شبکه عصبی روشی در حوزه هوش مصنوعی (AI) است که برای آموزش کامپیوتر به منظور پردازش داده‌ها به شیوه‌ای مشابه مغز انسان به کار می‌رود. به طور مشخص، این یک تکنیک یادگیری ماشین از شاخه یادگیری عمیق است که از گره‌هایی (مشابه سلول‌های عصبی) که در ساختاری چندلایه به هم متصل شده‌اند و شبیه شبکه نورون‌های مغز هستند، استفاده می‌کند.

این سیستم قابلیت سازگاری دارد، یعنی کامپیوتر می‌تواند از اشتباهات خود بیاموزد و به طور مداوم دقت خود را در طول زمان بهبود بخشد. اصطلاح "نورون مصنوعی" از ساختار این شبکه گرفته شده که نحوه انتقال سیگنال‌ها بین سلول‌های عصبی (نورون‌ها) در مغز را شبیه‌سازی می‌کند.

اگرچه مفهوم شبکه عصبی مصنوعی از زمان‌های بسیار دور شکل گرفته است (وارن مک‌کالوک و والتر پیتس اولین مدل نورون شبیه‌سازی شده را در سال ۱۹۴۳ توسعه دادند)، اما این فناوری تا دهه ۱۹۸۰ به طور گسترده در حوزه علم داده کاربرد پیدا نکرد.

امروزه، شبکه عصبی مصنوعی به طور گسترده‌ای رشد کرده و به ابزاری کلیدی در بسیاری از صنایع و سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی تبدیل شده است. این شبکه‌ها ستون فقرات الگوریتم‌های یادگیری عمیق مدرن هستند و بیشتر پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، نشانه‌هایی از شبکه‌های عصبی عمیق دارند.

ساختار و مکانیزم عملکرد شبکه عصبی

شبکه عصبی مصنوعی بر اساس الهام از مغز زیستی ساخته شده است. مغز انسان دارای میلیاردها نورون است که به صورت پیچیده‌ای به هم متصل شده و سیگنال‌های الکتریکی را برای پردازش اطلاعات منتقل می‌کنند؛ به همین ترتیب، شبکه عصبی مصنوعی از تعداد زیادی نورون مصنوعی (واحدهای نرم‌افزاری) تشکیل شده که به هم متصل شده‌اند تا یک وظیفه مشخص را انجام دهند.

هر نورون مصنوعی در واقع یک تابع ریاضی (که به آن گره یا node گفته می‌شود) است که سیگنال‌های ورودی را دریافت، پردازش و سیگنال خروجی را به نورون بعدی ارسال می‌کند. اتصالات بین این نورون‌ها شبیه سیناپس‌های عصبی در مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند.

یک شبکه عصبی پایه معمولاً ساختار چندلایه دارد که شامل سه نوع لایه اصلی است:

• لایه ورودی: اطلاعات را از دنیای بیرون به شبکه دریافت می‌کند. گره‌های این لایه داده‌ها را به صورت اولیه پردازش می‌کنند (مثلاً نرمال‌سازی یا استخراج ویژگی‌های ساده) و سپس سیگنال‌های رمزگذاری شده را به لایه بعدی منتقل می‌کنند.
• لایه‌های پنهان: سیگنال‌ها را از لایه ورودی (یا لایه پنهان قبلی) دریافت کرده و تحلیل عمیق‌تری انجام می‌دهند. شبکه عصبی می‌تواند چندین لایه پنهان داشته باشد (هرچه تعداد لایه‌ها بیشتر باشد، شبکه عمیق‌تر است). هر لایه پنهان ویژگی‌های پیچیده‌تری را از خروجی لایه قبلی استخراج کرده و نتایج را به لایه بعدی منتقل می‌کند.
• لایه خروجی: لایه نهایی که نتیجه نهایی شبکه پس از پردازش کامل داده‌ها را تولید می‌کند. این لایه می‌تواند شامل یک یا چند گره باشد که بسته به مسئله متفاوت است. برای مثال، اگر مسئله طبقه‌بندی دودویی (درست/نادرست، وجود/عدم وجود) باشد، لایه خروجی فقط یک گره دارد (با خروجی ۰ یا ۱)؛ اما در مسائل طبقه‌بندی چندکلاسه، لایه خروجی چندین گره دارد که هر کدام مسئول یک کلاس هستند.

در فرایند پردازش، هر اتصال بین نورون‌ها دارای یک وزن (weight) است که میزان تأثیر سیگنال را نشان می‌دهد. همچنین، هر نورون یک تابع فعال‌سازی با یک آستانه مشخص دارد: اگر مجموع سیگنال‌های ورودی (پس از ضرب در وزن‌ها) از آستانه عبور کند، نورون فعال شده و سیگنال خروجی را ارسال می‌کند؛ در غیر این صورت، سیگنالی ارسال نمی‌شود.

این مکانیزم باعث می‌شود سیگنال‌های مهم (با وزن بالا) در شبکه منتقل شوند و نویز یا سیگنال‌های ضعیف محدود شوند.

وقتی شبکه عصبی دارای چندین لایه پنهان (معمولاً بیش از دو لایه) باشد، به آن شبکه عصبی عمیق (deep neural network) گفته می‌شود. شبکه‌های عمیق پایه تکنیک‌های یادگیری عمیق امروزی هستند. این شبکه‌ها میلیون‌ها پارامتر (وزن) دارند و قادر به یادگیری روابط غیرخطی بسیار پیچیده بین ورودی و خروجی هستند.

با این حال، هزینه این توانایی نیاز به حجم بسیار زیادی داده آموزشی و زمان محاسباتی قابل توجهی نسبت به مدل‌های سنتی یادگیری ماشین است.

فرایند آموزش شبکه عصبی مصنوعی

شبکه عصبی یک سیستم برنامه‌ریزی شده با قوانین ثابت نیست، بلکه یاد می‌گیرد که چگونه یک وظیفه را از طریق نمونه‌های داده انجام دهد. فرایند «آموزش» شبکه عصبی به این معناست که شبکه با داده‌های ورودی و خروجی مورد انتظار تغذیه می‌شود تا پارامترهای خود را تنظیم کند.

در این فرایند، شبکه مقدار زیادی داده ورودی و معمولاً خروجی مطلوب مربوطه را دریافت می‌کند تا بتواند پارامترهای داخلی خود را تنظیم کند. شبکه عصبی تفاوت بین نتیجه پیش‌بینی خود و نتیجه واقعی مورد انتظار را برای تنظیم وزن‌ها (پارامترها) به منظور بهبود عملکرد خود استفاده می‌کند.

به عبارت دیگر، پس از هر پیش‌بینی، شبکه آن را با پاسخ درست مقایسه کرده و وزن‌های اتصال را طوری تنظیم می‌کند که پیش‌بینی‌های بعدی دقیق‌تر شوند.

یکی از الگوریتم‌های رایج در آموزش شبکه عصبی، الگوریتم پس‌انتشار خطا (backpropagation) است. این الگوریتم یک حلقه بازخورد انجام می‌دهد: سیگنال‌ها به جلو از طریق لایه‌ها عبور می‌کنند تا خروجی محاسبه شود، سپس خطا بین خروجی پیش‌بینی شده و خروجی واقعی به عقب به شبکه منتقل می‌شود.

بر اساس این خطا، شبکه وزن‌ها را به‌روزرسانی می‌کند - وزن‌های اتصالاتی که پیش‌بینی درست داده‌اند افزایش و وزن‌های اتصالاتی که پیش‌بینی اشتباه داده‌اند کاهش می‌یابد. این فرایند هزاران تا میلیون‌ها بار تکرار می‌شود تا شبکه به حالتی برسد که خطا بین پیش‌بینی و واقعیت در حد قابل قبول باشد.

پس از آموزش، شبکه عصبی قادر به تعمیم دانش خود است: نه تنها داده‌های آموزش دیده را «حفظ» می‌کند، بلکه می‌تواند آنچه را آموخته برای پیش‌بینی داده‌های جدید و ناشناخته به کار گیرد. آموزش می‌تواند به روش‌های مختلفی انجام شود (یادگیری نظارت شده با داده‌های برچسب‌دار، یادگیری بدون نظارت با داده‌های بدون برچسب، یا یادگیری تقویتی با پاداش/مجازات) که بستگی به مسئله خاص دارد.

در نهایت، هدف این است که شبکه بتواند مدل پنهان پشت داده‌ها را بیاموزد. وقتی آموزش به خوبی انجام شود، شبکه عصبی مصنوعی به ابزاری قدرتمند تبدیل می‌شود که امکان طبقه‌بندی، شناسایی یا پیش‌بینی سریع داده‌ها با دقت بالا را فراهم می‌کند – برای مثال، الگوریتم جستجوی گوگل یکی از شبکه‌های عصبی بزرگ و مشهور در عمل است.

شایان ذکر است که انواع مختلفی از معماری شبکه عصبی توسعه یافته‌اند تا با انواع داده‌ها و وظایف مختلف سازگار باشند.

برخی معماری‌های رایج عبارتند از: شبکه‌های پیش‌خور (feedforward neural network - ساده‌ترین نوع که سیگنال‌ها فقط در یک جهت از ورودی به خروجی منتقل می‌شوند)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (recurrent neural network, RNN - مناسب برای داده‌های دنباله‌ای مانند متن یا صدا)، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (convolutional neural network, CNN - تخصصی برای پردازش داده‌های تصویری و ویدئویی)، و خودرمزگذارها (autoencoder - معمولاً برای فشرده‌سازی داده‌ها و یادگیری ویژگی‌ها استفاده می‌شوند).

هر یک از این شبکه‌ها ساختار و نحوه عملکرد متفاوتی دارند، اما همه بر اصل کلی شبکه عصبی پایبندند: شامل نورون‌های متصل به هم و یادگیری از داده‌ها.

کاربردهای عملی شبکه عصبی مصنوعی

به دلیل توانایی یادگیری و پردازش مدل‌های پیچیده، شبکه عصبی مصنوعی در بسیاری از حوزه‌های مختلف به طور گسترده به کار گرفته شده است. در ادامه برخی از کاربردهای برجسته شبکه عصبی در عمل آورده شده است:

بینایی ماشین:

شبکه عصبی به کامپیوترها کمک می‌کند تا مانند انسان‌ها تصاویر و ویدئوها را «ببینند» و درک کنند. برای مثال، در خودروهای خودران، شبکه عصبی برای شناسایی تابلوهای راهنمایی، عابران پیاده، وسایل نقلیه و غیره از تصاویر دوربین استفاده می‌شود.

مدل‌های CNN امکان طبقه‌بندی خودکار اشیاء در تصاویر (مانند تشخیص چهره، تمایز بین گربه و سگ و غیره) را فراهم می‌کنند و دقت آن‌ها روز به روز افزایش می‌یابد.

پردازش گفتار:

دستیارهای مجازی مانند آمازون الکسا، گوگل اسیستنت، سیری و غیره بر پایه شبکه عصبی برای تشخیص گفتار و درک کلام انسان کار می‌کنند. این فناوری امکان تبدیل گفتار به متن، فعال‌سازی فرمان‌ها با صدا و حتی تقلید صدا را فراهم می‌کند.

با کمک شبکه عصبی، کامپیوتر می‌تواند ویژگی‌های صوتی (مانند لحن و آوا) را تحلیل کرده و مفهوم را حتی اگر گوینده لهجه یا زبان متفاوتی داشته باشد، درک کند.

پردازش زبان طبیعی (NLP):

در حوزه زبان، شبکه عصبی برای تحلیل و تولید زبان طبیعی به کار می‌رود. برنامه‌هایی مانند ترجمه ماشینی، چت‌بات، سیستم‌های پرسش و پاسخ خودکار و تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی معمولاً از مدل‌های شبکه عصبی (معمولاً RNN یا معماری‌های مدرن‌تر مانند ترنسفورمر) برای درک و پاسخ به زبان انسان استفاده می‌کنند. به کمک شبکه عصبی، کامپیوتر می‌تواند دستور زبان، معنا و زمینه را یاد بگیرد تا ارتباط طبیعی‌تری برقرار کند.

مالی - کسب‌وکار:

در حوزه مالی، شبکه عصبی برای پیش‌بینی نوسانات بازار مانند قیمت سهام، نرخ ارز، بهره و غیره بر اساس حجم عظیمی از داده‌های تاریخی به کار می‌رود. با شناسایی الگوهای داده‌های گذشته، شبکه عصبی می‌تواند روندهای آینده را پیش‌بینی کرده و کلاهبرداری را شناسایی کند (مثلاً تشخیص تراکنش‌های غیرمعمول کارت اعتباری).

بسیاری از بانک‌ها و شرکت‌های بیمه نیز از شبکه عصبی برای ارزیابی ریسک و تصمیم‌گیری (مانند تأیید وام، مدیریت پرتفوی) به شکل مؤثرتری استفاده می‌کنند.

پزشکی - مراقبت‌های بهداشتی:

در حوزه پزشکی، شبکه عصبی به پزشکان در تشخیص و تصمیم‌گیری درمانی کمک می‌کند. نمونه بارز آن استفاده از شبکه CNN برای تحلیل تصاویر پزشکی (رادیولوژی، MRI، تصاویر سلولی) جهت شناسایی علائم بیماری است که ممکن است با چشم غیرمسلح قابل تشخیص نباشد.

علاوه بر این، شبکه عصبی برای پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها، تحلیل توالی ژن‌ها یا شخصی‌سازی طرح درمان بیماران بر اساس داده‌های ژنتیکی و پرونده‌های پزشکی بزرگ به کار می‌رود. شبکه عصبی دقت و سرعت تشخیص را افزایش داده و به بهبود کیفیت مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کند.

>>> کلیک کنید برای اطلاعات بیشتر:

بینایی ماشین چیست؟ کاربردها و نحوه عملکرد

پردازش زبان طبیعی چیست؟

می‌توان مشاهده کرد که شبکه عصبی مصنوعی پایه و اساس بسیاری از پیشرفت‌های هوش مصنوعی مدرن است. این فناوری به کامپیوترها امکان یادگیری از داده‌ها و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه با حداقل دخالت انسان را می‌دهد، به لطف توانایی مدل‌سازی روابط غیرخطی پیچیده بین داده‌های ورودی و خروجی.

از تحلیل تصاویر و صدا گرفته تا درک زبان و پیش‌بینی روندها، شبکه عصبی امکانات جدیدی را فراهم کرده که پیش از این وجود نداشت. در آینده، با توسعه داده‌های بزرگ و قدرت محاسباتی، شبکه عصبی مصنوعی وعده تکامل بیشتر و ارائه کاربردهای نوآورانه‌تر را دارد که به شکل‌دهی نسل بعدی فناوری‌های هوشمند کمک خواهد کرد.

برای دریافت اطلاعات بیشتر، INVIAI را دنبال کنید!