هوش مصنوعی (AI) چیست؟ تاریخچه، انواع و ویژگی ها

وبلاگ ابر آسیاتک » مقالات » دانشنامه » هوش مصنوعی (AI) چیست؟ تاریخچه، انواع و ویژگی ها

هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ی از علوم کامپیوتر است که در گذشته فقط در فیلم‌های علمی تخیلی نمایان میشد و برای بینندگان تعجب آور بود که یک برنامه یا سیستم چگونه قادر به انجام کارهایی است که انسان آن را انجام می‌دهد. اما امروزه هوش مصنوعی از مرز داستان‌های تخیلی فراتر رفته و به بخشی جدایی ناپذیر در زندگی ما تبدیل شده است. فناوری artificial intelligence نه تنها در زمینه‌های مختلفی مانند ارتباطات آنلاین، گیمینگ و راهنمایی در حل مسائل به کار می‌رود، بلکه پتانسیل تغییر جهان را نیز دارد. هوش مصنوعی اکنون نقشی حیاتی در جامعه ایفا می‌کند و تحولات چشمگیری در شیوه زندگی و کار ما به وجود آورده است.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی Artificial Intelligence یا به اختصار AI به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که قادر به انجام وظایفی هستند که در حالت عادی به هوش انسانی نیاز دارند. در واقع، ai شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی مانند استدلال، یادگیری، برنامه ریزی، خلاقیت، فهم زبان و حل مسائل پیچیده توسط ماشین‌ها به ویژه سیستم های کامپیوتری است. این فناوری سیستم‌های فنی را قادر می‌سازد تا محیط خود را درک کنند و با آنچه درک می‌کنند مقابله کنند، مشکلات را حل کنند و برای رسیدن به هدف اقدام کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی با پردازش داده‌ها و جستجوی الگوهایی برای مدل‌سازی در تصمیم‌گیری‌های خود، یاد می‌گیرند که چگونه این کار را انجام دهند. در بسیاری از موارد، انسان‌ها بر فرآیند یادگیری هوش مصنوعی نظارت می‌کنند اما برخی از سیستم‌های AI برای یادگیری بدون نظارت طراحی شده‌اند و هدف اصلی هوش مصنوعی ایجاد ماشین‌هایی است که بتوانند به طور خودکار و بدون نیاز به مداخله انسانی کار کنند. این سیستم‌ها می‌توانند از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلفی از جمله یادگیری ماشین (Machine Learning)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)، و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) استفاده کنند.

تاریخچه پیدایش هوش مصنوعی

اعتقاد به اشیاء بی‌جان که دارای هوش انسانی هستند، از دوران باستان وجود داشت.به عنوان مثال، در اسطوره‌های یونان، خدای هفائستوس به عنوان یک آهنگر ماهر نمایش داده می‌شود که خدمتکارانی را از طلا می‌ساخت که شبیه به ربات‌ها بودند. در مصر باستان نیز، بت‌های خدایان را می‌ساختند که توسط کشیشان متحرک می‌شدند. در طول تاریخ، متفکرانی از ارسطو تا رامون لول، الهی‌دان اسپانیایی تا رنه‌دکارت و توماس بیز، با استفاده از ابزارها و منطق زمان خود تلاش کردند تا فرایند فکری انسان را توصیف کنند. آنها این فرایندها را به عنوان نماد و نشانه هایی توصیف کردند که پایه و اساسی برای تفکر در زمینه هوش مصنوعی بود. به‌علاوه، در قرن نوزدهم و نیمه اول قرن بیستم، کارهای اساسی آغاز شد که منجر به اختراع رایانه‌های مدرن شد. به عنوان مثال، در سال ۱۸۳۶، چارلز بابیج، ریاضیدان دانشگاه کمبریج و آگوستا آدا کینگ، کنتس لاولیس، اولین طرح را برای یک ماشین قابل برنامه ریزی اختراع کردند.

دهه ۱۹۴۰:

ریاضیدان دانشگاه پرینستون جان فون نویمان، معماری کامپیوتر برنامه ذخیره شده را خلق کرد. ایده‌ای که برنامه رایانه و داده‌هایی که پردازش می‌کرد را میتوانست را در حافظه کامپیوتر نگه دارد. و در سال ۱۹۴۳ وارن مک کلاچ و والتر پیتز اولین نورون مصنوعی را طراحی کردند.

دهه ۱۹۵۰:

با پیدایش کامپیوترهای مدرن، دانشمندان توانستند ایده‌های خود را در مورد هوش ماشینی آزمایش کنند. یکی از روش‌هایی که برای تشخیص اینکه آیا یک رایانه دارای هوش است توسط ریاضیدان بریتانیایی و کدشکن جنگ جهانی دوم، آلن تورینگ، ابداع شد.

دهه ۱۹۵۶:

کنفرانسی با نام “کنفرانس دارتموث” برگزار شد و در این کنفرانس، مفهوم هوش مصنوعی به عنوان یک زیر شاخه از علوم کامپیوتر به وجود آمد. این کنفرانس توسط آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) حمایت می‌شد. با حضور ۱۰ تن از برجستگان این حوزه از جمله ماروین مینسکی، الیور سلفریج و جان مک کارتی که ابداع کننده واژه هوش مصنوعی نیز بودند، برگزار شد. همچنین، آلن نیول، دانشمند رایانه، و هربرت ای. سایمون، اقتصاددان، دانشمند علوم سیاسی و روان‌شناس شناختی، نیز حضور داشتند. این دو، نظریه پرداز منطق پیشگامانه خود را ارائه کردند، یک برنامه کامپیوتری که قادر به اثبات برخی قضایای ریاضی بود و به عنوان اولین برنامه هوش مصنوعی از آن یاد می شود.

دهه ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰:

پس از کنفرانس کالج دارتموث، رهبران حوزه نوپای هوش مصنوعی پیش بینی کردند که هوش مصنوعی در آستانه رسیدن به مرزی معادل با مغز انسان است. این پیش‌بینی باعث جذب حمایت‌های قابل توجه دولتی و صنعتی شد. تقریباً ۲۰ سال تحقیقات اساسی با منابع مالی فراوان، پیشرفت‌های مهمی در حوزهٔ هوش مصنوعی به وجود آورد.

در اواخر دهه ۱۹۵۰، نیول و سایمون الگوریتم حل کننده مسئله عمومی (GPS) را منتشر کرد، که امکانات حل مسائل پیچیده را نداشت اما پایه‌های اولیه معماری پیچیده‌تر را فراهم آورد.همچنین مک‌کارتی زبان برنامه نویسی Lisp را توسعه داد که هنوز هم برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

در دهه ۱۹۶۰، استاد دانشگاه MIT، جوزف ویزنبام، برنامه‌ای به نام ELIZA را توسعه داد که یکی از اولین برنامه‌های پردازش زبان طبیعی NLP بود و پایه‌های سیستم‌های گفت‌وگوی امروزی را پایه گذاری کرد.

دهه‌ ۱۹۷۰:

دستیابی به هوش مصنوعی عمومی یا General AI به عنوان یک موفقیت غیر قابل دستیابی بنظر می‌رسید، که توسط محدودیت‌های پردازش، حافظه رایانه و پیچیدگی مسئله مختل شد. در این زمان حمایت دولت و صنعت از تحقیقات هوش مصنوعی کاهش یافت که به دوره خشکی از سال ۱۹۷۴ تا ۱۹۸۰ منجر شد که به زمستان اول هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

دهه ۱۹۸۰:

تحقیقات در زمینه تکنیک‌های یادگیری عمیق و بهره‌گیری صنعت از سیستم‌ها، موج جدیدی از هیجان هوش مصنوعی را ایجاد کرد که در نهایت به سقوط دیگری از تأمین مالی دولتی و حمایت صنعتی منجر شد. زمستان دوم هوش مصنوعی تا میانهٔ دهه ۱۹۹۰ ادامه یافت.

دهه ۱۹۹۰:

افزایش قدرت محاسباتی و انفجار داده‌ها، در اواخر دهه ۱۹۹۰، رنسانس هوش مصنوعی را آغاز کرد که پایه پیشرفت‌های قابل توجهی در این حوزه را بوجود آورد. ترکیب داده‌های بزرگ و افزایش قدرت محاسباتی، به پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری، رباتیک، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق منجر شد.

دهه ۱۹۹۷:

با پیشرفت‌ هوش مصنوعی، برنامه Deep Blue شرکت IBM، برای نخستین بار یکی از بزرگان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد و اولین برنامه کامپیوتری شد که یک قهرمان شطرنج جهان را شکست داده است.

دهه ۲۰۰۰:

در این دهه، پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص گفتار و بینایی کامپیوتری رخ داد که منجر به ایجاد محصولات و خدماتی شد که نحوه زندگی ما را تغییر دادند. به‌عنوان مثال، موتور جستجوی گوگل در سال ۲۰۰۰ راه‌اندازی شد و در سال ۲۰۰۱ آمازون موتور خود را معرفی کرد.

دهه ۲۰۱۰:

بین سال‌های ۲۰۱۰ تا ۲۰۲۰، جریان ثابتی از توسعه‌های هوش مصنوعی مشاهده شد. این توسعه‌ها شامل راه‌اندازی دستیارهای صوتی Siri اپل و Alexa آمازون، پیروزی‌های IBM Watson در مسابقه Jeopardy، خودروهای خودران، توسعه اولین شبکه‌های مولد تقابلی (GAN)، راه‌اندازی TensorFlowو… بود.

دهه ۲۰۲۰:

هوش مصنوعی مولد، نوعی از فناوری هوش مصنوعی که می‌تواند محتوای جدید تولید کند، به ظهور رسیده است. هوش مصنوعی مولد با یک پرامپت شروع می‌شود که می‌تواند به شکل متن، تصویر، ویدئو، طراحی، نت‌های موسیقی یا هر ورودی دیگری که سیستم هوش مصنوعی می‌تواند پردازش کند. مانند ChatGPT-3، هوش مصنوعی گوگل Gemini و Megatron-Turing NLG، ChatGPT

دهه ۲۰۲۳:

مدل‌های LLM‌ مانند ChatGPT افزایش یافت و عملکرد هوش مصنوعی و پتانسیل آن برای افزایش ارزش سازمانی تغییر پیدا کرد.

نحوه عملکرد هوش مصنوعی

هوش مصنوعی AI داده‌ها را برای استخراج الگوها و انجام پیش بینی‌ها تجزیه تحلیل می‌کند. این فرایند با ترکیب مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها و الگوریتم‌های هوشمند هوش مصنوعی انجام می‌شود که به نرم افزار اجازه می‌دهند از الگوهای موجود در داده‌ها یاد بگیرند. در واقع، سیستم این کار را از طریق یک شبکه عصبی انجام می‌دهد. شبکه عصبی مجموعه‌ای از گره‌های بهم پیوسته است که اطلاعات را بین لایه‌های مختلف منتقل می‌کنند تا ارتباطات را پیدا کرده و از داده‌ها معنی استخراج کنند. برای درک بهتر این فرآیند، مفاهیم زیر را باید بررسی کنیم:

یادگیری
ویژگی Machine Learning در هوش مصنوعی به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، تصمیم‌گیری کنند. علاوه‌بر این، پیشرفت‌ها در زمینه یادگیری عمیق (Deep Learning) به نرم‌افزارهای هوش مصنوعی اجازه می‌دهد که الگوهای بسیار پیچیده‌تری را با استفاده از میلیون‌ها نقطه داده شناسایی و درک کنند.

استدلال
توانایی استدلال برای AI بسیار مهم است، زیرا این قابلیت به کامپیوترها اجازه می‌دهد عملکردی مشابه با مغز انسان داشته باشند. هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس دستورات داده شده یا سایر اطلاعات موجود، فرضیه‌سازی کند یا استراتژی‌هایی برای حل مسائل ایجاد کند.

حل مسئله
قابلیت حل مسئله در Artificial Intelligence بر اساس تغییر داده‌ها از طریق تکنیک‌های آزمون و خطا است. این فرآیند شامل استفاده از الگوریتم‌ها برای بررسی مسیرهای مختلف و یافتن راه‌حل برای مسائل پیچیده است.

پردازش زبان
AI از پردازش زبان طبیعی Natural Language Processing یا NLP برای تحلیل داده‌های زبان انسانی به روشی که برای کامپیوترها قابل فهم باشد، استفاده می‌کند. پردازش زبان طبیعی NLP به توانایی کامپیوترها برای درک، تفسیر و تولید زبان انسانی اشاره دارد و شامل تحلیل متن، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی می‌شود.

ادراک
هوش مصنوعی (AI) محیط را از طریق حسگرهایی مانند سنسورهای دما و دوربین‌ها اسکن می‌کند. این حوزه از هوش مصنوعی که به عنوان بینایی کامپیوتری (Computer Vision) شناخته می‌شود، به ماشین‌ها امکان می‌دهد داده‌های بصری را تفسیر و درک کنند و در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص چهره و شناسایی اشیاء مورد استفاده قرار می‌گیرد.

انواع هوش مصنوعی

انواع AI را می‌توان به دو دسته کلی تقسیم کرد: Strong AI و Weak AI

Weak AI

هوش مصنوعی Narrow AI یا Weak AI، برای انجام یک وظیفه خاص مانند تشخیص صدا و تجزیه و تحلیل تصویر طراحی شده است. این نوع هوش مصنوعی معمولاً در انجام وظایف خاصی بهتر از انسان عمل می‌کند، اما تنها در همان حوزه محدود کاربرد دارد. مانند پلتفرم‌های آنلاین و چت‌بات‌ها

Strong AI

هوش مصنوعی Strong اغلب با نام هوش مصنوعی عمومی (AGI) شناخته می‌شود. یک مفهوم فرضی است که در آن هوش مصنوعی می‌تواند دارای هوش و قابلیت‌های سازگاری مشابه انسان باشد. Strong AI یکی از انواع Ai است که می تواند مسائل و وظایفی را حل کند که هرگز برای آن‌ها آموزش ندیده است. یعنی هوش مصنوعی عمومی می تواند مانند انسان فکر و تصمیم گیری کند.

اکنون می‌توان هوش مصنوعی را به چهار نوع اصلی طبقه بندی کرد :

هوش مصنوعی مبتنی بر ماشین‌های واکنشی
هوش مصنوعی مبتنی بر حافظه محدود
هوش مصنوعی مبتنی بر تئوری ذهن
هوش مصنوعی مبتنی بر خودآگاهی

این چهار نوع از انواع هوش مصنوعی توسط آرند هینتزه، استادیار زیست‌شناسی تلفیقی و علوم کامپیوتر و مهندسی در دانشگاه ایالتی میشیگان، معرفی شده‌اند. این دسته بندی از سیستم‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاصی طراحی شده‌اند و به سیستم هوش مصنوعی پیشرفته‌تر که در حال حاضر وجود ندارد، ختم می‌شود. این چهار دسته به شرح زیر هستند:

ماشین‌های واکنشی (Reactive machines)

این نوع از انواع هوش مصنوعی حافظه‌ای ندارند و فقط نسبت به شرایط فعلی واکنش نشان می‌دهند. در واقع هوش مصنوعی مبتنی بر ماشین‌های واکنشی نمی‌توانند تجربیات گذشته را بخاطر بسپارند و از آنها برای بهبود عملکرد خود استفاده کنند. دیپ بلو برنامه شطرنج IBM، نمونه‌ای از هوش مصنوعی Reactive machines است که بدون در نظر گرفتن بازی‌های گذشته می‌‌تواند وضعیت فعلی شطرنج را تحلیل و حرکت‌ها را ارزیابی کند.

حافظه محدود (Limited memory)

این نوع سیستم‌های هوش مصنوعی دارای حافظه محدود هستند و با توجه به تجربیات گذشته برای آینده تصمیم‌گیری می‌کنند. به عنوان مثال می‌توانید طراحی خودروهای خودران را درنظر بگیرید. این خودروها می‌توانند از داده‌های گذشته مانند موقعیت‌های ترافیکی یا حوادث برای بهبود رانندگی خود استفاده کنند.

نظریه ذهن (Theory of mind)

این نوع از انواع هوش مصنوعی ai بیانگر سیستمی است که می‌تواند احساسات، باورها و نیت‌های دیگران را درک و پیش‌بینی کند. در واقع، Theory of mind توانایی درک و تعامل با احساسات و نیت‌های انسانی را دارد. این نوع هوش مصنوعی در مراحل تحقیقاتی هستند و توسعه آن برای ساخت ربات‌ها و سیستم‌هایی که بتوانند به طور موثر با انسان‌ها همکاری کنند، پیش بینی می‌شود.

خودآگاهی (Self-awareness)

این نوع پیشرفته‌ترین شکل هوش مصنوعی است که در حال حاضر وجود ندارد. سیستم‌های خودآگاه دارای درک و شناخت هستند و می‌توانند وضعیت فعلی را درک و نسبت به آن واکنش نشان دهند. این نوع از انواع AI می‌تواند فکر کند و به خودآگاهی دست یابد اما تحقق آن نیازمند پیشرفت‌ در این حوزه است.

مزایای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در صنایع و کسب و کارهای مختلف برای انجام وظایف تکراری، حل مشکلات پیچیده، کاهش خطای انسانی کاربردی تلقی می‌شود و دارای مزایای بسیاری است که در ادامه به برخی از آنها اشاره خواهیم کرد.

اتوماسیون وظایف تکراری
فناوری هوش مصنوعی در حوزه فعالیت‌های مختلف به انسان‌ها اجازه می‌دهد به جای انجام کارهای تکراری مانند ورود داده‌ها، پاسخ به سوالات متداول مشتریان و… بر دیگر اولویت‌های اصلی خود تمرکز کنند.

حل مشکلات پیچیده
توانایی هوش مصنوعی در پردازش حجم زیادی از داده‌ها به طور همزمان به آن اجازه می‌دهد تا الگوها را به سرعت پیدا کرده و مشکلات پیچیده‌ای را حل کند که ممکن است برای انسان‌ها بسیار دشوار باشند.

بهبود تجربه مشتری و فروش
هوش مصنوعی با تحلیل رفتار و ترجیحات مشتریان، محتوا و پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده‌ای مختص برای یک کاربر ارائه می‌دهد. این امر باعث می‌شود مشتریان احساس کنند که محصولات و خدمات مطابق با نیازها و علایق آنهاست. به عنوان مثال در هر بار خرید، کالاهای مورد علاقه کاربر را پیشنهاد می‌دهد.

کاهش خطای انسانی
بسیاری از خطاهای انسانی ناشی از خستگی، حواس‌پرتی و یا عدم دقت در انجام کارهای روزمره است. هوش مصنوعی با پردازش دقیق و سریع حجم زیادی از داده‌ها بر اساس الگوریتم‌‌های از پیش تعیین شده به کاهش خطای انسانی کمک می‌کند. در واقع ai با تحلیل داده‌های گذشته و فعلی، مشکلات احتمالی را پیش‌بینی و اقدامات لازم را پیشنهاد می‌دهد.

کاهش زمان انجام وظایف
هوش مصنوعی در صنایعی مانند بانکداری، اوراق بهادار، داروسازی و بیمه که حجم داده‌های بالایی دارند، استفاده می‌شود و می‌تواند زمان تحلیل داده را کاهش دهد. به عنوان مثال، شناسایی تخلف‌های موجود در امور مالی بانک

دسترس‌پذیری دائمی
سیستم هوش مصنوعی نیازی به خواب و استراحت ندارد و می‌تواند به صورت شبانه روزی خدمات ارائه دهد.

پیشگیری و پیش‌بینی مشکلات
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های گذشته و فعلی، مشکلات احتمالی را پیش‌بینی کرده و اقدامات پیشگیرانه پیشنهاد دهد. به عنوان مثال هوش مصنوعی (AI) در صنعت تولید، خرابی‌های احتمالی دستگاه‌ها را پیش‌بینی و نکات لازم را توصیه می‌کند.

اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار
هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از فرآیندهای کاری مانند پردازش سفارشات، مدیریت موجودی، کنترل کیفیت و… را به صورت خودکار انجام دهد. این امر به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری منجر می‌شود.

تحلیل پیش‌بینانه
با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند روندها و الگوهای آینده را پیش‌بینی کنند. این تحلیل‌ها می‌توانند به بهبود برنامه‌ریزی، مدیریت ریسک، و اتخاذ تصمیمات استراتژیک کمک کنند.

کاربرد هوش مصنوعی

کاربردهای فراوان Artificial Intelligence یا همان هوش مصنوعی در صنایع مختلف به بهبود فرایندها و افزایش بهره‌وری کمک شایانی می‌کند. در ادامه به برخی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در صنایع مختلف پرداخته‌ایم.

بهداشت و درمان
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، تصاویر پزشکی را تحلیل کرده و بیماری‌ها را با دقت بیشتری تشخیص می‌دهد. همچنین از AI برای بهبود تشخیص‌های پزشکی، تسهیل و توسعه دارو، مراقبت از داده‌های حساس پزشکی و خودکار سازی تجربه بیماران آنلاین استفاده می‌شود. همچنین ربات‌های پزشکی مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به جراحان در طول عمل‌های جراحی کمک کنند و راه‌حل ارائه دهند. یکی از شناخته شده‌ترین فناوری‌های مراقبت های بهداشتی IBM Watson است. این سیستم زبان طبیعی را می‌فهمد و به سوالاتی که از آن پرسیده می‌شود پاسخ می‌دهد.

فروش
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌ها، می‌توانند الگوی خرید مشتریان را پیش‌بینی و پیشنهادهای شخصی‌سازی شده به آنها ارائه دهد. علاوه‌بر این، هوش مصنوعی ai با خودکارسازی بازاریابی فروش، شناسایی محصولات تقلبی در بازارها، مدیریت موجودی محصولات و جمع آوری داده‌های آنلاین برای شناسایی روندهای محصول به تامین کنندگان نیز کمک می کند. در نهایت، استفاده از هوش مصنوعی ai تجربه مشتری را بهبود بخشیده و عملکرد فروش را ارتقا می‌دهد.

خدمات مشتری
Artificial Intelligence در صنعت خدمات مشتری با استفاده از چت ربات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سوالات متداول مشتریان پاسخ دهند، پیشنهاداتی را با توجه به الگوی رفتاری کاربران ارائه دهد و در نهایت مشکلات رایج را به‌صورت آنی حل کنند. همچنین از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP)، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سؤالات مشتریان را بهتر درک کرده و پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهند، که این امر موجب بهبود رضایت مشتریان و کاهش زمان پاسخ‌گویی می‌شود.

تولید
AI در صنعت تولید با نظارت بر فرایندهای تولید به کاهش خطای مونتاژ کمک کرده و با بررسی کیفیت محصولات خرابی‌های احتمالی تجهیزات را پیش‌بینی کنند. همچنین، ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند وظایف تکراری و خطرناک را انجام دهند و بهره‌وری تولید را افزایش دهند.

امور مالی
صنعت مالی از هوش مصنوعی برای شناسایی تخلف در فعالیت‌های بانکی، ارزیابی اعتبار مالی افراد و کسب‌وکارها، پیش‌بینی ریسک‌های مالی و مدیریت معاملات بازارهای مالی استفاده می‌کند. همچنین هوش مصنوعی با شخصی سازی خدمات بانکی و ارائه پشتیبانی ۲۴ ساعته به مشتریان کمک می‌کند.

بازاریابی
هوش مصنوعی در صنعت بازاریابی، با استفاده از تحلیل داده‌های پیشرفته، بینش عمیق‌تری از رفتار و ترجیحات مشتریان کسب کرده و به افزایش تعامل با مشتریان و اجرای کمپین‌های تبلیغاتی هدفمند کمک می‌کند. همچنین استفاده از هوش مصنوعی در فعالیت‌‌های بازاریابی به توصیه و ارسال محتوای شخصی سازی شده‌ای کمک کرده و انجام وظایف تکراری مانند بازاریابی ایمیلی و مدیریت شبکه‌های اجتماعی را بر عهده AI می‌گذارد.

گیمینگ
توسعه‌دهندگان بازی‌های ویدیویی از هوش مصنوعی برای ایجاد تجربیات بازی جذاب‌ مانند ایجاد حرکت و رفتارهای واقع‌گرایانه برای شخصیت‌ها، بهبود هوش مصنوعی NPC ها، مدیریت و ایجاد محتوای پویا، ایجاد تجربه‌های چالش‌برانگیز، بهبود سیستم‌های شناسایی و پیش‌بینی رفتار بازیکنان و …. استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، در یک بازی اکشن، هوش مصنوعی می‌تواند باعث شود که دشمنان بر اساس رفتارهای واقعیت، بهترین راه حل را برای مقابله با بازیکن پیاده‌سازی کنند.

نظامی
هوش مصنوعی در صنعت نیروهای نظامی از پردازش سریع‌تر داده‌های اطلاعاتی گرفته تا شناسایی حملات سایبری و اتوماسیون تسلیحات نظامی و سیستم‌های دفاعی کاربرد دارد و به بهبود کارایی و دقت عملیات‌های نظامی کمک می‌کند. پهپادها و ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی نیز برای انجام عملیات‌های خودکار و مأموریت‌های جست‌وجو و نجات مورد استفاده قرار می‌گیرند.

آینده هوش مصنوعی

امروزه هوش مصنوعی (AI) برخلاف دهه‌های قبل که چیزی شبیه به یک خیال و داستان تخیلی بود، زندگی روزمره ما را از تحقیقات گرفته تا تشخیص چهره، تشخیص گفتار و اتوماسیون تحت تاثیر قرار داده است و در حوزه‌های مختلفی برای پیش‌بینی رویدادها، بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری، سهولت و تسریع در انجام کارها و .. مورد استفاده قرار می‌گیرد و انتظار میرود در آینده و با دستیابی به AGI نقش گسترده‌تری ایفا کند. یکی از اهداف بزرگ هوش مصنوعی، دستیابی به هوش عمومی مصنوعی (AGI) است. AGI به مفهومی اشاره دارد که می‌تواند تمامی فعالیت‌های انسانی را انجام دهد، اطلاعات را درک کند و از تجربیات خود برای حل مسائل جدید استفاده کند. در واقع توسعه AGI یکی از هدف‌های بلندمدت هوش مصنوعی است اما پیشرفت آن با چالش‌‌ها و خطراتی در رابطه با از دست رفتن مشاغل و کمرنگ شدن افراد و حتی تعاملات همراه است زیرا هوش عمومی مصنوعی همانند یک نیروی انسانی فعالیت خواهد داشت و هزینه‌های انسانی کمتری برای سازمان‌ها خواهد داشت.

خطرات هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) در کنار مزایای خود با خطرات و احتمالاتی نیز همراه است که در ادامه به بررسی این مسائل خواهیم پرداخت.

جابجایی مشاغل

توانایی هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرایندها، انجام وظایف یکنواخت، تولید محتوای متنی و گرافیکی سریع و… باعث از بین رفتن ارزش نیروهای انسانی، تعاملات و خلاقیت افراد شده و در طولانی مدت ممکن است جابه‌جایی شغلی را برای افراد رقم خواهد زد.

مهارت‌های شناختی

وابستگی به AI برای انجام وظایف روزانه باعث کاهش توانایی‌های شناختی در افراد شده و چراغ خلاقیت در افراد را خاموش می‌کند. برای مثال، استفاده از Chat GPT برای تولید محتوای متنی به مرور زمان دایره لغات کارشناسان را محدود کرده و منجر به از دست دادن مهارت نویسندگی خواهد شد.

مهارت‌های اجتماعی و ارتباطی

جایگزینی تعاملات انسانی با سیستم AI مهارت‌های اجتماعی و ارتباطی را تحت تاثیر قرار می‌دهد و باعث کاهش تعاملات در محیط‌های فیزیکی می‌شود. به عنوان مثال زمانی که سوالی برایمان مطرح می‌شود بجای گفتگو و با دوستان و همکاران و تبادل نظر با آنها به استفاده از هوش مصنوعی AI که سریع ترین راه برای رسیدن به پاسخ است مراجعه میکنیم که حتی اگر نتیجه خوشایند و درستی نداشته باشد.

مهارت‌های تصمیم‌گیری و حل مسئله

AI می‌تواند بسیاری از تصمیم‌گیری‌ها و مسائل را به طور خودکار حل کند، که این مسئله ممکن است منجر به کاهش توانایی‌های تصمیم‌گیری و حل مسئله در انسان‌ها شود و با گذشت زمان، افراد ممکن است به جای تحلیل و ارزیابی خود، به توصیه‌های سیستم‌های هوشمند تکیه کنند.

حریم خصوصی

توجه داشته باشید که ممکن است داده‌های جمع‌آوری‌شده و ذخیره‌شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی بدون رضایت کاربر انجام شود و قابل دسترس برای دیگر افراد باشد.

شرکت‌ های ارائه دهنده هوش مصنوعی

برخی شرکت‌های ارائه‌دهنده هوش مصنوعی عبارتند از:

OpenAI
Google
NVIDIA
IBM Watson
Microsoft
Amazon AI
AIBrain
DeepMind
CloudMinds
Tesla
Intel AI
Facebook AI Research
DeepMind Technologies

فناوری AI در کسب و کارها برای انجام وظایف انسانی مانند پاسخگویی به سوالات مشتریان در حوزه خدمات و پشتیبانی، طراحی، محتوا، تشخیص تقلب و کنترل کیفیت مورد استفاده قرار گرفته است و حتی در برخی از زمینه‌های کاری می‌تواند وظایف خود را بهتر و دقت‌تر از انسان‌ها انجام دهد. به طور کلی هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری پرکاربرد در انواع مختلفی از فعالیت‌های انسانی به ما کمک می‌کند اما با پیشرفت این فناوری، احتمال وقوع مسائلی مانند افزایش بیکاری به دلیل جایگزینی انسان‌ها توسط ربات‌ها و هوش مصنوعی، کاهش تعاملات اجتماعی و کمرنگ شدن برخی مشاغل وجود دارد.