هل فكرت يومًا كيف يتم التعرف على الصور في الجوالات الحديثة؟ وكيف يمكن للشبكات العصبية تحليل بيانات المرضى ومن ثم – بمشيئة الله – يمكن علاجهم؟ واكتشاف الطفرات الجينية المسببة لهذا المرض! أو حتى كيفية اكتشاف خلل في منتج ما في المصنع؟ هذا ماسنتعرف عليه في هذا المقال.
غالبا ما تستخدم الشبكات العصبية اليوم لتحليل البيانات المعقدة- على سبيل المثال – العثور على أدلة للأمراض في المعلومات الوراثية، في نهاية المطاف لا أحد يعرف كيف تعمل هذه الشبكات فعلا وذلك هو السبب الذي دفع الباحثين في جمعية فراونهوفر – وهي منظمة ألمانية تختص بالأبحاث التطبيقية- لتطوير برنامج يسمح لهم بالنظر إلى ما بداخل الصندوق الأسود وتحليل كيفية عملها.
فرز الصور على الكمبيوتر اعتاد أن يكون عمل مضجر، أما اليوم فبإمكانك وبسهولة النقر على الصورة للتعرف على الوجه وفي لحظة أخرى تستطيع الحصول على صور مختارة لطفلك أو طفلتك. أجهزة الكمبيوتر أصبحت جيدة جدا في تحليل حجم كبير من البيانات والبحث بطريقه معينه، حيث يمكنها التعرف على الأوجه في الصور وهذا أصبح ممكناً بفضل الشبكات العصبية التي تطورت إلى القدرة على تحليل المعلومات.
المشكلة هي أن الباحثين لا يعرفون كيف تعمل الشبكة العصبية خطوة بخطوة أو لماذا تصل إلى نتيجة أو أخرى،فالشبكة العصبية في هذه اللحظة هي صندوق أسود وبرامج كمبيوتر يعطيها المستخدمون المعلومات والتي – بشكل موثوق – تعطينا النواتج. أما إذا كنت تريد تعليم الشبكة العصبيةالتعرف على القطط على سبيل المثال يجب عليك إرشاد النظام عن طريق تقديم الآلاف من الصور للقطط، فمثل طفل صغير يحاول تعلم التفريق بين القطط والكلاب الشبكة العصبية كذلك وهي أيضا تتعلم تلقائيا في حالات كثيرة. وبالرغم من ذلك بعض الباحثين أقل اهتمام بالنتيجة وكيفية عمل الشبكة العصبية وكيف تصل إلى النتائج كما قال د.ووجسيتش سامك رئيس مجموعة التعلم الآلي في فراونهوفرفي بيرلن العاصمة. لذلك فإن د. سامك وفريقه بالتعاون مع الزملاء منبرلين وضعوا طريقة للتمكن من مشاهدة تفكير الشبكة العصبية.
يعتقد العلماء أن هذا مهم حاليا في اكتشاف الأمراض حيث أنه لدينا القدرة لتقديم البيانات الوراثية للمرضى في أجهزة الكمبيوتر أو الشبكة العصبية والتي بدورها تحلل احتمال أن المريض يحمل اضطراب وراثي معين. ولكن ما سيكون مثيرا للاهتمام أكثر هو أن نعرف بدقة ما هي الخصائص التي يستند إليها البرنامج في قراراته. قال د. سامك: “يمكن أن يكون هناك عيوب وراثية معينة لدى المريض، وهذا بدوره يمكن أن يكون سببا محتملا لعلاج السرطان لبعض المرضى”.
الشبكات العصبية في الاتجاه المعاكس
طريقة الباحثين تسمح لهم بمشاهدة عمل الشبكات العصبية في الاتجاه المعاكس، حيث أنهم يعملون على البرنامج من النهاية وهي النتيجة، وذكروا أنه يمكننا أن نرى بالضبط أين اتخذت مجموعة معينة من الخلايا العصبية قرارا محددا، ومدى قوة هذا القرار وأثره على النتيجة.
قال د. سامك : “وقد أثبت الباحثون بالفعل بشكل لافت – عدة مرات – أن هذا الأسلوب ناجح. فعلى سبيل المثال قارنوا برنامجين متاحين للجمهور على شبكة الإنترنت وكلاهما قادر على التعرف على الخيول في الصور وكانت النتيجة مفاجئة !
البرنامج الأول تعرف على أجسام الخيول، أما البرنامج الثاني فقد ركز على رموز حقوق الطبع والنشر على الصور والتي أشارت إلى منتديات لعشاق الخيل أو ركوب الخيل وتربية الجمعيات، مما يتيح للبرنامج تحقيق نسبة نجاح عالية على الرغم من أنها لم تتعلم أبدا كيف تبدو الخيول”.
التطبيقات في البيانات الكبيرة
بإمكانك الآن معرفة مدى أهمية فهم كيفية عمل هذه الشبكة بالضبط وهذه المعرفة هي أيضا ذات أهمية خاصة للصناعة كما يقول د.سامك “على سبيل المثال، من الممكن تصور أن البيانات التشغيلية المعقدة لمصنع إنتاج يمكن تحليلها لاستنتاج أي المعاملات تؤثر على جودة المنتج أو يتسبب في تغير وضعه”.الاختراع المثير للاهتمام أثر على العديد من التطبيقات الأخرى التي تنطوي على التحليل العصبي لأحجام البيانات الكبيرة أو المعقدة. وفي تجربة أخرى تمكنا من عرض العوامل التي تستخدمها الشبكة لتحديد ما إذا كان الوجه يبدو صغيرا أم كبيرا”.
ووفقا لذلك فقد استخدمت البنوك منذ فترة طويلة الشبكات العصبية لتحليل الجدارة الائتمانية لعملائها. وللقيام بذلكي تم جمع كميات كبيرة من بيانات العملاء وتقييمها من قبل الشبكة العصبية،وذكر د. سامك: “إذا كنا نعرف كيف تصل الشبكة إلى قرارها، يمكننا أن نخفض حجم البيانات من البداية عن طريق تحديد العوامل ذات الصلةوهذا بالتأكيد سيكون في مصلحة العملاء أيضا”.
المترجم: غيداء احمد الفيفي
Twitter: @GhFi01
المراجع: وجدان الغيهب
Twitter: @__WJ
المصدر:
Science Daily: Watching computers think
اترك تعليقاً