الشبكات العصبية الصناعية فهي لامحدودة وغير مقيدة. على سبيل المثال: يمكن تدريب كمبيوتر شبكةٍ عصبيةٍ على التحكم في سيارة ومن ثم توصيل الحاسوب بالإنترنت وجعله يقود السيارة فعليًا. كما يمكن تطوير الشبكة لتتعلم التصرف في مواقف لم تتم مواجهتها سابقا.

في مجال التسويق على سبيل المثال يمكن تدريب الشبكات العصبية على التعامل مع العملاء وتقسيمهم حسب تشابه خصائصهم ومتطلباتهم. قدرة الشبكات العصبية لا تقف عند هذا الحد بل تصل لحد قدرتها على اتخاذ القرار حيث يمكن استخدامها للتنبؤ بأسعار الأسهم والصرف. لكن يبقى هناك تساؤل عند بعض المتابعين هل ستستطيع الشبكات العصبية الصناعية ممارسة الفن على سبيل المثال!

في جميع الأحوال قدمت الشبكات العصبية الصناعية الكثير من التقدم والتطور للكمبيوتر وجعلته أكثر إنسانية (طبعًا هذا القول يبقى مجازيًا).

أكمل القراءة

الشبكات العصبية الاصطناعية أو ما تعرف باللغة الإنجليزية بـ (artificial neural networks) أحد أهم التقنيات الحديثة المستخدمة في عصرنا الحالي في مجال الذكاء الاصطناعي، بفضل قدرتها على محاكاة الخلايا والشبكات العصبية الموجودة في عقل الإنسان.

تعمل هذه التقنية على الاحتفاظ بالمعلومات وتخزينها بالإضافة إلى التجارب العملية، لتقدمها للمستخدم لاحقًا بواسطة تقنية ضبط الأوزان. وبذلك يمكننا القول بأن الشبكات العصبية الاصطناعية تتشابه إلى حدٍّ كبيرٍ مع دماغ الإنسان في طريقة اكتسابها وتخزينها للمعرفة، بواسطة التدريب المستمرّ عبر استخدامها للأوزان التشابكية.

تتكون هذه الشبكات من عدة طبقاتٍ مؤلفةٍ من ثلاثة أنواع وهي:

  • الطبقة الأولى (المدخلات): تشكّل حلقة الوصل الرئيسية بين الشبكات العصبية والمحيط الخارجي، حيث تعمل على استقبال البيانات من المستخدم مباشرةً.
  • الطبقة الثانية (الخفيّة): نادرًا ما يتمّ ملاحظة هذه الطبقة بسبب توضّعها بين طبقة المدخلات والمخرجات، تتركز وظيفتها في اقتراح الحلول للمشكلات المعقدة بالطريقة المناسبة.
  • الطبقة الثالثة (المخرجات): الطبقة التي يلاحظها الجميع بفضل وظيفتها، المتمثلة في إظهار نتائج المدخلات وطباعتها على الشاشة.

يمكن تعليم الشبكات العصبية الاصطناعية عبر تقديم عددًا من الأمثلة المختارة بعنايةٍ فائقةٍ لها، مما يسهم في تعلّمها بسرعةٍ كبيرةٍ. تنقسم طرق التعلم إلى نوعين وهما:

  • التعلّم المراقب (بإشراف معلمٍ): تعتمد هذه الطريقة على استعراض المعلومات أمام الشبكة على شكلين وهما المدخلات، والأهداف.
  • التعلّم غير مراقب (من دون إشراف معلمٍ): تتضمن هذه الطريقة عرض شكل المدخلات على الشبكة فقط بدون ذكرٍ للهدف.

أكمل القراءة

الشبكات العصبية الصناعية هي نماذج حسابية متوازية (بعكس الحواسيب التي نتعامل معها يومياً التي لديها معالج مركزي يقوم بمعالجة المعلومات) هذه الشبكات تتكون عادةً من معالجات بسيطة عديدة لديها القدرة على التصرف بتوازي بجانب بعضها البعض لنمذجة نظام متغير، تسمح طريقة المعالجة هذه بسرعة أكبر، وتشابه طريقة عملها طريقة عمل الشبكات العصبية البيولوجيّة.

تعمل هذه الشبكة عبر استخدامات طبقات رياضية عديدة لتحويل البيانات المدخلة إلى بيانات منطقية، وتحتوي الشبكة على العشرات إلى الملايين من الأعصاب الصناعية التي تدعى الوحدات “Units” تكون مصفوفة على شكل طبقات متسلسلة هي:

  • طبقة الإدخال.
  • الطبقة الخفية.
  • طبقة الإخراج.

يمكن إستخدام الشبكات العصبية الصناعية للعديد من الأمور، منها:

  • تنظيم المعلومات: فيمكن تعريف أصناف للمعلومات، والشبكة يمكنها تصنيف المعلومات المعطات إلى إحدى هذه الأصناف المعرفة سابقاً.
  • توقع الخرج: بعد تعلم العديد من البيانات المدخلة والمعلومات المخرجة بعد معالجتها، تتمكن الشبكة العصبية الإصطناعية من توقع الخرج لبيانات مختلفة من نفس النوغ.
  • تستخدم في المواقع في خاصية الإقتراحات مثل اليوتيوب والفيدوهات المقترحة التي تدرس لكل مستخدم وتلبي احتياجاته الخاصة.
  • التعرف على الوجوه: فيسبوك تستخدم الشبكة العصبية من أجل خوارزمية (DeepFace algorithm) التي تتمتع بنسبة دقة تصل إلى 97%.
  • تستخدم للترجمة الفورية: كما تستخدمها شركة سكايب.

أصبح للحاسوب القدرة على فهم العالم المحيط بهم بطريقة تشبه الطريقة البشرية، ويعود الفضل بذلك للذكاء الصناعي.

أكمل القراءة

هل لديك إجابة على "ما هي المعرفة التي يمكن ان تتعلمها الشبكات العصبية الاصطناعية"؟