Neural Network ni mbinu katika uwanja wa akili bandia (AI) inayotumika kufundisha kompyuta kusindika data kwa njia inayofanana na jinsi ubongo wa binadamu unavyofanya kazi. Hasa, hii ni mbinu ya kujifunza kwa mashine (machine learning) inayotoka katika tawi la kujifunza kwa kina (deep learning) – ikitumia vifungo (sawa na seli za neva) vinavyounganishwa katika muundo wa tabaka unaofanana na mtandao wa neva wa ubongo.

Mfumo huu una uwezo wa kuendana na mazingira, yaani kompyuta inaweza kujifunza kutokana na makosa yake na kuendelea kuboresha usahihi wake kwa muda. Neno "neva bandia" linatokana na muundo wa mtandao huu unaoiga jinsi seli za neva (neurons) katika ubongo zinavyotuma ishara kwa kila mmoja.

Ingawa dhana ya mtandao wa neva bandia ilianzishwa mapema sana (Warren McCulloch na Walter Pitts walitengeneza mfano wa kwanza wa neva bandia mwaka 1943), teknolojia hii ilianza kutumika sana katika sayansi ya data mwanzoni mwa miaka ya 1980.

Leo hii, mitandao ya neva bandia imeenea sana na ni zana muhimu katika sekta nyingi za viwanda pamoja na mifumo ya AI ya kisasa. Hii ni – mafanikio mengi ya AI katika miaka ya hivi karibuni yanatokana na mitandao hii ya neva ya kina.

Muundo na jinsi mtandao wa neva unavyofanya kazi

Mtandao wa neva bandia umejengwa kwa kuigwa na ubongo wa kibiolojia. Ubongo wa binadamu una mabilioni ya neva zinazounganishwa kwa njia tata na kutuma ishara za umeme kusindika taarifa; vivyo hivyo, mtandao wa neva bandia una seli za neva bandia nyingi (vitengo vya programu) vinavyounganishwa kutatua kazi fulani pamoja.

Kila seli ya neva bandia ni kazi ya hisabati (inayoitwa kifungo, au node), inayopokea ishara za kuingiza, kuzisindika na kutoa ishara za kupeleka kwa seli inayofuata. Uunganisho kati ya seli hizi unaiga viungo vya neva (synapse) katika ubongo wa binadamu.

Mtandao wa neva wa msingi kawaida una muundo wa tabaka tatu kuu:

• Tabaka la kuingiza: Linapokea taarifa kutoka kwa mazingira ya nje ya mtandao. Vifungo katika tabaka hili husindika data kwa awali (mfano: kusahihisha, kutoa sifa rahisi) kisha kupeleka ishara zilizobadilishwa kwa tabaka linalofuata.
• Tabaka la siri: Linapokea ishara kutoka tabaka la kuingiza (au tabaka la siri lililopita) na kuendelea kusambaza uchambuzi wa kina. Mtandao wa neva unaweza kuwa na tabaka nyingi za siri (kadri tabaka zinavyoongezeka ndivyo mtandao unavyokuwa "mrefu zaidi"). Kila tabaka la siri hutoa sifa tata zaidi kutoka kwa matokeo ya tabaka lililopita na kuzipeleka kwa tabaka linalofuata.
• Tabaka la kutoa matokeo: Hili ni tabaka la mwisho linalotoa matokeo ya mtandao baada ya kusindika data yote. Tabaka hili linaweza kuwa na kifungo kimoja au zaidi kulingana na tatizo. Mfano: kwa tatizo la kugawanya matokeo kuwa mbili (ndiyo/hapana, ipo/hapana), tabaka la matokeo linaweza kuwa na kifungo kimoja tu (matokeo 0 au 1); kwa tatizo la kugawanya makundi mengi, tabaka la matokeo lina vifungo vingi, kila kimoja kinahusika na kundi moja la matokeo.

Katika mchakato wa usindikaji, kila uunganisho kati ya seli za neva hupewa uzito (weight) unaoonyesha nguvu ya ishara. Pia, kila seli hutumia yenye kizingiti fulani: ikiwa jumla ya ishara za kuingiza (baada ya kuzidisha na uzito) inazidi kizingiti, seli hutoa ishara ya kuingiza kwa seli inayofuata; vinginevyo, haizalishi ishara yoyote.

Kwa njia hii, ishara muhimu (zenye uzito mkubwa) hupitishwa kupitia mtandao, wakati kelele au ishara dhaifu hupunguzwa.

Mtandao wa neva wenye tabaka nyingi za siri (zaidi ya mbili) huitwa mtandao wa neva wa kina (deep neural network). Mtandao huu ni msingi wa mbinu za kujifunza kwa kina za sasa. Mitandao hii ina mamilioni ya vigezo (vizito) na inaweza kujifunza uhusiano tata usio wa mstari kati ya kuingiza na kutoa matokeo.

Hata hivyo, gharama ni kwamba mtandao huu unahitaji data nyingi sana za mafunzo na muda mrefu wa kompyuta kufanya mahesabu ikilinganishwa na mifano ya jadi ya kujifunza kwa mashine.

Mchakato wa kufundisha mtandao wa neva bandia

Mtandao wa neva si mfumo uliopangwa kwa sheria thabiti, bali hujifunza jinsi ya kutatua kazi kupitia mifano ya data. Mchakato wa "kufundisha" mtandao wa neva huitwa mafunzo (training).

Katika mchakato huu, mtandao hupatiwa kiasi kikubwa cha data za kuingiza na (kawaida) taarifa za matokeo yanayotarajiwa ili kuweza kurekebisha vigezo vyake. Mtandao hutumia tofauti kati ya matokeo yake ya makisio na matokeo halisi yanayotarajiwa ili kurekebisha uzito (vigezo) ndani yake, kuboresha utendaji wake.

Kwa maneno mengine, baada ya kila makisio, mtandao hulinganisha makisio na jibu sahihi, kisha kurekebisha uzito wa uunganisho ili makisio yajayo yawe sahihi zaidi.

Mfano maarufu wa algoriti inayotumika katika mafunzo ya mtandao wa neva ni algoriti ya usambazaji wa makosa nyuma (backpropagation). Algoriti hii hufanya mizunguko ya maoni: ishara hutumwa mbele kupitia tabaka ili kuhesabu matokeo, kisha makosa kati ya matokeo ya makisio na matokeo halisi hutumwa nyuma kupitia mtandao.

Kulingana na makosa hayo, mtandao huongeza uzito kwa uunganisho ulioleta makisio sahihi na kupunguza uzito kwa uunganisho ulioleta makisio makosa. Mchakato huu hurudiwa mara elfu, mamilioni hadi mtandao wa neva ufikie hali ambapo makosa kati ya makisio na halisi yapo ndani ya kiwango kinachokubalika.

Baada ya mafunzo, mtandao wa neva unaweza kufanya jumla ya maarifa: si tu "kumbuka" data zilizojifunza, bali pia kutumia kile alichojifunza kutabiri data mpya ambazo hazijawahi kuonekana. Mafunzo yanaweza kufanyika kwa njia mbalimbali (kujifunza kwa usimamizi na data zilizo na lebo, kujifunza bila usimamizi na data zisizo na lebo, au kujifunza kwa kuimarishwa kwa zawadi/kamaadhibu), kulingana na tatizo husika.

Lakini kwa ujumla, lengo ni kumfanya mtandao ujifunze mfano wa siri nyuma ya data. Baada ya kufundishwa vizuri, mtandao wa neva bandia unakuwa zana yenye nguvu inayotuwezesha kugawanya, kutambua au kutabiri data kwa haraka na usahihi mkubwa – mfano, algoriti ya utafutaji ya Google ni mtandao mkubwa wa neva maarufu sana katika matumizi halisi.

Ni muhimu kutambua kuwa kuna aina nyingi za miundo ya mitandao ya neva iliyotengenezwa ili kufaa aina tofauti za data na kazi mbalimbali.

Baadhi ya miundo maarufu ni: mtandao wa kusambaza mbele (feedforward neural network – aina rahisi zaidi, ishara husambazwa kwa mwelekeo mmoja kutoka kuingiza hadi kutoa matokeo), mtandao wa neva unaorudiwa (recurrent neural network, RNN – unaofaa kwa data za mfululizo kama maandishi au sauti), mtandao wa neva wa convolutional (convolutional neural network, CNN – maalumu kwa usindikaji wa picha/video), na autoencoder (autoencoder – hutumika kwa kawaida kwa kusindika data na kujifunza sifa za data).

Kila aina ya mtandao ulioorodheshwa una muundo na njia tofauti za kufanya kazi, lakini yote hufuata kanuni ya mtandao wa neva: kuwa na seli nyingi zinazounganishwa na kujifunza kutoka kwa data.

Matumizi halisi ya mtandao wa neva bandia

Kwa uwezo wake wa kujifunza na kusindika mifano tata, mtandao wa neva bandia umekuwa na matumizi mengi katika nyanja mbalimbali. Hapa chini ni baadhi ya matumizi maarufu ya mitandao ya neva katika maisha halisi:

Uchunguzi wa picha kwa kompyuta: 

Mitandao ya neva husaidia kompyuta "kuona" na kuelewa picha na video kama binadamu. Mfano, katika magari yanayojiendesha, mitandao ya neva hutumika kutambua alama za barabarani, watembea kwa miguu, magari... kutoka kwa picha za kamera.

Mifano ya CNN huruhusu kompyuta kugawanya vitu katika picha (kutambua uso, kutofautisha paka na mbwa, n.k.) kwa njia ya moja kwa moja na kwa usahihi unaoongezeka.

Kusindika sauti ya mtu:

Msaidizi wa sauti kama Amazon Alexa, Google Assistant, Siri… hutumia mitandao ya neva kutambua sauti na kuelewa maneno ya binadamu. Teknolojia hii huruhusu kubadilisha sauti kuwa maandishi, kutekeleza amri kwa sauti, au hata kuiga sauti ya mtu.

Kwa msaada wa mitandao ya neva, kompyuta inaweza kuchambua sifa za sauti (miondoko ya sauti, lafudhi) na kuelewa maudhui bila kujali mzungumzaji anazungumza kwa lahaja au lugha tofauti.

Kusindika lugha asilia (NLP): 

Kwenye uwanja wa lugha, mitandao ya neva hutumika kuchambua na kuunda lugha asilia. Programu kama tafsiri ya mashine, chatbot, mifumo ya maswali-jawabu ya moja kwa moja, au uchambuzi wa hisia kwenye mitandao ya kijamii hutumia mifano ya mitandao ya neva (kawaida RNN au miundo ya kisasa ya Transformer) kuelewa na kujibu lugha ya binadamu. Kwa mitandao ya neva, kompyuta inaweza kujifunza sarufi, maana na muktadha wa mazungumzo kwa njia ya asili zaidi.

Fedha - biashara: 

Kwenye sekta ya fedha, mitandao ya neva hutumika kutabiri mabadiliko ya soko kama bei za hisa, viwango vya kubadilisha fedha, riba... kwa kutumia data nyingi za kihistoria. Kwa kutambua mifumo katika data za zamani, mitandao ya neva inaweza kusaidia kutabiri mwenendo wa baadaye na kugundua ulaghai (mfano, kugundua miamala isiyo ya kawaida ya kadi za mkopo).

Benki na kampuni za bima pia hutumia mitandao ya neva kutathmini hatari na kufanya maamuzi (kama kuidhinisha mikopo, kusimamia miradi ya uwekezaji) kwa ufanisi zaidi.

Afya - huduma za matibabu: 

Kwenye sekta ya afya, mitandao ya neva husaidia madaktari katika uchunguzi na maamuzi ya matibabu. Mfano maarufu ni kutumia mtandao wa CNN kuchambua picha za matibabu (X-ray, MRI, picha za seli) kugundua dalili za magonjwa ambayo macho ya kawaida yanaweza kuyakosa.

Pia, mitandao ya neva hutumika kutabiri mlipuko wa magonjwa, kuchambua mfuatano wa jeni, au kubinafsisha mipango ya matibabu kwa mgonjwa mmoja mmoja kwa kutumia data kubwa za jeni na historia ya magonjwa. Mitandao ya neva husaidia kuongeza usahihi na kasi katika uchunguzi, na hivyo kuboresha huduma za afya.

>>> Bonyeza kujua zaidi:

Je, Computer Vision ni nini? Matumizi na jinsi inavyofanya kazi

Uchambuzi wa Lugha Asilia ni nini?

Inaonekana, mtandao wa neva bandia ni msingi muhimu wa maendeleo mengi katika AI ya kisasa. Teknolojia hii inaruhusu kompyuta kujifunza kutoka kwa data na kufanya maamuzi ya busara kwa usaidizi mdogo wa binadamu, kutokana na uwezo wa kuiga uhusiano tata usio wa mstari kati ya data za kuingiza na matokeo.

Kutoka kwa uchambuzi wa picha, sauti hadi kuelewa lugha na kutabiri mwenendo, mitandao ya neva imefungua fursa mpya ambazo hazikuwapo hapo awali. Katika siku zijazo, kwa maendeleo ya data kubwa na nguvu za kompyuta, mitandao ya neva bandia inaahidi kuendelea kuendelea kuboreka na kuleta matumizi mapya ya kuvutia zaidi, kusaidia kuunda kizazi kijacho cha teknolojia za akili bandia.

Fuata INVIAI ili kupata taarifa zaidi muhimu kila wakati!