یادگیری عمیق

در سال ۲۰۱۷، چشم‌انداز هوش مصنوعی با انتشار مقاله جریان‌ساز “Attention Is All You Need” توسط واسوانی و همکارانش برای همیشه تغییر کرد. این مقاله ترنسفورمر (Transformer) را معرفی کرد؛ یک معماری انقلابی در شبکه‌های عصبی که تکرار (RNNs, LSTMs) را به طور کامل کنار گذاشت و در عوض، پردازش موازی داده‌های متوالی را با استفاده از مکانیزم خودتوجهی (Self-Attention Mechanism) ترجیح داد.

در دنیای پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی، توانایی ترجمه زبان‌ها، خلاصه‌سازی مقالات و تولید پاسخ‌های گفتگو محور دچار یک انقلاب بزرگ شده است. در قلب این تحول عظیم، معماری Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) و مکانیزم توجه (Attention Mechanism) پیشگام قرار دارد. قبل از ظهور ترنسفورمرهای مدرن، این دو نوآوری بزرگ یکی از چالش‌برانگیزترین مسائل یادگیری عمیق را حل کردند: نگاشت توالی‌های ورودی به توالی‌های خروجی در شرایطی که طول آن‌ها با یکدیگر متفاوت است.

در عصر دیجیتال سال ۲۰۲۶، بینایی کامپیوتر (Computer Vision - CV) به یکی از تحول‌آفرین‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است. این علمی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد جهان بصری را درست مانند انسان‌ها - اگر نه بهتر - «ببینند» و تفسیر کنند. از تشخیص چهره در گوشی هوشمند شما گرفته تا پهپادهای خودران که بسته‌ها را تحویل می‌دهند، بینایی کامپیوتر همه جا حضور دارد.