الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور: ما هو، وكيف يعمل، وأمثلة

يتمتع البشر بقدرة فطرية على تمييز الأشياء والأشخاص والحيوانات والأماكن بدقة من الصور الفوتوغرافية. الذكاء الاصطناعي هو التقنية الأساسية التي تُمكّن الحواسيب من تحليل البيانات البصرية وتفسيرها. مع ذلك، لا تتمتع الحواسيب بالقدرة على تصنيف الصور. ومع ذلك، يمكن تدريبها على تفسير المعلومات البصرية باستخدام تطبيقات الرؤية الحاسوبية وتقنية التعرف على الصور.

باعتباره فرعًا من الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، يجمع التعرّف على الصور بين تقنيات التعلم العميق لدعم العديد من حالات الاستخدام في العالم الواقعي. ولإدراك العالم بدقة، يعتمد الذكاء الاصطناعي على الرؤية الحاسوبية. أما التعرّف البصري فهو عملية تكنولوجية أوسع تُمكّن الحواسيب من تفسير الصور الرقمية والمحتوى المرئي، مما يسمح بتحليل وفهم متقدمين لمختلف التطبيقات.

بدون مساعدة تقنية التعرف على الصور، لا يمكن لنموذج الرؤية الحاسوبية اكتشاف الصور وتحديدها وتصنيفها. لذلك، يجب أن يكون برنامج التعرف على الصور القائم على الذكاء الاصطناعي قادرًا على فك تشفير الصور وإجراء تحليل تنبؤي. ولتحقيق ذلك، تُدرّب نماذج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات ضخمة لتقديم تنبؤات دقيقة.

وفقًا لـ Fortune Business Insights ، بلغت قيمة سوق تقنية التعرف على الصور العالمية 23.8 مليار دولار في عام 2019. ومن المتوقع أن يرتفع هذا الرقم إلى 86.3 مليار دولار بحلول 2027، بمعدل نمو سنوي مركب بلغ 17.6% خلال الفترة المذكورة. ويقود رواد الصناعة تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي البصري والرؤية الحاسوبية في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والمركبات ذاتية القيادة، مما يُسرّع نمو السوق.

ما هو التعرف على الصور؟

يستخدم التعرّف على الصور تقنياتٍ وأساليبَ لمساعدة أجهزة الكمبيوتر على تحديد العناصر المهمة في الصورة، وتصنيفها، وتمييزها. تعمل هذه التقنية من خلال اكتشاف السمات الرئيسية والخصائص المرئية داخل الصور، وهي ضرورية لاسترجاع الصور والتعرّف عليها بدقة استنادًا إلى محتواها.

في حين أن البشر يُعالجون الصور ويصنفون الأشياء داخلها بسهولة تامة، يستحيل على الآلة القيام بذلك إلا إذا دُرِّبَت خصيصًا على ذلك. تُدرَّب نماذج التعلم العميق على تحليل الصور من خلال استخراج هذه السمات الرئيسية والخصائص البصرية وتفسيرها. وينتج عن التعرّف على الصور تحديد وتصنيف الأشياء المُكتَشَفة بدقة إلى فئات مُحدَّدة مُسبقًا، وذلك بمساعدة تقنية التعلم العميق.

كيف يعمل نظام التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي؟

كيف يفسر البشر المعلومات المرئية؟

تساعدنا شبكاتنا العصبية الطبيعية على التعرّف على الصور وتصنيفها وتفسيرها بناءً على تجاربنا السابقة ومعارفنا المكتسبة وحدسنا. وبالمثل، تساعد الشبكة العصبية الاصطناعية الآلات على التعرّف على الصور وتصنيفها. ولكن يجب تدريبها أولًا على التعرّف على الأشياء في الصورة.

يعد جمع البيانات بشكل فعال وإعداد صور عالية الجودة ومُصنفة خطوات أساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعرف على الصور وتصنيفها بدقة.

لكي تنجح تقنية كشف الأجسام، يجب تدريب النموذج أولًا على مجموعات بيانات صور متنوعة باستخدام أساليب التعلم العميق. ولضمان تعلم نموذجي متين، من المهم استخدام مجموعات بيانات تدريب متنوعة وتطبيق تصنيف شامل للصور، مما يُحسّن تعميم النموذج ويزيد دقته.

بخلاف التعلم الآلي، حيث تُحلَّل بيانات الإدخال باستخدام الخوارزميات، يستخدم التعلم العميق شبكة عصبية متعددة الطبقات. هناك ثلاثة أنواع من الطبقات: الإدخال، والطبقة المخفية، وطبقة الإخراج. 

• طبقة الإدخال: يستقبل بيانات الصورة الأولية (بكسل).
• الطبقة(الطبقات) المخفية: معالجة المعلومات عبر مراحل متعددة، واستخراج الميزات.
• طبقة الإخراج: إنشاء نتيجة التصنيف أو التعريف النهائية.

نظرًا لأن الطبقات مترابطة ، تعتمد كل طبقة على نتائج الطبقة السابقة. لذلك ، فإن مجموعة البيانات الضخمة ضرورية لتدريب الشبكة العصبية بحيث يميل نظام التعلم العميق لتقليد عملية التفكير البشري ويستمر في التعلم.

[اقرأ أيضًا: الدليل الكامل لتعليقات الصور]

كيف يتم تدريب الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصورة؟

يرى الحاسوب الصورة ويعالجها بشكل مختلف تمامًا عن البشر. فالصورة، بالنسبة للحاسوب، هي مجرد مجموعة من البكسلات - إما كصورة متجهة أو نقطية. في الصور النقطية، يُرتب كل بكسل على شكل شبكة، بينما في الصور المتجهة، تُرتب البكسلات على شكل مضلعات بألوان مختلفة. لمهام محددة للتعرف على الصور، يمكن للمستخدمين استخدام نموذج مخصص أو حتى تدريب نموذجهم الخاص، مما يتيح مرونة ودقة أكبر عندما تكون النماذج القياسية غير كافية.

أثناء تنظيم البيانات، تُصنّف كل صورة وتُستخرج خصائصها المادية. وأخيرًا، يُحوّل الترميز الهندسي إلى تسميات تصف الصور. تُعد هذه المرحلة - جمع الصور وتنظيمها ووضع العلامات عليها والتعليق عليها - بالغة الأهمية لأداء نماذج الرؤية الحاسوبية. يُعدّ وضع العلامات على الصور وتحديد هويتها أمرًا بالغ الأهمية لمهام التعرف على الكائنات وكشفها، مما يضمن قدرة النماذج على تصنيف الكائنات وتحديد مواقعها بدقة داخل الصور.

بمجرد تطوير مجموعات بيانات التعلم العميق بدقة، تعمل خوارزميات التعرف على الصور على استخلاص أنماط منها. يتضمن اكتشاف الصور تحديد مواقع الأجسام داخل الصورة باستخدام مربع أو مربعات محيطة، مما يدعم تحليل الصور والتعرف عليها وتحريرها من خلال توفير معلومات مكانية حول الأجسام المكتشفة.

تساهم هذه العمليات في تحسين الدقة وتعزيز تجربة المستخدم في تطبيقات التعرف على الصور.

التعرف على الوجه:

يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف على الوجوه من خلال رسم ملامح وجه الشخص وإجراء تحليل للوجه للتعرف على الهوية والعاطفة والتعرف الديموغرافي، ثم مقارنتها بالصور الموجودة في قاعدة بيانات التعلم العميق لإيجاد تطابق.

يتم استخدام التعرف على الوجه على نطاق واسع في الأجهزة الذكية وأنظمة الأمان للتحقق من الهوية والتحكم في الوصول.

تستفيد الأنظمة الحديثة من بث الفيديو من الكاميرات الرقمية وكاميرات الويب لتمكين اكتشاف الوجه وتحليله في الوقت الفعلي.

تحديد الكائن:

تساعدك تقنية التعرف على الصور على تحديد الأشياء المهمة في جزء محدد من الصورة، باستخدامها لتحديد وتصنيف العناصر. في البيئات الصناعية، يُستخدم تحديد الأشياء للأتمتة ومراقبة الجودة، مما يُمكّن الروبوتات من مسح العناصر واسترجاعها وفرزها بكفاءة. يعمل البحث البصري أولًا بتحديد الأشياء في الصورة ومقارنتها بالصور على الإنترنت. كما تستفيد كاميرات المراقبة من تحديد الأشياء للمراقبة الفورية وكشف التهديدات.

كشف النص:

يساعد نظام التعرف على الصور أيضًا على اكتشاف النصوص من الصور وتحويلها إلى صيغة قابلة للقراءة آليًا باستخدام التعرف الضوئي على الحروف. يمكن أن يتضمن تطبيق التعرف على الصور ميزة الكشف عن النصوص كميزة أساسية، مما يُمكّن المستخدمين من استخراج ومعالجة المعلومات النصية من الصور أو المستندات الممسوحة ضوئيًا.

أهمية التعليق التوضيحي على الصور من قبل الخبراء في تطوير الذكاء الاصطناعي

يُعدّ وسم البيانات وتصنيفها عمليةً تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا بشريًا كبيرًا. تُعد هذه البيانات المُصنّفة بالغة الأهمية، إذ تُشكّل أساس قدرة خوارزمية التعلم الآلي على فهم الإدراك البصري البشري وتكراره. يُعدّ الشرح التوضيحي عالي الجودة مهمًا بشكل خاص لحلول التعرف على الصور، التي تعتمد على بيانات مُصنّفة دقيقة لتحقيق نتائج موثوقة. في حين أن بعض نماذج التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي يمكنها العمل بدون بيانات مُصنّفة باستخدام التعلم الآلي غير المُشرف، إلا أنها غالبًا ما تكون مصحوبة بقيود كبيرة. لبناء خوارزمية التعرف على الصور التي تُقدّم تنبؤات دقيقة ودقيقة، من الضروري التعاون مع خبراء في مجال شرح الصور.

في مجال الذكاء الاصطناعي، تتضمن عملية شرح البيانات تصنيفًا دقيقًا لمجموعة بيانات - غالبًا ما تحتوي على آلاف الصور - عن طريق تعيين علامات ذات معنى أو تصنيف كل صورة ضمن فئة محددة. تفتقر معظم المؤسسات التي تُطوّر برمجيات ونماذج تعلّم آلي إلى الموارد والوقت اللازمين لإدارة هذه المهمة الدقيقة داخليًا. يُعدّ الاستعانة بمصادر خارجية لهذه المهمة استراتيجية ذكية وفعّالة من حيث التكلفة، تُمكّن الشركات من إنجاز العمل بكفاءة دون عناء التدريب والحفاظ على فريق تصنيف داخلي. كما يُمكن دمج البيانات المُشرحة بسلاسة مع الأنظمة الحالية، مما يُحسّن وظائفها ويدعم النشر الفعال لحلول الذكاء الاصطناعي.

لا يدعم التعليق الدقيق تدريب النموذج فحسب، بل يمكّن أيضًا أنظمة الذكاء الاصطناعي من معالجة المدخلات المرئية وتحليل المحتوى المرئي عبر تطبيقات مختلفة، بما في ذلك تصفية الصور غير المناسبة لتعديل المحتوى وتحسين تجربة المستخدم.

التحديات في التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي

• جودة بيانات رديئةتحتاج النماذج إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة. فبدون تنوع كافٍ، قد تكون التوقعات متحيزة أو غير دقيقة.
• تعقيد العالم الحقيقي:الإضاءة والزوايا والخلفيات المزدحمة تجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي التعرف على الكائنات بدقة.
• التعليقات التوضيحية التي تستغرق وقتًا طويلاً:إن وضع العلامات على الصور للتدريب يعد عملية بطيئة ومكلفة، ولكنها ضرورية للحصول على نماذج دقيقة.
• مرونة محدودة:غالبًا ما تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على مهمة واحدة صعوبة في التكيف مع التطبيقات الجديدة.
• مشاكل خصوصية:إن المخاوف بشأن إساءة الاستخدام، مثل المراقبة والتعرف على الوجه، تثير أسئلة أخلاقية.
• المخاطر الأمنية:قد تؤدي التغييرات الصغيرة في الصور إلى خداع أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى نتائج غير صحيحة.
• ارتفاع التكاليفيتطلب تدريب الذكاء الاصطناعي أجهزة قوية وطاقة كبيرة، وهو ما قد يكون مكلفًا.
• الافتقار إلى الشفافية: غالبًا ما تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي مثل "الصناديق السوداء"، مما يجعل من الصعب فهم قراراتها.