دیپ لرنینگ(Deep Learning)
در سالهای اخیر، کلمات و عباراتی نظیر هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ را زیاد شنیدهایم. گفته میشود که این علوم، قدم بعدی دنیای محاسبات و تکنولوژیهای کامپیوتری هستند. فناوریهایی که بیش از هرچیز به الگوریتمهایی تکیه دارند که هدفشان پیشبینی آینده بر اساس دادههای گذشته و سابقهی تاریخی رفتار مجموعهای از دادههاست. یکی از انواع مهم ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق است. شاخهای که هدفش، هرچه بینیازتر کردن الگوریتمهای هوش مصنوعی از مداخلات و حتی نظارتهای انسانی است.
از نگاه تئوری، Deep Learning که در فارسی آن را به یادگیری عمیق ترجمه کردهاند نوعی یادگیری ماشینی و زیرمجموعهی هوش مصنوعی با هدف تقلید ساختار ذهن انسان در یادگیری است. این عنصر مهم از علم داده، شامل محاسبات آماری و مدلسازیهای پیشبینیکننده میشود. این شاخه از هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل حجم زیادی از دادهها و کسب نتایج منطقی از آنها کمک شایانی میکند. برای درک بهتر موضوع باید بدانید علم داده چیست و چه کاربردهایی دارد.
دیپ لرنینگ در سادهترین تعریف خود روشی برای خودکارسازی تجزیهوتحلیل با هدف پیشبینی است. چنین ماشینی، متشکل از حداقل سه لایه الگوریتم غیرخطی است که در اساس، شبکهی عصبی انسان را تقلید میکند. این شبکه تلاش میکند دادهها را نه بهشکل خطی؛ بلکه بهصورت سلسلهمراتبی و مانند مغز انسان آنالیز کند. شاید میپرسید که دلیل وجود لایههای اضافه در دیپ لرنینگ چیست؟ پاسخ این است که یک شبکهی یکلایهای هم میتواند پیشبینیهای خوبی ارائه دهد؛ اما لایههای اضافه، سرعت، اصلاحپذیری و دقت یک ماشین هوش مصنوعی را بهبود میبخشند.
تعداد لایههای بیشتر امکان آنالیز حجم زیادی از دادهها با پیچیدگی بیشتر را به یک الگوریتم دیپ لرنینگ میدهند. منظور از پیچیدگی بیشتر، تفاوت در دستهبندی و نوع دادههاست. بهعنوان مثال میتوان به دادههایی متشکل از تصویر، متن، ویدئو و غیره اشاره کرد. همچنین مکانیسم اصلاح در یک سیستم دیپ لرنینگ، بهطور خودبهخودی و بدون نیاز به دخالت انسان انجام میشود.
دیپ لرنینگ چطور کار می کند؟
اما مکانیسم عملکرد دیپ لرنینگ چیست؟ الگوهای Deep Learning و نرمافزارهایی که از آنها استفاده میکنند تقریبا از همان مدلی برای یادگیری، اصلاح و عملکرد خود استفاده میکنند که مغز یک نوزاد در یادگیری مفاهیم و زبان دارد. بهعنوان مثال، نوزاد انسان برای یادگیری اینکه درخت چیست؟ فرا میگیرد که چه چیزهایی درخت نیستند و یک درخت چه ویژگیهایی دارد؟ سپس اطرافیان او در درستی یا نادرستی تشخیصش او را مستقیما یا غیرمستقیم راهنمایی میکنند.
یک الگوریتم دیپ لرنینگ نیز در سلسلهمراتب خود، یک تبدیل غیرخطی را به ورودیهایش اعمال میکند. بر اساس نتایج بهدستآمده، این الگوریتم مرحلهبهمرحله به ساختن یک مدل آماری با نتایج هرچه دقیقتر نزدیک میشود. این فرآیند تا زمانی که خروجیها به سطح قابلقبولی از درستی و دقت برسند، ادامه دارد. هرچه تعداد لایههای یک الگوریتم یادگیری عمیق بیشتر باشند، یادگیری نیز سریعتر و با دقت بیشتری انجام میشود.
چهره دنیای آینده با دیپ لرنینگ
اگر میپرسید که در دنیای آیندهی ما نقش و تاثیر دیپ لرنینگ چیست؟ باید بگوییم که قطعا گریزی از آن وجود ندارد. بهطورکلی امروزه بحثی فلسفی و اخلاقی بر سر استفاده از هوش مصنوعی در زمینههای مختلف در جریان است. عدهای موافق توسعهی همهجانبهی آن بوده و برخی دیگر نگران تاثیرات بهگفتهی آنها مخربی هستند که ماشینهای کنترلنشده میتوانند به بار بیاورند. بااینحال بهنظر میرسد، توسعهدهندگان این الگوریتمها بهطور مستقل مشغول کار خود هستند. علاوه بر مثالهای یادشده، پیشبینی میشود نقش دیپ لرنینگ و هوش مصنوعی در اقتصاد، آموزش، پزشکی، رباتیک و حتی دنیای هنر و سرگرمی نیز در آینده پررنگ باشد.