ما هو الشبكة العصبية؟
الشبكة العصبية (الشبكة العصبية الاصطناعية) هي نموذج حسابي مستوحى من طريقة عمل الدماغ البشري، تُستخدم على نطاق واسع في مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة.
الشبكة العصبية هي طريقة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) تُستخدم لتعليم الحواسيب معالجة البيانات من خلال تقليد الدماغ البشري. على وجه التحديد، هي تقنية تعلم الآلة ضمن فرع التعلم العميق – تستخدم عقدًا مترابطة (تشبه الخلايا العصبية) مرتبة في هيكل طبقي يشبه الشبكة العصبية في الدماغ.
يمتلك هذا النظام القدرة على التكيف، مما يعني أن الحاسوب يمكنه التعلم من أخطائه الخاصة وتحسين دقته باستمرار مع مرور الوقت. مصطلح "العصبون الاصطناعي" ينبع من هيكل الشبكة الذي يحاكي كيفية نقل الخلايا العصبية في الدماغ للإشارات فيما بينها.
اليوم، انتشرت الشبكات العصبية الاصطناعية بشكل كبير وأصبحت أداة أساسية في العديد من الصناعات وكذلك في أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. فهي العمود الفقري لخوارزميات التعلم العميق الحديثة – حيث تحمل معظم الإنجازات الحديثة في الذكاء الاصطناعي بصمة الشبكات العصبية العميقة.
هيكل وآلية عمل الشبكات العصبية
الشبكات العصبية الاصطناعية مبنية على استلهام من الدماغ البيولوجي. يحتوي الدماغ البشري على مليارات الخلايا العصبية المرتبطة بطرق معقدة، تنقل إشارات كهربائية لمعالجة المعلومات؛ وبالمثل، تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من العديد من العصبونات الاصطناعية (وحدات برمجية) مرتبطة للعمل معًا على مهمة محددة.
كل عصبون اصطناعي هو في الأساس دالة رياضية تستقبل إشارات إدخال، تعالجها، وتولد إشارات إخراج تُمرر إلى العصبون التالي. الاتصالات بين هذه العصبونات تحاكي المشابك العصبية في الدماغ البشري.
— أساسيات بنية الشبكة العصبية
طبقة الإدخال
الطبقات المخفية
طبقة الإخراج
بفضل هذه الآلية، تنتقل الإشارات المهمة (ذات الأوزان العالية) عبر الشبكة، بينما يتم قمع الضوضاء أو الإشارات الضعيفة.
الشبكات العصبية البسيطة
- عدد قليل من الطبقات المخفية (1-2)
- معلمات محدودة
- التعرف الأساسي على الأنماط
- وقت تدريب أسرع
الشبكات العصبية العميقة
- عدة طبقات مخفية (3+)
- ملايين المعلمات
- علاقات غير خطية معقدة
- تتطلب مجموعات بيانات كبيرة
عندما تحتوي الشبكة العصبية على عدة طبقات مخفية (عادة أكثر من اثنتين)، تُسمى شبكة عصبية عميقة. الشبكات العصبية العميقة هي أساس تقنيات التعلم العميق الحالية. تحتوي هذه الشبكات على ملايين المعلمات (الأوزان) ويمكنها تعلم علاقات غير خطية معقدة للغاية بين المدخلات والمخرجات.
عملية تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية
الشبكة العصبية ليست نظامًا جامدًا مبرمجًا بقواعد ثابتة بل تتعلم كيفية حل المهام من خلال أمثلة بيانات. تُسمى عملية "تعليم" الشبكة العصبية التدريب.
إدخال البيانات
أثناء التدريب، تُزود الشبكة بكمية كبيرة من بيانات الإدخال و(عادةً) معلومات الإخراج المرغوبة المقابلة حتى تتمكن من تعديل معلماتها الداخلية.
التنبؤ والمقارنة
تستخدم الشبكة العصبية الفرق بين نتائجها المتوقعة والنتائج الحقيقية المتوقعة لضبط الأوزان (المعلمات) بداخلها، مما يحسن أدائها.
تعديل الأوزان
بعد كل تنبؤ، تقارن الشبكة التنبؤ بالإجابة الصحيحة وتعدل أوزان الاتصالات لتحسين الدقة في التنبؤ التالي.
استنادًا إلى هذا الخطأ، تقوم الشبكة بتحديث الأوزان—تقوي الاتصالات التي أدت إلى تنبؤات صحيحة وتضعف تلك التي أدت إلى أخطاء. تتكرر هذه العملية آلاف أو ملايين المرات حتى تتقارب الشبكة العصبية إلى حالة يكون فيها خطأ التنبؤ ضمن نطاق مقبول.
التعلم الموجه
التدريب باستخدام بيانات معنونة
- أزواج إدخال-إخراج واضحة
- حساب خطأ مباشر
التعلم غير الموجه
التدريب باستخدام بيانات غير معنونة
- اكتشاف الأنماط
- استخراج الميزات
التعلم التعزيزي
التدريب باستخدام المكافآت/العقوبات
- نهج التجربة والخطأ
- تعلم الاستراتيجية المثلى
بعد التدريب، يمكن للشبكة العصبية تعميم المعرفة: فهي لا "تحفظ" بيانات التدريب فقط بل يمكنها أيضًا تطبيق ما تعلمته للتنبؤ ببيانات جديدة غير مرئية. يمكن أن يكون التدريب موجهًا (ببيانات معنونة)، غير موجه (ببيانات غير معنونة)، أو تعلمًا تعزيزيًا (بالمكافآت/العقوبات)، حسب المهمة المحددة.
الهدف هو أن تتعلم الشبكة الأنماط الخفية في البيانات. بمجرد تدريبها جيدًا، تصبح الشبكات العصبية الاصطناعية أدوات قوية تسمح بالتصنيف السريع والدقيق، أو التعرف، أو التنبؤ—على سبيل المثال، خوارزمية بحث جوجل هي شبكة عصبية كبيرة النطاق مشهورة في التطبيق.
— تطبيقات التعلم العميق في الممارسة
الشبكات الأمامية
الشكل الأبسط، تنقل الإشارات في اتجاه واحد من الإدخال إلى الإخراج. تتدفق المعلومات في اتجاه واحد بدون حلقات أو دورات.
الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
مناسبة للبيانات المتسلسلة مثل النص أو الصوت. تمتلك هذه الشبكات قدرات ذاكرة ويمكنها معالجة تسلسلات بأطوال متغيرة.
الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)
متخصصة في معالجة بيانات الصور/الفيديو. تستخدم طبقات التفاف لاكتشاف الميزات والأنماط المحلية في البيانات البصرية.
المشفّرات التلقائية
غالبًا ما تُستخدم لضغط البيانات وتعلم الميزات. تتعلم ترميز بيانات الإدخال إلى تمثيل مضغوط ثم فك ترميزه مرة أخرى.
يجدر بالذكر أن العديد من بنى الشبكات العصبية تم تطويرها لتناسب أنواع البيانات والمهام المختلفة. لكل من هذه الشبكات هياكل وطرق تشغيل مختلفة قليلاً لكنها جميعًا تتبع المبدأ العام للشبكات العصبية: العديد من العصبونات المترابطة التي تتعلم من البيانات.
التطبيقات العملية للشبكات العصبية الاصطناعية
بفضل قدرتها على التعلم ومعالجة النماذج المعقدة، تم تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية على نطاق واسع في العديد من المجالات المختلفة. فيما يلي بعض التطبيقات النموذجية للشبكات العصبية في الممارسة:
الرؤية الحاسوبية
تساعد الشبكات العصبية الحواسيب على "رؤية" وفهم محتوى الصور والفيديو بطريقة مشابهة للبشر. على سبيل المثال، في السيارات ذاتية القيادة، تُستخدم الشبكات العصبية للتعرف على إشارات المرور، المشاة، المركبات، والمزيد من صور الكاميرا.
تمكن نماذج CNN الحواسيب من تصنيف الأجسام في الصور تلقائيًا (مثل التعرف على الوجوه، التمييز بين القطط والكلاب، إلخ) بدقة متزايدة.
معالجة الكلام
المساعدون الافتراضيون مثل أمازون أليكسا، مساعد جوجل، سيري، وغيرها، يعملون بناءً على الشبكات العصبية لـالتعرف على الكلام وفهم اللغة البشرية. تتيح هذه التقنية تحويل الكلام إلى نص، تفعيل الأوامر الصوتية، أو حتى تقليد الأصوات.
بفضل الشبكات العصبية، يمكن للحواسيب تحليل ميزات الصوت (النبرة، التنغيم) وفهم المحتوى بغض النظر عن اللهجات الإقليمية أو اللغات المختلفة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
في مجال اللغة، تُستخدم الشبكات العصبية لتحليل وتوليد اللغة الطبيعية. تستخدم تطبيقات مثل الترجمة الآلية، الدردشة الآلية، أنظمة الإجابة على الأسئلة الآلية، أو تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي نماذج الشبكات العصبية (غالبًا RNN أو بنى Transformer الحديثة) لفهم اللغة البشرية والرد عليها.
تمكن الشبكات العصبية الحواسيب من تعلم القواعد النحوية، الدلالات، والسياق لتواصل أكثر طبيعية.
المالية والأعمال
في المالية، تُستخدم الشبكات العصبية لـالتنبؤ بتقلبات السوق مثل أسعار الأسهم، أسعار صرف العملات، أسعار الفائدة، بناءً على بيانات تاريخية ضخمة. من خلال التعرف على الأنماط في البيانات السابقة، يمكن للشبكات العصبية دعم التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية واكتشاف الاحتيال (مثل تحديد المعاملات غير المعتادة لبطاقات الائتمان).
تستخدم العديد من البنوك وشركات التأمين أيضًا الشبكات العصبية لتقييم المخاطر واتخاذ القرارات (مثل الموافقة على القروض، إدارة المحافظ) بشكل أكثر فعالية.
الرعاية الصحية
في الطب، تساعد الشبكات العصبية الأطباء في التشخيص وقرارات العلاج. مثال نموذجي هو استخدام CNN لتحليل الصور الطبية (الأشعة السينية، الرنين المغناطيسي، صور الخلايا) لـالكشف المبكر عن علامات الأمراض التي قد تغيب عن العين المجردة.
بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم الشبكات العصبية للتنبؤ بتفشي الأمراض، تحليل تسلسلات الجينات، أو تخصيص خطط العلاج للمرضى بناءً على بيانات جينية وسجلات طبية ضخمة. تساعد الشبكات العصبية في تحسين الدقة والسرعة في التشخيص، مما يساهم في جودة رعاية صحية أفضل.
النظرة المستقبلية والخاتمة
من تحليل الصور والصوت إلى فهم اللغة وتوقع الاتجاهات، فتحت الشبكات العصبية آفاقًا جديدة لم تكن موجودة من قبل. في المستقبل، مع نمو البيانات الضخمة وقوة الحوسبة، تعد الشبكات العصبية الاصطناعية بالاستمرار في التطور وتقديم المزيد من التطبيقات الرائدة، مما يساعد في تشكيل الجيل القادم من التكنولوجيا الذكية.
تابع INVIAI للبقاء على اطلاع بالمزيد من المعلومات المفيدة!
