استكشف أحدث الاتجاهات في مجال التعلّم العميق - ما هي تقنيات الخط الأمامي التي ستشكل المستقبل؟

رؤية التعلم العميق للمستقبل في عام 2024.

في عام 2024، يُحدث التعلُّم العميق تحولاً جذرياً في حياتنا وصناعاتنا. إن تطوره ملحوظ ويحدث تغييرات ثورية في العديد من المجالات. توضح هذه المقالة تفاصيل أحدث اتجاهات التعلم العميق وكيف ستؤثر على مستقبلنا.

تطور التعلّم العميق: قفزة نوعية في الكفاءة والدقة

يتميز التعلم العميق في عام 2024 بكفاءة ودقة هائلة مقارنةً بالنماذج التقليدية. على سبيل المثال، أظهر نموذج GPT-4 الذي طورته OpenAI قدرات تضاهي الذكاء البشري ويمكنه أداء مهام حل المشكلات المعقدة والمهام الإبداعية1。

على وجه التحديد، يمتلك GPT-4 القدرة على

1. ترجمة عالية الدقة بين لغات متعددة
2. إنشاء وتعديل كود البرمجة
3. حل المسائل الرياضية المعقدة.
4. ملخصات وتحليلات أطول

تُحدث هذه القدرات ثورة في مجال الأعمال والتعليم والأبحاث والعديد من المجالات الأخرى.

هندسة معمارية مبتكرة تفتح حقبة جديدة

الشبكات العصبية المتفرقة: الجمع بين توفير الطاقة والأداء العالي.

تقلل الشبكات العصبية المتفرقة بشكل كبير من التعقيد الحسابي مقارنةً بالنماذج التقليدية من خلال تنشيط الحد الأدنى فقط من الخلايا العصبية المطلوبة؛ وقد أظهرت أبحاث Google Brain أن النماذج المتفرقة يمكن أن تقلل التعقيد الحسابي بنسبة تصل إلى 901 تيرابايت مع الحفاظ على نفس دقة النماذج التقليدية مع الحفاظ على نفس دقة النماذج التقليدية. ومن أمثلة تطبيقات هذه التقنية ما يلي:

• التعرّف على الصور في الوقت الحقيقي على الأجهزة المحمولة: تصبح القدرة على التعرّف الفوري على الأشياء التي تلتقطها كاميرا الهاتف الذكي وعرض المعلومات ذات الصلة أمراً ممكناً. على سبيل المثال، يمكن التعرف على النباتات أو المباني التي تتم مشاهدتها في موقع سياحي على الفور وعرض تاريخها وخصائصها.
• أنظمة الذكاء الاصطناعي منخفضة الطاقة في المركبات المؤتمتة: تتيح أنظمة الذكاء الاصطناعي منخفضة الطاقة في المركبات المؤتمتة: فهي تتيح الوعي البيئي المتقدم واتخاذ القرارات مع تقليل استهلاك الطاقة للكمبيوتر الموجود على متن المركبة. ويتيح ذلك قيادة آلية أكثر أماناً وراحة مع توسيع نطاق قيادة السيارات الكهربائية.
• التعرف المتقدم على الكلام في أجهزة إنترنت الأشياء: يتيح التعرف على الكلام بدقة عالية في الأجهزة المنزلية الذكية والأجهزة القابلة للارتداء مع تقليل استهلاك البطارية. على سبيل المثال، يمكن التعرّف على الأوامر الصوتية بدقة في البيئات الصاخبة للتحكم في الأجهزة ومراقبة الصحة.

علاوة على ذلك، تتطور الأبحاث حول الشبكات العصبية المتفرقة باستمرار. وقد ركزت الأبحاث الحديثة على تقنيات التجزئة الديناميكية. ويتضمن ذلك تغيير هيكل الشبكة ديناميكيًا استجابةً لبيانات المدخلات لزيادة تحسين الكفاءة. على سبيل المثال، في مهام التعرف على الصور، يتم استخدام الحد الأدنى فقط من الخلايا العصبية عند معالجة الصور البسيطة، بينما يتم تنشيط المزيد من الخلايا العصبية حسب الحاجة للصور المعقدة.

تتيح هذه التقنية التخصيص المرن للموارد الحاسوبية وفقاً لصعوبة المهمة، مع الاستمرار في استخدام نفس النموذج. ومن المتوقع أن تكون النتيجة نظام ذكاء اصطناعي عالي الأداء قادر على التعامل مع المهام المعقدة مع تقليل متوسط استهلاك الطاقة بشكل أكبر.

الحوسبة العصبية: الجيل القادم من الذكاء الاصطناعي الذي يحاكي الدماغ.

صُممت الرقاقات العصبية لمحاكاة بنية الدماغ البشري؛ وقد ذُكر أن رقاقة "Loihi" من Intel قادرة على التعامل مع مهام مكافئة بطاقة أقل بألف مرة من وحدة معالجة الرسومات التقليدية.

ما هي المزايا الرئيسية للحوسبة العصبية؟

1. استهلاك طاقة منخفضة للغاية: يعمل باستخدام طاقة أقل بكثير من البنى الحاسوبية التقليدية. وذلك لأنها تحاكي الطريقة التي تعالج بها الخلايا العصبية في الدماغ المعلومات بطريقة موفرة للطاقة.
2. التعلّم والتكيف في الوقت الحقيقي: يمكنها أن تتعلم وتعدّل سلوكها على الفور استجابةً للتغيرات في البيئة. وهذا يحاكي قدرة دماغ الكائن الحي على استيعاب المعلومات الجديدة والتكيف معها باستمرار.
3. قدرة معالجة متوازية عالية: يقوم عدد كبير من الخلايا العصبية الاصطناعية بمعالجة المعلومات في نفس الوقت، مما يسمح بمعالجة المهام المعقدة بكفاءة. وهذا يحاكي حقيقة أن مناطق مختلفة من الدماغ تنشط في وقت واحد لتحقيق وظائف معرفية معقدة.

وبفضل هذه الخصائص، من المتوقع أن تجلب الرقائق العصبية الشكلية الابتكار في المجالات التالية

• المراقبة الصحية المتقدمة في الأجهزة القابلة للارتداء: يمكن للأجهزة التي يمكن ارتداؤها دائمًا والتي تعمل بطاقة منخفضة للغاية تحليل البيانات البيولوجية مثل معدل ضربات القلب ومستويات الجلوكوز في الدم في الوقت الفعلي والكشف الفوري عن الحالات غير الطبيعية. على سبيل المثال، قد يكون من الممكن اكتشاف علامات نوبات الصرع وإصدار تحذيرات مسبقة.
• نظم اتخاذ القرارات المستقلة للمسابير الفضائية: في استكشاف الفضاء السحيق، حيث يصعب التحكم عن بعد، يمكن للمسابير أن تتعرف على بيئتها بشكل مستقل وتختار الإجراء الأنسب. على سبيل المثال، عند الاقتراب من جرم سماوي غير معروف، يمكن للنظام تحليل البيانات التي يتم جمعها في الوقت الحقيقي واختيار موقع هبوط آمن تلقائياً.
• الإدارة الفعالة للطاقة في المدن الذكية: يتعلم النظام أنماط استخدام الطاقة في المدينة بأكملها في الوقت الفعلي، ويتنبأ بالطلب ويحسن العرض. على سبيل المثال، يمكن أن يضمن في الوقت نفسه الاستخدام الفعال للطاقة المتجددة واستقرار شبكة الكهرباء، مع أخذ عوامل مثل الطقس والأحداث الكبرى في الاعتبار.

وتحاول أحدث الأبحاث تحسين أداء الرقائق العصبية المجسمة. فعلى سبيل المثال، يجري تطوير الرقائق العصبية الضوئية التي تعالج المعلومات باستخدام الضوء. ومن المتوقع أن يتيح ذلك زيادة سرعات المعالجة إلى سرعة الضوء مع تقليل استهلاك الطاقة بشكل أكبر.

وتجري الأبحاث أيضاً على "الرقائق فائقة التشكل" التي تعيد إنتاج خصائص الخلايا العصبية البيولوجية بشكل أكثر دقة. ويؤدي ذلك إلى تنفيذ السلوك المعقد للخلايا العصبية الفردية واللدونة المشبكية على مستوى الأجهزة، بهدف تحقيق أنظمة ذكاء اصطناعي ذات قدرات تعلم أكثر تقدماً وقدرة على التكيف.

وبالتالي، فإن الحوسبة العصبية هي تقنية مبتكرة لديها القدرة على تجاوز حدود بنية الكمبيوتر التقليدية. ومن المتوقع أن تؤدي التطورات المستقبلية إلى تحسين قدرات وكفاءة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير وإحداث تغييرات كبيرة في حياتنا ومجتمعنا.

التعلم الخاضع للإشراف الذاتي: حل لمشكلة نقص البيانات.

يعد التعلم الذاتي الإشراف حلاً مبتكرًا لمشكلة ندرة البيانات، والتي تعد أحد التحديات الرئيسية في تطوير الذكاء الاصطناعي. ويكمن جوهر هذه الطريقة في تعلّم ميزات مفيدة من كميات كبيرة من البيانات غير الموسومة ومن ثم بناء نماذج عالية الدقة بكميات صغيرة من البيانات الموسومة.

آليات التعلّم الموجه ذاتياً.

1. إعداد مهمة ما قبل النص المسبق.:: أولاً، قم أولاً بإعداد مهمة زائفة للنموذج ليحلها باستخدام بيانات غير موسومة. على سبيل المثال، قم بإخفاء جزء من الصورة ودع النموذج يتنبأ بالصورة الأصلية.
2. التعلُّم التعبيري:: من خلال هذه العملية، يتعلم النموذج السمات والهياكل الأساسية للبيانات.
3. الضبط الدقيق:: تحسين النموذج لمهمة محددة مع كمية صغيرة من البيانات الموسومة بناءً على التمثيل المكتسب.

تطبيقات محددة.

1. التعرّف على الصور:: حقّق بحث فيسبوك دقة مماثلة على مجموعة بيانات ImageNet باستخدام التعلّم الذاتي الخاضع للإشراف بعُشر كمية البيانات المتاحة سابقًا.1。
2. معالجة اللغة الطبيعية:: تستخدم النماذج اللغوية واسعة النطاق مثل GPT-3 التعلم الذاتي الخاضع للإشراف لتعلم البنى اللغوية من كميات هائلة من البيانات النصية واكتساب مهارات عامة لفهم اللغة يمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من المهام.
3. التعرّف على الكلام:: يتعلّم نموذج Wav2Vec ميزات الكلام من بيانات الكلام غير المسمّاة ثم يبني نظامًا عالي الدقة للتعرّف على الكلام بكمية صغيرة من البيانات المسمّاة.2。

فوائد التعلم الموجه الذاتي

• تحسين كفاءة البيانات:: يقلل بشكل كبير من تكاليف ووقت وضع الملصقات.
• موديلات متعددة الاستخدامات:: اكتساب المعرفة الأساسية التي يمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من المهام.
• تحسين التعلم بالعينات الصغيرة.:: يحسن أداء التعلم للفئات الجديدة والفئات النادرة.

التقارب بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء: تطور الأجهزة الذكية

يؤدي التقارب بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء إلى إحداث ثورة في حياتنا اليومية وبيئات العمل. ويؤدي هذا التقارب إلى تمكين الأجهزة من العمل بشكل أكثر ذكاءً وكفاءة واستقلالية.

حقبة جديدة من المعالجة في الوقت الفعلي التي يقدمها الذكاء الاصطناعي المتطور

يقلل الذكاء الاصطناعي المتطور بشكل كبير من زمن الاستجابة ويحسن الخصوصية والأمان من خلال المعالجة مباشرةً على الجهاز بدلاً من الاعتماد على السحابة.

1. التطبيق في المركبات الآلية.:
   • تقليل زمن رد الفعل من 100 مللي ثانية إلى 10 مللي ثانية.3。
   • مثال: يستخدم نظام Tesla للقيادة الذاتية شريحة ذكاء اصطناعي على متن السيارة للتعرف على محيطها في الوقت الحقيقي واتخاذ قرارات فورية.
2. جهاز المنزل الذكي:
   • معالجة فورية للصوت والتعرف على الوجه على الجهاز.
   • مثال: يستخدم مكبر صوت Google Nest الذكي من Google Nest الذكاء الاصطناعي المتطور للتعامل مع الأوامر الصوتية الأساسية دون اتصال بالإنترنت.
3. جهاز قابل للارتداء:
   • التحليل الآني للبيانات الصحية واكتشاف الشذوذ.
   • مثال: تحلل ساعة Apple Watch بيانات تخطيط القلب على الجهاز وتكتشف علامات عدم انتظام ضربات القلب في الوقت الفعلي.

أوجه التآزر بين بيانات إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي

1. الصيانة التنبؤية:
   • يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات من مستشعرات إنترنت الأشياء للتنبؤ بأعطال المعدات مسبقاً.
   • مثال: يستخدم محرك طائرة من جنرال إلكتريك مزيجاً من بيانات المستشعرات وتحليلات الذكاء الاصطناعي لتحسين توقيت الصيانة وتقليل وقت التعطل بمقدار 30%.4。
2. الزراعة الذكية:
   • يحلل الذكاء الاصطناعي مستشعرات التربة وبيانات الطقس لتحديد الاستخدام الأمثل للري والأسمدة.
   • مثال: تستخدم منصة FieldView التابعة لشركة The Climate Corporation هذه التقنية لتحسين المحصول بمقدار 101 TP3T في المتوسط5。
3. إدارة الطاقة:
   • الجمع بين العدادات الذكية ونماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية لتحسين الطلب على الكهرباء.
   • مثال: قام الذكاء الاصطناعي DeepMindAI من Google بتحسين نظام تبريد مركز البيانات الخاص به وخفض استخدام الطاقة بمقدار 401 تيرابايت.6。

الآفاق المستقبلية.

من المتوقع أن تتسارع وتيرة التقارب بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء بشكل أكبر مع الاعتماد الواسع النطاق لشبكات الجيل الخامس. ستتيح الشبكات الأسرع والمنخفضة الكمون التعاون السلس بين الأجهزة المتطورة والذكاء الاصطناعي السحابي، مما يتيح تطبيقات أكثر تعقيداً وتقدماً. هذا التطور التكنولوجي لديه القدرة على إحداث ثورة في جميع جوانب المجتمع، بما في ذلك المدن الذكية والصناعة 4.0 والرعاية الصحية الشخصية.

ثورة في الرعاية الصحية: كيف سيغير الذكاء الاصطناعي الرعاية الصحية

تحسين دقة التصوير التشخيصي والكشف المبكر

أصبحت أنظمة التصوير الطبي التي تستخدم التعلم العميق قادرة الآن على اكتشاف الأمراض بدقة أكبر من الأطباء البشر. فعلى سبيل المثال، تفوّق نظام ذكاء اصطناعي طوره فريق بحثي من Google على متوسط دقة التشخيص لدى أطباء الأشعة بنسبة 5.71 تيرابايت في اكتشاف سرطان الثدي.

أمثلة محددة للابتكار الطبي من خلال الذكاء الاصطناعي:

1. الكشف المبكر عن مرض الزهايمر عن طريق مسح شبكية العين.
2. تطبيق التشخيص التلقائي لسرطان الجلد.
3. التشخيص السريع لكوفيد-19 عن طريق تصوير الصدر بالأشعة السينية.

تحقيق الطب الشخصي

يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل المعلومات الوراثية للمريض وعادات نمط الحياة والتاريخ الطبي بشكل شامل واقتراح العلاج الأنسب لكل مريض على حدة. ومن المتوقع أن يؤدي ذلك إلى تحسين فعالية العلاج وتقليل الآثار الجانبية.

تطبيقات الطب الشخصي:

• علاج السرطان: اختيار الدواء الأمثل بناءً على الخصائص الجينية للورم.
• الاضطرابات النفسية: الجمع بين تصوير الدماغ والبيانات السلوكية لتحسين العلاجات.
• إدارة الأمراض المزمنة: الطب الوقائي باستخدام بيانات نمط الحياة.

التأثير الاجتماعي والأخلاقيات: التحديات والمستقبل في عصر الذكاء الاصطناعي.

تحديات الخصوصية والأمان

تزداد حدة قضايا خصوصية البيانات وأمنها مع زيادة انتشار الذكاء الاصطناعي: بحلول عام 2024، من المتوقع أن يكون تحليل البيانات القائم على الذكاء الاصطناعي قادرًا على التنبؤ بأنماط السلوك الفردي بدقة 971 تيرابايت، مما يزيد من أهمية حماية الخصوصية.

مبادرات حماية الخصوصية:

1. التعلّم التعاوني: توزيع البيانات والتعلم لحماية الخصوصية.
2. الخصوصية التفاضلية: إضافة ضوضاء إلى البيانات بحيث لا يمكن التعرف على الأفراد.
3. التشفير المتماثل الشكل: تقنية لمعالجة البيانات في شكل مشفر.

أهمية أخلاقيات الذكاء الاصطناعي

مع تأثير قرارات الذكاء الاصطناعي الكبير على حياة البشر، هناك حاجة ملحة لإرساء أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.

القضايا الرئيسية على النحو التالي:

• العدالة الخوارزمية: القضاء على التمييز على أساس العرق والجنس.
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: تمكين البشر من فهم أساس قرارات الذكاء الاصطناعي.
• شفافية استخدام الذكاء الاصطناعي: توضيح استخدام الذكاء الاصطناعي.

يجري وضع تشريعات في مختلف البلدان لمواجهة هذه التحديات. على سبيل المثال، يقترح مشروع قانون تنظيم الذكاء الاصطناعي في الاتحاد الأوروبي لوائح تنظيمية تستند إلى مستوى مخاطر أنظمة الذكاء الاصطناعي.

ملخص: مستقبل التعلم العميق نحو عام 2024.

يُحدث تطور التعلم العميق تغييرات ثورية في حياتنا ومجتمعنا. فمع النماذج الفعّالة، والتقارب بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء، وانتشار الذكاء الاصطناعي المتطور، أصبح المستقبل الأكثر ذكاءً وسرعة وكفاءة في استخدام الطاقة حقيقة واقعة. وفي الوقت نفسه، يجب معالجة قضايا الخصوصية والقضايا الأخلاقية بجدية. سيكون تحقيق التوازن بين التطور التكنولوجي والكرامة الإنسانية تحديًا كبيرًا في عصر الذكاء الاصطناعي القادم.

من المهم مواكبة أحدث الاتجاهات ومواصلة تطوير نفسك لمواكبة هذه الموجة من الابتكارات التكنولوجية. كيف ستشارك في المستقبل الذي سيأتي به التعلم العميق؟ نحن نقف على عتبة مجتمع جديد يعمل فيه الذكاء الاصطناعي والبشر معاً. ومن خلال فهم هذه التكنولوجيا المبتكرة واستخدامها بشكل صحيح، سنتمكن من بناء مستقبل أكثر ازدهاراً واستدامة.

[المراجع].

: https://ai.facebook.com/blog/self-supervised-learning-the-dark-matter-of-intelligence/
: https://www.nvidia.com/en-us/self-driving-cars/
: https://www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6
: https://www.weforum.org/agenda/2020/11/artificial-intelligence-ai-privacy-data-use-protection-regulation-personal-data/