
Computer vision is the concept of enabling machines to interpret and analyze visual information from the world.تعتمد الرؤية الحاسوبية على الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks, CNN). تعكس بنيتها تركيب القشرة البصرية: الخلايا البسيطة تستجيب للخطوط بزاوية معينة، والخلايا المعقدة تستجيب لتوليفاتها. تقوم الطبقة الالتفافية بمسح الصورة بنافذة صغيرة، وتضربها بالمرشح (filter) لتنتج خرائط المعالم (feature maps). وتقوم عدة طبقات من هذا القبيل بتجميع تمثيلات متزايدة التجريد: من الحواف والنسيج إلى أجزاء الأشياء والوجوه الكاملة. تستخدم الأنظمة الحديثة أيضًا آلية الانتباه (attention mechanism) والمحولات (transformers)، حيث تعالج الصورة كسلسلة من البقع (patches).
وتعتبر نقطة الانطلاق عمل هوبل وويزل (1959) حول بنية القشرة البصرية، الذي ألهم النماذج الهرمية. في عام 1963، طبق لاري روبرتس برنامج «Blocks World» الذي يفسر صور المكعبات. وفي السبعينيات، تطورت الأساليب الهندسية بنشاط. وفي التسعينيات، ظهرت أول كواشف فعالة للحواف. وقد اقترح يان ليكون الشبكات الالتفافية عام 1989 واستخدمها للتعرف على الأرقام. وجاء التحول الحقيقي عام 2012، عندما قدم أليكس كريجفسكي وزملاؤه شبكة AlexNet التي استخدمت وحدات معالجة الرسوميات (GPU) – فارتفعت الدقة على ImageNet من حوالي 74% إلى حوالي 84%. وفي السنوات التالية، تعمقت البنى: VGG، وResNet (2015) التي عالجت مشكلة تلاشي التدرجات عبر الوصلات التجاوزية. ومنذ عام 2020، نقلت محولات الرؤية (Dosovitskiy وآخرون) آلية الانتباه الذاتي إلى الصور، وتعلمت نماذج مثل DALL·E 2 وStable Diffusion توليد صور جديدة من وصف نصي.
اللبنة الأساسية هي الالتفاف: نواة بحجم k×k تُضرب عنصرًا بعنصر مع جزء من الصورة، ويُجمع الناتج. تقوم طبقة التجميع (pooling) بتقليل الدقة وإبراز الأهم. وتستقبل الطبقات المترابطة بالكامل متجه المعالم النهائي وتصدر التنبؤ. ويتم التدريب بطريقة الانحدار التدريجي (gradient descent) مع الانتشار العكسي للخطأ. في الأنظمة الحديثة، غالبًا ما يُدرَّب نموذج كبير مسبقًا على مجموعات بيانات ضخمة (ImageNet-21k) ثم يُعاد تدريبه على مهمة محددة (transfer learning). ولتوليد الصور، تُستخدم المشفرات التلقائية المتغيرة (VAE)، والشبكات التوليدية التنافسية (GAN)، ومؤخرًا النماذج الاحتمالية الانتشارية (diffusion models) التي تزيل التشويش تدريجيًا من حقل عشوائي أولي حتى الحصول على صورة واضحة.
تتعرف السيارة على إشارات المرور والمشاة في الوقت الفعلي لتفعيل الفرامل أو تنبيه السائق في الوقت المناسب.
يستطيع تطبيق «ترجمة جوجل» ترجمة النص على صورة قائمة الطعام في الوقت الفعلي: توجه الكاميرا إلى النص بلغة أجنبية، فيظهر على الشاشة بالعربية – كل ذلك بفضل التعرف على الصورة وفهمها.




















