شبکه عصبی (Neural Network) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) به ترند سال اخیر تبدیل شده است؛ زیرا توانسته کارها را با سرعت باورنکردنی تسریع کند. قلب هوش مصنوعی در شبکه‌های عصبی نهفته است. این شبکه‌ها به عنوان یک جزء اساسی در هدایت سیستم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کنند تا توانایی پردازش وظایف پیچیده را به دست آورند. درک عملکرد شبکه عصبی به ما کمک می‌کند تا این موضوع را درک کنیم که چرا و چگونه هوش مصنوعی در حال نفوذ به همه بخش‌های زندگی ماست. در این مقاله از بلاگ آسا به‌طور کامل در مورد ماهیت و عملکرد شبکه عصبی صحبت می‌کنیم.

شبکه عصبی چیست؟

شبکه‌های عصبی (Neural Network) که به‌عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) نیز شناخته می‌شوند، روشی هستند که نحوه پردازش داده‌ها را به کامپیوترها آموزش می‌دهند. آن‌ها زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین (ML) هستند که بین داده‌های مختلف ارتباط برقرار می‌کنند. در حقیقت، شبکه‌های عصبی اساسا نحوه عملکرد مغز را تقلید می‌کنند. آن‌ها شبیه ساختارهای نورون‌های به هم پیوسته در مغز هستند که وظیفه ارسال پیام‌ها را در سراسر بدن بر عهده دارند. از طرفی، شبکه‌های عصبی مصنوعی اطلاعات را در واحدهای به هم پیوسته‌ای به نام نورون‌های مصنوعی منتقل و پردازش می‌کنند. هر نورون با استفاده از یک عملیات ریاضی ساده، داده‌ها را پردازش می‌کند.

تاریخچه شبکه عصبی

زمان زیادی طول کشید تا علم پزشکی به نقطه‌ای برسد که محققان بتوانند عملکرد مغز را مطالعه کنند. از زمانی که دانشمندان شروع به مطالعه ذهن انسان کردند، امکان وجود ماشین‌های محاسباتی پیشرفته را نیز تخمین زدند. تحقیقات اولیه نشان می‌دهند که فکر و حافظه توسط سلول‌های مغزی بسیار پیچیده و مرتبط با سیستم عصبی انسان هدایت می‌شوند. امروزه می‌دانیم که این سلول‌ها که نورون‌ها نامیده می‌شوند، در شبکه‌های وسیعی به هم متصل هستند و سیگنال‌ها را از طریق تکانه‌های الکتریکی کوچک منتقل می‌کنند.

تنها حدود نیم قرن پس معرفی نظریه نورون‌های سه‌گانه (حسی، حرکتی و رابط)، پیشگامان علوم کامپیوتر در حال تلاش برای به کار بردن آن در سازه‌های مکانیکی بودند. ایده ایجاد نورون‌های مصنوعی برای اولین بار توسط وارن مک کالوچ و والتر پیتس در سال ۱۹۴۳ میلادی پیشنهاد شد. پنج سال بعد، آلن تورینگ مقاله‌ای نوشت که در آن یک خوشه مشترک از نورون‌های مصنوعی را پیشنهاد کرد. به این ترتیب، شبکه‌های عصبی وارد دنیای کامپیوترها شدند.

شبکه عصبی عمیق چیست؟

شبکه عصبی عمیق (DNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) است که با لایه‌های متعدد بین لایه‌های ورودی و خروجی مشخص می‌شود. این شبکه می‌تواند الگوهای پیچیده در داده‌ها را بیاموزد و مدل کند. هر لایه از گره‌های به هم پیوسته (نورون‌ها) تشکیل شده است، جایی که هر اتصال دارای وزنی است که در طول پردازش تنظیم می‌شود تا خطا در پیش‌بینی‌ها به حداقل برسد. عمق یا تعداد لایه‌ها به شبکه اجازه می‌دهد تا ویژگی‌های سلسله مراتبی را از داده‌ها استخراج کند. شبکه‌های عصبی عمیق به‌دلیل توانایی در تقریب توابع غیرخطی و پیچیده، هسته اصلی بسیاری از برنامه‌های پیشرفته یادگیری ماشینی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های مستقل هستند.

ساختار لایه‌ای شبکه‌های عصبی

ما می‌دانیم که بخش‌های مختلف مغز انسان برای پردازش انواع مختلف اطلاعات به صورت لایه‌ای و سلسله مراتبی عمل می‌کند. همانطور که اطلاعات وارد مغز می‌شوند، هر لایه یا سطح از نورون‌ها کار خاص خود را برای پردازش اطلاعات دریافتی، استخراج و انتقال آن‌ها به لایه بعدی و بالاتر انجام می‌دهد. به عنوان مثال، وقتی از کنار نانوایی رد می‌شوید مغز شما در مراحل مختلف به بوی نان به‌صورت زیر پاسخ می‌دهد:

• ورودی داده: بوی نان تازه می‌آید.
• فکر: من را به یاد دوران کودکی‌ام میندازد.
• تصمیم‌گیری: فکر می‌کنم مقداری از آن نان را بخرم.
• خاطره: اما من قبلا ناهار خورده‌ام.
• استدلال: شاید بتوانم نان را برای میان وعده بخورم.
• اقدام: یک عدد از این نان می‌خواهم.

مغز به‌صورت مرحله‌ای کار می‌کند. شبکه‌های عصبی مصنوعی نیز به روشی مشابه مغز کار می‌کنند. این شبکه‌ها سعی می‌کنند رویکرد چند لایه‌ای را برای پردازش اطلاعات ورودی و تصمیم‌گیری بر اساس آن‌ها شبیه‌سازی کنند. این موضوع باعث می‌شود تا اطلاعات خام به نتایج معنادار تبدیل شود. بوی نان اطلاعات خام است که در نهایت منجر به یک نتیجه معنادار، یعنی خرید نان می‌شود.

نحوه عملکرد شبکه عصبی

یک شبکه عصبی مصنوعی در ابتدایی‌ترین شکل خود سه لایه نورون دارد. اطلاعات از یکی به دیگری جریان می‌یابد، درست همانطور که در مغز انسان انجام می‌شود. نحوه عملکرد شبکه عصبی بر اساس سه لایه زیر است:

1. لایه ورودی: یک لایه ورودی که داده‌ها را دریافت می‌کند.
2. لایه داخلی (پنهان): یک لایه داخلی که اطلاعات را پردازش می‌کند.
3. لایه خروجی: یک لایه خروجی که نتیجه را منتقل می‌کند.

تعداد لایه‌های داخلی یا پنهان در یک شبکه عصبی بسته به پیچیدگی مشکلی که باید حل کند، متفاوت است. حل یک مسئله مانند جمع ۲+۲ فقط به چند لایه نیاز دارد، در حالی که مسائل ریاضی پیچیده به بیش از یک لایه پنهان نیاز خواهند داشت.

شبکه عصبی از طریق مجموعه‌ای از گره‌ها یا واحدهای متصل (مانند نورون‌های مغز) عمل می‌کند. این گره‌ها شبکه عصبی را در مغز مدل‌سازی می‌کنند. یک نورون مصنوعی سیگنالی را به شکل یک محرک دریافت می‌کند، سپس آن را پردازش کرده و به سایر نورون‌های متصل به آن سیگنال می‌دهد. این سیگنال در نهایت منجر به انجام یک کار خاص می‌شود.

اجزای یک شبکه عصبی

وقتی در مورد یک شبکه عصبی صحبت می‌شود، اساسا به یک برنامه کامپیوتری پیشرفته اشاره خواهد شد. به این ترتیب، بیشتر شبکه‌های عصبی تنها یک نوع نرم‌افزار هستند. پس اجزای سازنده یک شبکه عصبی را می‌توان به خطوط کد کامپیوتری نسبت داد. این اجزا عبارتند از:

• نورون‌ها (Neurons): نورون‌های مصنوعی که گره‌ها نیز نامیده می‌شوند، بلوک‌های ساختمانی اصلی یک شبکه عصبی هستند. یک نورون اطلاعات را دریافت و مقایسه می‌کند و تصمیم می‌گیرد که آیا آن را به نورون دیگری منتقل کند یا خیر.
• ورودی‌ها (Inputs): ورودی اطلاعاتی است که از یک نورون به نورون بعدی منتقل می‌شود.
• وزن‌ها (Weights): وزن یک مقدار عددی است که به تعیین تعداد دفعات استفاده از اتصالات کمک می‌کند. وزن‌ها برای منعکس کردن اهمیت اتصالات بین نورون‌ها تعیین می‌شوند.
• اتصالات (Connections): هر نورون در یک لایه معین از یک شبکه عصبی به هر نورون در لایه‌های مجاور متصل است. با گذشت زمان، برخی از اتصالات بیشتر از سایرین استفاده می‌شوند.
• بایاس‌ها (Biases): بایاس‌ها شبیه وزن‌ها هستند، با این تفاوت که اهمیت ورودی‌ها را تعیین می‌کنند. مقدار عددی یک بایاس در ابتدا به صورت تصادفی تعیین و در طول زمان تنظیم می‌شود.
• خروجی‌ها (Outputs): نتیجه نهایی تحلیل شبکه عصبی است. خروجی نشان دهنده تصمیم شبکه عصبی در مورد هر نوع ورودی است که به آن وارد شده است. به خروجی‌ها توابع فعال‌سازی (Activation Functions) نیز می‌گویند.
• لایه‌ها (Layers): شبکه‌های عصبی معمولا با یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و تعداد متغیری از لایه‌های پنهان که از هم جدا شده‌اند، ردیف‌بندی می‌شوند. تعداد لایه‌های پنهان بین لایه ورودی و خروجی نشان دهنده پیچیدگی شبکه است. لایه‌های پنهان بیشتر معمولا منجر به افزایش دقت می‌شوند، اما زمان کلی محاسبات و مصرف انرژی و هزینه را نیز افزایش می‌دهند.

انواع شبکه عصبی

شبکه‌های عصبی دسته‌بندی‌های مختلفی دارند و بسیاری از این دسته‌ها خود به‌تنهایی به زیرمجموعه‌هایی تقسیم می‌شوند. برخی از انواع رایج‌تر شبکه عصبی به شرح زیر هستند:

شبکه عصبی پیشخور (FFN)

اولین شبکه‌های عصبی شبکه‌های پیشخور (Feedforward neural networks) بودند. اطلاعات در یک شبکه عصبی پیشخور روند مستقیمی دارد، به این صورت که از لایه ورودی به لایه خروجی می‌رود و فاقد حلقه (Loop) هستند. حلقه بر اطلاعات قبلی یا داده‌های توالی (رفت و برگشتی) تکیه دارد. این شبکه‌ها معمولا در کاربردهای مربوط به یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. انواع شبکه‌های عصبی پیشخور شامل شبکه‌های رمزگذار خودکار، شبکه‌های احتمالی، شبکه‌های تاخیر زمانی و شبکه‌های کانولوشن هستند.

شبکه عصبی بازگشتی (RNN)

شبکه‌های عصبی بازگشتی (recurrent neural network) می‌توانند اطلاعات را هم به جلو و هم به عقب ارسال کنند و داده‌ها را به لایه‌های قبلی شبکه برگردانند. این شبکه‌ها برای کارهایی مانند پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی یا پیش‌بینی سری‌های زمانی هستند. با این حال، شبکه‌های عصبی بازگشتی اغلب از نظر محاسباتی سنگین هستند. از انواع این شبکه‌ها می‌توان به شبکه‌های هاپفیلد، ماشین‌های بولتزمن، شبکه‌های کوانتیزاسیون برداری یادگیری، شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (LSTM) و شبکه‌های عصبی بازگشتی دو طرفه (BRNN) اشاره کرد.

دسته‌های دیگر شبکه‌های عصبی عبارتند از:

• شبکه‌های باور عمیق (DBN)
• شبکه‌های تابع پایه شعاعی (RBF)
• شبکه‌های بازخورد نظارتی
• شبکه‌های عصبی مدولار
• شبکه‌های عصبی پویا

مزایا و معایب شبکه‌های عصبی

جوانب مثبت و منفی شبکه‌های عصبی را در جدول زیر آورده‌ایم:

کاربردهای شبکه عصبی

از امور مالی و رسانه‌های اجتماعی گرفته تا نظم و قانون، شبکه‌های عصبی امروزه در اکثر صنایع استفاده می‌شوند. در ادامه به کاربردهای اصلی شبکه‌های عصبی اشاره می‌کنیم:

تشخیص تصویر

شبکه‌های عصبی به‌طور گسترده در تشخیص تصویر کاربرد دارند. برای مثال، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در کارهایی مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیا و طبقه‌بندی تصویر با یادگیری نمایش‌های سلسله مراتبی استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها به فناوری‌هایی مانند برچسب‌گذاری خودکار در رسانه‌های اجتماعی، تصویربرداری پزشکی برای تشخیص بیماری و سیستم‌های ناوبری خودروی خودمختار قدرت می‌دهند.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

شبکه‌های عصبی در کاربردهای NLP مانند ترجمه زبان، تجزیه و تحلیل احساسات و خلاصه سازی متن استفاده می‌شوند. شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) و معماری‌های مبتنی بر ترانسفورماتور مانند GPT و BERT داده‌های متوالی را پردازش می‌کنند و در برنامه‌هایی مانند چت‌بات‌ها، دستیاران مجازی و تولید محتوا به کار می‌روند. این شبکه‌ها الگوهای زبانی و اطلاعات زمینه‌ای را برای تفسیر و تولید زبان انسان‌ دریافت می‌کنند.

تشخیص گفتار

شبکه‌های عصبی با تبدیل زبان گفتاری به متن با دقت بالا، تشخیص گفتار را تقویت می‌کنند. مدل‌های یادگیری عمیق امواج صوتی و الگوهای آوایی را برای درک لهجه‌ها، گویش‌ها و دستور زبان‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند. این قابلیت برای دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا و سیستم‌های مرکز تماس خودکار استفاده می‌شود.

پیش بینی مالی

در امور مالی، شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی بازار سهام، کشف تقلب و امتیازدهی اعتباری استفاده می‌شوند. آن‌ها مجموعه داده‌های بزرگ را برای شناسایی روندها، همبستگی‌ها و ناهنجاری‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند و اطلاعاتی را برای استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک ارائه می‌دهند. توانایی شبکه‌های عصبی در مدیریت روابط پیچیده و غیرخطی باعث شده است تا در امور مالی به‌طور گسترده استفاده شوند.

مراقبت‌های بهداشتی

شبکه‌های عصبی با کمک به تشخیص بیماری و برنامه‌ریزی درمانی، سیستم مراقبت‌های بهداشتی را متحول کرده‌اند. آن‌ها تصاویر پزشکی، سوابق بیمار و داده‌های ژنتیکی را برای شناسایی الگوهای نشان دهنده شرایطی مانند سرطان، دیابت و بیماری قلبی تجزیه و تحلیل می‌کنند. به این ترتیب، شبکه‌های عصبی دقت در تشخیص را بهبود می‌بخشند و حتی از پزشکی از راه دور پشتیبانی می‌کنند.

وسایل نقلیه خودران

خودروهای خودران برای درک، تصمیم‌گیری و کنترل به شبکه‌های عصبی متکی هستند. این سیستم‌ها داده‌های حسگر از جمله تصاویر، ورودی‌های لیدار و رادار را پردازش می‌کنند تا اشیا را شناسایی کنند. به این ترتیب، می‌توانند تابلوهای راهنمایی در جاده را برای مسیریابی و رعایت قوانین تشخیص دهند. شبکه‌های عصبی یادگیری تطبیقی ​​را امکان‌پذیر می‌کنند و به وسایل نقلیه اجازه می‌دهند عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند و با محیط‌های مختلف سازگار شوند.

بازی و سرگرمی

در دنیای گیم، شبکه‌های عصبی رفتارهای هوشمندانه و سازگار برای شخصیت‌های غیربازیکن (NPC) ایجاد می‌کنند و رندر گرافیکی را بهبود می‌بخشند. آن‌ها همچنین در تولید محتوای رویه‌ای (PCG) و تجزیه و تحلیل رفتار بازیکن استفاده می‌شوند. شبکه‌های عصبی می‌توانند تولید انیمیشن‌های واقعی، سنتز صدا و ترکیب موسیقی را امکان‌پذیر کرده و تجربه‌ای همه جانبه را برای کاربر فراهم می‌کنند.

اتوماسیون صنعتی

شبکه‌های عصبی فرایندهای تولید و صنعتی را با امکان نگهداری، پیش‌بینی، کنترل کیفیت و اتوماسیون رباتیک بهینه می‌کنند. آن‌ها داده‌های حسگر را برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات، نظارت بر استانداردهای محصول و کنترل سیستم‌های رباتیک با دقت، افزایش کارایی و کاهش زمان خرابی تجزیه و تحلیل می‌کنند.

سیستم توصیه‌گر

پلتفرم‌های تجارت الکترونیک (سایت‌ها و رسانه‌های اجتماعی) از شبکه‌های عصبی برای ارائه توصیه‌های شخصی بر اساس ترجیحات و رفتارهای کاربر استفاده می‌کنند. این شبکه‌ها مجموعه داده‌های گسترده‌ای را مورد آنالیز قرار می‌دهند تا پیش‌بینی کنند که کاربران از چه محصولات، فیلم‌ها یا محتوایی لذت می‌برند. این موضوع باعث افزایش رضایت مشتری و فروش بیشتر می‌شود.

مدیریت انرژی

شبکه‌های عصبی با بهینه‌سازی توزیع نیرو، پیش‌بینی براساس تقاضای انرژی و مدیریت منابع تجدیدپذیر مانند انرژی خورشیدی و بادی، از مدیریت انرژی پشتیبانی می‌کنند. آن‌ها الگوهای مصرف و عوامل محیطی را برای بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و حمایت از طرح‌های انرژی پایدار را تجزیه و تحلیل می‌کنند.

آینده شبکه‌های عصبی

پیشرفت‌ها در معماری‌هایی مانند ترانسفورماتورها، همراه با توسعه در یادگیری بدون نظارت و تقویتی، شبکه‌های عصبی را قادر می‌سازد تا داده‌های پیچیده و چندوجهی را پردازش کنند و شکاف بین دید، متن و صدا را پر کنند. نوآوری‌ها در سخت‌افزار، مانند محاسبات نورومورفیک و هوش مصنوعی کوانتومی، نوید این را می‌دهند که شبکه‌های عصبی سریع‌تر عمل کنند. همانطور که چارچوب‌های هوش مصنوعی اخلاقی بالغ می‌شوند، شبکه‌های عصبی به طور فزاینده‌ای با ارزش‌های انسانی همسویی بیشتری پیدا می‌کنند. با این حال، چالش‌ها در مقیاس‌پذیری، کاهش تعصب و مسئولیت‌پذیری همچنان به عنوان مسائل حیاتی باقی می‌مانند که باید در اولویت توسعه دهندگان قرار گیرند.

کلام آخر

شبکه‌های عصبی فناوری هستند که به هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا هوشمندانه تصمیم بگیرند. این شبکه‌ها روابط بین داده‌های پیچیده را یاد می‌گیرند و آن‌ها را پردازش می‌کنند.  شبکه‌های عصبی به پلتفرم‌های هوش مصنوعی یادگیری ماشین کمک می‌کنند تا شباهت‌ها و تفاوت‌های بین درخواست‌های ورودی را درک کنند و سپس اقدامات درست را انجام دهند. این موضوع در نهایت منجر به تولید داده‌های معنادار از اطلاعات خام می‌شود. به این ترتیب، صنایع در همه حوزه‌ها می‌توانند داده‌های خود را برای اهداف مورد نظرشان بهینه کنند.

منابع

www.investopedia.com | www.dataheroes.ai | connect.comptia.org