التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي: أحدث الأبحاث والاتجاهات

يُعد التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي أحدث تقنيات التعلم الآلي التي تسعى إلى محاكاة العقل البشري، ويعتمد على استخدام شبكات عصبية متعددة الطبقات لتحليل البيانات وفهم الأنماط بشكل عميق.

يتميز التعلم العميق بقدرته على معالجة كميات ضخمة من البيانات واستخلاص الأنماط بشكل تلقائي، مما يمكّن الأنظمة من تحسين أدائها بمرور الوقت.

سنتناول في هذا المقال تقنيات التعلم العميق المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، ودورها في الابتكارات الحديثة، بالإضافة إلى استعراض أحدث الاتجاهات والأبحاث في هذا المجال المتطور.

ما هو التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي؟

التعلم العميق هو أحد أنواع التعلم الآلي التي تهدف بشكل أساسي إلى محاكاة طريقة عمل العقل البشري، إذ يعتمد التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي على شبكات عصبية متعددة الطبقات، تقوم كل منها بتحليل جزء من البيانات.

لكن هل فكرت كيف تساعد تقنيات التعلم العميق الذكاء الاصطناعي على تعليم نفسه بنفسه؟ في الواقع، يعتمد التعلم العميق على مشاهدة كميات كبيرة من البيانات، واستنتاج الأنماط التي تربط بين تلك البيانات عندما تحلل كل طبقة من الشبكات العصبية جزء من المدخلات. 

على سبيل المثال قد تتعلم الطبقة الأولى كيفية التعرف على حواف الصورة، والطبقة الثانية كيفية التعرف على الأشكال، والطبقة الثالثة كيفية التعرف على الكائنات وهكذا. [1]

ما هي تقنيات التعلم العميق المستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟

يعتمد التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي على العديد من التقنيات الرئيسية لفهم الأنماط والتنبؤ بالبيانات، وإليك أكثر تلك التقنيات شيوعًا: [2] [3]

• الشبكات العصبية التلافيفية (CNN): تستخدم بشكل أساسي في معالجة الصور والفيديوهات، من خلال تحليل الصور والتعرف على الوجوه والأنماط والكائنات.
• الشبكات العصبية المتكررة (RNN): تتعامل مع البيانات المتسلسلة أو الزمنية، نظرًا لقدرتها على تذكر المعلومات السابقة أثناء معالجة البيانات، وبالتالي تستخدم في الذكاء الاصطناعي للتعرف على الكلام والترجمة الآلية وتحليل النصوص.
• الشبكات التنافسية التوليدية (GAN): تتكون من شبكتين متنافستين هما المميز والمولد، يستخدم المولد لإنشاء بيانات تشبه البيانات الأصلية، بينما يحاول المميز التفريق بينها.
• المحولات (Transformers): أحد نماذج التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على تقنية الانتباه الذاتي، وتُعد نموذج متقدم لمعالجة البيانات المتسلسلة بشكل أكثر دقة.

ما هي تقنية التعلم العميق الشائعة في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تُعد تقنية التعلم العميق الشائعة في الذكاء الاصطناعي التوليدي هي الشبكات التوليدية التنافسية، والتي تعمل بهدف توليد بيانات جديدة مثل الصور والفيديوهات، من خلال شبكتين عصبيتين هما: [4]

• المولد: يعمل باستمرار على توليد بيانات جديدة مشابهة للبيانات الأصلية بهدف خداع المميز.
• المميز: يعمل على التفريق بين البيانات الحقيقية والبيانات المزيفة التي أنشأها المولد.

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في العديد من التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل توليد الصور والنصوص والترجمة الفورية وإنشاء مقاطع الفيديو. 

أحدث الأبحاث والاتجاهات في مجال التعلم العميق

توجد الكثير من التوجهات الحديثة في مجال التعلم العميق التي ومنها: [5]

• التعلم الآلي بدون أكواد: يساعد على إنشاء نماذج للتعلم الآلي واستخدام أدوات البرمجة دون الحاجة إلى معرفة تقنية عميقة.
• TinyML: يساعد في تطبيق التعلم العميق على أجهزة ذات قدرة محدودة، مثل أجهزة الاستشعار الصغيرة.
• التعلم الآلي التلقائي: يهدف إلى إنجاز عدد كبير من الخطوات بشكل اوتوماتيكي في خطوة واحدة مبرمجة.

يمثل التعلم العميق في الذكاء الاصطناعي خطوة محورية نحو تطويره وزيادة قدراته في المستقبل، وذلك لما له من تطبيقات تتنوع بين توليد الصور والفيديوهات والتعرف على الأنماط وتحليل العناصر وغيرها من التطبيقات.

تسعى الأبحاث العلمية الحالية إلى تسهيل الوصول للذكاء الاصطناعي من خلال العديد من الأدوات مثل التعلم بدون كود و Tiny ML، لتزيد من فرصة استخدامه في مختلف جوانب حياتنا.