درگذشته برای حل مشکلات و به دست آوردن نتایج مطلوب، لازم بود اطلاعات و داده‌ها را همراه با راه‌حل به دستگاه‌های کامپیوتری ارائه دهیم تا نتیجه موردنیاز خود را به دست آوریم. این فرآیند اغلب زمان‌بر و پیچیده بود و معمولاً به دانش فنی نیاز داشت. اما با پیشرفت هوش مصنوعی، این روند تغییر کرده است.
حال با ارائه داده‌ها و اطلاعات به سیستم‌های هوش مصنوعی و درخواست هدف یا نتیجه مطلوب می‌توان انتظار داشت که سیستم‌های هوش مصنوعی با دقت و سرعت بسیار بالا راه‌حلی دقیق و مطلوب بیابند. این تحول باعث تسریع فرآیندها و افزایش دقت در تصمیم‌گیری‌ها شده و همکاری هماهنگ و مؤثر بین انسان و هوش مصنوعی را ممکن ساخته است. این انتقال سریع و دقیق اطلاعات، موجب بهبود کارایی و افزایش توانایی در تصمیم‌گیری می‌گردد.
- تاریخچه هوش مصنوعی
- پیدایش هوش مصنوعی
- دوران پیشرفت‌های نظری
- ظهور شبکه‌های عصبی
- دوران افزایش قدرت محاسباتی
- رشد هوش مصنوعی در عصر مدرن
- آشنایی با هوش مصنوعی
- زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی
- یادگیری ماشین
- یادگیری عمیق
- شبکه‌های عصبی
- رباتیک
- پردازش زبان طبیعی
- بینایی کامپیوتری
- منطق فازی
- تشخیص گفتار
- کدام خدمات هوش مصنوعی برای استفاده موجود هستند؟
- کدام شرکت در رقابت هوش مصنوعی رده‌بندی اول است؟
- تأثیر هوش مصنوعی در جهان چگونه است؟
تاریخچه هوش مصنوعی #
تاریخچه هوش مصنوعی به بیش از شش دهه قبل بازمی‌گردد. شکل‌گیری این حوزه طی سال‌های گذشته با اتفاقات و تحولات کلیدی همراه بوده است. در ادامه مقاله به برخی از مهم‌ترین مراحل تاریخچه هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:
پیدایش هوش مصنوعی #
اصول و مفاهیم اولیه هوش مصنوعی در دهه 1950 توسط محققانی مانند آلن تورینگ، جان مک کارتی و آرتور ساموئل ارائه شد. آن‌ها به دنبال ایجاد سیستم‌هایی بودند که بتوانند هوش مصنوعی را تجربه کنند.
دوران پیشرفت‌های نظری #
در دهه 1960 تلاش‌های زیادی در زمینه‌هایی مانند منطق، ریاضیات، نظریه اطلاعات و زبان‌شناسی صورت گرفت. محققان مهمی مانند جان مک کارتی و هربرت سایمون موضوعاتی مانند حل مسئله و تصمیم‌گیری را با استفاده از روش‌های قابل‌برنامه‌ریزی مطالعه کردند.
ظهور شبکه‌های عصبی #
در دهه 1980 با افزایش علاقه به شبکه‌های عصبی، تحقیقات در این زمینه گسترش یافت. شبکه‌های عصبی الهام‌بخش بزرگی برای ساختار برنامه‌های هوش مصنوعی و بهبود روش‌های یادگیری ماشین بودند.
دوران افزایش قدرت محاسباتی #
با پیشرفت فنّاوری و افزایش قدرت محاسباتی در دهه‌های 1990 و 2000، امکان استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده‌تری در هوش مصنوعی فراهم شد. این پیشرفت‌ها به توسعه روش‌های یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ کمک کرد.
رشد هوش مصنوعی در عصر مدرن #
در دهه‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری درزمینهٔ هوش مصنوعی صورت گرفته است. الگوریتم‌های پیشرفته‌تری درزمینهٔ یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق استفاده‌شده است. هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، ماشین‌های خودران و روباتیک پیشرفت‌های چشمگیری داشته است.
آشنایی با هوش مصنوعی #
وقتی اصطلاح هوش مصنوعی (AI) را می‌شنویم، ممکن است به ماشین‌های خودران، ربات‌ها، ChatGPT یا سایر ربات‌های چت هوش مصنوعی و تصاویری که به‌طور مصنوعی تولیدشده‌اند فکر کنیم. اما مهم است که نگاهی به پس‌زمینه خروجی‌های هوش مصنوعی بیندازیم و بفهمیم این فناوری چگونه کار می‌کند و پیامدهای آن برای این نسل و نسل‌های آینده چیست.
هوش مصنوعی مفهومی است که به‌طور رسمی از دهه 1950 وجود داشته است، زمانی که به‌عنوان توانایی یک ماشین برای انجام وظایفی که قبلاً به هوش انسانی نیاز داشتند، تعریف شد. این تعریف نسبتاً گسترده است و در طول چندین دهه پیشرفت تحقیقاتی و فناوری تغییر کرده است. زمانی که تصمیم می‌گیریم به دستگاهی مانند رایانه اختصاص هوش داشته باشیم، منطقی است که با تعریفی از «هوش» شروع کنیم – به‌خصوص زمانی که تلاش می‌کنیم مشخص کنیم که آیا یک سیستم مصنوعی ارزش اصلاح را دارد یا خیر. سطح هوش ما را از سایر موجودات زنده جدا می‌کند و جزء اساسی تجربه انسانی است. برخی از کارشناسان هوش را توانایی سازگاری، حل مشکلات، برنامه‌ریزی، ابتکار عمل در موقعیت‌های جدید و یادگیری تعریف می‌کنند. با توجه به اینکه گاهی اوقات می‌توان هوش را به‌عنوان مبنای تجربه انسانی موردنظر قرارداد، جای تعجب نیست که ما اغلب سعی می‌کنیم آن را به‌طور مصنوعی اصلاح کنیم.
سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی ممکن است برخی از ویژگی‌های هوش انسانی ازجمله یادگیری، حل مسئله، درک و حتی طیف محدودی از خلاقیت و هوش اجتماعی را نشان دهند.
زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی #
حوزه هوش مصنوعی (AI) دنیای پیچیده‌ای از الگوریتم‌ها، داده‌ها و فرآیندهای پیچیده است که باهدف امکان یادگیری، درک و تصمیم‌گیری شبیه انسان توسعه‌یافته است. عملکرد هر سیستم هوش مصنوعی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که بر اساس داده‌های ورودی تصمیم‌گیری می‌کند. برخی از عناصر کلیدی هوش مصنوعی عبارت‌اند از:
- یادگیری ماشین (Machine Learning)
- یادگیری عمیق (Deep Learning)
- شبکه‌های عصبی (Neural networks)
- رباتیک (Robotic)
- پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
- بینایی کامپیوتری (Computer Vision)
- منطق فازی (Fuzzy Logic)
- تشخیص گفتار (Speech Recognition)
یادگیری ماشین #
یادگیری ماشینی (ML) به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا با استفاده از داده‌ها و تجربیات، عملکرد خود را در برخی وظایف یا فرآیندهای تصمیم‌گیری بهبود بخشند. یادگیری ماشین برای این منظور از آمار و نظریه احتمال استفاده می‌کند. الگوریتم‌هایی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یادگیری از آن‌ها و تصمیم‌گیری بدون برنامه‌نویسی. الگوریتم‌های یادگیری ماشین اغلب به‌عنوان الگوریتم‌های نظارت‌شده یا بدون نظارت طبقه‌بندی می‌شوند. الگوریتم‌های نظارت‌شده می‌توانند آنچه را که از گذشته آموخته‌اند در مجموعه داده‌های جدید اعمال کنند. درحالی‌که الگوریتم‌های بدون نظارت می‌توانند از مجموعه داده‌ها نتیجه بگیرند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بررسی روابط خطی و غیرخطی در یک مجموعه داده معین طراحی‌شده‌اند. این کار با روش‌های آماری انجام می‌شود که برای آموزش الگوریتم به‌منظور طبقه‌بندی یا پیش‌بینی یک مجموعه داده استفاده می‌شود.
یادگیری عمیق #
یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه برای ارائه دقت فوق‌العاده در تشخیص اشیا، تشخیص گفتار و ترجمه زبان استفاده می‌کند. یادگیری عمیق یک فناوری حیاتی در پشت خودروهای بدون راننده است که دستگاه‌ها را قادر می‌سازد تا تجزیه‌وتحلیل داده‌های پیچیده و کلان را انجام دهند، مانند تشخیص چهره افرادی که در تصاویر یا ویدیوها ظاهر می‌شوند. این الگوریتم در دو دسته نظارت‌شده و بدون نظارت است.
شبکه‌های عصبی #
شبکه‌های عصبی از نورون‌های زنده در مغز انسان الهام گرفته‌شده‌اند و از لایه‌هایی از گره‌های متصل به نام «نرون‌ها» تشکیل‌شده‌اند که حاوی توابع ریاضی برای پردازش داده‌های ورودی و پیش‌بینی مقدار خروجی هستند. شبکه‌های عصبی مصنوعی با مثال یاد می‌گیرند، مانند آنچه انسان‌ها از والدین، معلمان و همسالان خود یاد می‌گیرند. آن‌ها حداقل از سه لایه تشکیل‌شده‌اند: یک‌لایه ورودی، لایه‌های پنهان و یک‌لایه خروجی. هر لایه حاوی گره خایی است (همچنین به‌عنوان نورون شناخته می‌شود) که دارای ورودی‌های وزنی هستند که یک خروجی را محاسبه می‌کنند. این الگوریتم در دودسته نظارت‌شده و بدون نظارت است.
رباتیک #
رباتیک یک‌رشته میان‌رشته‌ای از علم و مهندسی است که ترکیبی از مهندسی مکانیک، مهندسی برق، علوم کامپیوتر و غیره است. رباتیک به طراحی، تولید، کنترل و استفاده از ربات‌ها می‌پردازد. سیستم‌های کامپیوتری نتایج هوشمند و تبدیل اطلاعات را برای کنترل خود فراهم می‌کنند.
ربات‌ها اغلب برای انجام کارهایی استفاده می‌شوند که ممکن است برای انسان‌ها به‌طور مداوم خسته‌کننده باشد. وظایف رباتیک زیادی ازجمله خط تولید برای خودروسازی، حمل اجسام بزرگ در فضا توسط ناسا وجود دارد. محققان هوش مصنوعی همچنین درحال‌توسعه ربات‌ها با استفاده از یادگیری ماشینی برای تعامل در سطوح اجتماعی هستند.
پردازش زبان طبیعی #
پردازش زبان طبیعی (NLP) رشته‌ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به کامپیوتر و انسان اجازه می‌دهد با استفاده از زبان طبیعی باهم ارتباط برقرار کنند. این روش برای تحلیل محاسباتی زبان‌های انسانی است. با تقلید از زبان طبیعی انسان، به ماشین اجازه می‌دهد داده‌ها را درک و تفسیر کند. NLP روشی برای جستجو، تجزیه‌وتحلیل، درک و استخراج اطلاعات از ورودی متنی است. کتابخانه‌های NLP توسط برنامه نویسان برای آموزش رایانه‌ها برای استخراج اطلاعات معنی‌دار از متن استفاده می‌شود. الگوریتم‌های کامپیوتری می‌توانند بررسی کنند که آیا ایمیل اسپم است یا خیر، تجزیه‌وتحلیل احساسات و تشخیص گفتار نمونه خایی از برنامه‌های پردازش زبان طبیعی هستند.
بینایی کامپیوتری #
بینایی کامپیوتری یکی از زمینه‌های مهم هوش مصنوعی است زیرابه رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های تصاویر دنیای واقعی را شناسایی، تجزیه‌وتحلیل و تفسیر کنند. داده‌های تصویر را از هر نوع داده‌ای از طریق یادگیری عمیق و تشخیص الگو استخراج می‌کند.
اگر تصویر پیچیده‌ای از مجموعه‌ای از اشیاء داشته باشیم، دیدن تصویر و به خاطر سپردن آن برای اکثر مردم دشوار است. با اعمال یک دنباله از دگرگونی‌ها در تصویر، بینایی کامپیوتر می‌تواند جزئیات بیت و بایت مانند لبه‌های تیز اشیاء، الگوها و رنگ‌های غیرمعمول را استخراج کند.
این کار با استفاده از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها انجام می‌شود که از عبارات ریاضی و آماری استفاده می‌کنند. این فناوری به ربات‌ها و دستگاه‌ها اجازه می‌دهد تا محیط اطراف خود را ببینند و بر اساس داده‌های تصویری در شرایط واقعی واکنش نشان دهند.
منطق فازی #
در دنیای واقعی، گاهی اوقات با موقعیت‌هایی مواجه می‌شویم که تعیین اینکه آیا یک شرط برقرار است یا خیر، دشوار است. منطق فازی به دلایلی که منجر به شرایط نادقیق و عدم اطمینان در مورد صحت شرایط می‌شود، انعطاف‌پذیری مربوطه را فراهم می‌کند.
به عبارت ساده‌تر، منطق فازی تکنیکی است که اطلاعات نامطمئن را با اندازه‌گیری میزان صحیح بودن یک فرضیه تبدیل می‌کند. منطق فازی همچنین برای استدلال در مورد مفاهیمی که ذاتاً نامعین هستند استفاده می‌شود. منطق فازی یک تکنیک راحت و انعطاف‌پذیر برای پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشین و کمک به شبیه‌سازی تفکر انسان به روش منطقی است.
منطق فازی یک اصطلاح کلی از منطق استاندارد است که مفهومی را با درجه درستی بین 0.0 و 1.0 نشان می‌دهد. اگر مفهوم کاملاً درست باشد، منطق استاندارد 1.0 و برای مفهوم کاملاً نادرست 0.0 است. اما در منطق فازی یک مقدار متوسط نیز وجود دارد که تقریباً درست و تقریباً نادرست است.
تشخیص گفتار #
تشخیص گفتار بخش مهمی از کاربردهای هوش مصنوعی است. تشخیص گفتار به رایانه‌ها و نرم‌افزارها اجازه می‌دهد حرف‌های مردم را “درک” کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهد اطلاعات را با سرعت و دقت بالا پردازش کنند. تشخیص گفتار همچنین به‌عنوان مدل در دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا استفاده می‌شود که به کاربران اجازه می‌دهد با استفاده از زبان طبیعی با رایانه‌ها تعامل داشته باشند. تشخیص گفتار شامل پردازش ورودی‌های صوتی از طریق مراحلی مانند پیش‌پردازش، استخراج ویژگی، مدل‌سازی صدا و مدل‌سازی زبان با استفاده از یادگیری عمیق است. این مراحل به ترجمه زبان انسان به متن کمک می‌کند و درک و پاسخ دقیق به گفتار انسان را امکان‌پذیر می‌کند.
کدام خدمات هوش مصنوعی برای استفاده موجود هستند؟ #
مصرف‌کنندگان و کسب‌وکارها به‌طور یکسان دسترسی زیادی به خدمات هوش مصنوعی دارند که می‌تواند کارها را سرعت بخشد و زندگی روزمره را آسان‌تر کند، و حتی ممکن است چیزی در خانه خود داشته باشید که به‌نوعی از هوش مصنوعی استفاده می‌کند.
در زیر چند نمونه رایج از هوش مصنوعی در دسترس عموم است، برخی به‌صورت رایگان و برخی با هزینه:
دستیارهای صوتی: Amazon Alexa در دستگاه Echo ، Apple Siri در iPhone و Google Assistant همگی از پردازش زبان طبیعی برای درک و پاسخ به سؤالات یا دستورات شما استفاده می‌کنند.
چت ربات‌ها: چت ربات‌های هوش مصنوعی نوع دیگری از دستیارهای مجازی هستند که می‌توانند با مردم تعامل داشته باشند و در برخی موارد مکالمات انسان گونه داشته باشند و حتی هجوم عاطفی و غم را تقلید کنند.
ترجمه زبان: یادگیری ماشینی در همه‌جا وجود دارد و سرویس خایی مانند مترجم گوگل، مترجم مایکروسافت، مترجم آمازون از آن برای ترجمه متن استفاده می‌کنند.
کدام شرکت در رقابت هوش مصنوعی رده‌بندی اول است؟ #
اوپن‌ای‌آی (OpenAI)
جای تعجب نیست که OpenAI پس از در دسترس قراردادن ابزارهای هوش مصنوعی تولیدی برای استفاده عمومی، ازجمله ChatGPT و Dall-E 2، یک تولیدکننده تصویر، جایگاه اول را در رقابت هوش مصنوعی امسال کسب کرد.
شرکت آلفابت (Alphabet)
شرکت مادر گوگل، آلفابت، از طریق برخی از شرکت‌های خود ازجمله DeepMind، Waymo و Google، در چندین سیستم هوش مصنوعی مختلف دست دارد. DeepMind همچنان به دنبال هوش مصنوعی عمومی است، که خود را از طریق سیستم‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهد که تلاش می‌کنند به راه‌حل‌های علمی برسند. این شرکت مدل‌های یادگیری ماشینی را برای Document AI توسعه داده است، تجربه مشاهده در یوتیوب را بهینه کرده است، AlphaFold را در دسترس محققان در سراسر جهان قرار داده است و موارد دیگر. اگرچه شما احتمالاً هرروز در مورد تلاش‌های هوش مصنوعی Alphabet در اخبار نمی‌شنوید، اما کدرهایی که درزمینهٔ یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به‌طورکلی انجام می‌شود، پتانسیل تغییر آینده انسان‌ها را دارد.
مایکروسافت (Microsoft)
مایکروسافت علاوه بر ایجاد Microsoft 365 Copilot برای برنامه‌های 365 خود، مجموعه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی را برای توسعه‌دهندگان در Azure فراهم می‌کند، ازجمله یادگیری ماشین، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، و پلتفرم‌های توسعه هوش مصنوعی مکالمه، API های قابل تنظیم که شبیه انسان را در بینایی کامپیوتر ارائه می‌دهند. گفتار و زبان با انسان برابری می‌کند. مایکروسافت همچنین سرمایه‌گذاری زیادی در توسعه OpenAI کرده است و از4 GPT- در گپ جدید بینگ و همچنین نسخه پیشرفته‌تر۲ Dall-E برای ایجاد تصاویر Bing استفاده می‌کند.
سایر شرکت‌ها
این‌ها تنها چند نمونه از شرکت‌هایی هستند که در مسابقه هوش مصنوعی پیشرو هستند، اما بسیاری از شرکت‌های دیگر نیز در سراسر جهان در حال پیشرفت در هوش مصنوعی هستند، ازجمله بایدو، علی‌بابا، کروز، لنوو، تسلا و بسیاری دیگر.
تأثیر هوش مصنوعی در جهان چگونه است؟ #
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که نحوه کار، سلامت ما، نحوه استفاده از رسانه‌ها و رفتار در محل کار، حریم خصوصی ما و موارد دیگر را تغییر دهد.
به این فکر کنید که چگونه برخی از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برجهان به‌طورکلی تأثیر بگذارند. مردم می‌توانند از یک دستیار صوتی در تلفن همراه خود بخواهند که با ماشین‌های خودران تماس بگیرد تا به محل کارشان برسند، آن‌ها می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده کنند تا کارآمدتر از همیشه باشند.
پزشکان و رادیولوژیست‌ها ممکن است سرطان را با استفاده از منابع کمتر تشخیص دهند، توالی‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری را شناسایی کنند، و مولکول‌هایی را شناسایی کنند که ممکن است به داروهای مؤثرتری منجر شود که می‌تواند جان افراد بی‌شماری را نجات دهد.
در مقابل، می‌توان تصور کرد که اگر شبکه‌های عصبی که می‌توانند تصاویر واقعی تولید کنند، مانند Midgerny و Bing، چه هرج‌ومرج به وجود می‌آید. که ممکن است صدای یک فرد را تکرار کند یا با استفاده از شباهت یک فرد ویدیوهای جعلی عمیق ایجاد کند. این می‌تواند تهدیدی برای آنچه مردم ممکن است تصاویر، فیلم‌ها یا صداها را واقعی بدانند.
یکی دیگر از مسائل اخلاقی مرتبط باهوش مصنوعی، تشخیص چهره و نظارت است و اینکه چگونه این فناوری می‌تواند به حریم خصوصی افراد نفوذ کند، اگرچه بسیاری از کارشناسان به فکر ممنوعیت کامل آن هستند.
