ادراک ماشینی یا Machine Perception چیست؟

ادراک ماشینی یا Machine Perception چیست؟ ادراک ماشینی (Machine Perception) به توانایی ماشین‌ها در تفسیر و درک اطلاعات حسی از محیط گفته می‌شود. این اطلاعات می‌تواند داده‌های به‌دست‌آمده از حسگرهایی مانند دوربین، میکروفون یا دیگر حسگرها را شامل باشد. سپس ماشین این داده‌ها را پردازش می‌کند، آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل می‌کند و از آن نتیجه می‌گیرد. ادراک ماشینی نقش مهمی در توانمندسازی ماشین‌ها برای تعامل با دنیای فیزیکی، درک رفتار و ارتباطات انسان و تصمیم‌گیری براساس اطلاعات حسی بازی می‌کند. در اصل، ادراک ماشینی پایه بسیاری از فناوری‌ها مانند خودروهای خودران، بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی است. در این مطلب، به‌صورت کامل، ادراک ماشینی را معرفی کرده‌ایم.

انواع ادراک ماشینی

انواع مختلفی از ادراک ماشینی (Machine Perception) وجود دارد، ازجمله بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و ترکیب حسگر (sensor fusion). بیایید به‌صورت کوتاه به آن‌ها نگاهی بیندازیم:

• بینایی کامپیوتری استفاده از رایانه برای تفسیر و درک داده‌های بصری از تصاویر یا فیلم‌های دیجیتال را شامل است. این فناوری کاربردهای متعددی، مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیا و ردیابی، دارد.

• تشخیص گفتار توانایی ماشین برای درک و تفسیر زبان گفتاری را دربرمی‌گیرد. فناوری تشخیص گفتار کاربردهای مختلفی مانند دستیار مجازی، نرم‌افزار دیکته و ربات‌های خدمات مشتری دارد.

• پردازش زبان طبیعی (NLP) رایانه‌ها را قادر می‌کند تا زبان انسان را به‌روشی ظریف‌تر درک و تفسیر کنند. فناوری NLP کاربردهای مختلفی دارد، ازجمله ربات‌های گفت‌وگو، سیستم‌های خودکار خدمات مشتری و تجزیه‌وتحلیل احساسات.

• ادغام حسگرها (sensor fusion) ادغام داده‌های چندین حسگر، مانند دوربین‌ها و LIDAR، برای ایجاد درک جامع‌تری از محیط را شامل است. این فناوری، به‌ویژه، برای وسایل نقلیه خودران، حوزه رباتیک و هواپیماهای بدون سرنشین مفید است.

نمونه‌هایی از کاربردهای ادراک ماشینی در دنیای واقعی

یکی از اولین کاربردهای ادراک ماشینی تشخیص کاراکتر نوری بود که امانوئل گلدبرگ در سال ۱۹۱۴ آن را توسعه داد. دستگاه تشخیص کاراکترهای او می‌توانست کاراکترها را بخواند و آن‌ها را به کد استاندارد تلگراف تبدیل کند. این فرایند پتانسیل ماشین‌ها برای درک نمادها و متن را نشان می‌داد. از زمان کار اولیه گلدبرگ این زمینه به‌سرعت پیشرفت کرده است. امروزه ادراک ماشینی به‌طور گسترده در این موارد استفاده می‌شود:

وسایل نقلیه خودمختار

ادراک ماشینی یک فناوری حیاتی برای قادرکردن وسایل نقلیه خودران به کار ایمن و کارآمد است. وسایل نقلیه خودران از ترکیبی از بینایی کامپیوتر، LIDAR و رادار برای درک محیط اطراف خود و تصمیم‌گیری به‌شکل بلادرنگ استفاده می‌کنند؛ برای مثال، سیستم Autopilot تسلا از ادراک ماشینی برای تشخیص اشیا، خطوط و علائم و تصمیم‌گیری براساس این اطلاعات استفاده می‌کند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره تشخیص اشیا (Object Detection) هم مطالعه کنید.

مراقبت‌های بهداشتی

فناوری ادراک ماشینی برای تشخیص بیماری‌ها با تجزیه‌وتحلیل تصاویر پزشکی، مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و MRI، استفاده می‌شود؛ برای مثال، سیستم هوش مصنوعی DeepMind گوگل می‌تواند بیماری‌های چشمی را با تجزیه‌وتحلیل تصاویر شبکیه با دقت بالا تشخیص دهد.

رباتیک

ادراک ماشینی برای ربات‌ها برای درک محیط خود و تعامل مؤثر با آن ضروری است؛ برای مثال، ربات Spot Boston Dynamics از بینایی کامپیوتری و ترکیب حسگر برای حرکت در محیط‌ها، اجتناب از موانع و انجام‌دادن وظایفی مانند بازرسی و نظارت استفاده می‌کند.

امنیت

ادراک ماشینی برای بهبود سیستم‌های امنیتی با تجزیه‌وتحلیل فیلم‌های ویدئویی و تشخیص رفتار یا اشیای غیرمعمول استفاده می‌شود؛ برای مثال، دوربین‌های امنیتی مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند چهره‌ها را تشخیص دهند و افراد و متجاوزان را شناسایی کنند و به مقامات درمورد تهدیدات احتمالی هشدار دهند.

ادراک ماشینی  چگونه کار می‌کند؟

ادراک ماشینی (Machine Perception) با پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌های حسی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار می‌کند. این فرایند با جمع‌آوری داده‌ها از حسگرهای مختلف، مانند دوربین‌ها، میکروفون‌ها یا سنسورهای دیگر، آغاز می‌شود. سپس داده‌ها برای حذف نویز و افزایش کیفیت آن از پیش‌پردازش می‌شوند.

سپس داده‌های پیش‌پردازش‌شده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) یا ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، وارد می‌شوند که داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل و ویژگی‌های مربوط را استخراج می‌کنند. از این ویژگی‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری براساس کاربرد خاص فناوری ادراک ماشینی استفاده می‌شود.

پیشنهاد می‌کنیم درباره یادگیری ماشین هم مطالعه کنید.

برای مثال، در برنامه‌های بینایی کامپیوتری الگوریتم‌های یادگیری ماشین داده‌های بصری را برای تشخیص اشیا، تشخیص چهره‌ها یا ردیابی حرکت تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. در برنامه‌های تشخیص گفتار الگوریتم‌ها داده‌های صوتی را برای رونویسی گفتار، شناسایی تک‌تک سخنرانان یا اجرای دستورهای صوتی تجزیه‌وتحلیل می‌کنند.

محدودیت‌ها و چالش‌های ادراک ماشینی

درحالی‌که ادراک ماشینی ظرفیت ایجاد انقلاب در صنایع و کاربردهای مختلف را دارد، هنوز محدودیت‌ها و چالش‌های متعددی وجود دارد که باید برطرف شوند. در اینجا چند نمونه را معرفی می‌کنیم:

درک محدود از زمینه

سیستم‌های ادراک ماشینی اغلب برای درک زمینه‌ای که در آن عمل می‌کنند با مشکل مواجه می‌شوند؛ برای مثال، یک سیستم تشخیص تصویر ممکن است یک شیء را در یک عکس شناسایی کند، اما ممکن است قادر به درک صحنه یا اهمیت شیء در زمینه تصویر کلی نباشد.

دردسترس‌بودن داده‌های محدود

الگوریتم‌های ادراک ماشینی برای عملکرد مؤثر به مقادیر زیادی داده با کیفیت بالا نیاز دارند؛ بااین‌حال در برخی موارد چنین داده‌هایی ممکن است در دسترس نباشند یا جمع‌آوری آن‌ها دشوار باشد. نمونه‌ای از این امر در توسعه وسایل نقلیه خودران است. درحالی‌که اطلاعات قابل‌توجهی درمورد سناریوهای رانندگی و شرایط جاده در دسترس است، ممکن است داده‌های محدودی درمورد موقعیت‌های نادر یا غیرعادی، مانند شرایط آب‌وهوایی شدید یا موانع غیرمنتظره جاده، وجود داشته باشد. این محدودیت می‌تواند درک دقیق و پاسخگویی به این موقعیت‌ها را برای وسایل نقلیه خودران دشوار کند و به‌طور بالقوه به نگرانی‌های ایمنی بینجامد.

سوگیری‌ها در داده‌ها و الگوریتم‌ها

سیستم‌های ادراک ماشینی می‌توانند به‌دلیل سوگیری‌های موجود در داده‌های مورداستفاده برای آموزش آن‌ها یا در خود الگوریتم‌ها سوگیری داشته باشند. این می‌تواند به پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌های نادرست یا ناعادلانه بینجامد. نمونه‌ای از سوگیری در الگوریتم‌ها جایی است که نشان داده شده است که سیستم‌های تشخیص چهره، به‌دلیل نداشتن تنوع در داده‌های آموزشی، نرخ خطای بالاتری برای افرادی با رنگ پوست تیره‌تر دارند.

امنیت و نگرانی‌های حفظ حریم خصوصی

سیستم‌های ادراک ماشینی اغلب داده‌های حساس را جمع‌آوری و پردازش می‌کنند که می‌تواند نگرانی‌هایی درمورد امنیت و حریم خصوصی ایجاد کند. هکرها یا عوامل مخرب، به‌طور بالقوه، می‌توانند به این داده‌ها دسترسی داشته باشند یا از آن‌ها سوءاستفاده کنند که عواقب جدی را رقم بزند؛ برای مثال، یک سیستم ادراک ماشینی که در یک بیمارستان برای نظارت بر موارد حیاتی بیمار استفاده می‌شود، می‌تواند به‌طور بالقوه هک شود و امکان دسترسی غیرمجاز به اطلاعات حساس پزشکی و به‌خطرانداختن حریم خصوصی بیمار را فراهم کند.

آینده ادراک ماشینی چیست؟

در حال حاضر ما یک مدل تشخیص گفتار عالی در OpenAI Whisper، بهترین الگوریتم تشخیص اشیا در YOLOv7 و پلتفرم NLP HuggingFace داریم که مجموعه داده‌های با کیفیت بالا و مدل‌های پیشرفته را ارائه می‌کنند؛ بنابراین می‌توان گفت که آینده ادراک ماشینی چندوجهی (multimodal) خواهد بود، به‌طوری که سیستم‌های پیشرفته می‌توانند ورودی‌های تصویر، گفتار و متن را پردازش کنند تا درک کاملی از محیط اطراف ما ارائه کنند.

در حال حاضر سیستم‌های چندوجهی، مانند DALLE-2، یک مدل تولید تصویر که تصاویر را از اعلان‌های متنی تولید می‌کند و GPT-4 را داریم که می‌تواند متن را هم از تصاویر و هم از پیام‌های متنی تولید کند. با تحقیقات گوگل و OpenAI در زمینه مدل‌های چندوجهی، در آینده نزدیک انتظار تحولات قابل توجهی را در این فضا داشته باشید.

در آینده این سیستم‌ها ویدئو و صدا را به‌شکل بلادرنگ پردازش خواهند کرد تا تجزیه‌وتحلیل و تشخیص الگوی پیشرفته‌تر را امکان‌پذیر کنند؛ علاوه‌براین پیشرفت در سیستم‌های مبتنی بر عامل (agent-based) می‌تواند هوش عمومی مصنوعی (AGI) را فعال کند. سیستم‌های AGI هوش در سطح انسانی دارند و توانایی انجام‌دادن هر کار فکری، از تولید هنر تا نوشتن کتاب با استفاده از اطلاعات حسی متعدد، را خواهند داشت.

پیشنهاد می‌کنیم درباره مهم‌ترین چالش های اخلاقی هوش مصنوعی هم مطالعه کنید.

پرسش‌های متداول

ادراک ماشینی چگونه می‌تواند به پیشرفت خودروهای خودران کمک کند؟

ادراک ماشینی، با استفاده از فناوری‌هایی نظیر بینایی کامپیوتر، LIDAR و رادار، به خودروهای خودران امکان می‌دهد تا محیط اطراف خود را به‌طور دقیق تشخیص دهند و براساس این اطلاعات تصمیم‌گیری کنند. این فناوری‌ها به خودروها اجازه می‌دهند موانع را شناسایی کنند، به ترافیک واکنش نشان دهند و به‌طور ایمن در جاده‌ها حرکت کنند.

چه چالش‌هایی سر راه توسعه ادراک ماشینی برای امنیت وجود دارد؟

در زمینه امنیت ادراک ماشینی با چالش‌هایی نظیر تضمین حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها روبه‌رو است؛ علاوه‌براین تشخیص دقیق رفتارهای مشکوک یا غیرعادی ازسوی سیستم‌های بینایی کامپیوتری و تشخیص چهره در محیط‌های پیچیده یکی از دغدغه‌های اصلی است. مقابله با هکرها و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به اطلاعات نیز بخش مهمی از این چالش‌هاست.

در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) ادراک ماشینی چه نقشی دارد؟

در پردازش زبان طبیعی ادراک ماشینی به رایانه‌ها امکان می‌دهد تا زبان انسانی را به‌روشی پیچیده‌تر درک و تفسیر کنند. این شامل تحلیل داده‌های متنی و گفتاری برای فهم مفاهیم، تشخیص قصد کاربر و ایجاد پاسخ‌های مناسب است. NLP برای توسعه ربات‌های گفت‌وگو و سیستم‌های خدمات مشتری خودکار کاربرد دارد.

چگونه ادراک ماشینی می‌تواند در زمینه مراقبت‌های بهداشتی استفاده شود؟

در حوزه مراقبت‌های بهداشتی ادراک ماشینی می‌تواند به تشخیص بیماری‌ها کمک کند، به‌ویژه ازطریق تجزیه‌وتحلیل تصویرهای پزشکی، مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و MRI. این فناوری به پزشکان کمک می‌کند تا تشخیص‌های دقیق‌تری داشته باشند و روش‌های درمانی بهینه‌تری را ارائه کنند.

آینده ادراک ماشینی (ادراک ماشینی) چگونه تصور می‌شود و چه نوآوری‌هایی را ممکن است شاهد باشیم؟

آینده ادراک ماشینی به‌سمت سیستم‌های چندوجهی (multimodal) پیش می‌رود که قادر به پردازش ورودی‌های مختلف، ازجمله تصویر، گفتار و متن، هستند. این پیشرفت‌ها سیستم‌هایی را خلق خواهد کرد که می‌توانند درک کامل‌تری از محیط اطراف ارائه کنند. همچنین پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی عمومی (AGI) و سیستم‌های مبتنی بر عامل (agent-based systems) می‌تواند زمینه‌های جدیدی را در مقیاس وسیع‌تری باز کند.

یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!

ورود به دنیای جذاب ماشین لرنینگ با ورود به دنیای دیتا ساینس یا علم داده آغاز می‌شود. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم قدم اول را همین حالا بردارید. با سرزدن به این لینک مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ