أهم 7 اتجاهات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في عام 2022
نشرت: 2021-01-10حاليًا ، يعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من المجالات الشائعة والرائدة في علوم الكمبيوتر. النطاق المستقبلي لعلوم البيانات مشرق وكل يوم يلمس العلماء آفاقًا جديدة للابتكار ويدفعون إلى الأمام بتعريف ما هو ممكن. دعنا نستكشف الاتجاهات الحالية الجارية في هذا المجال.
ما هو التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي؟
سيوضح الرسم التخطيطي التالي العلاقة بين الحقلين:
مصدر الصورة: directiondatascience.com
وبالتالي ، فإن التعلم الآلي هو حقًا مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.
هذا الأخير يهتم بتشكيل آلات للتفكير والعقل والتصرف مثل البشر. لاتخاذ قرارات مثل الإنسان. التعلم الآلي ، من ناحية أخرى ، هو تطبيق للذكاء الاصطناعي يهتم بتطوير برامج الكمبيوتر التي يمكنها استخدام البيانات والتعلم بأنفسها. وبالتالي ، حيث يهدف الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء / الحكمة ، يهدف التعلم الآلي إلى المعرفة.
انضم إلى دورة ML عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادة المتقدم في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.
الأحدث في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
الابتعاد عن طرق التعلم الخاضعة للإشراف
في السابق ، تركزت الجهود حول خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف التي تنبأت بالأحداث المستقبلية من خلال تطبيق المعرفة المكتسبة في الماضي على البيانات الجديدة من خلال استخدام الأمثلة المصنفة. الآن ، يتحول التركيز إلى مجالات أخرى مثل التعلم شبه الخاضع للإشراف ، والتعلم النشط ، والتكيف مع المجال ، والنماذج التوليدية. تم تطوير نماذج جديدة مثل نموذج العرض العصبي للجمع بين التنبؤ والتوليد. حدث هذا في شبكة واحدة وشجع التعلم شبه الخاضع للإشراف حيث يتم استخدام البيانات المصنفة وغير المصنفة للتدريب.
يجد التعلم العميق تطبيقات جديدة
قام العلماء الآن بتوسيع تطبيقات التعلم العميق لتشمل علوم المواد وهندسة البروتين والفيزياء عالية الطاقة وأنظمة التحكم وتنبؤات الزلازل. تم الجمع بين التعلم والمعرفة المجال والقيود.
يتحسن الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المشاعر
طورت جامعة ألبرتا تقنية يمكنها اكتشاف اللغة الاكتئابية في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي بدقة أكبر وباحتياج أقل للبيانات. كانت تجارب التعلم العميق السابقة ومحاولات اكتشاف اللغة الاكتئابية باهظة الثمن ومملة. يقلل بحث الجامعة ، برئاسة نوشاد فاروق ، من الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات.
لقد قدم الكثير من الأمثلة المأخوذة من منتديات الاكتئاب لتعليم النموذج كيف يتعرف حقًا على اللغة الاكتئابية. كما أنه يعمل على الحصول على رسائل انتحار ورسائل حب بلغة مشابهة لزيادة الدقة في النتائج.
من خلال هذا العمل ، يأمل Farraque في اكتشاف الاكتئاب في أسرع وقت ممكن حتى يمكن توجيه المتضررين إلى الموارد المطلوبة. ويأمل في يوم من الأيام أن يتم دمجها في سياسة تويتر لإيذاء الذات والانتحار وتحسين خوارزميات الاكتئاب الحالية على Facebook.
يتم استخدام التعلم الآلي للحفاظ على الفن
في هولندا ، يعمل الباحثون في TU delft على إعادة بناء الأعمال الفنية رقميًا باستخدام أساليب التعلم الآلي. لقد طوروا شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لإعادة بناء فنسنت فان جوخ الباهت بالرسم على الورق. لتدريب النموذج ، استخدموا مجموعة بيانات تحتوي على نسخ مختلفة الجودة للرسم الأصلي. تم عمل هذه النسخ في أوقات مختلفة خلال القرن الماضي.
على الرغم من أن الجهود تركز على الحفاظ على الأعمال الفنية وإعادة بنائها ، يمكن توسيع مجال اللعب ليشمل الصور والوثائق المتدهورة أيضًا. أيضًا ، استخدم النموذج المعلومات المرئية فقط حتى الآن. في المستقبل ، يعمل الباحثون على تحليل المعلومات الكيميائية أيضًا ، وبالتالي زيادة التعقيد ولكن أيضًا تحسين أداء النموذج ونتائجه.
اقرأ أيضًا: الدورات التدريبية قصيرة المدى الموجهة للوظيفة
يتم استخدام التعلم الآلي لتقدير العمر
في إنجاز آخر خارق للبشر تقريبًا ، طور باحثون في جامعة كوازولو ناتال في جنوب إفريقيا شبكة عصبية تلافيفية لتقدير عمر الناس. يتم ذلك عن طريق التقاط صورهم في بيئات عشوائية من الحياة الواقعية. في الماضي ، كان تقدير العمر هذا يتم من خلال تصوير الأشخاص في بيئات خاضعة للرقابة مثل المختبر أو استوديو التصوير. مع التحول في طريقة العمل ، تحولت النتائج أيضًا إلى الأفضل.
جاء التحسن في الدقة أفضل بنسبة 8.6٪ من أفضل النتائج السابقة.
نضوج تعليم الذكاء الاصطناعي
بسبب الشعبية والطبيعة ، هناك طلب كبير على تعليم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تقوم منصات التعلم عبر الإنترنت مثل upGrad بسك هذا من خلال دورات تعليمية جامعية متخصصة عبر الإنترنت للجميع. وقد أدى ذلك إلى زيادة الاهتمام بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة واعتمادهما - على الصعيدين الشخصي والمهني.
ظهور تعلم الآلة في السحابة
سيؤدي نقل التعلم الآلي إلى السحابة إلى تسهيل قيام الشركات بتجربة قدرات التعلم الآلي ودفع حدودها. ليس من السهل دائمًا تنفيذ مشروعات التعلم الآلي وتوسيع نطاقها باستخدام الأجهزة والبرامج الموجودة. لا يؤدي نقل التعلم الآلي إلى السحابة إلى إضفاء الطابع الديمقراطي عليه فحسب ، بل إنه يفتح أيضًا فرصًا للعديد من المؤسسات لتصبح مدفوعة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. إذا كنت ترغب في تحقيق أقصى استفادة من هذا الشيء الجديد الكبير التالي ، فإن الشهادة المتقدمة في دورة التعلم الآلي في السحابة هي السبيل للذهاب.
الفضائح أيضا تزداد
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من الأدوات القوية. ومع القوة تأتي المسؤولية. في عالم مثالي ، يسعى الجميع جاهدين لاستخدام هذه الأدوات لتحسين الجنس البشري ، لكننا لا نعيش في عالم مثالي.
على سبيل المثال ، تم اتهام Cambridge Analytica باستخدام معلومات شخصية من ملفات تعريف الأشخاص على Facebook لبناء نظام يستهدف الناخبين الأمريكيين. بناءً على ملفهم النفسي ، أظهر النظام إعلانات سياسية مخصصة. حذر مدير سابق في Facebook أيضًا من أن المعلومات المتعلقة بمئات الملايين من المستخدمين قد تكون في أيدي شركات خاصة دون علم المستخدمين بها.
نظرًا لمشاركة Facebook والمخاوف السابقة بشأن سياسة أمان البيانات الخاصة به ، فلن يتم نسيان القضية بسهولة بالغة. قد يؤدي أيضًا إلى زيادة جنون العظمة لدى الأشخاص بشأن مشاركة البيانات على الإنترنت والجانب غير الأخلاقي للتقنيات المعتمدة على البيانات.
تشمل التطورات السبعة المذكورة أعلاه الاتجاه الذي يسير فيه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ككل. ستختلف التطورات المحددة ولكن في جذورها ، ستشير جميعها إلى التقدم والتقدم والأسئلة المتعلقة بالخصوصية وقوة التكنولوجيا. إذا كنت مهتمًا بالعمل على أشياء مثل تدريب وكيل على لعب tic tac toe ، أو تدريب chatbot ، وما إلى ذلك ، فيجب عليك التحقق من الشهادة المتقدمة في دورة التعلم الآلي والسحابة من upGrad و IIT-Madras.
