الشبكات العصبية الاصطناعية: كل ما تحتاج معرفته 3arabi AI

هل تعلم أن عقلك يحتوي على شبكة معقدة من الخلايا العصبية يمكن محاكاتها رقمياً؟ اكتشف قوة الشبكات العصبية الاصطناعية التي تتعلم مثل البشر بل وأسرع!

في هذا الدليل الشامل من 3arabi AI، سنأخذك في رحلة لفهم هذه التقنية الثورية. بعد قراءته، سترى العالم الرقمي من حولك بطريقة مختلفة تماماً.

ما هي الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي؟

الشبكات العصبية، المعروفة أيضاً باسم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)، تمثل نموذجاً أساسياً في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. وقد صُممت لمحاكاة طريقة عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري بهدف التعرف على الأنماط واتخاذ القرارات بشكل يشبه ما يقوم به الإنسان.

تتكون هذه الشبكات من طبقات مترابطة من خلايا عصبية اصطناعية تعرف بالعقد، وتُرتب عادة في طبقة إدخال تتلقى البيانات، تليها طبقة أو أكثر تُعرف بالطبقات المخفية حيث تتم المعالجة، وتنتهي بطبقة إخراج تقدم النتائج النهائية. كل اتصال بين الخلايا يحمل وزناً رقمياً يعكس أهميته، وتقوم كل خلية عصبية بحساب مجموع مدخلاتها المرجحة ثم تمرر الناتج من خلال دالة تنشيط مثل ReLU أو الدالة السينية.

تتعلم الشبكات العصبية من خلال عملية تدريب تعتمد على تعديل الأوزان والانحيازات لتقليل الفجوة بين المخرجات المتوقعة والقيم الحقيقية المستهدفة، وذلك باستخدام خوارزميات مثل الانتشار العكسي التي غالباً ما تُدمج مع أساليب التحسين مثل الانحدار التدرجي.

تعود الجذور التاريخية لهذا المجال إلى عام 1943 مع نموذج ماكولوتش وبيتس للخلايا العصبية الاصطناعية، ثم تطور المفهوم في عام 1958 مع تقديم بيرسي روزنبلات لنموذج “المُدرك”، وصولاً إلى خوارزمية الانتشار العكسي في الثمانينيات، والتي مهدت الطريق لتطورات التعلم العميق المعاصرة. وتشمل هذه التطورات شبكات CNN المستخدمة في تحليل الصور، وشبكات RNN لمعالجة البيانات التسلسلية، وأخيراً البُنى المعتمدة على المحولات التي أحدثت ثورة في معالجة اللغة والتعلم الآلي بشكل عام.

أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية

تنقسم الشبكات العصبية الاصطناعية إلى أنواع متعددة تتفاوت في بنيتها وآلية عملها وفقاً لطبيعة المهام التي تؤديها. وفيما يلي نستعرض أبرز هذه الأنواع وأكثرها شيوعاً.

الشبكات العصبية التغذية الأمامية 

تتميز الشبكات العصبية التغذية الأمامية  ببنية تتحرك فيها البيانات في اتجاه واحد فقط، بدءاً من المدخلات مروراً بالطبقات المخفية، وانتهاءً بالمخرجات. تعد الشبكات التغذية الأمامية أساسًا لمعظم مهام الشبكات العصبية الاصطناعية الأساسية، مثل التصنيف والانحدار. من أبسط أشكالها المدركات التي تتكون من طبقة واحدة فقط، أما المدركات متعددة الطبقات فتتضمن إضافة طبقات مخفية تحتوي على تنشيطات غير خطية تعزز قدرة الشبكة على تعلم أنماط معقدة.

الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)

تتميز الشبكات العصبية التلافيفية باستخدامها طبقات تلافيفية وطبقات تجميع تهدف إلى اكتشاف الأنماط المكانية في البيانات. تعد هذه الشبكات من الأدوات الأساسية في مجالات التعرف على الصور والرؤية الحاسوبية وتحليل الفيديو، كما أنها تستخدم بشكل متزايد في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لما تتمتع به من قدرة عالية على استخراج السمات المهمة من البيانات ذات البنية المكانية أو التسلسلية.

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

تتميز الشبكات العصبية المتكررة بوجود حلقات داخل بنيتها تسمح لها بحفظ ومعالجة البيانات المتسلسلة على مر الزمن، مما يجعلها مناسبة جداً لتحليل السلاسل الزمنية، ونمذجة اللغة، والتعرف على الكلام. من أشهر أنواعها شبكة الذاكرة طويلة المدى (LSTM) التي تساهم في التخفيف من مشكلة تلاشي التدرجات عند التعامل مع التبعيات طويلة الأمد، بالإضافة إلى وحدة البوابات المختصرة (GRU) التي تتميز ببنية أبسط وأخف حسابياً مقارنة بـ LSTM، مع الحفاظ على أداء جيد في العديد من التطبيقات.

شبكات دوال الأساس الشعاعي (RBFNs)

تعتمد شبكات دوال الأساس الشعاعي في بنيتها على استخدام طبقات مخفية تقوم بتطبيق دوال الأساس الشعاعي لقياس المسافات بين المدخلات ونقاط الثقل، مما يسمح لها بالتفاعل مع البيانات بناءً على قربها من مراكز معينة. تُستخدم هذه الشبكات بشكل واسع في تقريب الدوال، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية، بالإضافة إلى تطبيقات التصنيف، نظراً لقدرتها على التعلم من التوزيع المكاني للبيانات.

الشبكات العصبية المعيارية

تتألف الشبكات العصبية المعيارية من مجموعة من الشبكات المستقلة التي تعمل بشكل متوازٍ، حيث يُخصص لكل شبكة منها مهمة فرعية محددة ضمن المشكلة العامة. وتعد هذه البنية مناسبة لتحليل المشكلات المعقدة من خلال تقسيمها إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة، مما يسهم في تحسين الأداء وزيادة كفاءة المعالجة.

المحولات والشبكات التوليدية التنافسية (GANs)

تُعد المحولات من أبرز النماذج المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية، حيث تعتمد على آلية الانتباه الذاتي التي تتيح لها نمذجة التبعيات طويلة المدى داخل التسلسلات بكفاءة عالية. أما الشبكات التوليدية التنافسية (GANs)، فهي تقوم على مبدأ التنافس بين نموذجين، أحدهما يعمل كمولد يحاول إنتاج بيانات تشبه البيانات الحقيقية، والآخر كمُميز يسعى إلى التمييز بين البيانات الحقيقية والمولدة، مما يؤدي إلى تحسين جودة المخرجات في مهام مثل إنشاء الصور وتوليف البيانات.

تطبيقات الشبكات العصبونية الاصطناعية

فيما يلي أهم الاستخدامات العملية لنماذج الشبكات العصبية الاصطناعية عبر مختلف المجالات:

الرعاية الصحية والطب

التصوير الطبي 

تقوم الشبكات العصبونية الاصطناعية بتحليل صور الأشعة السينية، والتصوير المقطعي المحوسب، والتصوير بالرنين المغناطيسي للكشف عن الأورام، واعتلال الشبكية السكري، وغيرها.

تشخيص الأمراض وتخطيط العلاج 

التنبؤ بنوبات المرض وتخصيص العلاجات مثل الأمراض المزمنة أو السرطان، باستخدام بيانات المرضى.

التنظير السريري

تحديد العلامات المبكرة لسرطانات الجهاز الهضمي بحساسية عالية.

المالية والتأمين

كشف الاحتيال

مراقبة المعاملات في الوقت الفعلي للكشف عن السلوكيات غير الطبيعية. تُستخدم هذه التقنية من قِبل باي بال، وماستركارد، والبنوك.

توقعات الأسهم والسوق

يساهم التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية الاصطناعية مثل الشبكات المتكررة (RNNs) وأنظمة الذاكرة طويلة الأمد (LSTMs)، في تحسين دقة التنبؤات وخاصة في مجال أسهم الذكاء الاصطناعي.

تقييم الائتمان وتحليل المخاطر

تحليل مخاطر القروض وإجراء عمليات إعادة التأمين تلقائياً بالاعتماد على بيانات المعاملات والبيانات الديموغرافية.

الرؤية الحاسوبية والقياسات الحيوية

التعرف على الوجه

تستخدم في المصادقة ضمن أنظمة الأمان وفي تطبيقات مخصصة للمستخدمين.

التعرف على الحروف والتوقيعات

يستخدم في أتمتة معالجة المستندات وتنظيم البريد وتصنيفه.

معالجة الكلام واللغة

التعرف على الكلام

تُوظَّف هذه التقنية في المساعدين الافتراضيين وفي أنظمة تحويل الصوت إلى نص في المجالات الطبية والسريرية.

فهم اللغة الطبيعية 

معالجة اللغة الطبيعية تمكن من تشغيل روبوتات الدردشة، وتنفيذ التلخيص التلقائي، وتحليل المشاعر.

الترجمة الآلية 

الترجمة الآلية تعتمد على الشبكات العصبية المتكررة أو نماذج المحولات لترجمة النصوص بين مختلف اللغات.

الأنظمة والروبوتات ذاتية القيادة

المركبات ذاتية القيادة

تُحلل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) والشبكات العصبية المتكررة بيانات المستشعرات مثل الكاميرا، والليدار، والرادار، وتكتشف المسارات والعوائق، وتتخذ قرارات القيادة في الوقت الفعلي.

الروبوتات الصناعية 

تستخدم الروبوتات الشبكات العصبية المتكررة القائمة على الرؤية للتحكم الدقيق والسلامة.

الصناعة والتصنيع

الصيانة التنبؤية

الصيانة التنبؤية تهدف إلى مراقبة أداء المعدات بشكل مستمر للتنبؤ بالأعطال المحتملة وتقليل فترات التوقف غير المخطط لها.

تحسين سلسلة التوريد وإدارة المستودعات

يتم ذلك من خلال التعرف على الأنماط لتحسين تخطيط التصميم، والخدمات اللوجستية، وإدارة المخزون بكفاءة. 

التسويق والتجزئة

محركات التوصية

محركات التوصية تقدم اقتراحات مخصصة في التجارة الإلكترونية بناءً على تحليل سلوك المستخدمين.

تقسيم العملاء

تصنيف العملاء وتقسيمهم للتنبؤ بأنماط الشراء وتوقع حجم المبيعات المستقبلية.

الطاقة، والفضاء، والاتصالات

• التنبؤ بطلب الطاقة وتوزيعها: تتنبأ الشبكات العصبية الاصطناعية بأنماط الأحمال وتُحسّن التوزيع.
• التشخيص والقيادة الآلية في مجال الفضاء: التشخيص والقيادة الذاتية في مجال الفضاء تعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وشبكات التأخير الزمني للكشف المبكر عن الأعطال وتنفيذ التحكم الآلي.
• عمليات الشبكة وضغط البيانات: رفع كفاءة الاتصال وتحسين التعرف على الصوت.

العلوم، والبيئة، والكيمياء

الكيمياء الحاسوبية والمواد

ابتكار الجزيئات والتوقع بخصائصها عبر الشبكات العصبية العميقة.

الرصد البيئي

تحليل صور الأقمار الصناعية لتوقع تلوث البلاستيك في المحيطات، وحالة الطقس، والكوارث الطبيعية.

أهمية الشبكة العصبونية الاصطناعية

فيما يلي نستعرض الأسباب الرئيسية التي تجعل الشبكات العصبية الاصطناعية ذات أهمية كبيرة في تطوير الأنظمة الذكية:

التعامل مع العلاقات المعقدة وغير الخطية

تتمتع الشبكات العصبية بقدرة فريدة على تعلم الأنماط والتبعيات المعقدة داخل البيانات، وهو ما يصعب على الخوارزميات الخطية التقليدية تحقيقه، مما يتيح تحقيق تقدم كبير في مجالات مثل التمويل والطب وغيرها.

القدرة على التكيف والتعميم

تستطيع شبكة عصبونية اصطناعية استنتاج المعاني من بيانات جديدة غير مألوفة، مثل التعرف على العبارات المعاد صياغتها، أو تحديد الأشياء في الصور، أو تحليل المتغيرات الصوتية، وذلك دون الحاجة إلى برمجة محددة لكل حالة على حدة.

الأبحاث الحاصلة على جائزة نوبل

نال هوبفيلد وهينتون جائزة نوبل في الفيزياء لعام 2024 تقديراً لأعمالهما التأسيسية في مجال الشبكات العصبية، مما يعكس الدور الحيوي الذي لعباه في تقدم الذكاء الاصطناعي وتشغيل أنظمة مثل ChatGPT.

الخلاصة

تمثل الشبكات العصبية الاصطناعية ركيزة أساسية في تقدم الذكاء الاصطناعي الحديث. ومع تنامي الاهتمام بالتكنولوجيا في العالم العربي، نأمل أن يكون هذا المقال بداية لفهم أعمق لهذه التقنية، ودافعًا للباحثين والمطورين العرب للاستفادة منها والمشاركة في تطويرها.

الأسئلة الشائعة