زیر شاخص‌های هوش مصنوعی: توضیح یادگیری ماشینی و ژرف

آشکار کردن مکانیزم فناوری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) نیرویی همه‌فراگیر در فناوری مدرن شده است که وعده دستگاه‌ها را دارد که به طور پتانسیلی ممکن است با توانایی‌های فکری انسان رقابت کنند. طرفداران AI آینده‌ای را پیش بینی می‌کنند که دستگاه‌ها می‌توانند خود به خود فکر کنند؛ این توسعه‌ها در دو حوزه اصلی، یعنی یادگیری ماشین (ML) و زیرمجموعه‌اش، یعنی یادگیری عمیق (DL) مدعی است.

یادگیری ماشین گمراه شدن‌ناپذیر

ML که به عنوان یک شکل پیچیده‌ی تجزیه و تحلیل آماری مورد توجه قرار گرفته است، مبنای آموزش نرم‌افزار برای پیش‌بینی نتایج یا انجام تصمیمات است. بیشتر داده‌هایی که به سیستم تزریق می‌شود، به بالابردن دقت در پیش‌بینی‌ها منجر می‌شود. ML با تأکید بر تشخیص الگوریتمی از الگو تمایز می‌یابد از برنامه‌نویسی سنتی، از انجام وظایف تنگ‌تعریف شده به خارج از آن با تفسیر خودکار داده‌ها متمرکز است.

یادگیری عمیق: نگاهی نزدیک‌تر

یادگیری عمیق، یک شاخه فشرده از ML، سعی دارد تا به تصمیم‌گیری طبیعی و ایدنتیفیکیشن الگوی مغز انسان از طریق استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) را تقلید کند. DL حاوی کمترین مداخله انسان است زیرا از ANNs برای تفسیر داده‌های بافقد مستقیم یا “خام” استفاده می‌کند؛ الگوها را بدون مجموعه داده‌های پیش برچسب‌زده کشف می‌کند. این سطح یادگیری بی‌نظارت نیاز به برچسب‌زنی داده‌های انسانی وسیع را بی‌مورد می‌گذراند.

شبکه‌های عصبی: نیروی حرکت‌دهنده یادگیری عمیق

ساخته شده از رئوسی متصل به لایه‌ها، ANNs شبکه‌های عصبی انسان‌ها چگونگی عمل مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند. آنها اطلاعات را پردازش و انتقال می‌دهند که در نهایت به فرآیندهای تصمیم‌گیری AI کمک می‌کند. مفهوم “وزن‌ها” در ANNs به همان ترارفیتی‌های انسانی مشابه است که نقش اساسی در شکل‌دادن خروجی‌ها و تصمیمات شبکه از طریق اختصاص ارزش‌های عددی که شبکه را سازگار می‌کنند، ایفا می‌کند.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق AI را به یک آینده که فناوری به طور پتانسیلی می‌تواند هوش انسان را نه فقط در پیش‌بینی‌های معمول بلکه در استدلال پیچیده و تصمیم‌گیری فراهم کند پرتاب کرده است.