شبکه عصبی در هوش مصنوعی به چه معناست

هوش مصنوعی از شبکه های عصبی تولید میشود. کارکرد شبکه های عصبی بر اساس نحوه عملکرد مغز انسان شبیه سازی شده است. شبکه‌های عصبی مصنوعی نوعی از سیستم‌های محاسباتی هستند که الهام‌گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان هستند.

در مغز ما میلیاردها نورون (سلول‌های عصبی) وجود دارد که با یکدیگر از طریق سیگنال‌های الکتریکی و شیمیایی ارتباط برقرار می‌کنند. این نورون‌ها به شکل شبکه‌ای به هم متصل هستند و در پاسخ به ورودی‌های مختلف از محیط، واکنش نشان می‌دهند. شبکه‌های عصبی مصنوعی نیز سعی دارند این فرآیند را شبیه‌سازی کنند تا بتوانند مانند مغز انسان به پردازش داده‌ها بپردازند و به نتایج پیچیده‌ای برسند.

یک شبکه عصبی مصنوعی شامل لایه‌های مختلفی از نورون‌های مصنوعی است. (که گاهی به آن‌ها واحدها یا نود هم گفته می‌شود) این نورون‌ها به صورت موازی و متوالی به هم متصل شده‌اند. در ساده‌ترین حالت، شبکه عصبی دارای سه بخش اصلی است: یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان، و یک لایه خروجی. لایه ورودی داده‌های خام را دریافت می‌کند، لایه‌های پنهان داده‌ها را پردازش می‌کنند و لایه خروجی نتیجه نهایی را ارائه می‌دهد.

فرض کنید ما می‌خواهیم یک شبکه عصبی بسازیم که بتواند عکس‌های گربه و سگ را از هم تشخیص دهد. در مرحله اول، مجموعه‌ای از عکس‌ها را به شبکه ارائه می‌دهیم، که هر عکس شامل تعداد زیادی پیکسل است. این پیکسل‌ها، به عنوان ورودی شبکه عمل می‌کنند. لایه ورودی، داده‌های مربوط به هر پیکسل را دریافت می‌کند (مثلاً میزان روشنایی یا رنگ هر پیکسل). سپس این اطلاعات از طریق ارتباطات بین نورون‌های لایه‌های مختلف منتقل می‌شوند. هر نورون اطلاعات را پردازش می‌کند و نتیجه خود را به نورون‌های لایه بعدی ارسال می‌کند.

شبکه‌های عصبی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که وزن‌های بین نورون‌ها قابل تنظیم هستند. یعنی هر بار که یک عکس وارد شبکه می‌شود و شبکه نتیجه‌ای تولید می‌کند (مثلاً گربه یا سگ بودن)، شبکه بررسی می‌کند که آیا پاسخ درست بوده یا خیر. اگر پاسخ نادرست باشد، وزن‌های ارتباطی بین نورون‌ها به‌روزرسانی می‌شوند تا در آینده شبکه بتواند تشخیص بهتری انجام دهد. این فرآیند به یادگیری شبکه عصبی معروف است.

برای مثال، اگر شبکه در ابتدا نتواند به درستی گربه‌ها و سگ‌ها را تشخیص دهد، ممکن است وزن‌های بین نورون‌ها طوری تنظیم شود که شبکه بتواند ویژگی‌های خاصی مانند شکل گوش‌ها یا رنگ بدن را بهتر تشخیص دهد. با ادامه این فرآیند یادگیری و تنظیم وزن‌ها، شبکه به تدریج توانایی خود را در تشخیص تصاویر بهبود می‌دهد.

یک مثال ساده‌تر برای درک شبکه‌های عصبی، شبیه‌سازی بازی حدس عدد است. فرض کنید شبکه‌ای داریم که می‌خواهد عددی بین 1 تا 10 را حدس بزند. ابتدا، شبکه عددی را به‌طور تصادفی حدس می‌زند. اگر عدد اشتباه بود، شبکه بازخورد دریافت می‌کند و متوجه می‌شود که حدسش نادرست بوده. سپس با توجه به این بازخورد، حدس بعدی خود را تغییر می‌دهد (مثلاً حدس می‌زند که عدد باید بزرگ‌تر یا کوچک‌تر باشد). این فرآیند تا جایی ادامه پیدا می‌کند که شبکه بتواند به عدد درست برسد. شبکه‌های عصبی واقعی هم به همین روش کار می‌کنند، اما به جای حدس زدن اعداد، الگوهای پیچیده‌ای مانند تصاویر، صداها یا داده‌های دیگر را شناسایی می‌کنند.

در کد زیر که به زبان جاوا اسکریپت نوشته شده است، سعی کردیم همین مثال را پیاده سازی کنیم.

        // یک تابع شبکه عصبی ساده با وزن‌های تصادفی
        function neuralNetwork(input) {
            // وزن‌های تصادفی برای لایه پنهان و لایه خروجی
            const hiddenWeights = [Math.random(), Math.random()];
            const outputWeights = [Math.random(), Math.random()];
            // تابع سیگموئید برای فعال‌سازی
            function sigmoid(x) {
                return 1 / (1 + Math.exp(-x));
            }
            // محاسبه لایه پنهان
            const hiddenLayer = input * hiddenWeights[0] + hiddenWeights[1];
            const hiddenOutput = sigmoid(hiddenLayer);
            // محاسبه خروجی نهایی
            const outputLayer = hiddenOutput * outputWeights[0] + outputWeights[1];
            const output = sigmoid(outputLayer);
            // تبدیل خروجی به عدد بین 0 تا 10
            return Math.round(output * 10);
        }
        // تست شبکه عصبی
        const input = 0.6; // ورودی بین 0 تا 1
        const prediction = neuralNetwork(input);
        console.log("پیش‌بینی:", prediction);

امیدواریم از این مقاله شبکه عصبی در هوش مصنوعی نهایت استفاده را برده باشید و آن را با دوستانتان به اشتراک بگذارید. تیم تولید محتوای مدرسه اینترنتی پرنیان این مقاله را تهیه کرده است.