صنایع فناوری و تجاری در مورد آینده یادگیری عمیق بسیار خوش‌بین هستند. کارشناسان بر این باورند که این تکنولوژی می‌تواند به طور بالقوه بیش از دو تریلیون دلار ارزش به صنعت تولید و لجستیک تا سال ۲۰۲۰ بیفزاید و همچنین ۲/۵ تریلیون دلار دیگر نیز به رشته‌های بازاریابی و فروش اضافه کند. برای اطلاعات بیشتر درباره‌ی یادگیری عمیق و بلاکچین با کوین نیک همراه باشید.
شرکت بین‌المللی داده‌ها پیش‌بینی می‌کند که هزینه‌های جهانی برای یادگیری ماشین (Machine Learning) تا سال ۲۰۲۰ از سقف ۷۷ میلیارد نیز تجاوز خواهد کرد. یکی از مهم‌ترین محرک‌های این رشد، یادگیری عمیق است؛ زیرا شرکت‌های فناوری بزرگ، شرکت‌های داروسازی و خدمات مشاوره‌ای بلاکچین همه در حال رقابت هستند تا بتوانند از این فناوری جدید و قدرتمند بهره ببرند. از این رو بسیاری از متخصصان به دنبال توسعه یادگیری عمیق با بلاکچین هستند.
مقدمه‌ای کوتاه در مورد یادگیری عمیق ماشین
یادگیری عمیق (Deep Learning) زیر مجموعه‌ای از شاخه بزرگ‌تر به نام یادگیری ماشین در حوزه‌ی علوم کامپیوتر (CS) است.
یادگیری ماشین که در واقع نرم‌افزاری مبنی بر هوش مصنوعی (Al) است، در حال حاضر به مشاغل در افزایش سود و بهره‌وری کمک می‌کند که این امر طیف گسترده‌ای از فناوری‌های آینده را ممکن می‌سازد.
یادگیری ماشین شاخه‌ای پیچیده از دانش رایانه‌ای است که مهارت‌های قدیمی CS را با ریاضیات، آمار و هوش مصنوعی ترکیب می‌کند تا بتواند فناوری را به وجود آورد که به طور طبیعی قابلیت‌های خود را به وسیله آن گسترش دهد. ایده یادگیری ماشین این است که رایانه‌ها باید قادر به اجرای بیش از یک برنامه باشند. آنها باید بتوانند برنامه مخصوص خودشان را بنویسند. همچنین باید بتوانند از تجربیات گذشته برای بهبود مهارت‌های خود استفاده کنند و از تکرار مجدد اشتباهات مشابه پرهیز کنند.
از این نوع رایانه‌ها همچنین برای کمک به شرکت‌ها و برنامه‌های فردی برای آینده استفاده می‌شود؛ زیرا که آنها می‌توانند از مجموعه داده‌های گسترده‌ای برای یافتن الگوها و از همه مهم‌تر پیش‌بینی‌های دقیق استفاده کنند.
بیشتر بخوانید: ورود هوش مصنوعی در بلاک چین؛ آینده تکنولوژی و ارزهای دیجیتال
یادگیری عمیق و بلاکچین
یادگیری عمیق : یک افق دور
یادگیری عمیق به خودی خود زیرمجموعه‌ای از دو شاخه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Al) است.
یادگیری عمیق با تقلید از ساختار ذهن انسان یک شبکه عصبی را بازسازی می‌کند که بسیار قدرتمندتر از سیستم‌های یادگیری ماشین‌های قدیمی است در حالی که سیستم‌های کامپیوتری شبه‌انسانی مدت‌های طولانی است که شهرت فراوانی در آثار علمی تخیلی دارند، پیشرفت‌های اخیر در قدرت محاسبه و سرعت پردازش گویای آن است که واحدهای مدرن قادر به آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی گسترده هستند. به عنوان مثال به کامپیوتر‌های یادگیری عمیق آموزش داده شده است که چگونه جزئیات دقیق تصاویر را به وسیله در معرض قرار گرفتن در برابر تصاویر به طور مکرر شناسایی کنند. اتومبیل‌های خودران تازه عرضه شده مانند Wayve.ai، سیستم یادگیری عمیق خود را در معرض میلیون‌ها عکس از مسیر جاده‌ها قرار می‌دهند، این رایانه‌ها حجم زیادی از داده‌ها و اطلاعات را به دست می‌آورند تا بتوانند با استفاده از دوربین‌های ۳۶۰ درجه وسیله نقلیه شرایط جاده را به طور دقیق تشخیص دهند. این نوع یادگیری فعال بسیار مهم است، زیرا به فناوری اجازه می‌دهد که بیش از پیش پیشرفت کند و به سطوح بالاتر و برتری از دقت برسد. در حقیقت بسیاری از سیستم‌های یادگیری عمیق در حال حاضر توانایی دقت بیشتری نسبت به کارشناسان و متخصصین انسانی دارند. ناظران می‌توانند منتظر مشاهده پیشرفت‌های سریع در فناوری یادگیری عمیق باشند. دلیل این امر این است که این فناوری نیازمند حجم عظیمی از توانایی رایانه‌ای است که هم اکنون در دسترس است و همچنین به این علت که به مقادیر زیادی از داده‌های برچسب‌دار نیاز دارد. فناوری‌هایی مانند اتومبیل‌های خودران قبل از دستیابی به نتایج حتمی به میلیون‌ها و یا میلیاردها تصویر نیاز دارند.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی چگونه به توسعه ارز دیجیتال کمک می کند؟
اپلیکیشن‌های کنونی و آینده با بهبود یادگیری ماشین با بلاکچین
یادگیری عمیق در حال حاضر برای توسعه فناوری، بهبود نتایج پزشکی بیماران و افزایش سود شرکت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
این شاخه از یادگیری ماشینی مواردی مانند توسعه دارویی کارآمد و پردازش زبان طبیعی را به واقعیت تبدیل می‌کند.
تحقیقات زیست پزشکی
یکی از مهیج‌ترین زمینه‌های تحقیقات یادگیری عمیق در صنعت بهداشت، درمان و داروسازی است.
به عنوان مثال، یادگیری عمیق می‌تواند به برطرف کردن یکی از مهم‌ترین مشکلات در صنعت مراقبت‌های بهداشتی – که آن هم تشخیص غلط است _ کمک کند.
کارشناسان اظهار داشتند که سالیانه حدود ۵ درصد از تشخیص‌های پزشکی نادرست است و هر ساله تقریبا ۱۲ میلیون نفر به بیماری مبتلا می‌شوند و این مسئله به همان اندازه مهم است که منجر به مرگ سالانه حدود ۴۰ هزار تا ۸۰ هزار نفر می‌شود. شرکت‌های مراقبت بهداشتی مانند IQuity برای بهبود نتایج حال بیماران با تشخیص زودهنگام بیماری‌های جدی و حتی زودتر از پزشکان انسانی از شبکه‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کند. این شرکت اخیراً نتایج یک مطالعه را به اشتراک گذاشته است که نشان می‌دهد برنامه هوش مصنوعی آنها می‌تواند بیماری ام‌اس را حداقل یک ماه قبل از تشخیص این بیماری توسط پزشکان انسانی تشخیص دهد.
شرکت‌های تحقیقاتی داروسازی برای افزایش بهره‌وری و بهبود یافتن استراتژی داروها از فناوری یادگیری عمیق استفاده می‌کنند. شرکت مشاوره‌ای McKinsey تخمین می‌زند که یادگیری ماشین باعث می‌شود سود سالیانه، بیش از ۱۰۰ دلار افزایش یابد. یادگیری عمیق این چنین مزایای شگفت‌انگیزی را ارائه می‌دهد زیرا که می‌تواند از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی این مسئله که آیا یک داروی خاص در فناوری، علائم بیماری را کاهش می‌دهد و سبب بهبود بیماری می‌شود، یا بالعکس باعث ایجاد عوارض جانی جدی می‌شود، استفاده می‌کند. این امر با سازمان‌دهی و تجزیه‌وتحلیل داده‌های تحقیقاتی مربوط به مواد دارویی گذشته برای دستیابی به سرنخ‌هایی انجام می‌شود که به جلوگیری از تحقیقات پرهزینه غیرضروری کمک می‌کند و بر روی داروهایی با احتمال موفقیت بالا تمرکز می‌کند.
با توجه به نتایج مثبت به دست آمده از به‌کارگیری این فناوری، توسعه یادگیری عمیق با کمک بلاکچین مورد توجه کارشناسان قرار گرفته است.
پردازش زبان طبیعی با استفاده از یادگیری عمیق
یکی از بزرگ‌ترین موانعی که در صنعت فناوری هنوز برطرف نشده است، ساخت برنامه‌ای است که بتواند زبان طبیعی انسان را به خوبی درک کند. به طور حتم نسبت به دهه‌ی گذشته آنها در این زمینه پیشرفت داشته‌اند. در گذشته کاربران مجبور بودند اطلاعات مورد نیاز خود را در اینترنت با استفاده از عبارات غیرقابل مفهوم جستجو کنند، عباراتی که یک ماشین به راحتی می‌توانست درکشان کند؛ اما امروزه آنها می‌توانند سوژه‌ی تحقیق خود را با استفاده از زبان طبیعی تایپ کنند.
این صنعت همچنین توانایی انسان در درک زبان گفتار طبیعی را بهبود بخشیده است. استفاده از کامپیوترها و موبایل‌های بدون کیبورد در دهه‌ی گذشته برای مردم بسیار ناامید کننده و دشوار بود.
اگرچه، هنگامی که گوگل جستجوی صوتی خود را در سال ۲۰۰۸ راه‌اندازی کرد و دستیار شخصی و مشهور اپل به نام Siri در سال ۲۰۱۱ منتشر شد، اوضاع تغییر کرد.
هم اکنون، یک دانشجوی کالج می‌تواند یک مقاله تحقیقاتی بی‌عیب و نقص را به‌وسیله‌ی یکی از چند اپلیکیشن با کیفیت تبدیل صوت به متن، مانند Docs Voice Typing و یا Dragon Typing با کیفیت بالا بنویسد.
بخش اعظم این پیشرفت، نتیجه‌ی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.
این برنامه‌ها از یادگیری عمیق برای دست یافتن به بینشی ژرف از طریق تعامل با میلیاردها کاربر نهایی استفاده می‌کند.
در نتیجه محصول با کیفیت بالاتری تولید می‌شود که جنبه‌ی تبلیغاتی هم دارد.
تحقیقات نشان داده است که تقریباً ۴۰٪ از کاربران اینترنت در یک سال گذشته از یک دستیار صوتی استفاده کرده‌اند. در آینده، بیشتر افراد به احتمال زیاد با استفاده از فناوری فعال‌سازی صدا که با یادگیری عمیق امکان‌پذیر است، با الکترونیک و دنیای اطراف خود ارتباط برقرار می‌کنند.
بیشتر بخوانید: تایید مدارک تحصیلی با بلاکچین امکان پذیر است
فناوری بلاکچین
فناوری بلاکچین یکی از محبوب‌ترین شاخه‌های صنعت علم کامپیوتر است.
فناوری بلاکچین طی دهه گذشته از جنبش حاشیه‌ای به بازار اصلی فناوری رسیده است.
کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که حجم کل بازار بلاکچین تا سال ۲۰۲۵ به رقم شگفت‌آور ۵۷ میلیارد دلار برسد.
بلاکچین اساس بازار رمزارز به همراه بیت کوین و اتریوم است که جزو محبوبت‌ترین نمونه‌ها به شمار می‌آیند.
این فناوری همچنین معاملات هوشمند، دفاتر توزیع‌شده و سیستم‌های مدیریت زنجیره‌ای مبتنی بر بلاکچین را ممکن می‌سازد.
این فناوری به‌وسیله محفوظ کردن اطلاعات در کامپیوتر هر کاربر کار می‌کند. این امر مانع از تغییر داده‌ها توسط هکرها می‌شود.
علاوه بر این یک رمزارز مانند بیت کوین از پروتکلی استفاده می‌کند که نیازمند کدگذارانی است که با ترکیب کردن قدرت پردازش آنها، سکه‌های جدید را کدگذاری می‌کنند. اخیرا توسعه یادگیری عمیق با بلاکچین مورد توجه متخصصان هوش مصنوعی نیز قرار گرفته است.
نتیجه‌گیری
یادگیری عمیق، انقلابی عظیم در جهان به شمار می‌آید. این فناوری جدید و پیشرفته در حال خلق ایده‌های آینده‌نگرانه‌ای همچون هوش مصنوعی، دستیاران شخصی دیجیتالی واقع بین و تحقیقات دارویی مقرون به صرفه است.
این وعده بزرگ یکی از دلایل سرمایه‌گذاری میلیاردی شرکت‌های بزرگی همچون Fortune 500، سرمایه‌‌گذاران angel و شرکت‌های توسعه‌یافته بلاکچین در این فناوری است.
کارشناسان همچنین معتقدند که بلاکچین پتانسیل آزادسازی کل نیروی یادگیری عمیق را دارد. این امر به این علت است که شرکت‌ها می‌توانند از قدرت محاسباتی ترکیبی شبکه گسترده بلاکچین به‌منظور افزایش سرعت یادگیری عمیق و قابلیت‌های آن استفاده کنند. به احتمال زیاد در آینده ما شاهد توسعه یادگیری عمیق با بلاکچین خواهیم بود.
پس باید منتظر چندین تحول جدید در حوزه یادگیری عمیق طی دهه آینده باشید. انتظار می‌رود شرکت‌های داروسازی تلاش‌های تحقیقاتی خود را بهبود بخشند و از داروهایی بدون عوارض جانبی استفاده کنند. در حالی که شرکت‌های فناوری از یادگیری عمیق برای توسعه بیشتر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند.
منبع: Blockgeeks
