ذكاء صنعي

21/08/2013 17:10:14

الشبكات العصبونيّة Neural networks

لطالما كان السؤال الأهم في مجال الذكاء الصنعي كيف يمكن أن نقارب مابين عمل الحاسب والدماغ البشري؟
فالنموذج التقليدي للحاسب الذي وضعه فون نيومان غير قادر على التعلم واكتساب الخبرات عبر الزمن.

 مع زيادة تطوّر الحاسب ازداد التحدّي أمام العلماء لجعل الحاسب قادراً على إنجاز أبسط الأشياء التي يستطيع الطفل الصغير فعلها، فمثلاً يمكن للطفل الصغير التمييز بين القطة والعصفور، وبسهولة يمكن أن يتعلّم قراءة الأحرف وتمييزها ولو كانت مكتوبة بخطوط مختلفة كما يمكن للإنسان زيادة خبرته ومدى معرفته بازدياد تجاربه.

فكانت الشبكات العصبونية نتيجة لهذه المحاولات، فما هي هذه الشبكات العصبونية؟

الشبكات العصبونية هي نظام معالجة معلومات مستوحى من الجهاز العصبي المركزي للإنسان (وخاصّة الدماغ)، تم تطوير الشبكات العصبونية كتعميم للنماذج الرياضية التي توصف الإدراك البشري والبيولوجيا العصبية بمعنى آخر تعليم الحاسب آلية التفكير, الصورة التالية توضح الشبكة العصبونية في الدماغ بحيث نجد أن كل عصبون متصل بعصبونات أخرى.

ممّ تتألف الشبكة العصبونية؟

تتألف الشبكة العصبونيّة من عدد كبير من عناصر (وحدات معالجة) والتي تدعى عصبونات (Neurons) حيث يرتبط كل عصبون مع غيره من العصبونات بوصلات، حيث تملك كل وصلة وزن محدّد  weight (ثقل / أهمية مرتبط بها).

لكلّ عصبون تابع رياضي مرتبط به يدعى (Activation Function) يقوم بتطبيقه على إشارة الدخل، لتحديد إشارة الخرح الناتجة عنه.

يقوم كل عصبون بإرسال الخرج الناتج عنه إلى بقية العصبونات من خلال وصلات الاتصال، وبعد ضرب الخرج الناتج بوزن الوصلة.

كمثال يمكننا مشاهدة الشكل التالي:

حيث أنّ العصبون Y يأخذ كدخل الخرج الناتج x1 من العصبون X1 مضروباً بالوزن weight1، والخرج الناتج x2 من العصبون X2 مضروباً بالوزن weight2 و الخرج الناتج x3 من العصبون X3 مضروباً بالوزن weight3، حسب المعادلة:

ومن ثم يكون خرج العصبون Y هو نتيجة تابع رياضي f يطبق على Yinput، حيث يمكن أن يكون هذا التابع الرياضي مثلاً التابع sigmoid:

بالطبع من الممكن أن يكون خرج العصبون Y هو دخل لعصبونات أخرى، بعد ضربه بأوزان الوصلات بينه وبين العصبونات الجديدة، فتكون الشبكة العصبونية بالشكل:

يمكن للشبكة العصبونية أن تتخذ أشكالاً كثيرة تختلف في عدد طبقاتها، وفي عدد عصبوناتها، وكذلك بطريقة اتصال العصبونات مع بعضها البعض:

 

كيف تعمل الشبكات العصبونية؟

إذاً ماهي طبقة الدخل؟ وكيف يمكن توظيف هذه الشبكات في مجالات الذكاء الصنعي؟ كيف تتعلّم وتحاكي دماغ الإنسان؟

يمكن توظيف الشبكات العصبونية في العديد من المجالات، كمعالجة الإشارة، استرجاع الصور، التعرف على الأحرف المكتوبة بخط اليد، وغيرها العديد من المجالات والتطبيقات فماذا تشكل طبقة الدخل؟

بالطبع طبقة الدخل تتعلق بالتطبيق الذي نعمل عليه، فمثلاّ لو كان التطبيق التعرف على الأحرف المكتوبة في صورة، ستكون طبقة الدخل المؤلفة من العناصر (X1,X2,X3,X4......Xn) تمثّل عناصر الصورة (pixels) المكونة لها، حيث كلّ pixel سيكون دخل للشبكة، فمثلاً لنفرض لدينا الصور التالية

 

فإنّ كل صورة مؤلفة من 7 x 9 pixels هي نموذج يجب التعرف عليه فيكون للشبكة العصبونية 63 مدخلاً كل مدخل يمثّل pixel للصورة . البرنامج التالي يبين إمكانية تعرف البرنامج على الأحرف المرسومة يدوياً بحيث يتم فصل الأحرف عن بعضها ويتم تحديدها ضمن مربعات من ثم تبدأ عملية التعرف وتعليم

لكن كيف تتعلّم الشبكة العصبونية؟

إنّ آلية التعلّم في الشبكات العصبونية تكمن في إيجاد الأوزان المثاليّة للوصلات بين عصبونات طبقات الشبكة فمن المهمّ أيضاً إيجاد العدد الجيد للطبقات ولعدد العصبونات في كل طبقة، ولكن الأهمّ من ذلك هو إيجاد أفضل أوزان للوصلات تحقق الغرض المطلوب من الشبكة. حيث يوجد نوعين من التعلّم:

- التعلم المشرف عليه Supervised Learning

في هذا النوع يكون لكل دخل للشبكة خرج موافق له يدعى (Target / Desired Output)، وبذلك يتم مقابلة كل دخل مع خرجه الصحيح، ومن خلال خوارزميات تعلّم يتم تعديل أوزان الوصلت في الشبكة لتستطيع إعطاءنا الخرج المطلوب عند إعطائها الدخل الموافق.

ومن تطبيقات هذا النوع من التعلّم، بناء ذاكرة باستخدام الشبكات العصبونية. فمثلاً يمكن تدريب شبكة عصبونية على مجموعة من الصور. وإذا تم إعطاء الشبكة جزء من صورة قد تدرّبت عليها مسبقاً (أو صورة ولكن مع بعض التشويهات والضجيج)، إعطاءك الصورة كاملة

 

- التعليم الغير مشرف عليه Unsupervised Learning

في هذا النوع، لايتم تدريب الشبكة على خرج موافق لدخل معيّن، وإنّما يتم إعطاءها مجموعة التدريب (عناصر الدخل) وتقوم بتجميع العناصر المتشابهة مع بعضها في مجموعات. حيث تعمل خوارزميات التعليم على تعديل أوزان الوصلات في الشبكة للوصول إلى مجموعات تحوي كل منها العناصر المتشابهة.


مشاركة/حفظ

الكاتب: -

مصدر الخبر: م.ربا أبوطراب

عودة عودة إلى ذكاء صنعي عودة عودة إلى الصفحة الرئيسية طباعة طباعة إرسال إلى صديق إرسال إلى صديق

التعليقات

  • من قبل عبادة في 21/08/2013 17:59:16
    المستقبل؟
    يعطيكي العافية عالمقال بس شو مستقبل الشبكات العصبونية؟

أضف تعليق


تصنيفات الموقع