هوش مصنوعی AI چیست؟ Artificial Intelligence شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که برای درک و ذخیره هوش انسانی، تقلید از توانایی‌های انسان از جمله تکمیل وظایف، پردازش زبان انسان و انجام تشخیص گفتار طراحی شده است.
این سیستم‌ها قادر به انجام وظایفی هستند که در گذشته فقط توسط انسان انجام می‌شدند، اما امروزه شامل حل مسائل پیچیده، تشخیص الگو، تصمیم گیری و حتی یادگیری خودکار هستند.
AI به صورت گسترده در زندگی روزمره ما (سیستم‌های بانکی، خودروهای خودران، سیستم‌های پشتیبانی مشتری و بازی‌های کامپیوتری) حضور دارد و به عنوان یک ابزار مفید در جامعه بسیار حائز اهمیت است.
هوش مصنوعی از فناوری‌های متعددی استفاده می‌کند تا ماشین‌ها را برای حس کردن، درک، برنامه‌ریزی، عمل و یادگیری با سطوح هوشی شبیه انسان، تجهیز کند.
اساساً، سیستم‌های هوش مصنوعی محیط‌ها را درک می‌کنند، اشیا را تشخیص می‌دهند، در تصمیم‌گیری مشارکت می‌کنند، مشکلات پیچیده را حل می‌کنند، از تجربیات گذشته درس می‌گیرند و از الگوها تقلید می‌کنند.
این قابلیت‌ها برای انجام کارهایی مانند تشخیص چهره برای باز کردن قفل صفحه نمایش موبایل یا هر دستگاه دیگری ترکیب می‌شوند.
بیشتر بدانید : مقابله با تغییرات آب و هوایی به کمک هوش مصنوعی و رایانش ابری
یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) هر دو رشته علوم کامپیوتر هستند که از رشته هوش مصنوعی مشتق شده‌اند.
در واقع، هوش مصنوعی به ایجاد سیستم‌هایی می‌پردازد که می‌توانند هوش انسان و توانایی‌های حل مسئله را تکرار کنند.
تکنیک‌های جدید هوش مصنوعی به سرعت در حال بهبود هستند و می‌توانند متن، تصاویر، موسیقی و سایر رسانه‌های واقعی را خلق کنند.
با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توانیم مسائل پیچیده را بررسی کنیم، نتایج مفیدی به دست آوریم و به دنبال راه‌حل‌های هوشمندی برای مشکلات مختلف باشیم.
در این مقاله، با بررسی مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی، به بررسی چگونگی عملکرد سیستم‌های هوشمند و تأثیر آن‌ها در جامعه خواهیم پرداخت.
تاریخچه هوش مصنوعی
تاریخچه هوش مصنوعی به سال‌های پیش از میلاد بازمی‌گردد. در آغاز، بعضی از ریاضیدانان و دانشمندان منطق به دنبال راه‌حلی برای پیاده سازی روابط منطقی در قالب یک سیستم کامپیوتری بودند.
در دهه ۱۹۵۰، جان مک کارتی و میمون مورت، دو دانشمند آمریکایی، به دنبال طراحی یک سیستم هوش مصنوعی بودند. آن‌ها در سال ۱۹۵۶، کنفرانسی با نام “کنفرانس دارتموت” برگزار کردند و در این کنفرانس، مفهوم هوش مصنوعی به عنوان یک زیرشاخه از علوم کامپیوتر به وجود آمد.
در سال‌های بعد، پژوهش‌های بسیاری در زمینه هوش مصنوعی انجام گرفت که منجر به ایجاد الگوریتم‌های جدیدی شد که برای حل مسائل استفاده می‌شدند.
بیشتر بدانید : Chatbot چیست
همچنین در دهه ۱۹۷۰، شبکه‌های عصبی مورد توجه قرار گرفت و در سال‌های بعد نیز مفاهیمی همچون یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی مطرح شدند.
در سال‌های اخیر، توسعه هوش مصنوعی به صورت چشمگیری ادامه داشته و با پیشرفت تکنولوژی‌های مرتبط با شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشینی، امکانات بسیار زیادی در اختیار ما قرار گرفته است.
به عنوان مثال، امروزه الگوریتم‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی همچون پزشکی، خودرویی، تجارت الکترونیکی و… مورد استفاده قرار می‌گیرند.
هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند
برای شروع، ابتدا سیستم هوش مصنوعی ورودی داده‌ها را به صورت گفتار، متن، تصویر و … می‌پذیرد. سپس سیستم با اعمال قوانین و الگوریتم‌های مختلف، تفسیر، پیش بینی و ارزیابی برروی داده‌های ورودی را اعمال می‌کند.
پس از پردازش، سیستم یک نتیجه، یعنی موفقیت یا شکست را در ورودی داده ارائه می‌دهد. سپس، نتیجه از طریق تجزیه و تحلیل، کشف و بازخورد ارزیابی می‌شود.
در نهایت، سیستم از ارزیابی‌های خود برای تنظیم داده‌های ورودی، قوانین و الگوریتم‌ها و نتایج هدف استفاده می‌کند و تا رسیدن به نتیجه مطلوب ادامه می‌یابد.
اجزای اصلی هوش مصنوعی AI چیست
هوش مصنوعی، چندین عنصر اساسی دارد که تمام اجزای آن باید با یکدیگر در ارتباط باشند، به طور کلی عبارتند از:
یادگیری ماشینی
Machine learning، یک برنامه هوش مصنوعی است که به طور خودکار مجموعه‌ای از تجربیات قبلی را بدون نیاز به برنامه نویسی یاد می‌گیرد و بهبود می‌بخشد.
یادگیری عمیق
Deep learning، زیرمجموعه‌ای از ML است که با پردازش داده‌ها به کمک شبکه‌های عصبی مصنوعی یاد می‌گیرد.
شبکه‌های عصبی
Neural network، سیستم‌های کامپیوتری هستند که بر اساس ارتباطات عصبی در مغز انسان مدل‌سازی می‌شوند و یادگیری عمیق را امکان‌پذیر می‌سازند.
پردازش زبان طبیعی
NLP، ابزاری است که به رایانه‌ها امکان درک، تشخیص، تفسیر و تولید زبان و گفتار انسانی را می‌دهد.
رایانش شناختی
هدف از رایانش شناختی، بازسازی فرآیند تفکر انسان در یک مدل کامپیوتری است. این روش، به دنبال تقلید و بهبود تعامل بین انسان و ماشین از طریق درک زبان انسان و معنای تصاویر است.
بینش کامپیوتری
Computer vision، از یادگیری عمیق و شناسایی الگو برای تفسیر محتوای تصویر (نمودار، جداول، تصاویر پی‌دی‌اف و فیلم‌ها) استفاده می‌کند.
انواع هوش مصنوعی AI چیست
انواع هوش مصنوعی را می‌توان به دو دسته تقسیم کرد:
- هوش مصنوعی بر اساس قابلیت
- هوش مصنوعی بر اساس عملکرد
در ادامه مطلب AI چیست، به بررسی انواع هوش مصنوعی بر اساس قابلیت می‌پردازیم.
هوش مصنوعی Narrow
Narrow AI یک هوش مصنوعی هدف گرا است که برای انجام یک وظیفه خاص آموزش دیده است. هوش ماشینی که امروزه شاهد آن هستیم، نوعی هوش مصنوعی محدود است. نمونه‌ای از هوش مصنوعی Narrow مانند سیری اپل و ابررایانه Watson
Narrow AI به عنوان هوش مصنوعی ضعیف شناخته می‌شود، زیرا در مجموعه‌ای محدود و از پیش تعریف شده از پارامترها، محدودیت‌‌ها عمل می‌کند.
به عنوان مثال، موارد استفاده مانند پیشنهادات خرید در سایت‌های تجارت الکترونیک، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی، ابزارهای ترجمه، خودروهای مستقل و تشخیص تصویر گفتار در دسته هوش مصنوعی Narrow قرار می‌گیرند.
هوش مصنوعی Super
Super AI به عنوان هوش فراتر از انسان شناخته می‌شود. این نوع هوش مصنوعی، شامل تفکر، استدلال، قضاوت، یادگیری و برقراری ارتباط است.
این نوع سیستم‌ها به گونه‌ای پیشرفته هستند که از انسان‌ها در بسیاری از زمینه‌ها فراتر می‌روند و قادر به حل مسائل پیچیده و بازبینی وضعیت خود هستند.
هوش مصنوعی General
هوش مصنوعی General یک نسخه هوش مصنوعی است که هر کار فکری را با کارایی شبیه به انسان انجام می‌دهد. در این نوع AI، سیستم‌ها قادر به حل مسائل گوناگونی در بسیاری از زمینه‌ها هستند و می‌توانند با انسان‌ها در تمامی زمینه‌ها رقابت کنند.
در ادامه مطلب هوش مصنوعی چیست، شما را با انواع هوش مصنوعی بر اساس عملکرد آشنا خواهیم نمود.
ماشین‌های واکنش‌گرا
ماشین‌های واکنش‌گرا انواع اولیه هوش مصنوعی هستند که تجربیات یا خاطرات گذشته را برای اقدامات آینده ذخیره نمی‌کنند.
نمونه‌های محبوب ماشین‌های واکنشی شامل سیستم Deep Blue IBM و AlphaGo گوگل می‌شوند.
ماشین‌های حافظه محدود
Limited memory machine می‌توانند تجربیات یا داده‌های گذشته را برای مدت کوتاهی ذخیره و استفاده کنند. به عنوان مثال، یک خودروی خودران می‌تواند سرعت وسایل نقلیه در مجاورت خود، محدودیت سرعت و سایر اطلاعات مرتبط را برای حرکت در ترافیک ذخیره کند.
نظریه ذهن
نظریه ذهن به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که می تواند احساسات و باورهای انسان را درک کند و مانند انسان ها تعامل اجتماعی داشته باشد.
اهداف هوش مصنوعی AI چیست
در درجه اول هوش مصنوعی با مهندسی معکوس قابلیت‌ها و ویژگی‌های انسانی و به کارگیری آن‌ها در ماشین‌ها به دست می‌آید.
هوش مصنوعی در هسته خود، رفتار انسان را برای توسعه ماشین‌های هوشمند می‌خواند. به بیان ساده، هدف اصلی هوش مصنوعی، طراحی فناوری است که سیستم‌های کامپیوتری را قادر به کار هوشمندانه و در عین حال مستقل کند.
در ادامه مطلب AI چیست، اهداف اساسی هوش مصنوعی را برایتان توضیح خواهیم داد.
توسعه توانایی حل مساله
تحقیقات هوش مصنوعی بر توسعه الگوریتم‌های حل مسئله کارآمد متمرکز است که می‌تواند استنتاج‌های منطقی انجام دهد و استدلال انسان را در حین حل پازل‌های پیچیده شبیه‌سازی کند.
سیستم‌های هوش مصنوعی روش‌هایی را برای مقابله با موقعیت‌های نامشخص یا مدیریت معمای اطلاعات ناقص با استفاده از نظریه احتمال، مانند سیستم پیش‌بینی بازار سهام، ارائه می‌کنند.
توانایی حل مسئله هوش مصنوعی، زندگی ما را آسان‌تر می‌کند زیرا می‌توان وظایف پیچیده را به سیستم‌های AI قابل اعتماد اختصاص داد که می‌توانند به ساده‌سازی مشاغل حیاتی کمک کنند.
تسهیل برنامه ریزی
عوامل هوشمند راهی برای پیش بینی آینده فراهم می‌کنند. برنامه‌ریزی مبتنی بر هوش مصنوعی، رویه‌ای از عمل را برای یک سیستم تعیین می‌کند تا به اهداف خود دست یابد و عملکرد کلی را از طریق تحلیل پیشگویانه، تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی و مدل‌های بهینه سازی، بهینه کند.
با کمک هوش مصنوعی می‌توانید پیش‌بینی‌های آینده را انجام دهید و عواقب اقدامات خود را مشخص کنید.
امکان یادگیری مداوم
از لحاظ مفهومی، یادگیری مستلزم توانایی الگوریتم‌های کامپیوتری برای بهبود دانش یک برنامه هوش مصنوعی از طریق مشاهدات و تجربیات گذشته است.
از نظر فنی، برنامه‌های AI مجموعه‌ای از جفت‌های ورودی/ خروجی را برای یک تابع تعریف شده پردازش می‌کنند و از نتایج برای پیش‌بینی نتایج برای ورودی‌های جدید استفاده می‌کنند.
هوش مصنوعی در درجه اول از دو مدل یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت استفاده می‌کند که تمایز اصلی در استفاده از مجموعه داده‌های برچسب گذاری شده است.
همانطور که سیستم‌های هوش مصنوعی به طور مستقل یاد می‌گیرند، به حداقل مداخله انسانی یا بدون نیاز به دخالت انسان نیاز دارند. به عنوان مثال، ML یک فرآیند یادگیری خودکار را تعریف می‌کند.
تقویت هوش اجتماعی
رایانش عاطفی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که تجربیات، احساسات و عواطف انسان را تشخیص، تفسیر و شبیه سازی می‌کند.
با رایانش عاطفی، کامپیوترها می‌توانند حالات چهره، زبان بدن و تن صدا را بخوانند تا به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه تعامل و اجتماعی شدن در سطح انسان را بدهند.
ارتقای خلاقیت
AI، خلاقیت و تفکر مصنوعی را ارتقا می‌دهد و می‌تواند به انسان در انجام بهتر وظایف کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند از طریق حجم وسیعی از داده‌ها، گزینه‌ها و جایگزین‌ها را در نظر بگیرد و مسیرها یا فرصت‌های خلاقانه‌ای را برای پیشرفت ما ایجاد کند.
به عنوان مثال، یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند چندین گزینه طراحی داخلی را برای یک چیدمان آپارتمانی سه بعدی ارائه کند.
دستیابی به هوش عمومی
هدف محققان هوش مصنوعی توسعه ماشین‌هایی با قابلیت‌های هوش مصنوعی عمومی است که تمام مهارت‌های شناختی انسان‌ها را با هم ترکیب می‌کند و وظایف را با مهارت بهتری نسبت به ما انجام می‌دهد.
این عمل، می‌تواند بهره وری کلی را افزایش دهد، زیرا وظایف با کارایی بیشتری انجام می‌شود و انسان را از کارهای خطرناکی مانند خنثی کردن بمب‌ها آزاد می‌کند.
جمع بندی
هوش مصنوعی به دنبال ارائه روش‌ها و فناوری‌هایی است که بتواند با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌هایی شبیه به رفتار انسان، سیستم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری را برای انجام کارهای هوشمندانه طراحی کند. در واقع هدف از تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی، آن است که کامپیوترها را به گونه‌ای پیشرفته و هوشمند طراحی نماییم که بتوانند با یادگیری و تجربه، برای حل مسائل و انجام وظایف پیچیده از جمله تشخیص الگوها، پردازش زبان طبیعی، تصویربرداری و هوش تجاری استفاده شوند. این روزها، بسیاری از صنایع از جمله علوم پزشکی، خودروسازی، حمل و نقل، پخش و فروش، بازی‌های رایانه‌ای و… از فناوری هوش مصنوعی برای بهبود کارایی و بهینه سازی فرآیندهای خود استفاده می‌کنند.
در آینده ممکن است شاهد یک ارتباط مشترک بین انسان‌ها و ماشین‌ها باشیم که مهارت‌ها و توانایی‌های شناختی را تقویت می‌کند و بهره‌وری کلی را افزایش می‌دهد.
[yasr_overall_rating]
