هوش مصنوعی و توسعه روش های یادگیری مشارکتی

هوش مصنوعی به عنوان یکی از پیشرفته ترین فناوری های قرن بیست و یکم، توانسته است تحولات بنیادینی در شیوه های پردازش اطلاعات و تصمیم گیری ایجاد کند. با افزایش حجم داده ها و نیاز به مدل های دقیق تر، روش های یادگیری سنتی که نیازمند ذخیره سازی متمرکز داده ها هستند، با چالش های جدی از جمله حریم خصوصی و هزینه های بالای انتقال داده روبرو شده اند. در این راستا، یادگیری مشارکتی یا فدرال به عنوان یک رویکرد نوین مطرح شده است که امکان آموزش مدل های هوش مصنوعی بدون نیاز به انتقال داده های خام به سرور مرکزی را فراهم می کند. این روش با انجام فرآیند آموزش روی دستگاه های لبه ای یا کاربران محلی و ارسال تنها به روزرسانی های مدل، امنیت و حریم خصوصی داده ها را تضمین می کند. در این مقاله، به بررسی جامع مفاهیم هوش مصنوعی و توسعه روش های یادگیری مشارکتی پرداخته می شود. ابتدا اصول بنیادین و معماری سیستم های فدرال تشریح شده و سپس چالش های فنی از جمله ناهمگونی داده ها و هزینه های ارتباطی مورد تحلیل قرار می گیرند. همچنین، کاربردهای این فناوری در حوزه های بهداشت و درمان، اینترنت اشیاء و مالی بررسی شده و راهکارهای مقابله با حملات امنیتی ارائه می گردد. نتایج پژوهش نشان می دهد که یادگیری مشارکتی می تواند تعادلی میان کارایی مدل و حفظ حریم خصوصی کاربران ایجاد کند و آینده ای پایدار برای هوش مصنوعی تضمین نماید.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری مشارکتی ، یادگیری فدرال ، حریم خصوصی ، اینترنت اشیاء ، امنیت سایبری ، یادگیری ماشین توزیع شده