5 فناوری نوظهور هوش مصنوعی که آینده یادگیری ماشینی را شکل خواهند داد

5 فناوری نوظهور هوش مصنوعی که آینده یادگیری ماشینی را شکل خواهند داد
تصویر توسط ویرایشگر | میانه سفر

هوش مصنوعی فقط نحوه تعامل ما با فناوری را تغییر نمی دهد. این در حال تغییر دادن پایه های یادگیری ماشینی است. همانطور که در آستانه پیشرفت های نوآورانه هستیم، درک فناوری های نوظهور هوش مصنوعی برای درک مفاهیم عمیق آنها در برنامه ها و صنایع آینده ضروری است. این کاوش صرفاً آکادمیک نیست، بلکه راهنمایی برای تأثیرگذاری و سرمایه‌گذاری بر موج بعدی انقلاب فناوری است.

قبل از اینکه فناوری‌های خاصی را بررسی کنیم، مهم است که منظورمان از «فناوری هوش مصنوعی» چیست. این پایه به ما کمک می کند تا اهمیت روندهای نوظهوری را که در مورد آنها بحث خواهیم کرد، بهتر درک کنیم.

تعریف فناوری هوش مصنوعی

فناوری هوش مصنوعی به هر ابزار، سیستم، روش‌شناسی یا برنامه‌ای اطلاق می‌شود که قابلیت‌های هوش مصنوعی را فعال یا مجسم می‌کند. این شامل الگوریتم هایی است که اساس سیستم های هوش مصنوعی را تشکیل می دهند، داده های مورد استفاده برای آموزش آنها، زیرساخت محاسباتی که آنها را اجرا می کند و رابط هایی که از طریق آنها با کاربران یا سایر سیستم ها تعامل دارند. فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند از پیشرفت‌های الگوریتمی اساسی تا کاربردهای جدید اصول هوش مصنوعی موجود در حوزه‌های جدید را شامل شوند.

با در نظر گرفتن این تعریف، اجازه دهید پنج فناوری نوظهور هوش مصنوعی را که قرار است آینده یادگیری ماشینی را شکل دهند، بررسی کنیم.

1. معماری های عصبی پیشرفته و مدل های مولد

سال‌های اخیر شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی در معماری شبکه‌های عصبی بوده‌ایم، به‌ویژه با ظهور مدل‌های ترانسفورماتور و هوش مصنوعی مولد. فناوری‌هایی مانند GPT (ترانسفورماتور از پیش آموزش‌دیده مولد) پردازش زبان طبیعی را متحول کرده‌اند، در حالی که شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) و مدل‌های انتشار مرزهای تولید تصویر و ویدیو را جابجا کرده‌اند.

تاثیر فعلی:

این مدل ها در حال حاضر صنایع را متحول می کنند، از تولید محتوا و خدمات مشتری گرفته تا کشف دارو و تحقیقات علمی.

پتانسیل آینده:

همانطور که این معماری‌ها به تکامل خود ادامه می‌دهند، می‌توانیم انتظار سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر و همه‌کاره‌تری را داشته باشیم که قادر به انجام وظایف پیچیده‌تر در حوزه‌های مختلف هستند.

2. یادگیری ماشین کوانتومی

یادگیری ماشین کوانتومی (QML) نشان دهنده تقاطع محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین است. این میدان نوظهور چگونگی استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی را برای افزایش یا سرعت بخشیدن به فرآیندهای یادگیری ماشین بررسی می‌کند.

تاثیر فعلی:

در حالی که هنوز تا حد زیادی تئوری است، آزمایش‌های اولیه در زمینه‌هایی مانند مسائل بهینه‌سازی و شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی امیدوارکننده بوده است.

پتانسیل آینده:

همانطور که کامپیوترهای کوانتومی قدرتمندتر و در دسترس‌تر می‌شوند، QML می‌تواند منجر به افزایش سرعت تصاعدی در انواع خاصی از وظایف یادگیری ماشین شود، که احتمالاً زمینه‌هایی مانند رمزنگاری، مدل‌سازی مالی و شبیه‌سازی سیستم پیچیده را متحول می‌کند.

3. محاسبات نورومورفیک

هدف محاسبات نورومورفیک طراحی سخت افزار کامپیوتری است که ساختار و عملکرد شبکه های عصبی بیولوژیکی را تقلید می کند. این رویکرد می‌تواند به سیستم‌های هوش مصنوعی منجر شود که کارآمدتر و قادر به یادگیری و سازگاری به روش‌هایی مشابه مغز انسان هستند.

تاثیر فعلی:

چندین تراشه نورومورفیک ساخته شده‌اند که کارایی انرژی بهبود یافته‌ای را برای برخی وظایف هوش مصنوعی نشان می‌دهند.

پتانسیل آینده:

محاسبات نورومورفیک می‌تواند کاربردهای هوش مصنوعی لبه‌ای قدرتمندتر را فعال کند، یادگیری بلادرنگ را در ربات‌ها و سیستم‌های مستقل تسهیل کند و به طور بالقوه منجر به پارادایم‌های جدیدی در هوش مصنوعی شود که شباهت بیشتری به هوش بیولوژیکی دارند.

4. آموزش فدرال و حفظ حریم خصوصی ML

با افزایش نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌ها، یادگیری فدرال به عنوان یک تکنیک تغییردهنده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده‌های توزیع شده بدون متمرکز کردن داده‌ها پدیدار شده است. این رویکرد به چندین طرف اجازه می‌دهد تا بدون به اشتراک گذاشتن مجموعه داده‌های فردی خود، به طور مشترک یک مدل یادگیری ماشینی قوی بسازند. در عوض، آنها فقط بهبودهای مدل حاصل از داده های محلی خود را به اشتراک می گذارند که سپس برای به روز رسانی یک مدل مشترک جمع می شوند.

تکمیل یادگیری فدرال دیگر تکنیک های پیچیده حفظ حریم خصوصی ML هستند:

• حریم خصوصی متفاوت: این یک چارچوب ریاضی برای تعیین کمیت و محدود کردن خطر حفظ حریم خصوصی در تجزیه و تحلیل داده ها یا آموزش مدل فراهم می کند. این به سازمان ها اجازه می دهد تا از تجزیه و تحلیل داده ها بهره مند شوند و در عین حال از نقاط داده فردی محافظت کنند.
• رمزگذاری هممورفیک: این تکنیک محاسبات روی داده های رمزگذاری شده را قادر می سازد، نتیجه ای رمزگذاری شده تولید می کند که وقتی رمزگشایی می شود، با خروجی مطابقت دارد که گویی عملیات روی داده های خام انجام شده است. این اجازه می دهد تا داده های حساس در طول مرحله پردازش رمزگذاری شوند.

تاثیر فعلی:

این فناوری‌ها در حال حاضر در حوزه‌های حساس به حریم خصوصی مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی مورد استفاده قرار می‌گیرند و به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند بر روی داده‌های حساس بدون به خطر انداختن حریم خصوصی افراد آموزش ببینند. آنها همکاری ایمن و تجزیه و تحلیل داده ها را در سناریوهایی که به اشتراک گذاری داده ها قبلاً به دلیل نگرانی های حفظ حریم خصوصی غیرممکن بود، فعال می کنند.

پتانسیل آینده:

با تشدید مقررات مربوط به حریم خصوصی داده ها در سطح جهانی، این فناوری ها اهمیت فزاینده ای پیدا خواهند کرد. آن‌ها می‌توانند برنامه‌های هوش مصنوعی را در مناطقی که قبلاً به دلیل نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی محدود شده بودند، فعال کنند، اعتماد بیشتری به سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد کنند و راه‌های جدیدی را برای همکاری‌های بین سازمانی و فرامرزی در توسعه هوش مصنوعی باز کنند.

5. یادگیری ماشین خودکار (AutoML) و جستجوی معماری عصبی

هدف AutoML خودکارسازی فرآیند به کارگیری یادگیری ماشینی برای مشکلات دنیای واقعی، از جمله وظایفی مانند انتخاب ویژگی، انتخاب مدل و تنظیم فراپارامتر است. Neural Architecture Search با خودکارسازی طراحی معماری شبکه های عصبی این کار را یک گام فراتر می برد.

تاثیر فعلی:

ابزارهای AutoML در حال حاضر یادگیری ماشینی را برای افراد غیرمتخصص قابل دسترسی تر می کنند و کارایی جریان های کاری ML را بهبود می بخشند.

پتانسیل آینده:

همانطور که این فناوری‌ها بالغ می‌شوند، می‌توانند به طور چشمگیری سرعت تحقیق و توسعه هوش مصنوعی را تسریع کنند، دسترسی به قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را دموکراتیک کنند و به طور بالقوه منجر به کشف معماری‌های عصبی جدید شوند که عملکرد بهتری از مدل‌های طراحی‌شده توسط انسان دارند.

نتیجه گیری

این پنج فناوری نوظهور هوش مصنوعی تنها کسری از پیشرفت‌های هیجان‌انگیز در این زمینه را نشان می‌دهند. هر کدام این پتانسیل را دارند که نه تنها بر نحوه برخورد ما با مشکلات یادگیری ماشینی بلکه بر انواع مشکلاتی که می توانیم حل کنیم نیز تأثیر بسزایی داشته باشد. با بلوغ و تلاقی این فناوری‌ها، می‌توان انتظار داشت که شاهد کاربردهای متحول کننده در سراسر صنایع و رشته‌های علمی باشیم.

با این حال، توجه به این نکته مهم است که با این پیشرفت‌ها، چالش‌های جدیدی به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند اخلاق، ایمنی و تأثیرات اجتماعی به وجود می‌آیند. همانطور که ما مرزهای امکان‌پذیر با هوش مصنوعی را پیش می‌بریم، بسیار مهم است که درک خود را از چگونگی توسعه و استقرار این فناوری‌ها به طور مسئولانه ارتقا دهیم.

آینده یادگیری ماشین روشن است، مملو از احتمالاتی است که ما تازه شروع به کشف آنها کرده ایم. با مطلع ماندن از فناوری های نوظهور هوش مصنوعی، می توانیم بهتر برای این آینده هیجان انگیز آماده شویم و شکل دهیم.