الشبكات العصبية الاصطناعية
نحن نعلم أن عالمنا يتغير بسرعة – ولكن هناك الكثير من التطورات التكنولوجية الملموسة التي قد لا تسمع الكثير عنها في الصحف أو على التلفزيون ، والتي مع ذلك لها تأثير كبير على حياتنا.
ترتبط بعض هذه القصص الجديدة الكبيرة بالشبكة العصبية الاصطناعية – وهي ظاهرة جديدة نسبيًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي التي تقود جميع أنواع التقدم في العديد من المجالات ، من الترفيه إلى الطب.
تعتمد الشبكات العصبية الاصطناعية على فكرة أن التقنيات يمكنها نمذجة العمل البيولوجي للدماغ البشري ، باستخدام وحدات صغيرة تتوافق مع الخلايا العصبية البشرية الفردية ومجموعات الخلايا العصبية ، لإنتاج المخرجات بناءً على المدخلات.
تعتمد فكرة الشبكة العصبية الاصطناعية على فلسفة “الترابطية” التي ظهرت في الأربعينيات من القرن الماضي ، وتنظر كيف يمكن لعدد كبير من الوحدات العصبية المتعاونة أن تؤثر على السلوك العام والإدراك. طريقة أخرى لقول ذلك هي أننا كبشر ، اكتشفنا أنه يمكننا بناء نماذج أفضل من خلال الجمع بين العديد من هذه الخلايا العصبية الاصطناعية وجعلها تعمل معًا بطرق تشبه إلى حد بعيد عمليات التفكير البيولوجي الخاصة بنا.
إذن ما الذي تجلبه الشبكات الاصطناعية إلى الطاولة؟ الكثير في الواقع. على الرغم من أنها ليست اسمًا مألوفًا ، أو علامة تجارية مألوفة ، أو حتى جزءًا رئيسيًا من مناهج المدارس الابتدائية أو الثانوية ، فإن العمل على الشبكات العصبية الاصطناعية أصبح شائعًا في الكثير من المجالات.
6 تطورات كبيرة يمكنك أن تنسبها إلى الشبكات العصبية الاصطناعية
اللعب وما بعده
ربما سمعت مؤخرًا أن الكمبيوتر كان قادرًا على التغلب على لاعب بشري في لعبة “Go” ، وهي لعبة أكثر تعقيدًا من لعبة الشطرنج. يفهم الكثير منا بشكل حدسي أن هذه خطوة أخرى إلى الأمام على الطريق نحو ذكاء اصطناعي أقوى – لقد تعلمنا عن تفوق أجهزة الكمبيوتر التي تلعب الشطرنج في التسعينيات ، لذلك يبدو هذا بمثابة تقدم منطقي.
إن ظهور كيانات الذكاء الاصطناعي ، المدعومة بشبكات عصبية اصطناعية ، يمكنها التغلب على البشر في Go أمر مهم – ولكن ما قد لا تعرفه هو أن شركة IBM ، وهي شركة ساهمت في هذا الوضع الناشئ للعب اللعبة ، تقوم أيضًا بتجربة أساسيات جديدة تقنيات الذكاء الاصطناعي التي ستجعل الشبكات العصبية الاصطناعية أكثر قدرة وأسرع. انخفضت الأخبار الشهر الماضي أن شركة IBM ستخفض 240 مليون دولار في مشروع مشترك مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، مما يضاعف من قوة ANN والتقنيات ذات الصلة لتذهب إلى أبعد مما كانت عليه من قبل.
مزيد من الدقة في علاج السرطان
يعد السرطان أحد أكثر الأمراض المربكة في قاموس الطب الغربي – ولكن الآن ، يتم دعم أنواع جديدة جدًا من أبحاث السرطان بواسطة الشبكات العصبية الاصطناعية حيث يقترب العلماء من اختراق طرق جديدة لعلاج العديد من أنواع الأورام المختلفة.
تتمثل إحدى الطرق الأساسية التي تساعد بها الشبكات العصبية الاصطناعية في تشخيص وعلاج سرطانات الثدي والبروستاتا والرئة وأنواع أخرى من السرطانات في القدرة على استخدام مجموعات كبيرة من البيانات وتحديد المسار للمضي قدمًا – سواء كان ذلك في تصنيف حالات السرطان ، أو باستخدام البيانات المتعلقة بالتعبير الجيني ، تستخدم مجموعة من علاجات السرطان الجديدة رؤى مستمدة من الذكاء الاصطناعي لمحاولة إنقاذ الأرواح.
التقدم في علم الأعصاب
الشبكات العصبية الاصطناعية ليست مفيدة فقط في أبحاث السرطان – يمكن للمبادئ نفسها أن تأخذ جميع أنواع البيانات السريرية وتنقحها إلى أشكال أكثر قابلية للتنفيذ.
ولكن هناك علاقة خاصة بين الشبكات العصبية الاصطناعية وعلم الأعصاب – لأنه حتى عندما نجمع وحدات البناء هذه التي تحاكي الدماغ البشري ، فإننا نتعلم المزيد عن كيفية عمل الدماغ البشري – وهو ما يدعم المرافق الحديثة الجديدة لخدمة المرضى بطرق جديدة.
مع دخول العلماء وإنشاء أنظمة ANN ، فإنهم يبحثون في كيفية إطلاق الخلايا العصبية للنبضات عبر المشابك. إنهم يجمعون ويصنفون الشبكات العصبية التي تشكل أجزاء من دماغ الإنسان. في أجزاء وأجزاء ، يعملون نحو الهدف العام لأبحاث الذكاء الاصطناعي المتقدمة – لمحاكاة عمل الدماغ البيولوجي بشكل كامل ، وتحويل هذه النتائج إلى شيء يشبه إلى حد كبير الفكر البشري المستمد من تقنية مستقلة. عندما يستخدم الناس الشبكات العصبية الاصطناعية ، سيتعلمون المزيد حول ما يحدث في الدماغ ، وما يحدث عندما نحلم ، وما يحدث عندما يصاب شخص ما بسكتة دماغية – وكل هذا سوف يغذي التوسع في مجالات مختلفة من علم الأعصاب. أثناء تطويرنا للذكاء الاصطناعي ، نعمل أيضًا على تطوير فهمنا لأنفسنا.
الذكاء الاصطناعي والتسويق الشخصي
اختراق آخر تدعمه الشبكات العصبية الاصطناعية هو القدرة الخارقة للمسوقين على معرفة ما يريده المستهلك ويحتاجه.
ربما تكون قد واجهت هذا النوع من الأشياء في محرك توصيات موقع الويب ، أو في موجز Pandora ، أو في أي مكان آخر. تشاهد إعلانات مستهدفة لدرجة تبدو زاحفة – تحصل على معلومات حول الأشياء التي قد تريدها أو تهتم بها ، لكنك لم تخبر أي شخص عنها مطلقًا. غالبًا ما يكون كل هذا مدفوعًا بالشبكات العصبية الاصطناعية وخوارزميات التعلم الآلي القادرة على إنشاء اتصالات بمفردها ، بدلاً من أن يقودها صناع القرار البشريون. دقتها خارقة ، وستتحسن مع مرور الوقت.
واجهات يومية
إليك طريقة مثيرة للاهتمام للتفكير في الاختراقات التي يحققها العلماء مع الشبكات العصبية الاصطناعية – مقال من Gizmodo يتحدث عن كيفية رؤيتنا لنتائج الشبكات العصبية الاصطناعية في اللعب كل يوم على الإنترنت – أحد الأشياء المهمة التي يشير إليها هذا المقال هو أن أحد أكثر الحدود الواعدة لاستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية هو التعرف على الصور.
في الاستخدام المبكر لأدوات الذكاء الاصطناعي هذه ، اكتشف العلماء كيفية مساعدة أجهزة الكمبيوتر على التعرف على صور كل شيء من القطط إلى الوجوه البشرية الفردية. ويتم تطبيق ذلك بالفعل بعدة طرق – على منصات المراسلة الخاصة بك ، في ملفك الشخصي على Facebook ، وحتى ، ربما ، في المطار المحلي الخاص بك.
اكتسب مجال القياسات الحيوية الكثير من فكرة أنه يمكنك استخدام التعرف على الصور لتحديد هوية الفرد. وبالطبع ، مكاسب التسويق من التعرف على الصور أيضًا ، مما يساعد على تجميع تلك الاتصالات التي ستجذب المستخدم البشري. ولكن على مستوى أوسع ، فإن القدرة على استخراج الصور من أجل البيانات بها جميع أنواع التطبيقات المفيدة – بحيث في مرحلة ما ، لن نتغذى بالكلمات على أجهزة الكمبيوتر بعد الآن – سنكون قادرين على منحهم الصور إلى أظهر لهم كل ما نحاول نقله – وكما يعلم الجميع ، فإن الصورة تساوي 1000 كلمة.
نقطة أخرى مثيرة للاهتمام من قطعة Gizmodo هي أن معالجة اللغة الطبيعية هي أيضًا نتاج عمل ANN. لقد استخدمنا ذلك منذ فترة ، سواء كان ذلك باستخدام أدوات Siri أو الإملاء أو أي شكل آخر ؛ إن الطرق التي تقوم بها أجهزة الكمبيوتر بتفكيك الصوتيات وتحويلها لها علاقة كبيرة بالبحث المبكر في الشبكات العصبية الاصطناعية.
ذكاء الأعمال
بصرف النظر عن القدرة على تحديد العملاء الفرديين وتشريح معلوماتهم الشخصية لأغراض التسويق ، تستخدم الشركات أيضًا الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم الآلي بطرق أخرى مهمة جدًا.
العمل عبارة عن كائن حي – وأي عمل ذي حجم كبير سيحتاج إلى الكثير من التوجيه ، سواء كان ذلك يوميًا أو على المدى الطويل.
بمجرد أن أصبحت البرامج متقدمة بما فيه الكفاية ومتقدمة بدرجة كافية ، بدأ البائعون في بناء منصات برمجيات مختلفة للمؤسسات لمساعدة الشركات على أتمتة كل ما اعتادوا القيام به يدويًا. تعمل أتمتة Salesforce على تعزيز قوة فرق المبيعات من خلال التكنولوجيا. تساعد أدوات إدارة علاقات العملاء في تعزيز اتصالات أفضل بالجمهور المستهدف. تحصل أدوات إدارة سلسلة التوريد على المواد الخام اللازمة في مواقع العمل. وتستوعب أدوات ذكاء الأعمال العامة جميع البيانات الأولية وتحولها إلى تقارير قابلة للتنفيذ يمكن للمديرين التنفيذيين استخدامها.
بدلاً من القيام بجولات تفصيلية للمرافق ومحاولة تخيل ما سيحدث في المستقبل ، يبحث قادة اليوم بشكل متزايد في لوحات المعلومات المرئية ويرون بوضوح ما يتعين عليهم القيام به لجعل العمل يعمل بشكل أفضل. كل هذه الشفافية ، مرة أخرى ، تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية – والتعلم الآلي وأدوات التعلم العميق – المطبقة على هذه المحركات التحليلية تمنحنا المعرفة التي نحتاجها بطرق تستند إلى تلك المحاكاة المهمة جدًا للفكر البشري.
كل هذه الاختراقات ليست سوى قمة جبل الجليد. هناك ثورة قادمة – تغيير بحري هائل في الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا. ستبدأ الروبوتات وأجهزة الكمبيوتر الأكثر ذكاءً وقدرة في الظهور ، والشكل والتصرف مثلنا – والأمر متروك لنا لمعرفة كيفية عمل ذلك.
