الشبكات أو الخلايا العصبية الاصطناعية (ANN) تعتبر هي حجز الأساس الذي قامت عليه تقنيات الذكاء الأصطناعي وأستخداماته العديدة سواء في تطوير أنظمة السيارات ذاتية القيادة أو غيرها من المجالات الأخرى، ويعتبر البعض هذه الشبكات بمثابة العمود الفقري لـ AI الذي نشهده اليوم، لمساعدة الآلات على التعليم بناء على التجارب التي تمر بها، بل وتطوير نفسها على أتخاذ القرارات من تلقاء نفسها.
ما هي الشبكات العصبونية؟
ببساطة تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks – ANN) أحد فروع الذكاء الاصطناعي، وهي مكونة من طبقات من الخلايا الاصطناعية والتي تعرف بإسم العصبونات أو العقد، وهذه الطبقات تعمل على معالجة البيانات الوارد إليها، ومحاولة الوصول إلى استنتاجات لتتمكن في النهاية من اتخاذ القرارات المناسبة بسرعة ودقة.
وهذا النموذج مستوحى من نظام العصبونات الموجودة في الدماغ البشري، لتمكين الآلة من التعلم بحيث تتكيف الشبكة العصبية بشكل تدريجي لأداء بعض المهام المطلوبة منها.
كيف تعمل الشبكات العصبية؟
كما أشرنا فإن الشبكات العصبية مكونة من مجموعة من العقد المترابطة، وتهدف إلى حل العديد من المهام المختلفة، ولكي نتمكن من فهم طريقة عمل الشبكات العصبية ببساطة، عليك بتخليها كمجموعة من النقاط المرتبطة على شكل طبقات كالتالي:-
- الطبقة الأولى (طبقة الإدخال): وهذه الطبقة مسؤولة عن أستقبال البيانات مثل (الصور أو النصوص أو الأرقام).
- الطبقات المخفية: وهذه الطبقة مسؤولة عن تحليل البيانات والقيام بالتعرف على الأنماط الخفية بناء على بعض العمليات الرياضية.
- الطبقة الأخيرة (طبقة الإخراج): وتقوم هذه الطبقة بتقدم النتيجة أو التنبؤ النهائي.
تتكون كل طبقة في الشبكة العصبية من خلايا عصبية صغيرة فرديةما هي استخدامات الشبكات العصبية؟
حالياً أصبحت الشبكات العصبية الاصطناعية تستخدم في عدد كبير للغاية من المجالات العلمية والطبية والتكنولوجية، ومنها ما يلي:-
- التعرف على الصور والصوت: أصبحت هذه التقنية أكثر ذكاء بفضل تقنية التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي وتستخدم في أنظمة التعرف على الوجوه والتي تستخدم حالياً في العديد من المطارات حول العالم، أو أنظمة المساعدات الصوتية.
- الترجمة الآلية: ويمكنها تقديم ترجمة أحترافية ودقيقة إلى حد كبير، بل وأصبحت تتفوق عليها بالفعل، مثل برنامج “ترجمة جوجل”.
- التنبؤ بسلوك العملاء: وتستخدم أيضاً في تقديم التنبؤات في مجالات الاقتصاد، وتحديداً في مجالات مثل التجارة الإلكترونية والتسويق الرقمي.
- التشخيص الطبي: يمكنها أيضاً القيام بتحليل الصور الطبية بدقة ومقارنتها في ثواني معدودة بالسجلات الصحية.
فوائد استخدام الشبكات العصبونية
- تحليل البيانات المعقدة بدقة وسرعة كبيرة.
- التعلم الذاتي من التجارب والأخطاء السابقة.
- القابلية بشكل دائم للتطوير والقيام بالمهام المتعددة.
- تقديم نتائج دقيقة إلى حد كبير في المهام التي يكون من الصعب على البشر معالجتها.
محاكاة ضبط الوقت العصبي ما هي أنواع الشبكات العصبية؟
نحيطكم علماً في البداية بأن أنواع الشبكات العصبونية تختلف بناء على تصميمها، إضافة إلى الطريقة التي تتم خلالها معالجة البيانات، ومن أبرز الأنواع الخاصة بها ما يلي:-
1. الشبكة العصبية الأمامية
وتعتبر (Feedforward Neural Network – FNN) أبسط نوع من الشبكات، حيث تنتقل البيانات من طبقة الإدخال إلى الإخراج مباشر، ولا توجد حلقات أو ذاكرة، ويتم أستخدامها في التصنيف البسيط والتعرف على الأرقام.
2. الشبكة العصبية التكرارية
وهذه الشبكة (Recurrent Neural Network – RNN) تمتلك ذاكرة داخلية تستطيع من خلالها التعامل مع البيانات التسلسلية، وتقوم بإعادة استخدام المخرجات الخاصة بها كمدخلات، ويتم أستخدامها في الترجمة، والصوت، والنصوص.
3. شبكة الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)
وهي تطور من الشبكات العصبية المتكررة (RNN)، ويمكنها التغلب على مشكلة النسيان طويل الأمد، ويتم أستخدامها في التنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتوليد النصوص.
4. الشبكة العصبية الالتفافية
وهذه الشبكة (Convolutional Neural Network – CNN) مصممة بشكل خاص لمعالجة الصور والبيانات المرئية، حيث تقوم بأستخدام الفلاتر لـ إستخراج الخصائص من الصور، وتستخدم في التعرف على الصور، كما تستخدم أيضاً في أنظمة القيادة الذاتية.
5. الشبكة العصبية العميقة
(Deep Neural Network – DNN) عبارة عن شبكة متعددة الطبقات تحتوي على طبقات مخفية كثيرة، حيث تستخدم الشبكة في نماذج التعليم العميق، ومعالجة اللغة، وفهم النصوص، والتصوير الطبي.
6. الشبكة العصبية التلافيفية التكرارية (CRNN)
وتجمع هذه الشبكة ما بين الشبكات المتكررة والشبكات الالتفافية (CNN و RNN)، وتستخدم في معالجة الفيديوهات أو الصوت.
7. الشبكة العصبية ذاتية التنظيم
ويتم أستخدام هذه الشبكة (Self-Organizing Map – SOM) في تمثيل البيانات بصرياً، مع العلم بأنها تقوم بتصنيف البيانات بشكل غير خاضع للإشراف.
8. شبكات بايز العصبية
وهذه الشبكة (Bayesian Neural Networks) مسؤولة عن معالجة عدم اليقين داخل التنبؤات، وتقوم بإضافة طبقة من الاحتمالية فوق الشبكات التقليدية.
شبكة عصبونية اصطناعية نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية
| النموذج | الاستخدام | الميزة الأساسية |
|---|
| FFNN | تصنيف بسيط | هيكل مباشر وبسيط |
| DNN | تحليل عميق | طبقات متعددة للتعلم العميق |
| RNN | بيانات زمنية | ذاكرة قصيرة المدى |
| LSTM | تسلسل طويل | ذاكرة طويلة الأمد |
| CNN | صور وفيديو | استخلاص الأنماط البصرية |
| Transformer | اللغة والذكاء | السرعة والدقة في معالجة اللغة |
| SOM | تصنيف غير مشرف | تخفيض الأبعاد |
| CRNN | صوت وصورة | الدمج بين الرؤية والتسلسل |
ومؤخراً فقد طور باحثون صينيون نظاماً مبتكراً يمكنه اكتشاف الاضطرابات العصبية عبر تمييز أنماط الكلام بدقة تفوق 90%، وهو إنجاز يفتح الباب أمام التشخيص المبكر غير الجراحي.
تعليقات