بایگانی برچسب: s

برنامه نویسی

با هوش مصنوعی، ریاضی ۱ رو پاس کن!

۱ دیدگاه

دقیقا دو هفته پیش، در نسخه انگلیسی وبلاگ در مورد YOLOv5 نوشتم (لینک) و توضیح دادم که چرا این مدل هوش مصنوعی برای تشخیص اشیاء رو دوست دارم (و حتی چرا شما باید دوستش داشته باشید) و خب طبیعتا دوست داشتم یک پروژه خیلی خیلی ساده و در عین حال باحال هم با این مدل انجام بدم.

ایده‌های زیادی در سر داشتم. برای مثال ایده بازی Red Light – Green Light که در سریال اسکوییدگیم همه دیدیم. اما این ایده علیرغم خوب بودنش، آنچنان کاربردی نبود. پس تصمیم من برآن شد که یک نرم‌افزار دیگر توسعه بدم. نرم‌افزاری که هم چالش داشته باشه، هم در نهایت یک کاربرد درست ازش بشه درآورد.

نمی‌دونم شما یادتونه یا نه، اما نرم‌افزار سیمبولب، دروانی خیلی خاص و معروف شد. به همین خاطر، تصمیم من هم این شد که سیمبولب رو دوباره بسازم و بعد از این که نتایج مورد نظرم رو گرفتم در موردش وبلاگ بنویسم. پس این شما و این ماجرایی که من داشتم تا این نرم‌افزار رو بسازم.

نتیجه حل مساله توسط هوش مصنوعی

گام اول: طرح مساله

در هر پروژه‌ای، اولین گام اینه که مطرح کنیم چه مشکلی رو باید حل کنیم. یا به قول دنیل کوهن Look for the pain. خب دردی که ما اینجا به دنبال حل کردنش بودیم، چی بود؟ این که بسیاری از دانش‌آموزا و دانشجوها سر ریاضی عمومی یا Calculus مشکل دارند. این مشکل ریشه‌ش کجاست؟ برای من شخصا مهم نیست که این ریشه رو بررسی کنم (البته به معنای این نیست که نظری در موردش ندارم، اما از حوصله این مطلب خارجه).

حالا درد این که بسیاری از دانشجوها و دانش‌آموزها مشکل دارند، چطور میشه براشون یک مسکن خوب تجویز کرد؟ بعنوان یک مهندس هوش مصنوعی، یا بهتر بگم مهندس بینایی ماشین در ذهنم این ایده چرخید و اون این بود که:

یک نرم‌افزار هوش مصنوعی وجود داشته باشه که از روی عکس مساله، پاسخ نهایی یا راه‌حل رو به افراد بده.

و این پروژه، در نظر پروژه بسیار بسیار بزرگی بود اما در نهایت، پروژه ساده‌ای شد. در ادامه، در راهی که طی شد توضیح خواهم داد.

گام دوم: انتخاب ابزار

گام دوم برای من، انتخاب ابزار بود. اول از همه می‌خواستم برم سراغ OCR های آماده برای تشخیص مسائل پارامتری مثل x و y و … . اما بعد دیدم که اینجا علاوه بر حروف و اعداد، نشانه‌ها هم هستند. ضمن این که به شکلی باید توان و … هم تشخیص داد. پس کمی پروژه رو نگه داشتم تا به ابزارها فکر کنم.

بعد از مدتی تحقیق و تفحص، به دارک‌نت رسیدم که برای ترین کردن YOLOv3 و YOLOv4 استفاده میشه و خب دارک‌نت مشکلات زیادی هم با خودش به همراه داره. برای مثال کاملا در سی‌پلاس‌پلاس نوشته شده و روی سیستم‌های مختلف باید از نو کامپایل بشه. با CPU درست کار نمی‌کنه. کامپایل کردنش روی مک یا ویندوز دردسره و انتقال دادنش به Google Colab هم می‌تونه تا حد زیادی مشکل‌ساز بشه.

بعد از اون الگوریتم YOLOv5 رو کشف کردم. تقریبا همه مراحل کاملا پایتونی پیش می‌رفت و این عالی بود. کم کم دیدم که میشه بعد از ترین کردن قضیه، از pytorch هم استفاده کرد و اشیاء رو تشخیص داد و از اون بهتر این بود که در تشخیص اشیاء، می‌شد خروجی pandas هم گرفت که مختصات شیء مورد نظر به همراه لیبلش در اون data frame خاص موجود بودند. پس به این شکل تشخیص این که ما با چه چیزی روبرو هستیم هم ساده‌تر از گذشته می‌شد.

وقتی این ابزار رو با چند چیز مختلف تست کردم، نوبت این رسید که در این پروژه حتما ازش استفاده کنم. اما این تمام ماجرا نیست. دقیقا وقتی که سمت OCR ماجرا هندل می‌شد، یک بحث خیلی مهم می‌موند. بحث این که چطوری باید مساله حل بشه؟ برای حل مساله هم از Wolfram Alpha گفتم کمک می‌گیرم.

خب حالا نوبتی هم باشه، نوبت اینه که داده‌های مورد نیاز رو جمع کنیم. قبل‌تر در مورد راه‌هایی که شما می‌تونید برای جمع‌آوری داده استفاده کنید، صحبت کردم و می‌تونید از اینجا بخونیدش.

نمونه داده‌های پروژه
نمونه داده‌های استفاده شده در این پروژه

گام سوم: جمع‌آوری داده

برای جمع‌آوری داده‌ها، نیازمند این بودم که روی چند سطح مختلف (وایت‌برد، کاغذ A4 و همچنین کاغذ خط‌دار) و با چند دست‌خط مختلف، مسائل ریاضی رو بنویسم. بعد از نوشتن مسائل ریاضی، از دوستانم خواهش کردم که روی صفحات مختلف و همچنین وایت‌برد، مسائل ریاضی رو بنویسند.

بعد از این که مسائل ریاضی رو روی این سطوح و با دست‌خط‌های مختلف داشتم، نوبت عکاسی ازشون بود. از هر بار نوشتن، چندین عکس از چند زاویه گرفتم. چرا که زوایای مختلف باعث میشن توزیع نور هم در تصاویر یکسان نباشه و این خودش یک مرحله data augmentation رو برای من کاهش می‌داد.

حالا یه حجم زیادی داده دارم، باید بعدش چی کار کنم؟ پاسخ ساده‌ست. الان زمانیه که ما وارد مرحله پیش‌پردازش داده میشیم.

گام چهارم: پیش‌پردازش داده

بعد از این که ما داده‌های مورد نیاز خودمون رو جمع کردیم، نیازمند اینیم که داده رو پیش‌پردازش کنیم. به طور کلی، پیش‌پردازش داده به پروسه‌ای گفته میشه که در اون قراره داده ها تمیز بشن، تغییر کنند (یا به قولی data augmentation رخ بده)، برچسب زده بشن و داده‌های غیرلازم (یا همون نویز) دور ریخته بشه.

اولین مرحله برای من اینجا، تکه تکه کردن عکس بود. شاید فکر کنید که برای تکه تکه کردن عکس، از ابزار خاصی استفاده کردم یا کدی زدم. باید بگم که خیر، ابزارم دقیقا ادوبی فتوشاپ و ابزار Slice بود. بعدش با قابلیت save for web آمدم و عکس‌های قطعه‌قطعه شده رو ذخیره کردم. پس از ذخیره نهایی عکس‌ها، نیاز بود که عکس‌ها برچسب زده بشن.

برچسب‌ها، در مرحله آموزش مدل، به ما کمک می‌کنند که اشیاء رو در تصاویر پیدا کنیم. این برچسب‌ها در مراحل بعدتر به کمک ما میان تا بتونیم مسائل یافت شده رو به ولفرام‌آلفا بدیم تا برامون حلش کنه. پس لازم بود که این اتفاقات بیفته.

پروسه برچسب‌زنی

گام پنجم: آموزش مدل YOLOv5

و اما گام یکی مونده به آخر دقیقا این بود که مدل آموزش داده بشه. آموزش این مدل با pytorch به شدت سرراست و راحته و کلش اجرا کردن یک دستور در ترمیناله. باز با این حال، مشکلات عدیده‌ای داشتم. برای مثال روی لپتاپ شخصی چون GPU مناسب نداشتم، آموزش به شدت طولانی می‌شد. آموزش رو به Google Colab منتقل کردم و چون پلن رایگان داشتم، اونجا هم یک سری داستان جدیدتر پیش آمد. اما بهرحال هرطور که شد، مدل آموزش داده شد و نتایج خوبی هم ازش گرفتم.

در مورد آموزش مدل و نحوه کار اون به زودی محتوای آموزشی جدیدی تولید خواهد شد که به تفصیل در اون توضیح میدم چطور می‌تونید YOLOv5 رو خودتون آموزش بدید و باهاش کار کنید. در حال حاضر، توضیح مراحل آموزش تا حد زیادی از حوصله این پست وبلاگ خارجه.

و گام نهایی: آزمایش مدل و نوشتن رابط ولفرام آلفا

پس از این که مدل آموزش داده شد، نیاز بود چندین خط کد پایتون نوشته شه برای چند منظور. اول این که وزن‌هایی که لازم بود از مدل آموزش‌داده‌شده، لود کنه. دوم این که یک عکس رو از ورودی بگیره و مراحل inference رو روش انجام بده و در نهایت، اگر کاربرخواست اون رو بفرسته به ولفرام آلفا و مرورگر رو براش باز کنه.

برای این مرحله، برخلاف باقی مراحل وقت زیادی نذاشتم ولی با این حال کدش (بدون وزن‌ها) در گیت‌هاب شخصی من موجوده و می‌تونید نگاهی بندازید. البته که به زودی گیت‌هاب بروزرسانی میشه و شما قادر خواهید بود که وزن‌ها رو هم دانلود کنید. اما فعلا وزن‌ها در دسترس نیستند.

در نهایت هم برای این که عملکرد قضیه رو ببینید، این ویدئو کوتاه رو می‌تونید تماشا کنید که هم inference رو تست می‌کنیم هم حل مساله با ولفرام رو:

جمع‌بندی و مشکلات این نرم‌افزار

این پروژه به عنوان یک پروژه تفریحی، واقعا تفریح خوب و سالمی بود و کلی یادگیری برای من داشت. یادگیری دقیق‌تر و عمیق‌تر YOLOv5، یادگیری دقیق‌تر و عمیق‌تر PyTorch و از همه مهم‌تر درگیر شدن با چند مساله و به قولی، دردهای دنیای واقعی. از نتیجه کاملا راضی بودم و هستم، اما فکر نکنم در آینده این پروژه خیلی برام راضی‌کننده باشه.

احتمالا بعد از مدتی به این پروژه برگردم و بزرگترین مشکلش – یعنی شباهت زیاد ورودی‌ها به هم – رو طور دیگری هندل کنم. برای این که ببینیم یه چیزی در پوزیشن توان یه چیز دیگه قرار گرفته یه چاره‌ای بیاندیشم و … . خلاصه که راه برای بهبودش زیاده و این بهبود‌ها رو شخصا پیگیر هستم که در این پروژه اعمال کنم. شاید هم لازم باشه داده ورودی رو افزایش داد یا حتی مدل مورد استفاده رو عوض کرد.

در نهایت، از شما بابت وقتی که برای خوندن این مطلب گذاشتید، ممنونم. امیدوارم که این مطلب مفید واقع شده باشه و به دردتون خورده باشه. ضمن این که اگر به این تیپ مسائل و مطالب علاقمند هستید، می‌تونید من رو در ویرگول هم دنبال کنید و اونجا هم مطالبم رو بخونید. اگرچه در ویرگول عمده مطالبم مرتبط با بیزنس، موفقیت و ایناست.

در نهایت از شما خواهش می‌کنم که اگر این مطلب براتون مفید بود، یک قهوه به انتخاب خودتون مهمانم کنید تا موقع نوشیدن قهوه به یادتون باشم و از این دست مطالب، بیشتر تولید کنم.

Share
انرژی‌های تجدید پذیر, برنامه نویسی, رایانه و اینترنت

هرآنچه باید در مورد خودروهای خودران بدانید!

دیدگاه‌تان را بنویسید:

مدتی پیش بود که خبری شنیدم مبنی بر عرضه یک مینی‌تراک خودران از طرف کمپانی سوئدی ولوو (لینک) و به قدری برام جذاب بود که خواستم بسیار بیشتر از گذشته، در مورد مفهوم «خودروی خودران» تحقیق و تفحص کنم و حتی ازشون بنویسم. نتیجه شد که الان در حال نوشتن این مطلب هستم.

ابتدا که بحث خودروهای خودران خیلی مطرح شد، سال ۲۰۱۴ بود و تسلا قابلیت «خلبان خودکار» (یا البته بهتره در این مورد خاص، بگیم راننده خودکار) رو برای خودروهاش معرفی کرد. اگر می‌خواهید در مورد اتوپایلت تسلا بیشتر بدونید هم می‌تونید این لینک رو مطالعه کنید. ابتدا خیلی برام سوال بود که چطور میشه یک وسیله نقلیه مثل یک خودرو، کامیون و …؛ خودران باشه و نیازی به هیچ اپراتوری نداشته باشه. مثلا یکی از چیزایی که به ذهن من (و احتمالا خیلی‌های دیگه) می‌رسه، بینایی ماشین باشه. این درسته اما همه‌ش نیست.

خلاصه من دست به کی‌برد شدم تا در مورد خودروهای خودران و چیزهایی که ازشون فهمیدم به تفصیل بنویسم و تجربه و دانشم رو منتقل کنم.

هوش مصنوعی چطور یاد می‌گیره رانندگی کنه؟

خب برای این که این سوال رو پاسخ بدیم، اول لازمه که به یک سوال خیلی خیلی مهم‌تر پاسخ بدیم. ما انسان‌ها چطور یاد می‌گیریم رانندگی کنیم؟ اگر در این پاسخ از پروسه آموزش و آزمون آیین‌نامه راهنمایی و رانندگی صرف نظر بشه، ما پشت یک خودرو می‌نشینیم که یک دست کلاچ ترمز اضافه داره، روی اون تابلو و نشان مخصوصی نصب شده که به باقی راننده‌ها اطلاع میده که این ماشین مخصوص آموزشه و در نهایت، مربی ما به ما میگه که چطور ماشین رو راه بندازیم، کجا دنده عوض کنیم و کجا راهنما بزنیم و این‌ها.

بعد از این که مراحل آموزش و آزمون شهری تمام شه و ما موفق به اخذ گواهینامه رانندگی بشیم، تازه وارد فضای «واقعی» می‌شیم. البته در فضاهای واقعی اوضاع کمی تفاوت داره و تا حد زیادی اتفاقا بی‌ریخته. می‌پرسید چرا؟ چون که دیگه خودروی ما هیچ نشانی نداره که به بقیه بگه ما تازه‌کاریم و مربی هم کنار دستمون نیست (از حوصله این بحث خارجه اما یادم میاد چندسال پیش قرار بود برچسب «راننده تازه‌کار» به مدت سه‌ماه روی خودروی نوراننده‌ها چسبانده بشه) و احتمال زیاد اشتباهات کوچک ما حین رانندگی باعث بشن که مضطرب‌تر بشیم و اشتباهات بزرگی مرتکب شیم.

حالا از این بگذریم، کم کم یک موضوع مهم رو یاد می‌گیریم. موضوع چیه؟ این که «تابلوها، علائم، فرمان پلیس و … همه مهم هستند و باید بهشون توجه کرد و احترام گذاشت. اما مهم‌تر از آن‌ها، دیدن رانندگی باقی راننده‌هاست». اینجا اهمیت این موضوع کم کم روشن میشه که بفهمیم همه ما، قرار نیست عین هم رانندگی کنیم. خیلی‌ها هستند که برای هضم دل‌تنگی‌هاشون تخت‌گاز میرن. خیلی‌ها هستند که در لاین سرعت با سرعت ۴۰ تا میرن. خیلی‌ها هم درست رانندگی می‌کنن ولی راهنما نمیزنن و … . در واقع ما با تجربه می‌فهمیم که رفتار راننده‌ها چطوره و این رفتار رو آنالیز می‌کنیم و به نتایجی می‌رسیم که باعث میشن ما راننده بهتری بشیم.

حالا که در مورد رانندگی انسان اطلاعات داریم، ببینیم هوش مصنوعی چطور یاد می‌گیره؟ خیلی ساده‌ست. هوش مصنوعی هم ابتدا یک مربی نیاز داره. این مربی کیه؟ این مربی انسانه. یک نفر می‌نشینه پشت فرمان، یک دور مثلا مسیری رو طی می‌کنه و بعد از اون، هوش مصنوعی بر اساس اون دیتایی که دریافت کرده، شروع می‌کنه به آموزش دادن مدل خودش. سپس، این مدل مورد آزمون و خطا قرار می‌گیره تا به کیفیت لازم و راضی‌کننده برسه. بعد از اونه که این مدل، روی خودرو، مینی‌کامیون و … سوار میشه و یک سری آزمایش جدی‌تر روش صورت می‌گیره و در نهایت به محصول نهایی تبدیل میشه.

خودروهای خودران چه داده‌ای نیاز دارند؟

طبیعتا هرجا بحثی از هوش مصنوعی در میان باشه، نیازمند داده هستیم. گاهی این داده‌ها رو نیازه که خودمان پیدا و درست کنیم، گاهی هم باید این داده‌ها رو از جاهای مختلفی جمع‌آوری کنیم (برای این که با موضوع جمع‌آوری داده آشنا بشید هم می‌تونید این پست رو بخونید) و خب در مورد خودروهای خودران، ما نیاز داریم که داده اولیه و خام رو لااقل خودمون تهیه کنیم. باقی داده چی؟ می‌تونیم اون رو از طریق کسانی که خودروهای ما رو می‌خرند جمع‌آوری کنیم و مدل‌های خودمون رو بهبود بدیم.

حالا سوال پیش میاد که ما دقیقا چه داده‌ای نیاز داریم که به خودروی خودران بفهمونیم که باید خودران باشه؟ در این بخش از پست، سعی کردم تا حد امکان ساده‌ش کنم و توضیحش بدم. البته در نظر داشته باشید که این بخش ممکنه ناقص باشه و در آینده، کم کم می‌تونه بهبود پیدا کنه.

داده‌های علائم راهنمایی و رانندگی

خب هوش مصنوعی هم عین خودمون نیازمند اینه که آیین‌نامه رو بلد باشه. در واقع باید بتونه علائم رو تشخیص بده. البته مهم اینجا اینه که این علائم چی هستند، و بعد با باقی داده‌ای که دریافت می‌کنه بتونه در مورد نحوه رانندگی تصمیم‌گیری کنه. پس ابتدا لازمه که هزاران عکس مختلف از علائم رانندگی داشته باشیم و یک مدل خاص (معمولا از نوع Object Detection که خب می‌تونیم از مدل‌هایی مثل YOLO براش استفاده کنیم) براش آموزش بدیم. البته موضوعاتی مثل رنگ‌بندی علائم در کشورهای مختلف هم می‌تونه مساله‌ساز باشه که خب بعدتر می‌تونیم روی اون تصمیم بگیریم. مثلا یکی از این مسائل، «آبی» بودن چراغ سبز در کشور آلمانه. شما چه راه‌حلی براش دارید؟

تصویر مسیر

طبیعتا نیاز داریم که تصویری از مسیری که طی کردیم داشته باشیم. چرا؟ چون این تصویر هم به ما از موانع احتمالی، تابلوها، چراغ قرمز و … اطلاعات خوبی میده. این اطلاعات، با اطلاعاتی که از مدل قبلی کسب می‌کنیم می‌تونه به ما کمک کنه که در مسیری خاص، بهتر رانندگی کنیم. البته این هم باید در نظر بگیریم همین که در مسیری هستیم احتمال این که خودروهای دیگری هم حضور داشته باشند هست. این احتمال رو باید در نظر گرفت و طبیعتا تصویر مسیر می‌تونه از وضعیت ترافیک یک مسیر خاص هم به ما اطلاعات بده. همچنین از نوع خودروهای حاضر در مسیر، و از همه مهم‌تر، نحوه رانندگی سایرین در اون مسیر.

زاویه فرمان، میزان فشار روی پدال گاز و دفعات و شدت فشرده شدن ترمز

این هم مورد مهمیه. در واقع ما وقتی با خودرویی رانندگی می‌کنیم روی چند چیز همیشه کنترل داریم. در کیسی که ما راننده یک خودروی دستی هستیم، علاوه بر فرمان و گاز و ترمز، روی کلاچ و دنده هم کنترل داریم. اما از اونجا که خودروهای خودران عموما برقی هستند، جای «دنده عوض کردن» با Speed Control عوض شده (البته این به معنای نداشتن گیربکس یا دیفرانسیل نیست، فقط انتقال قدرت شکل دیگری به خودش گرفته) و به همین خاطر کلاچ و دنده دیگه حضور خاصی در این پروسه ندارند.

اما هنوز برای ما مهمه که چطور باید فرمان رو بچرخونیم، چطور گاز بدیم و چطور ترمز بگیریم. همه این موارد، موقع جمع‌آوری دیتا، جمع میشه. حالا موضوع اینه که این‌ها چه اهمیتی برای ما دارند؟ یکی از موارد مهم اینجا اینه که مدل ما می‌تونه بفهمه وقتی در یک فاصله خوبی ازش ماشینی قرار نگرفته، می‌تونه گاز بده. ولی وقتی ماشین مثلا در فاصله ده‌متریش قرار داره، باید کمتر گاز بده. وقتی ماشین در فاصله پنج‌متریشه، باید یواش یواش ترمز بگیره تا هم با اون ماشین برخورد نکنه و هم به ماشین‌های پشتی اطلاع بده که جلو راه بسته‌س و از این دست چیزها.

فاصله

خودروهای خودران، علاوه بر تعداد زیادی دوربین، تعداد خوبی سنسور هم برای تشخیص فواصل دارند. این سنسورها یا از نوع LiDAR (یا Light detection and ranging) یا فراصوت (Ultrasonic) یا حتی RADAR (که مخفف Radio detection and ranging است) یا ترکیبی از این موارد هستند. با استفاده از این سنسورها، فاصله از موانع، عابرین پیاده، خودروهای دیگر و … ثبت و ضبط میشه و بعدا به مدل هوش‌مصنوعی ما می‌تونه کمک بده که اینجا چه خبر بوده و در موقعیت مشابه، چه تصمیماتی باید اتخاذ کنه.

موارد دیگر

بسته به شرایطی که قراره خودروی خودران ما درش کار کنه، ما ممکنه نیاز به داده‌های دیگری داشته باشیم. به همین دلیل، از اسم بردن تک تک موارد اجتناب کرده و اگر نیاز شد بعدتر در مطلبی جداگانه در موردش خواهم نوشت.

قوانین استفاده از خودروهای خودران

در ایران هنوز بحثی از حضور خودروهای خودران مطرح نشده (و احتمالا از اونجایی که عمده این خودروها در حال حاضر ساخت امریکا هستند و هنوز حرفی از نمونه‌های ژاپنی، کره‌ای، چینی، آلمانی و … به میان نیست حالا حالاها هم مطرح نشه) و صرفا یک خبر از مخالفت پلیس راهور (لینک) با این موضوع به دست من رسیده ولی در باقی کشورها، بخصوص امریکا؛ به شدت روی قوانینی که مربوط به وسایل نقلیه خودران باشه کار میشه.

در حال حاضر، هیچ کشوری «خودروی ۱۰۰٪ بدون راننده» رو نمی‌پذیره و حتی خودروهایی که «بدون حضور راننده» به حرکت درمیان، نیازمند این هستند که توسط اپراتور کنترل بشن. این مورد، برای اینه که خودروها بدون هیچ راننده و کنترلی ممکنه موجب تصادف و آسیب به سایر خودروها، ساختمان‌ها و افراد بشن.

در مورد Auto Pilot هم که معمولا با حضور راننده‌ست، حتی قانون اینه که خودروها باید مطمئن بشن که راننده از اتوپایلت برای خوابیدن، بازی کردن با گوشی و … استفاده نمی‌کنه. مثلا در ویدئویی که در مورد تسلای مدل ۳ ساخته شده (لینک) نشون داده میشه که خودرو خودش ازتون میخواد که هر یک دقیقه یک بار، فرمان رو تکون بدید تا بفهمه که بیدارید یا حواستون پرت نشده. در ویدئوی دیگر هم نشون داده شد که اگر شما به هشدارهای ماشین توجه نکنید، ماشین خاموش میشه و حتی نمی‌ذاره چندین ساعت از اتوپایلت استفاده کنید (لینک) و تمامی این موارد، تابع قوانینیه که برای این خودروها چیده شدند.

در حال حاضر شاید قوانین شفافی برای خودران‌ها نداشته باشیم، اما قطعا چندین سال دیگر این مورد بهبود پیدا می‌کنه و قوانین جهان‌شمولی براشون تدوین خواهد شد. چرا که خودران‌ها قراره آینده صنعت حمل و نقل باشند.

جمع‌بندی و سخن آخر

تقریبا از وقتی تسلا انقدر انقلابی عمل کرد اخبارش رو دنبال می‌کردم. اما چیزی که هیچوقت در عمق و بطنش فرو نرفته بودم، تکنولوژی‌هایی بود که در محصولاتش استفاده می‌کرد. به همین خاطر، پیش نیامده بود که در مورد خودروهای خودران چیزی بنویسم (با این که سال‌ها پیش در حال کار روی پروژه خودروی دست‌ساز بودم و این پیگیری می‌تونست بهم در ساخت پروژه خودم هم کمک کنه). خلاصه پس از مدت‌ها این رو نوشتم و وقتشه یک جمع‌بندی ریزی داشته باشیم.

همونطوری که فهمیدیم، خودروهای خودران ترکیبی از چند علم و چند صنعت هستند. شاید تلالو مهندسی مکانیک، مهندسی برق و مهندسی کامپیوتر و همکاریشون با یکدیگر در همین حوزه خلاصه شده باشه. ایده خودرویی که نیاز به راننده نداشته باشه البته ایده جدیدی نیست و تقریبا از دهه ۷۰ میلادی، این ایده وجود داشته. موضوع مهم اجرا و پیاده‌سازی بوده که خب در سال‌های اخیر شاهدش بودیم. در ادامه فهمیدیم که خودروهای خودران نیازمند داده‌های زیادی هستند و از قضا این داده‌ها رو نمیشه به سادگی از اینترنت دانلود کرد و به خورد یک مدل داد و نیاز داریم که مدل رو با داده‌های به‌روز و به‌هنگام؛ آموزش بدیم.

بحث قانون هم در این میان به پیش کشیده شد و خب این موضوع، حداقل جایی که تاثیر مستقیم روی زندگی انسان مشهوده، بحث بسیار مهمیه و من شخصا امیدوارم شاهد نگارش قانون‌های درست و حسابی برای این موضوع باشیم.

سخن آخر هم این که مثل همیشه ممنونم از این که وقت گذاشتید و این مطلب رو خوندید و امیدوارم که این مطلب، مفید فایده واقع شده باشه 🙂

Share
برنامه نویسی

از کجا برای پروژه‌های هوش‌مصنوعی و علوم داده، داده مناسب تهیه کنیم؟

2 دیدگاه

خیلی از افرادی که این روزها، میخوان پروژه‌هایی در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، علوم داده و … انجام بدن یک گلوگاه بسیار بزرگ دارند و اون «داده» است. خیلی‌ها واقعا نمی‌دونن از کجا می‌تونن داده‌های مناسب پروژه‌هاشون به دست بیارن. در این مطلب، قراره که این موضوع رو پوشش بدم.

منابع مناسب داده برای پروژه‌های شما

در این بخش، با هم چندین منبع مناسب برای پیدا کردن داده رو بررسی خواهیم کرد. فقط قبل از هرچیز این رو بگم که این منابع می‌تونن تغییر کنن در طول زمان پس هرچه که در این مطلب بیان شده رو در مرداد ۱۴۰۰ معتبر بدونید و اگر مدتی بعد از انتشار این مطلب دارید مطالعه‌ش می‌کنید، با جست‌وجو و پرس‌وجو در مورد این منابع، اطلاعات به‌روزتر دریافت کنید.

Kaggle

وبسایت کگل، یک محیط تقریبا مشابه شبکه‌های اجتماعی برای دانشمندان داده و متخصصین هوش مصنوعی به حساب میاد. در این وبسایت شما می‌تونید مجموعه داده (Dataset) های خوبی رو پیدا کنید. همچنین، می‌تونید کارهایی که ملت روی اون داده‌ها انجام دادن رو در قالب Kaggle Kernel (به نوعی همون جوپیتر نوت‌بوک خودمون) ببینید و یا کارهای خودتون هم به اشتراک بذارید.

برای دسترسی به کگل، می‌تونید روی این لینک کلیک کنید.

Academic Torrents

این وبسایت هم وبسایت جالبیه (و به نوعی مرتبط با بخش بعدی). در واقع هر حرکت آکادمیکی که زده شده و اطلاعاتش هم همزمان منتشر کردند رو در خودش داره. چرا؟ چون جست و جو در محتوای آکادمیک نسبتا سخته و این وبسایت اون کار رو براتون راحت کرده. همچنین یک بخش خوبی برای مجموعه‌داده (لینک) هم در این وبسایت در نظر گرفته شده.

برای دسترسی به این وبسایت، می‌تونید از طریق این لینک اقدام کنید.

وبسایت دانشگاه‌ها

همونطوری که در بخش قبلی گفتم، بسیاری از دانشگاه‌ها (و در کل، فضاهای آکادمیک) تحقیقات زیادی انجام میدن و داده‌های اون تحقیقات رو هم معمولا منتشر می‌کنن. چرا که یکی از اصول مطالعات آماری، اینه که داده‌ها به صورت شفاف منتشر بشن (شاید دلیلش اینه که بعدها، یکی بخواد خودش اون آزمایش و مطالعه رو تکرار کنه و …).

به همین خاطر، وبسایت دانشگاه‌ها – چه ایرانی و چه خارجی – می‌تونه محل خوبی باشه برای مراجعه و پیدا کردن داده‌های خوب برای مطالعه.

دیتاست‌های متن‌باز شرکت‌ها

بسیاری از شرکت‌های بزرگ مثل گوگل، فیسبوک، آمازون و …، میان و حجم خوبی از داده‌هایی که قبل‌تر در تحقیقاتشون استفاده کردند رو به صورت اوپن‌سورس، منتشر می‌کنن. پیدا کردن این دیتاست‌ها هم اصلا کار سختی نیست.

برای مثال، در این لینک می‌تونید دیتاست‌های گوگل رو ببینید. یکی از نمونه‌هایی که خود گوگل اینجا مطرح کرده، دیتاست مرتبط با بیماری کووید-۱۹ است. (لینک)

چرا این شرکت‌ها، دیتاست‌ها رو منتشر می‌کنن؟ باز هم میگم دقیقا به همون دلیلی که دانشگاه‌ها منتشر می‌کنن. شاید افراد یا سازمان‌هایی باشن که بخوان تحقیقات و مطالعات رو برای خودشون تکرار کنند و یا نتیجه آزمایشات و … رو صحت‌سنجی کنند.

خزیدن (Crawling) صفحات وب

خب، بعضی وقتا هم داده‌ای که ما نیاز داریم، توسط شرکت‌ها یا دانشگاه‌ها منتشر نشده. پس در این حالت چه کار می‌کنیم؟ اگر داده مورد نظر، در اینترنت موجود باشه، می‌تونیم یک خزنده (Crawler) بسازیم و با اون کارمون رو پیش ببریم.

در بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی و چارچوب‌هاشون، ابزارهای بسیار خوبی برای کراول کردن صفحات وب وجود داره. یکی از بهترین نمونه‌هاش میتونه BeautifulSoup در پایتون باشه. در مطالب بعدی، احتمالا با استفاده از این ابزار، یک خزنده برای وبسایت‌های مختلف خواهیم نوشت.

دوربین، میکروفن، حرکت!

اگر داده‌های مورد نیاز ما حتی به شکلی که بتونیم کراول کنیم موجود نبود چی؟ ساده‌ست. ابزارهای ورودی خوبی برای کامپیوتر وجود داره که می‌تونه بهمون کمک کنه تا داده مورد نظر رو جمع‌آوری کنید.

گذشته از این، دوربین تلفن‌های همراه، می‌تونه منبع خوبی باشه برای جمع آوری تصاویر(پروژه‌های بینایی ماشین و …)، میکروفن‌های استودیویی برای دریافت صدا خوبن. اگر نیاز به دیتایی مثل گرما یا رطوبت نیاز دارید، طراحی مداری که این داده رو از محیط بخونه و روی دیتابیس خاصی ذخیره کنه کار سختی نیست.

جمع‌بندی

پروژه‌های هوش مصنوعی به ذات سخت نیستند. چیزی که اونها رو سخت می‌کنه، همین دیتای ورودی و تمیزکاری و مرتب کردنشه. بعضی وقتا داده‌های ما کم هستند و ما مجبور خواهیم شد که Data augmentation انجام بدیم. بعضی وقتا ممکنه نویز به قدری زیاد باشه که اصلا مرحله جمع‌آوری دیتا رو مجبور بشیم دوباره از نو انجام بدیم و … .

خلاصه هدف از این مطلب این بود که اگر پا در این عرصه گذاشتید، بدونید همیشه جایی هست که بتونید بدون مشکل، داده‌هایی رو دریافت و در پروژه‌تون استفاده کنید و از بابت نویز و …، خیالتون تا حد خوبی راحت باشه.

Share
برنامه نویسی

آغاز به یادگیری هوش مصنوعی

3 دیدگاه

در پست قبلی وبلاگ، در مورد چیستی هوش مصنوعی توضیح دادم. در این یکی پست، قصدم اینه که به شما بگم برای یادگیری هوش مصنوعی لازمه چه چیزهایی بلد باشیم و چه چیزهایی رو در طول زمان یاد میگیریم. خب، پس بریم سراغ این که برای هوش مصنوعی چه پیش‌نیازی لازمه، بعد کم کم بریم سراغ سیر یادگیری و … .

  • الگوریتم:
    این که بتونید برای یک برنامه، یک الگوریتم بهینه پیدا کنید یا پیشنهاد بدید، مهم ترین عامل در یادگیری و انجام پروژه های هوش مصنوعی به حساب میاد. اگرچه این مورد، همه جا کاربرد داره و کلا برای برنامه نویس و دولپر خوب شدن لازمش داریم؛ ولی اینجا لازمه که به الگوریتم و الفبای موضوع مسلط باشیم. پس، باید یاد بگیریم که چطور با استفاده از الگوریتم ها یک برنامه بسازیم. خب برای یادگیری الگوریتم (اگر بلد نیستید) پیشنهاد من کتاب CLRS هست. هم ترجمه این کتاب در بازار موجوده و هم زبان اصلیش در اینترنت هست.
  • برنامه نویسی :
    برای این که بتونید پروژه هوش مصنوعی انجام بدید باید برنامه نویسی بلد باشید؛ بهرحال بخشی از کامپیوتره و نمیشه ازش در رفت. گرچه ممکنه شما صرفا ایده پردازی یک پروژه هوش مصنوعی رو انجام داده باشید ولی موضوع مهم اینه که شما بتونید همون ایده رو هم چندین بار تست کنید و بعد ارائه‌ش کنید به یک تیم. پس، برنامه نویسی بلد بودن هم از شرایط یادگیری و انجام پروژه در هوش مصنوعی هست. پیشنهاد من هم برای یادگیری زبان، پایتونه که الان تبدیل شده به ابزار شماره یک پروژه های هوش مصنوعی.
  • علوم شناختی :
    علوم شناختی یا Cognitive Science ترکیبیه از روانشناسی، فلسفه ذهن، زیست شناسی مغز و علوم کامپیوتر. البته انقدر ها هم خلاصه نیست و من دارم انقدر خلاصه میگم. برای این که بتونیم پروژه های هوش مصنوعی بزنیم؛ لازم داریم که بلد باشیمش. گرچه طوریه که در حین یادگیری هوش مصنوعی هم، این موضوع رو یاد میگیریم. خیلی از ایده ها و … که در هوش مصنوعی (به ویژه شبکه های عصبی مصنوعی) مطرح شده، حاصل کار دانشمندان شناختی بوده.
شبکه عصبی مصنوعی
شبکه عصبی مصنوعی

 

  • با مغز انسان آشنا بشید!
    این مورد از مهم ترین مواردی هست که باید به عنوان کسی که کار هوش مصنوعی میکنه، بلد باشیم. کاری که ما میخوایم بکنیم این هست که یک سری اعمال انسانی مثل تفکر، تصمیم گیری و یادگیری رو برای ماشین پیاده سازی کنیم و ماشین ما قراره فکر کنه برای ما. پس، بهتره که ساختار مغز رو بشناسیم و باهاش آشنا بشیم. در این زمینه هم کتاب و رفرنس زیاد داریم.
  • از منابع مختلف استفاده کنید!!!
    و در آخر هم، استفاده از منابع متعدد مثل یوتوب، وبسایت های هوش مصنوعی و کتابها توصیه میشه. به این شکل شما میتونید به راحتی و بدون هیچ مشکلی، هوش مصنوعی یاد بگیرید و از انجام پروژه های هوش لذت ببرید.
Share
برنامه نویسی

هوش مصنوعی چیست؟

دیدگاه‌تان را بنویسید:

«هوش مصنوعی» کلمه ای نه‌چندان آشنا برای همه افرادیست که در حوزه های مربوط با IT ، کامپیوتر و رباتیک فعالیت میکنند. این کلمه هر روز شنیده میشه، و وقتی در وادی های تخصصی تر وارد میشیم، کلمات و عبارات دیگری همچون «یادگیری عمیق» ، «علم داده»، «شبکه عصبی» و … هم پا به عرصه وجود میذارن. هر کدوم دارن به یک چیزی اشاره میکنن، ولی در نهایت میرسیم به «هوش مصنوعی». هوش مصنوعی، آینده علوم کامپیوتر و حتی شاید آینده بشریت باشه!

artificial-intelligence-risk-reward-now-labs

اما هوش مصنوعی دقیقا چیه؟! چه کاربردی داره و چه طور میشه که انقدر میتونه در زندگی من و شما، مهم باشه؟ به طور کلی میشه گفت اگر رفتارهای انسانی رو بخوایم روی ماشین پیاده کنیم، میشه هوش مصنوعی ولی تعریف اصلا نمیتونه هوش مصنوعی رو توجیه یا تعریف کنه. چرا که همین الان بدون هوش مصنوعی خیلی از کارهایی که انسان میکرده (یا میکنه) رو کامپیوتر ها هم میتونن حل کنن (مثل محاسبات جبری یا منطقی ساده). ولی اگر بگیم که رفتارهای هوشمندانه انسان، مثل تفکر و تصمیم‌گیری رو روی ماشین پیاده کنیم تا حد خیلی زیادی هوش مصنوعی رو تونستیم پوشش بدیم. حالا چی شد که هوش مصنوعی انقدر مهم شد؟ انقدر برای ما ارزنده شد؟! بهتره قبل از این که جواب این سوال رو بدیم، بریم ببینیم که اصلا کاربردش چیه!

در سیستم سنتی کامپیوتر، ما وقتی بخوایم که یک برنامه بنویسیم، چی کار میکنیم؟ میایم راه حل در میاریم براش و با اون راه حل، ورودی هایی که بهمون داده شده رو به خروجی تبدیل میکنیم. این سیستم، سیستم خیلی خوبیه و همیشه و همه جا هم کاربرد داره. ولی یه جاهایی هم نمیتونه کاربردی بشه، چرا که مثلا مثل «تبدیل هر ورودی به عدد ۳» نمیشه ساختار الگوریتمیکی برای مساله پیدا کرد یا پیشنهاد داد. نتیجتا میایم و از یه سری تکنیک استفاده میکنیم که به اون جواب میرسن، ولی هیچوقت جواب کامل و دقیق نمیشه. دقیقا همونطوری که اکثر کارهای روزمره ما در زندگی پیش میره. این میشه کاربرد هوش مصنوعی. مثلا بخوام ریاضیاتی تر و کامپیوتری تر در موردش صحبت کنم، میتونم بگم که ما یک مساله داریم که پیچیدگی زمانی n داره، خب این قابل حله (هر قدر هم مزخرف باشه؛ باز با همون راه حل های سنتی قابل حل شدنه). ولی یک مساله داریم با پیچیدگی زمانی های تخیلی (مثل NP ) که در این حالت، هوش مصنوعی به ما کمک میکنه. خروجی مورد نظر ما رو ماشین دریافت میکنه و یاد میگیره که حدود اون یه خروجی تولید کنه.

چرا انقدر واسمون مهم شد؟

«اتوماسیون» یا خودکار سازی، فازهای مختلفی داشتند که در زمان های مختلف بشر سعی کرده انجامش بده. از خودکارسازی و اتوماسیون هایی که صرفا روی کاغذ پیشنهاد شدن (توسط ریاضیدانان و فلاسفه و …) و بعد از اون دوره طوری شد که این اتوماسیون ها شکل مکانیکی پیدا کردند و ماشین ها به کمک انسان اومدن که همین الان هم شما میتونید تاثیرش رو ببینید (فکر کنید مثلا یک پیچ رو بخواید بدون پیچ گوشتی باز کنید؛ یا حتی اصلا بخواید بدون خود پیچ، دو قطعه چوبی یا فلزی رو بهم متصل کنید!). یک دوره دیگه، اتوماسیون توسط کامپیوتر صورت گرفت که ما الان دقیقا وسط همون دوره داریم زندگی میکنیم. از زبان های برنامه نویسی که برای حل مسائل ابتدایی پیشنهاد شدند تا پیشنهاداتی برای تغییر در لایه های زیرین و سخت افزاری کامپیوتر. در دهه ۶۰ میلادی، پیشنهاد شد که برای کامپیوتر هوش و قدرت تفکر هم قائل بشیم و بسازیمش. اگرچه اون دوران (و حتی الان!) شدیدا به این موضوع نقد میشه (شاید بعدها در موردش بنویسم که چرا بهش نقد میشه و چرا اکثرش غلطه) ولی خود هوش مصنوعی، به خودی خود قدمی بزرگ در شکل گیری اتوماسیون های بهتر بوده.

چند مثال از کاربردهای هوش مصنوعی …

  • تشخیص تصویر : با بینایی ماشین یا Computer Vision و همون Image Processing خیلی از کارهای ما، ساده تر شده. مثلا در یکی از پروژه های IoT که مربوط به دوربین های ترافیکی میشده، ظاهرا سروری وجود داشته که وضعیت ترافیک رو بررسی میکرده، اون رو با تقاطع های دیگر مقایسه میکرده و در نهایت؛ میتونست یک زمان بندی برای قرمز و سبز شدن چراغ های اون تقاطع ها پیشنهاد بده. این به خودی خود، یک پیشرفت بزرگ در زمینه ترافیک و مهندسی شهری به حساب میاد.
  • تشخیص ساده تر بیماری ها : اگر ما نتایج آزمایش ها، اسکن ها و … رو بعنوان داده به یک کامپیوتر بدیم، و مطمئن باشیم که نتایجی که میدیم همه یک بیماری به خصوص (مثل دیابت یا سرطان) رو داشتند، فقط کافیه نتایج آزمایشات و اسکن های بیمار جدید رو به کامپیوتر بدیم، کامپیوتر با الگوهایی که بدست آورده (که اصطلاحا بهش Pattern Recognition هم گفته میشه) ، اون ها رو مقایسه میکنه و مثلا به ما میگه «شما دچار بیماری نیستید» یا میگه «از ۵۰ نشانه شما تنها ۳ نشانه دارید که نشان از این بیماری نمیدهد» و … . یعنی هوش مصنوعی، میتونه به پزشک ها و متخصصان این حوزه ها هم کمک زیادی بده!
  • ساختن اتوماتیک چیز ها : هرچیزی که فکرش رو بکنید، میتونه توسط یک کامپیوتر هوشمند به صورت اتوماتیک ساخته بشه. جمله زیادی اغراق آمیزه ولی یک حقیقته. مثلا این ویدئو ، نشان میده که چطور یک سیستم هوشمند، میتونه برای ما موسیقی بسازه، اون هم با دریافت فایل های MIDI از آهنگ های معروف . همین قضیه در مورد ساختن نقاشی و … هم موثره.

مثالی عملی تر؟

حالا به یک مثال عملی تر و شاید حتی ترسناک از هوش مصنوعی برسیم. شوی دیدنی House of Cards یا همون «خانه پوشالی» ، با استفاده از «داده کاوی» و پردازش داده های کاربران سرویس Netflix ساخته شده (منبع)، و این دقیقا همون راهیه که اسپاتیفای به ما موزیک پیشنهاد میده، گوگل نتایج جست و جو هامون رو حدس میزنه، یوتوب ویدئوهای پیشنهادی رو برای ما لیست میکنه و فیسبوک به ما دوست پیشنهاد میده! به نظرم مثال از این ها عملی تر نداریم!

[ File # csp7448789, License # 1399958 ] Licensed through http://www.canstockphoto.com in accordance with the End User License Agreement (http://www.canstockphoto.com/legal.php) (c) Can Stock Photo Inc. / iDesign

 

از کجا شروع کنم؟

برای شروع یادگیری هوش مصنوعی، به نظر من بهتره شما با مطالعه «جبر بول» و بعدش «طراحی الگوریتم» شروع کنید. برای یادگیری این مسائل کتاب CLRS ، یکی از بهترین مراجع و منابعه. بعد از این که این رو یاد گرفتید «الگوریتم ژنتیک» رو سعی کنید یاد بگیرید، چرا که این الگوریتم یک الگوریتم «بهینه ساز» هست ؛ در پست های بعدی بیشتر در موردش توضیح خواهم داد. بعد از یادگیری این مباحث شما میتونید به هرشاخه ای که میخواید وارد بشید، مثلا شخصا یادگیری عمیق برای من موضوع جذاب تری بوده و سعی دارم که یادش بگیرم! شما شاید بخواید برید سراغ دیتاماینینگ و دیتاساینس و … .

و آیا هوش مصنوعی برای ما خطرناکه؟

اجازه بدید این موضوع رو در تاپیک های جداگونه، شرح بدم و توضیح بدم. فعلا در این تاپیک قصد این بود که یاد بگیریم اصلا هوش مصنوعی چیه و به چه دردی میخوره.

موفق باشید 🙂

Share