ما هي الشبكات العصبية الاصطناعية وكيف تعمل؟
يمكنهم إنشاء موسيقى تحاكي أسلوب الملحنين الكلاسيكيين المشهورين مثل باخ وموزارت
الشبكات العصبية هي طريقة للذكاء الاصطناعي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بمعالجة البيانات بطريقة مشابهة للدماغ البشري.
وهي تستند إلى نوع من التدريب الآلي يسمى التعلم العميق، حيث يتم استخدام العقد أو الخلايا العصبية المترابطة في طبقات، لتحاكي بنية الدماغ. يخلق هذا النهج نظامًا قابلًا للتكيف يتعلم من الأخطاء ويتحسن باستمرار.
لفهمها بشكل أفضل، يمكن للمرء التفكير في تعليم شبكة عصبية للتعرف على القطط في الصور.
أولاً، يتم عرض مجموعة من صور القطط جنبًا إلى جنب مع العلامة “قطة” على الشبكة. تقوم الشبكة بتحليل أنماط وخصائص هذه الصور، وتعديل أوزان الوصلات بين الخلايا العصبية. بعد التدريب يمكنك الحصول على صورة جديدة والتنبؤ بوجود قطة فيها أم لا.
بهذا المعنى، يتم استخدامها أيضًا في التعرف على الكلام. على سبيل المثال، عند استخدام مساعدين افتراضيين مثل Siri أو Google Assistant ، تتلقى الشبكة العصبية الإشارة الصوتية وتعالجها لتحديد الكلمات المنطوقة.
وبالمثل، تعد هذه الشبكات نموذجًا قادرًا على تأليف الموسيقى الأصلية، وتقليد أسلوب الملحنين الكلاسيكيين المشهورين مثل يوهان سيباستيان باخ و ولفغانغ أماديوس موزارت
. يمكنهم إنشاء صور واقعية لأشخاص غير موجودين، تُعرف باسم ” الشخصيات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي “. تمكنوا من تحليل نص طويل واستخراج الأفكار الرئيسية لتوليد ملخص موجز.
كيف يعملون
هم مستوحون من الدماغ البشري وعمله. مثل الخلايا العصبية، فإنها تتصل ببعضها البعض وترسل إشارات كهربائية لمعالجة المعلومات.
تعمل الشبكات العصبية الاصطناعية، والمعروفة أيضًا باسم العقد، معًا لحل المشكلات، وتشكيل بنية متعددة الطبقات.
تتكون الشبكة العصبية الأساسية من ثلاث طبقات: طبقة الإدخال، حيث تدخل المعلومات إلى الشبكة؛ الطبقات المخفية التي تعالج المعلومات في عدة مراحل طبقة الإخراج التي توفر النتيجة النهائية.
اعتمادًا على المشكلة، يمكن أن تحتوي طبقة الإخراج على عقدة واحدة أو أكثر.
الشبكات العصبية العميقة – تُستخدم طبقات مخفية متعددة مع ملايين الخلايا العصبية الاصطناعية المترابطة.
يتم تمثيل الروابط بين العقد بأوزان، والتي يمكن أن تكون موجبة أو سلبية اعتمادًا على ما إذا كانت تحفز أو تثبط نشاط العقد الأخرى.
لديهم القدرة على تعيين أي نوع من المدخلات أو المخرجات، لكنهم يحتاجون إلى تدريب أكثر شمولاً وكمية كبيرة من بيانات التدريب.
الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على إنتاج صور واقعية لأشخاص غير موجودين في الواقع، والمعروفين باسم “الأشخاص المولدين بواسطة الذكاء الاصطناعي”. (Freepik)
ما يتم استخدامها ل؟
الشبكات العصبية لها تطبيقات مختلفة في قطاعات مختلفة. بعض الأمثلة هي:
الرؤية الاصطناعية: تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعرف على الصور وتمييزها، والتي لها تطبيقات في المركبات ذاتية التحكم، وتعديل المحتوى، والتعرف على الوجه، ووضع علامات على الصور.
التعرف على الكلام: يمكن للأجهزة الإلكترونية تحليل الكلام البشري، والذي يتم تطبيقه في المساعدين الافتراضيين والنسخ التلقائي والترجمة الدقيقة.
معالجة اللغة الطبيعية: تساعد في معالجة وفهم النص الطبيعي الذي تم إنشاؤه بواسطة البشر، والذي يتم استخدامه في روبوتات المحادثة وتحليل البيانات المكتوبة وفهرسة المشاعر وملخصات المستندات.
محركات التوصية: فهي قادرة على تتبع سلوك المستخدم وتقديم توصيات مخصصة، والتي يتم تطبيقها في توصية المنتجات والخدمات بناءً على التاريخ والتفضيلات.
أنواع الشبكات العصبية
هناك تصنيفات مختلفة للشبكات العصبية الاصطناعية. وهنا بعض الأمثلة:
Feedforward: معالجة البيانات في اتجاه واحد، من عقدة الإدخال إلى عقدة الإخراج. كلها متصلة بجميع عقد الطبقة التالية. يستخدمون التعليقات لتحسين التنبؤات بمرور الوقت.
خوارزمية الانتشار العكسي: يتعلمون باستمرار من خلال حلقات التغذية الراجعة التصحيحية. مثل سابقتها، تتدفق البيانات عبر مسارات مختلفة في الشبكة العصبية.
يتم تعيين قيم وزن أعلى للمسارات التي تؤدي إلى تنبؤات صحيحة وقيم وزن أقل للتنبؤات غير الصحيحة.
تلافيفي: إنها مفيدة بشكل خاص في تصنيف الصور. طبقاتها المخفية تؤدي عمليات التلافيف، وهي وظائف رياضية للتوليف أو التصفية.
تستخرج الطبقات المخفية الميزات ذات الصلة من الصور، مثل الحواف واللون والعمق، لتسهيل معالجة الصور وتحسين التعرف على الصور وتصنيفها.
المصدر: infobae
قد يهمك:
