هوش مصنوعی یکی از شاخه های جذاب از علوم رایانه است. در حال حاظر تقریبا همه عبارت هوش مصنوعی را شنیده اند، آشنایی اکثر افراد با این فناوری بیشتر از طریق فیلم ها و انیمیشن های علمی تخیلی است. اما هوش مصنوعی که در حال حاظر بیشتر با آن سرو کار داریم، چیزی نیست که در فیلم های علمی تخیلی دیده اید. اگر در حال خواندن این مقاله هستید تا اطلاعات بیشتری در این باره کسب کنید و پاسخ سوالات ذهن کنجکاو خود را پیدا کنید. ما در این پست اطلاعات خوبی در این زمینه به شما خواهیم داد تا علامت سوال هایی که در ذهنتان به وجود آمده است برطرف شود. پس تا انتهای این پست با ما همراه باشید.
فهرست مطالب
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی یا (Artificial intelligence (AI، تکنولوژی است که قابلیت تفکر دارد. به عبارتی هوش مصنوعی فرایند شبیه سازی هوش انسانی توسط ماشین ها و سیستم های کامپیوتری است که پایه و اساس آن یادگیری ماشین است. در واقع هدف هوش مصنوعی ساخت ماشین های هوشمندی است که توانایی انجام فعالیت های انسانی را به کمک شبیه سازی هوش انسانی دارد. این ماشین ها طوری برنامه نویسی و طراحی شده اند که تونایی تقلید رفتار و طرز تفکر انسان را دارند . به گاهی برخی از این ماشین ها عملکرد بهتریی نسبت یک انسان دارند.
امروزه هوش مصنوعی به شکلی که در فیلم های علمی و تخیلی دیده می شود کاربردی ندارد. در حال حاظر این فناوری در بسیاری از کار های روزانه هر فردی خودی نشان می دهد اما شاید کسی متوجه آن نشده باشد یا از این جهت به آن فکر نکرده باشد. چرا که اکثر افراد با این فناوری آشنایی درستی ندارند. پایه و اساس بسیاری از کار های روزانه هوش مصنوعی است. کار هایی از جمله: جستجو در اینترنت، شبکه های اجتماعی، امور بانکی، آموزش و غیره.
AI دائما در حال رشد و شکوفایی است. امروزه به این شاخه از علوم رایانه توجه بسیار زیادی می شود به طوری که هر ساله کنفرانس های بین المللی در این زمینه برگزار می شود. حتی انجمن هایی هم در این زمینه فعالیت گسترده ای می کنند. با این اوصاف آینده از آن هوش مصنوعی است. بنابران آشنایی با این شاخه از علوم داده اهمیت زیادی دارد.
هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟
قبل از هر چیزی هوش مصنوعی به پایه ای از سخت افزار و نرم افزار های تخصصی برای آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد. فهمیدن رابطه AI و یادگیری ماشین کمی دشوار است، چرا که قبل از هر چیزی باید با یادگیری ماشین یا همان Machine Learning و اصطلاحات تخصصی آن مانند داده های آموزشی، برچسب گذاری، انواع آن و غیره آشنا شوید. توضیح این موارد در این مقاله عمومی ممکن است کمی گیج کننده باشد بنابراین، قصد دارم ساز و کار هوش مصنوعی را به ساده ترین حالت ممکن توضیح دهم و از اصلاحات تخصصی در این قسمت استفاده نکنم.
شما یک ماشین هوش مصنوعی را مانند یک کودک در نظر بگیرید که پدر و مادر این کودک می خواهند موضوعی را که کودک درباره آن هیچ دانشی ندارد را به او آموزش دهند. این کار چطور انجام می شود؟ پدر و مادر از چه چیزی برای آموزش کودکشان شروع می کنند؟ فرض کنید والدین این کودک می خواهند به او آموزش دهند که مردن و زن را از هم تشخیص دهد. والدین این موضوع را بار اول طی پروسه ای به او آموزش می دهند و در انتها انتظار دارند که او بتواند بعد از آموزش و کامل شدن پروسه یادگیری طبق اطلاعاتی که فراگرفته به طور خودکار، حال با نظارت والدین یا بدون نظارت آن ها جنسیت افراد را تشخیص دهد.
برای این کار والدین در ابتدا ویژگی هایی از زن و مرد را به کودک خود معرفی می کنند. مثلا مرد صدای بمی دارد و ریش دارد. زن صدای نازکی دارد و ریش ندارد. در ادامه چند عکس از این دو جنسیت را به کودک نشان می دهند و به ویژگی های ذکر شده، در تصاویر اشاره می کنند. سپس از او می خواند خودش با دیدن تصاویر جنسیت را تشخیص دهد. در این حالت گفته می شود یادگیری کودک به طور نسبی تکمیل شده است. مشابه این فرایند برای یک ماشین هم انجام می شود اما بسیار پیچیده تر. این مثال فقط برای ملموس شدن این موضوع زده شد و توضیح دقیق رابطه یادگیری ماشین و نحوه کار کردن و منطق هوش مصنوعی نیست.
برنامه نویسی هوش مصنوعی
برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد: یادگیری، استدلال و اصلاح خود. فرآیندهای یادگیری این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر روی دستیابی به داده ها و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل داده ها به اطلاعات عملی تمرکز دارد. 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.
فرآیندهای استدلال این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به یک نتیجه دلخواه متمرکز است. فرآیندهای 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.
چرا هوش مصنوعی مهم است؟
AI به این دلیل مهم است که می تواند در برخی موارد وظایف را بهتر از انسان ها انجام دهد. مخصوصا زمانی که صحبت از کار های تکراری و جزئیات محور مانند تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از اسناد قانونی برای اطمینان از پر شدن صحیح فیلد های مربوطه می شود، ابزارهای AI اغلب کار ها را به سرعت و با خطا های نسبتا کمی تکمیل می کنند.
به طور مثال برنامه اسنپ هم از AI استفاده می کند. این برنامه از الگوریتم های یادگیری ماشینی پیچیده برای پیش بینی اینکه چه زمانی افراد احتمالاً در مناطق خاصی نیاز به ماشین دارند، استفاده می کند. این امکان کمک می کند که رانندگان پیش از نیاز، به طور فعال در جاده ها حرکت کنند. به عنوان مثال دیگر، گوگل با استفاده از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی با بررسی الگوی سرچ کاربران خود خدمات خود را بهبود داده است و به یکی از بزرگترین موتور های جست و جو تبدیل شده است. در حال حاضر بزرگ ترین و موفق ترین شرکت های امروزی از AI برای بهبود عملکرد خود و کسب مزیت نسبت به رقبای خود استفاده می کنند.
مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟
فناوری های هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل هستند، در درجه اول به این دلیل که هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده ها را بسیار سریع تر پردازش می کند و کار ها را بسیار دقیق تر از آنچه که انسان ممکن است انجام دهد، انجام می دهد.عیب اصلی استفاده از هوش مصنوعی این است که پردازش مقادیر زیادی از داده ها بسیار هزینه بر است. در ادامه به مریایا و معایب این فناوری اشاره می کنیم.
مزایا
- در مشاغل مرتبط با جزئیات، عملکرد خوبی دارد.
- پردازش سریع داده ها و کار های سنگین با دقت و سرعت زیاد در زمانی کم.
- نتایج ثابتی را ارائه می دهد
- عوامل مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی همیشه در دسترس هستند.
معایب
- گران
- به تخصص فنی عمیق نیاز دارد.
- کم بودن متخصصان در زمینه ساخت ابزارهای هوش مصنوعی.
- عدم توانایی تعمیم از یک کار به کار دیگر.
سطوح هوش مصنوعی
هوش مصنوعی را می توان به طور کلی دو دسته محدود و سوپر هوش مصنوعی طبقه بندی کرد.
- هوش مصنوعی محدود، برای انجام یک کار خاص طراحی شده است. مانند روبات های صنعتی، اتومبیل های خودران، سیستم های پردازش تصویر و تشخیص چهره و دستیاران شخصی مجازی مانند Siri اپل.
- سوپر هوش مصنوعی،
سوپر هوش مصنوعی، می تواند از کارهای عادی تا کارهای بسیار مهم و خطیر را به بهترین شکل انجام دهند. حتی فرا تر از توانایی انسان انجام دهند که هنوز این سطح از هوش مصنوعی دیده نشده است. برای این که بتوانیم بگوییم یک دستگاه مبتنی بر سوپر هوش مصنوعی است باید این دستگاه بتواند هم آزمون تورینگ و هم آزمون اتاق چینی را پشت سر بگذارد. اما تا کنون هیچ دستگاهی نتوانسته است این دو آزمون را پشت سر بگذارد.
طبقه بندی هوش مصنوعی
این فناوری را می توان به چهاردسته طبقه بندی کرد:
- ماشین های بدون حافظه: این سیستم های هوش مصنوعی حافظه ندارند. به عنوان مثال Deep Blue، برنامه شطرنج است که گری کاسپاروف را در دهه 1990 شکست داد. Deep Blue می تواند مهره های روی صفحه شطرنج را شناسایی کند و حرکت بعدی حریف را پیش بینی کند، اما چون حافظه ندارد، نمی تواند از تجربیات گذشتهاستفاده کند.
- ماشین های دارای حافظه محدود: این سیستم های هوش مصنوعی دارای حافظه هستند، بنابراین می توانند از تجربیات گذشته برای تصمیمات آینده استفاده کنند. نمونه این ماشین ها را می توان در خودروهای خودران دید.
- ماشین های مبتنی بر هوش اجتماعی: این ماشین ها از قابلیت درک احساسات برخوردارند. این نوع هوش مصنوعی قادر به استنباط نیات انسان و پیش بینی رفتار خواهد بود. چیزی شبیه به دستگاه دروغ سنج.
- ماشین های خودآگاه: در این دسته، سیستم های هوش مصنوعی حسی از خود دارند که به آنها آگاهی می دهد. ماشین های دارای خودآگاهی وضعیت فعلی خود را درک می کنند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد.
علوم مرتبط با هوش مصنوعی
- فراگیری ماشین: علم به کار بردن مبانی کامپیوتر بدون برنامه نویسی است. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است که به زبان بسیار ساده می توان آن را خود کارسازی تجزیه و تحلیل پیش بینی در نظر گرفت.
- 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. این علم کاربرد های وسعی دارد از جمله شناسایی امضا تا تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی.
- پردازش زبان طبیعی (NLP): علم پردازش زبان انسان توسط یک برنامه کامپیوتری است. یکی از قدیمی ترین و شناخته شده ترین نمونه های NLP، تشخیص هرز نامه است که به موضوع و متن ایمیل نگاه می کند و تصمیم می گیرد که آیا ایمیل را در صندوق هرزنامه قرار دهد یا خیر. این کار با ترجمه متن، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص گفتار انجام می شود.
کاربردهای هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی راه خود را در بازار تجارت، صنعت، پزشکی و غیره باز کرده است. به عنوان مثال:
مراقبت های پزشکی
AI در مراقبت های بهداشتی بر روی بهبود نتایج و کاهش هزینه ها تاثیر زیادی داشته است. شرکت های فعال در حوزه سلامت با استفاده از یادگیری ماشین و AI، توانسته اند روند تشخیص و درمان بیماری ها را بهتر و سریع تر کنند. یکی از شناخته شده ترین فناوری ها در این زمینه سیستم IBM Watson است. سایر برنامه هایی که هوش مصنوعی دارند مانند چت بات ها، می توانند به بیماران برای برنامه ریزی قرار ملاقات، پاسخ به پرسش ها، صدور صورت حساب کمک کنند و یا به صورت یک دستیار سلامت مجازی به فرد بازخورد های پزشکی ارائه دهد.
کسب و کار
در کارها و فرآیندهای تکراری، می توان از فرآیندهای اتوماسیون رباتیک استفاده کرد. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با analytics و CRM ادغام شوند تا با کشف اطلاعات لازم، خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند. از چت بات ها می توان برای ارائه خدمات فوری به مشتریان در وب سایت ها استفاده کرد. همچنین این فناوری در تجارت، در حال راه یافتن به پلت فرم های تجزیه و تحلیل و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)است.
آموزش
یکی از کاربرد های این فناوری سیستم نمره دهی خودکار است. این فناوری می تواند دانش آموزان را ارزیابی کند و با نیاز های آنها سازگار شود و به آنها کمک کند تا با سرعت خودشان کار کنند. معلمان هم می توانند از درست بودن روند آموزش و یادگیری دانش آموزان مطمئن شوند. این فناوری شاید حتی جایگزین برخی از معلمان شود.
امور مالی
این فناوری د برنامه های مالی شخصی، مانند Intuit Mint یا TurboTax، نیز کاربرد دارد. برنامه هایی که از AI استفاده می کنند داده های شخصی را جمع آوری می کنند و مشاوره مالی ارائه می دهند. برنامه های دیگری مانند IBM Watson در فرآیند خرید خانه به کار گرفته شده است. امروزه نرم افزار هوش مصنوعی بیشتر معاملات را در وال استریت انجام می دهد.
قضاوت و امور قانونی
هوش مصنوعی در قانون، روند کشف و غربال کردن اسناد را برای افراد راحت کرده است. استفاده از این فناوری باعث صرفه جویی در زمان و بهبود خدمات مشتری می شود. شرکت های حقوقی از شاخه های مختلفی هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشینی برای توصیف داده ها و پیش بینی نتایج، بینایی کامپیوتری برای طبقه بندی و استخراج اطلاعات از اسناد و پردازش زبان طبیعی برای تفسیر اطلاعات استفاده می کنند.
تولید
در این حوزه ربات ها اغلب برای انجام کارهایی استفاده می شوند که انجام و یا انجام مداوم آنها برای انسان دشوار است. به عنوان مثال، ربات ها در خطوط مونتاژ برای تولید خودرو یا توسط ناسا برای جابجایی اجسام بزرگ در فضا استفاده می شوند. محققان همچنین از یادگیری ماشینی برای ساخت ربات هایی استفاده می کنند که می توانند در محیط های اجتماعی تعامل داشته باشند.
بانکداری
در حوزه بانکداری از ربات های گفتگو استفاده می شود تا مشتریان از خدمات و پیشنهادات آگاه شوند و تراکنش هایی را انجام دهند که نیازی به دخالت انسانی ندارند. سازمان‌های بانکی همچنین از هوش مصنوعی برای بهبود تصمیم گیری برای وام ها و تعیین محدودیت های اعتباری و شناسایی فرصت های سرمایه گذاری استفاده می کنند.
حمل و نقل
هوش مصنوعی در حمل و نقل نقش اساسی دارد. به طور مثال در وسایل نقلیه خودران، برای مدیریت ترافیک، پیش بینی تاخیر های پرواز و ایمن تر و کارآمدتر کردن کشتی ها کاربرد دارد. وسایل نقلیه خودران از ترکیبی از دید کامپیوتر، تشخیص تصویر و یادگیری عمیق برای هدایت وسایل نقلیه و اجتناب از برخورد با موانع غیر منتظره مانند عابران پیاده استفاده می کنند.
امنیت
بسیار از سازمان ها از این فناوری در نرم افزار مدیریت رویداد و اطلاعات امنیتی (SIEM) و حوزه های مرتبط برای شناسایی ناهنجاری ها و شناسایی فعالیت های مشکوک که نشان دهنده تهدید هستند، استفاده می کنند. با تجزیه و تحلیل داده ها و استفاده از منطق، AI می تواند هشدار حملات جدید و در حال ظهور را خیلی زودتر از کارکنان انسانی ارائه دهد. این فناوری در حال رشد نقش بزرگی در کمک به سازمان ها برای مقابله با حملات سایبری ایفا می کند.
خانه های هوشمند
یکی از کاربرد های جذاب این فناوری در خانه های هوشمند یا Smart Home است. خانه های هوشمند با استفاده از دستگاه های متصل به اینترنت امکان کنترل و مدیریت از راه دور دستگاه ها و سیستم ها مانند روشنایی و گرمایش را فراهم می کنند.
صنعت بازی
فناوری هوش مصنوعی در کنار واقعیت مجازی در قطعات به کار رفته در سیستم های گیمینگ، مثل کارت گرافیک ها باعث بهبود تجربه بازی گیمر ها شده است. این فناوری در بین گیمر ها بسیار محبوب است و باعث ارتقا عملکرد بازی گیمر ها می شود و جذابیت بیشتری به بازی ها می دهد.
البته هوش مصنوعی کاربرد های بیشتری دارد و روز به روز هم در بخش های جدیدی وارد می شود.
منبع: techtarget.com
