شبکه عصبی مصنوعی چیست
شاید تا به‌حال کلیدواژه‌هایی مثل «هوش مصنوعی»، «یادگیری عمیق» و «یادگیری ماشین» را شنیده باشید. این‌ها همگی مربوط به تلاش انسان برای نزدیک کردن پردازش کامپیوترها به عملکرد انسان می‌شوند. گوگل مثالی فوق‌العاده برای هوش مصنوعی و ماشین یادگیرنده است که با توجه به فعالیت شما روی اینترنت شما را شناخته و پیشنهاداتی مرتبط با شخصیت و نیازهایتان به شما ارائه می‌دهد. در قلب تمام این فعالیت‌ها، مفهومی به نام «شبکه عصبی مصنوعی چیست» قرار دارد که شامل شبیه‌سازی سیستم پردازش مغز انسان توسط ساختار داده کامپیوتری می‌شود. در این مقاله قصد داریم به تعریف شبکه عصبی مصنوعی (که پایه و اساس پیشرفت‌های هوش مصنوعی در دهه‌های اخیر است) پرداخته و کاربردهای مهم آن را بشناسیم.
تعریف شبکه عصبی مصنوعی به زبان ساده
شبکه عصبی مصنوعی چیست (Artificial Neural Network) به اختصار در انگلیسی ANN نامیده می‌شود. این شبکه با الهام از شبکه نورون‌های مغز انسان، سعی در توسعه پردازش اطلاعات دارد. در واقع شبکه عصبی کمک می‌کند به‌جای دیکته کردن کاری که باید انجام شود به کامپیوتر (برنامه‌نویسی) خود کامپیوتر را برای دادن واکنش مناسب به اتفاقات آموزش دهیم. هر نورون در این شبکه یک عنصر پردازشی بوده و در کنار دیگر عناصر پردازشی به حل مسائل مختلف می‌پردازد.
فرآیند یادگیری این شبکه عصبی درست مثل مغز انسان است. ما از زمان تولد، با دیدن مثال‌های مختلف از مسائلی که باید حل کنیم (حرکت، خوردن و نوشیدن، ارتباط برقرار کردن و…) به‌تدریج آموزش می‌بینیم. در نهایت به‌جایی می‌رسیم که در هر موقعیت متناسب با شرایط واکنش مناسبی را ارائه می‌دهیم. شبکه عصبی مصنوعی هم دقیقا به همین شکل از ابتدای شکل‌گیری شروع به یادگیری می‌کند تا در نهایت بتواند واکنش درخوری را به یک موقعیت خاص بدهد.
ساختار شبکه عصبی مصنوعی چیست
دانشمندان مدت‌ها به دنبال این بودند که با شبیه‌سازی ساختار مغز انسان، امکان یادگیری را مشابه انسان‌ها در ماشین‌ها به‌وجود بیاورند. ساختار پردازنده‌های اولیه مبتنی بر واحدهایی بود که از طریق محاسبات برنامه‌ریزی شده (برنامه‌نویسی) کارها را انجام می‌دهند. دانشمندان در طول زمان فهمیدند که اگر بخواهند یادگیری را با پردازش ماشین تلفیق کنند، راه آن برنامه‌نویسی نخواهد بود.
ساختار شبکه عصبی مصنوعی برای کپی کردن روش پردازش داده‌ها در انسان طراحی شده است. در این ساختار گره‌های پرشماری در کنار یکدیگر به‌صورت موازی با هدف پردازش کلی فعالیت می‌کنند. این گره‌ها هر کدام یک ساختار داده هستند. این ساختار داده‌ها در یک شبکه ارتباطی با یکدیگر قرار گرفته و این شبکه توسط انسان مورد آموزش و یادگیری قرار می‌گیرد. گره‌های این شبکه دو حالت ۰ یا ۱ دارند و هر یال یک وزن مخصوص به خود را دارد. این وزن یا مثبت است (با رسیدن به یک گره آن را فعال می‌کند) و یا منفی است (با رسیدن به یک گره آن را غیرفعال می‌کند).
انواع شبکه عصبی مصنوعی
شبکه عصبی مصنوعی دو نوع کلی دارد که بر اساس نوع سیگنال فرستادن نورون‌ها تعیین شده است:
- شبکه‌های پیش خور (FeedForward Networks): شبکه‌های عصبی از لایه‌های نورونی تشکیل شده‌اند.در این نوع شبکه، سیگنال تنها اجازه دارد در یک جهت حرکت کند و نمی‌تواند به نورون لایه قبل بازگردد. مسیر پاسخ نورون‌ها در شبکه پیش‌خور مثل یک خیابان یک‌طرفه بوده و همواره رو به جلو است.
- شبکه‌های پس خور (FeedBack Networks): همانطور که در نام انگلیسی این نوع شبکه می‌بینید، در آن فیدبک وجود دارد. فیدبک یعنی خروجی نورون به خروجی قبلی‌اش علاوه بر ورودی فعلی وابسته است. در شبکه‌های پس‌خور (برگشتی) حداقل یک سیگنال برگشتی وجود دارد.
یک نمونه شبکه عصبی
اگر مراحل مختلف رشد خود را خاطر بیاورید، خواهید دید که یادگیری شما در قالب تکرار اتفاقات و رسیدن به یک‌سری نتیجه با توجه به دیده‌ها و شنیده‌ها انجام شده است. حالا فرض کنید یک شبکه عصبی داریم که می‌خواهد در یک ابزار تشخیص خودکار عکس قرار بگیرد. برای اینکه این ماشین برای مثال یک سگ را در عکس تشخیص بدهد، باید ابتدا تعداد قابل توجهی عکس سگ از زوایا و انواع مختلف آن، به همراه چند عکس دیگر به ماشین ارائه کنیم. سپس در خروجی به او بگوییم که کدام یک از این تصاویر خروجی مورد نظر ما (تصویر سگ) است. با تکرار روندهای این‌چنینی یادگیری ماشین اتفاق می‌افتد.
کاربردهای شبکه عصبی مصنوعی چیست
کاربردهای شبکه عصبی مصنوعی در دنیای کسب و کار: همانطور که گفتیم، علم داده در حال حاضر بالاترین جایگاه را از لحاظ کاربردی بودن در دنیای کسب‌وکار به خود اختصاص داده است. شرکت‌های بزرگی مثل گوگل و مایکروسافت در حال مسابقه دادن برای استفاده بهینه‌تر از دیتا ساینس در الگوریتم‌ها و استراتژی‌های خود هستند. یک مثال ساده از کاربردهای پرشمار شبکه عصبی مصنوعی، کاربرد آن در مترجم گوگل است. در این بخش قصد داریم مهم‌ترین کاربردهای این پدیده در توسعه کسب‌وکارهای امروزی را بیان کنیم:
توسعه استراتژی‌های بازاریابی
بازاریابی مدرن مثل گذشته بر فروش تاکید ندارد. در بازاریابی مدرن، هدف شخصیت‌شناسی مشتریان و ارضای نیازهای آنان به‌شکلی بهینه‌تر از رقبا است. نمونه‌های موفقی از بازاریابی مدرن را می‌توانید در پیشنهادهای گوگل یا یوتیوب ببینید. این‌ها مسیر حرکت شما در اینترنت را از طریق یک روند اتوماتیک دنبال کرده و نیازها و ترجیحات شما را از این طریق بهتر می‌شناسند.
شناخت دقیق شخصیت و سبک‌زندگی مشتری به کسب‌وکارها کمک می‌کند بازاریابی خود را هدف‌دارتر و بهینه‌تر از گذشته دنبال کنند. ماشین‌های یادگیرنده می‌توانند دسترسی کسب‌وکار به نیازهای ده‌ها یا صدها قشر از مشتریان را فراهم کنند. در چنین شرایطی هر کدام از مشتریان با محتوایی روبرو می‌شود که دقیقا متناسب با خواست‌های او ساخته شده است. این اتفاق در کنار حس مهم بودن و خاص بودنی که از این طریق به او منتقل می‌شود، احتمال تصمیم به خرید (از همین برند) را در او بالا خواهد برد.
بهینه‌تر کردن موتورهای جستجو
می‌توان گفت اکثر مردم لذت جستجو در گوگل را تجربه کرده‌اند. این موتور جستجو جدا از فهمیدن غلط‌های املایی یا نگارشی شما، پیشنهاداتی را ارائه می‌کند که باعث فهم بیشتر شما از موضوع جستجو خواهند شد. شاید بپرسید این عملکرد قدرتمند از کجا نشات می‌گیرد؟ جواب شما «شبکه عصبی مصنوعی» خواهد بود.
در سال ۲۰۱۵ گوگل از بهبود داد سیستم جستجوی خود خبر داد. این بهبود شامل یک شبکه عصبی مصنوعی با عمق ۳۰ لایه نورونی بود. این عمق زیاد باعث شد عمق یادگیری سیستم افزایش یافته و امکان روبرو شدن با پیچیده‌ترین جستجوها برای موتور جستجو به‌وجود بیاید. این تغییرات گوگل باعث شد در ماه‌های بعدی، ضریب خطای جستجوها از ۲۳درصد به تنها ۸درصد برسد.
آماری فوق‌العاده که این موتور جستجوی محبوب را برای دیگر رقبا دست‌نیافتنی‌تر کرد. گوگل یکی از مثال‌های فوق‌العاده برای کاربرد شبکه عصبی به‌حساب می‌آید. پس از این موفقیت گوگل، سایت‌های زیادی برای بخش جستجوی خود به شبکه عصبی رو آوردند. نتیجه این اتفاق را می‌توان در سایت‌هایی مثل یوتیوب، آمازون و… مشاهده کرد.
ارتباطات مشتری
حفظ یک مشتری برای شرکت تنها از طریق توجه ویژه به او و نیازهایش ممکن خواهد بود. با شبکه عصبی مصنوعی یادگیرنده می‌توان فهمید چه نظمی در خریدهای مشتری وجود دارد. مثلا فردی که هر دو ماه برای خرید کارتریج اقدام می‌کند. فهمیدن عادات خرید و نمایش تبلیغات برند در زمان‌های مناسب، شانس خرید دوباره مشتری را بالاتر خواهد برد.
موفقیت در ارتباط با مشتری پس از خرید، کلید موفقیت در دنیای امروزی کسب‌وکارها است. از طریق شناخت عادات خرید مشتریان مختلف، می‌توانیم کمپین‌های هدف‌دار طراحی کنیم. مثلا دسته‌ای از مشتریان شرکت نیاز زیادی به کارتریج پیدا می‌کنند، ما با فهمیدن این مسئله از طریق هوش مصنوعی، یک کمپین تخفیف ویژه برای آن‌ها طراحی کرده و در قالب ایمیل یا دیگر بخش‌های مسیر آن‌ها در اینترنت (که این را هم هوش مصنوعی مشخص می‌کند) در معرض دیدشان قرار می‌دهیم.
نرم‌افزارهای مالی
هوش مصنوعی تحول عظیمی را در نرم‌افزارهای مربوط به بورس یا دیگر بازارهای مالی ایجاد کرده است. با شبکه‌عصبی مصنوعی می‌توان کارهایی مثل تحلیل روندهای بازار و گرفتن بعضی تصمیمات لحظه‌ای با توجه به شرایط بازار را انجام داد. هرچقدر اطلاعات بیشتری به‌عنوان ورودی به شبکه بدهیم، پیش‌بینی دقیق‌تری دریافت خواهیم کرد.
صنعت داروسازی
شبکه عصبی مصنوعی می‌تواند با دریافت اطلاعات بیماری‌ها و سوابق موجود از بیماران (علائم، روش‌های درمان و نتیجه درمان) نسخه‌های مخصوصی برای هر نفر تجویز کند. بدیهی است که در حال حاضر یک ماشین نمی‌تواند جایگزین دکتر شود، اما برای بالا رفتن سرعت سرویس‌دهی در داروخانه‌ها می‌توان از این سیستم استفاده کرد. همچنین یادگیری ماشین کمک می‌کند روندهای موجود از لحاظ آمار مربوط به مبتلایان بیماری‌های مختلف در جامعه را دنبال کرده و در تدوین استراتژی خاص برای سرمایه‌گذاری روی یک دارو به مدیران کمک کند.
آموزش شبکه عصبی مصنوعی
کار با شبکه عصبی مصنوعی از طریق آموزش دادن آن در راستای اهدافمان ممکن می‌شود. انواع یادگیری شبکه‌های عصبی مصنوعی عبارتند از:
- یادگیری نظارتی (Supervised Learning): این نوع یادگیری از طریق دریافت یک سری زوج مرتب انجام می‌گیرد. در این زوج‌ها ورودی به شبکه و خروجی ایده‌آل قرار گرفته‌اند. با هربار دادن ورودی (عدد اول زوج) به شبکه، خروجی آن با خروجی ایده‌آل (عدد دوم حاضر در زوج) مقایسه شده و این کار آن قدر ادامه پیدا می‌کند تا اختلاف به حداقل برسد.
- یادگیری تشدیدی (Aggregated Learning): در این مدل به‌جای ارائه خروجی هدف به شبکه، عملکرد شبکه ارائه می‌شود. در فرآیند سعی و خطا (مثل مورد قبل که مدام کار را تکرار می‌کردیم تا به نتیجه برسیم) تمام تلاش متمرکز بر تشدید و ماکزیموم کردن سیگنال تشدید است. در حالی که در یادگیری نظارتی سعی در حداقل کردن اختلاف داشتیم. در واقع یادگیری تشدیدی نوعی از یادگیری نظارتی است.
- یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning): در این نوع یادگیری به‌جای ارائه یک زوج به شبکه، تنها ورودی به آن داده می‌شود و سیستم باید از طریق خوداصلاحی به یادگیری برسد.
نتیجه گیری در مورد مفهوم شبکه عصبی مصنوعی چیست
جهان امروز جهان ماشین‌های یادگیرنده است. ماشین‌هایی که از روی جستجوهای شما شخصیتتان را می‌شناسند، ماشین‌هایی که غلط‌های املایی و نگارشی شما را با حدس زدن منظورتان تصحیح می‌کنند و ده‌ها نوع ماشین دیگر که درست مثل انسان با قرار گرفتن در موقعیت‌های مختلف شروع به یادگیری و رشد می‌کنند. دانشمندان برای رسیدن به این سطح از یادگیری دیگر نمی‌توانستند با پردازشگرهای عادی و برنامه‌نویسی به جایی برسند.
برای همین سیستمی شبیه به مغز انسان را طراحی کردند که بتواند درست مثل یک نوزاد شروع به یادگیری و رشد کند. در حال حاضر شبکه عصبی مصنوعی در زمینه‌های مختلف صنعت به‌کار گرفته می‌شود. در این مقاله سعی کردیم به تعریف شبکه عصبی مصنوعی، بررسی ساختار، انواع و روش‌های یادگیری آن در کنار کاربردهای صنعتی‌اش بپردازیم. نظرات خود را با ما در میان بگذارید.
واقعا دست مریزاد، چقدر خوب و عالی و ساده وار تشریح کردین. دمتون گرم.