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 ویرایشگر | میانه سفر

هوش مصنوعی نه تنها نحوه تعامل ما با فناوری را تغییر می دهد. پایه های یادگیری ماشین را دوباره شکل می دهد. همانطور که در آستانه پیشرفت های نوآورانه هستیم، درک فناوری های نوظهور هوش مصنوعی برای درک مفاهیم عمیق آنها برای برنامه ها و صنایع آینده ضروری می شود. این کاوش فقط آکادمیک نیست، بلکه راهنمایی برای تأثیرگذاری و سرمایه گذاری بر موج بعدی انقلاب فناوری است.

قبل از بررسی فناوری‌های خاص، مهم است که منظور ما از «فناوری هوش مصنوعی» را تعریف کنیم. این پایه به ما کمک می کند تا اهمیت روندهای نوظهوری را که در مورد آنها بحث خواهیم کرد، درک بهتری داشته باشیم.

تعریف فناوری هوش مصنوعی

فناوری هوش مصنوعی به معنای هر ابزار، سیستم، متدولوژی یا برنامه‌ای است 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 شود.

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

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های قابل‌توجهی در زمینه معماری شبکه‌های عصبی، به ویژه با ظهور مدل‌های ترانسفورماتور و هوش مصنوعی مولد، صورت گرفته است. فناوری‌هایی مانند ترانسفورماتور از پیش آموزش‌دیده (GPT) تحولی در پردازش زبان طبیعی ایجاد 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 دامنه‌های مختلف هستند.

2. یادگیری ماشین کوانتومی

یادگیری ماشین کوانتومی (QML) نشان دهنده تقاطع بین محاسبات کوانتومی و یادگیری ماشین است. این میدان نوظهور چگونگی استفاده از الگوریتم‌های کوانتومی را برای بهبود یا تسریع فرآیندهای یادگیری ماشین بررسی می‌کند.

تاثیر فعلی:

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

پتانسیل آینده:

همانطور که کامپیوترهای کوانتومی قدرتمندتر و در دسترس تر می شوند، QML می تواند منجر به افزایش سرعت تصاعدی در انواع خاصی از وظایف یادگیری ماشینی شود که به طور بالقوه زمینه هایی مانند رمزنگاری، مدل سازی مالی و شبیه سازی سیستم های پیچیده را متحول می کند.

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 تطبیق به روش‌هایی شبیه به 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 تبدیل به یک تکنیک تحول‌آفرین برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده‌های توزیع‌شده بدون متمرکز کردن داده‌ها 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 ایجاد کنند. 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.

سایر تکنیک های پیچیده حفظ حریم خصوصی ML مکمل یادگیری فدرال است:

• حریم خصوصی متفاوت: این یک چارچوب ریاضی برای کمی کردن و کاهش 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 امکان انجام محاسبات روی داده های رمزگذاری شده را فراهم می کند و نتیجه رمزگذاری شده ای را تولید می کند که پس از رمزگشایی، نتیجه را به گونه ای مطابقت می دهد 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 استفاده می‌شوند و به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا 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 حفظ حریم خصوصی داده ها در سطح جهانی، این فناوری ها اهمیت فزاینده ای پیدا خواهند کرد. آن‌ها می‌توانند کاربردهای هوش مصنوعی را در مناطقی که قبلاً به دلیل نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی محدود می‌شد، فعال کنند، اعتماد بیشتر به سیستم‌های هوش مصنوعی را تقویت کنند و چشم‌انداز 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 استفاده از یادگیری ماشین برای مشکلات دنیای واقعی، از جمله وظایفی مانند انتخاب ویژگی، انتخاب مدل و تنظیم فراپارامتر است. جستجوی معماری عصبی با خودکارسازی طراحی معماری شبکه های عصبی فراتر می رود.

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 سرعت تحقیق و توسعه هوش مصنوعی را به میزان قابل توجهی 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 یک از اینها نه تنها بر نحوه برخورد ما با مشکلات یادگیری ماشین، بلکه بر انواع مشکلاتی که می توانیم حل کنیم نیز دارای پتانسیل تأثیر قابل توجهی است. همانطور که این فناوری‌ها به بلوغ می‌رسند و با هم تلاقی می‌کنند، می‌توان انتظار داشت که شاهد کاربردهای متحول کننده در همه بخش‌ها و رشته‌های علمی باشیم.

با این حال، توجه به این نکته حائز اهمیت است که این پیشرفت ها با چالش های جدیدی به ویژه در زمینه هایی مانند اخلاق، امنیت و تأثیرات اجتماعی همراه است. همانطور که ما مرزهای آنچه را که با هوش مصنوعی ممکن است پیش می‌بریم، ضروری است که درک خود را از نحوه توسعه و استقرار این فناوری‌ها به طور مسئولانه نیز عمیق‌تر کنیم.

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