في عصر تزايدت فيه التطورات التكنولوجية بشكل مذهل، أصبح التعلم العميق واحدًا من أبرز المفاهيم التي تجذب انتباه العالم. يعكس التعلم العميق النمو السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي والقدرة المتزايدة على تحليل وفهم البيانات بشكل متقدم. من خلال هذه المقالة، سنستكشف مفهوم التعلم العميق وأهميته في عالم التكنولوجيا الحديث، بالإضافة إلى تطبيقاته العملية في مجموعة متنوعة من المجالات. فلنغوص معًا في عالم التعلم العميق ونكتشف كيف يُشكل مستقبل التكنولوجيا والابتكار فقد قال لو شيونغ ون، عميد كلية الإدارة في جامعة فودان: “من المتوقع أن يتم تطبيق تكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق قريبا على نطاق واسع، وستصبح محركاً جديداً ورئيسياً للتحديث الصناعي في الصين” وقال أيضًا “لو شيونغ ون” في منتدى العام الجديد الذي نظمته المدرسة للنظر في آفاق عام 2024.
“فقط من خلال الإدارة الجيدة يمكن تسويق التقنيات الجديدة بشكل جيد والتأثير على العالم بطريقة جيدة”
التعلم العميق
عبارة عن تقنية ذكاء اصطناعي حققت نجاحات في محاكاة جوانب الدماغ البشري مما يمنح الجهاز القدرة على معالجة المعلومات لتحليل السياق واتخاذ الإجراءات والقرارات.
يواصل الباحثون تطوير خوارزميات التعليم الذاتي التي تُمكن تطبيقات الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق مثل روبوتات المحادثة.
لفهم التعلم العميق بشكل أفضل نحتاج إلى فهمه كجزء من تطور الذكاء الاصطناعي وذلك لأن التعلم العميق هو مجال فرعي متقدم للتعلم الآلي ويُعد تعلم الآلة مجالا فرعيا للذكاء الاصطناعي
تُستخدم تقنيات التعلم العميق لتطوير تقنيات جديدة مثل معالجة اللغة الطبيعية واستخراج البيانات المرئية لتعزيز عروض المنتجات.
تقود الحاجة المتزايدة للتعلم العميق في أنظمة قواعد البيانات واكتشاف الاحتيال والأمن السيبراني عملية نمو تطبيقات التنقيب عن البيانات في سوق التعلم العميق يتم تصنيف السوق إلى ثلاث قطاعات أساسية بناءً على الحل والتطبيق والمستخدم النهائي.
بناءً على الحل: الأجهزة والبرامج والخدمات.
بناءً على التطبيق: التعرف على الصور والتعرف على الإشارات واستخراج البيانات وغيرها.
بناءً على المستخدم النهائي: الرعاية الصحية والفضاء والدفاع والسيارات والبيع بالتجزئة والوسائط والترفيه وغيرها (التصنيع والنفط والغاز والطاقة).
يتم تقسيم سوق التعلم العميق أيضا بناءً على أساس المناطق الى أمريكا الشمالية وأوروبا وآسيا والمحيط الهادئ وأمريكا اللاتينية والشرق الأوسط وأفريقيا.
زيادة استخدام تقنية التعلم العميق بين مختلف الصناعات مثل السيارات والإعلانات والصناعات الطبية تُغذي نمو السوق أيضًا زيادة قبول التكنولوجيا المستندة إلى السحابة، والاستخدام العالي للتعلم العميق في تحليلات البيانات الضخمة وزيادة قابلية التطبيق في الرعاية الصحية والمركبات المستقلة تعمل على تسريع النمو.
ما هو التاريخ والجدول الزمني لتطور التعلم العميق؟
يمكن إرجاع التاريخ والجدول الزمني لتطور التعلم العميق إلى عدة عقود مضت، مع وجود معالم وإنجازات مهمة على طول الطريق.
ففي أربعينيات وخمسينيات القرن العشرين: تم وضع أسس الشبكات العصبية، أساس التعلم العميق، في أربعينيات القرن العشرين من خلال أعمال “وارن ماكولوتش” و “والتر بيتس”، اللذين ابتكرا نموذجًا رياضيًا للخلية العصبية. في الخمسينيات من القرن الماضي، طور “فرانك” روزنبلات البيرسبترون، وهو شكل مبكر من الشبكة العصبية ذات الطبقة الواحدة.
الستينيات والسبعينيات: اكتسبت الشبكات العصبية بعض الشعبية في الستينيات والسبعينيات، ولكن سرعان ما تم اكتشاف حدودها، مما أدى إلى “شتاء الذكاء الاصطناعي”. وجد الباحثون أن الإدراك الحسي أحادي الطبقة له حدود في حل المشكلات المعقدة.
الثمانينيات – التسعينيات: بدأ ظهور الشبكات العصبية من جديد في الثمانينيات مع تطور الشبكات العصبية متعددة الطبقات، والتي يشار إليها غالبًا بالشبكات “العميقة”. وقد تم تطوير خوارزمية الانتشار العكسي، التي سمحت بالتدريب الفعال لهذه الشبكات. ومع ذلك، نظرًا لمحدودية القوة الحسابية والبيانات، كان التقدم بطيئًا.
أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين: استمرت أبحاث التعلم العميق لكنها كانت متخصصة نسبيًا حتى منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين عندما بدأت القوة الحسابية ومجموعات البيانات الأكبر والتقنيات الجديدة في تطوير هذا المجال.
في عام 2006، نشر جيفري هينتون وفريقه ورقة بحثية حول شبكات المعتقدات العميقة، مما أدى إلى إعادة إشعال الاهتمام بالتعلم العميق.
في عام 2013-2015
واصل التعلم العميق إحراز تقدم سريع، حيث حققت الشبكات العصبية أحدث النتائج في مهام مختلفة، بما في ذلك التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية. قامت شركة “ديب مايند من جوجل “بتطوير شبكات عميقة “كيو” لتعزيز التعلم، مما يوضح قوة التعلم العميق.
في عام 2016
فاز برنامج “ألفا-جو” الذي طورته شركة “ديب مايند” على بطل العالم “جو-بلاير”, مما يمثل علامة فارقة في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيق التعلم العميق على الألعاب المعقدة.
أواخر عام 2010
أصبح التعلم العميق مدمجًا بشكل متزايد في مختلف الصناعات، بما في ذلك المركبات ذاتية القيادة، والرعاية الصحية، والتمويل، والمزيد. أصبح التعلم الانتقالي، حيث يتم ضبط النماذج المدربة مسبقًا بدقة لمهام محددة، شائعًا، مما يتيح تطويرًا أسرع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
عشرينيات القرن الحادي والعشرين وما بعده: يستمر التعلم العميق في التطور، مع البحث المستمر في مجالات مثل التعلم الخاضع للإشراف الذاتي، وشبكات الخصومة التوليدية والتعلم المعزز. كما أصبحت الاعتبارات الأخلاقية والمجتمعية المحيطة بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق موضع تركيز كبير.
يقدم هذا الجدول الزمني نظرة عامة عالية المستوى على تطور التعلم العميق، ولكن من المهم ملاحظة أن العديد من الباحثين والمنظمات ساهموا في نموه على مر السنين. لقد أدى التعلم العميق إلى تحويل العديد من الصناعات ويظل مجالًا دراسيًا حيويًا ومتطورًا.
الشبكات العصبية تقود التعلم العميق جزئيًا
وذلك للتخلص من أوجه القصور القائمة على الإنسان في التعلم الآلي، يواصل الباحثون محاولة إنشاء خوارزميات تعلم الآلة أكثر ذكاء. إنهم يصممون شبكات عصبية داخلية يمكنها التعلم من تلقاء نفسها من البيانات الأولية غير المصنفة حيث تدمج الشبكات العصبية الخوارزميات القائمة على الصيغ الرياضية التي تضيف متغيرات مرجحة لتوليد القرار.
يوسع التعلم العميق خوارزميات تعلم الالة الى طبقات متعددة من الشبكات العصبية لصنع شجرة قرار من طبقات عديدة من المتغيرات. يسعى التعلم العميق إلى محاكاة الدماغ البشرية في كيفية التعلم من خلال التعليم ومن خلال طبقات متعددة من اتخاذ القرار شبه المتزامن.
أحد الأمثلة على خوارزمية الشبكة العصبية هو جميع المتغيرات المحتملة التي تراعيها السيارة ذاتية القيادة عند اتخاذ القرار بشأن ما إذا كان يجب المضي قدمًا: شيء ما في الطريق، هل يشكل خطرًا على السيارة، هل يشكل خطرًا على الراكب، إلخ يعطي الترجيح الأولوية لأهمية المتغيرات، مثل وضع سلامة الركاب على سلامة السيارة.
حالات استخدام الذكاء الاصطناعي مع التعلم العميق
الذكاء الاصطناعي مع التعلم العميق يحيط بنا ويعد بالكشف عن المعلومات والأنماط المخفية من الدماغ البشري.
1- يحاول كلاً من
Siri من Apple و Alexa من Amazon
تفسير كلامنا والعمل كمساعدين شخصيين.
2- تستخدم
Amazon و Netflix
الذكاء الاصطناعي مع التعلم العميق للتنبؤ بالمنتج أو الفيلم أو العرض التلفزيوني التالي الذي قد نرغب في الاستمتاع به.
3- تستخدم العديد من مواقع الويب التي نزورها لأغراض الخدمات المصرفية والرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق للتعامل مع المراحل الأولية لخدمة العملاء.
تم تطبيق خوارزميات التعلم العميق على
خدمة العملاء:
يشتمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة على معالجة اللغة الطبيعية وأشجار القرار
decision tree
بأسلوب مركز أثناء الاتصال وموارد أخرى لتوفير المستوى الأول من خدمة العملاء مثل روبوتات المحادثة.
يحلل الذكاء الاصطناعي ملفات السجلات ومعلومات الشبكة والمزيد لاكتشاف الهجمات البشرية والبرمجيات الخبيثة على أنظمة تكنولوجيا المعلومات والإبلاغ عنها ومعالجتها.
الخدمات المالية:
التحليلات التنبؤية للأسهم التجارية، والموافقة على القروض، وكشف الاحتيال المحتمل، وإدارة المحافظ.
التعرف على الصور تقوم منظمة العفو الدولية بمراجعة التصوير الطبي للمساعدة في التحليل الطبي.
تطبيق القانون:
تتبع المدفوعات والمعاملات المالية الأخرى بحثًا عن علامات الاحتيال وغسيل الأموال والجرائم الأخرى استخرج الأنماط من الصوت والفيديو والبريد الإلكتروني والأدلة الأخرى.
تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
الخلاصة
يظهر التعلم العميق كمبدأ أساسي في تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث يسمح بمعالجة البيانات بشكل متقدم وتحليلها بطرق تتجاوز القدرات التقليدية. من خلال تطبيقاته المتنوعة في مجالات مثل الصحة، والأمن، والتجارة، يُظهر التعلم العميق القدرة على تحسين الأداء وتطوير التطبيقات بشكل مستدام. بينما تستمر التقنيات في التطور، يمكننا توقع مزيدًا من الابتكارات والتطورات التي ستجعل التعلم العميق أداة أساسية في عالم التكنولوجيا المستقبلي.
