به گزارش پایگاه خبری دانا، گروه دانش و فناوری: در سال‌های اخیر، موجی از پیشرفت‌های شگفت‌انگیز در حوزه هوش مصنوعی (AI) جوامع علمی و عمومی را درنوردیده است. مدل‌های زبان بزرگ که می‌توانند متنی خلاقانه بنویسند، سیستم‌های بینایی که تصاویر را با دقتی حیرت‌آور دسته‌بندی می‌کنند، و خودروهای خودرانی که نویدبخش آینده‌ای بدون تصادف هستند، همگی یک نقطه اشتراک کلیدی دارند:

 یادگیری عمیق (Deep Learning)

 این شاخه از هوش مصنوعی، که به حق می‌توان آن را "مغز متفکر" پیشرفت‌های اخیر نامید، راز پشت تمام این دگرگونی‌ها است.

یادگیری عمیق، در هسته خود، بر اساس مدلی الهام گرفته از ساختار مغز انسان کار می‌کند:

شبکه‌های عصبی مصنوعی

 تفاوت کلیدی این شبکه‌ها با نسل‌های قبلی هوش مصنوعی در تعداد و عمق لایه‌های پردازشی آن‌هاست. در حالی که الگوریتم‌های سنتی تنها چند لایه داشتند و برای انجام وظایف، به مهندسی دقیق و دستی ویژگی‌ها از سوی انسان نیاز داشتند، شبکه‌های عصبی عمیق دارای ده‌ها یا حتی صدها لایه پنهان هستند. این ساختار عمیق به ماشین اجازه می‌دهد تا به صورت خودکار، ویژگی‌های پیچیده و انتزاعی را مستقیماً از داده‌های خام (مانند پیکسل‌های یک تصویر یا کلمات یک متن) استخراج و یاد بگیرد.

به عنوان مثال، برای تشخیص یک گربه در یک عکس، یک سیستم سنتی باید توسط انسان‌ها با ویژگی‌هایی مانند گوش‌های نوک‌تیز، سبیل‌ها و چشم‌ها برنامه‌ریزی می‌شد. اما یک سیستم یادگیری عمیق، با مشاهده میلیون‌ها عکس از گربه‌ها و غیرگربه‌ها، خودش می‌آموزد که چگونه این ویژگی‌ها را در لایه‌های مختلف شبکه‌اش شناسایی و ترکیب کند. هر لایه، یک سطح از انتزاع را می‌آموزد؛ از تشخیص لبه‌ها و خطوط در لایه‌های اولیه تا شناسایی شکل کامل حیوان در لایه‌های پایانی.

این توانایی بی‌سابقه در استخراج معنا از حجم عظیمی از داده‌ها، یادگیری عمیق را به کاتالیزور اصلی "پیشرفت‌های شگفت‌انگیز" تبدیل کرده است. در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) مدل‌هایی مانند GPT بر اساس معماری ترنسفورمر و یادگیری عمیق ساخته شده‌اند که می‌توانند با درک عمیق از بافت و دستور زبان، متونی تولید کنند که تمایز آن‌ها از نوشته‌های انسانی دشوار است. در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی پیچیده (مانند CNN) حالا می‌توانند تومورهای کوچک را در تصاویر پزشکی با دقتی بالاتر از پزشکان متخصص تشخیص دهند.

سه عامل اصلی باعث شدند تا یادگیری عمیق، که ایده‌های تئوریک آن دهه‌ها پیش مطرح شده بود، در عصر حاضر به یک واقعیت تبدیل شود: داده‌های عظیم (Big Data)قدرت محاسباتی بالا (GPU)و پیشرفت‌های الگوریتمی میلیاردها گیگابایت داده‌ای که روزانه توسط کاربران تولید می‌شود، حکم سوخت موتور یادگیری عمیق را دارد. همزمان، توسعه واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) که در اصل برای بازی‌های ویدئویی طراحی شده بودند، به ابزاری ایده‌آل برای انجام محاسبات موازی سنگین مورد نیاز این شبکه‌ها تبدیل شد.

با این حال، این "مغز متفکر" دیجیتال، چالش‌هایی را نیز پیش روی جامعه بشری قرار داده است. مسائل مربوط به سوگیری‌های (Bias) موجود در داده‌های آموزشی، شفافیت پایین در تصمیم‌گیری‌های الگوریتم‌ها و پیامدهای اخلاقی جایگزینی نیروی کار انسانی، موضوعاتی هستند که نیازمند توجه و قانون‌گذاری دقیق‌اند. یادگیری عمیق، بیش از یک ابزار فنی، یک نیروی تحول‌آفرین اجتماعی است که آینده اقتصاد، سلامت و ارتباطات انسانی را شکل خواهد داد. جهان ما دیگر هرگز شبیه گذشته نخواهد بود.