گزارش|

«یادگیری ماشین» جهان را شگفت زده خواهد کرد / درک متقابل ماشین و انسان

تکنولوژی «یادگیری ماشین» با سرعت در حال توسعه است و کمک می‌کند تا ماشین درک متقابلی از رفتار و تفکر انسان داشته باشد.

کد خبر: ۷۹۹۲۷۸

سه‌شنبه - ۳۰ مهر ۱۳۹۸ / October 22, 2019

گروه فناوری خبرگزاری دانشجو؛ حمیده آقاجانی- انگار یک عرف غیرمعمول در دنیا خصوصا هالیوود است که از رویا‌های آینده فیلم‌هایی بسازد تا ذهن مخاطب برای دیدن آن تکنولوژی آشنا باشد، شاید هم عمدا چنین کاری را انجام می‌دهند یعنی طرحی آماده است و کمپانی‌های بزرگ برای عادی سازی مسئله سینما را وادار به ساخت فیلم می‌کنند.

نمونه‌اش ماشین‌های پرنده یا ربات‌های سخنگو، شاید در فیلم‌ها به این کوچولو‌های آهنی میخندیدیم و آرزوی داشتنش را داشتیم، اما نهایتا یک فیلم بود. اما امروز با توسعه تکنولوژی دیگر هر چیزی رویا نیست حتی سفر به آن سوی کهکشان‌ها با کپسول‌های مخصوص یا شاید هم با آسانسور‌های فضایی.

اگر در میان اخبار فناوری گشتی زده باشید حتما کلماتی، چون هوش مصنوعی، ابرداده یا یادگیری ماشین به گوشتان خورده است، دو حوزه جدا از هم که می‌تواند ارتباط بین انسان و سیستم را تغییر دهد. با وجود اینکه یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است، اما باید بین این دو تفکیک قائل شد، زیرا در هوش مصنوعی تلاش می‌شود تا سیستم رفتار‌های انسان را تقلید کند، اما در یادگیری ماشین دستگاه باید علاوه بر تحلیل داده وارائه آن به ساده‌ترین شکل ممکن که قابل فهم باشد، بتواند از تجربیات گذشته استفاده کند.

کمی پیچیده به نظر می‌رسد، اما با یک مثال ساده شاید قابل درک باشد. کلاس درس یک مثال ساده و قابل فهم است. کلاس‌های سنتی را در مدرسه در نظر بگیرید یک معلم یا استاد به صورت یک طرفه مسئله‌ای را توضیح می‌دهد و تعداد زیادی دانشجو یا دانش آموز باید شنونده مسائل باشند، طبیعتا این نوع یادگیری تنها حفظ مسئله است، اما کلاس‌ها تعاملی که دو طرف با بحث و گفتمان یک مسئله را به نتیجه می‌رسانند علاوه بر یادگیری انتقال تجربه به صورت دو طرف خواهد بود و در نهایت یک جواب قابل استناد به دست می‌آید؛ حالا همین مسئله ساده را به ماشین تعمیم می‌دهیم، هوش مصنوعی همان کلاس یک طرفه است و یادگیری ماشینی کلاس دو طرفه.

«یادگیری ماشین» عمر طولانی ندارد و قدیمی‌ترین عنوانی که برای آن ذکر شده تقریبا نیم قرن پیش بود، اما دانشمندان خصوصا آن‌ها که در علم کامپیوتر دستی دارند با کمک برنامه‌نویسی تقریبا از آغاز سال ۲۰۰۰ و با شروع توسعه فناوری به حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پرداختند.

برنامه‌نویسان سعی می‌کنند با استفاده از الگوریتم‌ها، ایده‌هایشان را به ماشین به گونه‌ای القا کنند تا خودش توانایی آموختن و عمل کردن داشته باشد. این الگوریتم‌ها بر اساس داده‌هایی که برایشان تعریف می‌شود منطق خود را پیاده می‌کنند، به طور کلی یک برنامه نویس محاسباتی را به سیستم ارائه می‌کند که بتواند با استفاده از اطلاعات قبلی یادگیری جدید داشته باشد.

آنچه در مسئله یادگیری ماشین اهمیت دارد زمان و دقت است. مغز انسان این توانایی را دارد که در آن واحد میلیون اطلاعات را در خود ذخیره کند، اما برای محاسبات و پیاده سازی آن نیازمند زمان و وقت بسیار است و احتمال خطا در آن وجود دارد.

اما در ماشین وضع متفاوت است، انسان تمام آن میلیون‌ها داده را به دستگاهی یک وجهی می‌دهد که هیچ احساسی در آن دخیل نیست و سیستم در کمترین زمان ممکن با استفاده از داده‌ها و به کارگیری الگوریتم‌های تعریف شده یک نتیجه نهایی و تقریبا قابل استناد ارائه می‌کند و از همین جهت هم هست که به شدت مورد توجه صنایع، پزشکی و مهندسی قرار گرفته است.

البته برای یادگیری ماشین مثال‌های عینی بسیاری وجود دارد که قابل لمس است و بسیاری از ما آن را در زندگی روزمره خود می‌بینیم یا از اخبارش اطلاع داریم. نگاهی به گوشی تلفن همراه یا لپ تاپ خود بیاندازید، چند برنامه و نرم افزار دارید، برخی از این نرم افزار‌ها از یادگیری ماشین تبعیت می‌کنند.

مثلا شما به سفر می‌روید و زبان مردمان آن کشور را نمی‌دانید، با یک نرم افزار موبایلی به راحتی ترجمه آنلاین را انجام خواهید داد، این یک نمونه ساده از یادگیری ماشین است؛ نمونه دیگر آن دستیار مجازی الکسا است، الکسا یا نمونه‌های مشابه آن که در بازار موجود است به جای تقلیداز انسان سعی می‌کنند گفتار و زبان انسان را درک کرده و در تعامل با صاحبانشان از یادگیری بهره ببرند.

نمونه‌های دیگری هم وجود دارد مثل پهپاد‌ها و خودرو‌های خودران؛ البته خودرو‌های خودران هنوز به صورت جدی وارد بازار نشده‌اند، اما در مورد پهپاد‌ها می‌دانیم که مصارف بسیاری از حمل بار و سرگرمی تا مقاصد نظامی دارند، این ماشین‌های بدون سرنشین با دریافت یک برنامه می‌توانند در مسیر حرکت تعیین شده حرکت کنند، اما نکته مهم پردازش اطلاعاتی است که در گذشته به صورت داده در اختیار ماشین قرار گرفته است و هر چه این داده‌ها بیشتر باشد سیستم در پردازش اطلاعات سرعت بیشتری خواهد داشت و به راحتی می‌تواند در مسیر حرکت خود دست‌انداز‌ها یا علائم راهنمایی و رانندگی را تشخیص دهد.

همانطور که گفته شد یادگیری ماشین در حال توسعه است و بسیار مورد استقبال قرار گرفته تا جایی که شرکت‌ها و سایت‌های بزرگ فروش آنلاین در معرفی محصولات خود با توجه به علاقه‌مندی مشتریان محصولات مشابهی پیشنهاد می‌کنند، همین گزینه‌های پیشنهادی جدید از الگوی یادگیری ماشین پیروی می‌کند.

جهان در حال تغییر است و اگر قرار باشد از هر گوشه‌ی علم جا بمانیم عین بازگشت به یک قرن گذشته است، زیرا هر روز شاهد ورود تکنولوژی‌های جدید به بازار هستیم. تکنولوژی‌هایی که می‌توانند به راحتی وارد زندگی شخصی ساکنین کره خاکی شوند و آسایش را برایشان به همراه داشته باشد.