چگونه در سال 2023 هوش مصنوعی را به عنوان یک مبتدی یاد بگیریم (قسمت اول)

اگر از یک فرد غیرمستقیم با درک گذرا از فناوری بخواهید که هوش مصنوعی را توضیح دهد، مطمئناً آن را به روبات‌ها مرتبط می‌کند. با این حال، یک محقق هوش مصنوعی آن را اینگونه تعریف می کند: “هوش مصنوعی را می‌توان مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها در نظر گرفت که توانایی ایجاد نتایج را دارد بدون اینکه ما به آن دستور دهیم دقیقاً همان کار را انجام دهد.”

در واقع می‌توانیم هر دو پاسخ را درست بدانیم، اما به روش خاص خود. اجازه دهید سعی کنیم تعریف را خلاصه کنیم. هوش مصنوعی عبارت است از:

• موجودی هوشمند که توسط ما (انسان ها) ایجاد شده است.
• قادر به انجام و اجرای هوشمندانه وظایف است و ما حتی مجبور نیستیم به آن دستور انجام کاری را بدهیم.
• توانایی عمل و تفکر انسانی و عقلانی را دارد.

این یک شاخه جدایی ناپذیر از CS/IT است که هدف آن شبیه سازی هوش انسانی در ماشین های روباتیک است. ربات‌ها، ماشین‌ها یا به طور معمول، سیستم‌های هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی پیشرفته و الگوریتم‌های یادگیری عمیق که ماشین‌ها را هوشمند می‌کنند، نیرو می‌گیرند. با این حال، تعریف هوش مصنوعی قطعا در سال های اخیر تغییر کرده است. پیش از این، حتی یک تابع ساده برای انجام محاسبات در داخل ماشین حساب به عنوان یک جزء هوش مصنوعی در نظر گرفته می شد.

با این حال، اکنون، این فقط یک برنامه کامپیوتری صرف است. بیایید درک کنیم که سطوح مختلف هوش مصنوعی چگونه وجود دارد.

عمدتاً می‌توانیم سیستم‌های هوش مصنوعی را به 3 سطح مختلف طبقه‌بندی کنیم که عبارتند از:

1. هوش مصنوعی محدود– این همچنین به عنوان هوش مصنوعی ضعیف یا محدود شناخته می شود زیرا هدف گرا است و برای انجام کارهای ساده سطح پایین طراحی شده است. فناوری هایی مانند سیری، الکسا و غیره در این دسته قرار می گیرند. این از طریق یادگیری ماشینی انجام می شود که فقط در یک زمینه خاص تخصص دارد و آن مشکل خاص را حل می کند.
2. هوش عمومی مصنوعی – همچنین به عنوان هوش مصنوعی عمیق یا قوی شناخته می شود، که در آن ماشین ها می توانند هوش انسانی را تقلید کنند. برخی از ویژگی های آن عبارتند از: تشخیص، آزمایش فرضیه، قیاس و غیره. سیستم های تشخیص گفتار و چهره به طور کلی در این دسته قرار می گیرند. با این حال، این دسته هنوز تحت تحقیقات سنگین است و هنوز به طور کامل توسعه نیافته است.
3. ابر هوش مصنوعی – این فقط یک مفهوم مبهم است. قرار است در آینده توسعه یابد. که باید بتواند مجموعه ای از احساسات خود را ایجاد و فرموله کند، وظایف را کارآمدتر از انسان در زمینه هایی مانند محاسبات، ورزش، هنر و غیره انجام دهد.

در اینجا راهنمای مفصلی است که انواع مختلف هوش مصنوعی را توضیح می دهد.

چرا باید هوش مصنوعی یاد بگیریم؟

از نقطه نظر فنی، هدف اولیه هوش مصنوعی کمک به توانایی های انسان است و به ما اجازه می دهد تا انتخاب های استثنایی با نتایج غیرقابل تصور داشته باشیم. هوش مصنوعی تقریباً در تمام ابزارهای خودکار محبوبی که دهه‌ها پیش برای بهبود عملکرد آن‌ها ایجاد کرده‌ایم و تصمیمات حساب شده برای تولید نتایج بهتر ایجاد کردیم، استفاده می‌شود. بیایید نگاهی اجمالی به چند عنوان بیندازیم که به شما کمک می کند تا بفهمید چرا باید هوش مصنوعی را فوراً یاد بگیرید.

دوره آموزش هوش مصنوعی

1. شغل عالی

گفته می شود که هوش مصنوعی قرار است جایگزین 40 درصد مشاغل اداری و فنی شود. تقاضای بازار برای کارمندانی که در زمینه هوش مصنوعی مهارت دارند؛ طی 5 تا 6 سال گذشته دو برابر شده است. با این حال، هنوز کمبود متخصصان ماهر در این زمینه وجود دارد. علاوه بر این، در بیشتر شرکت ها، مشاغل هوش مصنوعی حدود 15 تا 20 درصد از کل مشاغل را تشکیل می دهند.

توسعه هوش مصنوعی در دو دسته مختلف امکان پذیر است – مهندسی و برنامه نویسی. در حال حاضر، هوش مصنوعی در مرحله رشد خود است و دنبال کردن شغلی در زمینه هوش مصنوعی دستمزد مناسب و همچنین فرصت‌های امیدوارکننده‌ای برای رشد در آینده را تضمین می‌کند.

در اینجا راهنمایی است که آینده هوش مصنوعی را برای شما توضیح می دهد.

شما می توانید به عنوان مهندس ML، توسعه دهنده BI، مهندس علوم داده، و غیره کار کنید. میانگین حقوق یک توسعه دهنده هوش مصنوعی در ایالات متحده بین 100000 دلار تا 150000 دلار است، در حالی که در هند بین 13 Lacs تا 16 Lacs INR متغیر است.

شرکت های برتری که مهندسان هوش مصنوعی را استخدام می کنند:

• Google DeepMind
• بایدو
• IBM
• اوبر
• اپل
• تحقیقات هوش مصنوعی فیسبوک
• مایکروسافت

2. هوش مصنوعی حجم عظیمی از داده ها را جذب می کند

این یک واقعیت است که ما روزانه بیش از 2.5 کوئینتیلیون (10^18) بایت داده بدون ساختار تولید می کنیم. رسانه‌های اجتماعی، داده‌های تولید شده از طریق گوشی‌های هوشمند و غیره همگی به این تعداد عظیم کمک می‌کنند. و در سال های آینده به طور تصاعدی به افزایش خود ادامه خواهد داد.

با در دسترس بودن چنین داده های حیاتی، شرکت ها مطمئناً می خواهند خدمات خود را به مشتریان خود بهبود بخشند. این را می توان با ساختار مناسب داده ها، و به دست آوردن بینش مفید از آنها انجام داد. به این فرآیند مهندسی داده می گویند. از این رو، تقاضای زیادی برای مهندسان داده وجود خواهد داشت که بتوانند بینش های مفیدی را برای شرکت های خود به دست آورند.

3. بهبود تجربه کاربری

هوش مصنوعی یک فناوری جداگانه نیست، اما مفهومی است که می‌تواند در فناوری‌ها یا برنامه‌های موجود برای ارائه خدمات بهتر و شخصی‌شده به مشتریان استفاده شود. به عنوان مثال، حتماً برنامه هایی مانند آمازون، یوتیوب، نتفلیکس و غیره را دیده اید که توصیه های شما را بر اساس تارییخچه مرور گذشته شما (یعنی سرچ هایی که قبلاً کرده اید) شخصی سازی می کنند. این یک نمونه مناسب از نحوه استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود UI/UX است. فن آوری هایی مانند چت بات ها، دستیارانی مانند گوگل، اتوماسیون و غیره با هم ترکیب می شوند تا چندین ویژگی مفید را به محصولات موجود اضافه کنند.

نیازی به گفتن نیست که به دلیل مزایای فراوان و کاربردهای ارائه شده توسط هوش مصنوعی، به حق به عنوان مهارت آینده در نظر گرفته می شود. این تنها به صنعت کامپیوتر محدود نمی شود، بلکه نقش مهمی در مراقبت های بهداشتی، فضا، خودرو و حتی صنعت بانک دارد. اکنون وقت آن است که دانش خود را در مورد هوش مصنوعی افزایش دهید.

پلتفرم هوش مصنوعی به زبان فارسی