شبکه های عصبی عمیق: مغز پنهانی که هوش مصنوعی را تقویت می کند

• نویسنده:
• نام نویسنده

  آینده نگاری کوانتوم ران
• آوریل 6، 2023

الگوریتم‌ها و کلان داده‌ها به کلیدواژه‌های رایج در فضای هوش مصنوعی (AI) تبدیل شده‌اند، اما شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) چیزی هستند که به آن‌ها اجازه می‌دهند به ابزار قدرتمندی تبدیل شوند. این ANN ها برای تشخیص الگوها، طبقه بندی داده ها و تصمیم گیری بر اساس داده های ورودی استفاده می شوند. 

زمینه شبکه های عصبی عمیق

شبکه‌های عصبی مصنوعی با ایجاد شبکه‌ای از نرم‌افزار، کدها و الگوریتم‌ها برای پردازش ورودی‌ها (داده‌ها/الگوها) و تطبیق آن‌ها با بادوام‌ترین خروجی (اثر/نتایج) تلاش می‌کنند تا پیچیدگی هوش انسانی را تقلید کنند. ANN لایه پنهانی است که روابط بین داده ها و تصمیم گیری را پردازش و به هم متصل می کند. هرچه ANN بیشتر بین ورودی و خروجی ساخته شود، به دلیل در دسترس بودن داده های پیچیده تر، ماشین بیشتر یاد می گیرد. لایه‌های چندگانه ANN به عنوان شبکه‌های عصبی عمیق شناخته می‌شوند، زیرا می‌توانند در حجم بالایی از داده‌های آموزشی نفوذ کنند و بهترین راه‌حل یا الگوها را ایجاد کنند. 

یک ماشین بیشتر از طریق پس انتشار، فرآیند تنظیم پارامترهای موجود برای آموزش الگوریتم‌ها برای دستیابی به بهترین نتیجه/تحلیل، آموزش داده می‌شود. شبکه‌های عصبی مصنوعی را می‌توان برای انجام کارهای مختلف مانند تشخیص تصویر و گفتار، ترجمه زبان و حتی انجام بازی‌ها آموزش داد. آنها این کار را با تنظیم نقاط قوت اتصالات بین نورون ها که به عنوان وزن شناخته می شوند، بر اساس داده های ورودی که در طول فرآیند آموزش دریافت می کنند، انجام می دهند. این روش به شبکه اجازه می دهد تا در طول زمان یاد بگیرد و با آن سازگار شود و عملکرد خود را در کار بهبود بخشد. انواع مختلفی از ANN وجود دارد، از جمله شبکه های پیشخور، شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) و شبکه های عصبی بازگشتی (RNN). هر نوع به گونه ای طراحی شده است که برای یک کار یا کلاس داده خاص مناسب باشد.

تاثیر مخرب

امروزه کمتر صنعتی وجود دارد که از شبکه های عصبی عمیق و هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیندهای تجاری و جمع آوری اطلاعات بازار استفاده نکند. شاید واضح‌ترین مورد استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، صنعت بازاریابی باشد، جایی که هوش مصنوعی میلیون‌ها اطلاعات مشتری را پردازش می‌کند تا به‌طور دقیق گروه‌های خاصی را که احتمال خرید یک محصول یا خدمات را دارند، شناسایی کند. به دلیل دقت فزاینده بالای این تجزیه و تحلیل داده‌ها، کمپین‌های بازاریابی از طریق هدف‌گذاری بیش از حد (شناسایی زیرمجموعه‌های خاص مشتری و ارسال پیام‌های بسیار سفارشی‌شده برای آنها) بسیار موفق‌تر شده‌اند. 

یکی دیگر از موارد استفاده در حال ظهور، نرم افزار تشخیص چهره است، حوزه ای از بحث در رابطه با امنیت سایبری و حریم خصوصی داده ها. تشخیص چهره در حال حاضر از احراز هویت برنامه تا اجرای قانون استفاده می شود و توسط شبکه های عصبی عمیق پردازش سوابق پلیس و سلفی های ارسال شده توسط کاربر فعال می شود. خدمات مالی صنعت دیگری است که از شبکه‌های عصبی عمیق بهره می‌برد و از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی حرکات بازار، تجزیه و تحلیل برنامه‌های وام و شناسایی تقلب بالقوه استفاده می‌کند.

شبکه های عصبی عمیق همچنین می توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس و تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) را برای کمک به تشخیص بیماری ها و پیش بینی نتایج بیمار تجزیه و تحلیل کنند. آنها همچنین می توانند برای تجزیه و تحلیل پرونده الکترونیکی سلامت برای شناسایی روندها و عوامل خطر برای شرایط خاص استفاده شوند. شبکه های عصبی همچنین پتانسیل استفاده در کشف دارو، پزشکی شخصی و مدیریت سلامت جمعیت را دارند. با این حال، توجه به این نکته مهم است که ANN ها به جای جایگزینی تخصص و قضاوت متخصصان پزشکی آموزش دیده باید در تصمیم گیری پزشکی کمک کنند.

کاربردهای شبکه های عصبی عمیق

کاربردهای گسترده تر شبکه های عصبی عمیق ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• الگوریتم‌ها از طریق مجموعه داده‌های پیچیده‌تر و فن‌آوری‌های بهتر، به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند، که منجر به وظایف سطح بالا مانند ارائه خدمات مشاوره و مشاوره سرمایه‌گذاری می‌شود. در سال 2022، الگوریتم‌های قدرتمند سازگار با مصرف‌کننده، مانند Open AI's ChatGPT، قدرت، تطبیق پذیری و کاربرد یک سیستم هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های به اندازه کافی بزرگ را نشان دادند. (کارگران یقه سفید در سراسر جهان یک لرز جمعی را تجربه کردند.)
• هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در ارتش برای ارائه اطلاعات و اطلاعات در زمان واقعی برای پشتیبانی از استراتژی های جنگ استفاده می شود.
• شبکه‌های عصبی عمیق که متاورس را قادر می‌سازد تا یک اکوسیستم دیجیتال پیچیده متشکل از اطلاعات بلادرنگ مانند جمعیت‌شناسی، رفتارهای مشتری و پیش‌بینی‌های اقتصادی ایجاد کند.
• شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تشخیص الگوهای موجود در داده‌هایی که نشان‌دهنده فعالیت‌های جعلی هستند، آموزش می‌بینند و برای علامت‌گذاری تراکنش‌های مشکوک در زمینه‌هایی مانند امور مالی و تجارت الکترونیکی استفاده می‌شوند.
• شبکه‌های عصبی عمیق برای تشخیص اشیا، افراد و صحنه‌ها در تصاویر و ویدیوها استفاده می‌شوند. این روش در برنامه هایی مانند خودروهای خودران، سیستم های امنیتی و برچسب گذاری رسانه های اجتماعی استفاده می شود.

سوالاتی که باید در نظر گرفته شود

• به نظر شما شبکه های عصبی عمیق چگونه جامعه را در سه سال آینده تغییر خواهند داد؟
• چالش ها و خطرات بالقوه چه می تواند باشد؟