هوش مصنوعی چیست؟ 

هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی فرآیند هوش انسانی را توسط رایانه ها تقلید می کند.

هوش مصنوعی به یکی از کلیدواژه های قرن بیست و یکم تبدیل شده است.  حتی اگر اصطلاح هوش مصنوعی جالب به نظر برسد، چیزی جز ریاضیات و احتمالات پشت صحنه نیست.

از نظر مفهومی، هوش مصنوعی چیز جدیدی نیست.  اولین پیشنهادات شبکه عصبی در سال 1940 ارائه شد.

اما به لطف آخرین پیشرفت ها در قدرت محاسباتی، این نظریه به واقعیت تبدیل شده است.

اما چرا هوش مصنوعی این همه تبلیغات دارد؟  آیا هوش مصنوعی تسلط خواهد یافت؟  هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟  چه نوع هوش مصنوعی وجود دارد؟

این یک راهنمای جامع در مورد چیستی هوش مصنوعی است.  پس از خواندن این راهنما، درک بهتری از اینکه چرا هوش مصنوعی برای انسان مهم است، خواهید داشت.  مهمتر از آن، شما می دانید هوش مصنوعی به چه معناست و چگونه کار می کند.  همچنین خواهید آموخت که چه نوع هوش مصنوعی وجود دارد و همچنین محبوب ترین کاربردهای هوش مصنوعی چیست.

 هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی فرآیند تفکر انسان را توسط کامپیوتر یا ماشین های دیگر شبیه سازی می کند.  هدف هوش مصنوعی ساخت برنامه های کامپیوتری است که قادر به تکرار مهارت های حل مسئله و تصمیم گیری ما انسان ها هستند.

زیر کلاه، هوش مصنوعی کلمه ای جذاب برای استفاده از جبر خطی برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی است.

ویژگی اصلی یک هوش مصنوعی این است که برنامه ها توانایی یادگیری از داده های برچسب گذاری شده را دارند.  وقتی هوش مصنوعی ورودی دریافت می کند، بر اساس داده هایی که در گذشته تجزیه و تحلیل کرده است، پیش بینی می کند.

در چند سال گذشته، استفاده از هوش مصنوعی به سرعت افزایش یافته است.  این منجر به کاربردهای چشمگیر مانند اتومبیل های خودران، سیستم های تشخیص چهره، موتورهای توصیه و موارد دیگر شده است.

برخلاف تصور شما، هوش مصنوعی آنقدرها که به نظر می رسد افسانه ای و جادویی نیست.  قبل از کاوش عمیق تر در مورد نحوه عملکرد هوش مصنوعی، بیایید نگاهی به نمونه ای از یک برنامه هوش مصنوعی بیندازیم.

 نمونه برنامه هوش مصنوعی

یک مثال ساده از یک برنامه هوش مصنوعی مدلی است که پیش بینی می کند یک کانگورو با توجه به ارتفاعش چقدر می تواند بپرد.  برای اینکه این برنامه کار کند، باید:

قد یک دسته کانگورو را اندازه بگیرید.

طول پرش کانگوروها را اندازه بگیرید.

از جبر خطی پایه برای یافتن همبستگی بین ارتفاع کانگورو و طول پرش استفاده کنید.

از نظر ریاضی، آخرین مرحله به معنای یافتن شیب یک نمودار در صفحه x-y است.  مرحله یادگیری برنامه است.

از انسان ها پیشی بگیرد

فقط زمان نشان خواهد داد که آیا این درست است یا نه.

از آنجایی که هوش مصنوعی یک مفهوم گسترده است، به تعدادی زیر شاخه تقسیم شده است.

در مرحله بعد، بیایید نگاهی به برجسته ترین زیرشاخه های هوش مصنوعی بیندازیم، که ممکن است نام برخی از آنها را شنیده باشید.

 زیر شاخه های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مفهومی گسترده است.  مشابه عملکردهای چندگانه مغز انسان، هوش مصنوعی دارای زیرشاخه ها و مطالعات زیادی است.

 زیرشاخه های اصلی هوش مصنوعی عبارتند از:

• ماشین لرنینگ
•  یادگیری عمیق
•  شبکه عصبی
•  محاسبات شناختی
•  پردازش زبان طبیعی
•  کامپیوتر ویژن

من مطمئن هستم که شما حداقل برخی از این اصطلاحات را قبلا شنیده اید.  مانند هوش مصنوعی، نام زیرشاخه‌های هوش مصنوعی به طور مکرر در اطراف پرتاب می‌شود.

توجه داشته باشید که مرزهای بین این زیرفیلدها مشخص نیست.

قبل از کاوش بیشتر در جزئیات این شاخه های هوش مصنوعی، به تصویر زیر نگاهی بیندازید.  این تصویر رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق را نشان می دهد:

روش های رایج یادگیری ماشین عبارتند از:

•  یادگیری تحت نظارت
•  یادگیری بدون نظارت
•  یادگیری نیمه نظارتی

برای حفظ دامنه آن، ما قصد نداریم به این موارد نگاهی عمیق بیندازیم.

حتی اگر یادگیری ماشینی ممکن است تخیلی به نظر برسد، اینطور نیست.  یادگیری ماشینی در مشاغل سراسر جهان در صنایع مختلف استفاده می شود.  برخی از فن آوری ها و صنایع قابل توجهی که از یادگیری ماشینی برای بهبود محصولات خود استفاده می کنند عبارتند از:

•  امنیت داده ها
•  دارایی، مالیه، سرمایه گذاری
•  مراقبت های بهداشتی
•  تشخیص تقلب
•  خرده فروشی

در مرحله بعد، بیایید نگاهی به زیر شاخه محبوب یادگیری ماشینی به نام یادگیری عمیق بیندازیم.

1. یادگیری عمیق

یادگیری با مثال به طور طبیعی برای ما انسان ها به وجود می آید.  اما یک کامپیوتر نمی فهمد چه چیزی در حال یادگیری است.

یادگیری عمیق یک زیرشاخه یادگیری ماشینی است.  الگوریتم های یادگیری عمیق به رایانه ها یاد می دهند که چگونه با مثال یاد بگیرند.

یکی از محبوب ترین کاربردهای یادگیری عمیق، وسایل نقلیه خودران است.  الگوریتم های یادگیری عمیق که در پشت صحنه اجرا می شوند می توانند اشیاء موجود در جاده را تشخیص دهند، مانند:

•  علائم راه
•  عابرین پیاده
•  چراغ راهنمایی و رانندگی
•  خطوط ترافیکی
•  سایر وسایل نقلیه

همچنین، سیستم‌های کنترل صوتی امروزی از الگوریتم‌های هوشمندانه یادگیری عمیق پشتیبانی می‌کنند.  یادگیری عمیق در سال های اخیر شتاب زیادی به دست آورده است. این همه به لطف دستاوردهایی است که چندی پیش امکان پذیر نبود.

 یادگیری عمیق چگونه کار می کند؟

یک برنامه یادگیری عمیق معمولی این توانایی را دارد که از تصاویر، صداها یا متن طبقه بندی کند.  الگوریتم یادگیری عمیق مجموعه بزرگی از داده های آموزشی را با معماری شبکه عصبی چند لایه تحلیل می کند.

یادگیری عمیق در سال 1980 تئوریزه شد. این مفهوم جدیدی نیست.  اما به لطف آخرین پیشرفت ها در قدرت محاسباتی، این نظریه به واقعیت تبدیل شده است.

یادگیری عمیق از نظر محاسباتی سنگین است.  الگوریتم های یادگیری عمیق برای کار با داده های برچسب گذاری شده زیادی نیاز دارند.  به عنوان مثال، برای آموزش یک الگوریتم یادگیری عمیق برای رانندگی یک ماشین، باید میلیون ها تصویر از جاده را تجزیه و تحلیل کند.

این روزها پردازنده های گرافیکی عملکرد بسیار بالاتری نسبت به دهه 1980 دارند.  به لطف این، توسعه دهندگان می توانند الگوریتم های یادگیری عمیق کارآمدی بنویسند که زمان آموزش آنها به جای هفته ها یا ماه ها، ساعت ها است.

معمولاً الگوریتم های یادگیری عمیق از شبکه های عصبی (یا شبکه های عصبی عمیق) استفاده می کنند.  بیایید نحوه عملکرد شبکه های عصبی را بررسی کنیم.

2. شبکه های عصبی

وقتی اینها با الگوریتم های خودآموز هوشمندانه، تشخیص الگو و تجزیه و تحلیل مناسب داده ها ترکیب شوند، اساس محاسبات شناختی پایه گذاری می شود!

محاسبات شناختی در طیف وسیعی از صنایع از جمله ارزیابی ریسک، تشخیص گفتار، تشخیص چهره و بسیاری موارد دیگر مفید است.

 محاسبات شناختی چگونه کار می کند؟

مشابه سایر زیرشاخه‌های هوش مصنوعی، محاسبات شناختی از الگوریتم‌های خودآموزی استفاده می‌کند که به حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته یا بدون ساختار نیاز دارد.  داده ها به یک الگوریتم یادگیری ماشینی داده می شود که می تواند الگوهای موجود در داده ها را یاد بگیرد.  این سیستم های شناختی توانایی اصلاح پردازش داده ها و فرآیند شناسایی الگو را دارند.

به عنوان مثال، می توانید به هوش مصنوعی یاد دهید که تصاویر سگ ها را تشخیص دهد.  برای اینکه این نوع سیستم شناختی کار کند، باید تعداد زیادی عکس از سگ ها داشته باشید.  هر چه سیستم تصاویر سگ بیشتری را ببیند، در تشخیص آنها بهتر می شود.

برای اینکه یک سیستم شناختی به قابلیت هایی که قبلا توضیح داده شد دست یابد، باید:

انطباق پذیر و انعطاف پذیر برای یادگیری حتی زمانی که اطلاعات تغییر می کند.

تعاملی به طوری که کاربران بتوانند با سیستم های شناختی تعامل داشته باشند تا نیازهای خود را هنگام تغییر تعریف کنند.  علاوه بر این، سیستم ها باید با سایر سیستم ها، دستگاه ها و پلتفرم ها تعامل داشته باشند.

تکراری برای پرسیدن سوالات و دریافت داده های اضافی برای درک یک مشکل جدید.

برای حفظ اطلاعات در مورد موقعیت های مشابه در گذشته، حالتی دارد.

متنی برای درک زمینه مشکل.  یک سیستم شناختی موفق داده های متنی را درک، شناسایی و استخراج می کند.  این می تواند به معنای وظایف، اهداف، مکان، دامنه، نحو یا موارد مشابه باشد.  داده ها را می توان از چندین منبع استخراج کرد و می تواند ساختار یافته یا بدون ساختار باشد.

3. پردازش زبان طبیعی

نوع کلمه بر اساس زمینه  به عنوان مثال، کلمه “ساخت” یک فعل در زمینه “من می توانم یک ساندویچ درست کنم” است.  از سوی دیگر، کلمه “ساخت” یک اسم در متن “What make of car is that?” است.

ابهام زدایی حس کلمه  این یک رویکرد تحلیل معنایی برای کمک به کلمات با معنای دوگانه است.  با توجه به زمینه، کلمه ای را مشخص می کند که بیشترین معنا را دارد.  به عنوان مثال، “نمره کردن” به معنای “دستیابی” است.  اما “شرط بندی” همان “مکان” است.

شناسایی موجودیت نامگذاری شده  این تکنیک کلمات و عبارات مفید را از متن انتخاب می کند.  به عنوان مثال، می تواند تعیین کند که “هلسینکی” یک مکان یا “نیک” نام یک مرد است.

تشخیص هم مرجع.  تشخیص هم‌ارجاعی برای درک زمانی که دو کلمه به یک معنا هستند استفاده می‌شود.  محبوب ترین مثال تعیین این است که ضمیر به کدام شخص اشاره دارد.  مثلاً «مریم همسر من است.  او برای من صبحانه درست کرد.»  در این جمله از تشخیص هم‌ارجاع برای تعیین اینکه کلمه «او» به «مریم» اشاره دارد استفاده می‌شود.

تحلیل احساسات  این رویکردی برای درک کنایه، احساسات، سوء ظن، سردرگمی و نگرش از متن است.

تولید زبان طبیعی  این روند معکوس تبدیل متن به گفتار است.  تولید زبان طبیعی اطلاعات ساختار یافته را می گیرد و آن را به زبان انسانی تبدیل می کند.

4. کامپیوتر ویژن

بینایی کامپیوتر یکی از زیرشاخه‌های کلیدی هوش مصنوعی است که باعث می‌شود رایانه‌ها اطلاعات را از تصاویر، ویدیوها و دیگر انواع ورودی‌های بصری استخراج کنند.  مهمتر از آن، سیستم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند بر اساس اطلاعات استخراج‌شده اقدام یا توصیه‌هایی ارائه کنند.  به عنوان مثال، اتومبیل های خودران از بینایی رایانه ای استفاده می کنند تا راه خود را باز کنند.

به بیان ساده، هوش مصنوعی کامپیوترها را به فکر وادار می کند و بینایی کامپیوتری باعث می شود که ببینند و مشاهده کنند.

مانند سایر زیرشاخه های هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتری رفتار مغز انسان در مشاهده اشیا را تقلید می کند.  همچنین برای آموزش دید کامپیوتری به داده های زیادی نیاز است.

برای ایجاد یک بینایی کامپیوتری موفق، باید داده های زیادی را به الگوریتم بینایی کامپیوتر بدهید.  سپس الگوریتم تجزیه و تحلیل دقیق داده ها را روی داده ها اجرا می کند تا زمانی که شروع به تشخیص اشیاء از تصاویر کند.

به عنوان مثال، برای آموزش دید کامپیوتری برای تشخیص چراغ های راهنمایی، سیستم به هزاران تصویر از چراغ راهنمایی نیاز دارد.  علاوه بر این، برای مثال، باید یاد بگیرد که تفاوت بین چراغ راهنمایی و چراغ راهنمایی را تشخیص دهد.  بنابراین، سیستم همچنین نیاز به دریافت تصاویر زیادی از اشیاء مربوط به چراغ راهنمایی دارد.

 کامپیوتر ویژن چگونه کار می کند؟

 برای ایجاد یک برنامه بینایی کامپیوتری موفق، از دو فناوری اصلی استفاده می شود:

 یادگیری عمیق

 شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)

الگوریتم‌های یادگیری عمیق به رایانه اجازه می‌دهند تا خود را در مورد زمینه یک تصویر یا ویدیو آموزش دهد.  هنگامی که سیستم اطلاعات کافی را هضم کرد، سیستم می تواند داده ها را ببیند و شروع به تمایز تصاویر از یکدیگر کند.  نکته کلیدی این است که پس از راه‌اندازی سیستم، نیازی به برنامه‌ریزی قوانین تشخیص تصاویر توسط انسان نیست.  در عوض، این سیستم یادگیری ماشینی است که خود را آموزش می دهد.

برای یادگیری از تصاویر، از یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) استفاده می شود.

CNN به مدل یادگیری عمیق کمک می کند تا تصاویر را “دیدن” کند.  با تقسیم یک تصویر به پیکسل هایی که به روشی خاص برچسب گذاری شده اند، کار می کند.  سپس الگوریتم از پیکسل های برچسب گذاری شده برای پیش بینی آنچه در تصویر می بیند استفاده می کند.

CNN با اعمال یک عملیات ریاضی به نام کانولوشن به طور مکرر روی داده های پیکسل کار می کند.  هنگامی که کانولوشن اعمال می شود، برنامه صحت پیش بینی های خود را بررسی می کند.  وقتی به اندازه کافی تکرار شود، پیش‌بینی‌ها شروع به دقیق شدن می‌کنند و برنامه می‌تواند اشیاء را مانند ما انسان‌ها ببیند.

 انواع هوش مصنوعی

همچنین، محققان از کامپیوتر فوجیتسو K برای شبیه سازی فعالیت عصبی در تلاش برای دستیابی به هوش مصنوعی قوی استفاده کرده اند.  فوجیتسو K یکی از سریع ترین ابر رایانه های جهان است.  اما با این حال، 40 دقیقه طول کشید تا یک ثانیه فعالیت عصبی شبیه سازی شود.  با چنین نتایجی، تشخیص اینکه آیا هوش مصنوعی عمومی به زودی محقق می شود یا خیر، دشوار است.

Super AI

Super AI یا Superintelligence مصنوعی (ASI) در فرآیند هوش از انسان بهتر عمل می کند.  سیستم‌های هوش مصنوعی فوق‌العاده می‌توانند هر کاری را بهتر از انسان‌ها انجام دهند.

در هوش مصنوعی فوق العاده، حافظه بیشتر است، پردازش داده ها سریعتر است و تصمیم گیری در مقایسه با انسان قابل اعتمادتر است.

زمانی که به هوش مصنوعی فوق العاده می رسیم معمولاً تکینگی نامیده می شود.

حتی اگر هوش مصنوعی فوق العاده جذاب به نظر برسد، ممکن است نحوه زندگی ما را برای بهتر یا بدتر تغییر دهد.  نیازی به ذکر نیست که یک ابر هوش مصنوعی نیز می تواند تهدیدی برای موجودیت بشریت باشد.

خوشبختانه، هنوز زمان زیادی برای تمرکز بر ایمنی هوش مصنوعی وجود دارد و نه ساختن سیستمی که به بشریت پایان می دهد.

در واقع، هیچ کس واقعاً نمی داند که آیا ما هرگز به هوش مصنوعی فوق العاده دست خواهیم یافت یا خیر.  در این مرحله، ما هنوز به هوش مصنوعی عمومی نرسیده‌ایم.

 انواع هوش مصنوعی بر اساس عملکرد ها

1. ماشین های واکنشی

ماشین واکنشی یک نوع ابتدایی از هوش مصنوعی است.  یک ماشین واکنشی اطلاعات را ذخیره نمی کند.  بنابراین، نمی تواند از تجربیات گذشته درس بگیرد.

یک ماشین واکنشی تنها می تواند بر اساس داده های موجود پیش بینی کند.  یک ماشین واکنشی با دادن مجموعه خاصی از وظایف به آن کار می کند.  یک ماشین واکنشی توانایی اجرای وظایف فراتر از مجموعه محدود دستورالعمل های داده شده به آن را ندارد.

یک مثال عالی از ماشین های واکنشی، Deep Blue IBM است.  این سیستم در یک مسابقه شطرنج مقابل استاد بزرگ گری کاسپاروف پیروز شد.  آبی عمیق فقط چینش مهره های صفحه شطرنج را می بیند و به آن واکنش نشان می دهد.  سیستم حرکات قبلی را به خاطر نمی آورد، بنابراین با گذشت زمان بهبود نمی یابد.

قادر به شناسایی مهره های روی صفحه شطرنج است.  علاوه بر این، تمام حرکات ممکن برای هر قطعه را می داند.

ماشین واکنشی Deep Blue در مورد حرکات بعدی برای خود و حریف پیش بینی می کند.  اما هیچ اطلاعاتی در مورد هیچ حرکت قبلی ندارد.

2. ماشین های حافظه محدود

یک ماشین حافظه محدود یک هوش مصنوعی است که از داده های گذشته نزدیک برای تصمیم گیری/پیش بینی استفاده می کند.

همانطور که از نام آن پیداست، حافظه چنین سیستمی محدود است.  ایده یک ماشین حافظه محدود این است که حافظه کوتاه مدت است.  می توان آن را برای مدتی ذخیره کرد، اما هیچ ذخیره مرکزی داده ای برای ذخیره دائمی آن وجود ندارد.

ماشین‌های حافظه محدود زمانی استفاده می‌شوند که برای تصمیم‌گیری سریع به گذشته نزدیک نیاز باشد.  یک نمونه عالی از یک ماشین حافظه محدود، ماشین های خودران هستند.  یک ماشین خودران به شرح زیر عمل می کند:

هوش مصنوعی حافظه محدود مشاهداتی را روی سایر وسایل نقلیه در حال حرکت در اطراف آن انجام می دهد.

داده ها مانند نشانگرهای خطوط، محدودیت های سرعت و چراغ های راهنمایی به طور موقت در دستگاه ذخیره می شوند.

این داده های موقت برای کمک به تغییر مسیر، جلوگیری از برخورد با وسایل نقلیه دیگر و توقف در چراغ قرمز استفاده می شود.

اگر در مورد آن فکر کنید، یک ماشین خودران نیازی ندارد که بداند 5 مایل قبل چه ماشینی رانده است.  فقط به حال و آینده نزدیک اهمیت می دهد.  به همین دلیل است که نیازی به ذخیره داده های ترافیکی در یک سیستم بزرگتر نیست.  تمام چیزی که وسیله نقلیه نیاز دارد این است که بداند اکنون در اطراف آن چه اتفاقی می افتد.

3. نظریه ذهن

Theory of Mind AI یک هوش مصنوعی مفهومی است که به کلاس پیچیده ای از فناوری اشاره دارد.  تئوری ذهن هوش مصنوعی درک عمیقی از احساسات و رفتار و چگونگی تأثیر محیط و افراد بر آن دارد.

هوش مصنوعی تئوری ذهن قادر به درک احساسات افراد است.  همچنین، احساسات و افکار ما را به طور کامل درک می کند.

با وجود اینکه نظریه ذهن به عنوان یک مفهوم زندگی می کند، پیاده سازی های زیادی وجود دارد که سعی در تکمیل نظریه ذهن AI دارند.

یکی از این نمونه‌ها Kismet است.  یک محقق MIT این سر ربات را در دهه 1990 ساخت.  این ربات توانایی تقلید احساسات انسانی را دارد.  این ربات همچنین می تواند احساسات انسان های اطراف خود را تشخیص دهد.  اینها دستاوردهای شگفت انگیزی هستند که ما را یک قدم به دستیابی به هوش مصنوعی تئوری ذهن نزدیکتر می کنند.  اما کیسمت نه می تواند نگاه ها را دنبال کند و نه توجه را به سمت انسان ها معطوف می کند.

4. هوش مصنوعی خودآگاه

همانطور که از نام آن پیداست، هوش مصنوعی خودآگاه کاملاً از خود آگاه است.

طبیعتاً این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد و ممکن است چندین دهه یا حتی قرن ها از ما فاصله داشته باشد.

هوش مصنوعی خودآگاه آنقدر شبیه مغز انسان رفتار می کند که خودآگاهی را توسعه داده است.  هوش مصنوعی خودآگاه هدف نهایی تمام تحقیقات هوش مصنوعی است.

یک هوش مصنوعی خودآگاه دارای احساسات، باورها، نیازها و خواسته ها خواهد بود.

رستگاران به خوبی از این نوع هوش مصنوعی آگاه هستند.  حتی اگر هوش مصنوعی خودآگاه می تواند جامعه ما را بسیار بهبود بخشد، می تواند به یک فاجعه نیز منجر شود.  اگر هوش مصنوعی خودآگاه باهوش‌تر از ما باشد و تصمیم بگیرد از شر ما خلاص شود چه؟

خوشبختانه، قبل از اینکه هوش مصنوعی خودآگاه به واقعیت تبدیل شود، زمان و یادگیری زیادی وجود دارد.  شاید تا آن زمان، محققان چنان هوش مصنوعی ایمن پیدا کرده باشند که هوش مصنوعی خودآگاه به دشمن ما تبدیل نشود.

تاکنون یاد گرفته اید که هوش مصنوعی چگونه کار می کند، زیرشاخه های اصلی هوش مصنوعی و انواع مختلف هوش مصنوعی چیست.  حتی اگر شما نمونه‌های واقعی هوش مصنوعی را دیده‌اید، بیایید در مورد اهمیت هوش مصنوعی بحث کنیم.

 چرا هوش مصنوعی برای ما مهم است؟

با هوش مصنوعی، انسان ها می توانند فرآیند یادگیری و تجزیه و تحلیل داده ها را خودکار کنند.

هنگامی که داده های زیادی وجود دارد، تجزیه و تحلیل همه آنها و یادگیری ویژگی ها از آنها برای انسان غیرممکن است.  اینجاست که هوش مصنوعی کمک می کند.

هوش مصنوعی به کسب و کارها و محققان اجازه می دهد تا بینش های ارزشمندی از داده ها به دست آورند.

از آنجایی که هوش مصنوعی روی رایانه کار می کند، اساساً هیچ خستگی وجود ندارد.  مهمتر از آن، فرآیند کشف داده قابل اعتماد است.

حتی اگر هوش مصنوعی به نوعی انقلابی است، ما هنوز به انسان نیاز داریم تا انواع درست سوالات را بپرسند.  علاوه بر این، ما به انسان ها نیاز داریم تا برنامه های هوش مصنوعی را کدنویسی کنند تا پاسخ سوالات ما را بیابند.

هوش مصنوعی معمولا برای افزودن هوش به محصولات یا راه حل های موجود استفاده می شود.  به ندرت راه حلی وجود دارد که کاملاً مبتنی بر هوش مصنوعی باشد.

به عنوان مثال، نسل جدید محصولات اپل از سیری استفاده می کند که یک ویژگی کنترل صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی است.  بدون سیری، محصولات اپل همچنان چشمگیر خواهند بود، اما سیری استفاده از محصولات را حتی ساده تر می کند.

 کاربرد های هوش مصنوعی

کاربرد های بی شماری از هوش مصنوعی وجود دارد.  در اینجا لیستی از قابل توجه ترین برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در بزرگترین صنایع وجود دارد.

1. تجارت الکترونیک

هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه های تجارت الکترونیک استفاده می شود.

به عنوان مثال، هوش مصنوعی در خریدهای شخصی برای ایجاد موتورهای توصیه برای تعامل بهتر با مشتریان استفاده می شود.  توصیه‌ها با استفاده از اولویت‌ها، علایق و سابقه مرورگر بازدیدکننده ارائه می‌شوند.

یکی دیگر از کاربردهای محبوب تجارت الکترونیک هوش مصنوعی، چت بات ها و دستیاران خرید هوش مصنوعی است.

این ابزارها از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند تا تعامل انسان و رایانه را تا حد امکان روان و ساده‌تر کنند.  دستیارهای مجازی توانایی تعامل با مشتریان را در زمان واقعی دارند.  دیر یا زود، بیشتر خدمات مشتری به طور کامل توسط دستیاران هوش مصنوعی انجام می شود.

2. آموزش و پرورش

آموزش و پرورش به دلیل تحت تأثیر قرار گرفتن شدید انسان ها شناخته شده است.  در گذشته ای نه چندان دور، هوش مصنوعی راه خود را به فضای آموزشی نیز باز کرده است.  این منجر به بهره وری بهتر شده است زیرا مربیان باید زمان کمتری را برای کارهای روزمره اداری صرف کنند و بیشتر بر دانش آموزان تمرکز کنند.

یکی از کاربردهای قابل توجه هوش مصنوعی در آموزش، خودکارسازی وظایف غیر آموزشی است.  اینها شامل وظایفی مانند درجه بندی، کاغذبازی، تنظیم تعاملات والدین، تسهیل بازخورد موضوع، و مدیریت دوره ها و سایر موضوعات مرتبط با منابع انسانی است.

تولید محتوای آموزشی هوشمند نیز این روزها به لطف هوش مصنوعی آسانتر شده است.  به عنوان مثال، افزودن انیمیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تبدیل متن به گفتار و سایر پیشرفت‌های مشابه به مواد مطالعه آسان است.  این منجر به افزایش بهره وری و تعامل بیشتر می شود.

علاوه بر این، پیشرفت دانش آموز را می توان با استفاده از هوش مصنوعی بهتر ردیابی و تجزیه و تحلیل کرد.  این منجر به یادگیری شخصی می شود که بر اساس خواسته ها و اهداف یادگیری به دانش آموزان کمک می کند.

هوش مصنوعی می‌تواند عادت‌ها، برنامه‌ها، یادآوری‌ها، یادداشت‌ها و سایر عوامل مهم را برای تصمیم‌گیری بهتر برای آموزش دانش‌آموز تجزیه و تحلیل کند.

3. سبک زندگی

جالب ترین محصولات هوش مصنوعی آنهایی هستند که بر سبک زندگی ما تأثیر می گذارند.

یکی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در سبک زندگی ما، زمینه رو به رشد سریع وسایل نقلیه خودران است.  شرکت‌هایی مانند تسلا، آئودی و تویوتا سرمایه‌گذاری زیادی در ساخت خودروهای خودران دارند.

این با کمک هوش مصنوعی اتفاق می افتد.  به طور خاص، وسایل نقلیه دارای یک کامپیوتر تعبیه شده هستند که از الگوریتم های یادگیری ماشین برای رانندگی خودکار وسیله نقلیه استفاده می کند.

یکی دیگر از کاربردهای ساده‌تر هوش مصنوعی، فیلترهای اسپم است.  هر روز تعداد زیادی ایمیل ناخواسته دریافت می کنیم.  برای جلوگیری از درج ایمیل های مفید و در عین حال تمیز نگه داشتن صندوق ورودی، فیلتر هرزنامه باید تصمیمات هوشمندانه ای بگیرد.  به همین دلیل است که بهترین فیلترهای هرزنامه از هوش مصنوعی برای طبقه بندی ایمیل ها در صندوق ورودی استفاده می کنند.

سومین اپلیکیشن قابل ذکر، تشخیص چهره است.  این تکنیک برای بهبود دسترسی ایمن به دستگاه های تلفن همراه و لپ تاپ ها استفاده می شود.

چالش تشخیص چهره، تشخیص چهره در نور، لباس و حالات مختلف چهره است.  برای توسعه یک سیستم تشخیص چهره قابل اعتماد، مهندسان الگوریتم های هوش مصنوعی هوشمندانه ای را برای تشخیص دقیق چهره می سازند.

4. رباتیک

احتمالاً جای تعجب نیست که هوش مصنوعی به طور گسترده در رباتیک استفاده می شود.  برای اینکه یک ربات در یک فضای عمومی حرکت کند، باید به خوبی از محیط اطراف خود آگاه باشد.  به لطف هوش مصنوعی، ربات‌ها می‌توانند فضایی را که در آن حرکت می‌کنند ببینند. این امکان ایجاد برنامه‌ها و تغییرات در سفر را در محل می‌دهد.

ربات ها برای کمک به انسان در بسیاری از امکانات استفاده می شوند.  به عنوان مثال، یک ربات می تواند کالاها را در کارخانه ها و انبارها یا حتی بیمارستان ها حمل کند.

برخی از ربات ها برای تمیز کردن فضاهای اداری کدگذاری شده اند.

مدیریت موجودی نیز به شدت توسط ربات‌های مدیریتی مورد تهاجم قرار گرفته است که کارهای دستی تکراری کم ارزش را برای ما انجام می‌دهند.

5. منابع انسانی

این روزها فرآیند استخدام را می توان از منابع داوطلب تا فرآیند مصاحبه خودکار کرد.

به جای جستجوی دستی استعدادها، تیم های منابع انسانی از راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی برای انجام کار استفاده می کنند.  این به شرکت ها کمک می کند تا فرآیند استخدام را مقرون به صرفه تر و موثرتر کنند.  راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی به جای بررسی تعداد انگشت شماری از پروفایل های استعداد، میلیون ها پروفایل دارند.

 علاوه بر این، هوش مصنوعی با در نظر گرفتن عواملی مانند:

تجربه کاری

تحصیلات

ارزش ها

محل

دسترسی

و خیلی بیشتر.

6. بهداشت و درمان

بخش مراقبت های بهداشتی به هوش مصنوعی در کاربردهای مختلف نیاز دارد.

به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند در تشخیص بیماری ها و شناسایی سلول های سرطانی استفاده شود.  راه حل های مراقبت های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی از داده های آزمایشگاهی یا انواع دیگر داده های پزشکی (مانند تصاویر) برای تشخیص زودهنگام استفاده می کنند.

 7. کشاورزی

شاید تعجب کنید که هوش مصنوعی راه خود را به کشاورزی نیز باز کرده است!

با برنامه های بینایی کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی، تشخیص کمبودها و نقص های مواد مغذی در مزارع آسان تر است.

همچنین، ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند محصول را با سرعتی بسیار سریع‌تر و در حجم بیشتری نسبت به کارگران انسانی برداشت کنند.

8. Gaming

شاید قبلاً بدانید که صنعت بازی به توسعه دهندگان بازی متکی است که برای ساخت بازی ها کد می نویسند.

برای ساخت یک بازی آنلاین نیازی به استفاده از هوش مصنوعی نیست.  اما برای ایجاد NPC های واقعی شبیه انسان، هوش مصنوعی می تواند کمک فوق العاده ای ارائه دهد.

همچنین هوش مصنوعی می تواند با تحلیل و پیش بینی رفتار انسان در بازی به توسعه دهندگان بازی کمک کند تا بازی را بهبود بخشند.

9. رسانه های اجتماعی

هنگامی که در رسانه های اجتماعی جستجو می کنید، ممکن است متوجه شده باشید که این پلتفرم ها چقدر پیشنهادات دقیقی ارائه می دهند.

یوتیوب ویدیوهایی را توصیه می کند که احتمالاً می خواهید ببینید.  همچنین، پیشنهادات جستجو ترسناک و دقیق هستند حتی زمانی که فقط چند کاراکتر تایپ کرده باشید.

علاوه بر این، هوش مصنوعی به ترجمه بهتر در پست های رسانه های اجتماعی کمک می کند.

مشابه نحوه استفاده فیلتر هرزنامه از هوش مصنوعی برای طبقه‌بندی پیام‌ها، پلتفرم‌های اجتماعی از هوش مصنوعی برای شناسایی محتوای متنفر و صریح استفاده می‌کنند.

10. بازاریابی

در بازاریابی، هوش مصنوعی به ارائه تبلیغات بسیار شخصی و هدفمند کمک می کند.  این امر با تجزیه و تحلیل رفتاری دقیق، تشخیص الگو، تاریخچه جستجو، مکان و موارد دیگر امکان پذیر است.

راه دیگر استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی از طریق چت بات ها است.  چت‌بات‌ها از پردازش زبان طبیعی برای ایجاد پیام‌های انسان‌مانند برای تعامل بیشتر و بهبود تجربه کاربر استفاده می‌کنند.  این روزها چت بات ها واقعا هوشمند هستند و می توانند کارهای اساسی را در یک لحظه بدون دخالت انسان انجام دهند.

 سوالات متداول

در آخر، بیایید نگاهی به برخی از سوالات رایج مرتبط با هوش مصنوعی بیندازیم.

آیا هوش مصنوعی شامل کدنویسی می شود؟

بله، هوش مصنوعی همه چیز در مورد کدنویسی است.

برای ساخت یک برنامه هوش مصنوعی، باید در پشت صحنه کد وجود داشته باشد.

وقتی برای اولین بار در مورد هوش مصنوعی شنیدم، شخصی به من گفت: “این جادویی است که رایانه ها چیزهایی را یاد می گیرند و نیازی به کدنویسی نیست”.

این تا حدی درست است زیرا برنامه های هوش مصنوعی در واقع فرآیند یادگیری انسان را تقلید می کنند.  یک برنامه هوش مصنوعی می تواند تصمیماتی شبیه به نحوه انجام ما انسان ها به جای «کدگذاری سخت» قوانین برنامه بگیرد.

اما برای ایجاد یک برنامه هوش مصنوعی، یک توسعه‌دهنده نرم‌افزار باید مانند هر برنامه کامپیوتری دیگری کد بنویسد.

  یادگیری ماشین در مقابل هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی یا ML زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است.  بنابراین حوزه یادگیری ماشینی با مفهوم هوش مصنوعی اداره می شود.  این بدان معناست که هر برنامه یادگیری ماشینی نیز یک راه حل هوش مصنوعی است.

معمولاً می بینید که اصطلاحات یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به جای یکدیگر استفاده می شوند.

توجه داشته باشید که یادگیری ماشینی زیرشاخه ای از هوش مصنوعی، یادگیری عمیق زیرشاخه ای از یادگیری ماشینی و شبکه های عصبی زیر شاخه ای از یادگیری عمیق است.

 آیا هوش مصنوعی تسلط خواهد یافت؟

گفتنش غیر ممکنه اگر توانایی‌های هوش مصنوعی از مغز انسان فراتر رود، نمی‌توان گفت چه اتفاقی خواهد افتاد.

بدترین حالت این است که هوش مصنوعی متوجه می شود که انسان ها فقط مضر هستند و آنها تصمیم می گیرند از شر ما خلاص شوند.

اما به همان اندازه که هوش مصنوعی می تواند با انسان ها به عنوان دوستان رفتار کند.  در این صورت، سیستم‌های هوش مصنوعی هر کاری را انجام خواهند داد تا ما را زنده نگه دارند و تا حد امکان احساس راحتی کنیم.

همچنین، این احتمال وجود دارد که پیشرفت سریع در هوش مصنوعی کند شود یا به دیوار برسد، به طوری که هرگز یک هوش مصنوعی آگاه ایجاد نشود.

خوشبختانه، همه چیز هنوز در کنترل ماست.  در پایان روز، این انسان ها هستند که تصمیم می گیرند توانایی های هوش مصنوعی را به کجا ببرند.  به امید خدا هرگز از نقطه بی بازگشت عبور نکنیم!

با سرعت کنونی توسعه، چیزهای شگفت انگیز و باورنکردنی در سال های آینده در شرف رخ دادن هستند، مطمئناً!

 چه زمانی هوش مصنوعی اختراع شد؟

مفهوم هوش مصنوعی چیز جدیدی نیست.  اولین تئوری های راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی در سال 1940 به وجود آمدند.

اما هوش مصنوعی برای مدت طولانی یک مفهوم باقی ماند زیرا قدرت محاسباتی کافی برای تحقق آن وجود نداشت.

این روزها هوش مصنوعی سریعتر از همیشه در حال توسعه است.  به نظر می رسد که هر روز راه حل های جدیدی ظاهر می شود.

 چرا به نظر می رسد این روزها هر شرکتی از هوش مصنوعی استفاده می کند؟

استفاده از هوش مصنوعی آنقدرها هم که به نظر می رسد سخت یا جادویی نیست.  به یاد داشته باشید، هوش مصنوعی می تواند چیز بسیار ساده ای باشد، مانند یک مدل رگرسیون خطی برای پیش بینی میزان پرش کانگوروها.  در مجموع، هوش مصنوعی فقط ریاضیات، احتمالات و تجزیه و تحلیل داده است.

بسته به نوع کسب و کار، استفاده از هوش مصنوعی می تواند برخی از فرآیندها را ساده کرده و به کاهش هزینه ها کمک کند.  اما مهمتر از آن، افزودن بخش کوچکی از هوش مصنوعی به منطق کسب و کار، تیتر یک رسانه سکسی است.

 چگونه هوش مصنوعی را امتحان کنیم؟

برای اینکه قدرت هوش مصنوعی را احساس کنید، تنها کاری که باید انجام دهید این است که سیستم کنترل صوتی دستگاه تلفن همراه خود را باز کنید و دستورالعمل هایی به آن بدهید.

سیستم گفتار به نوشتار که سیستم‌های کنترل صدا را نیرو می‌دهد، نمونه رایج استفاده از هوش مصنوعی است.

یکی دیگر از موارد استفاده بسیار رایج برای هوش مصنوعی، چت ربات های خودکار است.  به خصوص شرکت های نرم افزاری تمایل زیادی به استفاده از چت ربات های هوش مصنوعی دارند.  هنگامی که وارد یک وب سایت شرکت SaaS می شوید، به احتمال زیاد یک جعبه گفتگو ظاهر می شود.  وقتی سوالی می‌پرسید، سرویس چت ربات هوش مصنوعی از NLP برای تعیین هدف پیام شما و یافتن پاسخ استفاده می‌کند.

 آیا یادگیری هوش مصنوعی سخت است؟

یادگیری هوش مصنوعی کار سختی نیست.  اما زمان می برد و نیاز به تمرین زیادی دارد.

برای یادگیری هوش مصنوعی، باید دو چیز را یاد بگیرید:

برنامه نويسي.  یک زبان معمولی که در برنامه های هوش مصنوعی استفاده می شود پایتون است که یک زبان مبتدی است.

ریاضی.  همچنین برای ساختن برنامه های هوش مصنوعی باید برخی از جبر خطی و احتمالات را بدانید.

اگر به هوش مصنوعی علاقه مند هستید، می توانید با یادگیری نحوه کدنویسی در پایتون شروع کنید.  در اینجا مقاله ای است که شما را در مورد نحوه یادگیری موثر پایتون راهنمایی می کند.  اما به یاد داشته باشید که صبور باشید.  یادگیری کدنویسی یا هوش مصنوعی یک شبه به دست نمی آید.  قبل از اینکه بتوانید چیزی قابل توجه بسازید باید ماه ها وقت بگذارید :).

جمع بندی

امروز یاد گرفتید که هوش مصنوعی چیست.

برای جمع‌بندی، هوش مصنوعی از رایانه‌ها برای تقلید از فرآیند هوش انسانی استفاده می‌کند.  اگرچه هوش مصنوعی مفهوم جدیدی نیست، اما آخرین پیشرفت ها در قدرت محاسباتی، نظریه را به واقعیت تبدیل کرده است.

در پشت صحنه، هوش مصنوعی چیزی جز جبر خطی، احتمالات و مقداری کد برنامه نیست.

امروزه هوش مصنوعی در بسیاری از کاربردها در بسیاری از صنایع استفاده می شود.  به طور معمول، هوش مصنوعی به محصول موجود افزوده می شود.  به عنوان مثال، اپل از سیری استفاده می کند که یک سیستم کنترل صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی است.  این سیستم استفاده از محصولات اپل را کارآمدتر می کند.

به عنوان یک مفهوم گسترده، هوش مصنوعی دارای دسته‌ای از زیرشاخه‌ها است.  این شامل:

فراگیری ماشین

یادگیری عمیق

شبکه های عصبی

محاسبات شناختی

پردازش زبان طبیعی

بینایی کامپیوتر

همچنین، برنامه های هوش مصنوعی را می توان به انواع مختلفی طبقه بندی کرد:

هوش مصنوعی باریک همان چیزی است که همه برنامه‌های هوش مصنوعی امروزی هنوز نشان می‌دهند.

هوش مصنوعی عمومی سطح هوشی است که مغز انسان دارد. این سطح از هوش مصنوعی قبلا هرگز به دست نیامده بود.

Super AI یک هوش مصنوعی است که از توانایی های مغز انسان پیشی می گیرد.  این سطح از هوش مصنوعی می تواند بهترین دوست یا بزرگترین دشمن ما باشد.

با تشکر برای خواندن این مقاله. امیدوارم آن را روشنگر و شاید عملی یافته باشید.