التعلم العميق هو طريقة من طرق تعلم الآلة (machine learning) وفرع من فروع الذكاء الاصطناعي (AI). تستخدم هذه الطريقة شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (deep neural networks) لمحاكاة القدرة على اتخاذ قرارات معقدة تشبه دماغ الإنسان، مما يساعد الحواسيب على التعرف بفعالية على الأنماط المخفية في البيانات.

في الواقع، معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة من حولنا تعمل بواسطة نوع من تقنيات التعلم العميق، بدءًا من التعرف على الصوت والصورة إلى أنظمة التوصية والدردشة الذكية.

كيف يعمل التعلم العميق؟

يعمل التعلم العميق بناءً على نموذج شبكة عصبية اصطناعية متعددة الطبقات. تتكون الشبكة العصبية من طبقة إدخال، وعدة طبقات مخفية في الوسط، وطبقة إخراج. تُدخل البيانات الخام (مثل الصور، الصوت، النص) إلى طبقة الإدخال، ثم تنتقل عبر الطبقات المخفية حيث تستخرج الشبكة تدريجيًا الميزات بمستوى تجريد أعلى، وفي النهاية تُنتج التنبؤ في طبقة الإخراج. تُسمى هذه العملية بنقل المعلومات من الإدخال إلى الإخراج بالانتشار الأمامي (forward propagation).

بعد الحصول على نتيجة التنبؤ، يقارن النموذج هذه النتيجة بالقيمة المتوقعة (التسمية الحقيقية، إذا وجدت) لحساب الخطأ. ثم يُستخدم الانتشار العكسي (backpropagation) لضبط الأوزان في الشبكة: يُنقل الخطأ عكسيًا من طبقة الإخراج إلى الطبقات السابقة، ويتم تحديث الأوزان بين الخلايا العصبية لتقليل الخطأ. تتكرر عمليتا الانتشار الأمامي والانتشار العكسي باستمرار خلال عملية تدريب النموذج، مما يساعد الشبكة العصبية على تحسين دقة التنبؤ مع كل دورة تعلم.

بفضل البنية متعددة الطبقات، تتعلم كل طبقة من الخلايا العصبية مستوى مختلفًا من الميزات من البيانات. مثال: في نموذج التعرف على الوجوه، قد تتعلم الطبقة الأولى التعرف على الحواف أو الخطوط البسيطة؛ والطبقة التالية تجمع هذه الميزات لتشكيل أشكال أكثر تعقيدًا مثل العيون والأنف؛ والطبقات المخفية الأعمق تتعرف على الكائن الكامل – مثل تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على وجه بشري أم لا. الأهم من ذلك، أن شبكة التعلم العميق تتعلم تلقائيًا الميزات المناسبة في كل طبقة من البيانات الخام، بدلاً من الحاجة إلى برمجة الميزات يدويًا كما في بعض طرق تعلم الآلة التقليدية.

ما الفرق بين التعلم العميق وتعلم الآلة؟

على الرغم من أن التعلم العميق هو في الأساس طريقة ضمن تعلم الآلة، إلا أنه يمتلك بعض الفروقات المهمة مقارنة بتقنيات تعلم الآلة التقليدية:

• هيكل النموذج: يحتوي نموذج التعلم العميق على 3 طبقات مخفية أو أكثر، وغالبًا ما تكون عشرات أو مئات الطبقات، بينما نماذج تعلم الآلة "السطحية" سابقًا تحتوي عادة على 1-2 طبقة فقط (أو تستخدم خوارزميات ليست شبكات عصبية). بمعنى آخر، شبكات التعلم العميق أعمق مع طبقات عصبية متعددة متصلة، مما يسمح بتعلم ميزات أكثر تعقيدًا.
• القدرة على تعلم الميزات: يمتلك التعلم العميق القدرة على استخلاص الميزات تلقائيًا من البيانات الخام. سابقًا، كان المهندسون يقومون بخطوة تصميم الميزات يدويًا – أي اختيار وتحويل البيانات إلى ميزات مناسبة للخوارزمية. مع التعلم العميق، تتعلم الشبكة العصبية تلقائيًا الميزات المهمة من البيانات، مما يقلل الاعتماد على الخبراء في تحضير البيانات.
• طريقة التعلم: يمكن للعديد من نماذج التعلم العميق الحديثة دمج التعلم غير المراقب (unsupervised learning) – أي اكتشاف البنية والأنماط في البيانات غير الموسومة. بينما تعتمد معظم خوارزميات تعلم الآلة التقليدية على التعلم المراقب، الذي يتطلب بيانات موسومة مسبقًا لتدريب النموذج وإعطاء نتائج دقيقة. تتيح قدرة التعلم من البيانات غير الموسومة للتعلم العميق الاستفادة من كميات هائلة من البيانات غير الموسومة المتاحة في الواقع.

تطبيقات التعلم العميق

لقد أحدث التعلم العميق ثورة في العديد من المجالات بفضل قدرته الفائقة على تحليل البيانات المعقدة. فيما يلي بعض المجالات البارزة التي تُستخدم فيها هذه التقنية بشكل واسع:

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision):

يساعد التعلم العميق الحواسيب على "رؤية" وفهم محتوى الصور والفيديو. يمكن لنماذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) تصنيف الصور، واكتشاف الأجسام، والتعرف على الوجوه بدقة عالية.

تشمل التطبيقات العملية السيارات ذاتية القيادة (التعرف على حارات الطريق والمشاة لدعم القيادة الآمنة)، والطب (تحليل صور الأشعة السينية والرنين المغناطيسي لاكتشاف الأورام والإصابات بدقة أكبر)، ووسائل التواصل الاجتماعي (التعرف على الوجوه في الصور لاقتراح الوسوم)، والعديد من المجالات الأخرى مثل الزراعة (مراقبة المحاصيل عبر الصور الفضائية)، والأمن (كشف التسلل عبر الكاميرات)،...

التعرف على الصوت (Speech Recognition):

هذه التقنية تتيح للحواسيب فهم الكلام البشري. بفضل التعلم العميق، يمكن للمساعدين الافتراضيين مثل أمازون أليكسا، مساعد جوجل، وسيري التعرف على أصوات مختلفة ولهجات متعددة وتحويلها إلى نصوص أو تنفيذ الأوامر المناسبة.

تشمل التطبيقات أنظمة التحكم الصوتي للمنازل الذكية، الترجمة التلقائية للفيديوهات، دعم مراكز الاتصال لتحليل مكالمات العملاء، أو تحويل الكلام إلى نص في المجالات الطبية والقانونية.

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP):

يساعد التعلم العميق الحواسيب على فهم وتوليد اللغة المكتوبة للبشر. من أبرز تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية: الترجمة الآلية (مثل ترجمة جوجل) التي تترجم النصوص بين اللغات تلقائيًا؛ الدردشة الآلية والمساعدين الافتراضيين للرد على الرسائل ودعم العملاء؛ التلخيص التلقائي للنصوص (مثل تلخيص الأخبار أو الوثائق الطويلة إلى نقاط رئيسية)؛ تحليل المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي (تصنيف التعليقات إلى إيجابية أو سلبية)؛ واستخراج المعلومات من النصوص (مثل قراءة البريد الإلكتروني والنصوص لاستخلاص البيانات المهمة).

أنظمة التوصية (Recommendation Systems):

يُستخدم التعلم العميق لاقتراح المحتوى والمنتجات المناسبة لكل مستخدم بناءً على سلوكياته واهتماماته. من الأمثلة النموذجية خدمات البث مثل نتفليكس، يوتيوب التي تقترح أفلامًا وفيديوهات، أو منصات التجارة الإلكترونية مثل أمازون التي توصي بمنتجات قد تهمك. تُستخدم أنظمة التوصية أيضًا في وسائل التواصل الاجتماعي (اقتراح الأصدقاء والمحتوى)، والأخبار (اقتراح المقالات المناسبة)، وغيرها، مما يساعد على تخصيص تجربة المستخدم.

الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI):

هذه مجموعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تُنتج محتوى جديدًا (نصوص، صور، صوت، فيديو) بناءً على التعلم من البيانات المتاحة. مهد التعلم العميق الطريق لنماذج توليد المحتوى مثل الشبكات التوليدية التنافسية (GAN)، نماذج Transformer،... على سبيل المثال، يمكن لنموذج DALL-E إنشاء صور جديدة من وصف نصي، أو ChatGPT توليد محادثات ونصوص ترد على الأسئلة بشكل طبيعي.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي حاليًا في إنشاء محتوى تسويقي، كتابة الأكواد تلقائيًا، دعم خدمة العملاء، والعديد من المهام الأخرى. هذا المجال بارز جدًا مؤخرًا بفضل قوة التعلم العميق في التعلم ومحاكاة الأساليب والأنماط من كميات ضخمة من البيانات.

مزايا التعلم العميق

أصبح التعلم العميق شائعًا بفضل المزايا التالية:

• التعلم التلقائي الفعال للميزات: يمكن لنموذج التعلم العميق استخلاص الميزات المناسبة من البيانات الخام، مما يقلل من الجهد في معالجة البيانات المسبقة. على عكس الخوارزميات القديمة التي تعتمد على ميزات مصممة يدويًا، يتعلم التعلم العميق تمثيل البيانات الأمثل للمهمة المطلوبة. هذا مفيد بشكل خاص للبيانات غير المهيكلة مثل الصور، الصوت، والنصوص – حيث يصعب تصميم الميزات يدويًا.
• دقة عالية: بفضل البنية متعددة الطبقات والقدرة على التعلم من كميات كبيرة من البيانات، غالبًا ما يحقق نموذج التعلم العميق دقة متفوقة مقارنة بالطرق السابقة. في بعض المجالات، وصلت الشبكات العميقة إلى نتائج تعادل أو تتجاوز خبرة الإنسان – مثل التعرف على الصور، لعب الشطرنج، أو تشخيص الأمراض من الصور الطبية. تتيح هذه الكفاءة فرص أتمتة مهام معقدة بدرجة عالية من الثقة.
• تطبيقات متنوعة ومرنة: يتمتع التعلم العميق بتعدد استخدامات، حيث يمكن تطبيقه على أنواع مختلفة من البيانات ومشكلات متنوعة. من الرؤية الحاسوبية، معالجة اللغة، التعرف على الصوت إلى التنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتوليد المحتوى... يوفر التعلم العميق نماذج متقدمة لحل هذه المشكلات. بفضل ذلك، تدفع هذه التقنية الأتمتة في العديد من الصناعات، مما يمكنها من أداء مهام كانت سابقًا حكرًا على البشر فقط. كما يظهر المرونة في إمكانية التعلم المستمر مع توفر بيانات جديدة (learning on the fly)، مما يحسن الأداء مع مرور الوقت.
• القدرة على التعلم من البيانات الكبيرة: يبرز التعلم العميق بشكل خاص عند توفر كميات ضخمة من البيانات. بدلاً من التعرض للإرهاق، يمكن للنماذج متعددة الطبقات استيعاب كميات هائلة من البيانات واكتشاف أنماط معقدة قد تفوتها الطرق التقليدية. كلما زادت البيانات، تحسنت قدرة الشبكة على التعلم وأصبحت أقل عرضة لمشكلة الإفراط في التكيف (overfitting) مقارنة بالنماذج السطحية.

قيود التعلم العميق

إلى جانب المزايا، يواجه التعلم العميق بعض التحديات والقيود التي يجب الانتباه إليها:

• الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات: يحتوي نموذج التعلم العميق على العديد من المعاملات، لذا غالبًا ما يحتاج إلى مجموعات تدريب ضخمة لتحقيق أداء جيد. إذا كانت البيانات قليلة أو غير متنوعة، قد يعاني النموذج من الإفراط في التكيف أو عدم القدرة على تعميم القواعد. علاوة على ذلك، يجب تحضير البيانات بعناية – بهدف واضح، وبكمية كافية، وبأقل تحيز ممكن – لضمان دقة النموذج.
• متطلبات حسابية عالية: يتطلب تدريب شبكات التعلم العميق موارد حسابية كبيرة. عملية ضبط ملايين الأوزان عبر مئات الطبقات تحتاج إلى معالجات قوية مثل GPU أو TPU. قد تستغرق فترة التدريب للنماذج الكبيرة من ساعات إلى أسابيع، مع تكاليف ملحوظة للأجهزة والطاقة. كما أن نشر العديد من نماذج التعلم العميق في الواقع يحتاج إلى بنية تحتية حسابية واسعة (مثل خوادم GPU أو خدمات السحابة).
• النموذج "صندوق أسود" وصعوبة التفسير: من أكبر عيوب التعلم العميق هي صعوبة تفسير النتائج. بسبب البنية المعقدة وتعلم الميزات المجردة، يُشبه النموذج بـ"الصندوق الأسود" – حيث يصعب على البشر فهم سبب اتخاذ النموذج قرارًا معينًا. نقص الشرح يسبب مشاكل في المجالات التي تتطلب شفافية عالية مثل الطب، المالية، أو بناء ثقة المستخدم. حاليًا، يُجرى البحث في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (Explainable AI) لمحاولة معالجة هذه المشكلة.
• خطر التحيز من بيانات التدريب: يتعلم نموذج التعلم العميق بالكامل من البيانات، فإذا كانت بيانات الإدخال متحيزة أو غير ممثلة، قد يتعلم النموذج ويُعزز هذه التحيزات. على سبيل المثال، إذا كانت بيانات تدريب التعرف على الوجوه تفتقر إلى صور لفئة معينة، قد يتعرف النموذج عليها بشكل ضعيف أو خاطئ. لذلك، تحضير بيانات متنوعة ومتوازنة وبأخطاء قليلة مهم جدًا لتجنب التحيز وضمان عدالة النموذج.
• الحاجة إلى خبرة عالية للتطوير: بناء وتحسين نماذج التعلم العميق المعقدة ليس أمرًا سهلاً. يتطلب ذلك خبراء لديهم معرفة عميقة في تعلم الآلة، الرياضيات، والخبرة العملية. اختيار البنية المناسبة، وضبط العديد من المعلمات الفائقة (hyperparameters)، ومعالجة مشاكل مثل الإفراط في التكيف، فقدان التدرج... يحتاج إلى تجارب وفهم عميق. لذلك، تشكل هذه العوامل حاجزًا كبيرًا لدخول المجال، ولا تتوفر جميع المؤسسات على الكوادر اللازمة.

>>> انقر لمعرفة المزيد: ما هو التعلم الآلي؟

التعلم العميق قد أكد دوره الأساسي في الثورة الحالية للذكاء الاصطناعي. بفضل قدرته على التعلم التلقائي من كميات كبيرة من البيانات ومحاكاة جزء من طريقة عمل الدماغ، يسمح التعلم العميق للحواسيب بتحقيق تقدم كبير في الإدراك ومعالجة المعلومات. من مساعدة السيارات ذاتية القيادة على القيادة بأمان، ودعم الأطباء في تشخيص الأمراض، إلى إنشاء محادثات طبيعية تشبه الإنسان – هذه التقنية حاضرة في كل جانب من جوانب الحياة الرقمية.

بالرغم من التحديات المتعلقة بالبيانات، والحوسبة، والشفافية، لا يزال التعلم العميق في تطور مستمر. مع تقدم البنية التحتية الحاسوبية والتقنيات الجديدة (مثل نماذج Transformer، التعلم المعزز،...)، من المتوقع أن يتقدم التعلم العميق أكثر، مما يفتح آفاقًا جديدة للتطبيقات المبتكرة ويستمر في دفع تطور الذكاء الاصطناعي في المستقبل.