این روزها  هرجا می‌رویم چیزهایی درباره هوش مصنوعی می‌شنویم. درواقع هوش مصنوعی به بخش جدایی ناپذیری از کار و زندگی ما بدل شده است. برای مثال چالش‌هایی که این روزها همه جا می‌بینیم از جمله چالش پیر شدن چهره، چالش تشخیص شخصیت کارتونی با توجه به عکس شما و…. اما هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند؟ برای درک این موضوع از شما دعوت به خواندن این مقاله می‌کنیم:

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین ها به ویژه سیستم های کامپیوتری است. کاربردهای خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

از آنجایی که این روزها بحث هوش مصنوعی داغ است و به تبع آن اشتیاق و کنجکاوی در مورد هوش مصنوعی سرعت گرفته است، فروشندگان در تلاش برای تبلیغ نحوه استفاده محصولات و خدمات خود از آن هستند. اغلب، آنچه  به عنوان AI از آن یاد می‌شود، در واقع جزئی از فناوری است، مانند یادگیری ماشین. هوش مصنوعی به پایه‌ای از سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد بنابراین هیچ زبان برنامه نویسی به تنهایی مترادف با هوش مصنوعی نیست، اما پایتون، R، جاوا، سی پلاس پلاس و جولیا دارای ویژگی‌هایی هستند که آنها را محبوب توسعه دهندگان هوش مصنوعی کردند.

به طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی با دریافت مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی(training) برچسب‌گذاری‌شده، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای همبستگی‌ها و الگوها، و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده کار می‌کنند. به این ترتیب، یک چت بات که با نمونه‌های متنی تغذیه می‌شود، می تواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند و تعاملی شبیه به تعامل انسان با انسان داشته باشد، یا یک ابزار تشخیص تصویر می تواند با مرور میلیون ها مثال، شناسایی و توصیف اشیاء در تصاویر را بیاموزد. تکنیک‌های جدید هوش مصنوعی که به سرعت در حال بهبود هستند حتی می‌توانند متن، تصاویر، موسیقی و سایر رسانه‌های واقعی را خلق کنند.

برنامه نویسی هوش مصنوعی بر مهارت های شناختی تمرکز دارد که شامل موارد زیر است:

• یادگیری. این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر به دست آوردن داده ها و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل آن به اطلاعات عملی متمرکز است. قوانین، که الگوریتم نامیده می شوند، دستورالعمل های گام به گام را برای دستگاه های محاسباتی برای نحوه تکمیل یک کار خاص ارائه می دهند.
• استدلال. این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به یک نتیجه دلخواه متمرکز است.
• خود اصلاحی. این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی برای تنظیم مداوم الگوریتم ها و اطمینان از ارائه دقیق ترین نتایج ممکن طراحی شده است.
• خلاقیت. این جنبه هوش مصنوعی از شبکه های عصبی، سیستم های مبتنی بر قوانین، روش های آماری و سایر تکنیک های هوش مصنوعی برای تولید تصاویر جدید، متن جدید، موسیقی جدید و ایده های جدید استفاده می کند.

چرا هوش مصنوعی مهم است؟

هوش مصنوعی به دلیل پتانسیل زیادی که  برای تغییر نحوه زندگی، کار و بازی ما دارد بسیار مهم است و در حال حاضر به طور موثر در تجارت برای خودکار کردن وظایف انجام شده توسط انسان، از جمله خدمات مشتری، تولید سرنخ، تشخیص تقلب و کنترل کیفیت استفاده شده است. در بعضی از زمینه ها، هوش مصنوعی می تواند وظایف را حتی بسیار بهتر از انسان ها انجام دهد. به ویژه هنگامی که صحبت از وظایف تکراری و جزئیات محور  مانند تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از اسناد قانونی برای اطمینان از پر شدن صحیح فیلدهای مربوطه می‌شود، ابزارهای هوش مصنوعی اغلب کارها را به سرعت و با خطاهای نسبتا کمی تکمیل می کنند. هوش مصنوعی به  این دلیل که مجموعه داده‌های عظیمی را می‌تواند پردازش کند،  می‌تواند به شرکت‌ها بینش‌هایی درباره عملکردشان بدهد که ممکن است از آن‌ها اطلاعی نداشته باشند.

 ابزارهای مولد هوش مصنوعی که به سرعت در حال گسترش و زیاد شدن هستند،  در زمینه هایی از آموزش و بازاریابی گرفته تا طراحی محصول مهم و پرکاربرد خواهند بود. در واقع، پیشرفت‌ها در تکنیک‌های هوش مصنوعی نه تنها به افزایش کارایی کمک کرده است، بلکه دری به فرصت‌های تجاری کاملاً جدید برای برخی از شرکت‌های بزرگتر باز کرده است.

قبل از موج فعلی هوش مصنوعی، تصور استفاده از نرم افزار کامپیوتری برای اتصال مسافران به تاکسی‌ها سخت بود، اما اوبر با انجام این کار به یکی از 500 شرکت ثروتمند تبدیل شده است. هوش مصنوعی برای بسیاری از بزرگترین و موفق‌ترین شرکت‌های امروزی، از جمله آلفابت، اپل، مایکروسافت و متا، که از فناوری‌های هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد و پیشی گرفتن از رقبا استفاده می‌کنند، به مرکزیت تبدیل شده است. به عنوان مثال، در گوگل، زیرمجموعه آلفابت، هوش مصنوعی در موتور جستجوی آن، خودروهای خودران Waymo و Google Brain که معماری شبکه عصبی ترانسفورماتور را اختراع کرد که زیربنای پیشرفت‌های اخیر در پردازش زبان طبیعی است، در مرکزیت قرار دارد.

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

شبکه‌های عصبی مصنوعی و فناوری‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق به سرعت در حال تکامل هستند، در درجه اول به این دلیل که هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را بسیار سریع‌تر پردازش کند و پیش‌بینی‌ها را دقیق‌تر از آنچه که انسان ممکن است انجام دهد.

در حالی که حجم عظیم داده های ایجاد شده به صورت روزانه یک محقق انسانی را دفن می کند، برنامه های کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشینی می توانند این داده ها را گرفته و به سرعت آن ها را به اطلاعات قابل اجرا تبدیل کنند. البته در حال حاضر که این مقاله را می‌نویسیم، یکی از معایب اصلی هوش مصنوعی این است که پردازش مقادیر زیادی از داده های مورد نیاز برنامه نویسی هوش مصنوعی گران است.بنابراین از آنجایی که تکنیک‌های هوش مصنوعی در محصولات و خدمات بیشتری ادغام می‌شوند، سازمان‌ها نیز باید با پتانسیل هوش مصنوعی برای ایجاد سیستم‌های مغرضانه و تبعیض‌آمیز، عمدا یا سهوا هماهنگ باشند.

مزایای هوش مصنوعی

در زیر برخی از مزایای هوش مصنوعی آورده شده است.

• در مشاغل مرتبط با جزئیات خوب عمل می‌کند. ثابت شده  که هوش مصنوعی در تشخیص سرطان‌های خاص، از جمله سرطان سینه و ملانوما، اگر بهتر از پزشکان عمل نکند، به همان اندازه خوب عمل خواهد کرد.
• کاهش زمان برای کارهای سنگین داده. هوش مصنوعی به طور گسترده در صنایع سنگین داده، از جمله بانکداری و اوراق بهادار، داروسازی و بیمه برای کاهش زمان تجزیه و تحلیل مجموعه های کلان داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، خدمات مالی به طور معمول از هوش مصنوعی برای پردازش درخواست های وام و کشف تقلب استفاده می کنند.
• موجب صرفه جویی در نیروی کار و افزایش بهره وری می شود. برای مثال استفاده از اتوماسیون انبار  که در طول همه گیری رشد کرد و انتظار می رود با ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین افزایش یابد.
• نتایج ثابتی را ارائه می دهد. بهترین ابزارهای ترجمه هوش مصنوعی سطوح بالایی از سازگاری را ارائه می‌کنند و حتی به کسب‌وکارهای کوچک نیز توانایی دسترسی به مشتریان را به زبان مادری خود ارائه می‌دهند.
• می تواند رضایت مشتری را از طریق شخصی سازی بهبود بخشد. هوش مصنوعی می‌تواند محتوا، پیام‌ها، تبلیغات، توصیه‌ها و وب‌سایت‌ها را برای مشتریان فردی شخصی‌سازی کند.
• عوامل مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی همیشه در دسترس هستند. برنامه های هوش مصنوعی نیازی به خوابیدن یا استراحت ندارند و خدمات 24/7 ارائه می دهند.

معایب هوش مصنوعی

در زیر برخی از معایب هوش مصنوعی آورده شده است.

• گران.
• به تخصص فنی عمیق نیاز دارد.
• کمبود کارگران واجد شرایط برای ساخت ابزارهای هوش مصنوعی.
• نتایج را با سوگیری در مقیاس داده‌های آموزش منعکس می‌کند.
• عدم توانایی تعمیم از یک کار به کار دیگر.
• حذف مشاغل انسانی، افزایش نرخ بیکاری.

 

هوش مصنوعی قوی در مقابل هوش مصنوعی ضعیف

هوش مصنوعی را می توان به دو دسته ضعیف و قوی طبقه بندی کرد.

• هوش مصنوعی ضعیف که به عنوان هوش مصنوعی باریک نیز شناخته می شود، برای انجام یک کار خاص طراحی و آموزش داده شده است. برای مثال ربات های صنعتی و دستیاران شخصی مجازی مانند سیری اپل از AI ضعیف استفاده می کنند.
• هوش مصنوعی قوی، همچنین به عنوان هوش عمومی مصنوعی (AGI) شناخته می شود، برنامه ریزی را توصیف می کند که می تواند توانایی های شناختی مغز انسان را تکرار کند. هنگامی که با یک کار ناآشنا ارائه می شود، یک سیستم هوش مصنوعی قوی می تواند از منطق فازی برای اعمال دانش از یک دامنه به حوزه دیگر و یافتن راه حل به طور مستقل استفاده کند. در تئوری، یک برنامه هوش مصنوعی قوی باید بتواند هم آزمون تورینگ و هم آرگومان اتاق چینی را پشت سر بگذارد.

4 نوع هوش مصنوعی

آرند هنتزه، استادیار زیست شناسی و علوم کامپیوتری و مهندسی در دانشگاه ایالتی میشیگان، توضیح داد که هوش مصنوعی را می توان به چهار نوع طبقه بندی کرد، که از سیستم های هوشمند وظیفه خاص که امروزه به طور گسترده استفاده می شود شروع می شود و به سیستم های حساس پیشرفت می کند که هنوز وجود ندارد. دسته بندی ها به شرح زیر است:

• نوع 1: ماشین های راکتیو. این سیستم‌های هوش مصنوعی حافظه ندارند و مختص وظایف هستند. به عنوان مثال Deep Blue، برنامه شطرنج IBM که گری کاسپاروف را در دهه 1990 شکست داد. Deep Blue می تواند مهره های روی صفحه شطرنج را شناسایی کند و پیش بینی کند، اما چون حافظه ندارد، نمی تواند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی به آینده استفاده کند.
• نوع 2: حافظه محدود. این سیستم های هوش مصنوعی دارای حافظه هستند، بنابراین می توانند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی تصمیمات آینده استفاده کنند. برخی از عملکردهای تصمیم گیری در خودروهای خودران به این شکل طراحی شده اند.
• نوع 3: نظریه ذهن. نظریه ذهن یک اصطلاح روانشناسی است. هنگامی که برای هوش مصنوعی اعمال می شود، به این معنی است که سیستم از هوش اجتماعی برای درک احساسات برخوردار است. این نوع هوش مصنوعی قادر به استنباط نیات انسان و پیش بینی رفتار خواهد بود، مهارتی ضروری برای سیستم های هوش مصنوعی برای تبدیل شدن به اعضای جدایی ناپذیر تیم های انسانی.
• نوع 4: خودآگاهی. در این دسته، سیستم‌های هوش مصنوعی حسی از خود دارند که به آنها آگاهی می‌دهد. ماشین های دارای خودآگاهی وضعیت فعلی خود را درک می کنند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد.

نمونه‌هایی از فناوری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در انواع مختلف فناوری گنجانده شده است که در ادامه هفت نوع از آن را خواهید دید:

اتوماسیون. وقتی ابزارهای اتوماسیون با فناوری‌های AI همراه شوند، می‌توانند حجم و انواع وظایف انجام‌شده را افزایش دهند. به عنوان مثال، اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA)، نوعی نرم‌افزار است که وظایف پردازش داده‌های تکراری و مبتنی بر قوانین را که به طور سنتی توسط انسان انجام می شود، خودکار می کند. هنگامی که با یادگیری ماشینی و ابزارهای نوظهور AI ترکیب شود، RPA می‌تواند بخش‌های بزرگ‌تری از مشاغل سازمانی را خودکار کند و ربات‌های تاکتیکی RPA را قادر می‌سازد تا اطلاعات هوش مصنوعی را منتقل کنند و به تغییرات فرآیند پاسخ دهند.

یادگیری ماشین. این علم به کار بردن کامپیوتر بدون برنامه نویسی است. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که به زبان بسیار ساده می‌توان آن را خودکارسازی تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده در نظر گرفت. سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد:

• یادگیری تحت نظارت. مجموعه داده ها برچسب گذاری می شوند تا الگوها را بتوان شناسایی کرد و برای برچسب گذاری مجموعه داده های جدید استفاده کرد.
• یادگیری بدون نظارت. مجموعه داده ها برچسب گذاری نمی شوند و بر اساس شباهت ها یا تفاوت ها مرتب می شوند.
• یادگیری تقویتی. مجموعه داده ها برچسب گذاری نمی شوند، اما پس از انجام یک عمل یا چندین عمل، به سیستم هوش مصنوعی بازخورد داده می شود.

بینایی ماشین. این فناوری به ماشین توانایی دیدن می دهد. بینایی ماشین با استفاده از دوربین، تبدیل آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال دیجیتال، اطلاعات بصری را ضبط و تجزیه و تحلیل می کند. اغلب با بینایی انسان مقایسه می‌شود، اما بینایی ماشینی محدود به بیولوژی نیست و می‌تواند برای مثال برای دیدن از طریق دیوار برنامه‌ریزی شود. در طیف وسیعی از کاربردها از شناسایی امضا تا تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می شود. بینایی رایانه‌ای که بر پردازش تصویر مبتنی بر ماشین متمرکز است، اغلب با بینایی ماشین ترکیب می‌شود.

پردازش زبان طبیعی (NLP). NLP پردازش زبان انسان توسط یک برنامه کامپیوتری است. یکی از قدیمی‌ترین و شناخته‌شده‌ترین نمونه‌های آن، تشخیص هرزنامه است که به موضوع و متن ایمیل نگاه می‌کند و تصمیم می‌گیرد که آیا ناخواسته است یا خیر. رویکردهای فعلی NLP مبتنی بر یادگیری ماشین است. وظایف NLP شامل ترجمه متن، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص گفتار است.

رباتیک. این رشته مهندسی بر طراحی و ساخت ربات ها تمرکز دارد. ربات ها اغلب برای انجام کارهایی استفاده می شوند که انجام آنها یا انجام مداوم آنها برای انسان دشوار است. به عنوان مثال، ربات ها در خطوط مونتاژ تولید خودرو یا توسط ناسا برای جابجایی اجسام بزرگ در فضا استفاده می شوند. محققان همچنین از یادگیری ماشینی برای ساخت روبات‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند در محیط‌های اجتماعی تعامل داشته باشند.

ماشین های خودران. وسایل نقلیه خودران از ترکیبی از بینایی کامپیوتر، تشخیص تصویر و یادگیری عمیق برای ایجاد مهارت‌های خودکار برای هدایت یک وسیله نقلیه در حالی که در یک خط معین می‌مانند و اجتناب از موانع غیرمنتظره مانند عابران پیاده استفاده می‌کنند.

تولید متن، تصویر و صدا. تکنیک‌های هوش مصنوعی مولد، که انواع مختلفی از رسانه‌ها را از پیام‌های متنی ایجاد می‌کنند، به‌طور گسترده در سراسر کسب‌وکارها به کار می‌روند تا طیف به ظاهر نامحدودی از انواع محتوا از هنر واقعی واقعی گرفته تا پاسخ‌های ایمیلی و فیلم‌نامه ایجاد کنند.

شاید دوست داشته باشید بخوانید:

تاریخچه هوش مصنوعی