كيف تعمل الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي؟

الشبكات العصبية Neural Networks هي أحد الأساليب الأساسية في الذكاء الاصطناعي، مستوحاة من طريقة عمل الدماغ البشري.

 تتكون من وحدات بسيطة تعرف بـالخلايا العصبية الاصطناعية، تعمل معًا لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات.

نبذة عن مكونات الشبكات العصبية: 

• الطبقة المدخلة Input Layer وهى تستقبل البيانات.
• الطبقات المخفية Hidden Layers وهى تقوم بعمليات المعالجة والتحليل.
• الطبقة الخارجة Output Layer حيث تخرج النتيجة أو التوقع.

حيث تمر البيانات من طبقة إلى أخرى، وتقوم كل خلية عصبية بإجراء عمليات رياضية معينة، ثم ترسل النتيجة إلى الخلايا التالية. يتم تعديل طريقة المعالجة تدريجيًا أثناء التدريب لتحسين دقة النتائج.

أهم استخدامات الشبكة العصبية:

Neural Networks تستخدم في العديد من المجالات، بفضل قدرتها على التعلّم وتحليل البيانات بذكاء.

التعرف على الصور والصوت على سبيل المثال: التعرف على الوجوه في تطبيقات الكاميرا أو الصور، وتحويل الكلام إلى نص في المساعدات الصوتية مثل: Siri وGoogle Assistant.

الترجمة الآلية حيث تستخدم في ترجمة النصوص بين اللغات، مثل Google Translate، من خلال فهم السياق بدقة أفضل من الطرق التقليدية.

القيادة الذاتية من خلال السيارات ذاتية القيادة تعتمد على الشبكات العصبية لتحليل الصور من الكاميرات، والتعرّف على إشارات المرور، والمشاة، وتحديد المسار.

التنبؤ المالي وتحليل السوق حيث تستخدم لتوقّع أسعار الأسهم أو الاتجاهات الاقتصادية بناءً على بيانات سابقة.

الرعاية الصحية حيث تساعد في تشخيص الأمراض من خلال تحليل صور الأشعة، مثل الكشف عن الأورام في الصور الطبية.

الألعاب والذكاء الاصطناعي الترفيهي لذلك تستتخدم لتطوير شخصيات ذكية تتفاعل بواقعية في الألعاب.

اكتشاف الاحتيال في البنوك وشركات التأمين، تُحلّل الشبكات العصبية الأنماط السلوكية لاكتشاف العمليات غير المعتادة أو المشبوهة. 

كيف تعمل الشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي؟

الإدخال Input حيث تبدأ العملية عندما تدخل بيانات مثل: صورة أو رقم أو نص إلى الشبكة العصبية من خلال طبقة الإدخال.

وتنتقل هذه البيانات إلى الطبقات المخفية، وهي طبقات بين الإدخال والإخراج، وتحتوي على خلايا عصبية اصطناعية. 

كل خلية تقوم بـجمع المدخلات، وضربها في أوزان Weights، وإضافة انحراف Bias، ومن ثم تمرير النتيجة إلى دالة التفعيل، التي تحدد هل تنتقل الإشارة للخلية التالية أو لا.

وبعد المرور عبر الطبقات المخفية، تصل البيانات إلى طبقة الإخراج، التي تعطي النتيجة النهائية.

التعلم من الأخطاء Backpropagation حيث في البداية قد تكون النتيجة غير دقيقة، لذلك تحسب النتيجة الخطأ،

حيث ترجع هذه الأخطاء للخلف لتعديل الأوزان والانحرافات، وتكرار هذه العملية التدريب يجعل الشبكة تتعلم وتُصبح أدق بمرور الوقت.

أقرا ايضاً /ما هو الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يؤثر على مستقبلنا؟

مميزات استخدام الشبكات العصبية فى الذكاء الاصطناعي: 

استخدام Neural Networks في الذكاء الاصطناعي له العديد من المزايا التي تجعلها أداة قوية في معالجة البيانات واتخاذ القرارات. 

التعلم الذاتي حيث أن الشبكات العصبية قادرة على التعلم من البيانات دون الحاجة إلى تدخل بشري كبير. كلما زادت كمية البيانات، تحسنت نتائج الشبكة بشكل أكبر.

التعامل مع البيانات غير المنظمة حيث يمكنها التعامل مع البيانات غير المنظمة مثل: الصور، الصوت، والنصوص، التي يصعب معالجتها بالطرق التقليدية. 

القدرة على التعميم حيث أن الشبكات العصبية قادرة على التعميم، بمعنى آخر يمكنها التعامل مع مواقف جديدة بناء على ما تعلمته من البيانات السابقة، حتى وإن لم تشهد تلك المواقف من قبل.

التعامل مع التغيرات والتعقيدات حيث يمكنها معالجة الأنماط المعقدة والمتغيرة في البيانات، مثل: التنبؤ بالأسواق المالية أو التعرف على الأشياء في الصور بغض النظر عن الإضاءة أو الزوايا.

القوة في التعرف على الأنماط حيث أن الشبكات العصبية قوية جدًا في التعرف على الأنماط داخل البيانات، سواء كانت أنماطًا خطية أو غير خطية.

التحسين المستمر حيث أن عملية التدريب المستمر تسمح بتحسين أداء الشبكة العصبية بشكل تدريجي مع مرور الوقت، حيث تتعلم الشبكة من الأخطاء وتعدل نفسها لتصبح أكثر دقة.

التكيف مع البيانات الضبابية:

أو الغامضة وذلك بفضل قدرتها على التعامل مع البيانات غير الدقيقة أو الضبابية، يمكن Neural Networks تقديم نتائج دقيقة حتى في الظروف الغامضة أو غير المكتملة.

تعدد الاستخدامات حيث يمكن استخدام الشبكات العصبية في مجالات متعددة مثل:

• التعرف على الصور والفيديو. 
• الترجمة الآلية. 

• التنبؤ. 
• القيادة الذاتية. 
• تحليل البيانات. 

أقرا ايضاً /كيف تعمل روبوتات الذكاء الاصطناعي؟ وأين تُستخدم؟

المرونة العالية حيث أن الشبكات العصبية مرنة للغاية، حيث يمكن تعديل الهيكل عدد الطبقات والعُقد أو دوال التفعيل لتتناسب مع أي نوع من المشاكل أو البيانات.

التوازي في المعالجة حيث يمكن تنفيذ العمليات الحسابية في الشبكة العصبية بشكل متواز، مما يسرع من عملية المعالجة بشكل كبير.

لذلك العصبية توفر إمكانيات قوية في معالجة البيانات غير المنظمة، وتعلم الأنماط، وتحسين الأداء مع الوقت، مما يجعلها أداة لا غنى عنها في الذكاء الاصطناعي.

دمتم بخير.