تاریخچه یادگیری ماشین+ نکات و ترفندهای جالب

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های پیشرفته هوش مصنوعی است که در سال‌های اخیر به سرعت در حال رشد و تحول است. این فناوری به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به برنامه‌نویسی دقیق برای هر وظیفه، الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌هایی دقیق از آن‌ها انجام دهند. یادگیری ماشین از داده‌های تاریخی برای بهبود عملکرد سیستم‌ها در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، توصیه‌گرها، شناسایی تقلب و حتی خودروهای خودران استفاده می‌کند. در این مقاله به تاریخچه این فناوری و نکات و ترفندهای جالبی که در این مسیر وجود داشته‌اند، پرداخته‌ایم.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به الگوریتم‌ها امکان می‌دهد الگوهای پنهان در مجموعه داده‌ها را کشف کرده و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح برای هر وظیفه، پیش‌بینی‌هایی روی داده‌های مشابه جدید انجام دهند. یادگیری ماشین سنتی با ترکیب داده‌ها و ابزارهای آماری به پیش‌بینی نتایج پرداخته و بینش‌های قابل اجرا ارائه می‌دهد. این فناوری در حوزه‌های گوناگونی از جمله تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های توصیه‌گر، شناسایی تقلب، بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری و خودکارسازی وظایف کاربرد دارد.

به‌عنوان مثال، سیستم‌های توصیه‌گر از داده‌های تاریخی برای شخصی‌سازی پیشنهادات استفاده می‌کنند. برای نمونه، نتفلیکس از روش‌های فیلترسازی مشارکتی و مبتنی بر محتوا بهره می‌گیرد تا فیلم‌ها و سریال‌های تلویزیونی را بر اساس تاریخچه تماشای کاربران، امتیازات و ترجیحات ژانری پیشنهاد دهد. یادگیری تقویتی نیز این سیستم‌ها را ارتقا می‌دهد، به گونه‌ای که عامل‌ها (Agents) بر اساس بازخورد محیط، تصمیم‌گیری کرده و پیشنهادات را به‌طور مداوم بهبود می‌بخشند.

بلد باشید:  آموزش هوش تجاری از صفر تا صد با 30 درس

تأثیر یادگیری ماشین به وسایل نقلیه خودران، پهپادها و ربات‌ها نیز گسترش یافته و توانایی آن‌ها را در تطبیق با محیط‌های پویا افزایش می‌دهد. این رویکرد یک جهش اساسی در دنیای فناوری محسوب می‌شود که در آن ماشین‌ها با استفاده از نمونه‌های داده، خروجی‌های دقیقی تولید می‌کنند. یادگیری ماشین پیوند نزدیکی با داده‌کاوی و علم داده دارد و امکان دستیابی به نتایج هوشمندانه و کاربردی را فراهم می‌سازد.

تاریخچه یادگیری ماشین:

روزهای آغازین

تاریخ یادگیری ماشین از سال 1943 شروع می‌شود، زمانی که والتر پیتس و وارن مک‌کالو مقاله‌ای با عنوان "محاسبات منطقی ایده‌های درونی در فعالیت عصبی" منتشر کردند و اولین مدل ریاضی شبکه‌های عصبی را ارائه دادند.

در سال 1949، کتاب "سازمان رفتار" توسط دونالد هب منتشر شد. این کتاب نظریه‌هایی درباره ارتباط رفتار با شبکه‌های عصبی و فعالیت مغزی ارائه داد و به یکی از پایه‌های اصلی توسعه یادگیری ماشین تبدیل شد.

در سال 1950، آلن تورینگ آزمون تورینگ را طراحی کرد تا تعیین کند آیا یک کامپیوتر می‌تواند هوش واقعی داشته باشد. برای قبولی در این آزمون، کامپیوتر باید بتواند انسان را فریب دهد که فکر کند با یک انسان دیگر در حال تعامل است. این مفهوم در مقاله "ماشین‌های محاسباتی و هوش" که در دانشگاه منچستر نوشته شده بود، معرفی شد و با جمله معروف "پیشنهاد می‌کنم این پرسش را مطرح کنیم: آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟" آغاز شد.

بلد باشید: مثال یادگیری ماشین: 13 کاربرد روزمره که باید بدانید

بازی و مسیریابی

اولین برنامه یادگیری ماشین در سال 1952 توسط آرتور ساموئل نوشته شد. این برنامه برای بازی چکرز طراحی شده بود و کامپیوتر IBM با بازی مکرر به تدریج استراتژی‌های برنده را یاد می‌گرفت و آن‌ها را در برنامه خود اعمال می‌کرد.

در سال 1957، فرانک روزنبلات اولین شبکه عصبی برای کامپیوترها با نام پرسپترون را طراحی کرد که فرآیندهای فکری مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کرد.

گام مهم بعدی در یادگیری ماشین در سال 1967 با الگوریتم "نزدیک‌ترین همسایه" برداشته شد، که به کامپیوترها اجازه داد الگوهای بسیار ابتدایی را تشخیص دهند. از این الگوریتم برای نقشه‌برداری مسیر فروشندگان سیار استفاده می‌شد، به گونه‌ای که از یک شهر تصادفی شروع کرده و همه شهرها را در یک تور کوتاه بازدید کنند.

دوازده سال بعد، در سال 1979، دانشجویان دانشگاه استنفورد دستگاهی به نام "چرخ استنفورد" را ابداع کردند که می‌توانست موانع را در یک اتاق به‌طور خودکار دور بزند. در سال 1981، جرالد د جونگ مفهوم یادگیری مبتنی بر توضیح (EBL) را معرفی کرد که در آن کامپیوتر با تجزیه و تحلیل داده‌های آموزشی و حذف داده‌های غیرمهم یک قانون کلی را ایجاد می‌کرد.

بلد باشید: ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی و یادگیری عمیق (مقایسه کامل)

گام‌های بزرگ رو به جلو

در دهه 1990، کار روی یادگیری ماشین از رویکرد مبتنی بر دانش به رویکرد مبتنی بر داده تغییر یافت. دانشمندان برنامه‌هایی طراحی کردند که به کامپیوترها اجازه می‌داد مقادیر زیادی داده را تجزیه و تحلیل کرده و نتایج را بیاموزند.

در سال 1997، کامپیوتر Deep Blue از IBM با شکست دادن قهرمان جهان در شطرنج، جهان را شگفت‌زده کرد.

اصطلاح "یادگیری عمیق" در سال 2006 توسط جفری هینتون ابداع شد تا الگوریتم‌های جدیدی را توضیح دهد که به کامپیوترها امکان "دیدن" و تمایز اشیاء و متن در تصاویر و ویدئوها را می‌دهد.

چهار سال بعد، در سال 2010، مایکروسافت فناوری کینکت را معرفی کرد که می‌توانست 20 ویژگی انسانی را با سرعت 30 بار در ثانیه ردیابی کند و تعامل افراد با کامپیوتر از طریق حرکات را ممکن سازد. سال بعد، واتسون IBM در مسابقه Jeopardy رقبای انسانی خود را شکست داد.

در سال 2011، گوگل برین توسعه یافت و شبکه عصبی عمیق آن توانست به روشی مشابه گربه‌ها، اشیاء را کشف و دسته‌بندی کند. در سال بعد، آزمایشگاه X گوگل الگوریتمی طراحی کرد که به‌طور مستقل ویدئوهای یوتیوب را مرور کرده و ویدئوهای حاوی گربه‌ها را شناسایی می‌کرد.

در سال 2014، فیسبوک DeepFace را معرفی کرد، الگوریتمی که قادر بود افراد را در عکس‌ها با دقت مشابه انسان شناسایی یا تأیید کند.

2015 تا امروز

آمازون در سال 2015 پلتفرم یادگیری ماشین خود را راه‌اندازی کرد. مایکروسافت نیز کیت Distributed Machine Learning را ایجاد کرد که امکان توزیع مؤثر مسائل یادگیری ماشین بین چندین کامپیوتر را فراهم می‌کرد.

در همان سال، بیش از 3,000 پژوهشگر هوش مصنوعی و رباتیک، با حمایت استفان هاوکینگ، ایلان ماسک و استیو وزنیاک، نامه‌ای را امضا کردند که درباره خطرات سلاح‌های خودکار بدون مداخله انسانی هشدار می‌داد.

در سال 2016، الگوریتم هوش مصنوعی گوگل، یک بازیکن حرفه‌ای بازی Go (که پیچیده‌ترین بازی تخته‌ای جهان محسوب می‌شود) را شکست داد. الگوریتم AlphaGo که توسط DeepMind گوگل توسعه داده شده بود، توانست در پنج بازی از پنج بازی پیروز شود.

بلد باشید: آموزش هوش مصنوعی از صفر تا صد با 14 درس+ جزوه

در سال 2017، وایمو آزمایش خودروهای خودران را در ایالات متحده آغاز کرد و در همان سال تاکسی‌های کاملاً خودران را در شهر فینیکس معرفی کرد.

در سال 2020، OpenAI الگوریتم انقلابی پردازش زبان طبیعی GPT-3 را معرفی کرد. این الگوریتم توانایی تولید متنی مشابه انسان را داشت و امروزه به‌عنوان بزرگ‌ترین و پیشرفته‌ترین مدل زبانی در جهان شناخته می‌شود.

آینده یادگیری ماشین

• بهبود الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت: در آینده، تلاش‌های بیشتری برای بهبود الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت صورت خواهد گرفت تا پیش‌بینی‌ها را از مجموعه داده‌های بدون برچسب ممکن سازد و الگوهای پنهان را شناسایی کند.
• ظهور رایانش کوانتومی: کامپیوترهای کوانتومی پردازش داده‌ها را تسریع کرده و توانایی الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و دستیابی به بینش‌های معنادار را افزایش می‌دهند.
• تمرکز بر خدمات شناختی: نرم‌افزارها با خدمات شناختی مبتنی بر یادگیری ماشین هوشمندتر و تعاملی‌تر خواهند شد. قابلیت‌هایی مانند تشخیص بصری، شناسایی گفتار و درک زبان گفتاری به راحتی پیاده‌سازی خواهند شد و برنامه‌های کاربردی هوشمند بیشتری وارد بازار می‌شوند.

نکات و ترفندهای جالب

1. اولین برنامه یادگیری ماشین (1952): آرتور ساموئل اولین برنامه یادگیری ماشین را برای بازی چکرز طراحی کرد که می‌توانست با بازی مکرر استراتژی‌های برنده را یاد بگیرد. این برنامه نقطه شروعی برای توسعه یادگیری ماشین در زمینه بازی‌ها بود.
2. یادگیری شبکه‌های عصبی (1957): فرانک روزنبلات با طراحی اولین شبکه عصبی پرسپترون، نخستین قدم را در شبیه‌سازی فرایندهای فکری انسان برداشت. این مفهوم پایه‌گذار بسیاری از پیشرفت‌های بعدی در یادگیری عمیق بود.
3. الگوریتم‌های مبتنی بر داده‌ها: در دهه 1990، یادگیری ماشین از رویکرد مبتنی بر دانش به رویکرد مبتنی بر داده تغییر کرد. این تغییر باعث شد که کامپیوترها قادر به تحلیل حجم زیادی از داده‌ها و شناسایی الگوهای پیچیده‌تر شوند.
4. یادگیری تقویتی: با استفاده از یادگیری تقویتی، سیستم‌ها می‌توانند از طریق بازخوردهای محیطی خود به طور مداوم بهبود یابند. این فناوری به‌ویژه در کاربردهایی مانند بازی‌های رایانه‌ای و خودروهای خودران بسیار مهم است.
5. ظهور یادگیری عمیق: در سال 2006، جفری هینتون اصطلاح "یادگیری عمیق" را معرفی کرد. این فناوری به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که تصاویر و اشیاء را مشابه به انسان‌ها شناسایی و تمایز دهند.
6. GPT-3 و پردازش زبان طبیعی: یکی از جالب‌ترین پیشرفت‌ها در یادگیری ماشین، معرفی مدل GPT-3 توسط OpenAI در سال 2020 است. این مدل قادر به تولید متنی بسیار مشابه به زبان انسانی است و کاربردهای زیادی در تولید محتوای خودکار و ترجمه زبان‌ها دارد.

اینو حتما بخونید: ماشین لرنینگ با پایتون چیست؟ تمرین ماشین لرنینگ پایتون

یادگیری ماشین با پیشرفت‌های چشمگیر خود در طی چند دهه اخیر، تغییرات بزرگی را در دنیای تکنولوژی و صنعت ایجاد کرده است. از اولین الگوریتم‌های ساده تا مدل‌های پیچیده‌ای مانند یادگیری عمیق و GPT-3، این فناوری به‌طور مداوم در حال تکامل است و همچنان در حال شکل دادن به آینده‌ای هوشمندتر و خودکارتر برای بشر است. آینده یادگیری ماشین نویددهنده کاربردهای جدید و پیشرفته‌تری در زمینه‌هایی مانند رایانش کوانتومی و خدمات شناختی است که می‌تواند به طور چشمگیری کیفیت زندگی و نحوه تعامل ما با تکنولوژی را تغییر دهد.