רשת עצבית הינה שיטה בתחום הבינה המלאכותית (AI) המשמשת ללימוד מחשבים לעבד נתונים באופן המדמה את פעולת המוח האנושי. במפורט, זוהי טכניקת למידת מכונה (machine learning) המשתייכת לענף הלמידה עמוקה – המשתמשת בנוירונים מלאכותיים (יחידות תוכנה) המקושרים זה לזה במבנה רב-שכבתי המדמה את רשת הנוירונים במוח.

מערכת זו מסוגלת ללהסתגל, כלומר המחשב יכול ללמוד מטעויותיו ולשפר את הדיוק שלו באופן מתמשך לאורך זמן. המונח "נוירון מלאכותי" נובע מהמבנה המדמה את אופן פעולת תאי העצב (נוירונים) במוח האנושי.

למרות שהמושג רשת עצבית מלאכותית הוצג כבר מוקדם (וורן מק'קולוך וולטר פיטס פיתחו את המודל הראשון של נוירון מלאכותי בשנת 1943), רק בשנות ה-80 הטכנולוגיה החלה להיות מיושמת באופן נרחב בתחום מדעי הנתונים.

כיום, רשתות עצביות מלאכותיות פורצות דרך והן כלי מרכזי בתעשיות רבות ובמערכות AI מתקדמות. הן מהוות את עמוד השדרה של אלגוריתמים ללמידה עמוקה מודרנית – רוב הפריצות בתחום הבינה המלאכותית בשנים האחרונות קשורות לרשתות עצביות עמוקות.

מבנה ומנגנון הפעולה של רשת עצבית

רשת עצבית מלאכותית בנויה בהשראת המוח הביולוגי. המוח האנושי מכיל מיליארדי נוירונים המקושרים זה לזה ומעבירים אותות חשמליים לעיבוד מידע; בדומה לכך, רשת עצבית מלאכותית מורכבת מהרבה נוירונים מלאכותיים (יחידות תוכנה) המקושרים יחד לפתרון משימה מסוימת.

כל נוירון מלאכותי הוא למעשה פונקציית חישוב (המכונה צומת, או node), המקבלת אותות קלט, מעבדת אותם ומפיקה אות פלט שמעביר לנוירון הבא. הקישורים בין הנוירונים מדמים את הסינפסות במוח האנושי.

רשת עצבית בסיסית בדרך כלל בנויה במבנה רב-שכבתי עם שלושה סוגי שכבות עיקריות:

• שכבת קלט: מקבלת מידע מהעולם החיצון אל הרשת. הצמתים בשכבת הקלט מבצעים עיבוד ראשוני של הנתונים (למשל: נירמול, חילוץ תכונות פשוטות) ואז מעבירים את האותות המקודדים לשכבה הבאה.
• שכבת ביניים (נסתרת): מקבלת אותות משכבת הקלט (או משכבת ביניים קודמת) ומבצעת ניתוח עמוק יותר. רשת עצבית יכולה להכיל שכבות ביניים רבות (ככל שיש יותר שכבות, הרשת "עמוקה" יותר). כל שכבת ביניים מפיקה תכונות מורכבות יותר מהפלט של השכבה הקודמת ומעבירה את התוצאה לשכבה הבאה.
• שכבת פלט: השכבה הסופית שמפיקה את תוצאת הרשת לאחר עיבוד כל הנתונים. שכבת הפלט יכולה לכלול צומת אחד או יותר בהתאם למשימה. לדוגמה: במשימה של סיווג בינארי (נכון/לא נכון, קיים/לא קיים) נדרש צומת פלט יחיד (עם תוצאה 0 או 1); במשימות סיווג מרובות קטגוריות יהיו מספר צמתים, כל אחד אחראי על קבוצה מסוימת של תוצאות.

בתהליך העיבוד, לכל קישור בין הנוירונים מוקצה משקל (weight) שמייצג את עוצמת ההשפעה של האות. בנוסף, כל נוירון מפעיל פונקציית הפעלה עם סף מסוים: אם סכום האותות הנכנסים (לאחר הכפלה במשקל) חורג מהסף, הנוירון "מופעל" (מפיק אות פלט); אם לא, הנוירון לא מפיק אות.

באמצעות מנגנון זה, אותות חשובים (עם משקל גבוה) מועברים דרך הרשת, בעוד רעשים או אותות חלשים מוגבלים.

כאשר לרשת עצבית יש מספר רב של שכבות ביניים (בדרך כלל יותר משתי שכבות), היא נקראת רשת עצבית עמוקה (deep neural network). רשתות עמוקות הן הבסיס לטכניקת הלמידה העמוקה המודרנית. רשתות אלו מכילות מיליוני פרמטרים (משקלים) ויכולות ללמוד קשרים לא ליניאריים מורכבים מאוד בין הקלט לפלט.

עם זאת, המחיר הוא הצורך בכמות עצומה של נתוני אימון וזמן חישוב משמעותי יותר בהשוואה למודלים מסורתיים של למידת מכונה.

תהליך אימון רשת עצבית מלאכותית

רשת עצבית אינה מערכת המתוכנתת בקפדנות עם חוקים קבועים, אלא לומדת לפתור משימות באמצעות דוגמאות נתונים. תהליך "ההוראה" של הרשת נקרא אימון (training).

בתהליך זה, מסופק לרשת כמות גדולה של נתוני קלט ו (בדרך כלל) מידע פלט רצוי תואם, כדי שהרשת תתאים את הפרמטרים שלה. הרשת משתמשת בהבדל בין תוצאת התחזית שלה לבין התוצאה ההמצופה בפועל כדי לכוונן את המשקלים הפנימיים ולשפר את הביצועים.

במילים אחרות, לאחר כל תחזית, הרשת משווה את התחזית לתוצאה הנכונה, ומעדכנת את המשקלים כך שהפעם הבאה התחזית תהיה מדויקת יותר.

בפרט, אלגוריתם נפוץ לאימון רשת עצבית הוא אלגוריתם ההפצה לאחור (backpropagation). אלגוריתם זה מבצע לולאת משוב: האות מועבר קדימה דרך השכבות לחישוב הפלט, ואז השגיאה בין הפלט החזוי לפלט הנכון מועברת אחורה ברשת.

בהתבסס על השגיאה, הרשת מעדכנת את המשקלים – מגדילה משקל לקישורים שהובילו לתחזית נכונה ומפחיתה משקל לקישורים שהובילו לתחזית שגויה. תהליך זה חוזר על עצמו אלפי ואף מיליוני פעמים עד שהרשת מתכנסת למצב שבו השגיאה בין התחזית למציאות נמצאת בטווח מקובל.

לאחר האימון, הרשת מסוגלת ללהכליל את הידע: היא לא רק "שיננה" את הנתונים שלמדה, אלא גם יכולה ליישם את מה שלמדה כדי לחזות נתונים חדשים שטרם נראו. האימון יכול להתבצע בדרכים שונות (למידה מונחית עם נתונים מתויגים, למידה בלתי מונחית עם נתונים לא מתויגים, או למידה מחזקת עם תגמולים/עונשים), בהתאם למשימה הספציפית.

בסופו של דבר, המטרה היא לאפשר לרשת ללמוד את המודל הסמוי מאחורי הנתונים. לאחר אימון טוב, רשת עצבית מלאכותית הופכת לכלי עוצמתי המאפשר סיווג, זיהוי או חיזוי מהיר ומדויק של נתונים – לדוגמה, אלגוריתם החיפוש של גוגל הוא רשת עצבית גדולה ומפורסמת בעולם האמיתי.

ראוי לציין כי פותחו וריאציות רבות של ארכיטקטורות רשת עצבית כדי להתאים לסוגי נתונים ומשימות שונות.

כמה ארכיטקטורות נפוצות כוללות: רשתות עצביות חד-כיווניות (feedforward neural network – הפשוטה ביותר, שמעבירה אותות בכיוון אחד מהקלט לפלט), רשתות עצביות חוזרות (recurrent neural network, RNN – מתאימות לנתוני סדרות כמו טקסט או קול), רשתות עצביות קונבולוציוניות (convolutional neural network, CNN – מתמחות בעיבוד תמונות/וידאו), ואוטואנקודרים (autoencoder – משמשים לדחיסת נתונים ולמידת תכונות).

לכל סוג רשת יש מבנה ואופן פעולה מעט שונה, אך כולן פועלות על העיקרון הכללי של רשת עצבית: ריבוי נוירונים מקושרים ולמידה מנתונים.

יישומים מעשיים של רשת עצבית מלאכותית

בזכות יכולת הלמידה והעיבוד של מודלים מורכבים, רשת עצבית מלאכותית מיושמת וממשיכה להיות מיושמת במגוון תחומים שונים. להלן כמה יישומים בולטים של רשת עצבית במציאות:

ראיית מכונה: 

רשת עצבית מאפשרת למחשב "לראות" ולהבין תוכן של תמונות וסרטונים בדומה לבני אדם. לדוגמה, ברכבים אוטונומיים, רשת עצבית משמשת לזיהוי תמרורי תנועה, הולכי רגל, כלי רכב ועוד מתוך תמונות מצלמה.

מודלים מסוג CNN מאפשרים למחשב לסווג אובייקטים בתמונה (זיהוי פנים, הבחנה בין חתול לכלב וכו') באופן אוטומטי ועם דיוק הולך וגדל.

עיבוד דיבור:

עוזרים וירטואליים כמו Amazon Alexa, Google Assistant, Siri ועוד פועלים על בסיס רשת עצבית לזיהוי דיבור והבנת דיבור אנושי. טכנולוגיה זו מאפשרת המרת דיבור לטקסט, הפעלת פקודות קוליות ואפילו חיקוי קול.

באמצעות רשת עצבית, מחשבים יכולים לנתח תכונות קוליות (טון, דיאלקט) ולהבין תוכן ללא תלות במבטא או בשפה.

עיבוד שפה טבעית (NLP): 

בתחום השפה, רשת עצבית משמשת לניתוח ויצירת שפה טבעית. יישומים כמו תרגום מכונה, צ'אטבוטים, מערכות שאלות ותשובות אוטומטיות וניתוח רגשות ברשתות החברתיות משתמשים במודלים של רשת עצבית (לרוב RNN או ארכיטקטורות Transformer מודרניות) להבנת תגובות אנושיות. בזכות רשת עצבית, מחשבים יכולים ללמוד דקדוק, משמעות והקשר לשם תקשורת טבעית יותר.

פיננסים ועסקים: 

בתחום הפיננסי, רשת עצבית משמשת לחיזוי שינויים בשוק כמו מחירי מניות, שערי מטבע, ריביות ועוד, בהתבסס על כמויות עצומות של נתוני עבר. בזיהוי תבניות בנתונים היסטוריים, רשת עצבית יכולה לסייע בחיזוי מגמות עתידיות ובגילוי הונאות (למשל זיהוי עסקאות כרטיסי אשראי חשודות).

בנקים וחברות ביטוח משתמשים ברשת עצבית להערכת סיכונים ולקבלת החלטות (כגון אישור הלוואות, ניהול תיקי השקעות) בצורה יעילה יותר.

רפואה וטיפול רפואי: 

בתחום הרפואה, רשת עצבית מסייעת לרופאים באבחון ובהחלטות טיפוליות. דוגמה בולטת היא שימוש ברשת CNN לניתוח תמונות רפואיות (צילום רנטגן, MRI, תמונות תאים) לזיהוי סימני מחלה עדינים שקשה לראות בעין.

בנוסף, רשת עצבית משמשת לחיזוי התפרצויות מגיפות, ניתוח רצפי גנים, או התאמת תוכניות טיפול אישיות למטופלים בהתבסס על נתוני גנום ומידע רפואי רחב. רשת עצבית משפרת את הדיוק והמהירות באבחון ותורמת לשיפור איכות הטיפול.

>>> לחץ כאן למידע נוסף:

מהו ראייה ממוחשבת? יישומים ואופן הפעולה

מהו עיבוד שפה טבעית?

ניתן לראות כי רשת עצבית מלאכותית היא בסיס מרכזי להתקדמות רבה בבינה מלאכותית מודרנית. טכנולוגיה זו מאפשרת למחשבים ללמוד מנתונים ולקבל החלטות חכמות עם התערבות אנושית מינימלית, בזכות היכולת למודל קשרים לא ליניאריים מורכבים בין נתוני קלט לפלט.

מהניתוח של תמונות וקולות ועד להבנת שפה וחיזוי מגמות, רשת עצבית פתחה אפשרויות חדשות שטרם היו קיימות. בעתיד, עם התפתחות הנתונים הגדולים וכוח המחשוב, רשת עצבית מלאכותית צפויה להמשיך להתפתח ולהביא ליישומים פורצי דרך נוספים, ולסייע בעיצוב הדור הבא של טכנולוגיות חכמות.

עקבו אחרי INVIAI לעדכונים נוספים ומידע שימושי!