هوش مصنوعی چیست؟ تعریف و مفاهیم

هوش مصنوعی چیست؟ تعریف و مفاهیم

شاید اغلب افراد در زمان شنیدن عنوان “هوش مصنوعی” به یاد فیلم های سینمایی بیفتند. اگر مقداری خوشبین باشید به احتمال زیاد به یاد فیلم پرطرفدار و هنرمندانه استیون اسپیلبرگ کارگردان بزرگ هالیوودی خواهید افتاد که با همین نام یعنی (A.I. Artificial Intelligence)، در سال ۲۰۰۱ به روی پرده سینما رفت.

فیلم سینمایی خارق العاده ای که نقش اول داستان آن یک ربات کودک است و شخصیت او یک فرد مظلوم و نیازمند حمایت بوده که حس درک متقابل و گهگاهی ترحم مخاطب را برمی‌انگیزد.

 اما اگر کمی بدبینی در شما وجود داشته باشد؛ احتمالاً نظر متفاوتی داشته باشید و اولین تصویری که در ذهن شما ایجاد می شود؛ صحنه‌های تاریک و پر استرس فیلم های اکشن مانند: من ربات و یا ترمیناتور است که ربات ها طغیان کرده اند و کنترل همه چیز را به دست خود گرفته اند. آنها هم نوع های خود را می سازند؛ برای خود سلاح و ارتش ساخته اند و در پی نابودی انسان ها و یا برده ساختن مردم هستند.

اما واقعیت ممکن است با سناریوهای فیلم­ های هالیوودی فاصله بسیار زیادی داشته باشد و چهره ارائه شده از AI با چهره واقعی آن متفاوت باشد. طیف بزرگی از جامعه بشری همچنان با شنیدن واژه هوش مصنوعی تصاویر دستگاه های مکانیکی پیچیده ای را به یاد می آورند که آنها را ربات می نامیم. تصاویری که رسانه در طول مدت زمان نسبتاً زیادی از طریق سینما، بازی های ویدیویی و مجله های کامیک خلق کرده است و هرروز خواسته یا ناخواسته با این جلوه ها سر و کار داشتیم.

هر روزه از دستیار های صوتی رایج  مثل Siri، Bixby و Cortana کمک می گیریم یا قفل صفحه تلفن همراهمان را با فناوری تشخیص چهره باز می کنیم. در حالیکه ممکن است آگاه نباشیم که مستقیم و غیر مستقیم از  ماشین های هوشمند بهره می گیریم.

شما مقدمه‌ای برای آشنایی با هوش مصنوعی را مطالعه خواهید کرد و پس از آن این اطلاعات را بدست خواهید آورد:

به زبان ساده تر، هوش مصنوعی فرایند شبیه سازی هوش انسانی توسط ماشین ها و بویژه یک سیستم کامپیوتری است.

هوش مصنوعی چیست؟ چگونه کار می کند؟ #

هوش مصنوعی” یا “هوش ماشینی” که در زبان انگلیسی تحت عنوان “Artificial Intelligence” از آن یاد می‌شود و با اختصار “AI” در متون مختلف آورده می شود. هوش مصنوعی، شاخه ای از علوم کامپیوتر است که با هوشمندی یک سیستم رایانه ای در ارتباط بوده است. به زبان ساده­ تر، AI فرایند شبیه سازی هوش انسانی توسط ماشین ها و بویژه یک سیستم کامپیوتری است.

 انسان به واسطه حواس ذاتی خود اطلاعات محیطی را دریافت می‌کند و با استفاده از سیگنال های پیچیده مغزی تجزیه و تحلیل می‌کند که منجر به درک محیط اطراف خود می شود. سپس بواسطه یادگیری و تجربه، بنابر شرایط عمل تصمیم گیری را انجام می دهد. سیستم هوش ماشینی هم تقریباً مشابه همین ساز و کار، اطلاعات را دریافت می‌کند و پس از تجزیه و تحلیل با قابلیت تصمیم گیری خود بر اساس الگوریتم های تعریف شده تصمیم مقتضی را می‌گیرد.

بطور کلی سیستم های  هوشمند حجم وسیعی از داده های مشخص را در جهت آموزش شبکه عصبی خود و آنالیز داده ها استفاده می کند. ماشین های هوشمند برای پیدا کردن همبستگی و الگوها و در نهایت استفاده از این الگوها برای پیش بینی شرایط مشابه در آینده استفاده می کند.

برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد:

  • یادگیری
  • فرایند استدلال
  • فرایند خود تصحیح

یادگیری: این جنبه از برنامه  نویسی  کامپیوترهای هوشمند بر دستیابی یک سیستم کامپیوتری به داده ها و همچنین قوانین تبدیل این داده ها به اطلاعات قابل خوانش تمرکز دارد. این قوانین که الگوریتم نامیده می شود؛ دستورالعمل انجام یک کار مشخص را در اختیار سیستم محاسباتی یک کامپیوتر قرار می دهد.

فرایند استدلال: این بخش از برنامه نویسی کامپیوترهای هوشمند بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به نتیجه دلخواه تمرکز دارد.

فرایند خود تصحیح: این جنبه از برنامه نویسی کامپیوترهای هوشمند برای تنظیم مداوم الگوریتم ها و اطمینان از دقیق ترین نتایج ممکن طراحی شده است.

انسان از ادوار گذشته اندیشه خلق اجسام هوشمند را در ذهن خود می پرورانده است.

تاریخچه هوش مصنوعی #

 در اساطیر مصر و یونان باستان افسانه هایی از ایجاد اشیاء و ربات هایی که دارای هوش ربات گونه هستند وجود دارد و نشان می دهد انسان از ادوار گذشته اندیشه خلق اجسام هوشمند را در ذهن خود می پرورانده است.

 در طول قرن ها، متفکران و فیلسوفان بزرگی از جمله ارسطو تا فیلسوف اسپانیایی قرن سیزدهم رامون لول تا سایر اندیشمندان از جمله رنه دکارت و توماس بیز از منطق زمان خود برای توصیف فرایندهای فکری انسان استفاده و پایه ای برای درک مفاهیم هوش مصنوعی ایجاد کرده اند.

اواخر قرن نوزدهم و در نیمه اول قرن بیستم تحقیقات هدفمند باعث اختراع دستگاه پیشرفته ای بنام کامپیوتر شد. در سال 1836 ، ریاضیدانان دانشگاه کمبریج ، چارلز بابیج و آگوستا آدا بایرون کنتس لاولیس ، اولین طرح را برای ساخت یک ماشین قابل برنامه ریزی ارائه کردند. در ادامه به تلاش های صورت گرفته و دستاوردهای حوزه AI در قرن گذشته اشاره خواهیم کرد.

دهه 1940 میلادی: جان فون نویمان(von Neumann János‎) ریاضیدان دانشگاه پرینستون معماری یک رایانهٔ ارقامی که از دو بخش پردازش مرکزی و حافظهٔ مجزا تشکیل می شد را طراحی کرد و وظیفه آن نگه‌داری اطلاعات و دستورالعمل‌ها در حافظه دستگاه بود. همچنین وارن مک کالچ و والتر پیتس پایه و اساس شبکه های عصبی را پایه گذاری کردند.

دهه 1950 میلادی: در این دهه با ظهور رایانه های پیشرفته تر ، دانشمندان می توانستند ایده های خود را در مورد هوش ماشینی آزمایش کنند. آلن تورینگ(Alan Turing) ریاضیدان انگلیسی یک روش را ابداع کرد که برای تعیین امکان هوشمندی در یک سیستم رایانه استفاده  می شد. تورینگ کسی بود که در خلال جنگ جهانی دوم موفق شد با اختراع کامپیوتر خود کد رمزهای نیروی دریایی آلمان را بشکند.

1956 میلادی: تحقیقات دانشمندان حوزه هوش مصنوعی، در تابستان این سال در کنفرانسی در کالج دارتموث(Dartmouth) به طور اعجاب انگیزی نظرات حاضران را به خود جلب کرد. این کنفرانس که توسط آژانس پروژه‌های تحقیقاتی دفاعی پیشرفته (DARPA) حمایت می‌شد، شاهد حضور ده نفر از محققین برجسته حوزه علوم کامپیوتر و ریاضیات از جمله پیشروان AI مانند: ماروین مینسکی(Marvin Minsky)، اولیور سلفریج(Oliver Selfridge) و جان مک کارتی(John McCarthy) بود. مک کارتی کسی بود که اولین بار اصطلاح هوش مصنوعی را برای کامپیوترهای هوشمند بکار برد.

همچنین در میان افراد حضور یافته در این کنفرانس، آلن نیول(Allen Newell) متخصص حوزه کامپیوتر، هربرت ا. سیمون(Herbert A. Simon) به عنوان اقتصاددان، متخصص حوزه سیاست و روانشناس شناختی حضور داشتند. آنها برنامه کامپیوتری نوآورانه خود را که «Logic Theorist» نام داشت را ارائه کردند. این برنامه قابلیت اثبات نظریه‌های مشخص ریاضی را داشت و به عنوان نخستین برنامه AI شناخته می‌شود.

دهه 1950 و 1960 میلادی: کنفرانس کالج دارتموث انعکاس وسیعی در جهان داشت، سردمداران حوزه نوپای هوش مصنوعی وعده دادند که برنامه هوشمندی را در دست طراحی دارند که می تواند معادل توانایی مغز انسان عمل کند و این فناوری به زودی در دسترس قرار خواهد گرفت. زمان زیادی نگذشت که آنها توانستند پشتیبانی گسترده دولتی و صنعتی را جذب کنند.

در بازه بیست ساله 1940 تا 1960 تحقیقات در این حوزه پیشرفت‌های قابل توجهی داشت. در اواخر دهه 1950، نیول و سیمون الگوریتم حل مسئله عمومی را منتشر کردند. این الگوریتم با وجود اینکه در حل برخی مسائل پیچیده تر ناتوان بود اما در پایه‌گذاری معماری شناختی رایانه ها نقش بسزایی داشت.

همچنین در این زمان مک کارتی زبان برنامه‌نویسی هوش ماشینی لیسپ(Lisp) را که امروزه همچنان از آن استفاده می‌شود را توسعه داد. در اواسط دهه 1960، پروفسور دانشگاه ام آی تی(MIT)، جوزف ویزنبام، الگوریتم الیزا(ELIZA) را که نسخه ابتدایی برنامه پردازش زبان طبیعی است را توسعه داد. این برنامه پایه و اساس چت بات های امروزی است.

دهه 1970 و 1980 میلادی: در این هنگام بعد از گذشت حدود یک دهه معلوم شد مقصد دستیابی به هوش مصنوعی عمومی کمی دورتر از چیزی بوده که در اوایل تصور می شد؛ چرا که سیستم های پردازشگر و حافظه کامپیوتر های آن زمان با محدودیت های بزرگی مواجه بودند و به دنبال آن تصورات از توسعه و آینده هوش ماشین ها به روشنی سال های قبل نبود.

دولت و برخی شرکت‌های بزرگ پشتیبانی خود را بین سال های 1974 تا  1980 از تحقیقات هوش مصنوعی کاهش دادند و از سیاست های خود در قبال حمایت از این پروژه عقب‌نشینی کردند که به نحوی زحمات تیم  تحقیقاتی را بی ثمر کرد و این واقعه در تقویم وقایع هوش ماشینی به «زمستان هوش مصنوعی» معروف است.

 در دهه 1980، تحقیقات بر روی تکنیک‌های یادگیری عمیق و سیستم‌های تخصصیِ ادوارد فیگنبام آغاز شد؛ که روزنه  امیدی را در دل تاریکی مسیر توسعه هوش مصنوعی، بوجود آورد. اما ایجاد انگیزه و مجاب کردن دولت و سرمایه گذاران همچنان کار آسانی نبود که منجر به وقوع دومین زمستان هوش مصنوعی شد که تا اواسط دهه 1990 ادامه داشت.

دهه 1990 میلادی تا کنون: افزایش قدرت پردازنده ها و فضای ذخیره سازی اطلاعات و به دنبال آن انفجار اطلاعاتی که بواسطه توسعه اینترنت و گردش اطلاعات در جهان رخ داد باعث شد شاهد یک رنسانس در حوزه هوش مصنوعی باشیم که از اواخر دهه 1990 آغاز شده و تاکنون همچنان در جریان است. توسعه این حوزه باعث تحولات عظیمی در پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر، روباتیک، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و غیره شده است.

جدای از این، هوش مصنوعی با توسعه خودروهای خودران و فناوری  هوشمند تشخیص بیماری‌ها، در پذیرش این فناوری از سمت مردم تاثیر بسزایی داشته و ارتباط ناگسستنی با زندگی و فرهنگ جوامع ایجاد کرده است. در سال 1997، کامپیوتر آبی عمیق(Deep Blue) ساخته شرکت آی بی ام(IBM) موفق شد با شکست استاد بزرگ روسی شطرنج، گری کاسپاروف، نخستین برنامه کامپیوتری باشد که توانسته یک قهرمان شطرنج سطح جهانی را شکست دهد.

 چهارده سال بعد، سیستم کامپیوتری واتسون(Watson) ساخته آی بی ام با شکست دادن دو قهرمان سابق مسابقه پرسش و پاسخ جئوپردی(Jeopardy) توانست نظر افکار عمومی را به خود جلب کند. اخیراً، شکست تاریخی برنده هجده عنوان قهرمانی بازی برو(Go) در برابر برنامه آلفاگو(AlphaGo) ساخته دیپمایند گوگل(DeepMind) حیرت بازیکنان این بازی را در پی داشته و نقطه عطفی در توسعه هوش ماشین‌ها به شمار می رود.

انواع هوش مصنوعی بر اساس زبان فنی به سه دسته هوش مصنوعی محدود (ANI)، هوش مصنوعی عمومی (AGI) و سوپر هوش مصنوعی (ASI) تقسیم می شود.

1.هوش مصنوعی محدود (Artificial Narrow Intelligence)

هوش مصنوعی محدود(ANI) شامل همه  انواع هوش ماشینی است که تاکنون دیده ایم و با آن تعامل داشته ایم. حتی پیچیده‌ترین و تواناترین هوش مصنوعی را که تا کنون ایجاد شده‌است جزء این دسته قرار می گیرد. هوش محدود مصنوعی به سیستم‌هایی از کامپیوترهای هوشمند اطلاق می شود که تنها می‌تواند یک کار خاص را به صورت خودکار و مشابه قابلیت‌های انسانی انجام دهد.

این ماشین‌ها فقط کارهایی را انجام  می دهند که برای آنها برنامه ریزی شده اند و در نتیجه بازه کاربری و شایستگی این برنامه ها در دامنه گسترده ای قرار ندارد. این سیستم‌ها دربرگیرنده حافظه های واکنشی و حافظه های محدود هوش مصنوعی بوده و حتی پیچیده‌ترین هوش مصنوعی که از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای آموزش خود استفاده می‌کند؛ در این دسته قرار می‌گیرند. 

2. هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence)

هوش مصنوعی عمومی(AGI) توانایی این را دارد که در کلیه فرایندهای یادگیری، درک، فهم و عملکرد کاملاً شبیه یک انسان عمل کند. این سیستم‌ها همچنان در مرحله تحقیق و توسعه هستند. اگر چنین سیستم های هوشمندی ساخته شوند انقلاب بزرگی در عرصه علوم کامپیوتر و دنیای فناوری ایجاد خواهند کرد.

با توجه به اینکه سیستم پردازشگر این کامپیوتر در درک و استدلال شباهت زیادی به مغز انسان دارند اما قدرت تفسیر این کامپیوتر ها در مقابل مغز انسان دارای عملکرد نسبتاَ دقیقی نخواهد بود و این به دلیل جزیی نگری این سیستم ها دربرابر داده های ورودی به سیستم است.

 مسئله دیگری که هوش مصنوعی عمومی را دچار چالش می کند؛ مصرف بالای انرژی این سیستم ها است. محققان این حوزه امیدوارند که بتوان با گذشت زمان و پیشرفت تکنولوژی، پردازنده های کم مصرف تر را تولید کنند و یا دستیابی به انرژی های نوین، انرژی مورد نیاز این دسته AI را تامین کند. 

داشتن چنین ماشین‌های قدرتمندی جذاب به نظر می‌رسد؛ اما این ماشین‌ها ممکن است وجود انسان یا حداقل شیوه زندگی ما را تهدید کنند.

3. سوپر هوش مصنوعی (Artificial Superintelligence)

توسعه “فراهوش مصنوعی” یا “سوپر هوش مصنوعی” (ASI) احتمالاَ نقطه اوج تحقیق بر روی هوش مصنوعی است. فراهوش مصنوعی، علاوه بر مرور اطلاعات، به دلیل داشتن حافظه بسیار بیشتر، پردازش اطلاعات سریع‌تر و قابلیت‌های تصمیم‌گیری بسیار بهتر، در انجام هر کاری موفق تر خواهد بود. 

توسعه فراهوش مصنوعی و هوش مصنوعی عمومی به سناریویی منتهی خواهد شد که آنها را بیشتر در سینما دیده ایم. اگرچه داشتن چنین ماشین‌های قدرتمند در اختیار ما جذاب به نظر می‌رسد، اما این ماشین‌ها ممکن است وجود انسان یا حداقل شیوه زندگی ما را تهدید کنند.

در این صورت می توان گفت تمام فیلم های علمی تخیلی رنگ واقعیت خواهند گرفت و ما با یک هوش مصنوعی تمام عیار مواجه خواهیم بود. این سیستم ها بواسطه حافظه و سرعت پردازش بالای خود می-توانند پا را فراتر بگذارند و یک هوش فرابشری را بدست آورند.

هم اکنون درک وقایعی که در آینده بواسطه کامپیوترهای هوشمند رقم خواهد خورد؛ کار آسانی نیست. با این حال، با دیدی که تا به امروز از دستاوردهای هوش مصنوعی بدست آوردیم؛ می توان نتیجه گرفت برای توسعه هوش مصنوعی و دسترسی به هوش ASI راه بسیار طولانی در پیش رو داریم.

عده ای که دیدگاه منفی نسبت به آینده هوش مصنوعی دارند نگران فجایعی هستند که ممکن است در آینده رقم بخورد. اما شاید کمی زود است که نگران این موضوع باشیم؛ زیرا هنوز این فناوری فرصت زیادی برای تضمین امنیت زندگی بشر دارد. اما برای آن دسته از افراد که نسبت به آینده هوش مصنوعی خوشبین هستند؛ هنوز سوالات هیجان انگیز بسیاری وجود دارد که منتظر پاسخ هستند.

اهداف هوش مصنوعی

با مطالعه رفتار انسان ها و استفاده از نتایج آن  برای توسعه سیستم های هوشمند می توان به هوش مصنوعی دست یافت. به عنوان مثال، سیستم های هوش مصنوعی یاد می گیرند که تصمیم چگونه تصمیم مقتضی را بگیرند و در موقعیت های خاص چگونه عمل کنند. بررسی رفتار انسان در حین حل مسئله ­های ساده و استفاده از آن منجر به  توسعه سیستم های هوش مصنوعی می‌شود.

هدف کلی تحقیقات بر روی هوش مصنوعی ایجاد فناوری است که به رایانه ها و ماشین ها اجازه می دهد هوشمندانه کار کنند. مشکل کلی شبیه سازی هوش مصنوعی را می‌توان به بخش های جزئی ­تر تقسیم کرد.

مواردی که در زیر توضیح داده می شود بیشترین توجه را به خود جلب کرده است. به گونه­ ­ای که شامل ویژگی ها یا توانایی های خاصی هستند که محققان انتظار دارند یک سیستم هوش مصنوعی از خود نشان دهد.

  • منطق حل مسئله
  • بازنمایی دانش
  • برنامه ریزی
  • آموختن و یادگیری ماشین
  • هوش اجتماعی
  • خلاقیت
  • هوش عمومی
منطق حل مسئله

در شروع کار محققان الگوریتم هایی را توسعه دادند که استدلال گام به گام انسان ها را هنگام حل پازل یا استنتاج های منطقی شبیه سازی می کرد. در اواخر دهه 1980 و 1990، تحقیقات هوش مصنوعی روش هایی را برای مقابله با اطلاعات نامطمئن یا ناقص، با استفاده از مفاهیم احتمالات و اقتصاد، توسعه داد.

برای مسائل دشوار، الگوریتم‌ها به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارند که اکثر آن ها یک “انفجار ترکیبی” را تجربه می‌کنند. مقدار حافظه یا زمان مورد نیاز کامپیوتر برای حل مسائل با اندازه معین می­ تواند؛ نجومی ‌شود. بنابراین جستجو برای الگوریتم های کارآمدتر دارای بالاترین اهمیتت می­ شوند.

بازنمایی دانش

بازنمایی دانش و مهندسی دانش، محور تحقیقات هوش مصنوعی هستند. بسیاری از مشکلاتی که انتظار می رود ماشین ها حل کنند به دانش گسترده جهانی نیاز دارند. چیزهایی که هوش مصنوعی باید نشان دهد؛ اشیاء، ویژگی ها، دسته ها و روابط و همبستگی بین این اطلاعات است. موقعیت ها، رویدادها، حالات و زمان ها؛ علت و معلول و بسیاری از دامنه های دیگر که کمتر مورد تحقیق قرار گرفته اند؛ از این قاعده مستثنی نیستند.

برنامه ریزی

هوش مصنوعی باید بتوانند اهدافی را تعیین کند و به آنها دست پیدا کند. سیستم های هوشمند به راهی برای تجسم آینده نیاز دارند در واقع نمایشی از وضعیت جهان و پیش بینی هایی در مورد اینکه چگونه اعمالشان آن را تغییر می دهد و این‌که  بتوانند انتخاب هایی داشته باشند که گزینه های موجود را به بالاترین سطح مطلوبیت برسانند.

در مسائل کلاسیک برنامه ریزی، عامل می تواند فرض کند که تنها سیستمی است که در جهان عمل می کند و به عامل اجازه داده می ­شود از پیامدهای اعمال خود مطمئن باشد. با این حال، اگر عامل تنها کنشگر نباشد، مستلزم آن است که عامل در عدم قطعیت دلیلی بیاورد. و سیستم از یک عامل می‌خواهد که محیط خود را ارزیابی کند؛ پیش‌بینی کند؛ پیش‌بینی‌های خود را ارزیابی کند و  خود را بر ارزیابی سازگار کند .

آموختن و یادگیری ماشین

یکی از مفاهیم اساسی از تحقیقات هوش مصنوعی از زمان پیدایش این رشته تا کنون، مطالعه الگوریتم های رایانه ای است که به طور خودکار از طریق تجربه بهبود می یابند و آموزش های لازم را می­ بینند. در واقع، یادگیری بدون نظارت، توانایی یافتن الگوها در جریان اطلاعات ورودی است.

یادگیری تحت نظارت هم شامل طبقه بندی و هم رگرسیون عددی می شود. پس از مشاهده چندین نمونه از اطلاعات از چندین دسته بندی و طبقه بندی برای تعیین اینکه چه چیزی در کدام دسته قرار می گیرد؛ استفاده می شود. رگرسیون تلاش می کند تا تابعی بسازد که رابطه بین ورودی ها و خروجی ها را توصیف کند و پیش بینی کند که چگونه خروجی ها باید با تغییر ورودی ها تغییر کنند.

هوش اجتماعی

هوش اجتماعی چیزی نیست جز، محاسبات موثر،  مطالعه و توسعه سیستم‌هایی که می‌توانند انسان را شناسایی، تفسیر، پردازش و شبیه‌سازی کنند. این یک حوزه بین‌رشته‌ای است که علوم رایانه، روان‌شناسی و علوم شناختی را در بر می‌گیرد. در حالی که منشأ این رشته را می توان در تحقیقات اولیه فلسفی در مورد احساسات جستجو کرد. شاخه مدرن تر علوم کامپیوتر از مقاله روزالیند پیکارد در سال 1995 در مورد “محاسبات موثر” نشات گرفت.

خلاقیت

زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی به صورت نظری (دیدگاه فلسفی، روان‌شناختی) و عملی (پیاده‌سازی خاص سیستم‌هایی که خروجی‌های جدید و مفید تولید می‌کنند) به خلاقیت می‌پردازد. برخی از زمینه های مرتبط با تحقیقات محاسباتی شامل شهود و تفکر مصنوعی است.

هوش عمومی

بسیاری از محققان فکر می کنند که کار آنها در نهایت منجر به تولید ماشینی با هوش عمومی مصنوعی می شود که تمام مهارت های توصیف شده در بالا را با هم ترکیب می کند و در بیشتر یا همه این زمینه ها از ظرفیت انسانی فراتر می رود. برخی معتقدند که چنین پروژه ای ممکن است به ویژگی های انسانی مانند: هوشیاری مصنوعی یا مغز مصنوعی نیاز داشته باشد.

کاربردهای هوش مصنوعی #

امروزه هوش مصنوعی، بسیاری از وظایف را به عهده گرفته است؛ وظایفی فراتر از چیزی که می توان فکر کرد. در سال های گذشته شنیدن اخباری مثل شکست خوردن نفر اول مسابقات شطرنج یعنی کاسپارف روسی، از برنامه ای کامپیوتری که هوش مصنوعی گفته می شد و تقریبا ناشناخته بود؛ اتفاقی بسیار اعجاب انگیز و غالباً نا مأنوس بود. برای بررسی  دقیقتر کاربردهای هوش مصنوعی اینجا کلیک کنید.

اما امروز هوش مصنوعی با وجود الگوریتم های پیچیده تر و توانمندی بالاتر چنان در زندگی و ابزارهای ما وارد شده است که اصلاً متوجه آن نیستیم و یا به دلیل استفاده مستمر و روتین از این ابزار ها این موضوع را فراموش کرده ایم.

از گوشی های هوشمند گرفته تا حتی لوازم خانگی و خودروهای هوشمند، همه از الگوریتم های هوش مصنوعی بهره می گیرند.  در ادامه، برخی از کاربرد های هوش مصنوعی که در زندگی روزمره خود با آن سر و کار داریم به صورت مختصر بیان شده است. اما اگر به اطلاعات بیشتری در ارتباط با کاربردهای هوش مصنوعی نیاز دارید؛ بر روی لینک زیر کلیلک کنید.

1.لوازم دیجیتال: اگر به شما گفته شود؛ تلفن همراه شما به فناوری بینایی کامپیوتر مجهز است؛ ممکن است تعجب کنید. اما این یک واقعیت است که تلفن های همراه هوشمند از فناوری بینایی ماشین و تکنیک های پردازش تصویر استفاده می کند و چهره کاربر را تشخیص می دهد.

اگر قابلیت های آیفون 13 را با نمونه های 11 و 12 آن مقایسه کنید به راحتی می توان سیر هوشمندتر شدن این سری محصولات شرکت اپل را مشاهده کرد. خصوصاً در مورد قابلیت های بسیار جالبی که در بخش فیلمبرداری این محصول اضافه شده است و الگوریتم های پردازش تصویر آن به طور چشمگیری ارتقا پیدا کرده است.

 از جمله دیگر کاربردهای AI می توان به ربات های تبدیل گفتار به متن اشاره کرد که از روش های پردازش صدا بهره می گیرد و کار را برای افرادی که زیاد رابطه خوبی با  قلم و کاغذ و تایپ انگشتی ندارند؛ ساده کرده است.

2.خودروسازی: خودروهای خودران مانند خودروی هوشمند شرکت تسلا از دیگر نتایج بکارگیری هوش ماشینی هستند که تقریباً از تمام کاربردهای هوش مصنوعی استفاده می کنند. این شرکت توانسته وسیله نقلیه ای بی نظیر و شاهکار مهندسی خود را که روزی رویایی برای افراد بلند پرواز بوده است را طراحی و روانه بازار کند. این خودروها توانسته اند آینده تولیدات صنعت خودروسازی را تحت تاثیر قرار دهند و توقع مشتری  این صنعت را تا سطح زیادی بالا ببرند.

3.پزشکی و سلامت: AI کاربردهای وسیعی در حوزه پزشکی و سلامت دارد. تشخیص بسیاری از بیماری ها با کمک تکنیک های پردازش تصاویر پزشکی بسیار آسان شده است و تفسیر این اطلاعات توسط برنامه های کامپیوتری کمک زیادی به پزشکان کرده است.

4.صنعت: در صنایع مختلف و همچنین صنایع ساخت و تولید، سیستم های بینایی ماشین در بهبود عملکرد خطوط تولید و اتوماسیون های صنعتی انقلابی را در این حوزه رقم زده است که هزینه های تولید و هدر رفت زمان و انرژی را تا حد قابل توجهی کاهش داده است. 

5.موتورهای جستجو: اولین جایی که جستجو را آغاز می کنیم احتمالاً موتور جستجوی گوگل است. شرکتی که به لطف تجربه فراوان و تیم فنی فوق العاده خود در طی سال ها الگوریتم های جستجو را توسعه داده و در این راه از هوش مصنوعی کمک گرفته است. یکی دیگر از موتورهای جستوی رایج یوتیوب است که محتوای بصری و ویدیوهای مختلف را در اختیار کاربران خود قرار می دهد.

الگوریتم های هوش مصنوعی یوتیوب می تواند محتوای نامناسب را تشخیص دهد و بدون اینکه محتوا توسط کاربری دیده شود آن را حذف کند.

اما یوتیوب چطور از هوش مصنوعی کمک می گیرد؟

شاید شما از موتورهای جستجوی ویدیویی مثل یوتیوب استفاده کرده باشید و برای مثال ویدیویی درباره کاربرد پردازش تصویر در موبایل های هوشمند را جستجو کرده و از تماشای آن لذت برده و یا اطلاعات مفید را به دست آورده باشید. اما بسیاری از محتواهایی که کاربران بر روی این وبسایت آپلود می کنند مفید نبوده است یا حداقل ممکن است برای رده سنی کودکان مناسب نباشد. الگوریتم های هوش مصنوعی یوتیوب می تواند محتوای نامناسب را تشخیص دهد و بدون اینکه محتوا توسط کاربری دیده شود آن را حذف کند. یوتیوب با همکاری گوگل همواره در حال بهینه کردن این الگوریتم ها هستند.

الگوریتم های هوش مصنوعی یوتیوب

مشابه این موارد را تا چند سال قبل  در یوتیوب مشاهده نمی‌کردیم. اما امروزه به لطف هوش مصنوعی چنین قابلیتی را در اکثر شبکه‌های اجتماعی، موتور های جستجو و حتی اپلیکیشن های موبایلی می توان دید که کار را برای دریافت اطلاعات بیشتر، یادگیری و یا حتی توسعه رابط کاربری بهینه تر آسان کرده است.

شاخه های هوش مصنوعی #

گستره وسیعی از تکنیک‌ها در حوزه هوش مصنوعی وجود دارد  که به آنها اشاره خواهیم کرد. انواع شاخه های هوش مصنوعی در زیر آمده است. جهت کسب اطلاعات جامع تر درباره شاخه های هوش مصنوعی به این لینک مراجعه کنید.

  • یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • شبکه عصبی (Neural Network)
  • رباتیک (Robotics)
  • سیستم خبره (Experts Systems)
  • منطق فاری (Fuzzy Logic)
  • پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

هوش مصنوعی چگونه یاد می گیرد؟ یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی #

یادگیری ماشین(Machine Learning)

“یادگیری ماشین”  یکی از کاربردها و یا به عبارتی یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است  یکی از کاربردها و یا به عبارتی یکی از زیرمجموعه های هوش مصنوعی است که به سیستم هوش مصنوعی، امکان یادگیری خودکار محیط را می دهد و از آن برای تصمیم گیری بهتر استفاده می کند.

 الگوریتم های متنوعی وجود دارد که یادگیری ماشین از آنها برای یادگیری ، توصیف و بهبود داده ها و به منظور ایجاد نتایج بهتر استفاده می کنند .این الگوریتم ها برای شناسایی الگوها و سپس انجام اقدامات لازم بر روی این الگوها از تکنیک های آماری استفاده می کنند.

“یادگیری عمیق(Deep Learning)” نسل بعدی یادگیری ماشین است که به نحوی زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین بحساب می آید. برخی ازمدل های یادگیری عمیق می توانند پیش بینی های خود را کاملاً مستقل از انسانها انجام دهند.

  این درحالیست که مدل های یادگیری ماشین از گذشته تا کنون در بسیاری از موارد به مداخله انسانی نیاز دارند تا به نتیجه مطلوب برسند.  مدل های یادگیری عمیق با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی وظایف خود را انجام می دهند.

یادگیری عمیق(Deep Learning)

“یادگیری عمیق” زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که از الگوریتم های ساختاری و عملکردی مغز الهام گرفته است و آن را تحت عنوان “شبکه های عصبی(neural networks)” مصنوعی می نامند.

برای مثال: یادگیری عمیق یک فناوری کلیدی در هوشمندی خودروهای بدون راننده یا خودران است که به آنها این امکان را می دهد تا علائم راهنمایی و رانندگی را تشخیص دهند یا بتواند عابر پیاده را شناسایی کند.

یادگیری عمیق در سال های اخیر مورد توجه بسیاری از محققان و مردم قرار گرفته است. این فناوری به-واسطه الگوریتم های خود می تواند به نتایجی برسد که تا قبل از آن امکان پذیر نبوده است. در یادگیری عمیق، یک برنامه رایانه ای یاد می گیرد که وظایف محوله را مستقیماً از طریق تصاویر ، متن یا صدا طبقه-بندی کند.

مدل های یادگیری عمیق می توانند به دقت بسیار بالایی دست یابند که امکان دارد عملکردی فراتر از عملکرد انسان داشته باشند. این مدل ها با استفاده از مجموعه وسیعی از داده های برچسب گذاری شده آموزش می بینند که طرح اولیه معماری شبکه عصبی آن حاوی لایه های زیادی است و سیستم از این لایه ها برای آموزش شبکه عصبی خود استفاده می کند.

شبکه های عصبی(Neural Networks)

شبکه های عصبی از رفتار مغز انسان الگو گرفته شده است و به برنامه های رایانه ای اجازه می دهد الگوها را تشخیص داده و مشکلات رایج در زمینه های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را حل کنند.

شبکه های عصبی، که به عنوان “شبکه های عصبی مصنوعی(ANN – Artificial Neural Networks) یا “شبکه های عصبی شبیه سازی شده” (SNN – Simulated Neural Networks) نیز شناخته می شوند؛ زیر-مجموعه ای از یادگیری ماشین و به نحوی قلب الگوریتم های یادگیری عمیق هستند.

شبکه های عصبی مصنوعی از لایه های گره  ای شکل تشکیل شده اند که شامل یک لایه ورودی، یک یا چند لایه مخفی و یک لایه خروجی تشکیل شده است.

شبکه های عصبی در طول زمان برای یادگیری و بهبود دقت خود به داده های آموزشی متکی هستند. با این حال، ابزارهای قدرتمندی در علوم رایانه و هوش مصنوعی وجود دارد که با استفاده از آنها می توان داده ها را با سرعت بالا طبقه بندی و خوشه بندی کرد.

 این در حالیست که طبقه بندی داده ها در فرایند های تشخیص گفتار یا تشخیص تصویر اگر توسط متخصصان انسانی انجام  شود؛ ممکن است زمان نسبتاً طولانی صرف این طبقه بندی ها شود. همچنین اگر به دنبال مثالی کاربردی برای شبکه های عصبی مصنوعی می گردید؛ بهترین آن شبکه عصبی مورد استفاده در الگوریتم های گوگل است.

روش‌های یادگیری هوش مصنوعی

پس از تعریف هوش مصنوعی، بیایید روش های فلسفی موجود در هسته آن را بررسی کنیم . هر تحقیق در مورد هوش مصنوعی در یکی از دو دسته زیر قرار می گیرد:

  • روش نمادین
  • روش ارتباط گرا
  • هوش مصنوعی ضد منطق
  • هوش مصنوعی مبتنی بر دانش
  • یادگیری  آماری
روش نمادین

روش نمادین که به عنوان رویکرد «بالا به پایین» نیز شناخته می شود؛ هوش را بدون در نظر گرفتن ساختار بیولوژیکی مغز انسان شبیه سازی می کند. همانطور که از نام آن پیداست، این روش با پردازش نمادها، فرآیند فکری مغز انسان را تجزیه و تحلیل می کند.

روش ارتباط گرا

از سوی دیگر، رویکرد ارتباط گرا با ساخت شبکه های عصبی با تقلید از ساختار بیولوژیکی مغز انسان سر و کار دارد. این روش همچنین به عنوان رویکرد “از پایین به بالا” شناخته می شود.

هر دوی این روش ها برای رویکرد توسعه سیستم ها و الگوریتم های هوش مصنوعی رقابت می کنند. اگرچه ممکن است مشابه به نظر برسند؛ اما در اصل خود متفاوت هستند. در حالی که رویکرد «بالا به پایین» بر جزئیات نمادین تمرکز دارد؛ رویکرد «پایین به بالا» فعالیت‌های عصبی درون مغز را در نظر می‌گیرد. ما می توانیم تفاوت بین این دو رویکرد را با یک مثال برجسته کنیم. رباتی را در نظر بگیرید که اعداد را از طریق پردازش تصویر تشخیص می دهد.

رویکرد نمادین نوشتن یک الگوریتم بر اساس الگوی هندسی هر عدد است. این برنامه الگوهای عددی اعداد مختلف ذخیره شده در حافظه خود را مقایسه و مطابقت خواهد داد.

این ربات شبکه عصبی مصنوعی خود را با تنظیم مکرر آن برای تشخیص اعداد در رویکرد اتصال گرایانه آموزش می دهد. به نوعی، رویکرد پیوندگرا بیشتر از رویکرد نمادین، ذهن انسان و فرآیند فکری آن را تقلید می کند.

محققان از هر دو روش پیاده سازی هوش مصنوعی هنگام توسعه الگوریتم ها استفاده می کنند. در حالی که رویکرد نمادین برای مسائل ساده مشهور است؛ محققان روش پیوندگرا را برای مسائل پیچیده و دنیای واقعی ترجیح می دهند.

علاوه بر این دو طبقه بندی اصلی، محققان چندین رویکرد را برای پیاده سازی هوش مصنوعی ابداع کرده اند که در ادامه به آنها خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی مبتنی بر منطق از منطق رسمی برای نشان دادن دانش، برنامه ریزی و یادگیری در ذهن انسان استفاده می کند. این رویکرد به جای تقلید از تفکر انسان، بر تعیین مبنای استدلال منطقی و تفکر انتزاعی متمرکز است.

هوش مصنوعی ضد منطق

برخی از محققان استدلال می‌کنند که گرفتن هر جنبه از رفتار انسان با استفاده از منطق عمومی ساده غیرممکن است. رویکرد ضد منطق به جای استفاده از منطق ساده، با راه حل های موقتی برای یادگیری ماشین و پردازش بینایی سر و کار دارد.

هوش مصنوعی مبتنی بر دانش

با در دسترس قرار گرفتن رایانه ها در حدود دهه 1970، مردم شروع به اضافه کردن برنامه های کاربردی هوش مصنوعی کردند. در نتیجه، معماری سیستم ها حقایق و قوانینی را برای به تصویر کشیدن الگوریتم ها در سیستم های خود گنجانده است.

یادگیری آماری

در سال های اخیر، محققان در سراسر جهان مدل های ریاضی و آماری پیشرفته ای مانند نظریه اطلاعات، نظریه تصمیم گیری و غیره را برای توسعه الگوریتم های هوش مصنوعی ترکیب کرده اند. این رویکرد منجر به دقت و تکرارپذیری بیشتر در داده کاوی شده است.

مزایا و معایب هوش مصنوعی #

هوش مصنوعی، تکنولوژی نوظهوری که سعی دارد مثل یک انسان یادبگیرد، فکر کند و تصمیم گیری کند. با گذشت زمان و بالا رفتن سطح تکنولوژی نهال نسبتاً نوپای هوش مصنوعی شاخ و برگ بیشتری می گیرد.

در واقع هوش مصنوعی ابداع شد تا بتواند بهتر از انسان ها آموزش ببیند، از آموزه های خود برای تفکر استفاده کند و در نهایت کارها را بهتر از انسان ها انجام دهد.

مزایای هوش مصنوعی

سیستم های هوشمند می توانند وظایف چالش برانگیزی را انجام دهند که خارج از دسترس انسان است. اقیانوس فناوری را کاوش کنید و کارهای دشوار و پر دردسر مختلف را به راحتی انجام دهید.

بسیاری از برنامه ها با استفاده از هوش مصنوعی توسعه یافته اند. گوشی­های آیفون‌، سیری و مایکروسافت کورتانا، بر اساس فناوری هوش مصنوعی تکامل یافته‌اند. اینها ربات های تعاملی هستند که به شما کمک می کنند به گوشی هوشمند دسترسی پیدا کنید.

با کمک فناوری هوش مصنوعی می توان دستیار دیجیتالی ایجاد کرد که باعث کاهش تعداد کارمندان می شود. این دستیاران می توانند کار را با کارایی شگفت انگیز انجام دهند.

رادیوسرجری در زمینه پزشکی برای درمان تومورهای پیشرفته با استفاده از هوش مصنوعی استفاده شده است.

از هوش مصنوعی استفاده کنید و بهره وری، کارایی و دقت محصولات خود را بهبود بخشید

AI در تمام ابعاد زندگی بشری رخنه کرده و بود و نبود آن می تواند زندگی بشر را دچار اتفاقات بزرگی کند. در این بخش تصمیم داریم به برخی از مزایا و معایب این فناوری نوین و مثال های آن بپردازیم.

  • کاهش خطای انسانی: پیش‌بینی آب و هوا با استفاده از هوش مصنوعی
  • ریسک پذیری بالا: ربات های آتشنشان و خنثی ساز بمب
  • در دسترس بودن دائمی: موسسات آموزشی جهت پاسخ پرسش های متداول
  • کمک به مشاغل پرتکرار: صدور تاییدیه های بانکی
  • دستیار دیجیتال: چت بات ها
  • تصمیم گیری سریع: مثل ربات های سرگرمی و بازی ها
  • کاربرد های روزانه: دستیار صوتی
  • اختراعات نوین: تشخیص هوشمند بیماری ها

معایب هوش مصنوعی

از آنجا که هر چیز دارای مزایا و معایب مشخصی است؛ هوش مصنوعی هم دارای معایبی بوده است که برخی از آن‌ها را بررسی می کنیم.

  • هزینه بالای تولید
  • تنبل کردن انسان ها
  • ایجاد بیکاری برای مردم
  • عدم وجود احساسات
  • تفکر بی حد و مرز

هوش مصنوعی امیدوارکننده به نظر می رسد و کاملاً آینده نگر است. به تدریج در بسیاری از زمینه ها اجرا می شود. ایرادات زیادی هم در هوش مصنوعی وجود دارد که عبارتند از:

هوش مصنوعی به آرامی راه خود را به برنامه های کاربردی باز می کند. هوش مصنوعی امکانات زیادی را ارائه می دهد، اما واقعاً گران است. سازمان‌های کوچک‌تر نمی‌توانند هزینه ماشین‌های پیشرفته، نرم‌افزارها و منابع مورد نیاز برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی را بپردازند.

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از نظر بهره‌وری جایگزین انسان‌ها در انجام وظایف شوند، اما نمی‌توانند تصمیم بگیرند. ربات ها نمی توانند تصمیم بگیرند که چه چیزی درست است و چه چیزی اشتباه است.

در سیستم های هوشمند، با تجربه روزمره خلاق نخواهید شد. انسان ها با تجربه روزمره ایده های خلاقانه را به نمایش می گذارند.

و همچنین جایگزینی انسان با سیستم های هوشمند می تواند بیکاری را افزایش دهد که منجر به کاهش تولید ناخالص داخلی می شود.

اکنون همان آینده است؛ هوش مصنوعی همه جا تاثیر خود را گذاشته است

چرا هوش مصنوعی مهم است؟ #

خودکارسازی روند تکراری یادگیری و کشف از داده‌ها توسط هوش مصنوعی به جای خودکار کردنِ وظایفِ دستی، هوش مصنوعی وظایفِ کامپیوتری، تکرارشونده و با حجم بالا را بدون خستگی و قابل اطمینان انجام می‌دهد. البته باید گفت هنوز وجود انسان برای راه‌اندازی سیستم هوش مصنوعی و پرسیدن سوال‌های درست ضروری است.هوش مصنوعی به محصولات موجود، هوش اضافه می‌کند. بسیاری از محصولاتی که  درحال استفاده از آن‌هاییم، با قابلیت‌های هوش مصنوعی بهبود خواهند یافت؛ مثل سیری که به عنوان قابلیتی تازه به نسل جدید محصولات اپل اضافه شد. اتوماسیون، پلتفورم‌های مکالمه‌ای، بات‌ها و ماشین‌های هوشمند می‌توانند با حجم زیادی از داده‌ها ترکیب شده تا تکنولوژی‌های بسیاری را ارتقا دهند.

هوش مصنوعی خودش را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری مترقی تطبیق می‌دهد و به این شکل با کمک داده‌ها، برنامه‌نویسی را امکان‌پذیر می‌کند. هوش مصنوعی ساختارها و قاعده‌ها را در داده‌ها تشخیص می‌دهد تا الگوریتم‌هایش بتوانند مهارت خود را افزایش دهند. همانطور که الگوریتمی می‌تواند به خودش شطرنج بازی کردن را یاد دهد، می‌تواند به خودش آموزش دهد که مناسبترین محصول را در خرید آنلاین پیشنهاد دهد. همچنین هوش مصنوعی می­تواند با در اختیار داشتن داده جدید، خودش را وفق ‌دهند.

هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی که لایه‌های مخفی متعددی دارند؛ داده‌ها را عمیق‌تر و بیشتر مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌دهد. زمانی ساخت یک سیستم تشخیص کلاهبرداری که 5 لایه مخفی داشته باشد، غیرممکن به نظر می‌رسید؛ اما با وجود قدرت فوق‌العاده کامپیوتر و کلان‌داده شرایط تغییر کرده است. هوش مصنوعی نیاز به حجم زیادی از داده‌ها دارد؛ چرا که مدل‌های یادگیری عمیق مستقیماً از طریق این داده‌ها آموزش می‌بینند.

هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق به دقت خارق‌العاده‌ای دست پیدا کرده است. مثلاً تعامل شما با الکسا و گوگل براساس یادگیری عمیق طراحی شده است و هرچه شما از این محصولات بیشتر استفاده کنید؛ دقت آن‌ها افزایش می‌یابد. در حوزه پزشکی از تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق و همچنین تشخیص اشیاء برای تشخیص سرطان در تصاویر پزشکی استفاده می­شود.

هوش مصنوعی از داده‌ها بیشترین استفاده را می‌کند. وقتی الگوریتم‌ها خودآموز باشند؛ داده‌ها دارایی محسوب می‌شوند. تمام پاسخ‌ها در داده‌ها وجود دارد و تنها لازم است هوش مصنوعی دست به کار شود تا آن‌ها را بیابد. از آنجا که نقش داده‌ها بسیار مهمتر از هر زمان دیگری است، این داده­ها می‌تواند در رقابت صنعتی برتری ایجاد کند. اگر شما بهترین داده را در یک صنعت رقابتی داشته باشید؛ حتی اگر همه رقبای شما تکنیک‌های مشابهی را اعمال کنند، بهترین داده برنده خواهد شد.

علاوه بر این‌ها، تکنولوژی‌های متعددی از هوش مصنوعی پشتیبانی کرده و آن را به کار می‌گیرند:

بینایی کامپیوتر، این سیستم با اتکا بر قابلیت تشخیص الگو و یادگیری عمیق برای تشخیص آنچه در تصویر یا ویدیو وجود دارد؛ به کار می‌رود. وقتی ماشین‌ها بتوانند تصاویر را پردازش، تجزیه و تحلیل و درک کنند؛ می‌توانند بی‌وقفه ویدیوها و تصاویر را مورد بررسی قرار دهند و به تفسیر محیط پیرامون خود بپردازند.

پردازش زبان طبیعی به توانایی کامپیوترها برای تجزیه و تحلیل، درک و تولید زبان بشری اطلاق می‌شود. قدم بعدی در این حوزه تعامل زبان طبیعی است که قابلیت برقراری ارتباط با کامپیوتر را با استفاده از زبان عادی روزمره در اختیار ما قرار می­دهد.

واحدهای پردازش گرافیکی نقش کلیدی در هوش مصنوعی دارند، چرا که قدرت محاسباتی عظیمی که برای پردازش‌های تکرارشونده مورد نیاز است، توسط این بخش فراهم می‌شود. آموزش شبکه‌های عصبی نیازمند کلان‌داده و قدرت محاسباتی بالا است.

اینترنت اشیاء می‌تواند حجم عظیمی از داده را از دستگاه‌های متصل فراهم آورد که بیشتر آن‌ها آنالیز نشده‌اند. مدل‌هایی که با کمک هوش مصنوعی و بطور خودکار عمل می‌کنند؛ بیشترین امکان استفاده از این داده‌ها را دارند.

الگوریتم‌های پیشرفته به شیوه‌های جدید در حال توسعه و ترکیب شدن هستند تا داده‌های بیشتری را با سرعت بالاتر و در لایه‌های بیشتری مورد تجزیه و تحلیل قرار بدهند. این فرآیند پردازش هوشمند در شناسایی و پیش‌بینی رویدادهای نادر، درک سیستم‌های پیچیده و بهینه‌سازیِ سناریوهای منحصربه‌‎فرد نقش کلیدی دارد.

رابط برنامه کاربردی بسته‌های قابل انتقال کدهایی هستند که قابلیت اضافه کردن عملکرد هوش مصنوعی را به محصولات و بسته‌های نرم‌افزار موجود امکان‌پذیر می‌کنند. این رابط‌ها می‌توانند قابلیت تشخیص تصویر را به سیستم‌های ایمنی منزل اضافه کرده یا ویژگی پرسش و پاسخ را به سیستم‌ها اضافه کند که بتوانند داده­ها را توضیح دهند. این سیستم می­تواند زیرنویس و عنوان ایجاد کند یا در هنگام یافتن الگوها، خبر دهد.

در مجموع، هدف هوش مصنوعی فراهم ایجاد نرم‌افزاری است که بتواند بر مبنای داده ورودی تجزیه و تحلیل و استدلال داشته باشد و داده خروجی را توضیح دهد. هوش مصنوعی قابلیت تعامل مانند انسان را فراهم خواهد آورد و برای وظایف خاصی خواهد توانست در تصمیم‌گیری مشورت دهد؛ اما جایگزینی برای انسان نیست و به این زودی‌ها نخواهد بود.

نتیجه گیری #

اکنون همان آینده است. هوش مصنوعی همه جا تاثیر خود را گذاشته است. طبق پیش بینی ها، هوش مصنوعی تقریباَ بر هر صنعت قابل تصوری، تاثیری ماندگار خواهد داشت.

در حال حاضر ما شاهد حضور هوش مصنوعی در دستگاه های هوشمند، اتومبیل ها، سیستم های پایش سلامت و اپلیکیشن های مورد استقبال عمومی بوده و همچنین در آینده پیش رو شاهد تاثیر عمیق تر آن در صنایع بیشتری خواهیم بود.

هوش مصنوعی هم مانند سایر فناوری ها دارای پیچیدگی های خاص خود بوده و مزایا و معایب مشخصی دارد. واقعیت این است که هنوز هوش مصنوعی ساخته نشده که بتواند زندگی بشر را به خطر بیاندازد. ما تا ساخته شدن هوش مصنوعی که دارای ابر هوش است فاصله زیادی داریم و این فناوری هنوز فرصت زیادی برای اثبات بی خطری خود دارد.

نباید فراموش کنیم تصاویر سیاهی که از هوش مصنوعی در ذهن داریم؛ حاصل تلاش سرمایه داران صنعت سینما است که با استفاده از تخیلات جامعه، خوراک موضوعات فیلم های خود را آماده می کنند.

امیدواریم که معرفی مختصر هوش مصنوعی در این وبلاگ به شما طعم فناوری و قابلیت‌های آن را بچشاند، همانطور که باید تا به حال متوجه شده باشید که هوش مصنوعی اقیانوسی از فرصت‌ها را برای حرفه شما باز می‌کند.

 

منابع

لینک کوتاه این مقاله:
امیرمحمد توحیدی
امیرمحمد توحیدی

دیدگاه (19)

  1. محی الدین
    4 آبان 1400

    دمت گرم

    • امیرمحمد توحیدی
      11 آبان 1400

      متشکرم

  2. Az
    4 آبان 1400

    جالب و مفید بود ممنون

    • امیرمحمد توحیدی
      11 آبان 1400

      ممنون از توجه شما

  3. علی
    4 آبان 1400

    سلام لطفا درباره بینایی ماشین مطلب بذارید.

    • امیرمحمد توحیدی
      11 آبان 1400

      درباره بینایی ماشین هم مقاله آپلود شده و در آینده مطالب بیشتری آپلود میشه. ممنون

  4. هانیه خوشدل
    5 آبان 1400

    خیلی مفید و کاربردی بود. ممنون از شما

    • امیرمحمد توحیدی
      11 آبان 1400

      متشکرم

  5. azadeh
    6 آبان 1400

    سلام لطفا درباره ی بینایی کامپیوتر هم مطلب بذارید . ممنون

    • امیرمحمد توحیدی
      11 آبان 1400

      سلام. بله حتما. مقاله ای با این محتوا در حال نگارش هست

  6. سیف
    13 آبان 1400

    اشاره به تاریخچه اولیه و روند کلی این حوزه از علم خیلی جالب بود. خسته نباشید.

  7. آزاد
    15 آبان 1400

    ???????? عالی

  8. فاطمه بشیری
    18 آبان 1400

    سلام
    از گردآوری مطالبتون لذت بردم
    مطلب شما یاداور پادکستی بود که گاهی گوش میکردم و در اون به سخنرانی هایی میپرداختند که آیا هوش مصنوعی باعث از بین رفتن انسان در آینده خواهد شد یا نه؟ نظرات ضد و نقیضی مطرح میشد که از طرف بزرگان علم هوش مصنوعی بود و خیلی بحث جالبی در مورد از بین رفتن انسان توسط هوش مصنوعی بود که نهایتا رد شد و امروزه با بحث تعدیل نیرو توسط هوش مصنوعی در آینده مواجه هستیم. من به شخصه طرفدار هوش مصنوعی هستم و معتقدم هوش مصنوعی برخلاف ظاهر پیچیده اش، درون منظم و ساده ای داره که بدون انسان و به خودی خود نمیتونه پیشرفته کنه که خیلی هم قابل بحث هست.
    ممنون

  9. حمید
    26 دی 1400

    خیلی تاثیرگزار بود. سپاس

    • امیرمحمد توحیدی
      27 دی 1400

      سپاس از توجه شما

  10. محسن رضازاده
    12 بهمن 1400

    سلام
    در بخش عیب نما هوشمند هم خدمات دهی دارید؟

    • امیرمحمد توحیدی
      13 بهمن 1400

      سلام. بله
      شما میتونید برای دریافت اطلاعات بیشتر با ما تماس بگیرید و از مشاوره تکنسین های ویراسنس استفاده کنید

  11. محمد
    10 اردیبهشت 1401

    مطالب آموزنده ای بیان شده بود با تشکر

    • امیرمحمد توحیدی
      20 اردیبهشت 1401

      سپاس از نظر شما

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.