برای اکثریت ما، مفاهیمی مانند یادگیری عمیق و هوش مصنوعی هنوز واژه هایی بیگانه هستند. بیشتر افرادی که برای اولین بار با این اصطلاحات مواجه شده اند با احساساتی ترکیب از تردید و ارعاب واکنش نشان می دهند. چگونه می توان به ماشین ها آموزش داد و آن ها را وادار به انجام کارهای انسانی کرد؟ چه چیزی رفتار انسان گونه ماشین ها را توجیه می کند؟
این ها سوالاتی مهم و بحث برانگیز در زمینه دیپ لرنینگ هستند. اما انسان همچنان قادر به پاسخ گویی و برطرف کردن تمامی تردیدهاست. به شرط آن که مایل به بررسی کاربردهای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی در زندگی روزمره خود باشید. در این مقاله، ما ده کاربرد جالب دیپ لرنینگ و هوش مصنوعی را در زندگی روزانه بررسی می کنیم.
آنچه در این نوشته خواهیم داشت
نگاهی کوتاه به مفهوم یادگیری عمیق
یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هر دو زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند. اما یادگیری عمیق مرحله تکامل یافته و پیشرفته یادگیری ماشین است. در یادگیری ماشین، برنامه نویسان انسانی الگوریتم هایی را ایجاد می کنند که با استفاده از داده ها، تجزیه و تحلیل می کنند.
یادگیری عمیق با یادگیری ماشین متفاوت است زیرا در یک شبکه عصبی مصنوعی کار می کند که از مغز انسان الگو گرفته است. چنین ماشین هایی با ظرفیت یادگیری عمیق نیازی به پیروی ازدستورالعمل برنامه نویسان انسانی ندارند. در واقع دیپ لرنینگ از طریق حجم عظیم داده هایی که ما روزانه ایجاد می کنیم فعالیت می کند.
مدل های یادگیری عمیق در برخی جهات از هوش مصنوعی برتری دارند. برای مثال در بحث تشخیص تصویر، الگوریتم یادگیری عمیق دو برابر موثرتر از هر الگوریتم دیگر عمل می کنند.
فرض کنید یک مدل هوش مصنوعی به دقت ۵٠ درصد برسد. در این صورت این دستگاه برای استفاده مناسب نخواهد بود. برای مثال یک اتومبیل را در نظر بگیرید.
یک فرد به اتومبیلی که ترمزش در ۵٠ درصد مواقع کار می کند اعتماد نمی کند. در حالی که اگر دقت مدل هوش مصنوعی سیستم به حدود ٩۵ درصد برسد برای استفاده عملی بسیار مطمئن تر خواهد بود. این سطح از دقت فقط با الگوریتم های یادگیری عمیق حاصل می شوند.
در ادامه به کاربردهایی که دیپ لرنینگ تا کنون در صنایع مختلف داشته است می پردازیم:
١. دید رایانه ای (دید کامپیوتری)
گیمرهای حرفه ای بطور مکرر با ماژول های دیپ لرنینگ در تعامل هستند. شبکه های عصبی عمیق قدرت تشخیص، طبقه بندی، ترمیم تصویر را دارا هستند. همچنین، آنها حتی قادر به تشخیص رقم های دست نویس در یک سیستم رایانه ای هستند. در راستای آموزش، یادگیری عمیق سوار بر شبکه عصبی فوق العاده ای می شود تا ماشین ها را قادر سازد از بینایی انسان تقلید کنند.
٢. ربات های مبتنی بر دیپ لرنینگ
محققان Nvidia یک سیستم هوش مصنوعی ایجاد کرده اند که به روبات ها کمک می کند تا حرکات انسان را بیاموزند. امروزه روبات های خانه داری که اقداماتی را بر اساس ورودی های هوش مصنوعی از چندین منبع انجام می دهند، متداول هستند. همانند مغز انسان که وقایع را با توجه به تجربیات گذشته و احساسات آنالیز می کند؛ فرایندهای دیپ لرنینگ هم به روبات ها در انجام وظایف با توجه به عقاید هوش مصنوعی کمک می کند.
٣. ترجمه خودکار
ترجمه های خودکار قبل از ظهور یادگیری عمیق نیز وجود داشته اند. اما یادگیری عمیق به ماشینها کمک می کند تا ترجمه ها را با دقت بالایی ارائه دهند؛ دقتی که در گذشته وجود نداشت. بعلاوه، یادگیری عمیق همچنین در ترجمه به دست آمده از تصاویر نیز کارآمد بوده است؛ فرایندی کاملاا جدید که با استفاده از تفسیر سنتی مبتنی بر متن امکان پذیر نبود.
۴. تجربه مشتری
بسیاری از مشاغل قبلا از یادگیری ماشین در زمینه تجربه مشتری استفاده کرده اند. به عنوان مثال می توان از پلتفرم های سلف سرویس آنلاین نام برد. بعلاوه، بسیاری از سازمان ها اکنون به یادگیری عمیق برای ایجاد گردش کار قابل اعتماد وابسته هستند. بیشتر ما قبلا با ربات های چت (Chatbots) که توسط سازمان ها مورد استفاده قرار گرفته اند آشنا هستیم.
برای بهبود تجربه مشتری می توان از یادگیری عمیق برای تشخیص گفتار استفاده کرد. فناوری تشخیص گفتار مدت مدیدی است که وجود دارد ، اما تا رسیدن مدل های یادگیری عمیق ، تبدیل به یک محصول قابل فروش نمی شود.
نسل جدید کاربران مایلند با دستگاه و وسایل ارتباط برقرار کنند. به عنوان مثال siri اپل را در نظر بگیرید، که امکان فرمان صوتی و تشخیص صدا را نیز فراهم می کند. برقراری ارتباط با siri شبیه به تعامل با یک انسان است.
سیستم های مبنی بر یادگیری عمیق با تقلید از الگوهای فکری انسانی و از طریق الگوریتم شبکه های عصبی به تصمیم گیری و اجرای دستورات خاص می‌پردازند.
لایه های عصبی سیستم های دیپ لرنینگ توسط مهندسین طراحی و ساخته نمی شوند؛ بلکه این داده ها و اطلاعات مختلف هستند که موجب پیشرفت و بهبود فرایند یادگیری این الگوریتم ها می‌شوند.
رابط کاربری Siri به ظاهر ساده به نظر می رسد. اما، الگوریتم های هوش مصنوعی طراحی شده در آن بسیار پیچیده هستند.
سیستم ها و دستگاه های اتوماسیون خانگی از طریق دستورهای صوتی کار می کنند. در این زمینه، یادگیری عمیق می تواند تجربه مشتری را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد. با توجه به تکامل کاربردهای یادگیری عمیق می توان انتظار داشت پیشرفت های بیشتری را در این زمینه شاهد باشیم.
۵. اتومبیل های خودران
اگر به اندازه کافی خوش شانس بودید تا یک اتومبیل بدون راننده در حال حرکت را ببینید؛ بدانید که چندین مدل هوش مصنوعی به طور همزمان در آن در حال فعالیت هستند. بعضی مدل ها در شناسایی علائم رانندگی و بعضی در تشخیص عابرین پیاده مهارت دارند. بسیاری بر این عقیده هستند که اتومبیل های خودران ایمن تر از اتومبیل های دارای راننده عمل خواهند کرد.
شما در این مورد میتوانید مقاله اتوموبیل های خودران چگونه به واقعیت تبدیل می شوند را از سری مقالات یادگیری عمیق آکادمی آمانج مطالعه بفرمایید.
۶. رنگ آمیزی
در گذشته اضافه کردن رنگ به فیلم های سیاه و سفید یکی از وقت گیرترین شغل ها در تولید رسانه بود. اما به لطف مدل های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی افزودن رنگ به عکسها و فیلمهای B/W، اکنون از همیشه راحت تر است.
٧. تجزیه و تحلیل تصویر و تولید زیرنویس
یکی از بزرگترین شاهکارهای یادگیری عمیق امکان شناسایی تصاویر و تولید زیرنویس های هوشمند برای آنها است. در حقیقت تولید شرح تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی به قدری دقیق است که بسیاری از انتشارات آنلاین در حال حاضر از این گونه تکنیک ها برای صرفه جویی در وقت و هزینه استفاده می کنند.
٨. تولید متن
ماشین ها اکنون توانایی تولید متن جدید از ابتدا را دارند. آن ها می توانند نگارش، گرامر و سبک یک متن را یاد بگیرند و اخبار مؤثر را بنویسند. روبات های روزنامه نگاران که بر مدلهای یادگیری عمیق سوار شده اند؛ حداقل بیش از سه سال است که گزارش های دقیقی از مسابقات ارائه می دهند. و این مهارت منحصرا محدود به نوشتن گزارش نیست.
تولید متن مبتنی بر هوش مصنوعی تا حدی مجهز است که قادر به تحلیل بخش نظرات نیز می باشد. تا به امروز تولید متن در زمینه های مختلف، از مباحث مربوط به کودکان تا مقالات علمی، بسیار کارآمد بوده است.
٩. شناسایی زبان
در این زمینه، دستگاه های دیپ لرنینگ قادر به تشخیص لهجه های مختلف هستند. به عنوان مثال، ابتدا ماشین می تواند درک کند که فرد در حال صحبت به زبان انگلیسی است. سپس بر اساس گویش تمایز قائل می شود. بعد از تشخیص گویش، پردازش زبان توسط هوش مصنوعی دیگری که به آن زبان مسلط است انجام می شود. ناگفته نماند که در هیچ یک از این مراحل مداخله انسانی صورت نمی گیرد.
این موارد تنها چند نمونه از کاربردهای یادگیری عمیق بودند که تاکنون وجود دارند. یادگیری عمیق راهی را برای شرکت ها فراهم می کند تا ماژول های یادگیری را توسعه دهند. وقتی الگوریتم های پیچیده تر و غنی تری ایجاد شوند، شرکت ها قادر خواهند بود به رشد فزاینده دست یابند.
اطلاعات بسیار خوبی داشت.