النموذج الحوسبي في الذكاء الاصطناعي المستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ هو الشبكة العصبية الاصطناعية. تتكون الشبكة العصبية الاصطناعية من مجموعة من العصبونات الاصطناعية المترابطة، حيث تشبه العصبونات الاصطناعية الخلايا العصبية البيولوجية.
تتكون الشبكة العصبية الاصطناعية من طبقات من العصبونات، حيث تنقل العصبونات في كل طبقة إشارات إلى العصبونات في الطبقة التالية. تتفاعل العصبونات في كل طبقة مع بعضها البعض باستخدام وظائف التنشيط، والتي تحدد كيفية تجميع المعلومات من العصبونات المجاورة.
تتعلم الشبكة العصبية الاصطناعية من خلال عملية تسمى التعلم الآلي. في عملية التعلم الآلي، يتم تزويد الشبكة العصبية بمجموعة من البيانات التدريبية، والتي تحتوي على أمثلة للمشكلات التي يجب على الشبكة حلها. تستخدم الشبكة العصبية هذه البيانات التدريبية لضبط قيم وزناتها الداخلية، والتي تحدد كيفية تفاعل العصبونات مع بعضها البعض.
يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لحل مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك:
- التعرف على الصور: يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتحديد الأشياء والأشخاص في الصور.
- التعرف على الكلام: يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لفهم الكلام البشري.
- الترجمة الآلية: يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
- التحكم في الروبوتات: يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتوجيه الروبوتات في بيئة ما.
تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية تقنية مهمة في مجال الذكاء الاصطناعي. وقد أظهرت هذه التقنية إمكاناتها في حل مجموعة متنوعة من المهام المعقدة.
فيما يلي بعض الأمثلة المحددة لكيفية استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في العالم الحقيقي:
- تستخدم شركة Google الشبكات العصبية الاصطناعية في خدمة Google Assistant للتعرف على الكلام وفهم المطالبات.
- تستخدم شركة Amazon الشبكات العصبية الاصطناعية في خدمة Amazon Rekognition للتعرف على الأشياء والأشخاص في الصور.
- تستخدم شركة Tesla الشبكات العصبية الاصطناعية في سياراتها ذاتية القيادة لرؤية الطريق وتحديد الأشياء الأخرى.
تستمر الأبحاث في مجال الشبكات العصبية الاصطناعية، حيث يسعى الباحثون إلى تطوير تقنيات جديدة لتحسين أداء هذه الشبكات. ومن المتوقع أن تلعب الشبكات العصبية الاصطناعية دورًا مهمًا في مستقبل الذكاء الاصطناعي.
