درک عملکرد هوش مصنوعی، تا همین چند سال پیش برای ما تداعی ماجرای علمی-تخیلی را به همراه داشت؛ با این حال، گذشت زمان به ما ثابت کرد که ماشین‌ها می‌توانند یاد بگیرند. ربات‌هایی اختراع شد که موفق شدند با ما صحبت کنند و ماشین‌هایی که بدون نیاز به کنترل راننده، حرکت می‌کردند. در واقع یادگیری عمیق (deep learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی و شاخه‌ای از هوش مصنوعی بوده که هدف آن آموزش دادن ماشین‌ها به وسیله داده‌ها، بدون برنامه‌ریزی مستقیم است. دیپ لرنینگ نوعی شبکه عصبی از چندین لایه نورون مصنوعی است که با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ آموزش داده می‌شود. این لایه‌ها به مدل‌های یادگیری عمیق اجازه می‌دهند تا داده‌های پیچیده را بیاموزند و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهند. در این مقاله، تاریخچه و اصول یادگیری عمیق، تفاوت آن با یادگیری ماشینی، کاربردها، محدودیت‌ها و چشم‌اندازهای آینده آن را بررسی خواهیم کرد.  

یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟

دیبپ لرنینگ یک شاخه مهم از فناوری اطلاعات بوده که روی ساخت سیستم‌های هوشمند تمرکز دارد. ارتباط تنگاتنگی با ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی دارد تا در نهایت مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial neural network)، یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ را جلو ببرد. مدل‌های یادگیری عمیق از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌ و در لایه‌هایی مرتب شده‌اند. این نورون‌ها از لایه‌های قبلی ورودی‌ دریافت می‌کنند و خروجی‌هایی تولید کرده و به لایه بعدی منتقل خواهند کرد. اولین لایه، لایه ورودی است که داده‌ها را دریافت می‌کند و آخرین لایه، لایه خروجی است که پیش بینی‌ها را تولید می‌کند. لایه‌های بین، لایه‌های پنهان نامیده می‌شوند و به مدل اجازه می‌دهند تا نمایش‌های پیچیده داده‌ها را یاد بگیرد. توابع فعال‌سازی در دیپ لرنینگ برای معرفی غیرخطی به مدل استفاده می‌شود. آنها به نورون‌ها اجازه می‌دهند بر اساس ورودی‌هایی که دریافت می‌کنند، کار کنند. توابع فعال سازی رایج عبارتند از sigmoid ReLU و tanh. (نحوه انتخاب تابع فعال سازی به ماهیت پروژه بستگی دارد) پس‌انتشار  یا انتشار معکوس (Backpropagation)، یک الگوریتم کلیدی در یادگیری عمیق است که به مدل اجازه می‌دهد تا وزن‌ها و جهت‌گیری‌های خود را در طول تمرین تنظیم کند. این کار با انتشار خطا از لایه خروجی به داخل شبکه، تنظیم وزن و بایاس (bias) در هر لایه، برای به حداقل رساندن خطا انجام می‌شود. این فرآیند بارها تکرار می‌شود تا زمانی که مدل روی وزن‌ها و بایاس‌های بهینه همگرا شود و بقولی، نتیجه به سمت درست‌تر شدن پیش برود. الگوریتم‌های بهینه سازی نیز برای سرعت بخشیدن به فرآیند آموزش و بهبود دقت مدل وارد عمل می‌شوند. این الگوریتم‌ها، مانند نزول گرادیان تصادفی (stochastic gradient descent)، به مدل اجازه می‌دهد تا وزن‌ها و سوگیری‌ها را در مراحل کوچک‌تر تنظیم و فرآیند آموزش را کارآمدتر کند.

تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

یادگیری ماشینی (machine learning) مقوله وسیع‌تری است که شامل یادگیری عمیق نیز می‌شود. یادگیری ماشینی یا ماشین لرنینگ تمرین استفاده از الگوریتم‌ها برای یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی است. سه دسته اصلی یادگیری ماشین به شرح زیر وجود دارد:

• تحت نظارت (supervised)
• بدون نظارت (unsupervised)
• تقویتی (reinforcement)

یادگیری نظارت شده برای زمانی که خروجی صحیح مشخص شده و مدل با داده‌های برچسب‌دار، آموزش داده می‌شود. در این دسته، مدل یاد می‌گیرد تا ورودی‌ها را بر اساس داده‌های برچسب‌گذاری شده نگاشت (map) و به خروجی‌ها تبدیل کند. یادگیری بدون نظارت برای زمانی است که مدل با داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شود تا خودش الگوها و ساختارها را در داده‌ها پیدا کند. یادگیری تقویتی نیز برای شرایطی است که مدل یاد می‌گیرد بر اساس بازخورد از محیط، تصمیم بگیرد. در نهایت، باید بگوییم که دیپ لرنینگ با یادگیری ماشینی تفاوت دارد، زیرا از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای یادگیری داده‌های پیچیده استفاده می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند به‌طور خودکار ویژگی‌ها را از داده‌ها استخراج و آن‌ها را قوی‌تر از مدل‌های یادگیری ماشین سنتی کنند. مدل‌های یادگیری عمیق به ویژه برای کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار کارآمد و موثر خواهند بود.

داده کاوی در یادگیری عمیق

داده کاوی (data mining) فرآیند استخراج اطلاعات مفید از مجموعه داده‌های بزرگ است. در یادگیری عمیق، داده کاوی برای اطمینان از اینکه مدل، اطلاعات کافی برای یادگیری دارد، ضروری است. پروسه زیر، در داده کاوی انجام می‌گیرد:

• پیش پردازش داده‌ها (data pre-processing)، شامل تمیز کردن، تبدیل و عادی سازی داده‌ها برای سازگار سازی آن‌ها برای مدل است.
• مهندسی ویژگی (feature engineering)، فرآیند انتخاب و تبدیل ویژگی‌های مربوطه در داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل است.
• تشدید داده‌ها (data augmentation)، شامل ایجاد داده‌های اضافه از داده‌های موجود، با اعمال تبدیل‌هایی مانند دوران (rotation)، مقیاس‌بندی (scaling) و چرخاندن (flipping) است.

مجموعه داده‌های بزرگ برای دیپ لرنینگ یک اصل مهم و ضروری است، زیرا به مدل اجازه می‌دهد تا دقت داده‌ها را بالا ببرد.

زبان‌های برنامه نویسی برای دیپ لرنینگ یا یادگیری عمیق

پایتون (python) به دلیل سهولت استفاده، کامیونیتی بزرگ و در دسترس بودن کتابخانه‌ها، محبوب‌ترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری عمیق است. TensorFlow، Keras و PyTorch کتابخانه‌های محبوب دیپ لرنینگ در پایتون هستند. TensorFlow که توسط گوگل توسعه یافته ، یک پلتفرم منبع باز محبوب برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین است. Keras را یک API شبکه‌های عصبی سطح بالا معرفی می‌کنیم که در بالای TensorFlow اجرا می‌شود و برای نمونه‌سازی و آزمایش سریع کارایی دارد. در آخر، PyTorch که توسط فیس بوک توسعه یافته ، یکی دیگر از کتابخانه‌های یادگیری عمیق محبوب است که با نمودار محاسباتی پویا (dynamic computation graph) و سهولت استفاده، خود را محبوب و مشهور کرده است. منابع آموزش برنامه نویسی  پایتون برای علاقمندان، در دسترس و جامع بوده تا به محبوبیت این زبان دامن بزند. برای بررسی دقیق‌تر مزایای زبان پایتون، مقاله مزایای برنامه نویسی وب با پایتون + ( نقشه راه یادگیری ) را نگاهی بیندازید. R زبان برنامه نویسی دیگری است که برای دیپ لرنینگ با کتابخانه‌هایی مانند MXNet، TensorFlow و Keras در اختیار شما قرار دارد. MXNet که توسط آمازون توسعه یافته، یک چارچوب یادگیری عمیق محبوب بوده که در راستای مقیاس‌پذیری و سرعت، طراحی شده است. TensorFlow و Keras نیز در R موجود هستند.

کاربردهای یادگیری عمیق

یادگیری عمیق در زمینه‌های مختلف کاربردهای متنوعی دارد. در اینجا به چند نمونه اشاره می‌کنیم:

کاربرد یادگیری عمیق در هوش مصنوعی

• پردازش زبان طبیعی (natural language processing): یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ برای توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که می‌تواند زبان انسان را درک و تولید کند. این الگوریتم‌ها در برنامه‌های کاربردی مانند چت بات‌ها، ترجمه زبان و تجزیه و تحلیل احساسات، مورد استفاده قرار می‌گیرند. ChatGPT یک فناوری انقلابی و یک هوش مصنوعی پاسخگوی سوالات طولانی است که این روزها، حسابی سر و صدا کرده است. برای مطالعه جامع‌ترین مقاله در  مورد این هوش مصنوعی، به مقاله  ChatGPT چیست مراجعه کنید.
• تشخیص گفتار: دیپ لرنینگ برای توسعه سیستم‌های تشخیص گفتار کارایی دارد و می‌تواند گفتار را به متن تبدیل کند. برنامه‌های کاربردی این زمینه شامل دستیار صوتی، نرم افزار رونویسی و نرم افزار دیکته است.
• وسایل نقلیه خودمختار: یادگیری عمیق برای توسعه الگوریتم‌هایی نقش دارد  که می‌تواند وسایل نقلیه خودران را بر اساس محیط، قادر به حرکت و تصمیم گیری کند. کاربردهای این زمینه شامل خودروهای خودران و هواپیماهای بدون سرنشین است.

کاربرد یادگیری عمیق در  پزشکی

• تشخیص بیماری و پیش‌بینی درمان: یادگیری عمیق در پرشکی، برای توسعه الگوریتم‌هایی ایفای نقش می‌کند که می‌توانند بیماری‌ها را تشخیص داده و اثربخشی درمان‌ها را پیش‌بینی کنند. کاربردهای این زمینه شامل تشخیص سرطان و پزشکی شخصی است.
• کشف دارو: دیپ لرنینگ در کشف دارو نیز موثر ظاهر شده و می‌تواند خواص داروها را پیش‌بینی و کاندیدهای دارویی بالقوه را شناسایی کند. کاربردهای این زمینه شامل کشف دارو و تغییر کاربری دارو است.
• تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی: یادگیری عمیق برای با توسعه برخی الگوریتم‌‌ها می‌تواند تصاویر پزشکی مانند سی تی اسکن و MRI را تجزیه و تحلیل کند. کاربردهای این زمینه شامل تشخیص و تقسیم تومور است.

کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر

• تشخیص و ردیابی اشیا: دیپ لرنینگ با کمک برخی الکوریتم‌ها، می‌تواند اشیا را در تصاویر و فیلم‌ها شناسایی و تشخیص دهد. برنامه‌های کاربردی این حوزه شامل دوربین‌های امنیتی، ماشین‌های خودران و سیستم‌های تشخیص چهره است.
• تقسیم بندی تصویر: برای تقسیم‌بندی تصویر نیز می‌توان روی یادگیری عمیق حساب کرد. یادگیری همیق می‌تواند تصاویر را به مناطق مختلف تقسیم بندی کند تا در تصویربرداری پزشکی و بینایی کامپیوتری، نقش داشته باشد.
• انتقال سبک (style): دیپ لرنینگ با توسعه الگوریتم‌ها می‌تواند سبک و استایل یک تصویر را به تصویر دیگر منتقل کند. کاربردهای آن را در هنر و طراحی مشاهده خواهید کرد.

کاربرد یادگیری عمیق در صنایع نظامی

• تشخیص و ردیابی اشیا: یادگیری عمیق برای توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که می‌تواند اشیاء را در بلا درنگ (real-time) شناسایی و ردیابی کند. برنامه‌های کاربردی این زمینه شامل نظارت و امنیت است.
• وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین: دیپ لرنینگ برای توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که می‌تواند هواپیماهای بدون سرنشین را بر اساس محیط قادر به حرکت و تصمیم گیری کند. کاربردهای این زمینه شامل پهپادهای نظامی و غیرنظامی است.
• نظارت و امنیت: یادگیری عمیق می‌تواند فیلم‌های نظارتی را تجزیه و تحلیل کند و ناهنجاری‌ها را تشخیص دهد. برنامه‌های کاربردی این زمینه شامل دوربین‌های امنیتی و کنترل مرز  است.

چالش‌ها و محدودیت‌‌های یادگیری عمیق

با وجود کاربردها و مزایای فراوان، یادگیری عمیق با چالش‌ها و محدودیت‌های متعددی مواجه است. برخی از این چالش‌ها و محدودیت‌ها عبارتند از:

1. برازش بیش از حد (Overfitting): مدل‌های یادگیری عمیق گاهی اوقات می‌توانند داده‌ها را بیش از حد برازش دهند، به این معنی که مدل یادگیری ماشینی بیش از حد به داده‌های آموزشی خود عادت کرده و به اندازه کافی انعطاف‌پذیر نیست. در نتیجه، عملکرد و بازده مدل در برابر داده‌های جدید کاهش می‌یابد و نمی‌تواند الگوهای کلی دیده شده در داده‌های آموزشی را برای پیش‌بینی داده‌های جدید به کار بگیرد.
2. تفسیرپذیری: تفسیر مدل‌های یادگیری عمیق ممکن است دشوار باشد، به این معنی که درک اینکه چگونه مدل به پیش‌بینی‌های خود می‌رسد، چالش برانگیز است.
3. تعصب و انصاف: گاهی مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند مغرضانه عمل کنند، یعنی ممکن است به طور ناعادلانه‌ای علیه گروه‌های خاصی از مردم تبعیض قائل شوند.

دورنما و آینده یادگیری عمیق چیست؟

حالا که بررسی کردیم یادگیری عمیق چیست، می‌توانیم امیدوار باشم آینده یادگیری عمیق با پیشرفت‌ها و کاربردهای جدید، هیجان‌انگیزی است. برخی از پیشرفت‌های بالقوه Deep Learning در  آینده عبارتند از:

1. پیشرفت‌های سخت‌افزاری: با قدرتمندتر شدن سخت‌افزار، مدل‌های یادگیری عمیق قادر خواهند بود مجموعه داده‌های بزرگ‌تری را پردازش کنند و وظایف پیچیده‌تری را انجام دهند.
2. ادغام با سایر فناوری‌ها: یادگیری عمیق با سایر فناوری‌ها مانند بلاک چین و اینترنت اشیا (IoT) برای ایجاد برنامه‌های کاربردی جدید ادغام خواهد شد و انقلابی تازه به راه بیندازد.
3. برنامه‌های کاربردی جدید: دیپ لرنینگ برای یافتن برنامه‌های کاربردی جدید و استفاده از آن‌ها در زمینه‌های مختلف مانند مالی، آموزشی و سرگرمی ادامه خواهد یافت.

ملاحظات اخلاقی و تأثیر اجتماعی یادگیری عمیق

پس از درک این که Deep Learning چیست، بد نیست از زاویه اجتماعی به آن نگاهیم. پیشرفت Deep Learning چه تاثیر اجتماعی دارد؟ یادگیری عمیق این پتانسیل را دارد که تعصبات موجود در جامعه را تداوم ببخشد و تقویت کند، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را افزایش دهد و در نهایت پیامدهای ناخواسته ایجاد کند. این ملاحظات اخلاقی و تأثیرات اجتماعی باید مورد توجه قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که یادگیری عمیق به نفع جامعه تمام شود. برای کنترل و مدیریت آن، گفتگو و همکاری مداوم بین محققان، سیاستگذاران و سهامداران ضروری بوده تا این خطرات کاهش یابند. دستورالعمل‌ها و استانداردهای اخلاقی برای دیپ لرنینگ و همچنین مکانیسم‌هایی برای پاسخگویی و نظارت، می‌تواند به تضمین شفافیت، انصاف و حریم خصوصی در استفاده از یادگیری عمیق کمک کند. با همکاری متقابل، می‌توانیم مطمئن باشیم که یادگیری عمیق به گونه‌ای توسعه یافته و به کار گرفته می‌شود که به نفع همه اعضای جامعه باشد.

جمع بندی

برای بررسی این که یادگیری عمیق چیست، باید آن را در زوایای مختلف در نظر بگیریم. در مجموع، یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی بوده که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری عمیق به دلیل توانایی در یادگیری از مجموعه داده‌های بزرگ و کاربردهای فراوان آن در زمینه‌های مختلف، به طور چشمگیری محبوب شده و در مسیر پیشرفت قرار دارد. این حرکت رو به  جلو در دیپ لرنینگ به شبکه‌های عصبی که داده‌ها را با لایه‌هایی از نورون‌های مصنوعی پردازش و پیش‌بینی می‌کنند، وابسته است. یادگیری عمیق با چالش‌ها و محدودیت‌های متعددی مانند بیش برازش و تفسیرپذیری مواجه است، اما آینده آن به مدد پیشرفت‌ها و کاربردهای جدید در افق هیجان‌انگیزی قرار دارد و ما را امیدوار می‌کند.