الفهرس
مقدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية
تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية artificial neural networks نوع من انواع خوارزميات التعلم الآلي وهي مستوحاة من بنية و وظيفة الدماغ البشري. تتكون كل شبكة عصبية (Neural Network) من عقد مترابطة أو خلايا عصبية ، وتعالج المعلومات وتتعلم من الأمثلة لعمل تنبؤات أو تصنيفات.
يتم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في مجموعة واسعة من التطبيقات ومكتبات الذكاء الاصطناعي ، من التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية إلى المركبات ذاتية القيادة والتشخيصات الطبي.
تاريخ الشبكات العصبية
تم تقديم فكرة الشبكات العصبية لأول مرة في الخمسينيات من القرن الماضي بواسطة عمل مشترك لفريق من الباحثين في Bell Labs بأمريكا. منذ ذلك الحين شهدت هذه التقنية تطورات كبيرة ، مع تطوير خوارزميات علوم الآلة والتعلم العميق والتوافر الواسع لمجموعات البيانات الكبيرة.
اليوم تُستخدم الشبكات العصبونية الاصطناعية Artifical Neural Networks في مجموعة متنوعة من الصناعات والاعمال من التمويل المالي في البنوك إلى الرعاية الصحية ، وتعتبر واحدة من أكثر التقنيات الواعدة لحل المشكلات المعقدة.
كيف تعمل الشبكات العصبية
تتكون الشبكات العصبية من طبقات من العقد أو الخلايا العصبية المترابطة. تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من الخلايا العصبية الأخرى والعمليات التي تدخلها ثم تمرر ناتجها إلى الخلايا العصبية الأخرى في الطبقة التالية.
تتكرر هذه العملية عدة مرات فتكون كل طبقة مسؤولة عن إجراء نوع معين من الحسابات. عادةً ما يكون ناتج كل طبقة عبارة عن مجموع متوسط للمدخلات مع تحديد الأوزان Weights والتي تحدد قوة الاتصالات بين الخلايا العصبية.
تطبيقات الشبكات العصبية
تم تطبيق مفهوم ﺍﻟﺸﺒﻜﺎﺕ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ على مجموعة واسعة من مشاكل العالم الحقيقي ، من نظام التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية إلى المركبات المستقلة و حتي في مجال الطب والهندسة. وهي مناسبة بشكل خاص للمهام الأساسية التي تتضمن أنماطًا معقدة أو علاقات في البيانات مثل تحديد الكائنات في الصور أو توقع أسعار الأسهم باستخدام اتجاهات السوق.
حدود الشبكات العصبية
على الرغم من الفوائد العديدة للشبكات العصبية والتي تساعد الذكاء الاصطناعي بشكل مذهل، فإن لها أيضًا بعض القيود. أحد القيود الرئيسية هو فرط التخصيص OverTune حيث يصبح النموذج معقدًا للغاية ويبدأ في حفظ بيانات التدريب بدلاً من التعلم على البيانات الجديدة.
يمكن أن يؤدي هذا إلى ضعف الأداء على البيانات الجديدة او غير المرئية والتي يمكن أن تكون مشكلة رئيسية في التطبيق علي مشكلات العالم الحديث.
يتمثل أحد القيود الأخرى هو الحاجة إلى كميات كبيرة من بيانات التدريب والتي قد تكون باهظة الثمن نظرا لطول المعالجة ، أو يصعب الحصول عليها في بعض الحالات.
مستقبل الشبكات العصبية
مع استمرار الباحثين والمطورين في صقل اداء الشبكة العصبية الاصطناعية وتحسينها فإن إمكانيات استخدامها لا حدود لها. تتضمن بعض التطبيقات المستقبلية المثيرة للشبكات العصبية تطوير أنظمة أكثر ذكاءً واستقلالية عن طريق محاكاة الذكاء البشري، مثل السيارات ذاتية القيادة والمساعدين الشخصيين ، فضلاً عن القدرة على الاندماج مع الذكاء الصطناعي و تحليل وتفسير مجموعات البيانات المعقدة في في الوقت الحالى.
من المحتمل أن تؤثر الابحاث الحديثة في الحوسبة الكمومية على مستقبل الشبكات العصبية مما يتيح خوارزميات أكثر قوة وكفاءة.
وبشكل عام يبدو مستقبل الشبكات العصبية مشرقًا ويمكننا أن نتوقع استمرار ابتكار تقنيات جديدة والتقدم في هذا المجال لسنوات قادمة.
اسهامات الشبكات العصبية في رؤية الحاسوب Computer Vision
قدمت الشبكات العصبية مساهمات كبيرة في مجال رؤية الكمبيوتر خاصة في مهام مثل تصنيف الصور عن طريق الذكاء الاصطناعي والكشف عن الأشياء والتعرف على الوجه. كان أحد أقدم تطبيقات الشبكات العصبية في رؤية الكمبيوتر هو تطوير الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) والتي أصبحت أداة قياسية لمهام تصنيف الصور.
محاكاة CNNs تحتوي على تعلم واستخراج الميزات من الصور من خلال سلسلة من الطبقات التلافيفية والتي تسمح بتحقيق دقة عالية في مجموعة واسعة من مهام تصنيف الصور.
بالإضافة إلى ذلك أدت التطورات الأخيرة في التعلم العميق إلى تطوير أكثر تعقيدًا مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) وشبكات GAN الشرطية (CGANs) والتي أثبتت فعاليتها في العمل علي إنشاء صور واقعية ومقاطع فيديو.
اسهامات الشبكات العصبية في الروبوتات
قامت الشبكات العصبية باسهامات كبيرة في مجال الروبوتات خاصة في مهام مثل تخطيط الحركة والتحكم فيها.
استخدمت هذه الخوارزمية لتطوير مجموعة واسعة من الأنظمة الآلية بما في ذلك الأذرع الروبوتية والروبوتات البشرية والمركبات ذاتية القيادة، كما تم استخدام الشبكات العصبية في تطوير خوارزميات التعلم المعزز والتي تسمح للروبوتات بالتعلم من التجربة والتكيف مع البيئات المتغيرة. كما تم تطبيق هذه الخوارزميات بنجاح على مجموعة واسعة من المهام الروبوتية المحاكية بما في ذلك التنقل والإدراك والتلاعب.
مساهمات الشبكات العصبية في الأنظمة الذاتية Autonomous
اسهمت الشبكات العصبية بشكل كبير في مجال الأنظمة المستقلة خاصة في اداء المهام المتكررة والتحكم. أقدم تطبيقات الشبكات العصبية في الأنظمة المستقلة هو تطوير خوارزمية SARSA والتي تستخدم شبكة عصبية تعتمد علي تعلم خطوات مهمة معينة وتنفيذها.
تم استخدام هذه الخوارزمية لتطوير مجموعة واسعة من برامج الأنظمة المستقلة بما في ذلك المركبات الجوية ذاتية القيادة (UAVs) والمركبات الأرضية ذاتية القيادة (UGVs) والروبوتات تحت الماء.
ايضا تم استخدام الشبكات العصبية في تطوير خوارزميات متعددة للتعلم المعزز العميق والتي تسمح للأنظمة المستقلة بالتعلم من التجربة والتكيف مع البيئات المتغيرة.
تم تطبيق هذه الخوارزميات بنجاح على مجموعة واسعة من مهام النظام المستقل بما في ذلك التنقل والإدراك والمعالجة.
ما هي مساهمات الشبكات العصبية في السيارات ذاتية القيادة
قدمت الشبكات العصبية مساهمات عظيمة وضخمة في مجال السيارات ذاتية القيادة ، لا سيما في مهام مثل اكتشاف الأشياء واتخاذ القرار. تعتبر أحد أقدم تطبيقات الشبكات العصبية في السيارات ذاتية القيادة هو تطوير خوارزمية YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) والتي تستخدم شبكة عصبية لاكتشاف الأشياء في الصورة.
طبقت هذه الخوارزمية بنجاح على مجموعة واسعة من مهام السيارات ذاتية القيادة بما في ذلك اكتشاف الأشياء وتتبعها وتجنبها. وتم استخدام الشبكات العصبية في تطوير خوارزميات التعلم المعزز العميق والتي تسمح للسيارات ذاتية القيادة بأن تحاكي التعلم من التجربة والتكيف بالكامل مع البيئات المتغيرة.
ما هي مساهمات الشبكات العصبية في المساعدين الشخصيين
للشبكات العصبية أيضًا مساهمات ذات قيمة كبيرة في مجال المساعدين الشخصيين خاصة في مهام قادرة علي معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام واللغات. أقدم هذه التطبيقات هو تطوير مساعد جوجل Google Assistant الذي يستخدم شبكة عصبية لفهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها.
تم تطبيق هذه الخوارزمية بنجاح على مجموعة واسعة من مهام المساعد الشخصي او الذاتي ، بما في ذلك التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليل الدلالي كما تم استخدام الشبكات العصبية في تطوير نماذج التعلم العميق لتحليل المشاعر ونمذجة الموضوع والتي تُستخدم لفهم البيانات النصية وتحليلها.
خاتمة
الشبكات العصبية هي أداة قوية لحل المشكلات المعقدة في الذكاء الاصطناعي وستساعدنا في حل كثير من تحديات المستقبل . نظرًا لقدرتها على التعلم والتكيف و نمذجة البيانات الجديدة ، فهي مناسبة تمامًا لمجموعة واسعة من التطبيقات و البرامج.
وعلي الرغم من أن هذه التقنية بها بعض القيود ، مثل فرط التجهيز Over Tuning والحاجة إلى كميات كبيرة من بيانات التدريب ، الا ان الباحثون والمطورون يواصلون صقل هذه التكنولوجيا وتحسينها ، مما يجعلها مجال دراسة مثير للمستقبل.