10 نمونه از قابلیتهای بینظیر تکنولوژی «یادگیری عمیق»
احتمالا شما هم راجع به deep learning یا «یادگیری عمیق» هوش مصنوعی شنیدهاید و با خودتان فکر کردهاید این پدید میتواند نیمه ترسناک و خطرناک علم دیتاها باشد. شاید هم با خودتان میگویید چگونه هوش مصنوعی میتواند همانند انسانها یاد بگیرد و یا اصلا چه دلیلی دارد ماشینها بتوانند همانند انسانها تعلیم ببینند؟ در ادامه این گزارش قصد داریم 10 نمونه جالب از بهکارگیری یادگییر عمیق در علم و صنعت را به شما نشان دهیم تا بیشتر با این تکنولوژی و فواید ان آشنا شوید.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هردو از زیرشاخههای هوش مصنوعی بهحساب میآیند اما یادگیری عمیق در اصل نسخه ارتقاء یافته و پیشرفته همان یادگیری ماشین است. در یادگیری ماشینی، الگوریتمهای ساخته شده توسط انسانها مسئولیت یادگیری از طریق دیتاها را برعهده دارند. در این روش تصمیمات بر اساس آنچه که از دیتاها بهدست آمده گرفته میشوند. اما یادگیری عمیق از طریق شبکههای عصبی مصنوعی که شباهت زیادی به کارکرد مغز دارند، انجام میگیرد و تحلیل اطلاعات در این روش شباهات زیادی به روش مغز انسانها دارد. سیستمهای یادگیری عمیق نیازی به دستورات و راهنمایی برنامه نویسهای انسان ندارند. در اینجا میتوانید با نمونههای بینظیری از بهکارگیری یادگیری عمیق آشنا شوید.
1. ارتقاء خدمات مشتریان
یادگیری ماشینی در حال حاضر توسط بسیاری از کسب و کارها و بهمنظور ارتقاء سطح تجربیات مشتریان بهکارگرفته میشود. از جمله آنها هم میتوان به خدمات اتوماتیک آنلاین مانند «چت بات»ها اشاره کرد که نیاز به پشتیبانهای انسانی را تا حدود زیادی از بین بردهاند و قادرند به دقت و سرعت بالا به نیازها و سوالات مشتریان پاسخ دهند. انتظار میرود در آینده نزدیک از یادگیری عمیق در این بخش استفاده قابل توجهی شود.
2. ترجمه
اگرچه تکنولوژی ترجمه اتوماتیک ماشینی خیلی جدید نیست اما یادگیری عمیق در حال ارتقاء ترجمه اتوماتیک متنها با استفاده از شبکههای عصبی است که در نتیجه آن ترجمه متن درون تصاویر هم انجام میگیرد. این روش میتواند سرعت و کیفیت ترجمهها را تا حدود زیادی ارتقاء دهد.
3. رنگی کردن تصاویر و ویدیوهای سیاه و سفید
در گذشته برای رنگی کردن تصاویر و ویدیوهای قدیمی باید زمان و حوصله بسیار زیادی صرف میشد که این کار امروزه به صورت اتوماتیک و در زمان بسیار کم توسط یادگیری عمیق قابل انجام است.
4. تشخیص زبان
سیستمهای یادگیری عمیق امروزه در حال تشخیص تفاوت بین زبانهای مختلف هستند. با استفاده از این تکنولوژی سیستم میتواند تشخیص دهد که فرد در حال صحبت به زبان انگلیسی است یا به زبان دیگری صجت میکند و حتی قادر است لهجه او را هم تشخیص دهد. این پروسههای پیچیده همگی بدون نیاز به انسان و تنها توسط یادگیری عمیق قابل انجام است.
5. خودروهای اتوماتیک
امروزه تمامی خودروهای اتوماتیک که قادرند بدون راننده حرکت کنند، مجهز به نوعی هوش مصنوعی هستند. برخی از مدلهای یادگیری عمیق در این خودروها در زمینه تشخیص علامتهای کنار جاده فعالیت میکنند. پس از حرکت خودرو، مدلهای مختلف یادگیری عمیق به خودرو دستورات لازم در جهت حرکت امن و هوشمند را میدهند.
6. چشم کامپیوتر
یادگیری عمیق توانسته دقت باورنکردنی را در دسته بندی، نگهداری و تقسیم بندی تصاویر توسط کامپیوترها را به ارمغان بیاورد. یادگیری عمیق با استفاده از شبکه های عصبی وسیع خود به ماشینها یاد میدهد وظایف را به صورت اتوماتیک و بدون نیاز به نظارت مستقیم و بصری توسط انسانها انجام دهد.
7. تولید متن
سیستمهای یادگیری عمیق میتوانند نحوه نقطه گذاری در انتهای جملات، گرامر و حتی سبک نوشتن یک متن را یاد بگیرند و از آن به عنوان یک مدل در جهت خلق یک متن کاملا جدید و متفاوت با رعایت قوانین دستوری صحیح استفاده کنند.
8. نوشتن توضیحات برای تصاویر (کپشن نویسی)
یکی دیکر از قابلیتهای شگفت انگیز یادگیری عمیق، شناسایی تصویر و توانایی خلق کپشن مرتبط با تصویر به شکل کاملا صحیح و قابل درک است. درست همانطور که انسانها تصاویر را با یک یا دو جمله توصیف میکنند.
9. فیلتر سازی اخبار بر اساس سلیقه
شاید شما هم بخواهید اخباری را که در طول روز می شنوید فیلتر کنید تا از این طریق از شنیدن اخبار بد و منفی جلوگیری کنید. خوشبختانه یادگیری عمیق میتواند اخبار را بر اسا سلایق و تمایلات شما فیلتر و دستهبندی کند و تنها اخباری را برای شما پوشش دهد که مایل به دیدن و شنیدن آنها هستید.
10. روباتهای یادگیری عمیق
یادیگری عمیق قادر است با استفاده از توانایی بینظیر خود در ساخت روباتها نقش ویژهای ایفا کند. مثلا یادیگری عمیق میتواند در تعلیم روباتهای خانگی تنها با مشاهده رفتارها و اعمال انسانها کمک کند و از این طریق روباتهایی خلق شود که قادرند وظایف داخل منزل را همانند انسانها انجام دهند. این نوع روباتها با استفاده از یادگیری عمیق و مدلهای مختلف هوش مصنوعی میتواند همانند انسانی که از تجربیات گذشته، حسهای فعلی و دیگر دیتاهای موجود برای انجام کارهای خود استفاده میکند، کارهای روزانه مختلف را با دقت بالایی انجام دهند.
طبق برآورد دانشمندان، رشد مدلهای یادگیری عمیق در چند سال آینده با شتاب بیشتر و البته با خلاقیت و تنوع خیلی گستردهتر انجام خواهد گرفت.