تتردد على المسامع الكثير من المصطلحات الطنانة في عالم الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة، حتمًا قد سمعت بمصطلح التعلم العميق وتعلم الآلات، إذ لم تعد غريبة إطلاقًا؛ تحديدًا إن كنت من متابعي الشؤون التقنية ذات العلاقة، كما أصبحت أيضًا مألوفة للفئات التي لا تأبه بالًا للأمر؛ وقد جاء ذلك نتيجة الضجة العارمة على مواقع التواصل الاجتماعي بالدرجةِ الأولى حول الذكاء الاصطناعي، لكن كمسميّات فإنها مألوفة، إلا أنك حتمًا بحاجة ماسة للتعرف على ماهية ذلك وأهميته، والتعرف على أبرز التطبيقات المحيطة بنا.

التعليم العميق Deep Learning

رغم كثرة التطبيقات والأمثلة العملية على التعليم العميق المنتشرة في العالم الحالي، إلا أنك تطمح للتعمق والغوص في بحر المعلومات الخفية خلف هذا المصطلح؛ فإنه أسلوب تعليمي تنتهجه الآلة الذكية لتحاكي به الذكاء البشري، إذ ترتكز على خوارزمية قائمة على التعلم من التكرار للمهمة الواحدة نتيجة أدائها مرارًا، وبذلك ستكون الشبكات العصبية قادرة فعلًا على التعلم من تلقاء نفسها والتعامل مع الموقف بكفاءة عالية.

في التعليم العميق أسلوبٌ مميز تمارسه الشبكات العصبية الاصطناعية خلال الممارسة اعتمادًا على الطبقات العميقة المزودة بها، إذ تقع على عاتق كل طبقة من هذه الطبقات مسؤولية أداء مهام معينة تسهّل عليها التعلم، من الرائع أن الطبقات العميقة لديها قدرة خارقة على توليد كم هائل من البيانات يتخطى حاجز 2.6 كوينتيليون بايت تقريبًا، وقد أفضى ازدهار الأساليب والتقنيات المعززة لاستخلاص البيانات والإتيان بها في السنوات الأخيرة إلى تمكين طبقات التعليم العميق من أداء دورها على أكمل وجه.

توجهت المؤسسات والشركات المتوسطة في مختلف أرجاء العالم إلى استغلال هذه التقنية لمصلحتها؛ وتحديدًا في إصلاح الأخطاء وحل المشكلات التي تواجهها، ما عزز انتشار الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في السنوات القليلة الماضية.

يوصف التعلم العميق أحيانًا بأنه النسخة المعقدة والمطوّرة من تعلم الآلة، وبناءً عليه تم التوصل إلى الأهمية الكامنة خلف التعلم العميق؛ والتي تمثلت بما يلي:

 التشابه الكبير بينه وبين القدرة البشرية على تحليل البيانات بأسلوبٍ منطقي واستخلاص الاستنتاجات أيضًا.

وجود شبكة عصبية اصطناعية تتشابه إلى حدٍ كبير مع الشبكة العصبية البيولوجية الموجودة عند الإنسان؛ بالتالي اتساع نطاق القدرة على التعلم.

الكفاءة العالية في معالجة وتحليل البيانات غير المهيكلة بخلافِ تعلم الآلة.

الخروج بالعديد من الملاحظات العامة بعد الفهم الدقيق للبيانات غير المهيكلة.

القدرة الفائقة على تحليل أكبر كم من البيانات والتنقيب عن الرؤى غير المسبوقة؛ رغم عدم وجود الخبرة لديه حول ذلك.

إمكانية التعلم بجدارة دون الحاجة للمتابعة والإشراف، وإنما يبدأ بالتحسن تدريجيًا حسب سلوك المستخدم.

تصحيح الأخطاء في الجمل والمصطلحات والتعامل معها من السياق بكفاءة.

تطبيقات التعليم العميق في الذكاء الاصطناعي 

لم تعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي أعجوبة كما في السابق إطلاقًا، فقد بات من المتوقع أن يلامس أي مجال في حياتنا وتقبله دون استغراب إطلاقًا، إلا أن أكثر تطبيقات التعليم العميق في الذكاء الاصطناعي تتمثل بما يلي:

السيارة ذاتية القيادة autonomous cars

بعد مضي سنوات طويلة من الإيمان باستحالة وجود مركبة تسير دون سائق، أو طائرة تحلق بدون طيّار؛ فقد تمكن الذكاء الاصطناعي من جعل المستحيل واقعًا بأبهى حلّة، إذ تعتمد هذه التطبيقات بدورها على التعلم بالتكرار والتجربة، لذلك ستلاحظ حتمًا أن السيارة ذاتية القيادة تسير بالطريق بأسلوب مسيّر بحيث تقف فورًا بمجرد الاقتراب من جسمٍ ما تشعر بأنه على مقربةٍ منها، كما لا يؤدي الثلج عائقًا أبدًا أمامها في التعرف على شواخص المرور؛ ويأتي ذلك نتيجة التعلم العميق والمتكرر في مثل هذه المواقف.

تمكنت روبوتات الدردشة من تحقيق نتائج مذهلة للشركات والمؤسسات بشكل عام؛ وتحديدًا بعد الدور الفعال في خدمة العملاء والتجاوب بكفاءة عالية بدعم الخدمة الصوتية والكتابية وغيرها، بالتالي تحقيق المزيد من الأرباح وكسب العملاء.

اندمج التعليم العميق أيضًا في مجال تعديل الصور وتلوينها وإدخال التغييرات التي طالما طمح الإنسان بها، حتى تمكن الإنسان من تلوين صور ملتقطة منذ زمنٍ بعيد بالأبيض والأسود فقط؛ ولا تشعر إطلاقًا بأنها قديمة بل كأنها التقطت الآن، كما يمكن تلوين اللوحات المرسومة بالفرشاة اليدوية بكل براعة.

أصبح التعليم العميق مهيمنًا أيضًا على مجال الحماية والخصوصية؛ إذ يمكنه التعرف على الوجه بكل سهولة مهما اختلفت تسريحة الشعر أو غيرها، لذلك فقد تمكن الإنسان مؤخرًا من العمل مليًا على استغلالها في فتح التطبيقات المغلقة ببصمة الوجه.

التسوق والترفيه الشخصي

قد تكون يومًا جالسًا وتتحاور مع آخرين ببعض الأمور، وبمجرد أن فتحت حسابك في فيسبوك أو نتفلكس ترى انهمار بالإعلانات والاقتراحات حول الأمر ذاته، أمر مذهل للغاية، فإن الذكاء الاصطناعي قد تمكن من معرفة ما تحتاج إليه بدقة اعتمادًا على الخوارزميات القادرة على التعلم من التجربة والتكرار.

التحديات التي تواجه التعليم العميق

رغم الإنجازات المذهلة التي حققها التعليم العميق في الذكاء الاصطناعي وما جاء به إلينا من تطبيقات حقًا سهلّت الحياة وجعلتها أكثر مرونة، إلا أن هناك بعض التحديات والعيوب التي تقف عائقًا أمام ذلك، على رأسها أن التعليم العميق لا يمضي قدمًا إلا حسب ما يتوفر من بيانات أدخلت إليه عند التدريب، لذلك قد تكون البيانات محدودة للغاية بهذا الشأن؛ من هذا المنطلق تعتبر محدودية البيانات تحدٍ بذاته.

كما أن التحيز واحدة من التحديات التي يعاب بها التعليم العميق؛ فإنه موجّه نحو البيانات التي يزوّد بها فقط سواء كانت تنتمي لجهةٍ ما أو تخالف أخرى، بحيث يرتكز على رأي أو وجهة نظر المبرمج في اتخاذ قراره حسبما أحيل إليه من بيانات.

كما أن تعقيد البرمجة في بعض الأحيان قد تكون عائقًا أيضًا، حيث يجعل التعلم أمرًا معقدًا للغاية، ما يترتب عليه التداخل في بعض العمليات واضطراب تنفيذها، كما تتأثر أيضًا عملية التعليم العميق بالأجهزة المستخدمة وكفاءة التنفيذ.

ختامًا، فإن التعليم العميق في الذكاء الاصطناعي وسيلة عظيمة في تسيير التقنيات وتجهيزها لتكون قادرة على خدمة الإنسان وتسهيل الحياة أكثر عليه.

<a href="https://www.analyticsinsight.net/what-is-deep-learning-its-limitations-and-challenges/" rel="noopener ugc nofollow" target="_blank">What is Deep Learning, its Limitations, and Challenges?</a>

<a href="https://www.mathworks.com/discovery/deep-learning.html" rel="noopener ugc nofollow" target="_blank">What Is Deep Learning?</a>

<a href="https://bernardmarr.com/what-is-deep-learning-ai-a-simple-guide-with-8-practical-examples/" rel="noopener ugc nofollow" target="_blank">What Is Deep Learning AI? A Simple Guide With 8 Practical Examples</a>

تتردد على المسامع الكثير من المصطلحات الطنانة في عالم الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة، حتمًا قد سمعت بمصطلح التعلم العميق وتعلم الآلات، إذ لم تعد

التعلم العميق Deep Learning في الذكاء الاصطناعي - كل ما تحتاج أن تعرفه

إيمان الحياري

اقرأ ايضاّ