به گزارش ایسنا، در عصر تحول دیجیتال و رشد سریع فناوری‌های نوین، هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یکی از برجسته‌ترین دستاوردهای علمی، نقشی محوری در بهبود کیفیت زندگی و ارتقای کارایی در حوزه‌های مختلف ایفا می‌کند. از تحلیل داده‌های پیچیده گرفته تا شبیه‌سازی فرآیندهای شناختی انسان، هوش مصنوعی بستری فراهم کرده است که از طریق آن می‌توان مشکلات بزرگ و پیچیده را به شیوه‌ای مؤثر حل کرد. در این میان، سامانه‌های توصیه‌گر به‌عنوان یکی از کاربردی‌ترین و تأثیرگذارترین فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تحولی اساسی در تجربه کاربری در زمینه‌هایی مانند تجارت الکترونیک، خدمات سلامت، رسانه‌ها و حتی آموزش ایجاد کرده‌اند.

اهمیت سامانه‌های توصیه‌گر در این است که این سیستم‌ها توانایی ارائه پیشنهادات دقیق و شخصی‌سازی‌شده به کاربران را دارند. این توانایی با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی نیازهای کاربران روزبه‌روز حیاتی‌تر می‌شود. با گسترش حوزه‌های کاربردی این سامانه‌ها و چالش‌های مرتبط با طراحی و توسعه آن‌ها، نیاز به منابع علمی جامع و به‌روز در این زمینه به‌شدت احساس می‌شود.

از سوی دیگر، سامانه‌های توصیه‌گر مبتنی بر نشست، که تمرکز آن‌ها بر تعاملات لحظه‌ای کاربران است، راه‌حلی مناسب برای موقعیت‌هایی ارائه می‌دهند که داده‌های بلندمدت کاربران در دسترس نیست. این سامانه‌ها نه‌تنها به حفظ حریم خصوصی کمک می‌کنند، بلکه امکان ارائه پیشنهادات دقیق در زمان کوتاه را نیز فراهم می‌سازند. چنین رویکردهایی در دنیای امروز، که سرعت و دقت از اولویت‌های اصلی هستند، ارزشمندتر از همیشه به نظر می‌رسند.

در همین خصوص گفت‌وگویی با رضا روانمهر، عضو هیئت علمی دانشگاه آزاد اسلامی در خصوص هوش مصنوعی و کتاب سیستم توصیه‌گر مبتنی یادگیری عمیق که به تازگی از سوی انتشارات Springer آلمان منتشر شده است، انجام دادیم که متن مصاحبه به شرح ذیل است:

فناوری هوش مصنوعی چه میزان در زندگی مردم وارد شده است؟

هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری قدرتمند برای حل مسائل پیچیده، شبیه‌سازی فرآیندهای فکری انسان و استخراج الگوهای معنادار از حجم انبوه داده‌ها به کار می‌رود. این فناوری نقش کلیدی در تسهیل فرآیندهای مختلف صنعتی، تجاری و علمی ایفا می‌کند. امروزه زندگی روزمره ما به طرز عجیبی با هوش مصنوعی ادغام شده است و بدون شک هر روز نقش مهم‌تری در تمام ابعاد زندگی خواهد داشت. از سویی سامانه‌های توصیه‌گر یکی از کاربردی‌ترین و تأثیرگذارترین زمینه‌ها در دنیای امروز هستند که از فناوری‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند.

این سامانه‌ها در حوزه‌های مختلف از جمله تجارت الکترونیک، گردشگری، خدمات سلامت و پزشکی، بانکداری و خدمات مالی، آموزش، رسانه‌ها و شبکه‌های اجتماعی، نقشی کلیدی دارند. با رشد روزافزون داده‌ها و نیاز به تحلیل‌های پیچیده، ایجاد سیستم‌هایی که بتوانند به کاربران توصیه‌های دقیق و شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند، به چالش بزرگی تبدیل شده است. سامانه‌های توصیه‌گر خود یکی از موفق‌ترین نمونه‌های استفاده از فناوری هوش مصنوعی در زندگی روزمره مردم هستند؛ بنابراین، این حوزه برای من نه تنها از لحاظ تحقیقاتی جذاب است، بلکه پتانسیل زیادی برای حل مشکلات واقعی و بهبود تجربه کاربری دارد.

در نهایت، یکی از عواملی که من را به تألیف این کتاب کشاند، علاقه‌ام به نوآوری در این زمینه و تمایل به انتقال دانش و تجربیاتم به دانشجویان، محققان و توسعه‌دهندگان آینده بود. هدفم از نوشتن این کتاب این بود که به افراد علاقه‌مند به این حوزه، ابزارها و روش‌های به‌روز و کاربردی برای توسعه سامانه‌های توصیه‌گر با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی ارائه دهم. کتاب به عنوان یکی از اولین منابع جهانی در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر یادگیری عمیق و اولین و تنهاترین منبع در زیر شاخه سیتم‌های توصیه گر مبتنی بر نشست و با هدف پوشش شکاف موجود بین نظریه و عمل تألیف شده است.

در کتابی که به تازگی توسط شما آماده شده به بحث یادگیری عمیق در هوش مصنوعی پرداخته شده است، یادگیری عمیق چه نقشی در توسعه سامانه‌های توصیه‌گر ایفا می‌کند؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیرشاخه‌های مهم و پیشرفته در حوزه یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی (AI) است که بر پایه ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) توسعه یافته است. این تکنیک با الهام از نحوه عملکرد مغز انسان، به مدل‌سازی و یادگیری از داده‌های پیچیده و حجیم می‌پردازد. یادگیری عمیق قابلیت‌های بی نظیری در مسائل پیچیده دارد که آن را به یک ابزار قدرتمند در هوش مصنوعی تبدیل کرده است مانند یادگیری از داده‌های کلان و پیچیده، قابلیت تعمیم‌پذیری بالا، پشتیبانی از پردازش موازی و استفاده از سخت‌افزارهای پیشرفته، توانایی یادگیری ترتیبی و زمانی، توانایی درک و تولید داده‌های پیچیده، مقاومت در برابر داده‌های نویزی و بهبود مداوم با داده‌های جدید.

سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر نشست (Session-Based Recommender Systems) یکی از مهمترین انواع سیستم‌های توصیه‌گر هستند که تمرکز آنها بر ارائه پیشنهادات به کاربران بر اساس تعاملات و رفتارهای آنها در یک نشست (session) خاص است، نه بر اساس تاریخچه طولانی‌مدت رفتارهای کاربر. این سیستم‌ها در مواردی که داده‌های کاربران محدود، ناشناخته، یا موقت است، عملکرد بسیار خوبی دارند.

سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر نشست به دلیل رویکرد ساده و متمرکز بر داده‌های موقت، یک انتخاب ایده‌آل برای کاربردهایی هستند که حفظ حریم خصوصی کاربران اهمیت بالایی دارد. این سیستم‌ها به کاربران امکان می‌دهند تا بدون نگرانی از ذخیره‌سازی طولانی‌مدت داده‌ها یا افشای اطلاعات شخصی، تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده و ایمن داشته باشند. کتاب، تمامی جنبه‌های سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر نشست را از اصول اولیه تا پیشرفته‌ترین روش‌ها پوشش می‌دهد، از معرفی روش‌های کلاسیک تا تکنیک‌های مدرن مانند مدل‌های مبتنی بر گراف و یادگیری تقویتی. هدف اصلی این کتاب ارائه دیدگاهی دقیق، جامع و به‌روز از مفاهیم، چالش‌ها، انواع، جزئیات معماری و روش‌های ارزیابی در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر نشست با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق است.

یکی از مطالب این کتاب، بررسی چالش‌های فعلی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر نشست است. چالش‌هایی مانند وابستگی به داده‌های محدود و موقت، سوگیری الگوریتم‌ها، شناسایی تغییرات ناگهانی رفتار کاربر، ترکیب داده‌های چندمنبعی، حفظ محرمانگی داده‌ها، پیچیدگی مدل‌سازی توالی‌ها، دقت و اثرپذیری توصیه‌ها و مقیاس‌پذیری در محیط‌های بزرگ است. برای هر یک از این چالش‌ها در فصول مختلف کتاب راه‌حل‌های پیشنهادی ارائه شده است. مخاطبان هدف این کتاب شامل پژوهشگرانی است که به تازگی وارد این حوزه شده‌اند، دانشجویان و دانش آموختگان تحصیلات تکمیلی که در زمینه سیستم‌های توصیه‌گر، وب کاوی، بازیابی اطلاعات یا یادگیری ماشین/عمیق تخصص دارند و توسعه‌دهندگان برنامه‌های کاربردی که روی سیستم‌های توصیه‌گر کار می‌کنند.

تألیف این کتاب چه چالش‌ها و فرصت‌هایی را برای پژوهشگران ایرانی به دنبال خواهد داشت؟

 نوشتن کتاب در حوزه‌ای خاص از فناوری‌های نوظهور مانند هوش مصنوعی و سیستم‌های توصیه‌گر، به‌ویژه به‌عنوان یک نویسنده ایرانی، چالش‌ها و فرصت‌های خاص خود را دارد. یکی از مهم‌ترین چالش‌ها، جلب نظر و اطمینان هیئت تحریریه ناشران بین‌المللی معتبر مانند Springer است. در واقع نخستین مانع در مسیر انتشار کتاب علمی در ناشران بزرگ مانند Springer این است که نویسندگان ایرانی ممکن است در مقایسه با نویسندگان بین‌المللی در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی شناخته‌شده نباشند. از سوی دیگر، هیئت تحریریه ناشران بین‌المللی معتبر همواره معیارهای خاصی برای ارزیابی کتاب‌ها دارند. اگرچه کتاب نویسندگان ایرانی ممکن است از نظر علمی معتبر و نوآورانه باشد، اما ممکن است هیئت تحریریه در ارزیابی اعتبار و کیفیت علمی آن تردیدهایی داشته باشند. برای چاپ این کتاب، نظر داوران و هیئت تحریریه Springer در فرایندی طولانی و پیچیده به دست آمد. علاوه بر این، چالش‌هایی مانند دسترسی به منابع علمی به‌روز و تحقیقات جهانی، کمبود زیرساخت‌های مناسب برای پژوهش‌های علمی و تحقیقاتی در کشور و مشکلات دسترسی به کتاب پس از انتشار آن برای پژوهشگران داخلی نیز مسائلی بودند که با آن مواجه بودیم.

البته تألیف این کتاب فرصت‌هایی فراوانی برای نویسندگان بوحود آورده است نظیر کمک به ارتقای علم و فناوری در کشور در این حوزه خاص، فرصت‌های همکاری بین‌المللی، رشد جامعه علمی داخلی، گسترش شبکه‌های علمی و حرفه‌ای، تبدیل کتاب به یک مرجع درسی در دانشگاه‌ها، نوآوری و کاربردهای ان در صنعت، ارتقای جایگاه و اعتبار علمی نویسندگان در سطح جهانی.

چاپ کتاب توسط انتشارات معتبر Springer می‌تواند تأثیرات قابل‌توجهی هم در سطح پژوهش و توسعه هوش مصنوعی در ایران و هم در سطح جهانی داشته باشد. در سطح داخلی می‌توان به مواردی نظیر ارتقاء جایگاه علمی و پژوهشی ایران در سطح جهانی، الهام‌بخشی برای پژوهشگران و دانشجویان ایرانی، تقویت همکاری‌های علمی و تحقیقاتی داخلی، تسهیل توسعه فناوری‌های نوین در صنعت بر شمرد. در سطح جهانی نیز انتشار این کتاب می‌تواند به پیشرفت علمی جهانی در حوزه هوش مصنوعی و سیستمهای توصیه گر، تسریع در پذیرش و استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر در صنعت جهانی، افزایش همکاری‌های علمی و تحقیقاتی و شتاب‌دهی به تحقیق و توسعه در حوزه نوین هوش مصنوعی کمک کند.

پیش بینی شما برای توسعه سامانه‌های توصیه‌گر در ایران و جهان چیست؟

توسعه سامانه‌های توصیه‌گر و به خصوص نوع خاصان که مبتنی بر نشست است در ایران و جهان به شدت با روندهای توسعه و پیشرفت در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و داده‌کاوی ارتباط دارد. این حوزه به سرعت در حال تکامل است و فرصت‌های زیادی برای نوآوری و تحقیق در این زمینه وجود دارد. در آینده، سامانه‌های توصیه‌گر به‌طور فزاینده‌ای قادر خواهند بود تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده‌تر و دقیق‌تری برای کاربران ارائه دهند. با پیشرفت‌های بیشتر در یادگیری عمیق، مدل‌های توصیه‌گر قادر خواهند بود پیش‌بینی‌های بهتری از نیازها و خواسته‌های کاربران با دقت بالاتری ارائه دهند.

چشم‌انداز آینده نشان می‌دهد که استفاده از داده‌های متنی، تصویری، سیگنال‌های رفتاری و حتی احساسات کاربران می‌تواند دقت توصیه‌ها را به میزان قابل‌توجهی افزایش دهد. علاوه بر این، سیستم‌های توصیه‌گر در آینده می‌توانند از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهینه‌سازی تعاملات به‌صورت لحظه‌ای (Real-time) بهره ببرند، به‌طوری که به‌طور مداوم با کاربران تعامل داشته و از بازخوردهای آن‌ها برای بهبود و تطبیق توصیه‌ها استفاده کنند. این فناوری‌ها می‌توانند تأثیرات قابل‌توجهی در زمینه‌هایی مانند سلامت روانی، عدالت اجتماعی و حتی کمک به تصمیمات اخلاقی در محیط‌های آنلاین و آفلاین داشته باشند.

پیش‌بینی‌هایی درباره روندهای آینده سیستم‌های توصیه‌گر و نوع خاص آن مبتنی بر نشست و تأثیر هوش مصنوعی بر این حوزه ارائه شده است. این بخش به خوانندگان کمک می‌کند تا درک بهتری از مسیر تکامل این فناوری داشته باشند. آینده‌نگری در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر نشست، به ویژه در زمینه‌های استفاده از داده‌های چندمنبعی، فناوری‌های نوین، بهبود تعاملات و رعایت حریم خصوصی، می‌تواند تحولی بزرگ در کارایی و دقت این سیستم‌ها ایجاد کند که موجب بهبود کیفیت خدمات و رضایت بیشتر کاربران خواهد شد.

به‌طور خلاصه، توصیه‌هایی برای پژوهشگران جوان فعال در حوزه سامانه‌های توصیه‌گر وجود دارد که می‌تواند مسیر پیشرفت آن‌ها را هموارتر کند. مهم‌ترین آن، تسلط بر مباحث بنیادی و پیشرفته هوش مصنوعی است. آشنایی عمیق با مفاهیمی نظیر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، زیربنای موفقیت در این حوزه محسوب می‌شود. همچنین، یادگیری فناوری‌های نوینی مانند یادگیری تقویتی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، و تحلیل داده‌های کلان (Big Data Analytics) نیز بسیار ضروری است. پژوهشگران جوان باید تلاش کنند در پروژه‌های عملی مرتبط با داده‌های کلان و یادگیری عمیق مشارکت داشته باشند تا مهارت‌های خود را در محیط‌های واقعی تقویت کنند. یکی دیگر از اقدامات کلیدی، همکاری با صنایع و کسب‌وکارها است. مشارکت در پروژه‌های صنعتی یا فعالیت در استارتاپ‌ها به پژوهشگران این امکان را می‌دهد تا با چالش‌های واقعی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های توصیه‌گر آشنا شوند و دیدگاه عملی‌تری به دست آورند.

علاوه بر این، مطالعه مداوم مقالات علمی جدید، حضور در کنفرانس‌های بین‌المللی و همکاری با محققان برجسته از سراسر جهان می‌تواند به پژوهشگران کمک کند تا در جریان آخرین پیشرفت‌ها و روندهای حوزه خود قرار بگیرند. این اقدامات نه‌تنها موجب تقویت دانش و مهارت‌ها می‌شود، بلکه فرصت‌هایی برای شبکه‌سازی علمی و همکاری‌های بین‌المللی ایجاد می‌کند.

انتهای پیام