هوش مصنوعی چیست؟ ۲۵ کاربرد و ۹ شغل مرتبط با هوش مصنوعی

احتمالاً برای شما هم پیش آمده که هنگام بازدید از وب‌سایت‌های گوناگون، با تبلیغات ویژه‌ای رو به رو شوید؛ تبلیغاتی که به حوزه فعالیت و علاقه شما مرتبط هستند و به نظر می‌رسد که برای شما طراحی شده‌اند. اما این کار، چطور اتفاق می‌افتد؟ تبلیغ کننده چه شناختی از موضوعات مورد علاقه‌تان دارد که تبلیغات مرتبط با آن را برایتان ارسال کند؟ تبلیغات مرتبط، بر اساس اطلاعات و داده‌های مربوط به شما تنظیم شده‌اند و به نمایش در می‌آیند.

این نوع تبلیغات، تنها یکی از کاربردهای گسترده هوش مصنوعی محسوب می‌شود. فعالیت‌های بسیار زیاد دیگری نیز وجود دارد که به واسطه این تکنولوژی امکان‌پذیر شده‌اند. برای آشنایی بیشتر با مفهوم هوش مصنوعی، لازم است با چیستی این مفهوم آشنا شوید و تعریف‌های گوناگون ارائه شده از آن را بدانید. در این مقاله درباره هوش مصنوعی و رویکردهای مختلف آن صحبت خواهیم کرد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا به عبارتی Artificial intelligence که امروزه با اصطلاح هوش مصنوعی AI نیز شناخته می‌شود، روشی نوین برای ساخت ابزارهایی هوشمند با الگوبرداری از هوش انسان می‌باشد. ابزاری که شبیه انسان فکر کند و به جای او تصمیم بگیرد. در حقیقت این فناوری همان ماشین برنامه‌نویسی شده به دست انسان است که با هدف سهولت در انجام امور روزمره طراحی شده است.

بسیاری از افراد، هوش مصنوعی را همچون رباتی در نظر می‌گیرند که به‌صورت فیزیکی قابل مشاهده می‌باشد. در حالی که در بیشتر موارد، این مفهوم در قالب پاسخی به رفتارهای انسان و برگرفته از علایق و گرایشات او ارائه می‌شود. هوش مصنوعی (هوش مصنوعی AI) شاخه‌ای گسترده از علوم کامپیوتر است و یکی از علوم میان رشته‌ای محسوب می‌شود. منظور از این مفهوم، ماشینی است که همانند انسان فکر کند و توانایی تقلید رفتار انسان را داشته باشد. چنین ماشینی می‌تواند وظایفی را انجام دهند که به هوش انسانی نیاز دارد.

آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟

در سال‌های جنگ جهانی دوم، نیروهای آلمانی برای رمزنگاری و ارسال ایمن پیام، از ماشین Enigma استفاده می‌کردند. در آن زمان آلن تورینگ، ریاضیدان و دانشمند انگلیسی، در تلاش برای شکست این کدها برآمد. کمتر از یک دهه بعد و برای بار دوم، تورینگ با یک سؤال ساده تاریخ را تغییر داد: «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟»

مقاله تورینگ با عنوان «محاسبات ماشینی و هوش» در سال ۱۹۵۰، و پس از آن آزمایش تورینگ، هدف اساسی و چشم‌انداز این حوزه را تعیین کردند. هوش مصنوعی، در واقع، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که سعی می‌کند به این پرسش تورینگ، پاسخ مثبت دهد؛ این موضوع، تلاشی برای تکرار یا شبیه‌سازی هوش انسان در ماشین‌ها است.

رویکردهای هوش مصنوعی

استوارت راسل و پیتر نورویگ، ۲ دانشمند علوم کامپیوتر، چهار رویکرد مختلف را بررسی کردند که به‌طور تاریخی زمینه هوش مصنوعی را تعریف کرده‌اند. این رویکردها عبارتند از:

• انسانی فکر کردن
• منطقی فکر کردن
• انسانی عمل کردن
• منطقی عمل کردن

دو ایده اول، یعنی انسانی فکر کردن و منطقی فکر کردن، مربوط به فرایندهای تفکر و استدلال هستند؛ در حالی که دو مورد بعدی (انسانی عمل کردن و منطقی عمل کردن)، با رفتار سر و کار دارند. در این رویکردها، نورویگ و راسل، بر عوامل منطقی رسیدن به بهترین نتیجه تمرکز دارند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

همان طور که در پست‌های قبل اشاره کردیم، هوش مصنوعی (هوش مصنوعی AI) یکی از تکنولوژی‌های پرکاربرد است که به ساده‌سازی فرایندهای زیادی کمک می‌کند.

کاربردهای این تکنولوژی، از رتبه‌بندی صفحات وب گرفته تا طراحی لباس بر اساس سلیقه کاربران، بسیار متفاوت و گسترده است. منظور از هوش مصنوعی، ماشینی است که همانند انسان فکر کند و توانایی تقلید رفتار انسان را داشته باشد. دیدگاه‌های مختلفی پیرامون هوش مصنوعی وجود دارد. عده‌ای نسبت به این تکنولوژی بسیار خوش‌بین هستند و آن را نعمتی برای بهبود زندگی انسان‌ها می‌دانند. در مقابل، گروهی نیز هستند که معتقدند استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند برای انسان فاجعه بار باشد. برای پی بردن به دلایل وجود این دو نوع نگاه، لازم است مزایا و معایب این تکنولوژی را بشناسید. در این مطلب، برخی از معایب و مزایب تکنولوژی هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.

• مجال کمتر برای خطا و اشتباه

از آن جایی که تصمیماتی که توسط ماشین‌ها گرفته می‌شود بر اساس سوابق قبلی داده‌ها و مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است، احتمال خطا در این نوع تصمیم گیری کاهش پیدا می‌کند. این موضوع، دستاورد مهمی محسوب می‌شود؛ چرا که باعث می‌شود مشکلات پیچیده‌ای که به محاسبه دشوار نیاز دارند، بدون هیچ خطایی حل شوند. مجال کمتر برای خطا و اشتباه سازمان‌های تجاری پیشرفته، برای تعامل با کاربران، از دستیارهای دیجیتال استفاده می‌کنند. این کار موجب صرفه جویی در وقت و ارائه خدمات بهتر و سریع‌تر به کاربران می‌شود.

• تصمیم گیری درست

این که ماشین‌ها، فاقد هر گونه احساسی هستند، باعث می‌شود که کارآیی آن‌ها افزایش پیدا کند؛ چرا که می‌توانند در یک بازه زمانی کوتاه، تصمیم درست را بگیرند. بهترین نمونه در مورد این ویژگی، استفاده از ماشین‌ها در مراقبت‌های پزشکی است. ادغام ابزارهای هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های پزشکی، با به حداقل رساندن خطر تشخیص نادرست، کارایی اقدامات درمانی را بهبود می‌بخشد.

• به کارگیری هوش مصنوعی در شرایط مخاطره آمیز

در برخی شرایط خاص که ایمنی انسان‌ها به خطر می‌افتد، می‌توان از ماشین‌هایی استفاده کرد که مجهز به الگوریتم‌های از پیش تعریف شده هستند. امروزه دانشمندان از ماشین آلات پیچیده برای بررسی شرایط خاصی مانند کف اقیانوس‌ها استفاده می‌کنند. این مورد، یکی از بزرگ‌ترین محدودیت‌هایی است که هوش مصنوعی برای غلبه بر آن به انسان کمک می‌کند.

• امکان کار کردن به‌صورت مداوم

ماشین‌ها، بر خلاف انسان‌ها، خسته نمی‌شوند؛ حتی اگر مجبور باشند برای ساعت‌های متوالی کار کنند. این ویژگی ماشین‌ها، مزیت مهمی نسبت به انسان‌ها محسوب می‌شود که برای حفظ کارایی‌شان، هر از گاهی به استراحت نیاز دارند. درصورتی‌که کارایی ماشین‌ها، تحت تأثیر هیچ عامل خارجی قرار نمی‌گیرد و چیزی مانع از کار مداوم آن‌ها نمی‌شود.

معایب هوش مصنوعی هم به شرح زیر است:

• هزینه بالای استفاده هوش مصنوعی ai

زمانی که هزینه‌های نصب، نگهداری و تعمیر سیستم‌های هوش مصنوعی را در کنار یکدیگر قرار می‌دهیم، این تکنولوژی، پیشنهاد گران قیمتی محسوب می‌شود. به‌صورتی که تنها افراد و گروه‌هایی که بودجه هنگفتی دارند، می‌توانند آن را اجرا کنند و مشاغل و صنایعی که بودجه کافی ندارند، پیاده‌سازی این تکنولوژی را در فرآیندها یا استراتژی‌هایشان دشوار می‌بینند.

• وابستگی به ماشین‌ها

با افزایش وابستگی انسان به ماشین‌ها، به دوره‌ای می‌رسیم که کار کردن بدون کمک ماشین برای انسان دشوار می‌شود. همان طور که در گذشته نیز مشاهد کردیم، وابستگی انسان به ماشین‌ها، قطعاً افزایش پیدا خواهد کرد. بنابراین، به مرور زمان، توانایی‌های ذهنی و فکری انسان کاهش پیدا می‌کند.

• جایگزینی مشاغل کم مهارت

این مسئله، تاکنون، دغدغه اصلی حامیان تکنولوژی بوده است. به احتمال زیاد، هوش مصنوعی جایگزین بسیاری از مشاغل کم مهارت شود. از آن جایی که ماشین‌ها می‌توانند به‌صورت ۲۴ ساعته در هفت روز هفته و بدون وقفه کار کنند، صاحبان صنایع ترجیح می‌دهند که به جای انسان‌ها، بر ماشین‌ها سرمایه گذاری کنند. همزمان که به سمت دنیای اتوماتیک حرکت می‌کنیم (جایی که تقریباً همه کارها توسط ماشین‌ها انجام می‌شوند)، احتمال بروز بیکاری در مقیاس گسترده بیشتر می‌شود. نمونه‌ای از این موضوع، مفهوم اتومبیل‌های بدون راننده است. اگر این نوع اتومبیل‌ها آغاز به کار کنند، میلیون‌ها راننده در آینده بیکار خواهند شد.

• کار محدود

ماشین‌های هوش مصنوعی، بر اساس آموزش‌ها و برنامه‌ریزی‌شان، وظایف خاصی را انجام می‌دهند. تکیه کردن به ماشین‌ها برای سازگاری با محیط‌های جدید، خلاق بودن آن‌ها و تفکر خارج از چارچوب، اشتباه بزرگی خواهد بود. چنین چیزی امکان‌پذیر نیست؛ چرا که حوزه تفکر ماشین‌ها، تنها به الگوریتم‌هایی که برای آن آموزش دیده‌اند، محدود شده است.

شما چقدر با مطالب مطرح شده در این مقاله موافق هستید؟ به نظر شما مزایای هوش مصنوعی بیشتر است یا معایب آن؟ با وجود خطرات احتمالی، آیا با استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرایندها موافق هستید؟ تجربیات و نظرات‌تان را با ما و دیگران به اشتراک بگذارید.

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به چهار مدل کلی ماشین‌های واکنشی، حافظه محدود، نظریه ذهن و خود آگاهی تقسیم می‌گردد. هر یک از این مدل‌ها با توجه به هدف و قابلیت‌هایشان در حوزه‌های متعددی کاربرد دارند.

• ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines)

یکی از قدیمی‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی، ماشین‌های واکنشی می‌باشد که تنها برای انجام وظایف تخصصی طراحی شده‌اند. این ماشین‌ها قادر به ذخیره اطلاعات نیستند. در نتیجه امکان تصمیم‌گیری بر اساس تجربیات گذشته را نداشته و تنها برای پاسخگویی به نیاز افراد ساخته شده‌اند. موتور جستجوی گوگل مثال خوبی برای این ویژگی می‌باشد.

• حافظه محدود (Limited Memory)

در این مدل، با کمک هوش مصنوعی امکان ذخیره اطلاعات و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های قبلی وجود دارد. در واقع اساس رفتار یک ماشین، سرنخ‌هایی است که در گذشته ارائه شده است. احراز هویت و شناسایی افراد در سامانه‌های مختلف از این نوع می‌باشند.

احراز هویت توسط اینترنت اشیا – انواع هوش مصنوعی هوش مصنوعی به چهار مدل کلی ماشین‌های واکنشی، حافظه محدود، نظریه ذهن و خود آگاهی تقسیم می‌گردد.

• نظریه ذهن (Theory of Mind)

نظریه ذهن بدان معناست که هوش مصنوعی می‌تواند به شکل بهتری احساسات، عواطف و اعتقادات انسان‌ها را درک کند و سپس از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری خود استفاده نماید. این شاخه از علم همچنان در حال توسعه می‌باشد و در صورت موفقیت آن تحول عظیمی در زندگی انسان‌ها رخ خواهد داد.

• خود آگاه (Self-aware)

هدف از طراحی مدل خود آگاه، شبیه‌سازی مغز انسان می‌باشد. به شکلی که میزان درک یک ماشین به اندازه آگاهی و درک یک انسان باشد. در این فرضیه یک ربات، قدرت درک احساسات و نیاز دیگران را داشته و همانند یک انسان با آنان ارتباط برقرار خواهد کرد.

نقش هوش مصنوعی در تجارت چیست؟

با رشد فعالیت رایانه‌ها، گوشی‌های هوشمند و شبکه‌های اجتماعی کمتر کسب و کاری هنوز به شکلی سنتی به فعالیت خود ادامه می‌دهد. با نگاهی به اطرافمان به تأثیر این مهم در رفتار و سبک زندگی افراد پی خواهیم برد. در دنیای امروز، افراد با زنگ ساعت هوشمند خود از خواب بر می‌خیزند. به تقویم کاری خود که در نرم افزار هوشمند تنظیم شده است مراجعه می‌کنند. در طول مسیر محل کار از شبکه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند و تا پایان روز انتخاب‌های بسیاری را بر اساس پیشنهاد پلتفرم‌های مختلف انجام می‌دهند. این همان قدرت انکار نشدنی یک محصول فراگیر است.

در واقع می‌توان گفت کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار نقش مهمی در سرعت بخشی و ساده‌سازی کلیه اتفاقات روزمره داشته است. در تجارت نیز به همین شکل می‌باشد، کسب و کارها در حال حاضر از این دستاورد برای موفقیت در سه زمینه اصلی استفاده می‌کنند: 

• هوشمندسازی محصولات و خدمات
• هوشمندسازی فرآیندها از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها 
• تعامل با مشتریان و کارمندان

• هوشمندسازی محصولات و خدمات

استراتژی هوش مصنوعی در تجارت، بر پایه استفاده بهینه از یک محصول و با هدف رضایت کاربران و افزایش فروش می‌باشد. ارائه خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی نیز به معنی ارائه سرویسی هدفمند به مشتریان است که منجر به شکل‌گیری تعاملات مشتریان و وفاداری آنان به یک سازمان خواهد شد. بهره‌مندی از این فناوری در هر دو مبحث محصول یا خدمت، موجب افزایش سود هر کسب و کاری می‌گردد.

 به‌طور مثال یک سرویس سفارش آنلاین غذا را در مقایسه با ثبت سفارش سنتی در نظر بگیرید. در زمان ثبت سفارش غذا به شکل سنتی امکان رهگیری سفارش،‌ اندازه‌گیری میزان رضایت مشتریان، مدت زمان معطلی و سایر موارد قابل بررسی نمی‌باشند، در حالی‌که با تکیه بر فناوری هوش مصنوعی و با استفاده از داده‌های دریافتی از هر سرویس، می‌توان رفتار مشتریان را تحلیل کرده و برای بهبود کسب و کار کوشید. فراموش نکنیم در بازار کنونی، کسب و کاری موفق‌تر خواهد بود که سعی در ساده‌سازی زندگی افراد داشته و با ارائه راهکارهای هوشمندانه با سرعت بیشتری به نیاز آنان پاسخ دهد.

• هوشمندسازی فرآیندها از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها

یکی از اهداف هوش مصنوعی، تسهیل فرآیندهای مختلف برای کاربران می‌باشد. در هر سازمان نیز با کمک این فناوری می‌توان در مراحل مختلف اعم از استراتژی،‌ تولید، ارائه محصول و خدمات، داده‌های مختلف را جمع‌آوری کرده و سپس مورد بررسی قرار داد. به این شکل نقاط قوت و ضعف یک سازمان شناسایی شده و برای رشد و توسعه آن امکان برنامه‌ریزی وجود خواهد داشت. در واقع هوش مصنوعی فرصت‌های زیادی را برای سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی به همراه دارد.

• هوشمندسازی فرآیند و تحلیل داده

مثال سفارش آنلاین غذا در این بخش نیز کاربرد دارد. با اطلاع از میزان نارضایتی مشتریان یک سازمان، نهادهای نظارتی آن قادر به ارائه راهکارهایی برای حل این مشکل خواهند بود. در واقع بهترین روش این است که تشخیص دهید بهبود کدام بخش‌ها برای کسب و کار شما اولویت دارند و کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار شما چیست؟ باید بدانید کجا بیشترین ارزش را به شرکت شما می‌افزاید؟ سپس تصمیم بگیرید که کسب و کار شما چه هدفی دارد و هوش مصنوعی برای رسیدن به این هدف چه کمکی خواهد کرد؟ به این ترتیب، می‌توانید درک درستی از هوشمندسازی فرآیندهای سازمانتان پیدا کنید.

• تعامل با مشتریان و کارمندان

مدیریت ارتباط با مشتری یکی از ارکان اصلی هر کسب و کاری است. برقراری تعامل صحیح با مشتریان و ذخیره‌سازی اطلاعات آنان برای ارائه خدمات بهتر بسیار ضروری می‌باشد. با کمک هوش مصنوعی می‌توان علایق، اعتقادات و تمایلات هر کاربر را شناسایی کرده و بر اساس نیاز او پیشنهادات جذابی ارائه نمود. سرویس‌های ارسال ایمیل و یا اتوماسیون‌های CRM نمونه خوبی برای این موضوع هستند. دسته‌بندی کاربران بر اساس پارامترهای مشخص و ارائه راهکار به موقع در زمان بروز مشکل،‌ راز موفقیت سازمان‌های بزرگ می‌باشد. به‌طور مثال با تکیه بر هوش مصنوعی می‌توان کاربرانی که در تاریخ مشخصی متولد شده‌اند را شناسایی کرده و با ارسال یک ایمیل هوشمند، تخفیف‌های ویژه‌ای را به‌عنوان هدیه به آنان ارائه نمود.

اما بسیاری از کارمندان، هوش مصنوعی را تهدیدی برای از دست‌دادن شغل خود دانسته‌اند. در حالی‌که این فناوری با هدف مدیریت تعاملات کارکنان و مشتریان طراحی گردیده است.. اگر نیازمند آشنایی بیشتر با کاربردهای هوش مصنوعی در شرکت خود می‌باشید، پیشنهاد می‌کنیم دوره آموزشی هوش مصنوعی و ایده‌های کسب و کار آکادمی همراه اول را از دست ندهید.

معایب و مزایای استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار

همانطور که قبل‌تر به آن اشاره شد استفاده از هوش مصنوعی نگرانی‌های بسیاری برای افراد به همراه دارد. نگرانی در مورد امنیت شغلی، کمرنگ شدن احساسات، کنترل رفتار توسط ماشین‌ها و حکمرانی ربات‌ها، همه از این موارد هستند. از مزایای هوش مصنوعی می‌توان به انجام امور با دقت بالا، کار مداوم بدون نیاز به استراحت، تصمیم‌گیری درست و به دور از احساسات در شرایط مختلف اشاره نمود.

 اما در مواقعی ممکن است همین نکات مثبت نیز منجر به بروز مشکلاتی شوند. به بیان دیگر تصمیم‌گیری بدون در نظر گرفتن ابعاد عاطفی، خطر بزرگی برای انسان خواهد بود. از طرفی وابستگی بیش از حد به ماشین‌ها،‌ نرم‌افزارها، ربات‌های هوشمند نیز موجب کاهش راندمان فعالیت افراد شده‌اند. تصور کنید تنها یک ساعت بدون اینترنت و گوشی همراه در اتاقی تنها بمانید. بدون این ابزار در بسیاری از مواقع حس سردرگمی و اضطراب در افراد نمایان می‌شود و این ناشی از عدم تاب‌آوری آنان می‌باشد. نکته دیگر هزینه بالای استفاده از هر ابزار است. بخش قابل توجهی از هزینه‌های ماهانه افراد صرف استفاده از فناوری‌های گوناگون می‌شود. در تجارت نیز ممکن است نکات مثبت و منفی بسیاری برای استفاده از هوش مصنوعی وجود داشته باشد، اما مزیت‌ها همواره بر معایب این تکنولوژی برتری دارند.

نمونه‌های هوش مصنوعی

همان طور که در ابتدا اشاره کردیم، تبلیغات مرتبط، یکی از کاربردهای هوش مصنوعی است که به منظور هدفگیری مخاطبان اصلی و رساندن پیام مرتبط به آن‌ها، انجام می‌شود. اما این تکنولوژی، کاربردهای فراوان دیگری نیز دارد. رتبه‌بندی صفحات وب بر اساس علایق کاربر، پاسخ‌دهی خودکار در نرم‌افزارهای پیام رسان، طراحی لباس بر اساس سلیقه کاربران و فناوری تشخیص چهره، نمونه‌هایی از کاربردهای این تکنولوژی هستند. در پست‌های بعدی، در مورد کاربردهای گوناگون و گسترده هوش مصنوعی بیشتر صحبت می‌کنیم.

همان‌طور که در پست‌های قبل اشاره کردیم، هوش مصنوعی پدیده‌ای است که در آن یک ماشین با توانایی درک، تحلیل و یادگیری از طریق الگوریتم‌های ویژه، به‌صورت یک برنامه هوشمند عمل می‌کند. برای کسب اطلاعات بیشتر می‌توانید مقاله هوش مصنوعی و رویکردهای آن را مطالعه کنید. ماشین‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای رفتاری انسان را به خاطر بسپارند و مطابق با ترجیحات آن‌ها سازگار شوند. برخلاف تصور عمومی، هوش مصنوعی تنها به فناوری اطلاعات یا صنعت فناوری محدود نمی‌شود. این تکنولوژی، در زمینه‌های دیگر مانند پزشکی، کسب و کار، آموزش، قانون و تولید نیز به‌طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. آمار زیر، وضعیت رشد هوش مصنوعی را نشان می‌دهد:

• در سال ۲۰۱۴، بیش از ۳۰۰ میلیون دلار در استارتاپ‌های هوش مصنوعی سرمایه گذاری شد که نسبت به سال قبل، ۳۰۰ درصد افزایش داشت (بلومبرگ).
• تا سال ۲۰۱۸، ۶ میلیارد دستگاه، به‌صورت پیش فرض، درخواست پشتیبانی می‌کنند (گارتنر).
• تا پایان سال ۲۰۱۸، «دستیارهای دیجیتال مشتری»، مشتریان را از طریق چهره و صدا تشخیص می‌دهند (گارتنر).
• هوش مصنوعی، تا پایان دهه، جایگزین ۱۶ درصد مشاغل آمریکایی خواهد شد (فارس‌تر).
• ۱۵ درصد از کاربران تلفن‌های اپل از قابلیت تشخیص صدا Siri استفاده می‌کنند (BGR).

در ادامه چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی را که در حال حاضر به‌صورت گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند، بررسی می‌کنیم.

• سیری  (Siri)

سیری، یکی از محبوب‌ترین برنامه‌های دستیار شخصی است که توسط اپل در آیفون و آیپد ارائه می‌شود. این دستیار مجازی، با صدایی دوستانه، به‌صورت روزمره با کاربر ارتباط برقرار می‌کند. سیری در یافتن اطلاعات، پیدا کردن مسیر، ارسال پیام، برقراری تماس صوتی، باز کردن اپلیکیشن‌ها و افزودن رویدادها به تقویم، به کاربر کمک می‌کند

• تسلا  (Tesla)

تنها تلفن‌های هوشمند نیستند که به سوی هوش مصنوعی سوق پیدا کرده‌اند؛ خودروها نیز در این مسیر گام‌هایی برداشته‌اند. خودرو تسلا، نه تنها توانسته است تحسین‌های زیادی را برانگیزد، بلکه از قابلیت‌هایی مانند رانندگی خودکار، قابلیت پیش‌بینی و نوآوری مطلق تکنولوژی نیز برخوردار است.

• کاگیتو  (Cogito)

کاگیتو، نرم‌افزاری قدرتمند است که صدای مشتریانی را که برای مثال با واحد پشتیبانی یک شرکت تماس می‌گیرند، تجزیه و تحلیل می‌کند. این نرم‌افزار، براساس نتایج حاصل از بررسی‌ها، به‌صورت همزمان توصیه‌های رفتاری لازم را به کارمندان واحد پشتیبانی ارائه می‌دهد.

کاگیتو، یکی از بهترین نمونه‌های نسخه رفتاری برای بهبود هوش هیجانی کارمندان پشتیبانی است و به آن‌ها کمک می‌کند ارتباط بهتری با مشتریان برقرار کنند. توصیه‌هایی که توسط نرم‌افزار ارائه می‌شود، در نهایت موجب افزایش رضایت‌مندی مشتریان خواهد شد.

• نتفلیکس  (Netflix)

نتفلیکس، یک سرویس بسیار محبوب در زمینه محتوا بر اساس تقاضا است که با استفاده از تکنولوژی پیش‌بینی، پیشنهادهایی را بر اساس واکنش، علایق، انتخاب‌ها و رفتار کاربران ارائه می‌دهد. این فناوری، با بررسی سوابق پیشین، فیلم‌ها را بر اساس علاقه و واکنش‌های قبلی کاربران پیشنهاد می‌دهد.

• پاندورا  (Pandora)

پاندورا، یکی از محبوب‌ترین و پرطرفدارترین سرویس‌های پخش موسیقی است که از هوش مصنوعی برای شناسایی علایق کاربران بهره می‌برد. در این سرویس، هر آهنگ بر اساس ۴۰۰ ویژگی موسیقی، به‌صورت جداگانه تجزیه و تحلیل می‌شود. این سیستم، قابلیت بسیار خوبی در پیشنهاد آهنگ‌هایی دارد که علی رغم علاقه مردم به آن‌ها، هرگز مورد توجه واقع نمی‌شوند.

• نست – گوگل  (Nest, Google)

نست، یکی از موفق‌ترین استارتاپ‌های هوش مصنوعی بود که در سال ۲۰۱۴ توسط گوگل خریداری شد. ترموستات هوشمند نست، برای صرفه‌جویی در مصرف انرژی، از الگوریتم‌های رفتاری براساس رفتار کاربران استفاده می‌کند. در هفته اول، کاربر، تنظیمات ترموستات را انجام می‌دهد تا داده‌های اولیه از رفتار او فراهم شود. پس از آن، نست می‌آموزد که کاربر در چه زمان‌هایی، چه دمایی را ترجیح می‌دهد و تمام سیستم‌ها را برای دستیابی به آن دما مدیریت می‌کند. این سیستم، برای صرفه جویی در مصرف انرژی، در زمان‌هایی که کسی در خانه نیست به‌صورت خودکار خاموش می‌شود. در حقیقت، ترکیبی از هوش مصنوعی و بلوتوث کم انرژی است.

• باکس‌اور  (Boxever)

باکس‌اور، شرکتی است که با بهره‌گیری از قابلیت یادگیری ماشین، به آژانس‌های مسافرتی کمک می‌کند تا پیشنهادهای سازگارتری با اهداف و سلیقه هر مشتری ارائه دهند. این نرم‌افزار، به برقراری ارتباط موثرتری با مشتریان و بهبود تجربه آن‌ها در صنعت گردشگری کمک می‌کند.

• پرنده‌های بدون سرنشین  (Flying Drones)

پرنده‌های بدون سرنشین، پیش از این نیز محصولات را به خانه مشتریان می‌رساندند. اگرچه از این ابزار به‌صورت آزمایشی استفاده می‌شد. این پرنده‌ها، از نوعی سیستم یادگیری ماشین قدرتمند برخوردارند که می‌تواند از طریق سنسورها و دوربین‌های فیلم‌برداری، محیط را به مدل‌های سه بعدی تبدیل کند.

الگوریتم‌های تعیین مسیر حرکت، پرنده‌های بدون سرنشین را در مورد چگونگی و مکان حرکت راهنمایی می‌کنند. با استفاده از سیستم Wi-Fi، می‌توان هواپیماهای بدون سرنشین را کنترل کرد و از آن‌ها برای اهداف خاصی مانند تحویل محصول، ساخت فیلم یا گزارش اخبار استفاده کرد.

• اکو  (Echo)   

اکو، در ابتدا توسط آمازون راه‌اندازی شد و در حال حاضر، به سمت هوشمندتر شدن پیش می‌رود. این محصول، نوعی محصول انقلابی است که در جستجوی اطلاعات، تعیین وقت قرار ملاقات، خرید کردن، چراغ‌های کنترل، ترموستات، پاسخ به سؤالات، خواندن کتاب‌های صوتی، گزارش ترافیک و آب و هوا، ارائه اطلاعات در مورد کسب و کارهای محلی و موارد دیگر با استفاده از سرویس صدای الکسا. به کاربر کمک می‌کند.

• آمازون

آمازون، یکی از شرکت‌های پیشرو در زمینه استفاده از هوش مصنوعی است. این شرکت، سرمایه‌گذاری زیادی در این حوزه انجام داده است. کمپانی آمازون، با استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی، کالاهای مورد علاقه مشتریان را شناسایی کرده و به آن‌ها معرفی می‌کند. این کار به افزایش فروش محصولات آمازون کمک زیادی می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار و ایده‌های به‌کارگیری آن برای پیشرفت و توسعه، یکی از دغدغه‌های اصلی مدیران سازمان‌ها می‌باشد. به‌عنوان شاخه‌ای از علوم رایانه‌ای، استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های گوناگون رواج بسیاری پیدا کرده است. در جهان تجاری امروز کمتر کسی را می‌توان یافت که برای کوچکترین امور خود به نوعی از این فناوری کمک نگیرد. به همان اندازه که این علم در سبک زندگی اکثر انسان‌ها جای گرفته است، کسب و کارهای بسیاری را نیز تحت تأثیر خود قرار داده و موجب رشد و موفقیت آنان شده است.

آزمون تورینگ

تست تورینگ یک روش تحقیق در هوش مصنوعی با هدف تعیین اینکه آیا یک کامپیوتر قادر است مانند یک انسان فکر کند یا خیر. این آزمون به نام «آلن تورینگ» بنیان‌گذار آزمون تورینگ و دانشمند کامپیوتر، رمزنگار، ریاضیدان و زیست شناس نظری انگلیسی ثبت شده است.

تورینگ پیشنهاد داد اگر کامپیوتری بتواند پاسخ‌های انسان را در شرایط خاص تقلید کند پس می‌توان به این نتیجه رسید که دارای هوش مصنوعی است. تست تورینگ اولیه به ۳ پایانه نیاز دارد که هر یک از ۲ ترمینال دیگر از نظر فیزیکی جدا هستند. ۱ ترمینال توسط کامپیوتر و ۲ ترمینال دیگر توسط انسان اداره می‌شود. در طول آزمون یکی از انسان‌ها به‌عنوان پرسشگر عمل می‌کند درصورتی‌که انسان دوم و رایانه در جایگاه پاسخ دهندگان هستند. پرسشگر از پاسخ دهندگان در یک زمینه خاص با استفاده از قالب و زمینه مشخص سؤال می‌پرسد؛ سپس از پرسشگر خواسته می‌شود تصمیم بگیرد کدام پاسخ دهنده انسان و کدام یک کامپیوتر است. این آزمایش بارها تکرار می‌شود تا در نهایت بتوان به نتیجه صحیح رسید.

هوش مصنوعی «محدود» و «جنرال»

هوش مصنوعی هوش مصنوعی ai به دو دسته محدود و جنرال تقسیم شود. هر کدام از این دسته‌ها بر اساس قدرت و توانایی‌هایی که دارند به حل مسائل مختلف کمک می‌کنند.

هوش مصنوعی محدود یا ضعیف، توانایی حل مسائل محدودتری را دارد و در بخش‌های خاصی قادر به فعالیت است. به‌عبارت‌دیگر هوش مصنوعی محدود تنها در یک حوزه خاص عملکرد مناسبی دارد و در حوزه‌های دیگر قدرتش کم می‌شود؛ به‌عنوان‌مثال می‌تواند متن‌ها را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنه اما ظرفیتش در حوزه‌های دیگر مانند تشخیص تصاویر یا برنامه‌ریزی استراتژیک پایین است.

در مقابل آن هوش مصنوعی جنرال یا قوی قرار می‌گیرد که توانایی حل مسائل در حوزه‌های مختلف را دارد و عملکردش در بسیاری از وظایف و فعالیت‌ها شبیه به انسان است. هوش مصنوعی جنرال این توانایی را دارد که در بیش از یک حوزه به‌صورت مؤثر عمل کند؛ به‌عنوان‌مثال می‌تواند توانایی تشخیص چهره را داشته باشد و درعین‌حال تک‌تک اعضای صورت مانند چشم، بینی و دهان را آنالیز کند.

فلسفه هوش مصنوعی

فلسفه هوش مصنوعی به مطالعه و بررسی طبیعت و ماهیت هوش مصنوعی می‌پردازد. این فلسفه در تلاش است تا به سؤالاتی درباره هوش مصنوعی مانند آیا هوش مصنوعی به اندازه هوش انسان قدرتمند و آگاهانه است؟ آیا هوش مصنوعی قادر به اخلاقیات است؟ آیا هوش مصنوعی تأثیرات قابل توجهی بر جامعه و انسان‌ها دارد؟ پاسخ دهد. فلسفه هوش مصنوعی به بررسی تفاوت‌های میان هوش مصنوعی و هوش طبیعی و سایر مسائل مرتبط با هوش مصنوعی می‌پردازد.

چگونگی استفاده هوش مصنوعی

هوش مصنوعی AI با روش‌های مختلفی به حل مسائل پیچیده و ساده‌سازی کارهایی که قبلاً پرزحمت بودند کمک می‌کند. چگونگی استفاده از آن به شرح زیر است:

• تعیین مسئله

ابتدا باید مسئله خاصی که باید حل شود یا شغلی که باید خودکار شود را تعیین کنید.

• جمع آوری داده‌ها

اطلاعات مورد نیاز برای آموزش سیستم اطلاعاتی مد نظر را به دست آورید. این اطلاعات باید مناسب، دقیق و کامل باشند.

• انتخاب یک الگوریتم مناسب

برنامه هوش مصنوعی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با موضوع مورد نظر مطابقت دارد. روش‌های مختلفی مانند درخت‌های تصمیم و شبکه‌های عصبی در دسترس هستند.

• آموزش سیستم هوش مصنوعی

سیستم هوش مصنوعی را با استفاده از داده‌های جمع آوری شده آموزش دهید. این امر مستلزم ارسال داده به برنامه و تنظیم آن برای افزایش دقت است. بعد از آموزش باید سیستم هوش مصنوعی را ارزیابی کنید تا دقت و قابلیت اطمینان آن را بسنجید.

• استقرار سیستم

پس از آزمایش و اثبات صحت باید آن را در مرحله تولید قرار دهید. این کار شاید مستلزم ادغام آن با سیستم‌های فعلی یا توسعه سیستم‌های جدید باشد.

• مدیریت مداوم سیستم هوش مصنوعی

برای اطمینان از عملکرد درست و پیش بینی‌های دقیق سیستم باید نظارت مستمر داشته باشید و آن را دائماً به‌روزرسانی کنید.

شاخه‌های هوش مصنوعی

در اینجا شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی را برای شما آوردیم.

• رباتیک

ربات‌ها ماشین‌های برنامه ریزی شده‌ای هستند که به‌طور خودکار مجموعه‌ای از اقدامات پیچیده را انجام می‌دهند. افراد، ربات‌ها را با دستگاه‌های خارجی یا سیستم‌های کنترلی که درونشان تعبیه شده کنترل می‌کنند. ربات‌ها در انجام کارهای خسته کننده و تکراری کمک کننده هستند به ویژه ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی که به شرکت‌هایی مانند ناسا در اکتشاف فضا کمک می‌کنند.

ربات‌های انسان نما جدیدترین پیشرفت‌ها و نمونه‌های شناخته شده هستند؛ به‌عنوان‌مثال سوفیا رباتی است که توسط “Hanson Robotics” ساخته شده و با ترکیب هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی کار می‌کند. او چهره انسان‌ها را می‌شناسد و احساسات و ژست‌ها را درک می‌کند حتی می‌تواند با مردم تعامل داشته باشد.

• تشخیص الگو

در این شاخه از هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها و مدل‌هایی طراحی می‌شوند که قادر به تشخیص الگوهای خاص در داده‌ها هستند. این الگوریتم‌ها برای تشخیص الگوهای صوتی، تصویری، متنی و … استفاده می‌شوند؛ به‌عنوان‌مثال الگوریتم‌های تشخیص الگو در شناسایی چهره ویژگی‌های خاصی از صورت را شناسایی می‌کنند و افراد مختلف را تشخیص می‌دهند.

• شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه‌های عصبی به‌عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) یا شبکه‌های عصبی شبیه سازی شده (SNN) هم شناخته می‌شوند. شبکه‌های عصبی از مغز انسان الهام می‌گیرند و نحوه ارسال سیگنال‌های نورون‌های بیولوژیکی به یکدیگر را کپی می‌کنند. شبکه‌های عصبی مصنوعی دارای لایه‌های گره‌ای هستند که از یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شدند. هر گره یک نورون مصنوعی نامیده می‌شود و به نورون‌های دیگر متصل می‌شود. هنگامی که خروجی یک گره فردی بیش از یک مقدار آستانه مشخص است، گره برای ارسال داده به لایه شبکه بعدی فعال می‌شود. شبکه‌های عصبی برای یادگیری و بهبود دقت به داده‌های آموزشی نیاز دارند.

• یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از ML یا همان یادگیری ماشین است که شبکه‌های عصبی مصنوعی مغز انسان را با مهارت کامل تقلید می‌کند. در این صورت هوش مصنوعی وظایف استدلالی پیچیده را بدون دخالت انسان انجام می‌دهد.

• تشخیص گفتار

در این شاخه سعی می‌شود تا برای تشخیص و تفسیر گفتار انسان الگوریتم‌ها و مدل‌هایی طراحی شوند. این الگوریتم‌ها به شناسایی کلمات و جملات مورد استفاده در یک گفتار کمک می‌کنند و در برخی موارد به ترجمه گفتار از یک زبان به زبان دیگر می‌پردازند.

• پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا هم متن و هم کلمات گفتاری را مانند انسان درک کنند. زبان‌شناسی و مدل‌های یادگیری عمیق، با ترکیب یادگیری ماشینی، زبان انسان را در داده‌های صوتی یا متنی پردازش می‌کنند تا معنی، هدف و احساسات رو کاملاً درک کنند؛ به‌عنوان‌مثال در تشخیص گفتار به متن، داده‌های صوتی به‌طور قابل اعتمادی به داده‌های متنی تبدیل می‌شوند. این کار خیلی چالش برانگیز است زیرا مردم با لحن، تأکید و لهجه‌های مختلف صحبت می‌کنند. برنامه نویسان باید برنامه‌های کاربردی مبتنی بر زبان طبیعی را به رایانه‌ها آموزش دهند تا بتوانند داده‌ها را از ابتدا درک کرده و تشخیص دهند. برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی عبارت‌اند از:

• چت‌بات‌های مجازی که قادرند اطلاعات متنی را تشخیص دهند تا در طول زمان به مشتریان پاسخ‌های بهتری ارائه دهند.
• تشخیص هرزنامه‌ها که با پردازش زبان ایمیل‌ها آن‌ها را به بخش هرزنامه می‌فرستد.
• تحلیل احساسات و تجزیه و تحلیل زبان مورد استفاده در سیستم عامل‌های رسانه‌های اجتماعی که به استخراج احساسات و نگرش‌ها در مورد محصولات مختلف کمک می‌کند.

• بینایی ماشین

یکی از محبوب‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی در حال حاضر «بینایی کامپیوتر» است. بینایی کامپیوتری به دنبال توسعه تکنیک‌هایی است که به رایانه‌ها در دیدن و درک تصاویر و فیلم‌های دیجیتال کمک می‌کند. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی روی تصاویر به رایانه‌ها امکان می‌دهد اشیا، چهره‌ها، افراد، حیوانات و … را شناسایی کنند.

مدل‌های الگوریتمی به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا در مورد زمینه‌های داده‌های بصری آموزش ببینند و با داده‌های کافی که از طریق یک مدل تغذیه می‌شوند یک تصویر را از تصویر دیگر تشخیص دهند. یک شبکه عصبی کانولوشنال در کنار یک مدل کار می‌کند تا تصاویر را به پیکسل‌ها تجزیه کند و به آن‌ها برچسب بدهد؛ سپس شبکه عصبی از برچسب‌ها برای انجام کانولوشن که یک عملیات ریاضی روی دو تابع برای تولید تابع سوم است استفاده می‌کنند و پیش‌بینی‌هایی درباره آنچه می‌بیند انجام می‌دهند. بینایی کامپیوتر در صنایع مختلف کاربرد دارد.

• شبکه عصبی پیچشی

این شاخه از هوش مصنوعی برای پردازش تصاویر و سیگنال‌های دوبعدی استفاده می‌شود. شبکه عصبی پیچشی قادر است الگوهای خاصی را در تصاویر مانند تشخیص چهره، تشخیص اشیاء، تشخیص اعداد و حروف و … شناسایی کند. این شبکه‌ها معمولاً در برنامه‌های تشخیص تصویر و تشخیص الگو به کار می‌روند.

• شبکه عصبی بازگشتی

در این شاخه، شبکه‌های عصبی طراحی می‌شوند که قادر به پردازش داده‌های دنباله‌ای هستند. این شبکه‌ها می‌توانند الگوهای زمانی و ترتیبی را در داده‌ها شناسایی کنند. برخی از کاربردهای شبکه عصبی بازگشتی شامل ترجمه ماشینی، تولید متن، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی می‌شود.

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

منظور از یادگیری ماشینی، توانایی ماشین‌ها برای یادگیری خودکار از داده‌ها و الگوریتم‌ها است. این بخش به‌عنوان یکی از شاخه‌های سخت هوش مصنوعی شناخته می‌شود. یادگیری ماشینی عملکردها را با استفاده از تجربیات گذشته بهبود می‌بخشد و می‌تواند بدون برنامه‌ریزی‌های خاص تصمیم‌گیری کند. این فرآیند با جمع‌آوری داده‌های تاریخی مانند دستورالعمل‌ها آغاز می‌شود تا بتواند مدل‌های منطقی را برای استنتاج آینده بسازد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به شکل زیر طبقه بندی می‌شوند:

• یادگیری تحت نظارت: ماشین‌ها با داده‌های برچسب‌گذاری شده برای پیش‌بینی نتیجه آموزش داده می‌شوند.
• یادگیری بدون نظارت: ماشین‌ها با داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شوند و مدل اطلاعات را از ورودی استخراج می‌کنند تا با شناسایی ویژگی‌ها و الگوها یک نتیجه را ایجاد کنند.
• یادگیری تقویتی: ماشین‌ها از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرند و برای شکل دادن به اقدامات از «بازخورد» استفاده می‌کنند.

• یادگیری تقویتی

در این شاخه از هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها و مدل‌هایی طراحی می‌شوند که قادر به یادگیری از طریق «تجربه و تعامل با محیط» هستند. این الگوریتم‌ها با استفاده از سیگنال‌های تقویت، عملکرد خود را در انجام یک وظیفه خاص بر اساس تجربه در محیط بهبود می‌بخشند. یادگیری تقویتی برای کاربردهایی مانند بازی‌های رایانه‌ای، کنترل ربات‌ها و مدیریت منابع استفاده می‌شود.

• منطق فازی

منطق فازی تکنیکی است که به حل مسائل یا عباراتی که می‌توانند درست یا نادرست باشند کمک می‌کند. این روش با در نظر گرفتن تمام احتمالات موجود بین مقادیر دیجیتالی «بله» و «نه» تصمیمات انسانی را کپی می‌کند. به بیان ساده‌تر میزان درستی یک فرضیه را می‌سنجد. شما می‌توانید از این شاخه از هوش مصنوعی برای استدلال در مورد موضوعات نامشخص استفاده کنید. منطق فازی یک روش راحت و انعطاف‌پذیر برای پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشینی و کپی کردن منطقی فکر انسان است. معماری منطق فازی از چهار بخش تشکیل شده است.

سطوح مختلف هوش مصنوعی

فناوری‌های هوش مصنوعی بر اساس موارد زیر دسته بندی می‌شوند:

• ظرفیت تقلید ویژگی‌های انسان
• فناوری‌هایی که برای انجام این کار استفاده می‌شوند.
• کاربردهای دنیای واقعی و تئوری ذهن

بر اساس این ویژگی‌ها، تمام سیستم‌های هوش مصنوعی اعم از واقعی و فرضی به یکی از سه نوع زیر تقسیم می‌شوند:

• هوش مصنوعی باریک یا  ANI
• هوش مصنوعی عمومی یا  AGI
• ابر هوش مصنوعی یا ASI

• ANI

هوش مصنوعی ANI که به آن هوش مصنوعی ضعیف یا هوش مصنوعی باریک نیز گفته می‌شود تنها نوع هوش مصنوعی است که تا به امروز با موفقیت به آن دست یافتیم. ANI هدف گرا است و برای انجام وظایف منحصر به فرد مانند تشخیص چهره، تشخیص گفتار/ دستیاران صدا، رانندگی با ماشین یا جستجو در اینترنت طراحی شده و در تکمیل کار خاصی که برای انجام آن برنامه ریزی شده بسیار هوشمند است.

اگرچه این ماشین‌ها ممکن است هوشمند به نظر برسند اما تحت نظر مجموعه کوچکی از محدودیت‌ها کار می‌کنند؛ به همین دلیل است که این نوع معمولاً به‌عنوان هوش مصنوعی ضعیف شناخته می‌شوند. ANI هوش انسانی را تقلید یا تکرار نمی‌کند بلکه صرفاً رفتار انسان را بر اساس طیف محدودی از پارامترها و زمینه‌ها شبیه سازی می‌کند. تشخیص گفتار و زبان دستیار مجازی Siri در آیفون‌ها یا تشخیص دید اتومبیل‌های خودران را در نظر بگیرید که بر اساس سابقه خریدتان محصولاتی را به شما پیشنهاد می‌دهند. این سیستم‌ها فقط تکمیل وظایف خاصی را یاد می‌گیرند.

هوش مصنوعی ANI در دهه گذشته پیشرفت‌های متعددی را تجربه کرد و توسط دستاوردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تقویت شد؛ به‌عنوان‌مثال امروزه از سیستم‌های هوش مصنوعی در پزشکی برای تشخیص سرطان و سایر بیماری‌ها از طریق تکرار شناخت و استدلال انسانی استفاده می‌شود. ANI از پردازش زبان طبیعی یا NLP برای انجام وظایف گوناگون کمک می‌گیرد. NLP در چت‌بات‌ها و فناوری‌های مشابه هوش مصنوعی مشهود است و با درک گفتار و متن به زبان طبیعی با انسان‌ها به شیوه‌ای طبیعی و شخصی شده تعامل می‌کند. نمونه‌هایی از هوش مصنوعی باریک به شرح زیر هستند:

• الگوریتم RankBrain گوگل
• Siri توسط اپل
• Alexa توسط آمازون
• Cortana توسط مایکروسافت
• نرم افزارهای تشخیص چهره
• ابزارهای نقشه برداری
• ابزارهای مخصوص پیش بینی بیماری
• تولید و ربات‌های مخصوص پهپاد
• فیلترهای هرزنامه ایمیل
• ابزارهای نظارت بر رسانه‌های اجتماعی
• توصیه محتواهای مختلف به کاربر بر اساس رفتار او

• AGI

هوش مصنوعی قوی یا عمیق یک مفهوم ماشینی با هوش عمومی است که هوش یا رفتارهای انسان را تقلید می‌کند و توانایی یادگیری و استفاده از هوش خود را برای حل هر مشکلی دارد. AGI می‌تواند به گونه‌ای فکر کند، بفهمد و عمل کند که از انسان در هر موقعیتی قابل تشخیص نیست.

محققان و دانشمندان هوش مصنوعی هنوز به AGI دست پیدا نکردند. آن‌ها برای موفقیت در این زمینه باید راهی بیابند تا ماشین‌ها را آگاه کرده و مجموعه‌ای کامل از توانایی‌های شناختی را برنامه ریزی کنند. ماشین‌ها باید توانایی استفاده از دانش تجربی را در طیف وسیع‌تری از مسائل مختلف به دست آورند.

“K computer” که توسط شرکت فوجیتسو و موسسه RIKEN ساخته شده یکی از سریع‌ترین ابررایانه‌ها است. K computer بیشترین تلاش برای دستیابی به هوش مصنوعی AGI است اما با توجه به اینکه ۴۰ دقیقه طول کشید تا یک ثانیه فعالیت عصبی شبیه‌سازی شود؛ پس تعیین اینکه آیا هوش مصنوعی قوی خواهد بود یا نه دشوار است.

• ASI

ابر هوش مصنوعی یا ASI در واقع یک هوش مصنوعی فرضی است که فقط هوش و رفتار انسان را تقلید یا درک نمی‌کند. ASI جایی است که ماشین‌ها خودآگاه می‌شوند و از ظرفیت هوش و توانایی انسان فراتر می‌روند. ابر هوش مدت‌هاست که الهام بخش داستان‌های علمی تخیلی دیستوپیایی بوده است. در داستان‌های او ربات‌ها بشریت را زیر پا می‌گذارند، سرنگون می‌کنند یا به بردگی می‌گیرند.

ASI از نظر تئوری در هر کاری که انجام می‌دهیم از ریاضیات گرفته تا علوم، ورزش، هنر، پزشکی، سرگرمی‌ها، روابط عاطفی و … بهتر است. ASI حافظه بیشتر و توانایی سریع‌تری برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها و محرک‌ها دارد؛ در نتیجه توانایی تصمیم گیری و حل مسئله آن بسیار برتر از انسان‌ها است. پتانسیل داشتن چنین ماشین‌های قدرتمندی ممکن است جذاب به نظر برسد اما این مفهوم پیامدهای ناشناخته زیادی دارد.

آموزش هوش مصنوعی

در حال حاضر دوره‌های آموزشی آنلاین و مؤسسات آموزشی زیادی وجود دارند که به شما کمک می‌کنند تا مفاهیم و تکنیک‌های هوش مصنوعی را یاد بگیرید؛ همچنین کتاب‌ها و منابع آموزشی متعددی در دسترس‌اند که به شما اطلاعات جامع‌تری درباره هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. بعضی از منابع آموزشی معروف در حوزه هوش مصنوعی عبارت‌اند از:

• “Artificial Intelligence: A Modern Approach” نوشته Stuart Russell و Peter Norvig
• “Deep Learning” نوشته Ian Goodfellow، Yoshua Bengio و Aaron Courville
• “Pattern Recognition and Machine Learning” نوشته Christopher Bishop
• “Reinforcement Learning: An Introduction” نوشته Richard S. Sutton و Andrew G. Barto

علاوه بر این موارد سایت‌های آموزشی آنلاینی مانند Coursera، Udemy و edX هم بهترین دوره‌های هوش مصنوعی را برگزار می‌کنند؛ حتی برخی از دانشگاه‌ها هم دوره‌های آموزشی مخصوصی در این زمینه دارند. با توجه به پیچیدگی و گستردگی هوش مصنوعی پیشنهاد می‌کنیم مباحث را از پایه شروع کنید سپس سراغ مفاهیم پیشرفته‌تر بروید.

الگوریتم هوش مصنوعی چیست؟

برای حل یک دسته از مسائل می‌توان از الگوریتم‌های هوش مصنوعی مختلفی استفاده کرد. در بخش زیر انواع مختلف الگوریتم‌ها را با هم بررسی می‌کنیم.

• Naive Bayes

 این الگوریتم بر اساس «قاعده بیز» است و برای تخمین احتمال وقوع یک رویداد استفاده می‌شود. این الگوریتم به‌عنوان یک طبقه بند احتمالاتی عمل می‌کند و برای طبقه بندی مسائل مانند تشخیص اسپم ایمیل یا تشخیص بیماری‌ها استفاده می‌شود.

• Decision Tree

در این الگوریتم برای طبقه بندی داده‌ها یک درخت تصمیم‌گیری ساخته می‌شود. در هر گره از درخت، یک شرط بر اساس ویژگی‌های داده‌ها قرار می‌گیرد و با توجه به شرط، داده‌ها به گره‌های فرزند تقسیم می‌شوند. این فرآیند تا رسیدن به گره‌های پایانی ادامه می‌یابد.

• Random Forest

این الگوریتم بر اساس ترکیب چندین درخت تصمیم‌گیری (decision tree) کار می‌کند. هر درخت در این الگوریتم به‌صورت تصادفی از داده‌ها و ویژگی‌های موجود ساخته می‌شوند؛ سپس نتیجه طبقه بندی با استفاده از رأی گیری اکثریت درخت‌ها تعیین می‌شود.

• Logistic Regression

این الگوریتم برای مسائل طبقه بندی دودویی (binary classification) استفاده می‌شود. احتمال وقوع یک رویداد در هر دسته با استفاده از تابع لجستیک محاسبه می‌شود سپس بر اساس آن، داده‌ها به دسته‌های مختلف تقسیم می‌شوند.

• Support Vector Machines (SVM)

این الگوریتم مخصوص طبقه بندی داده‌های خطی و غیرخطی است. SVM با استفاده از یک صفحه (برای داده‌های خطی) یا یک ابر صفحه (برای داده‌های غیرخطی) داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کند.

• K Nearest Neighbours (KNN)

در این الگوریتم برای پیش بینی برچسب یک نمونه جدید، نزدیک‌ترین همسایگان آن در مجموعه داده‌های آموزشی پیدا می‌شوند و برچسب بیشترین تکرار را به نمونه جدید اختصاص می‌دهند. روش کار الگوریتم KNN به این صورت است که ابتدا فاصله نمونه جدید با همه نمونه‌های آموزشی محاسبه می‌شود؛ سپس K نزدیک‌ترین همسایگان با کم‌ترین فاصله به نمونه جدید انتخاب می‌شوند. در نهایت با توجه به برچسب‌های همسایگان انتخاب شده، برچسب نمونه جدید تعیین می‌شود. عدد K در الگوریتم KNN نشان دهنده تعداد همسایگانی است که در نظر گرفته می‌شوند. انتخاب درست مقدار K برای هر مسئله ممکن است تأثیر زیادی بر دقت الگوریتم داشته باشد.

• رگرسیون خطی

در الگوریتم رگرسیون خطی رابطه خطی بین ورودی و خروجی پیدا می‌شود. با استفاده از این رابطه، مقدار خروجی برای ورودی‌های جدید پیش‌بینی می‌شود.

• K-Means Clustering

در K-Means Clustering، داده‌ها به K خوشه تقسیم می‌شوند به‌طوری که داده‌های هر خوشه به یکدیگر نزدیک باشند و از داده‌های خوشه‌های دیگر فاصله داشته باشند.

• Gradient Boosting

این الگوریتم بر اساس ترکیب چندین مدل ضعیف (weak learner) کار می‌کند. در هر مرحله یک مدل ضعیف به مدل قبلی اضافه می‌شود و با استفاده از تابع هدف (objective function) وزن‌های نمونه‌ها تعیین می‌شود.

• XGBoost

XGBoost نسخه بهبود یافته‌ای از Gradient Boosting است و با استفاده از روش‌های بهینه سازی و فشرده سازی عملکرد و سرعت آن را بهبود می‌بخشد.

جایگاه هوش مصنوعی در ایران

در ایران هوش مصنوعی در حال توسعه است و در برخی از حوزه‌ها هم مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ به‌عنوان‌مثال شرکت‌های ایرانی در حوزه تشخیص چهره توانستند سیستم‌های تشخیص چهره پیشرفته‌ای را تولید کنند که در سیستم‌های حضور و غیاب و امنیت استفاده می‌شود یا در حوزه تشخیص اجسام نیز پروژه‌هایی در دانشگاه‌ها و شرکت‌های فناوری ایران در حال انجام است.

علاوه بر این در حوزه رباتیک هم تحقیقات و پروژه‌هایی در دانشگاه‌ها و صنعت صورت می‌گیرد. برخی از شرکت هوش مصنوعی نیز ربات‌های هوشمندی را تولید کردند که قادر به تشخیص و پاسخ به محیط و وظایف مختلف هستند. در حوزه اقتصاد، هوش مصنوعی به تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رویدادها کمک می‌کند. برخی شرکت‌ها و مؤسسات تحقیقاتی در ایران توانستند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی استفاده کنند. به‌طورکلی هوش مصنوعی در ایران هنوز در مراحل اولیه توسعه است و به سرمایه‌گذاری و تحقیقات بیشتری نیاز دارد.

کاربرد هوش مصنوعی

در زیر برخی از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی که ممکن است متوجه آن‌ها نباشید را به شما توضیح خواهیم داد.

تشخیص اجسام (Object Recognition)

تشخیص اجسام در تصاویر و ویدئوها به کمک هوش مصنوعی امکان پذیر خواهد بود. مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر به تشخیص اجسام مختلف مانند خودروها، انسان‌ها، حیوانات و اشیاء مختلف هستند. Object Recognition در حوزه‌هایی مانند خودروهای خودران، امنیت و تصویربرداری استفاده می‌شود.

تشخیص چهره (Face Recognition)

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مدل‌های هوش مصنوعی قادر به تشخیص و شناسایی افراد مختلف بر اساس ویژگی‌های چهره خواهند بود. Face Recognition در حوزه‌هایی مانند امنیت، تشخیص هویت و سیستم‌های حضور و غیاب به کار می‌رود.

تشخیص گفتار (Speech Recognition)

هوش مصنوعی AI در تشخیص و تبدیل گفتار به متن عالی است. مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پردازش سیگنال صوتی و یادگیری عمیق قادر به تشخیص کلمات و جملات از طریق گفتار هستند. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند سیستم‌های خودکار ترجمه، سیستم‌های شناسایی صدا و سیستم‌های خودروهای خودران استفاده می‌شود.

دیپ‌فیک و شبکه‌های مولد (Deepfakes and Generative AI)

هوش مصنوعی در ایجاد دیپ‌فیک‌ها (تصاویر و ویدئوهای تقلبی) و استفاده از شبکه‌های مولد (Generative Adversarial Networks) به کار می‌رود. هوش مصنوعی AI با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق قادر به تولید تصاویر و ویدئوهای واقعی خواهد بود. حوزه‌هایی مانند سینما، تبلیغات و امنیت به این سیستم نیاز پیدا خواهند کرد.

رباتیک و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با کمک الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پردازش تصویر و گفتار می‌تواند سیستم‌هایی را طراحی کند که قادر به تشخیص و پاسخ به محیط و وظایف مختلف هستند. رباتیک در حوزه‌های گوناگون قابل استفاده است.

هوش مصنوعی در اقتصاد

هوش مصنوعی AI در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رویدادها هم نقش دارد. با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها می‌توان ماشین‌هایی را ساخت که الگوها و روندهای اقتصادی را تشخیص می‌دهند و در حوزه‌هایی مانند بورس، بازار سرمایه و تجارت استفاده می‌شوند.

هوش مصنوعی در حوزه کسب و کار

هوش مصنوعی تقریباً در هر جنبه‌ای از یک تجارت کاربرد دارد: تولید، منابع انسانی، بازاریابی، فروش، زنجیره تأمین و تدارکات، خدمات مشتری، کنترل کیفیت، فناوری اطلاعات، امور مالی و موارد دیگر. از ماشین‌آلات و وسایل نقلیه خودکار تا الگوریتم‌هایی که تقلب مشتری را تشخیص می‌دهند از کارکردهای هوش مصنوعی هستند. این قابلیت می‌تواند رفتار سازمان شما را از درون تغییر دهد. ماشین‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌عنوان دستیار شخصی برای کمک به مدیریت ایمیل‌های شما، حفظ تقویم و حتی ارائه توصیه‌هایی برای تسهیل فرآیندها استفاده شوند.

هوش مصنوعی در حوزه آموزش و پرورش

هوش مصنوعی این توانایی را دارد که به مربیان در انجام وظایف غیر آموزشی مانند تسهیل و خودکارسازی پیام‌های شخصی به دانش‌آموزان، کارهای پشتیبانی مانند درجه‌بندی مدارک، تعاملات با والدین، فرایند ثبت نام در دوره‌های مختلف به کار برود.

هوش مصنوعی در حوزه تولید

نظارت بر وضعیت ماشین‌های تولید، تعمیر و نگهداری دستگاه‌ها، تجزیه و تحلیل شرایط، بررسی کارایی هر بخش به‌صورت مجزا از قابلیت‌های هوش مصنوعی AI در حوزه تولید است.

هوش مصنوعی در برقراری امنیت

سیستم‌های هوش مصنوعی در زمینه شناسایی و مبارزه با حملات سایبری و سایر تهدیدات سایبری بر اساس ورودی مداوم داده‌ها، شناسایی الگوها و عقب‌نشینی حملات قابل استفاده خواهد بود.

هوش مصنوعی و تفسیر داده‌ها

بسیاری از مردم بر این باورند که هوش مصنوعی، حال و آینده بخش فناوری است. بسیاری از رهبران صنعت از هوش مصنوعی برای اهداف مختلفی از جمله ارائه خدمات ارزشمند و آماده سازی شرکت‌های خود برای آینده استفاده می‌کنند. امنیت داده‌ها که یکی از مهم‌ترین دارایی‌های هر شرکت فناوری محور است، یکی از رایج‌ترین و حیاتی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی است. از آنجایی که دنیا هوشمندتر و مرتبط‌تر از همیشه است پس عملکرد هوش مصنوعی در تجارت بسیار اهمیت دارد.

هوش مصنوعی در ورزش

نحوه استفاده از هوش مصنوعی در ورزش معمولاً مربوط به سازماندهی تاکتیک‌ها، مربیگری ورزشکاران، بازاریابی و موارد دیگر است؛ به‌عبارت‌دیگر هوش مصنوعی تأثیر بسزایی در نحوه مشاهده و مصرف مطالب ورزشی دارد.

هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی

• هوش مصنوعی AI در اینستاگرام، لایک‌های شما و حساب‌هایی را که دنبال می‌کنید در نظر می‌گیرد تا مشخص کند چه پست‌هایی در برگه کاوش به شما نشان داده شوند. 
• فیسبوک با این ابزار می‌تواند مکالمات را بهتر درک کند یا ترجمه خودکار پست‌ها را از زبان‌های مختلف بهتر انجام دهد. 
• هوش مصنوعی توسط توییتر برای کشف تقلب، حذف تبلیغات و محتواهای نفرت‌انگیز استفاده می‌شود. توییتر از هوش مصنوعی برای توصیه توییت‌هایی استفاده می‌کند که کاربران ممکن است از آن‌ها لذت ببرند.

هوش مصنوعی در خدمات حقوقی

هوش مصنوعی در تحلیل قوانین و پیشنهاد دادن راهکارهای حقوقی کمک کننده است. این تکنولوژی تحلیل متون حقوقی و ارائه پاسخ‌های حقوقی را راحت‌تر می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در مسیریابی و سفر

سیستم‌های حمل و نقل هوشمند این پتانسیل را دارند که به یکی از مؤثرترین روش‌ها برای بهبود کیفیت زندگی مردم در سراسر جهان تبدیل شوند. در حال حاضر نمونه‌های متعددی از سیستم‌های مشابه در بخش‌های مختلف مانند حمل و نقل کالاهای سنگین یا مدیریت ترافیک استفاده می‌شوند.

کاربرد هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک

هوش مصنوعی AI در این بخش به ۳ دسته زیر تقسیم می‌شود:

• خرید شخصی: فناوری هوش مصنوعی برای ایجاد موتورهای توصیه‌ای استفاده می‌شود که از طریق آن‌ها می‌توانید با مشتریان خود تعامل بهتری داشته باشید. این توصیه‌ها مطابق با تاریخچه مرور، ترجیحات و علایق آن‌ها ارائه شدند. این به بهبود رابطه شما با مشتریان و وفاداری آن‌ها نسبت به برند شما کمک می‌کند.
• دستیاران مجهز به هوش مصنوعی: دستیارهای خرید مجازی و چت‌بات‌ها به بهبود تجربه کاربر در هنگام خرید آنلاین کمک می‌کنند. پردازش زبان طبیعی برای اینکه مکالمه تا حد امکان انسانی و شخصی به نظر برسد استفاده می‌شود.
• جلوگیری از کلاه برداری: تقلب‌های کارت اعتباری و بررسی‌های جعلی دو مورد از مهم‌ترین مسائلی است که شرکت‌های تجارت الکترونیک با آن سروکار دارند. هوش مصنوعی با در نظر گرفتن الگوهای استفاده به کاهش احتمال کلاهبرداری کارت‌های اعتباری کمک کند. بسیاری از مشتریان ترجیح می‌دهند محصول یا خدمتی را بر اساس نظرات مشتریان انتخاب کنند. هوش مصنوعی در این بخش به شناسایی و رسیدگی به بررسی‌های جعلی کمک می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی

بازاریابان با استفاده از هوش مصنوعی تبلیغات بسیار هدفمند و شخصی شده تری را با کمک تجزیه و تحلیل رفتاری، و تشخیص الگو در ML و … ارائه می‌دهند؛ همچنین به هدف‌گیری مجدد مخاطبان در زمان مناسب برای اطمینان از نتایج بهتر و کاهش احساس بی‌اعتمادی کمک می‌کنند. هوش مصنوعی بازاریابی محتوا را با سبک و صدای برند مطابقت می‌دهد؛ حتی می‌توان از آن برای انجام کارهای معمولی مانند عملکرد، گزارش‌های کمپین و موارد دیگر استفاده کرد. هوش مصنوعی قادر است شخصی‌سازی‌های بی‌درنگی را بر اساس رفتار کاربران ارائه دهد و به بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی کمک کند.

کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع انسانی

سیستم‌های هوش مصنوعی این توانایی را دارند تا با اسکن Index یا نمایه نامزدهای شغلی و رزومه کاری آن‌ها به استخدام‌کنندگان درک درستی از مجموعه استعدادهایی که باید از بین آن‌ها انتخاب کنند ارائه دهند.

کاربرد هوش مصنوعی در اکتشافات فضایی

نجوم یک موضوع نسبتاً ناشناخته است که جذابیت و هیجان زیادی دارد. وقتی صحبت از نجوم می‌شود یکی از دشوارترین موضوعات «تجزیه و تحلیل داده‌ها» است؛ به همین علت ستاره شناسان برای ایجاد ابزارهای جدید به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی روی آورند. اخیراً گروهی از دانشمندان از هوش مصنوعی در تحقیقات ادغام کهکشان‌ها استفاده کردند تا ثابت کنند ادغام کهکشان‌ها نیروی اصلی زیربنای ستارگان است. محققان با توجه به اندازه این مجموعه یک سیستم یادگیری عمیق ایجاد کردند که خود را برای مکان یابی کهکشان‌های ادغام شده آموزش می‌داد. به گفته یکی از ستاره شناسان مزیت هوش مصنوعی این است که تکرارپذیری مطالعه را بهبود می‌بخشد.

کاربرد هوش مصنوعی در بازی‌های کامپیوتری

بخش دیگری که کاربردهای هوش مصنوعی در آن برجسته شده «بخش بازی» است. هوش مصنوعی در ایجاد NPC های هوشمند و شبیه انسان برای تعامل با بازیکنان نقشش را به خوبی ایفا می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی

هوش مصنوعی برای شناسایی عیوب و کمبود مواد مغذی در خاک استفاده می‌شود. این کار با استفاده از برنامه‌های بینایی کامپیوتر، روباتیک و یادگیری ماشین انجام می‌شود. هوش مصنوعی AI قادر است تا محل رشد علف‌های هرز را تجزیه و تحلیل کند. ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند به برداشت محصولات با حجم بالاتر و سرعت بیشتر هم کمک کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش

اگرچه بخش آموزش بیشترین تأثیرپذیری را از انسان دارد اما هوش مصنوعی به آرامی شروع به ریشه‌یابی در بخش آموزش کرده است؛ حتی در این بخش به افزایش بهره‌وری در میان دانشکده‌ها کمک می‌کند یعنی آن‌ها را ترغیب می‌کند تا به جای اینکه تمرکز خود را روی کارهای اداری بگذارند توجهشان را به دانشجویان بدهند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بانکداری و بازارهای مالی

گزارش شده ۸۰ درصد بانک‌ها مزایایی را که هوش مصنوعی ارائه می‌دهد تشخیص داده است. فناوری بسیار پیشرفته‌ای که از طریق هوش مصنوعی ارائه شده می‌تواند به بهبود چشمگیر طیف گسترده‌ای از خدمات مالی کمک کند. هوش مصنوعی این قابلیت را دارد تا تغییر در الگوی تراکنش‌ها را که نشانه کلاهبرداری است را تشخیص دهد؛ همچنین می‌تواند خطرات وام را بهتر پیش بینی و ارزیابی کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی

همان‌طور که اشاره کردیم، پیشرفت هوش مصنوعی را می‌توان در علم پزشکی مشاهده کرد. شرکت‌های نوآور و مؤسسات پزشکی تکنولوژی محور، در حال ایجاد، آزمایش و اجرای الگوریتم‌های هوشمند در شاخه‌های گوناگون مراقبت‌های پزشکی هستند. کاربرد این الگوریتم‌ها، از پیشگیری و غربالگری گرفته تا تشخیص، درمان و کنترل بیماری‌ها، گسترده است. در همین زمان، قانون‌گذاران نیز توجه ویژه‌ای به این موضوع داشته‌اند.

در فوریه ۲۰۱۹، سازمان غذا و داروی ایالات متحده آمریکا (FDA) مقاله‌ای در مورد صدور مجوز برای به کارگیری هوش مصنوعی در پزشکی منتشر کرد. این موضوع، به کاربردهای ساده این تکنولوژی مربوط نمی‌شود. چنین کاربردهایی پیش از این نیز وجود داشته‌اند و دارای تأییدیه نظارتی هستند. ابتکار جدید FDA مربوط به سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی در زمان واقعی هستند که دائماً الگوریتم‌هایشان را تغییر می‌دهند و نسبت به راه‌حل‌های نرم‌افزاری سنتی، به قانون‌گذاری متفاوتی نیاز دارند.

حوزه رادیولوژی

آموزش شبکه‌های عصبی در رادیولوژی، که معمولاً شامل ده‌ها هزار مجموعه داده می‌شود، بسیار خبرساز شده است. جایی که در حال حاضر و در برخی موارد خاص، الگوریتم‌ها عملکرد بهتری نسبت به رادیولوژیست‌ها دارند. تا جایی که پروفسور استفان شنبرگ، رئیس گروه رادیولوژی بالینی و پزشکی هسته‌ای در مرکز پزشکی دانشگاه مانهایم آلمان، از یک «انقلاب ریاضی در رادیولوژی» صحبت می‌کند.

نگرانی در مورد این که الگوریتم‌ها، جای رادیولوژیست‌ها را بگیرند، بعضاً توسط رسانه‌ها مطرح می‌شود؛ اما متخصصان، چنین دغدغه‌ای ندارند. بیشتر رادیولوژیست‌ها، هوش مصنوعی را تهدید تلقی نمی‌کنند؛ بلکه معتقدند که این تکنولوژی می‌تواند برای حوزه رادیولوژی مفید باشد. الگوریتم‌ها می‌توانند فعالیت‌های تکراری و وقت گیر را کنترل کنند و در نتیجه، باعث کاهش حجم کار روزمره رادیولوژیست‌ها شوند.

چالش‌های هوش مصنوعی

اگر چه از سال ۲۰۲۳ حوزه هوش مصنوعی AI شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی بوده و توجهات گسترده‌ای را به سمت خود جلب کرده و اما در میان این پیشرفت‌ها باید اذعان کنیم که سفر به سمت هوش مصنوعی بدون چالش نیست. این چالش‌ها در هوش مصنوعی پیچیدگی‌های بی‌شماری را در بر می‌گیرد که نیازمند بررسی دقیق و استراتژیک است. در این بخش قرار است شما را با چالش‌ها و پیچیدگی‌هایی که مانع پذیرش هوش مصنوعی می‌شود آشنا کنیم.

• عدم درک

هوش مصنوعی هنوز یک فناوری نسبتاً جدید است و چیزهای زیادی در مورد عملکرد آن وجود دارد که درک نشده است. این عدم درک مانع توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی AI می‌شود. برای مقابله با این چالش‌ها شرکت‌ها در تلاش برای درک الگوریتم‌ها، مدل‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی هستند.

• نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی

سیستم‌های هوش مصنوعی برای آموزش و عملکرد بهتر به حجم وسیعی از داده‌ها احتیاج دارند. این داده‌ها شامل اطلاعات شخصی و حساس می‌شوند و نگرانی‌هایی را در مورد حفظ حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها به وجود می‌آورند. شرکت هوش مصنوعی برای کاهش این نگرانی‌ها باید اقدامات محرمانه و قوی مانند ناشناس سازی داده‌ها یا ذخیره‌سازی امن داده‌ها را در اولویت قرار دهند. سیاست‌های شفاف استفاده از داده‌ها و کسب رضایت آگاهانه از افراد نیز اعتماد را افزایش و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را کاهش می‌دهد.

• قدرت پردازش

این سیستم‌ها از نظر محاسباتی سخت هستند و برای انجام کارهای پیچیده به قدرت پردازشی قابل توجهی نیاز دارند. این امر منجر به هزینه‌های زیرساختی بالا می‌شود. برای غلبه بر این چالش‌ها شرکت‌ها باید از پیشرفت‌های فناوری سخت‌افزاری مانند تراشه‌های تخصصی هوش مصنوعی و سیستم‌های محاسباتی توزیع‌شده استفاده کنند.

• کمبود داده

سیستم‌های هوش مصنوعی AI برای آموزش و دستیابی به عملکرد مطلوب وابسته به داده‌های بزرگ و متنوع هستند. بااین‌حال همه صنایع به حجم یا کیفیت داده مورد نیاز دسترسی ندارند. شرکت‌ها قادرند با تقویت همکاری‌ها و مشارکت‌ها برای دسترسی به مجموعه داده‌های مرتبط به این چالش‌ها در هوش مصنوعی رسیدگی کنند یا با تکنیک‌هایی مانند یادگیری انتقال، افزایش داده‌ها و تولید داده‌های مصنوعی مشکل دسترسی محدود داده‌ها را کاهش دهند.

• نتایج غیرقابل اعتماد

سیستم‌های هوش مصنوعی به دلایل مختلف مانند مجموعه داده‌های مغرضانه یا ناقص، محدودیت‌های الگوریتمی، یا پیچیدگی کار نتایج غیرقابل اعتمادی دارند. برای مقابله با این چالش‌ها شرکت‌ها باید بر فرآیندهای آزمایش و اعتبارسنجی دقیق در طول توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی تأکید کنند. نظارت و اصلاح مستمر در رفع این چالش تأثیرگذار خواهد بود.

• عدم اعتماد

برخی از افراد ممکن است در اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی تردید یا بی‌میلی نشان دهند که اغلب ناشی از عدم درک نحوه عملکرد هوش مصنوعی است. ایجاد اعتماد به شفافیت و توضیح پذیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و فرآیندهای تصمیم گیری بستگی دارد. شرکت‌ها با ارائه توضیحات واضح و قابل دسترس در مورد نحوه رسیدن هوش مصنوعی AI به نتیجه اعتماد را افزایش خواهند داد. علاوه بر این رعایت استانداردها و مقررات مربوطه، اعتماد کاربران و ذینفعان را تقویت می‌کند.

• اهداف نامشخص

گاهی اوقات شرکت‌ها در تعیین اهداف برای پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان خود به چالش می‌خورند. توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی کارآمد بدون هدف گذاری دشوار است. برای غلبه بر این چالش‌ها شرکت‌ها باید ارزیابی‌های جامعی از فرآیندهای کسب‌وکار خود انجام دهند و با شناسایی حوزه‌های خاصی که هوش مصنوعی ارزش را به وجود می‌آورد به این مشکل خاتمه دهند.

• مشکلات فنی

پیاده سازی هوش مصنوعی AI شامل غلبه بر چالش‌های فنی مانند ذخیره سازی داده‌ها، امنیت و مقیاس پذیری می‌شود. شرکت‌ها باید در زیرساخت‌های قوی سرمایه گذاری کنند تا قادر به مدیریت داده‌های مرتبط با هوش مصنوعی باشند. اطمینان از امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در طول چرخه عمر هوش مصنوعی برای ایجاد اعتماد کاربران بسیار مهم است. از همان ابتدا باید مقیاس پذیری در نظر گرفته شود تا تقاضاهای سیستم‌های هوش مصنوعی برآورده شود.

• تعصب در الگوریتم‌ها

گاهی اوقات الگوریتم‌های هوش مصنوعی سوگیری‌های موجود در داده‌های مورد استفاده را به ارث می‌برند و نتایج ناعادلانه یا تبعیض‌آمیزی را ارائه می‌دهند. این چالش بسیار حیاتی است؛ زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی نقش مهمی را در فرآیندهای تصمیم‌گیری در حوزه‌های مختلف بازی می‌کنند. برای رسیدگی به این سوگیری‌ها شرکت‌ها به اجرای استراتژی‌هایی نیاز دارند که انصاف و جامعیت را ترویج می‌دهد.

• استراتژی پیاده سازی

هیچ رویکرد یکسانی برای پیاده سازی هوش مصنوعی وجود ندارد. هر شرکت الزامات منحصربه‌فردی دارد و یک استراتژی اجرایی مؤثر باید متناسب با نیازهای خاص آن باشد. انجام ارزیابی‌های کامل از زیرساخت‌های موجود، در دسترس بودن داده‌ها و آمادگی سازمانی یک امر ضروری است. شرکت‌ها باید نقشه راه واضحی را تدوین کنند که مراحل، منابع و جدول زمانی لازم برای ادغام موفقیت آمیز هوش مصنوعی را مشخص کند.

آیا هوش مصنوعی، جای متخصصان را خواهد گرفت؟

در کارهای آزمایشگاهی، نوعی علاقه نسبت به الگوریتم‌هایی وجود دارد که از فرایندهای عملیاتی پشتیبانی می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، در نظارت بین آزمایشگاهی بر سیستم‌های تشخیصی، این تکنولوژی می‌تواند مشکلات را پیش از وقوع خرابی یا شکست شناسایی کند. این امر، امکان به کارگیری برنامه‌های تعمیر و نگهداری فعال را فراهم می‌کند. از نظر بالینی، الگوریتم‌ها برای تصمیم‌گیری تشخیصی در پزشکی آزمایشگاهی مناسب هستند. علاوه بر این، همانند پاتولوژی (آسیب‌شناسی)، برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینانه بر اساس الگوهای پیچیده نشانگر زیستی نیز مناسب‌اند.

ممکن است در آینده نقش رادیولوژیست، پاتولوژیست و پزشک آزمایشگاه از یکدیگر جدا شود. شاید متخصصان به «یکپارچه کننده اطلاعات تشخیصی» تبدیل شوند و با همکاری نزدیک‌تر در بخش‌های تشخیصی یکپارچه، همه قطعات پازل تشخیصی را در اسرع وقت در کنار یکدیگر قرار دهند.

در ادامه کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت، می‌توان به استفاده از این تکنولوژی در تشخیص ویروس کرونا بر اساس صدای سرفه افراد اشاره کرد. کارشناسان انستیتوی تکنولوژی ماساچوست اعلام کردند که نوعی مدل هوش مصنوعی طراحی کرده‌اند که می‌تواند موارد بدون علائم ابتلا به ویروس کرونا را از طریق صدای سرفه تشخیص دهد.

تشخیص کرونا بر اساس صدای سرفه افراد

افرادی که علائمی از خود نشان نمی‌دهند، کمتر تحت آزمایش قرار می‌گیرند. بنابراین ممکن است بدون این که اطلاع داشته باشند، بیماری را به دیگران منتقل کنند. این مدل، به پیشگیری از بروز این عارضه کمک می‌کند. متخصصان، با بررسی ده‌ها هزار نمونه از صدای سرفه و صداهایی که توسط افراد داوطلب ارسال شده، دریافتند که مدل سرفه در افراد بدون علامت با افراد سالم متفاوت است. این تفاوت، توسط گوش انسان قابل تشخیص نیست؛ اما هوش مصنوعی می‌تواند آن را تشخیص دهد. این مدل توانسته است بیماری کووید ۱۹ را با دقت ۹۸.۵ درصد در افراد مبتلا تشخیص دهد.

شما چقدر با کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های گوناگون آشنا هستید؟ چه کاربردهای دیگری از هوش مصنوعی در حوزه سلامت می‌شناسید؟ به نظر شما استفاده از هوش مصنوعی در حوزه سلامت، چه تاثیری بر پیشگیری، کنترل و درمان بیماری‌ها دارد؟ نظرات و تجربیات‌تان را با ما و دیگران به اشتراک بگذارید.

آینده هوش مصنوعی

به سختی می‌توان در مورد آینده این فناوری شگفت‌انگیز اظهار نظر کرد، اما با توجه به قابلیت‌های متعدد آن، هوش مصنوعی به شکل گسترده‌ای در زندگی شخصی و کاری افراد مورد استفاده قرار خواهد گرفت. اینترنت اشیا مدل پرطرفدار این امر در دنیای امروز می‌باشد.

تکنیک‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

ساختن هوش مصنوعی به مجموعه مهارت‌های خاصی نیاز دارد. در زیر هشت زبان برنامه نویسی مناسب برای توسعه هوش مصنوعی آورده شده است.

1. هوش مصنوعی با پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و همه منظوره است. توسعه دهندگان پایتون را به دلیل سینتکس ساده و رویکردشی گرا برای قابلیت نگهداری کد ارزشمند می‌دانند. برای انجام پروژه‌های بزرگ و پیچیده پایتون گزینه خوبی است. محبوب‌ترین چارچوب پایتون برای توسعه هوش مصنوعی “TensorFlow” است. TensorFlow یک کتابخانه یادگیری ماشین منبع باز است که در آن شبکه‌های عصبی عمیق را آموزش می‌دهید. سایر کتابخانه‌ها و چارچوب‌های از پیش موجود پایتون عبارت‌اند از:

1. Pandas
2. SciPy
3. nltk
4. PyTorch
5. Keras
6. Theano
7. scikit-learn

شما قادر خواهید بود با این فناوری‌ها یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و ارزیابی عبارات ریاضی پیشرفته را انجام دهید. پردازش زبان طبیعی چیزی است که برنامه‌های دستیار هوشمند مانند الکسا برای درک آنچه می‌گویید و پاسخی که می‌دهد استفاده می‌کنند. پایتون علیرغم توانایی‌هایی که دارد یکی از آسان‌ترین زبان‌ها برای یادگیری است.

• Java

جاوا یک زبان ارزشمند است. شما می‌توانید از جاوا در هر مکان و در هر پلتفرمی استفاده کنید. اگرچه توسعه دهندگان اندروید این امکان را دارند که با “Kotlin” کار کنند اما جاوا یک زبان مادری برای توسعه برنامه اندروید است. توسعه دهندگان اپلیکیشن موبایل می‌دانند که هوش مصنوعی AI یک روند سودآور است؛ حتی جاوا در خارج از برنامه‌های تلفن همراه چندین کتابخانه یادگیری ماشینی برای یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی دارد. اگر دوست دارید از جاوا برای نیازهای یادگیری ماشینی استفاده کنید چند گزینه پیشنهادی برای شما داریم:

1. Deep Java Library
2. Kubeflow
3. OpenNLP
4. Java Machine Learning Library
5. Neuroph

جاوا کار با زبان ساده خود مطمئناً در پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

• Lisp

Lisp یکی از قدیمی‌ترین زبان‌ها برای توسعه هوش مصنوعی است که در سال ۱۹۵۸ ایجاد شد و تا سال ۱۹۶۲ با کمک جان مک کارتی توانست به حل مشکلات هوش مصنوعی کمک کند. در حال حاضر این زبان توانایی‌های زیادی دارد اما به دلیل کتابخانه‌های پیچیده‌اش به ندرت توسعه‌دهندگان از آن استفاده می‌کنند. پروژه‌های هوش مصنوعی AI مختلفی وجود دارد که تخصص Lisp یک دارایی بزرگ برای آن به حساب می‌آید مانند:

1. نمونه سازی سریع
2. ایجادشی پویا
3. اجرای ساختارهای داده به‌عنوان برنامه
4. اصلاح برنامه‌ها به‌عنوان داده
5. جمع آوری زباله اجباری

اخیراً Lisp به خاطر انعطاف بسیار زیاد و تبدیل افکار به واقعیت محبوبیت زیادی پیدا کرده است.

• C++

C++ زمان طولانی است که وجود داشته و نسبتاً سطح پایینی دارد. C++ با سخت‌افزار و ماشین‌ها به خوبی کار می‌کند اما برای جنبه تئوری نرم‌افزار خیلی خوب نیست. بااین‌وجود ظرفیت C++ برای برنامه‌نویسی‌های سطح پایین عالی خواهد بود. شما می‌توانید از ابتدا شبکه‌های عصبی را با استفاده از C++ بسازید و کد کاربر را به چیزی ترجمه کنید که ماشین‌ها می‌توانند بفهمند.

• R

R یک زبان محبوب برای جوانان و افراد حرفه‌ای است. R بهترین زبان برای هوش مصنوعی نیست اما در خرد کردن اعداد بسیار کاربردی است. در توسعه هوش مصنوعی، داده‌ها اهمیت زیادی دارند پس اگر می‌خواهید داده‌ها را به‌طور دقیق تجزیه و تحلیل کنید و نمایش دهید R را دست کم نگیرید. در ادامه برخی از بسته‌های R را به شما معرفی می‌کنیم:

1. Gmodels: ابزارهایی برای برازش مدل
2. Tm: چارچوبی برای برنامه‌های متن کاوی
3. OneR: برای پیاده سازی طبقه بندی  One Rule Machile Learning

 

• Julia

Julia یکی از زبان‌های جدید برای توسعه هوش مصنوعی است. اگرچه در حال حاضر جامعه Julia کوچک است اما به‌عنوان یکی از بهترین زبان‌ها برای هوش مصنوعی همیشه در لیست‌ها قرار می‌گیرد. از ویژگی‌های اساسی جولیا می‌توان به پشتیبانی مستقیم از توابع C، سیستم نوع پویا و محاسبات موازی و توزیع شده اشاره کرد. Julia در مورد توسعه هوش مصنوعی بسته‌های متعددی دارد مانند:

1. MLJ.jl
2. Flux,jl
3. Turing,jl
4. Metalhead

• Prolog

Prolog یک پورت برنامه نویسی منطقی از سال ۱۹۷۲ است. Prolog برای پروژه‌های گوناگون به خوبی کار می‌کند. در Prolog به جای استفاده از دنباله‌های کدگذاری شده شما به سادگی مجموعه‌ای اساسی از حقایق، قوانین، اهداف و پرس و جوها را ترسیم می‌کنید. Prolog در تطبیق الگو مناسب است به خصوص زمانی که NLP درگیر باشد.

• Haskell

Haskell یک زبان برنامه نویسی استاتیکی و کاملاً کاربردی است. Haskell نه تنها انعطاف پذیری بالایی دارد بلکه مدیریت کارآمد حافظه و شیوه‌های قابلیت استفاده مجدد آن را بسیار کاربردی کرده است. Haskell یک زبان برنامه نویسی تنبل است یعنی در صورت لزوم قطعات کد را ارزیابی می‌کند.

مسئله کنترل هوش مصنوعی

مسئله کنترل هوش مصنوعی به معنای طراحی و تعیین روش‌ها و الگوریتم‌هایی است که بتوانند هوش مصنوعی را به‌طور صحیح کنترل کنند. در این مسئله هدف این است که هوش مصنوعی به‌طور مناسب و با دقت اقدامات خود را انجام دهد و به وظایف مورد نظری برسد؛ به‌عنوان‌مثال در حوزه رباتیک مسئله کنترل هوش مصنوعی شامل طراحی الگوریتم‌ها و روش‌هایی است که ربات‌ها قادر به تشخیص و پاسخ به محیط و وظایف خود باشند.

مسابقه تسلیحاتی هوش مصنوعی

مسابقه تسلیحاتی هوش مصنوعی یک رقابت است که بین سیستم‌های هوش مصنوعی برگزار می‌شود. در این مسابقه، سیستم‌های هوش مصنوعی با یکدیگر به رقابت می‌پردازند تا نشان دهند کدام یک از آن‌ها در حل یک مسئله خاص بهتر عمل می‌کنند. این مسابقه در حوزه‌های مختلفی مانند بازی‌های رایانه‌ای، تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی و … برگزار می‌شود. هدف اصلی مسابقه تسلیحاتی هوش مصنوعی «تحقیقات و پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی AI» است.

مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی

برخی از محبوب‌ترین مشاغلی که در ارتباط با هوش مصنوعی AI هستند عبارت‌اند از:

• مهندس نرم افزار

این گروه از مهندسان در حوزه توسعه نرم افزار کار می‌کنند تا محصولات جدیدی را از چت‌بات‌های جدید و بهبود یافته گرفته تا برنامه‌های خرید برای هوش مصنوعی ایجاد کنند. آن‌ها از زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون و جاوا استفاده می‌کنند.

• دانشمند داده

دانشمندان داده، داده‌های مورد استفاده در هوش مصنوعی را جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل می‌کنند. آن‌ها برچسب گذاری داده‌ها را برای کمک به بهبود هوش مصنوعی AI برای آینده بر عهده دارند. این افراد در شرکت‌های فناوری یا شرکت‌های مهندسی کار می‌کنند.

• مهندس یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای بهبود ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. آن‌ها می‌خواهند به هوش مصنوعی کمک کنند تا دقتش را بهبود ببخشد و شبیه یک انسان “فکر” کند. وظایف مهندسان یادگیری ماشین شامل تحقیق، تجزیه و تحلیل و بهینه سازی فرمول‌های یادگیری ماشین می‌شود.

• مهندس داده

این مهندسان زیرساخت‌های دیجیتالی را به وجود می‌آورند تا داده‌هایی را که ابزارهای هوش مصنوعی برای عملکرد صحیح نیاز دارند را به خوبی حفظ کنند.

• مهندس پردازش زبان طبیعی

مهندسین پردازش زبان طبیعی (NLP) سیستم‌های پردازش NLP را طراحی می‌کنند؛ به‌عنوان‌مثال آن‌ها ممکن است ابزارهایی را ایجاد کنند که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد الگوهای گفتار را تشخیص دهد، دقیقاً مانند الکسا که دستورات شما را دنبال می‌کند. مهندسین پردازش زبان طبیعی علاوه بر توسعه ابزارهای جدید ممکن است ابزارهای موجود را برای بهبود تجربه کاربر بهبود ببخشند.

• مهندس رباتیک

  

مهندسان رباتیک از ابزارهایی مانند اتوماسیون و هوش مصنوعی هوش مصنوعی ai برای توسعه سیستم‌های رباتیک استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها ممکن است کارهای پر زحمتی را که قبلاً توسط انسان انجام می‌شد را انجام دهند مانند چیدن اقلام انبار تا تمیز کردن کف.

• توسعه دهنده هوش تجاری (BI)

توسعه دهندگان هوش تجاری به پر کردن شکاف بین داده‌های هوش مصنوعی و افرادی که با آن کار می‌کنند از جمله مدیران محصول، تحلیلگران و مدیران کمک می‌کنند. آن‌ها داده‌ها را به شیوه‌ای قابل فهم سازماندهی کرده و گزارش می‌دهند.

• مهندس یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که با شبکه‌های عصبی مصنوعی سر و کار دارد. مهندسان یادگیری عمیق به دنبال بهبود هوش مصنوعی هستند تا بتواند روش کسب دانش را بهتر تقلید کند.

• مهندس بینایی کامپیوتر

مهندسان بینایی کامپیوتر به ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا مانند یک انسان ببینند. آن‌ها برنامه‌هایی را ایجاد می‌کنند که می‌توانند اطلاعات بصری را شبیه به مغز انسان ایجاد و تفسیر مانند اسکن یک کد QR برای دیدن منوی رستوران.

تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

بسیاری از افراد به اشتباه تصور می‌کنند که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مفهوم مشترک دارند، درحالی‌که کاملاً متفاوت هستند. اگر بخواهیم به‌صورت ساده‌تر این مبحث را توضیح دهیم، باید گفت که هوش مصنوعی، نرم افزار رایانه‌ای است که تکنیک‌های خلاقانه را با اعداد و ارقام ریاضی به کار می‌گیرد تا کلیه اموری که انسان‌ها برای انجام کارهای پیچیده، مانند تجزیه و تحلیل، استدلال و یادگیری انجام می‌دهند را تقلید کند. از طرفی یادگیری ماشین، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که الگوریتم‌های آموزش داده شده را روی داده‌ها پیاده‌سازی می‌کند تا بتواند کارهای پیچیده انسانی را به خوبی انجام دهد.

امروزه تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت و خلق چیزهای شگفت‌انگیز است. به‌عنوان‌مثال، هوش مصنوعی با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، هر درخواست دیجیتالی که انسان داشته باشد را با حداکثر کیفیت انجام داده و ارائه می‌دهد. بنابراین اغلب مواقع هوش مصنوعی در کنار یادگیری ماشین می‌تواند کاربردهای جامع‌تری داشته باشد. نکته دیگر آنکه هوش مصنوعی با استفاده از کد، تکنیک و یا آمار و ارقام ریاضی تلاش می‌کند تا رفتار و کردار انسان را با استفاده از کامپیوتر تقلید کند. درصورتی‌که یادگیری ماشین به درک مفاهیم عمیق و کدنویسی شده کاری ندارد.

دامنه فعالیت هوش مصنوعی بسیار گسترده است، اما یادگیری ماشین سعی می‌کند وظیفه‌ای خاص را به ماشین یا دستگاه‌ها بیاموزد و به خودکارسازی آن‌ها کمک کند. باتوجه به آینده هوش مصنوعی و پیشرفت مداوم آن، این فناوری کم کم یاد می‌گیرد تا به‌طور کامل مثل انسان فکر کند و تصمیم بگیرد. در مقابل، یادگیری ماشین تنها قادر به انجام کارهایی است که از قبل داده‌های مربوط به آن را دریافت کرده باشد.

چگونه کار کردن با هوش مصنوعی را بیاموزیم؟

ممکن است شما هم جزو آن دسته از افرادی باشید که تا به امروز به درستی نمی‌دانستید هوش مصنوعی چیست؟ ما در این مقاله به این پرسش پاسخ دادیم و درمورد کاردبردها و مزایا و معایب و… صحبت کردیم. 

همان‌طور که می‌دانید، این مبحث بسیار عمیق و گسترده است، اما به طور خلاصه هوش مصنوعی به دنبال تقلید اعمال و رفتار انسان برای به سرانجام رساندن امور با رویکردی مشخص است. اگر شما هم به این مبحث علاقه دارید و تمایل دارید در این حوزه شاغل شوید، پیشنهاد ما شرکت در بوتکمپ هوش مصنوعی و پایتون آکادمی همراه اول است. در این دوره‌ها همه آنچه که برای کار کردن با این فناوری نیاز دارید را آموزش می‌بینید.

منابع

• https://www.bbntimes.com
•  siemens-healthineers.com
• https://www.iotforall.com/
• https://builtin.com/artificial-intelligence
• https://www.techtarget.com/searchenterpriseهوش مصنوعی ai/definition/Turing-test
• https://philpapers.org/browse/philosophy-of-artificial-intelligence
• https://www.analyticsinsight.net/how-to-use-هوش مصنوعی ai-a-guide-to-learning-artificial-intelligence/
• https://www.europarl.europa.eu/news/en/headlines/society/20200827STO85804/what-is-artificial-intelligence-and-how-is-it-used
• https://www.هوش مصنوعی aiacceleratorinstitute.com/what-are-the-top-7-branches-of-artificial-intelligence/
• https://www.h2kinfosys.com/blog/what-are-the-branches-of-artificial-intelligence/
• https://codebots.com/artificial-intelligence/the-3-types-of-هوش مصنوعی ai-is-the-third-even-possible
• https://www.edureka.co/blog/artificial-intelligence-algorithms/#Artificial%20Intelligence%20Algorithms
• https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence-applications/
• https://www.simplilearn.com/tutorials/artificial-intelligence-tutorial/artificial-intelligence-applications
• https://hooshio.com/%D8%AC%D8%A7%DB%8C%DA%AF%D8%A7%D9%87-%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D8%AF%D8%B1-%D8%A7%DB%8C%D8%B1%D8%A7%D9%86/
• https://dataconomy.com/2023/07/06/challenges-in-artificial-intelligence/
• https://www.trio.dev/blog/best-languages-for-هوش مصنوعی ai
• https://joinhandshake.com/blog/students/artificial-intelligence-jobs/