التعلم العميق والذكاء الصناعي

محمد عبد الكريم يوسف
مدرب ومترجم وباحث
(Mohammad Abdul-karem Yousef)

الحوار المتمدن-العدد: 7254 - 2022 / 5 / 20 - 11:29
المحور: العولمة وتطورات العالم المعاصر
    

مجلة التكنولوجيا اليوم
ترجمة محمد عبد الكريم يوسف

هناك الكثير من الأحاديث مؤخرًا حول جميع إمكانيات تعليم الآلات للقيام بأشياء يقوم بها البشر حاليًا في مصانعنا ومستودعاتنا ومكاتبنا ومنازلنا.

بينما تتطور التكنولوجيا - بسرعة - جنبًا إلى جنب مع المخاوف والإثارة ، قد تتركك مصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق في حيرة من أمرك. آمل أن يساعد هذا المقال البسيط في حل الالتباس حول التعلم العميق و الأمثلة العملية الثمانية التالية سوف تساعد في توضيح الاستخدام الفعلي لتكنولوجيا التعلم العميق اليوم.

ما هو التعلم العميق؟

إن مجال الذكاء الاصطناعي هو في الأساس عندما تتمكن الآلات من القيام بمهام تتطلب ذكاءً بشريًا.

وهي تشمل التعلم الآلي ، حيث يمكن للآلات أن تتعلم من خلال الخبرة واكتساب المهارات دون تدخل بشري. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي حيث تتعلم الشبكات العصبية الاصطناعية ، والخوارزميات المستوحاة من الدماغ البشري ، من كميات كبيرة من البيانات. على غرار الطريقة التي نتعلم بها من التجربة ، ستؤدي خوارزمية التعلم العميق مهمة بشكل متكرر ، وفي كل مرة يتم تعديلها قليلاً لتحسين النتيجة. نشير إلى "التعلم العميق" لأن الشبكات العصبية لها طبقات (عميقة) متنوعة تمكن من التعلم. إن أي مشكلة تتطلب "التفكير" لاكتشافها هي مشكلة يمكن أن يتعلم التعلم العميق حلها.

إن كمية البيانات التي ننتجها كل يوم مذهلة - تقدر حاليًا بـ 2.6 كوينتيليون بايت - وهي المورد الذي يجعل التعلم العميق ممكنًا. ونظرًا لأن خوارزميات التعلم العميق تتطلب الكثير من البيانات للتعلم منها ، فإن هذه الزيادة في إنشاء البيانات هي أحد أسباب نمو قدرات التعلم العميق في السنوات الأخيرة. بالإضافة إلى المزيد من إنشاء البيانات ، تستفيد خوارزميات التعلم العميق من قوة الحوسبة الأقوى المتوفرة اليوم بالإضافة إلى انتشار الذكاء الاصطناعي كخدمة. أتاح الذكاء الاصطناعي كخدمة للمنظمات الأصغر الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتحديداً خوارزميات الذكاء الاصطناعي المطلوبة للتعلم العميق دون استثمار أولي كبير.

يتيح التعلم العميق للآلات حل المشكلات المعقدة حتى عند استخدام مجموعة بيانات شديدة التنوع وغير منظمة ومترابطة. كلما تعلمت خوارزميات التعلم العميق ، كان أداؤها أفضل.

أمثلة عملية للتعلم العميق

لقد أصبحنا الأن في وقت تستطيع فيه الآلات تعلم حل المشكلات المعقدة دون تدخل بشري ، ما هي بالضبط المشكلات التي تعالجها؟ فيما يلي عدد قليل من المهام التي يدعمها التعلم العميق اليوم وستستمر القائمة في النمو مع استمرار الخوارزميات في التعلم من خلال ضخ البيانات.

المساعد الافتراضي:

تستخدم الكسا أو سيري أو كورتانا ، المساعدين الافتراضين لمقدمي الخدمات عبر الإنترنت التعلم العميق للمساعدة في فهم الكلام واللغة التي يستخدمها البشر عند تفاعلهم معهم.

الترجمات:

بطريقة مماثلة ، يمكن لخوارزميات التعلم العميق أن تترجم تلقائيًا بين اللغات. ويمكن أن يكون هذا مفيدًا للمسافرين ورجال الأعمال والحكومة.

القيادة الذاتية:

. نرى حاليا شاحنات التوصيل بدون سائق والطائرات بدون طيار والسيارات ذاتية القيادة

الطريقة التي تفهم بها السيارة المستقلة حقائق الطريق وكيفية الاستجابة لها سواء كانت علامة توقف أو كرة في الشارع أو مركبة أخرى هي من خلال خوارزميات التعلم العميق. كلما زادت البيانات التي تتلقاها الخوارزميات ، كانت قدرتها على التصرف بشكل أفضل مثل الإنسان في معالجة المعلومات - وهي تعرف علامة التوقف المغطاة بالثلج أنها لا تزال علامة توقف.

روبوتات المحادثة وروبوتات الخدمة:

روبوتات الدردشة وروبوتات الخدمة التي تقدم خدمة العملاء تستطيع العديد من الشركات الاستجابة بطريقة ذكية ومفيدة لعدد متزايد من الأسئلة السمعية والنصية بفضل التعلم العميق.

تلوين الصور:

كان تحويل الصور بالأبيض والأسود إلى ألوان مهمة في السابق وكانا تتم بدقة بواسطة يد الإنسان. اليوم ، خوارزميات التعلم العميق قادرة على استخدام السياق والكائنات في الصور لتلوينها لإعادة إنشاء الصورة بالأبيض والأسود بالألوان. النتائج مبهرة ودقيقة.

: التعرف على الوجه

يتم استخدام التعلم العميق للتعرف على الوجه ليس فقط للأغراض الأمنية ولكن لوضع علامات على الأشخاص في منشورات فيسبوك وقد نتمكن من الدفع مقابل العناصر الموجودة في المتجر فقط باستخدام وجوهنا في المستقبل القريب. تتمثل التحديات التي تواجه خوارزميات التعلم العميق للتعرف على الوجه في معرفة أنه الشخص نفسه حتى عندما يغير تسريحات الشعر أو ينمو أو يحلق لحيته أو إذا كانت الصورة الملتقطة سيئة بسبب الإضاءة السيئة أو العوائق.

الأدوية والمستحضرات الصيدلانية:

من تشخيص الأمراض والأورام إلى الأدوية الشخصية التي تم إنشاؤها خصيصًا لجينوم الفرد ، يحظى التعلم العميق في المجال الطبي باهتمام العديد من أكبر شركات الأدوية والطب في العالم.

تسوق وترفيه شخصي:

هل تساءلت يومًا كيف يأتي نتفلكس بمقترحات لما يجب أن تشاهده لاحقا؟ أو من أين تأتي أمازون بأفكار لما يجب عليك شراؤه بعد ذلك وهذه الاقتراحات هي بالضبط ما تحتاجه ولكنك لم تعرفه من قبل؟ نعم ، إنها خوارزميات التعلم العميق في العمل.

كلما زادت خبرة خوارزميات التعلم العميق ، و أصبحت أفضل. وخلال سنوات قليلة غير عادية قادمة سوف تستمر التكنولوجيا في النضج والمزيد من النضج .

العنوان الاصلي
Deep Learning and AI , Technology Today , 2022.

#محمد_عبد_الكريم_يوسف (هاشتاغ)       Mohammad_Abdul-karem_Yousef#          

---

ترجم الموضوع إلى لغات أخرى - Translate the topic into other languages

---

الحوار المتمدن مشروع تطوعي مستقل يسعى لنشر قيم الحرية، العدالة الاجتماعية، والمساواة في العالم العربي. ولضمان استمراره واستقلاليته، يعتمد بشكل كامل على دعمكم. ساهم/ي معنا! بدعمكم بمبلغ 10 دولارات سنويًا أو أكثر حسب إمكانياتكم، تساهمون في استمرار هذا المنبر الحر والمستقل، ليبقى صوتًا قويًا للفكر اليساري والتقدمي، انقر هنا للاطلاع على معلومات التحويل والمشاركة في دعم هذا المشروع.
 

اشترك في قناة ‫«الحوار المتمدن» على اليوتيوب
في رحيل جليل شهباز، عضو هيئة إدارة الحوار المتمدن	في رحيل شاكر الناصري، أحد مؤسسي الحوار المتمدن

كيف تدعم-ين الحوار المتمدن واليسار والعلمانية على الانترنت؟

تابعونا على:

الفيسبوك

التويتر

اليوتيوب

RSS

الانستغرام

لينكدإن

تيلكرام

بنترست

تمبلر

بلوكر

فليبورد

الموبايل