هل تساءلت يومًا كيف تتعرف الهواتف الذكية على وجهك؟ أو كيف تفهم التطبيقات النصوص وترجماتها بدقة؟ السر يكمن في قوة التعلم العميق Deep Learning.
هذا المجال الرائع من الذكاء الاصطناعي يتيح للآلات أن تتعلم من البيانات بنفس الطريقة التي يتعلم بها البشر، خطوة بخطوة، لتصبح قادرة على تمييز الصور، النصوص، الأصوات، وحتى التنبؤ بسلوكيات معقدة.

في هذه المقالة، سنكشف لك أسرار ما هو التعلم العميق Deep Learning، كيف يعمل، ولماذا يُعتبر اليوم القلب النابض لكل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
استعد لاكتشاف عالم حيث تتعلم الآلات، تتطور، وتفاجئنا بقدراتها المذهلة!

ما هو التعلم العميق Deep Learning؟

التعلم العميق Deep Learning ببساطة، هو فرع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يتيح للكمبيوتر التعلم من البيانات بنفسه، دون الحاجة لبرمجة كل خطوة. هذه التقنية تمنح الآلات القدرة على اكتساب مهارات جديدة واتخاذ قرارات معقدة لم تكن ممكنة سابقًا.

على عكس خوارزميات التعلم الآلي التقليدية التي تعمل بشكل خطي، تعتمد خوارزميات التعلم العميق على شبكات عصبية متعددة الطبقات، كل طبقة تتعلم شيئًا أكثر تعقيدًا وتجريدًا من الطبقة السابقة، لتصل في النهاية إلى فهم دقيق للبيانات.

لتوضيح الفكرة، تخيل طفلًا صغيرًا يتعلم كلمة “قطة”. في البداية يشير الطفل إلى الأشياء ويُصحح من قبل والديه: “نعم، هذه قطة” أو “لا، هذا ليس قطة”. مع مرور الوقت، يصبح الطفل قادرًا على التعرف على القطط بمفرده، حتى من بين الحيوانات الأخرى. التعلم العميق يعمل بطريقة مشابهة، لكنه يطبّق هذا التعلم على الصور والنصوص والصوتيات بواسطة الكمبيوتر.

كيف يعمل التعلم العميق deep learning ؟

يعمل التعلم العميق باستخدام برامج ذكية تشبه طريقة تفكير دماغ الإنسان
تقوم هذه البرامج بالنظر إلى كمية كبيرة من البيانات، مثل الصور أو الكلمات، ثم تحاول التعلّم منها خطوة بخطوة.

في البداية، تستقبل الشبكة الذكية المعلومات، ثم تمرّ عبر عدة طبقات.
كل طبقة تتعلّم شيئًا بسيطًا، مثل التعرّف على الأشكال أو الكلمات، وبعد ذلك تجمع هذه المعلومات لتفهم الشيء كاملًا.

إذا أخطأ البرنامج في الإجابة، يعرف الخطأ ويُصححه بنفسه، ومع التكرار يصبح أذكى وأدق.
لهذا السبب يُستخدم التعلم العميق في التعرّف على الصور، فهم الكلام، والترجمة.

آلية عمل التعلم العميق خطوة بخطوة

يختلف تعقيد النظام الذي يستخدم التعلم العميق وفقًا لعدد طبقات الخلايا العصبية الاصطناعية والتي يمكن أن تزيد من عشرة إلى مئة ، وكلما زاد عدد هذه الطبقات  زاد تعقيد العملية.

يسمح هذا لنظام الكمبيوتر بالتعرف على الحروف أو الكلمات أو حتى النصوص بالكامل ، فمن خلال عملية التعلم العميق هذه ، يمكن للآلات التعرف على نص أو وجه في صورة ، أو حتى التعرف على الحيوانات والأشكال وتمييزها عن بعضها البعض.

للتعرف على حيوان “لنفترض أنه قط” في صورة ما ، يتعامل النظام مع المعلومات الواردة على النحو التالي : 

تمر برامج الكمبيوتر التي تستخدم التعلم العميق بنفس العملية التي يتعلم بها الطفل الصغير للتعرف على القطة .

• في البداية ، قد يتم تزويد برنامج الكمبيوتر ببيانات التدريب – مجموعة من الصور التي قام الإنسان بتسميتها  كل صورة لقطة أو ليست كذلك باستخدام العلامات الوصفية.

• يستخدم البرنامج المعلومات التي يتلقاها من بيانات التدريب لإنشاء مجموعة ميزات للقطة وبناء نموذج تنبؤي

• بعد ذلك تعالج كل طبقة من الشبكة العصبية الاصطناعية جزءاََ معينًا من الصورة ،قد يتنبأ النموذج الذي ينشئه الكمبيوتر أولاً أنه يجب تسمية أي شيء في الصورة بأربعة أرجل وذيل قطة 

• في كل مرحلة يتعامل النظام مع إجابة محتملة ، إذا كانت “خاطئة” ، يعود البرنامج إلى المستوى الأقل حتى يجد الإجابة “الصحيحة” 

•  بمجرد الوصول الى الاجابة الصحيحة  تتولى طبقة أخرى من الشبكة العصبية وتعالج الاستجابات المحتملة ، وما إلى ذلك

• عندما يعيد البرنامج تنظيم جميع المعلومات وتحديد الصورة على أنها قطة ، سيكون النظام قد تعلم هذا المفهوم وسيكون قادرًا على التعرف على القطط بمفرده في المستقبل

مع التعلم العميق ، لا يحتاج أي مطور إلى برمجة برامج للكمبيوتر للتعرف على قط من نوع آخر ، فمن البيانات الأولية المدخلة (العديد من صور الحيوانات في هذا المثال) سوف تتعرف الآلة على القطط من تلقاء نفسها.

تعتبر كمية البيانات الأولية التي تم ضخها مسبقًا في الجهاز مهمة جدًا ، فكلما كانت قاعدة بيانات الكمبيوتر أكبر ، كان تعلمها أسرع وأكثر كفاءة.

لماذا يعتبر التعلم العميق أقوى من التعلم الآلي التقليدي

يمكن أن يقوم التعلم العميق بشكل أساسي بكل ما يفعله التعلم الآلي ، ولكن ليس العكس.

على سبيل المثال ، يكون التعلم الآلي مفيدًا عندما تكون مجموعة البيانات صغيرة ومنسقة جيدًا مما يعني أن البيانات تتم معالجتها بعناية.

تتطلب المعالجة المسبقة للبيانات التدخل البشري ، وهذا يعني أيضًا أنه عندما تكون مجموعة البيانات كبيرة ومعقدة ستفشل خوارزميات التعلم الآلي في استخراج المعلومات وستكون غير ملائمة.

بشكل عام ، يُطلق على التعلم الآلي بدلاً من ذلك اسم التعلم الضحل لأنه فعال جدًا لمجموعات البيانات الأصغر ، من ناحية أخرى يكون التعلم العميق قويًا للغاية عندما تكون مجموعة البيانات كبيرة

التعلم العميق  يمكنه تعلم أي أنماط معقدة من البيانات ويمكنه استخلاص استنتاجات دقيقة من تلقاء نفسه ، فهو قوي للغاية لدرجة أنه يمكنه حتى معالجة البيانات غير المهيكلة – البيانات التي لم يتم ترتيبها بشكل مناسب مثل مجموعة النصوص الكبيرة وما إلى ذلك.

اضافة الى ذلك يمكنه أيضًا إنشاء عينات بيانات جديدة والعثور على الحالات الشاذة التي يمكن أن تفوتها خوارزميات التعلم الآلي والجهود البشرية.

باختصار : في التعلم الآلي يمكنك اختيار الميزات والتصنيف يدويًا لفرز الصور ، مع التعلم العميق تكون خطوات استخراج الميزات والنمذجة تلقائية.

التقنيات المستخدمة في التعلم العميق Deep Learning

هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية العميقة ، مع هياكل مناسبة لأنواع مختلفة من المهام. 

على سبيل المثال : 

 تُستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) عادةً لمهام رؤية الكمبيوتر (computer vision)، بينما تُستخدم الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) بشكل شائع لمعالجة اللغة  لكل منها تخصصاته الخاصة ، ففي شبكات CNN  تكون الطبقات الأولية متخصصة لاستخراج ميزات مميزة من الصورة ، والتي يتم إدخالها بعد ذلك في شبكة عصبية أكثر تقليدية للسماح بتصنيف الصورة.

 وفي الوقت نفسه ، تختلف شبكات RNN عن الشبكة العصبية التقليدية للتغذية الأمامية من حيث أنها لا تغذي البيانات من طبقة عصبية إلى أخرى فحسب ، بل تحتوي أيضًا على حلقات تغذية مرتدة مضمنة ، حيث يتم تمرير إخراج البيانات من طبقة واحدة إلى الطبقة السابقة ، لذلك – يمكن إقراض الشبكة شكلاً من أشكال الذاكرة .

 هناك شكل أكثر تخصصًا من RNN يتضمن ما يسمى بخلية الذاكرة (memory cell )والتي تم تصميمها لمعالجة البيانات مع فترات تأخير بين المدخلات.

إن أكثر أنواع الشبكات العصبية الأساسية هو شبكة الإدراك الحسي متعدد الطبقات (multi-layer perceptron network) حيث يتم في هذا النوع تغذية البيانات إلى الأمام بين طبقات الخلايا العصبية.

 عادةً ما تقوم كل خلية عصبية بتحويل القيم التي يتم تغذيتها باستخدام وظيفة التنشيط ، والتي تغير هذه القيم إلى شكل ، وفي نهاية الدورة التدريبية سيسمح للشبكة بحساب مدى بعدها عن إجراء التنبؤ الدقيق.

أمثلة على التعلم العميق deep learning

نظرًا لأن خوارزميات التعلم العميق تعالج المعلومات بطريقة مشابهة للدماغ البشري فيمكن تطبيقها على العديد من المهام التي يقوم بها الأشخاص ، فقد أصبح التعلم العميق يستخدم حاليًا في معظم أدوات التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وبرامج التعرف على الكلام

يشمل استخدام التعلم العميق جميع أنواع تطبيقات تحليلات البيانات الضخمة ، لا سيما تلك التي تركز على البرمجة اللغوية العصبية ، وترجمة اللغة ، والتشخيص الطبي ، والتداول في سوق الأسهم ، وأمن الشبكات ، والتعرف على الصور.

اشهر تطبيقات التعلم العميق Deep Learning في الوقت الحالي :

تجربة العملاء (CX) :  يتم استخدام نماذج التعلم العميق لروبوتات المحادثة ، ومع استمرار تعلمها وتطورها من المتوقع أن يتم تنفيذ التعلم العميق في الشركات لتحسين تجربة العملاء وزيادة رضا العملاء.

توليد النصوص : يتم تعليم الآلات القواعد النحوية وأسلوب جزء من النص ثم تستخدم هذا النموذج تلقائيًا لإنشاء نص جديد تمامًا يطابق التهجئة والقواعد النحوية والأسلوب الصحيح للنص الأصلي

التعرف على الكلام: تعتمد بعض البرامج المألوفة مثل Siri من Apple و Alexa من Google و Microsoft Cortana على شبكات عصبية عميقة.

استكشاف الفضاء: يتم استخدام التعلم العميق لاكتشاف الأشياء من الأقمار الصناعية التي تحدد مجالات اهتمام الباحثين في علم الفلك بالاضافة الى توجيه مسارات الأقمار الصناعية 

 الجيش والشرطة : باستخدام التعلم العميق يمكن تحديد الأماكن الآمنة والغير آمنة للجيوش ، كما يساعد الشرطة في تحديد أماكن المجرمين و الكشف عنها 

الأتمتة الصناعية : يعمل التعلم العميق على تحسين سلامة العمال في بيئات مثل المصانع والمستودعات من خلال توفير الخدمات أو التحذيرات التي تكتشف تلقائيًا عندما يقترب العامل من الآلة.

اضافة الالوان : يتمكن التعلم العميق من اضافة الألوان الى الصور والفيديوهات والتحكم في دقتها ووضوحها بالاضافة الى تحسين الجودة.

التعرف على الأنماط: التعرف على الأنماط مفيد جدًا في العلوم الطبية وعلوم الحياة ، يمكن أن تساعد هذه الخوارزميات علماء الأشعة في العثور على الخلايا السرطانية في فحوصات التصوير المقطعي المحوسب “بدأ باحثو السرطان في تطبيق التعلم العميق كطريقة لاكتشاف الخلايا السرطانية تلقائيًا”

البرمجة اللغوية العصبية: تعد معالجة اللغة الطبيعية أو البرمجة اللغوية العصبية أحد الموضوعات الساخنة في التعلم العميق هذه الأيام ، أحد هذه النماذج هو نظام ChatGPT المطور من شركة Open AI، والذي قد وصل تقريبًا إلى مستوى ذكاء عام في جميع مهام البرمجة اللغوية العصبية.

أنظمة التوصية: توجد أنظمة التوصية  ” Recommender systems” على كل منصة وسائط اجتماعية تقريبًا هذه الأيام من Instagram إلى YouTube و Netflix ، وتستخدم هذه الشركات نظام توصية للتوصية بالعروض ومقاطع الفيديو والمنشورات والقصص بناءً على أنشطة المستخدمين.

قيود التعلم العميق deep learning

توفر البيانات : تتطلب نماذج التعليم العميق الكثير من البيانات لمعرفة تمثيل البيانات وهيكلها وتوزيعها ونمطها.

إذا لم تتوفر بيانات متنوعة كافية ، فلن يتعلم النموذج جيدًا ويفتقر إلى التعميم (لن يعمل بشكل جيد على البيانات غير المرئية) ، حيث يمكن للنموذج التعميم بشكل جيد فقط إذا تم تدريبه على كميات كبيرة من البيانات.

تعقيد النموذج : غالبًا ما يكون تصميم نموذج التعلم العميق عملية تجربة وخطأ

من الممكن أن يكون النموذج البسيط غير مناسب ، أي غير قادر على استخلاص المعلومات من مجموعة التدريب ، ومن المرجح أن يزداد النموذج المعقد للغاية ، أي غير قادر على التعميم بشكل جيد في مجموعة بيانات الاختبار

ستؤدي نماذج التعلم العميق أداءً جيدًا فقط عندما يكون تعقيدها مناسبًا لتعقيد البيانات

يفتقر إلى التعميم العالمي : يمكن أن تحتوي الشبكة العصبية البسيطة على آلاف إلى عشرات الآلاف من المعلمات.

فكرة التعميم العالمي ” global generalization” هي أن جميع المعلمات في النموذج يجب أن تقوم بتحديث نفسها بشكل متماسك لتقليل خطأ التعميم أو خطأ الاختبار قدر الإمكان، ولكن نظرًا لتعقيد النموذج من الصعب جدًا تحقيق خطأ تعميم صفري في مجموعة الاختبار.

ومن ثم ، فإن نموذج التعلم العميق سيفتقر دائمًا إلى التعميم العالمي الذي يمكن أن يؤدي في بعض الأحيان إلى نتائج خاطئة.

غير قادرة على تعدد المهام : الشبكات العصبية العميقة غير قادرة على تعدد المهام ، حيث تقوم الشبكات العصبية العميقة بالقيام بمهمات محددة و موجهه ، أي معالجة البيانات التي تم تدريبهم عليها ، على سبيل المثال ، نموذج تم تدريبه على تصنيف القطط والكلاب لن يصنف أنواع الأزهار.

تتطلب أجهزة متطورة  : تعد نماذج التعلم العميق باهظة الثمن من الناحية الحسابية 

هذه النماذج معقدة للغاية لدرجة أن وحدة المعالجة المركزية العادية لن تكون قادرة على تحمل التعقيد الحسابي ، فهي تحتاج وحدات معالجة الرسومات متعددة النواة عالية الأداء (GPU) و وحدات معالجة الموتر (TPU) ، على الرغم من أن هذه المعالجات توفر الوقت ، إلا أنها باهظة الثمن وتستهلك كميات كبيرة من الطاقة.

الخاتمة 

ان فهم ما هو التعلم العميق Deep Learning يساعدنا على إدراك قوة الذكاء الاصطناعي وكيفية تعلم الآلات للمهام المعقدة بنفس الطريقة التي يتعلم بها البشر.
فالتعلم العميق يعتمد على شبكات عصبية متعددة الطبقات تستطيع تحليل البيانات الكبيرة، مثل الصور والنصوص والصوت، واستخراج الأنماط والميزات الدقيقة.

هذا يجعل الآلات قادرة على التعرف على الأشياء، مثل الوجوه والحيوانات، أو حتى فهم النصوص وترجمتها تلقائيًا، بدقة قد تتجاوز الأداء البشري في بعض الحالات.
بفضل هذه التقنية، ظهرت تطبيقات حديثة مثل التحكم الصوتي على الهواتف الذكية، أنظمة التعرف على الصور، روبوتات ذكية، وتحليلات البيانات الكبيرة في مختلف المجالات.

يمكن القول إن التعلم العميق ليس مجرد تحسين للتعلم الآلي التقليدي، بل هو ثورة حقيقية تفتح آفاقًا جديدة في الذكاء الاصطناعي، وتمكننا من تطوير تطبيقات قادرة على التعلم والتكيف مع العالم من حولها بكفاءة وذكاء.