شبکه‌های عصبی Elastic

شبکه‌های عصبی زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی هستند که هدف آن تقلید ساختار و عملکرد یک مغز بیولوژیکی است. شبکه‌های عصبی که به عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) نیز شناخته می‌شوند، از گره‌های به هم پیوسته یا نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند که در لایه‌هایی با اتصالات وزنی ساخته شده‌اند که داده‌ها را انتقال و پردازش می‌کنند. شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد پایه و اساس الگوریتم‌های یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند.

شبکه‌های عصبی برای یادگیری الگوها و روابط از داده‌های آموزشی، تطبیق و بهبود مستمر، و استفاده از این یادگیری برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری طراحی شده‌اند. توانایی آنها در استخراج اطلاعات معنی‌دار از داده‌های پیچیده برای حل مسائل، آنها را از الگوریتم‌های سنتی متمایز می‌کند.

یک شبکه عصبی چگونه کار می‌کند؟

شبکه‌های عصبی از طریق فرآیندی به نام انتشار رو به جلو کار می‌کنند. از طریق معماری الهام گرفته از مغز انسان، داده‌های ورودی لایه به لایه از شبکه عبور داده می‌شود تا خروجی تولید شود. در شبکه‌های عصبی لایه‌هایی از گره‌ها وجود دارد که مجموعه‌ای از ورودی‌ها، وزن‌ها و توابع تعریف شده هستند. هر نورون در یک لایه ورودی‌های لایه قبلی را دریافت می‌کند، وزنی را برای هر ورودی اعمال می‌کند و مجموع وزنی را از طریق یک تابع فعال‌سازی عبور می‌دهد. خروجی تابع فعال‌سازی به ورودی لایه بعدی تبدیل می‌شود.

در طول آموزش، شبکه وزن‌ها را تنظیم می‌کند تا اختلاف بین خروجی‌های پیش‌بینی شده و خروجی‌های واقعی را به حداقل برساند. این فرآیند که به عنوان پس‌انتشار شناخته می‌شود، از الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای به روز رسانی وزن‌ها و بهبود عملکرد شبکه استفاده می‌کند. فرآیند آزمون و خطا به آن اجازه می‌دهد تا از اشتباهات خود درس گرفته و دقت را در طول زمان افزایش دهد. در نهایت، شبکه عصبی می‌تواند به‌طور دقیق روی داده‌هایی که قبلاً با آن‌ها مواجه نشده بود، پیش‌بینی کند.

یک شبکه عصبی پایه از نورون‌های به هم پیوسته در سه لایه تشکیل شده است:

لایه ورودی: اطلاعات از لایه ورودی وارد شبکه عصبی می‌شود. سپس گره‌های ورودی داده‌ها را پردازش و تجزیه و تحلیل کرده و به لایه بعدی منتقل می‌کنند.

لایه پنهان: لایه‌های مخفی با گرفتن ورودی خود از یک لایه ورودی یا سایر لایه‌های مخفی، خروجی لایه قبلی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، آن را پردازش می‌کنند و به لایه بعدی منتقل می‌کنند.

لایه خروجی: لایه خروجی نتیجه نهایی را تولید می‌کند و می‌تواند دارای گره‌های تک یا چندگانه باشد.

شبکه‌های یادگیری عمیق بزرگتر دارای لایه‌های پنهان بسیاری با میلیون‌ها نورون به هم پیوسته هستند.

الگوریتم تقریبی نزدیکترین همسایه (ANN)

اگر در زمانی بزرگ شده‌اید که اینترنت شروع به کار کند، به یاد خواهید داشت که پیدا کردن چیزهای جدید برای دوست داشتن همیشه آسان نبود. امروزه اوضاع خیلی فرق کرده است. Spotify به من اشاره می‌کند هنرمندانی که با سلیقه من مطابقت دارند، Netflix فیلم‌ها و برنامه‌های تلویزیونی را برجسته می‌کند که می‌داند ما از آن لذت خواهیم برد، و Xbox می‌داند که احتمالاً می‌خواهیم در آینده چه بازی کنیم. این سیستم‌های توصیه‌ای، یافتن چیزهایی را که واقعاً به دنبال آن هستیم برای ما بسیار آسان‌تر می‌کنند، و آنها توسط الگوریتم‌های نزدیک‌ترین همسایه (NN) تغذیه می‌شوند. NN به دریای گسترده‌ای از اطلاعات در دسترس نگاه می‌کند و نزدیک‌ترین چیز را به چیزی که دوست دارید یا چیزی که در جستجوی آن هستید شناسایی می‌کند.

اما الگوریتم‌های NN یک نقص ذاتی دارند. اگر حجم داده‌ای که آن‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند خیلی زیاد شود، خزیدن در هر گزینه برای همیشه طول می‌کشد. این یک مسئله است، به خصوص که این منابع داده هر سال بزرگتر و بزرگتر می‌شوند. اینجا جایی است که نزدیکترین همسایه (ANN) باتوم را از NN می‌گیرد و بازی را تغییر می‌دهد.

در این مقاله، ما موضوعات کلیدی زیر را در مورد ANN پوشش خواهیم داد:

تعریف ANN

نزدیکترین همسایه تقریبی (ANN) الگوریتمی است که یک نقطه داده را در مجموعه داده‌ای پیدا می‌کند که به نقطه پرس و جو داده شده بسیار نزدیک است، اما لزوماً نزدیکترین آن مطلق نیست. یک الگوریتم NN به طور کامل در تمام داده‌ها جستجو می‌کند تا مطابقت کامل را بیابد، در حالی که یک الگوریتم ANN به تطابقی نزدیک می‌شود.

این ممکن است راه‌حل بدتری به نظر برسد، اما در واقع کلید اصلی جستجوی سریع تشابه است. ANN از میانبرهای هوشمند و ساختارهای داده برای پیمایش موثر در فضای جستجو استفاده می‌کند. بنابراین به جای صرف زمان و منابع بسیار زیاد، می‌تواند نقاط داده را با تلاش بسیار کمتر شناسایی کند که به اندازه کافی نزدیک هستند تا در اکثر سناریوهای عملی مفید باشند.

در اصل، این یک معامله است. اگر کاملاً نیاز دارید که بهترین تطابق را پیدا کنید، می‌توانید این کار را به هزینه سرعت و عملکرد با NN انجام دهید. اما اگر بتوانید یک افت کوچک در دقت را تحمل کنید، ANN تقریبا همیشه راه حل بهتری است.

آیا دیپ فیک نشان دهنده اراده آزاد در LLM است؟

هنگامی که هوش مصنوعی مولد درخواستی برای نمایش یک تصویر به روش یا سبک خاصی داده می‌شود، معنای آن نیز این است که به هوش‌مصنوعی بگوییم که تصور کند. درخواست تصور، تصدیق این است که اراده برای انجام آن دارد، نه فقط توانایی [یا داشتن مطالب] برای انجام آن.

بسیاری مقایسه LLMها با موجودات را وحشتناک می‌دانند، اما انسان‌ها برای مدت طولانی دنیای دیجیتال را بخشی از دنیای فیزیکی می‌دانستند، تا حدی به این دلیل که فقط انسان‌ها در دیجیتالی کار می‌کردند، مانند موجودات زنده. با این حال، این احتمال که هوش‌مصنوعی، یک غیر ارگانیسم، بتواند مقداری اراده اعمال کند، نشان می‌دهد که دنیای دیجیتال دنیایی پویا است که قادر به انجام برخی قصد و اراده است.

تبعیض کم ذهن انسان باعث انفجار دیجیتال در وهله اول شد. ذهن شباهت یک صدا، ویدئو، تصویر یا متن را همانند یک تجربه فیزیکی یا ظاهری در نظر گرفت. دیجیتال نیز کارها را آسان کرد، اما آسان فقط برای چیزهای خوب نبود. برخی از چیزهای شرور مانند دیپ فیک نیز اکنون به عنوان یک وظیفه برای هوش‌مصنوعی مولد آسان هستند.

اراده آزاد گسترده، در حوزه خود، چیزی است که همه موجودات هنوز به عنوان یک مزیت نسبت به هوش‌مصنوعی حفظ می‌کنند. هوش‌مصنوعی در مورد محتوای دیجیتالی خاصی اراده آزاد دارد، اما هنوز به اندازه هر موجود زنده‌ای در یک زیستگاه گسترده نیست.

در حال حاضر، هوش‌مصنوعی در حوزه دسترسی به بیشترین هوش از هر چیزی است که وجود دارد. این بدان معناست که تعالی آن به اراده آزاد وابسته است، که در حال حاضر با این پوشش که نمی‌تواند به وجود می‌آید، زیرا مانند یک موجود زنده نیست یا فیزیکی با دیجیتال متفاوت است.