هوش مصنوعی در خدمت بشر: مزایا و معایب یادگیری ماشین Machine learning

یادگیری ماشین Machine learning یکی از انواع رایج هوش مصنوعی است. در این مقاله به این موضوع می‌پردازیم که این فناوری مهیج چگونه کار می‌کند و انواع اصلی آن که زیربنای بسیاری از سرویس‌ها و برنامه‌های کاربردی روزمره ما هستند، کدامند.

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتم‌هایی که روی مجموعه داده‌ها آموزش داده شده‌اند، مدل‌هایی را ایجاد می‌کند تا ماشین‌ها بتوانند کارهایی را انجام دهند که فقط برای انسان امکان‌پذیر است، مانند دسته‌بندی تصاویر، تجزیه و تحلیل داده‌ها یا پیش‌بینی نوسانات قیمت.

امروزه، یادگیری ماشین یکی از رایج‌ترین اشکال هوش مصنوعی است و اغلب بسیاری از کالاها و خدمات دیجیتالی را که هر روز از آن‌ها استفاده می‌کنیم، تحت تأثیر قرار می‌دهد.

در این مقاله، شما بیشتر در مورد ماهیت یادگیری ماشین، نحوه عملکرد آن، انواع مختلف آن و چگونگی استفاده واقعی آن در دنیای واقعی یاد خواهید گرفت. ما نگاهی به مزایا و خطرات ناشی از یادگیری ماشین می‌اندازیم و در نهایت، دوره‌های آموزشی مقرون به صرفه و انعطاف‌پذیری را پیدا خواهید کرد که می‌توانند به شما در یادگیری بیشتر در مورد یادگیری ماشین کمک کنند.

انواع یادگیری ماشین

انواع مختلف یادگیری ماشین بسیاری از کالاها و خدمات دیجیتالی را که هر روز استفاده می‌کنیم، تحت تأثیر قرار می‌دهند. در حالی که هر یک از این انواع مختلف یادگیری ماشین تلاش می‌کنند به اهداف مشابهی دست یابند – ایجاد ماشین‌ها و برنامه‌هایی که می‌توانند بدون نظارت انسان عمل کنند – روش‌های دقیقی که آن‌ها به کار می‌برند تا حدودی متفاوت است.

برای اینکه درک بهتری از تفاوت‌های این انواع با یکدیگر پیدا کنید، در اینجا به بررسی کلی چهار نوع اصلی یادگیری ماشین که امروزه به طور عمده مورد استفاده قرار می‌گیرند، می‌پردازیم.

۱. یادگیری ماشین با نظارت (Supervised Machine Learning)

در یادگیری ماشین با نظارت، الگوریتم‌ها روی مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش داده می‌شوند که شامل تگ‌هایی است که هر قطعه از داده را توصیف می‌کند. به عبارت دیگر، به الگوریتم‌ها داده‌هایی داده می‌شود که شامل یک «کلید پاسخ» است که نحوه تفسیر داده را توضیح می‌دهد. برای مثال، ممکن است به یک الگوریتم تصاویری از گل‌ها داده شود که شامل برچسب‌هایی برای هر نوع گل باشد تا بتواند هنگام دریافت یک عکس جدید، دوباره گل را بهتر شناسایی کند.

یادگیری ماشین با نظارت اغلب برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشینی که برای مقاصد پیش‌بینی و طبقه‌بندی استفاده می‌شوند، به کار می‌رود.

۲. یادگیری ماشین بدون نظارت (Unsupervised Machine Learning)

یادگیری ماشین بدون نظارت از مجموعه داده‌های بدون برچسب برای آموزش الگوریتم‌ها استفاده می‌کند. در این فرآیند، داده‌هایی به الگوریتم داده می‌شود که شامل برچسب نیست و این الگوریتم را ملزم می‌کند بدون هیچ راهنمایی خارجی، الگوها را به تنهایی کشف کند. برای نمونه، ممکن است حجم زیادی از داده‌های بدون برچسب کاربر از یک سایت رسانه اجتماعی به یک الگوریتم داده شود تا بتواند روندهای رفتاری را در آن پلتفرم شناسایی کند.

یادگیری ماشین بدون نظارت اغلب توسط محققان و دانشمندان داده برای شناسایی سریع و کارآمد الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ و بدون برچسب استفاده می‌شود.

۳. یادگیری ماشین نیمه-نظارتی (Semi-supervised Machine Learning)

یادگیری ماشین نیمه-نظارتی از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده و هم بدون برچسب برای آموزش الگوریتم‌ها استفاده می‌کند. به طور کلی، در طی یادگیری ماشین نیمه-نظارتی، ابتدا مقدار کمی از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده به الگوریتم‌ها داده می‌شود تا به هدایت توسعه آن‌ها کمک کند و سپس حجم بسیار بیشتری از داده‌های بدون برچسب برای تکمیل مدل به آن‌ها داده می‌شود. برای مثال، ممکن است مقدار کمی از داده‌های گفتار دارای برچسب به یک الگوریتم داده شود و سپس روی مجموعه‌ی بسیار بزرگ‌تری از داده‌های گفتار بدون برچسب برای ایجاد یک مدل یادگیری ماشین قادر به تشخیص گفتار، آموزش داده شود.

یادگیری ماشین نیمه-نظارتی اغلب برای آموزش الگوریتم‌ها برای اهداف طبقه‌بندی و پیش‌بینی در صورتی که حجم زیادی از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده در دسترس نباشد، به کار گرفته می‌شود.

۴. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی از روش آزمون و خطا برای آموزش الگوریتم‌ها و ایجاد مدل‌ها استفاده می‌کند. در طول فرآیند آموزش، الگوریتم‌ها در محیط‌های خاصی عمل می‌کنند و سپس پس از هر نتیجه، بازخورد دریافت می‌کنند. درست مانند نحوه یادگیری یک کودک، الگوریتم به تدریج شروع به درک محیط خود می‌کند و برای دستیابی به نتایج خاص، اقدامات را بهینه می‌کند. برای نمونه، یک الگوریتم ممکن است با انجام بازی‌های متوالی شطرنج بهینه‌سازی شود که به آن امکان می‌دهد از موفقیت‌ها و شکست‌های گذشته خود در هر بازی بیاموزد.

یادگیری تقویتی اغلب برای ایجاد الگوریتم‌هایی استفاده می‌شود که برای رسیدن به اهداف خود باید به طور مؤثر مجموعه‌ای از تصمیمات یا اقدامات را اتخاذ کنند، مانند بازی کردن یا خلاصه کردن کل یک متن.

مزایا و خطرات یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در حال حاضر بخش زیادی از دنیای ما را به سمت بهتر شدن تغییر می‌دهد. امروزه از این روش برای ساخت مدل‌هایی استفاده می‌شود که قادر به شناسایی تومورهای سرطانی در اسکن‌های پزشکی، کشف تراکنش‌های تقلبی و حتی کمک به یادگیری زبان به افراد هستند. اما همانطور که در مورد هر فناوری نوظهور دیگری که جامعه را متحول می‌کند، خطرات بالقوه‌ای نیز وجود دارد که باید از آن‌ها آگاه بود.

مزایای یادگیری ماشین

• کاهش هزینه‌های عملیاتی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توانند به کسب‌وکارها در خودکارسازی برخی از مشاغل کمک کنند و در نتیجه باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی کلی شوند.
• بهبود کارآمدی و دقت عملیاتی: مدل‌های یادگیری ماشین قادرند وظایف خاص و محدودی را با دقت و کارآمدی فوق‌العاده‌ای انجام دهند و اطمینان حاصل کنند که برخی از کارها به صورت دقیق و به موقع تکمیل شوند.
• بینش‌های بهبود یافته: یادگیری ماشین این پتانسیل را دارد که به سرعت روندها و الگوها را در حجم زیادی از داده که تجزیه و تحلیل آن‌ها توسط انسان زمان‌بر است، شناسایی کند. این بینش‌ها می‌توانند کسب‌وکارها، پژوهشگران و کل جامعه را به دانش جدیدی مجهز کنند که به آن‌ها در دستیابی به اهداف کلی‌شان کمک کند.

خطرات یادگیری ماشین

• تعدیل نیروی کار: با خودکار شدن برخی مشاغل، کارگرانی که در آن حوزه فعالیت می‌کنند به احتمال زیاد با تعدیل نیرو مواجه خواهند شد و مجبور خواهند بود به شغل جدیدی روی بیاورند یا با خطر بیکاری بلندمدت روبرو شوند.
• فقدان عنصر انسانی: مدل‌هایی که وظیفه انجام یک کار بسیار محدود را بر عهده دارند، ممکن است بسیاری از جنبه‌های «انسانی» آن شغل را که برای آن مهم است اما احتمالاً از سوی توسعه‌دهندگان نادیده گرفته شده است، از دست بدهند.
• سوگیری‌های نهادینه شده: مدل‌های یادگیری ماشین، درست مانند انسان‌هایی که آن‌ها را ایجاد می‌کنند، می‌توانند به دلیل مجموعه داده‌های گاه مغرضانه‌ای که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند، سوگیری از خود نشان دهند.

چالش‌های اخلاقی یادگیری ماشین

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به سرعت در حال تحول دنیای ما هستند و در حال حاضر در زمینه‌های مختلفی از جمله مراقبت‌های بهداشتی، امور مالی و حمل و نقل کاربرد دارند. با این حال، این پیشرفت‌های چشمگیر با چالش‌های اخلاقی متعددی نیز همراه است که باید به دقت مورد بررسی قرار گیرند.

۱. تعصب و تبعیض

یکی از بزرگترین نگرانی‌ها در مورد سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تعصب است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌ها آموزش می‌بینند و اگر این داده‌ها دارای تعصبات ضمنی باشند، الگوریتم نیز همین تعصبات را در تصمیم‌گیری‌های خود منعکس خواهد کرد. این امر می‌تواند منجر به تبعیض علیه افراد یا گروه‌های خاصی از مردم شود، به عنوان مثال در زمینه‌هایی مانند استخدام، اعطای وام یا سیستم‌های عدالت کیفری.

۲. شفافیت و قابلیت توضیح

سیستم‌های یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند و در برخی موارد، حتی برای متخصصان نیز دشوار است که بفهمند چگونه یک الگوریتم به یک تصمیم خاص رسیده است. این عدم شفافیت می‌تواند منجر به بی‌اعتمادی و نگرانی در مورد نحوه عملکرد این سیستم‌ها شود.

۳. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

سیستم‌های یادگیری ماشین برای آموزش به حجم عظیمی از داده نیاز دارند و این داده‌ها اغلب شامل اطلاعات شخصی افراد است. حفظ حریم خصوصی و امنیت این داده‌ها از اهمیت حیاتی برخوردار است، زیرا هرگونه نقض امنیتی می‌تواند پیامدهای جدی برای افراد داشته باشد.

۴. مسئولیت‌پذیری

هنگامی که یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی مرتکب اشتباه می‌شود، تعیین اینکه چه کسی مسئول است دشوار است. آیا توسعه‌دهندگان الگوریتم مقصرند؟ یا شرکت‌هایی که از آن استفاده می‌کنند؟ یا شاید کاربرانی که با سیستم تعامل دارند؟ این امر سؤالات پیچیده‌ای را در مورد مسئولیت‌پذیری در عصر هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

۵. کنترل و خودمختاری

با پیشرفته‌تر شدن سیستم‌های هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی در مورد کنترل آنها و اینکه آیا ممکن است روزی از کنترل انسان خارج شوند، وجود دارد. این امر به ویژه در مورد سیستم‌های هوش مصنوعی خودران مانند خودروهای خودران یا سلاح‌های خودمختار صدق می‌کند.

۶. بیکاری

همانطور که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وظایف بیشتری را خودکار می‌کنند، این احتمال وجود دارد که منجر به از دست دادن شغل در برخی از sectors شود. این امر می‌تواند منجر به ناآرامی‌های اجتماعی و نابرابری اقتصادی شود.

۷. تأثیر بر محیط زیست

آموزش و استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد و این امر می‌تواند منجر به افزایش مصرف انرژی و تولید گازهای گلخانه‌ای شود.

۸. سوء استفاده از هوش مصنوعی

از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توان برای اهداف مخرب مانند جنگ‌افزار سایبری، پروپاگاندا و نظارت انبوه استفاده کرد.

جمع‌بندی نهایی

یادگیری ماشین، یکی از قدرتمندترین شاخه‌های هوش مصنوعی، به سرعت در حال دگرگونی دنیای ما است. الگوریتم‌های مبتنی بر این فناوری با یادگیری خودکار از داده‌ها، طیف گسترده‌ای از وظایف را از جمله طبقه‌بندی، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری انجام می‌دهند. این امر منجر به مزایای متعددی مانند کاهش هزینه‌ها، افزایش کارایی و دستیابی به بینش‌های جدید می‌شود.

با وجود این مزایا، خطرات و چالش‌هایی نیز در استفاده از یادگیری ماشین وجود دارد. تعدیل نیروی کار، سوگیری الگوریتمی و مسائل اخلاقی از جمله این خطرات هستند. استفاده مسئولانه و اخلاقی از این فناوری نوظهور و توجه به پیامدهای آن برای جامعه، امری ضروری است.

در نهایت، یادگیری ماشین ابزاری قدرتمند با پتانسیل‌های مثبت و منفی است. به کارگیری درست و سنجیده این فناوری، کلید دستیابی به آینده‌ای بهتر با کمک هوش مصنوعی خواهد بود.

منبع: coursera