تاریخچه یادگیری ماشین از ابتدا تا امروز – سفری به تاریخ تکنولوژی

آیا می‌دانید تاریخچه یادگیری ماشین به چه زمانی بر می‌گردد؟ همان طور که در ماشین لرنینگ چیست گفتیم این حوزه به عنوان یکی از شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی، تاریخچه‌ای غنی و پرفرازونشیب دارد. “به نقل از وب‌سایت akkio.com: تاریخچه یادگیری ماشین(ML)  از روزهای اولیه‌ی تشخیص الگوهای ساده تا مدل‌های یادگیری پیشرفته‌ی امروزی، سفری جذاب و پر از تحول بوده است. این داستان تلاش انسان‌ها برای ساخت کامپیوترهایی است که بتوانند مانند فرآیندهای شناختی ما یاد بگیرند، سازگار شوند و تصمیم‌های آگاهانه بگیرند. این سفر شگفت‌انگیز صنایع را متحول کرده، تعامل انسان و کامپیوتر را بازتعریف می‌کند و دنیایی از پتانسیل‌های ناشناخته را گشوده است.” در ادامه با تاریخچه ماشین لرنینگ آشنا می‌شویم.

تولد یادگیری ماشین: اولین ها و تئوری ها

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: تاریخچه یادگیری ماشین به دهه‌ ۱۹۴۰ بازمی‌گردد، زمانی که محققان بررسی الگوهای ساده‌ی تشخیص الگو و توسعه‌ی اولین شبکه‌های عصبی را شروع کردند. این دوره‌ی ابتدایی از تاریخ یادگیری ماشین با ایده‌های انقلابی و تلاش‌های بی‌وقفه برای ساخت کامپیوترهایی که بتوانند فرآیندهای فکری انسان را تقلید کنند، آغاز می‌شود. در سال ۱۹۴۳، والتر پیتس و وارن مک‌کالوچ اولین مدل ریاضی از یک شبکه‌ی عصبی را طراحی کردند. این مرحله پایه‌ای برای شبکه‌های عصبی مدرن و توسعه‌ی ابزارهای توزیع‌شده‌ی یادگیری ماشین شد. پیشگامانی مانند دونالد هب، آلن تورینگ و آرتور ساموئل، اگرچه تنها بنیان‌گذاران نبودند، اما سهم قابل‌توجهی در تکامل یادگیری ماشین داشتند. تحقیقات هب در مورد ارتباط نورون‌ها، آزمون تورینگ برای هوش مصنوعی و ابداع عبارت “یادگیری ماشین” توسط ساموئل، همگی به رشد حوزه‌ی هوش مصنوعی کمک کردند. برای درک بهتر می‌توانید کتاب شبکه های عصبی را مطالعه کنید.”

اولین شبکه عصبی (1943)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: در سال ۱۹۴۳، والتر پیتس و وارن مک‌کالوچ با توسعه‌ی اولین مدل شبکه‌ی عصبی که از یک مدار الکتریکی استفاده می‌کرد، گامی مهم در تاریخچه یادگیری ماشین برداشتند. مدل ریاضی آن‌ها با هدف پاسخ به چالشی که جان فون نویمان و دیگران مطرح کرده بودند، طراحی شد. یعنی اینکه چگونه می‌توان کامپیوترها را قادر ساخت تا با یکدیگر ارتباط برقرار کنند؟ نتیجه‌ی این کار، لحظه‌ای انقلابی در تاریخ یادگیری ماشین بود که الهام‌بخش محققان بی‌شماری برای کشف پتانسیل‌های نهفته‌ی شبکه‌های عصبی مصنوعی شد.

پیتس و مک‌کالوچ با نشان دادن این که کامپیوترها می‌توانند در مواجهه با وظایف پیچیده یاد بگیرند، سازگار شوند و بهبود یابند، پایه‌ای برای توسعه‌های آینده‌ی یادگیری ماشین ایجاد کردند. کار پیشگامانه‌ی آن‌ها در زمینه‌ی شبکه‌های عصبی به عنوان محرکی برای تحقیقات و نوآوری‌های بعدی عمل کرد، در نهایت منجر به ایجاد شبکه‌های عصبی مدرن شد و سهم بزرگی در توسعه‌ی طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های یادگیری ماشین که امروزه شاهد آن‌ها هستیم، داشت.” برای درک بهتر پیشنهاد می‌کنیم آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون را بخوانید.

کتاب دونالد هب (1949)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: روان‌شناس کانادایی، دونالد هب، با انتشار کتاب خود به نام «سازمان رفتار» در سال ۱۹۴۹ تأثیر عمیقی بر توسعه‌ی یادگیری ماشین گذاشت. هب مفهوم ارتباط بین نورون‌ها را معرفی کرد که الهام‌بخش تحقیقات و نوآوری‌های بیشتر در زمینه‌ی ماشین‌های محاسباتی شد که فرآیندهای عصبی طبیعی، مانند یادگیری ماشین، را تقلید می‌کنند. تحقیقات هب در مورد ارتباط نورون‌ها باعث افزایش کاوش در حوزه‌ی یادگیری ماشین شد و به‌طور عمیقی بر وضعیت فعلی این حوزه تأثیر گذاشت. تلاش‌های هوب تاریخچه یادگیری ماشین را متحول کرده است.”

تست تورینگ (1950)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: آزمون تورینگ که توسط آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ مطرح شد، یکی دیگر از نقاط عطف مهم در تاریخ هوش مصنوعی و تاریخچه یادگیری ماشین است. این آزمون شامل یک ارزیاب انسانی است که در گفت‌وگوهای متنی با یک داوطلب انسانی و یک ماشین شرکت می‌کند و هدف آن تشخیص شرکت‌کننده ماشینی و انسانی است. اگرچه آزمون تورینگ به دلیل سنجش توانایی ماشین در تقلید رفتار انسان به جای نشان دادن هوش واقعی مورد انتقاد قرار گرفته است، معرفی آن گامی مهم در توسعه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بود. آزمون تورینگ به عنوان یک نقطه‌ی عطف مهم در تاریخ هوش مصنوعی، امکان نمایش تفکر هوشمند و درک نسبی احساسات توسط ماشین‌ها را برجسته کرد.”

انقلابی در ماشین لرنینگ با بازی دوز تا شبکه‌های عصبی چند لایه

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: تاریخچه یادگیری ماشین با نوآوری‌هایی همراه بوده است که این حوزه را به پیش رانده و قابلیت‌های آن را گسترش داده‌اند. برخی از نمونه‌های برجسته شامل برنامه‌ی آرتور ساموئل در سال ۱۹۵۲ برای بازی چکرز است که اولین برنامه‌ی کامپیوتری بود که توانایی یادگیری از تجربیات خود را نشان داد. پرسپترون (perceptron) که یک شبکه‌ی عصبی مصنوعی اولیه بود و توسط فرانک روزنبلات در سال ۱۹۵۸ توسعه یافت و ظهور شبکه‌های عصبی چندلایه در سال  ۱۹۶۵ نمونه‌های دیگری از این نوآوری‌ها است. این نوآوری‌ها تأثیر عمیقی بر پیشرفت یادگیری ماشین داشته‌اند.” اگر مایلید اطلاعات بیشتری در این زمینه به دست آورید آموزش ریاضیات برای علم داده و یادگیری ماشین را مطالعه کنید.

اولین شبکه عصبی مصنوعی (1951)

اولین شبکه‌ی عصبی مصنوعی در سال ۱۹۵۱ توسط ماروین مینسکی و دین ادموندز، دو دانشمند دانشگاه هاروارد، ساخته شد. این شبکه که با نام SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator) شناخته می‌شد، از لوله‌های خلأ و موتورهای الکترومکانیکی برای شبیه‌سازی رفتار نورون‌ها استفاده می‌کرد. SNARC  توانست یک موش مجازی را در یک مسیر مارپیچ آموزش دهد تا مسیر درست را پیدا کند. این اختراع اولین گام عملی در جهت ایجاد شبکه‌های عصبی مصنوعی بود و ایده‌ی تقلید از مغز انسان برای حل مسائل پیچیده را مطرح کرد. اگرچه این شبکه بسیار ساده و محدود بود، اما پایه‌ای برای تحقیقات آینده در زمینه‌ی شبکه‌های عصبی و تاریخچه یادگیری ماشین شد.

بازی Checkers (1952)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: پروژه چکرز آرتور ساموئل لحظه‌ای کلیدی در تاریخچه یادگیری ماشین بود. این برنامه که در سال ۱۹۵۲ توسعه یافت، توانست با استفاده از تکنیک‌هایی مانند هرس آلفا-بتا، الگوریتم مینی‌مکس و یادگیری طوطی‌وار، یک بازی کامل چکرز انجام دهد. برنامه‌ی ساموئل اولین برنامه‌ی کامپیوتری بود که توانایی یادگیری داشت و نشان داد که کامپیوترها می‌توانند از طریق بهبود مستمر، وظایف پیچیده را یاد بگیرند و با آن‌ها سازگار شوند. این برنامه کاربردهای عملی هوش مصنوعی را در حوزه‌هایی فراتر از محاسبات ساده نشان داد و زمینه‌ساز پیشرفت‌های بعدی در الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین شد.”

پرسپترون (1958)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: ساخت پرسپترون توسط فرانک روزنبلات در سال ۱۹۵۸، نقطه‌ی عطف دیگری در تاریخچه یادگیری ماشین بود. پرسپترون نوعی شبکه‌ی عصبی مصنوعی است که می‌تواند داده‌ها را به دو دسته تقسیم کند و ابزاری قدرتمند برای تشخیص الگوهای ساده و سایر وظایف یادگیری ماشین محسوب می‌شود. اگرچه پرسپترون محدودیت‌هایی داشت، اما توسعه‌ی آن پایه‌ای برای شبکه‌های عصبی مصنوعی پیشرفته‌تر و سیستم‌های یادگیری ماشین مدرن امروزی شد. پیشرفت قابل توجه پرسپترون، توانایی آن در تنظیم وزن‌ها بر اساس داده‌های ورودی و خروجی مطلوب بود که با استفاده از قانون یادگیری پرسپترون امکان‌پذیر شد. این دستاورد انقلابی، پتانسیل شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری و سازگاری با وظایف پیچیده را نشان داد و راه را برای تحقیقات و کاربردهای جدید در حوزه‌ی یادگیری ماشین باز کرد.”

شبکه‌های عصبی چند لایه (1965)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: ظهور شبکه‌های عصبی چندلایه در سال ۱۹۶۵ نشان‌دهنده‌ی پیشرفت قابل توجهی در حوزه‌ی یادگیری ماشین بود. این شبکه‌ها از چندین لایه‌ی نورونی تشکیل شده‌اند که امکان یادگیری و حل مسائل پیچیده‌تر نسبت به پرسپترون‌های تک‌لایه را فراهم می‌کنند. توسعه‌ی شبکه‌های عصبی چندلایه، یادگیری ماشین را قادر ساخت تا طیف وسیعی از وظایف پیچیده، از تشخیص تصویر تا پردازش زبان طبیعی، را انجام دهد.

ظهور این شبکه‌ها نقطه‌ی عطفی در تاریخچه یادگیری ماشین بود، زیرا نشان داد که ماشین‌ها می‌توانند برای مقابله با چالش‌های فزاینده‌ی پیچیده یاد بگیرند و سازگار شوند. این پیشرفت تأثیر ماندگاری بر این حوزه گذاشت و راه را برای الگوریتم‌ها و کاربردهای پیشرفته‌ی یادگیری ماشین هموار کرد که امروزه پایه‌ی بسیاری از فناوری‌های مورد استفاده‌ی روزمره‌ی ما هستند.”

الگوریتم Nearest Neighbor (1967)

الگوریتم Nearest Neighbor که در سال ۱۹۶۷ معرفی شد، یکی از ساده‌ترین و در عین حال قدرتمندترین روش‌ها در یادگیری ماشین است. این الگوریتم بر اساس مفهوم مشابهت کار می‌کند و با مقایسه‌ی داده‌های جدید با داده‌های موجود در مجموعه‌ی آموزشی، نزدیک‌ترین نمونه‌ها را می‌یابد. سپس بر اساس برچسب‌های این نمونه‌های نزدیک، پیش‌بینی‌ها را انجام می‌دهد. این روش به‌ویژه در دسته‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) کاربرد دارد و به‌عنوان پایه‌ای برای بسیاری از الگوریتم‌های پیشرفته‌تر مانند K-Nearest Neighbors (KNN) شناخته می‌شود. سادگی و عدم نیاز به فرآیند آموزش پیچیده، این الگوریتم را به یکی از ابزارهای محبوب در تاریخچه یادگیری ماشین تبدیل کرده است.

گزارش لایت‌هیل (1973)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: گزارش Lighthill که در سال ۱۹۷۳ منتشر شد، نقش مهمی در آغاز دوره‌ی موسوم به زمستان هوش مصنوعی (AI Winter) ایفا کرد. این گزارش که توسط شورای تحقیقات علمی بریتانیا (SRC) برای ارزیابی بی‌طرفانه‌ی وضعیت تحقیقات هوش مصنوعی تهیه شده بود، تحقیقات این حوزه را به سه دسته تقسیم کرد: دستکاری نمادین (Symbolic Manipulation)، جست‌و‌جو (Search) و یادگیری از طریق آزمون و خطا (Trial-and-Error Learning).

این گزارش به کم‌بود پیشرفت در حوزه‌ی دستکاری نمادین و پتانسیل‌های موجود در جست‌و‌جو و یادگیری از طریق آزمون و خطا اشاره کرد و در نهایت منجر به کاهش سرمایه‌گذاری‌های تحقیقاتی، تردید در مورد دستیابی به اهداف هوش مصنوعی و رکود کلی در پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی شد. در نتیجه‌ی این گزارش، دولت بریتانیا حمایت مالی خود از تحقیقات هوش مصنوعی را تنها به دو دانشگاه محدود کرد و این موضوع باعث آغاز دوره‌ی رکودی شد که به زمستان هوش مصنوعی معروف است. این دوره تأثیر منفی زیادی بر این حوزه و تاریخچه یادگیری ماشین گذاشت و منجر به کاهش پروژه‌های تحقیقاتی، کاهش علاقه‌ی دانشگاهی و توقف ابتکارات مرتبط با هوش مصنوعی شد.”

شبکه‌های عصبی کانولوشن (1980)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com:  در دهه‌ی ۱۹۸۰، تاریخچه یادگیری ماشین به سمت نظریه‌ی احتمالات و آمار گرایش پیدا کرد و روش‌ها و کاربردهای جدیدی را به وجود آورد. ادغام تکنیک‌های داده‌کاوی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، توانایی پیش‌بینی آن‌ها را افزایش داد و امکان‌های جدیدی برای کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف ایجاد کرد. این تغییر منجر به توسعه‌ی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)، مدل‌های مارکوف (Markov Models) و سایر مدل‌های احتمالاتی شد که امروزه به‌طور گسترده برای وظایفی مانند دسته‌بندی، خوشه‌بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شوند. معرفی نظریه‌ی احتمالات و آمار در دهه‌ی ۱۹۸۰ تأثیر قابل توجهی بر یادگیری ماشین گذاشت. مدل‌های احتمالاتی توسعه‌ی الگوریتم‌ها و کاربردهای قدرتمند یادگیری ماشین را تسهیل کردند و پیشرفت‌های چشمگیری در این حوزه ایجاد کردند.”

الگوریتم بوستینگ (1990)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: در دهه‌ی ۱۹۹۰، تحقیقات شبکه‌های عصبی با افزایش دسترسی به داده‌های دیجیتال و امکان توزیع خدمات از طریق اینترنت، دوباره احیا شد. این علاقه‌ی مجدد به شبکه‌های عصبی منجر به توسعه‌ی منابع محاسباتی قدرتمندتر، مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)، و معرفی الگوریتم‌های جدیدی مانند پس‌انتشار (Backpropagation) شد. این پیشرفت‌ها توسعه‌ی شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) را تسهیل کرده و پایه‌ای برای سیستم‌های پیشرفته‌ی یادگیری ماشین که امروزه می‌بینیم، ایجاد کردند. احیای شبکه‌های عصبی در دهه‌ی ۱۹۹۰ تأثیر ماندگاری بر تاریخچه یادگیری ماشین گذاشت. این شبکه‌های پیشرفته توانایی‌های چشمگیری در حل مسائل پیچیده نشان داده‌اند و به بخشی اساسی در تحقیقات یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند.”

یادگیری ماشین مدرن: دستاوردها و کاربردها

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: در سال‌های اخیر ماشین لرنینگ شاهد پیشرفت‌ها و نوآوری‌هایی بوده است که تاریخچه یادگیری ماشین را متحول کرده‌اند. برخی از دستاوردهای مهم شامل انقلاب یادگیری عمیق در سال ۲۰۱۲، توسعه‌ی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند AlphaGo شرکت DeepMind، و پیشرفت‌های چشمگیر در پردازش زبان طبیعی، مانند GPT-3 شرکت OpenAI است. این پیشرفت‌ها توانایی‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی را به‌طور قابل توجهی بهبود بخشیده‌اند. همچنین آن‌ها پتانسیل ماشین‌ها برای درک و تولید زبان شبیه به انسان را نشان داده‌ و راه را برای سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر و تعاملی‌تر هموار کرده‌اند. این دستاوردهای اخیر نه‌تنها قابلیت‌های یادگیری ماشین را گسترش داده‌اند، بلکه پتانسیل هوش مصنوعی برای حل طیف وسیعی از مشکلات و چالش‌های سطح مصرف‌کننده را نیز برجسته می‌کنند.”

انقلاب یادگیری عمیق با Google Brain (2012)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: انقلاب یادگیری عمیق در سال ۲۰۱۲ نقطه‌ عطفی در تاریخچه یادگیری ماشین بود. این انقلاب با معرفی تکنیک‌های یادگیری عمیق همراه شد که توانایی حل مسائل پیچیده‌تر و تشخیص الگو را به‌طور چشمگیری افزایش دادند. یکی از دستاوردهای کلیدی این دوره، ایجاد AlexNet، یک شبکه‌ی عصبی عمیق بود که دقت سیستم‌های تشخیص تصویر را به‌طور قابل توجهی بهبود بخشید. این انقلاب تأثیر عمیقی بر حوزه‌ی یادگیری ماشین گذاشت و راه را برای توسعه‌ی الگوریتم‌ها و کاربردهای پیشرفته‌تر هموار کرد. معرفی تکنیک‌های یادگیری عمیق به ماشین‌ها امکان داد تا چالش‌های پیچیده‌تری را حل کنند و منجر به ایجاد سیستم‌های تشخیص گفتار دقیق‌تر، قابلیت‌های بهبودیافته‌ی تشخیص تصویر و ویدیو، الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی بهتر، سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته‌تر و خودروهای خودران کارآمدتر شد.

تکنولوژی DeepFace و شکست تست تورینگ (2014)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: در سال ۲۰۱۴، فیسبوک فناوری DeepFace را معرفی کرد که یک سیستم تشخیص چهره‌ی پیشرفته که بر پایه‌ی یادگیری عمیق توسعه یافته بود. این سیستم توانست با دقت ۹۷.۳۵٪، چهره‌ها را تشخیص دهد و به دقت انسان (۹۷.۵۳٪) بسیار نزدیک بود. در همان سال، یک چت‌بات به نام Eugene Goostman ادعا کرد که تست تورینگ را با موفقیت پشت سر گذاشته است، هرچند این ادعا با انتقادهایی همراه بود. این دو رویداد نشان‌دهنده‌ی پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بودند”.

یادگیری تقویتی و آلفاگو (2016)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: AlphaGo که توسط DeepMind در سال ۲۰۱۶ توسعه یافت، قدرت یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) را به نمایش گذاشت. این سیستم با شکست دادن قهرمان جهان در بازی Go، توانایی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را در انجام وظایف بسیار پیچیده نشان داد. موفقیت AlphaGo  تأثیر عمیقی بر حوزه‌ی یادگیری ماشین گذاشت و ثابت کرد که ماشین‌ها می‌توانند در کارهای پیچیده از انسان پیشی بگیرند. این پیشرفت راه‌های جدیدی برای تحقیقات و نوآوری‌های آینده در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باز کرد.

کشف ترنسفورمرها (2017)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: ترنسفورمر یک معماری یادگیری عمیق است که در سال ۲۰۱۷ توسط گوگل معرفی شد و از مکانیزم توجه چندسر موازی استفاده می‌کند. این معماری تأثیر قابل توجهی بر تاریخچه یادگیری ماشین، به‌ویژه در حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی، داشت. ترنسفورمر امکان توسعه‌ی مدل‌های زبانی بزرگ‌مقیاس مانند GPT-3 را فراهم کرد که توانایی تولید متن شبیه به انسان را دارند و کارایی وظایفی مانند ترجمه‌ی ماشینی و مدل‌سازی زبان را به‌طور چشمگیری بهبود بخشیدند. همچنین این معماری راه را برای توسعه‌ی مدل‌های پیشرفته‌تر مانند سوئیچ ترنسفورمر هموار کرد که می‌توانند به مدل‌هایی با تریلیون‌ها پارامتر مقیاس‌پذیر شوند.

پردازش زبان طبیعی و GPT-3 (2020)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: در سال ۲۰۲۰، GPT-3 شرکت OpenAI توانایی‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) را در یادگیری ماشین به نمایش گذاشت و امکان درک و تولید پیشرفته‌ی زبان را فراهم کرد. NLP به توانایی یک برنامه‌ی کامپیوتری برای درک و تحلیل زبان انسان به صورت گفتاری و نوشتاری اشاره دارد که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد زبان شبیه به انسان را بفهمند و تولید کنند. قابلیت‌های پیشرفته‌ی NLP در GPT-3 پتانسیل تحول در نحوه‌ی تعامل ماشین‌ها با انسان‌ها را دارد و منجر به کاربردهای کارآمدتر و دقیق‌تر یادگیری ماشین می‌شود.

راه‌اندازی GPT-3 تأثیر عمیقی بر تاریخچه یادگیری ماشین گذاشته و نشان داده است که ماشین‌ها می‌توانند زبان انسان را در سطحی بی‌سابقه درک و تولید کنند. این پیشرفت انقلابی، امکان‌های جدیدی برای تحقیقات و کاربردهای یادگیری ماشین باز کرده و به توسعه‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌تر و پیچیده‌تری منجر شده است که می‌توانند با انسان‌ها تعامل مؤثرتری داشته باشند.

 GPT-4، کلود AI و یادگیری ماشین مدرن (2023)

“به نقل از وب‌سایت akkio.com: پیشرفت‌های اخیر در تاریخچه یادگیری ماشین، از جمله GPT-4 و Claude AI، به‌طور مداوم مرزهای ممکن در حوزه‌ی هوش مصنوعی را به چالش می‌کشند. همچنین این پیشرفت‌ها منجر به ایجاد پلتفرم‌های تولید تصویر مانند Midjourney و DALL-E شده‌اند. GPT-4، ساخته‌ی OpenAI، یک مدل چندوجهی بزرگ است که می‌تواند هم ورودی‌های متنی و هم تصویری را بپذیرد و خروجی‌های متنی شبیه به زبان انسان تولید کند. این مدل به ابزاری قدرتمند برای کاربردهای یادگیری ماشین تبدیل شده و در برنامه‌هایی مانند Bing AI، Duolingo، نویسندگان هوش مصنوعی مانند Jasper، پلتفرم‌های تحلیل داده مانند Akkio و شبکه‌های اجتماعی مانند Snapchat استفاده می‌شود. مایکروسافت نیز ۱۰ میلیارد دلار در OpenAI سرمایه‌گذاری کرده است.

Claude AI یک پلتفرم یادگیری عمیق است که توسعه و استقرار سریع برنامه‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند و ویژگی‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و یادگیری تقویتی ارائه می‌دهد. Midjourney یک آزمایشگاه تحقیقاتی مستقل است که ابزارهای خلاقانه‌ی مبتنی بر هوش مصنوعی برای ایجاد تصاویر با رابط‌های زبان طبیعی فراهم می‌کند. این پلتفرم از واحدهای پردازش تنسور (TPUs) گوگل برای آموزش مدل‌های خود استفاده می‌کند و بیش از ۱۱ میلیون کاربر دارد. DALL-E نیز یک مدل هوش مصنوعی است که می‌تواند تصاویر را از توصیفات متنی ایجاد کند و تأثیر قابل توجهی بر ابزارهای خلاقانه‌ی تولیدشده توسط هوش مصنوعی گذاشته است. این پیشرفت‌های مداوم در یادگیری ماشین، حوزه‌های مختلف را متحول کرده و کاربردهای نوآورانه‌ای در صنایع گوناگون ایجاد کرده‌اند.” اگر هنوز هم سوالی در این زمینه دارید با می‌توانید با شماره واتساپ با ما در ارتباط باشید. همچنین می‌توانید سوالات خود را در بخش کامنت از کارشناسان ما بپرسید.

سوالات متداول

1-تاریخچه یادگیری ماشین از چه زمانی آغاز شد؟

تاریخچه یادگیری ماشین به دهه‌ی ۱۹۴۰ بازمی‌گردد، زمانی که محققان شروع به بررسی الگوهای ساده‌ی تشخیص الگو و توسعه‌ی اولین شبکه‌های عصبی کردند.

2-چه نوآوری‌هایی در تاریخچه یادگیری ماشین تأثیرگذار بودند؟

از جمله نوآوری‌های تأثیرگذار می‌توان به توسعه‌ی اولین شبکه‌های عصبی در سال ۱۹۴۳، برنامه‌ی چکرز آرتور ساموئل در سال ۱۹۵۲، و ظهور شبکه‌های عصبی چندلایه در سال ۱۹۶۵ اشاره کرد.