گزارش پایگاه صنعت پژوهان جهان | یادگیری در هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یکی از مباحث حیاتی و پایه‌ای در این حوزه است که به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد تا بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها و تجربیات خود بیاموزند و عملکرد خود را بهبود بخشند. این مفهوم شامل طیف وسیعی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها است که در سال‌های اخیر تحولی شگرف در زمینه‌های مختلف مانند بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و رباتیک ایجاد کرده است. این متن به بررسی اصول یادگیری در هوش مصنوعی، تکنیک‌های کلیدی و چالش‌های پیش روی این حوزه می‌پردازد.
۱. تعریف یادگیری در مباحث هوش مصنوعی
یادگیری ماشین (Machine Learning) به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و روش‌ها اشاره دارد که به سیستم‌ها امکان می‌دهد با استفاده از داده‌های موجود، الگوها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی انجام دهند.
این سیستم‌ها می‌توانند به‌صورت خودکار از تجربیات گذشته خود یاد بگیرند و عملکردشان را بدون مداخله انسانی بهبود دهند. یادگیری به‌طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:
یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) (Alpaydin, E. (2020))
۲. انواع یادگیری در هوش مصنوعی
۲.۱. یادگیری با نظارت
در یادگیری با نظارت، یک مدل با استفاده از داده‌هایی که شامل ورودی و خروجی‌های مربوطه هستند، آموزش می‌بیند. این نوع یادگیری برای مسائلی مانند طبقه‌بندی (classification) و پیش‌بینی (regression) معمولاً مورد استفاده قرار می‌گیرد. به‌عنوان مثال، در تشخیص تصویر، مدل با تصاویر و برچسب‌های مربوط به آن‌ها آموزش می‌بیند (Bishop, C. M. (2006)).
۲.۲. یادگیری بدون نظارت
در یادگیری بدون نظارت، مدل باید خود به‌طور خودکار الگوها را شناسایی کند، چرا که داده‌ها بدون برچسب هستند. این نوع یادگیری معمولاً برای خوشه‌بندی (clustering) و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده به‌کار می‌رود. یکی از معروف‌ترین الگوریتم‌ها در این زمینه، K-Means clustering است (Hastie, T. (2009).).
۲.۳. یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی نوعی یادگیری است که در آن یک عامل (agent) از طریق تعامل با محیط خود، تجربه کسب می‌کند و اهداف خاصی را دنبال می‌کند. این نوع یادگیری معمولاً در مسائلی مانند بازی‌ها و رباتیک مورد استفاده قرار می‌گیرد. عامل به‌طور معمول از یک سیستم پاداش و تنبیه برای یادگیری
بهتر استفاده می‌کند (Sutton, R. S. (2018)).
۳. چالش‌ها و آینده یادگیری در هوش مصنوعی
با وجود پیشرفت‌های چشم‌گیر در یادگیری ماشین، برخی چالش‌ها همچنان وجود دارند که به توسعه پایدار این حوزه کمک می‌کنند:
داده‌های ناقص و نامتعادل: یکی از چالش‌های اصلی در یادگیری ماشین، دسترسی به داده‌های کامل و متوازن است. داده‌های غیرمناسب می‌توانند منجر به عملکرد ضعیف مدل‌ها شوند.
تعمیم (Generalization): توانایی مدل در اعمال دانش کسب شده به داده‌های جدید یکی از چالش‌های کلیدی است. مدل‌هایی که بیش از حد به داده‌های آموزشی وابسته می‌شوند، دچار مشکل پیش برازش (overfitting) می‌شوند.
تفسیرپذیری: بسیاری از مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین، به ویژه شبکه‌های عصبی عمیق، به‌راحتی قابل تفسیر نیستند. این موضوع می‌تواند اعتماد و پذیرش در برخی از کاربردهای حساس را کاهش دهد (Lipton, Z. C. (2016)).
جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
یادگیری در هوش مصنوعی، یکی از جذاب‌ترین و پویا‌ترین حوزه‌هاست که به شکل‌گیری سیستم‌های خودآموز و هوشمند کمک می‌کند. با ادامه پژوهش‌ها در این زمینه و حل چالش‌های موجود، انتظار می‌رود که کاربردهای یادگیری ماشین به‌طور فزاینده‌ای در صنایع مختلف گسترش یابد؛ در نهایت، توازن بین پیشرفت‌های تکنولوژیک و چالش‌های اخلاقی و اجتماعی مرتبط با این فناوری، کلید موفقیت آینده‌ی این حوزه خواهد بود.
تنظیم‌گر: علیرضا محمودی فرد – سردبیر رسانه‌های اقتصاد دیجیتال و هوش مصنوعی و همچنین فرا اقتصاد بین الملل
