یادگیری ماشین چیست؟ یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است و در دنیای امروز، انقلابی در نحوه تحلیل و استفاده از داده‌ها ایجاد کرده است که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که بدون برنامه‌ریزی صریح و مشخص، از داده‌ها یاد بگیرند و بهبود یابند. در این روش، الگوریتم‌ها به‌گونه‌ای طراحی می‌شوند که بتوانند الگوها را در داده‌ها شناسایی کنند و سپس از این الگوها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده کنند.
یادگیری ماشین به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:
- یادگیری نظارت شده
- یادگیری بدون نظارت
- یادگیری تقویتی
در یادگیری نظارت‌شده، الگوریتم با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بیند، در حالی که در یادگیری بدون نظارت الگوریتم با داده‌های بدون برچسب کار می‌کند و سعی می‌کند ساختارهای موجود در این داده‌ها را کشف کند. این تکنیک در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل مالی و حتی در زمینه پیش‌بینی رفتار کاربر استفاده می‌شود. یادگیری ماشین علاوه بر افزایش دقت و کارایی فرایندها، به کاهش زمان و هزینه‌های مرتبط با تحلیل داده‌ها نیز کمک می‌کند. در دنیای امروز، به دلیل حجم عظیم داده‌ها، یادگیری ماشین به یکی از ابزارهای قدرتمند در دست کسب‌وکارها و محققان تبدیل شده است.
یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Machine Learning)
یادگیری نظارت‌شده، که به آن یادگیری ماشین نظارت‌شده نیز گفته می‌شود، بر اساس استفاده از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش الگوریتم‌ها به منظور طبقه‌بندی داده‌ها یا پیش‌بینی نتایج با دقت بالا تعریف می‌شود. وقتی داده‌های ورودی به مدل تغذیه می‌شوند، مدل وزن‌های خود را تنظیم می‌کند تا به شکل مناسبی بهینه‌سازی شود. این فرآیند در مرحله اعتبارسنجی متقابل (Cross Validation) انجام می‌شود تا از بیش‌برازش (Overfitting) یا کم‌برازش (Underfitting) مدل جلوگیری شود. یادگیری نظارت‌شده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مسائل مختلف دنیای واقعی را در مقیاس بالا حل کنند، مانند طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم و جداسازی آن‌ها از صندوق ورودی شما.
برخی از روش‌های مورد استفاده در یادگیری نظارت‌شده شامل موارد زیر هستند:
- شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
- طبقه‌بند بیز ساده (Naïve Bayes)
- رگرسیون خطی (Linear Regression)
- رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
- جنگل تصادفی (Random Forest)
- ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine یا SVM)
یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Machine Learning)
یادگیری نظارت‌شده، که به آن یادگیری ماشین نظارت‌شده نیز گفته می‌شود، به استفاده از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش الگوریتم‌ها جهت طبقه‌بندی داده‌ها یا پیش‌بینی نتایج با دقت بالا تعریف می‌شود. هنگامی که داده‌های ورودی به مدل تغذیه می‌شوند، مدل وزن‌های خود را تنظیم می‌کند تا به شکل مناسبی بهینه‌سازی شود. این فرآیند به‌عنوان بخشی از اعتبارسنجی متقابل (Cross Validation) انجام می‌شود تا از بیش‌برازش (Overfitting) یا کم‌برازش (Underfitting) مدل جلوگیری شود.
یادگیری نظارت‌شده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مجموعه‌ای از مشکلات واقعی را در مقیاس وسیع حل کنند. به‌عنوان مثال، می‌توان به طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم و جدا کردن آن‌ها از صندوق ورودی اشاره کرد.
سایر الگوریتم‌های مورد استفاده در یادگیری بدون نظارت عبارتند از:
- شبکه‌های عصبی
- خوشه‌بندی K-میانگین (K-Means Clustering)
- روش‌های خوشه‌بندی احتمالاتی (Probabilistic Clustering Methods)
یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning)
یادگیری نیمه‌نظارت‌شده تعادلی میان یادگیری نظارت‌شده و یادگیری بدون نظارت ارائه می‌دهد. در حین آموزش، این روش از مجموعه داده‌ای کوچک که دارای برچسب است استفاده می‌کند تا طبقه‌بندی و استخراج ویژگی را از یک مجموعه داده بزرگ‌تر و بدون برچسب هدایت کند.
یادگیری نیمه‌نظارت‌شده می‌تواند مشکل کمبود داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده را حل کند. همچنین، در مواردی که برچسب‌گذاری داده‌ها بسیار پرهزینه است، این روش مفید واقع می‌شود.
یادگیری ماشین تقویتی (Reinforcement Machine Learning)
یادگیری تقویتی نوعی مدل یادگیری ماشین است که شباهت‌هایی به یادگیری نظارت‌شده دارد، اما در اینجا الگوریتم با استفاده از داده‌های نمونه آموزش نمی‌بیند. این مدل با استفاده از روش آزمون و خطا، فرآیند یادگیری را انجام می‌دهد. یک سری از نتایج موفقیت‌آمیز تقویت می‌شوند تا بهترین توصیه یا سیاست را برای یک مسئله مشخص ارائه دهند.
سیستم IBM Watson® که در سال ۲۰۱۱ در مسابقه Jeopardy! پیروز شد، نمونه‌ای از یادگیری تقویتی است. این سیستم از یادگیری تقویتی برای یادگیری زمان ارائه پاسخ (یا در واقع سؤال)، انتخاب مربع مناسب روی تخته، و میزان شرط‌بندی به‌ویژه در حالت Daily Double استفاده کرد.
الگوریتم های رایج یادگیری ماشین
تعدادی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند. این الگوریتم‌ها شامل موارد زیر هستند:
شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
شبکه‌های عصبی روش عملکرد مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کنند و شامل تعداد زیادی گره پردازشی متصل به یکدیگر هستند. این الگوریتم‌ها در تشخیص الگوها بسیار قدرتمند هستند و نقش مهمی در کاربردهایی مانند ترجمه زبان طبیعی، شناسایی تصویر، تشخیص گفتار و تولید تصاویر ایفا می‌کنند.
رگرسیون خطی (Linear Regression)
این الگوریتم برای پیش‌بینی مقادیر عددی استفاده می‌شود و بر اساس رابطه خطی بین متغیرهای مختلف عمل می‌کند. به‌عنوان مثال، می‌توان از این روش برای پیش‌بینی قیمت خانه‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی منطقه استفاده کرد.
رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
این الگوریتم یادگیری نظارت‌شده برای پیش‌بینی متغیرهای پاسخ دسته‌ای (Categorical) استفاده می‌شود، مانند پاسخ‌های “بله/خیر”. از این الگوریتم می‌توان برای کاربردهایی نظیر طبقه‌بندی ایمیل‌های اسپم یا کنترل کیفیت در خط تولید استفاده کرد.
خوشه‌بندی (Clustering)
الگوریتم‌های خوشه‌بندی از یادگیری بدون نظارت برای شناسایی الگوها در داده‌ها و گروه‌بندی آن‌ها استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند تفاوت‌هایی را بین داده‌هایی که انسان ممکن است نادیده بگیرد، شناسایی کنند.
درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
درخت‌های تصمیم هم برای پیش‌بینی مقادیر عددی (مسائل رگرسیون) و هم برای طبقه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مختلف استفاده می‌شوند. این الگوریتم از یک دنباله شاخه‌ای از تصمیمات مرتبط استفاده می‌کند که می‌توان آن را با یک نمودار درختی نمایش داد. یکی از مزایای اصلی درخت‌های تصمیم، قابلیت اعتبارسنجی و بررسی آسان آن‌ها نسبت به شبکه‌های عصبی است.
جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
در جنگل تصادفی، الگوریتم یادگیری ماشین با ترکیب نتایج حاصل از چندین درخت تصمیم، یک مقدار یا دسته را پیش‌بینی می‌کند.
کاربرد یادگیری ماشین در دنیای واقعی
چالش های یادگیری ماشین
با توسعه فناوری یادگیری ماشین، زندگی ما به‌طور قابل‌توجهی آسان‌تر شده است. با این حال، پیاده‌سازی یادگیری ماشین در کسب‌وکارها، نگرانی‌های اخلاقی متعددی را درباره فناوری‌های هوش مصنوعی به وجود آورده است. برخی از این نگرانی‌ها شامل موارد زیر می‌شوند:
تکینگی فناوری (Technological Singularity)
اگرچه این موضوع توجه عمومی زیادی را به خود جلب کرده است، بسیاری از پژوهشگران نگران ایده پیشی گرفتن هوش مصنوعی از هوش انسانی در آینده نزدیک نیستند. تکینگی فناوری که به آن هوش مصنوعی قوی یا ابرهوش نیز گفته می‌شود، توسط فیلسوف نیک باستروم به‌عنوان “هر نوع هوشی که در تقریباً هر زمینه‌ای، از خلاقیت علمی گرفته تا خرد عمومی و مهارت‌های اجتماعی، به‌طور چشمگیری از بهترین مغزهای انسانی پیشی بگیرد” تعریف شده است.
با وجود اینکه ابرهوش هنوز در جامعه رخ نداده است، این ایده سوالات جالبی را درباره استفاده از سیستم‌های خودکار مانند خودروهای بدون راننده مطرح می‌کند. تصور اینکه یک خودروی بدون راننده هرگز دچار حادثه نشود، غیرواقعی است؛ اما در چنین شرایطی چه کسی مسئول و پاسخگو خواهد بود؟ آیا باید همچنان خودروهای خودران توسعه داده شوند یا این فناوری را به خودروهای نیمه‌خودران محدود کنیم که به افراد کمک می‌کنند ایمن‌تر رانندگی کنند؟ این سوالات از جمله بحث‌های اخلاقی هستند که با توسعه فناوری‌های نوآورانه هوش مصنوعی مطرح می‌شوند.
تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل (AI Impact on Jobs)
تاثیر هوش مصنوعی بر مشاغل چگونه است؟ در حالی که بسیاری از نگرانی‌های عمومی درباره هوش مصنوعی حول از دست رفتن شغل‌ها می‌چرخد، شاید بهتر باشد این موضوع را از زاویه دیگری بررسی کنیم. با ظهور هر فناوری مخرب و جدید، شاهد تغییر تقاضای بازار برای نقش‌های شغلی خاص هستیم. به‌عنوان مثال، در صنعت خودروسازی، بسیاری از تولیدکنندگان مانند جنرال موتورز (GM) به سمت تولید خودروهای الکتریکی حرکت می‌کنند تا با ابتکارات سبز هماهنگ شوند. صنعت انرژی همچنان باقی خواهد ماند، اما منبع انرژی از سوخت فسیلی به انرژی الکتریکی تغییر خواهد کرد.
به همین ترتیب، هوش مصنوعی تقاضای شغلی را به حوزه‌های جدیدی منتقل خواهد کرد. همچنان نیاز به افرادی برای مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی وجود خواهد داشت. همچنین، همچنان به افرادی نیاز است که مسائل پیچیده‌تری را در صنایع مختلف حل کنند، به‌ویژه در بخش‌هایی مانند خدمات مشتری. بزرگ‌ترین چالش هوش مصنوعی و تأثیر آن بر بازار کار، کمک به افراد برای انتقال به نقش‌های جدیدی است که تقاضای بیشتری دارند.
حریم خصوصی (Privacy)
حریم خصوصی معمولاً در زمینه حریم داده‌ها، حفاظت از داده‌ها، و امنیت داده‌ها مورد بحث قرار می‌گیرد. این نگرانی‌ها باعث شده‌اند تا سیاست‌گذاران در سال‌های اخیر گام‌های بیشتری بردارند. برای مثال، در سال ۲۰۱۶، قانون GDPR برای حفاظت از داده‌های شخصی افراد در اتحادیه اروپا و منطقه اقتصادی اروپا ایجاد شد که به افراد کنترل بیشتری بر داده‌هایشان می‌دهد. در ایالات متحده، ایالت‌های مختلف قوانینی را توسعه داده‌اند، مانند قانون حریم خصوصی مصرف‌کننده کالیفرنیا (CCPA) که در سال ۲۰۱۸ معرفی شد و شرکت‌ها را ملزم می‌کند مصرف‌کنندگان را درباره جمع‌آوری داده‌هایشان مطلع کنند.
چنین قوانینی شرکت‌ها را وادار کرده‌اند نحوه ذخیره‌سازی و استفاده از اطلاعات قابل شناسایی شخصی (PII) را بازنگری کنند. در نتیجه، سرمایه‌گذاری در امنیت به اولویتی فزاینده برای شرکت‌ها تبدیل شده است تا هرگونه آسیب‌پذیری و فرصت‌های نظارت، هک، و حملات سایبری را از بین ببرند.
تعصب و تبعیض (Bias and Discrimination)
مواردی از تعصب و تبعیض در بسیاری از سیستم‌های یادگیری ماشین، سوالات اخلاقی زیادی را درباره استفاده از هوش مصنوعی مطرح کرده‌اند. چگونه می‌توانیم از تعصب و تبعیض جلوگیری کنیم وقتی داده‌های آموزشی خود ممکن است توسط فرآیندهای انسانی متعصب تولید شده باشند؟
به‌عنوان مثال، شرکت آمازون در تلاش برای اتوماسیون فرآیند استخدام، به‌طور ناخواسته علیه داوطلبان شغلی زن برای نقش‌های فنی تبعیض قائل شد و در نهایت مجبور شد این پروژه را کنار بگذارد.
تعصب و تبعیض محدود به عملکرد منابع انسانی نیستند و می‌توان آن‌ها را در بسیاری از برنامه‌ها، از نرم‌افزارهای تشخیص چهره گرفته تا الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی، مشاهده کرد.
به‌عنوان مثال، شرکت IBM استفاده از محصولات عمومی تشخیص و تحلیل چهره خود را متوقف کرده است. آرویند کریشنا، مدیرعامل IBM، نوشته است:
“IBM به‌شدت با هرگونه استفاده از فناوری، از جمله فناوری تشخیص چهره ارائه‌شده توسط سایر فروشندگان، برای نظارت جمعی، پروفایل‌سازی نژادی، نقض حقوق و آزادی‌های اساسی انسانی، یا هر هدفی که با ارزش‌ها و اصول اعتماد و شفافیت ما ناسازگار باشد، مخالف است و چنین مواردی را تحمل نخواهد کرد.”
پاسخگویی (Accountability)
از آنجا که قوانین قابل‌توجهی برای نظارت بر کاربردهای هوش مصنوعی وجود ندارد، هیچ سازوکار اجرایی واقعی برای اطمینان از رعایت اخلاق در هوش مصنوعی وجود ندارد. انگیزه کنونی شرکت‌ها برای اخلاقی بودن، پیامدهای منفی یک سیستم غیر‌اخلاقی بر سودآوری است.
برای پر کردن این شکاف، چارچوب‌های اخلاقی به‌عنوان بخشی از همکاری میان اخلاق‌شناسان و پژوهشگران پدید آمده‌اند تا ساخت و توزیع مدل‌های هوش مصنوعی در جامعه را هدایت کنند. با این حال، این چارچوب‌ها در حال حاضر تنها نقش راهنما دارند. تحقیقات نشان می‌دهد که ترکیب مسئولیت پراکنده و نبود پیش‌بینی از پیامدهای احتمالی، برای جلوگیری از آسیب به جامعه مؤثر نیستند.
آینده یادگیری ماشین
یادگیری ماشین به‌عنوان یکی از ستون‌های اصلی هوش مصنوعی، به سرعت در حال پیشرفت است و در آینده، نقش گسترده‌تری در جنبه‌های مختلف زندگی بشر ایفا خواهد کرد. با افزایش قدرت محاسباتی و دسترسی به داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین قادر خواهد بود مسائل پیچیده‌تری را حل کند، از تشخیص بیماری‌های نادر گرفته تا پیش‌بینی تغییرات آب‌وهوایی. پیشرفت در الگوریتم‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین، فرآیند تحلیل داده‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر خواهد کرد، در حالی که مدل‌های یادگیری عمیق و تقویتی به ماشین‌ها اجازه می‌دهند تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند. همچنین، یادگیری ماشین می‌تواند نقش مهمی در ایجاد سیستم‌های خودکار و شخصی‌سازی‌شده در صنایع مختلف مانند خرده‌فروشی، حمل‌ونقل، و آموزش ایفا کند.
