با درک تاریخچه یادگیری ماشین، می‌توانیم بهتر درک کنیم که چرا یادگیری عمیق به چنین ابزار قدرتمندی در هوش مصنوعی مدرن تبدیل شده است. دهه ۲۰۱۰ دهه‌ای تحول‌آفرین برای شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بود و با چندین پیشرفت کلیدی، این حوزه را از گمنامی نسبی به پیشگامی در تحقیقات هوش مصنوعی و کاربردهای صنعتی رساند. در ادامه، مروری بر مهم‌ترین نقاط عطف و پیشرفت‌های شبکه‌های عصبی در دهه ۲۰۱۰ ارائه می‌شود:

۱. احیای شبکه‌های عصبی (۲۰۱۰–۲۰۱۲)

زمینه:

تا سال ۲۰۱۰، شبکه‌های عصبی تا حد زیادی توسط جامعه علمی نادیده گرفته می‌شدند و بیشتر محققان به روش‌های کرنل (مانند SVMs) و درخت‌های تصمیم علاقه‌مند بودند. با این حال، گروه کوچکی از محققان، از جمله جفری هینتون، یوشوا بنجیو، یان لکون و دیگران، به کار بر روی شبکه‌های عصبی ادامه دادند و پایه‌های انقلاب یادگیری عمیق را بنا نهادند.

پیشرفت‌های کلیدی:

• آموزش با GPU: در سال ۲۰۱۱، دن سیرسان از IDSIA در سوئیس شروع به برنده شدن در مسابقات طبقه‌بندی تصاویر آکادمیک با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق آموزش‌دیده با GPU کرد. این یکی از اولین موفقیت‌های عملی یادگیری عمیق مدرن بود که نشان داد GPUها می‌توانند آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ را به طور قابل توجهی تسریع کنند.
• AlexNet (۲۰۱۲): لحظه سرنوشت‌ساز در سال ۲۰۱۲ اتفاق افتاد، زمانی که الکس کریژفسکی، تحت نظر جفری هینتون، در چالش ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) با یک شبکه عصبی کانولوشنال عمیق به نام AlexNet شرکت کرد. AlexNet با دقت ۸۳.۶٪ در پنج رتبه برتر، بهبود چشمگیری نسبت به مدل برنده سال قبل که دقت ۷۴.۳٪ داشت، نشان داد. این پیشرفت، آغاز سلطه یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتری بود.

۲. ظهور شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)

تأثیر AlexNet:

پس از موفقیت AlexNet، شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) به الگوریتم اصلی برای تمام وظایف بینایی کامپیوتری تبدیل شدند. تا سال ۲۰۱۵، دقت در چالش ImageNet به ۹۶.۴٪ رسید و به طور مؤثر مسئله طبقه‌بندی تصاویر را حل کرد.

پذیرش گسترده:

CNNs به سرعت در تحقیقات بینایی کامپیوتری و کاربردهای صنعتی همه‌گیر شدند. تا سال ۲۰۱۵، تقریباً غیرممکن بود که یک ارائه در کنفرانس بینایی کامپیوتری پیدا کنید که به شکلی از CNNs استفاده نکرده باشد.

۳. یادگیری عمیق فراتر از بینایی کامپیوتری

پردازش زبان طبیعی (NLP):

یادگیری عمیق همچنین در پردازش زبان طبیعی (NLP) پیشرفت‌های قابل توجهی داشت. در حالی که CNNs در بینایی کامپیوتری غالب بودند، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM) برای وظایف مبتنی بر دنباله‌ها مانند مدل‌سازی زبان، ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار محبوب شدند.

جایگزینی روش‌های کلاسیک:

مدل‌های یادگیری عمیق شروع به جایگزینی SVMs و درخت‌های تصمیم در طیف وسیعی از کاربردها کردند. به عنوان مثال، CERN از روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم به شبکه‌های عصبی عمیق مبتنی بر Keras برای تحلیل داده‌های ذرات از برخورددهنده بزرگ هادرونی (LHC) تغییر رویه داد، زیرا عملکرد بهتری داشتند و آموزش آن‌ها بر روی مجموعه‌های داده بزرگ آسان‌تر بود.

۴. پیشرفت‌های الگوریتمی کلیدی

• توابع فعال‌سازی بهتر: معرفی توابع فعال‌سازی ReLU (واحد خطی اصلاح‌شده) به کاهش مشکل گرادیان ناپدیدشونده کمک کرد و امکان آموزش شبکه‌های بسیار عمیق‌تر را فراهم کرد.
• تکنیک‌های بهینه‌سازی بهبودیافته: الگوریتم‌هایی مانند RMSProp و Adam کارایی کاهش گرادیان را بهبود بخشیدند و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را آسان‌تر کردند.
• نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization): معرفی شده در سال ۲۰۱۵، نرمال‌سازی دسته‌ای به تثبیت و تسریع آموزش شبکه‌های عمیق با نرمال‌سازی ورودی‌های هر لایه کمک کرد.
• شبکه‌های باقیمانده (ResNets): در سال ۲۰۱۵، ResNets با معرفی اتصالات پرشی، امکان آموزش شبکه‌های بسیار عمیق (مانند صدها لایه) را با حل مشکل گرادیان ناپدیدشونده فراهم کردند. ResNets به یکی از پایه‌های معماری‌های یادگیری عمیق مدرن تبدیل شدند.

۵. سخت‌افزار و داده: سوخت یادگیری عمیق

• GPUها و TPUها: دسترسی به GPUها (واحدهای پردازش گرافیکی) و بعداً TPUها (واحدهای پردازش تنسور) قدرت محاسباتی لازم برای آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ را فراهم کرد. پلتفرم CUDA شرکت NVIDIA که در سال ۲۰۰۷ راه‌اندازی شد، برنامه‌نویسی GPUها برای محاسبات علمی، از جمله یادگیری عمیق، را آسان‌تر کرد.
• مجموعه‌های داده بزرگ: گسترش اینترنت امکان جمع‌آوری مجموعه‌های داده عظیم مانند ImageNet را فراهم کرد که شامل ۱.۴ میلیون تصویر برچسب‌خورده در ۱,۰۰۰ دسته بود. این مجموعه‌های داده برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق و ارزیابی عملکرد آن‌ها حیاتی بودند.

۶. دموکراتیزه شدن یادگیری عمیق

• چارچوب‌های متن‌باز: توسعه چارچوب‌های کاربرپسند یادگیری عمیق مانند TensorFlow (۲۰۱۵) و Keras (۲۰۱۵) یادگیری عمیق را برای مخاطبان گسترده‌تری قابل دسترس کرد. این ابزارها به محققان و متخصصان اجازه دادند تا مدل‌های پیچیده را با حداقل تخصص کدنویسی بسازند و آموزش دهند.
• سلطه پایتون: پایتون به زبان برنامه‌نویسی غالب برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تبدیل شد و کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn، XGBoost و Keras پیشگام این حوزه شدند.

۷. سرمایه‌گذاری و پذیرش صنعتی

• انفجار سرمایه‌گذاری: پس از موفقیت یادگیری عمیق در سال ۲۰۱۲، سرمایه‌گذاری‌های عظیمی در استارت‌آپ‌ها و تحقیقات هوش مصنوعی انجام شد. تا سال ۲۰۱۷، سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاری خطرپذیر در هوش مصنوعی به ۱۶ میلیارد دلار رسید، در حالی که این رقم در سال ۲۰۱۱ کمتر از ۱ میلیارد دلار بود.
• غول‌های فناوری و یادگیری عمیق: شرکت‌هایی مانند گوگل، آمازون و مایکروسافت یادگیری عمیق را در محصولات اصلی خود، از موتورهای جستجو تا دستیارهای صوتی، ادغام کردند. ساندار پیچای، مدیرعامل گوگل، در سال ۲۰۱۵ اعلام کرد که یادگیری ماشین “روشی اساسی و تحول‌آفرین” است که شرکت در حال بازنگری محصولات خود با آن است.

۸. آینده یادگیری عمیق

• ترنسفورمرها و فراتر از آن: در اواخر دهه ۲۰۱۰، مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر مانند BERT و GPT-3 انقلابی در NLP ایجاد کردند و توانایی خود را در انجام وظایف پیچیده زبانی با دقت بی‌سابقه نشان دادند.
• پیشرفت مداوم: اگرچه رشد انفجاری اولیه یادگیری عمیق کند شده است، این حوزه همچنان در حال تکامل است و معماری‌های جدید، تکنیک‌های بهینه‌سازی و کاربردهای جدیدی در حال توسعه هستند. یادگیری عمیق اکنون یک فناوری پایه‌ای در هوش مصنوعی است و کاربردهای آن از مراقبت‌های بهداشتی تا خودروهای خودران گسترده شده‌اند.

نتیجه‌گیری

دهه ۲۰۱۰ دهه‌ای سرنوشت‌ساز برای شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بود که با پیشرفت‌هایی در بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و شتاب‌دهی سخت‌افزاری همراه بود. موفقیت مدل‌هایی مانند AlexNet، توسعه ResNets و ظهور معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر، یادگیری عمیق را به عنوان رویکرد غالب در هوش مصنوعی تثبیت کرد. با ادامه سرمایه‌گذاری و تحقیقات، یادگیری عمیق همچنان در خط مقدم نوآوری‌های هوش مصنوعی باقی خواهد ماند.