نمذجة وتفسير الشبكات العصبية التوليدية المتقدمة 

تعتبر الشبكات العصبية التوليدية مثل GANs (الشبكات التوليدية التنافسية) و VAEs (المشفرات التلقائية التوليدية) من النماذج المتقدمة التي تُستخدم في العديد من التطبيقات الذكية، مثل التوليد التلقائي للصور، النصوص، والأصوات. رغم الأداء العالي لهذه النماذج في إنتاج بيانات واقعية، إلا أنها تعاني من عدم الشفافية والتحيزات التي يمكن أن تؤثر سلبًا على قرارات الذكاء الاصطناعي، خاصة في التطبيقات الحساسة مثل التوظيف، الرعاية الصحية، والتمويل. لذا، فإن تطوير تقنيات نمذجة وتفسير مبتكرة يُعد أمرًا حاسمًا لتحسين عدالة وشفافية هذه النماذج.

والشبكات العصبية التوليدية هي نماذج تعلم آلي تعتمد على التعلم العميق وتُستخدم لتوليد بيانات جديدة تشبه البيانات الأصلية المدربة عليها. أشهر الشبكات التوليدية هي الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) و المشفرات التلقائية التوليدية (VAEs)، حيث تتمكن هذه الشبكات من إنشاء بيانات جديدة، مثل الصور أو النصوص أو الأصوات، بناءً على البيانات المدربة عليها. ومع ذلك، يُواجه استخدام هذه الشبكات عدة تحديات تتعلق بـ التحيز و الشفافية في اتخاذ القرارات، الأمر الذي يحتم الحاجة إلى تطوير تقنيات لفهم كيفية عمل هذه الشبكات.

نمذجة الشبكات العصبية التوليدية المتقدمة:

1. الشبكات التوليدية التنافسية (GANs):

   • تتكون من شبكتين عصبيتين: مولد و مميز.
   • المولد يسعى لإنشاء بيانات تبدو واقعية، بينما المميز يحاول التمييز بين البيانات الأصلية والمولدة.
   • يتم التدريب بشكل تنافسي بين هاتين الشبكتين، مما يحسن من جودة البيانات المولدة.

2. المشفرات التلقائية التوليدية (VAEs):

   • تعتمد على إعادة بناء البيانات باستخدام شيفرات احتمالية.
   • يتم تحويل المدخلات إلى متغيرات كامنة (Latent Variables)، مما يسمح بتوليد بيانات جديدة مع الحفاظ على تباين وتنوع البيانات الأصلية.

3. الشبكات التوليدية المعتمدة على النماذج المتقدمة:

   • تم تحسين GANs وVAEs من خلال إضافة تقنيات جديدة مثل تحسينات في الشبكات العميقة (Deep Learning Enhancements) و التعلم شبه المُشرف (Semi-Supervised Learning).
   • استخدام التعلم الذاتي (Self-Supervised Learning) لتحسين التفسير والتقليل من الحاجة إلى البيانات الموسومة.

تفسير الشبكات العصبية التوليدية المتقدمة:

من أهم التحديات في الشبكات العصبية التوليدية هو التفسير. الشبكات العصبية، بما في ذلك تلك التي تولد البيانات، تُعتبر في الغالب صناديق سوداء، حيث يصعب فهم كيفية اتخاذ القرارات داخلها. لذلك، فإن البحث في تفسير هذه الشبكات أصبح من الأمور الأساسية لتحسين الثقة والشفافية في التطبيقات العملية.

1. التفسير باستخدام أدوات متقدمة:

   • SHAP (Shapley Additive Explanations): تساعد في تحديد تأثير كل ميزة (input feature) على الناتج النهائي للنموذج.
   • LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations): توفر تفسيرات محلية للتفاعل بين المدخلات والمخرجات عن طريق تعديل البيانات بشكل بسيط لفهم كيف يتغير المخرج.

2. تحليل الطبقات الداخلية:

   • يمكن استخدام تحليل الطبقات الداخلية لفهم كيفية معالجة الشبكة العصبية للبيانات خلال عملية التوليد. على سبيل المثال، يمكن تحليل تأثير الطبقات المختلفة في الشبكة على البيانات المولدة لتحديد كيف تساهم كل طبقة في النتيجة النهائية.

3. تفسير المخرجات في السياقات العملية:

   • في التطبيقات الحساسة مثل الرعاية الصحية والتوظيف، من الضروري تقديم تفسيرات دقيقة للمخرجات التوليدية. على سبيل المثال، في حالة تشخيص طبي، يجب أن يتمكن النموذج من تفسير السبب وراء تشخيص حالة معينة بناءً على البيانات المدخلة.

أهمية نمذجة وتفسير الشبكات العصبية التوليدية المتقدمة:

• تحقيق العدالة: تقليل التحيز في النماذج التوليدية يُعد من أولويات تطوير الذكاء الاصطناعي العادل. من خلال تحليل البيانات المدخلة و التفسير الفعّال، يمكن تحسين قدرة النموذج على تقديم نتائج غير متحيزة.

• تعزيز الشفافية: في كثير من التطبيقات، مثل التوظيف أو التشخيص الطبي، تُعتبر الشفافية في اتخاذ القرارات من العوامل الأساسية لبناء ثقة المستخدم في النظام. من خلال تفسير المخرجات، يمكن للمستخدمين فهم كيفية اتخاذ القرار.

• تحسين الأداء: من خلال تطوير تقنيات لفهم كيفية تحسين الشبكات العصبية التوليدية بشكل مستمر، يمكن تحسين الأداء وزيادة دقة التوليد.

و يمكن أن نستنتج مما سبق أن 

نمذجة وتفسير الشبكات العصبية التوليدية المتقدمة تعتبر حجر الزاوية في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة وعادلة. من خلال تقنيات التفسير مثل SHAP وLIME، يمكن فتح صندوق الأسرار لهذه الشبكات لفهم كيفية توليد البيانات واتخاذ القرارات. ومع تقليل التحيز وتحقيق الشفافية، تصبح هذه الشبكات أكثر فاعلية وأمانًا في تطبيقات متعددة المجالات.

                 دكتور . عمرو هيكل 
    عميد أكاديمية الإتحاد الوطني لإعداد القادة 
إستشار ي و محاضر التحول الرقمي و الذكاء الإصطناعي 

إقرأ ايضاً

تقنية التعلم المعزز (Reinforcement Learning - RL)

خطوة جديدة للنجاح  

مقدمة علم الأمن السيبراني Cybersecurity

ازاى الجسم يبان من تحت الملابس

حداد يلتقي نظيره رئيس البحوث البرازيلي

التحول الرقمي و أنواع الشبكات

مصطلحات التحول الرقمي

حركة القمر حول الارض الجزء2