هوش مصنوعی به زبان ساده همراه با اطلاعات کامل

هوش مصنوعی چیست؟

واژه‌ای که شاید تعریفهای متعددی برای آن بیان کرده‌اند و هر روز به گستره‌ی علم آن افزوده میشود. اما بصورت خلاصه اگر بخواهیم تعریفی از آن داشته باشیم اینست که هوشمند سازی ماشین الان و کامپیوترها را هوش مصنوعی میگویند.

هوشمند سازی چیست؟

اما هوشمند سازی واقعی یعنی بتوان به گونه‌ای ماشین الات را طراحی نمود که دارای قدرت استدلال ،منطق ، فهم و درک در برخورد با وضعیتهای مختلف باشند. ارائه‌ی الگوریتمی که با آن ماشین الات توانایی انجام کارهای انسانی نیز باشند و بتوانند درست تصمیم بگیرند.

بطور مثال شما روزانه چندین بار در وضعیتهای مختلف قرار میگیرید و با توجه به شرایط تصمیم درستی اتخاذ میکنید که این تصمیمات در حال حاضر از هزاران کامپیوتر قوی هم برنمی‌آید.

تاریخچه هوش مصنوعی

اصطلاح هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) در سال 1956 برای نخستین بار مطرح گردید.
تحقیقات اولیه در حوزه AI (هوش مصنوعی) در دهه 1950 به کنکاش در مباحثی همچون حل مساله و روشهای نمادین پرداختند. در دهه 1960، وزارت دفاع آمریکا به این حوزه علاقه نشان داد و آموزش کامپیوترها برای تقلید از استدلال انسانی را آغاز نمود. به عنوان مثال، آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) پروژه های نقشه برداری خیابانی را در دهه 1970 تکمیل نمود. DARPA دستیارهای شخصی هوشمند را در سال 2003 تولید کرد، مدتها پیش از آنکه سیری، الکسا و کورتانا به وفور در دسترس عموم قرار بگیرند.

اهمیت هوش مصنوعی به زبان ساده

در این قسمت به زبان ساده و روان از اهمیت وجود این تکنولوژی برای بشر خواهیم گفت. البته نکات منفی که احتمالا در بر خواهد داشت را نیز اشاره خواهیم کرد. وجود یک AI و همراه داشتن مزیتهای فراوان بشر را برآن داشت که از ان استفاده کند و به پروژه‌ی اصلی بشریت جهت به سرانجام رساندن تبدیل شود.

اضافه کردن هوش یادگیری به محصولات :

وجود یک ربات یا ماشین یا کامپیوتر که روزانه قادر خواهد بود از اطراف مثل یک کودک اطلاعات دریافت کرده و خودش را پیشرفت دهد. این یادگیری از دوباره برنامه نویسی کردن محصول جلوگیری کرده و مهمترین تاثیر را در مبحث سازگاری بیشتر و بهتر با ماموریت طراحی شده را خواهد داشت.

یادگیری بدون خستگی

پروسه‌ی یادگیری در انسان یک پروسه‌ی زمانبر هست . بطور مثال طراحی همین هوش مصنوعی یکی از زمانبر ترین پروسه‌هاست . این تحقیقات میبایست بر اساس علم طراحان پیش برود و این علم تنها در اختیار افراد خاصی نیست پس میبایست افراد طراح مهارتها و دانش کافی را فرا گرفته و با ترکیب آنها تولیدات AI را بهبود ببخشند. اما درصورتی که یادگیری بدون خستگی برای ماشین به این معناست که داده‌های حجیم را در زمان بسیار کوتاه میتوان به آنها یاد داد.

کسب مهارتها از طریق تطابق داده‌های ورودی

دقت باورنکردنی و بسیار زیاد هوش مصنوعی

AI از طریق شبکه های عصبی عمیق به دقتی باورنکردنی می رسد، چیزی که در گذشته ناممکن بود. به عنوان مثال، تعاملات شما با الکسا، Google Search و  Google Photosهمه مبتنی بر یادگیری عمیق هستند – و آنها به مرور که بیشتر از آنها استفاده می کنیم دقیقتر می شوند. در حوزه پزشکی، تکنیکهای AI برگرفته از یادگیری عمیق، طبقه بندی تصویر و تشخیص شیء اکنون برای یافتن سرطان بر روی MRI ها با همان دقت رادیولوژیستهای بسیار آموزش دیده قابل استفاده هستند.

بیشترین استفاده از داده‌های ورودی

یک AI میتواند از داده‌ها بیشترین استفاده و بهره را برده و از کمترین اطلاعات ورودی بهترین استفاده را برده و در رقابتهای صنعتی و امروزه اگر یک مجموعه از بهترین اطلاعات را به هوش مصنوعی داده بهترین تکنیکها را استفاده کرده و از رقبا فرسنگها جلو خواهید زد.

انواع هوش مصنوعی

هوش AI نمادین

هوش مصنوعی نمادین (Symbolic) با نمادهایی انتزاعی کار می‌کند که برای نشان دادن دانش استفاده می‌شوند. هوش مصنوعی نمادین، هوش مصنوعی کلاسیکی است که بر اساس این ایده کار می‌کند که تفکر انسان را می‌توان در سطحی سلسله مراتبی و منطقی بازسازی کرد. در این روش اطلاعات از بالا با کار کردن روی نمادهای معنی‌دار برای انسان، ارتباطات انتزاعی و نتیجه‌گیری‌های منطقی پردازش می‌شوند.

هوش AI عصبی

هوش مصنوعی عصبی (Neural AI) در اواخر دهه‌ی ۸۰ میلادی در علوم کامپیوتر محبوبیت پیدا کرد. در این گونه، دانش با استفاده از نمادها نمایش داده نمی‌شود، بلکه به جای آن، نورون‌های مصنوعی و ارتباط میان آن‌ها نماینده‌ی دانش هستند. این هوش مصنوعی چیزی شبیه به یک مغز بازسازی شده است. در این روش دانش کسب شده به قطعاتی کوچک‌تر (نورون‌ها) خرد و سپس از آن گروه‌هایی متصل به هم تشکیل می‌شود. این نوع هوش مصنوعی رویکردی پایین به بالا دارد. بر خلاف هوش مصنوعی نمادین، یک سیستم هوش مصنوعی عصبی باید ابتدا آموزش داده شود و در معرض محرک‌هایی قرار بگیرد تا شبکه‌های عصبی در آن تجربه کسب کنند، بزرگ شوند و اندوخته‌ی دانش بیشتری داشته باشند.

شبکه‌های عصبی

کاربردهای هوش مصنوعی

تقریبا باید به این باورد رسید که همه‌ی صنایع نیاز فراوانی به قابلیتهای AI دارند – مخصوصا سیستمهای مشاوره‌ای و پاسخگویی به مراجعه کننده ، مشاوره حقوقی، جستجوی حقوق انحصاری (پتنت)، هشداردهی مخاطرات و بصورت ویژه تحقیقات پزشکی قابل استفاده هستند. دیگر کاربردهای AI عبارتند از:

بهداشت و سلامت

در حوزه‌ی بهداشت (چه بهداشت عمومی و چه بهداشت سلامت روان) میتوان از این علم ناب کمک گرفت. در تجزیه و تحلیل داده‌های دریافتی از بیمار، در استفاده از دستگاه‌های پرتو افکن ، مشاوره‌های حقوقی و سلامت و همچنین همنشین شدن یک ماشین با یک بیمار میتوان از AI استفاده نمود.

شاید از موجودی ما در فروشگاه با قیمت مناسب محصولی مورد نیاز شما موجود باشد.

صنعت

بکار بردن هوش مصنوعی در صنعت و جزیه و تحلیل اطلاعات تولید با در نظر گرفتن عرضه و تقاضا میتواند یک برگ برنده برای صاحبان صنعت باشد. استفاده از یک ربوط بسیار هوشمند بدون حقوق که میتواند ساعتها کارمفید انجام داده بدون اینکه خسته شده و یا اینکه بهره‌وری کمتری داشته باشد.

بازیهای رایانه‌ای

یکی از پر سودترین علوم ، علم تولید بازیهای کامپیوتری میباشد. ادغام هوش به گیم و کامپیوتر میتواند دست طراحان را برای انجام جادو باز کرده و مخاطبان را مجذوب خود کنند. هرچند که امروزه شاهد بازیهایی هستیم که کم و بیش دارند از این صنعت استفاده میکنند و گیمرها را به صفحات مانیتور میچسبانند. صنعت بازی که در کشور ما متاسفانه بها داده نشده و هنوز شرکت حرفه‌ای برای تولیدات در این زمینه نداریم.

ورزش

صنایع نظامی

اگر تمام امکانات و تجهیزات را در یک سرزمینی فراهم کنند و بالاترین سطح زندگی را برای ساکنان آن به ارمغان بیاورند اما امنیت نداشته باشند به هیچ وجه کسی حاضر نیست در آن منطقه زندگی کند. صنایع دفاعی و نظامی میتواند یکی از بهترین کاربردهای آن باشد.

آموزش علوم مختلف

بخاطر فرایند یادگیری و هوشمند سازی این علوم خیلی راحت میتوان بهترین اساتید را پرورش داد و از آنها جهت ارائه‌ی آموزش به دیگران بهره برد. این زمینه میتواند انقلابی در روشهای آموزش ایجاد کند.

تجزیه و تحلیل عکسها

مکانیزم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص، شناسایی و دسته‌بندی اشیا و افراد در عکس‌ها ویدیوها بسیار کارآمد هستند. برای رسیدن به این هدف، از مکانیزم ساده ولی سنگین تشخیص الگو استفاده می‌شود. اگر اطلاعات تصویر رمزگذاری نشده باشد و ماشین بتواند آن‌ها را بخواند، عکس‌ها و ویدیوها را به سادگی می‌توان با این روش در دسته‌های مختلفی قرار داد که امکان جست‌وجو و یافتن آن‌ها وجود دارد. چنین تشخیص‌هایی را همچنین می‌توان برای اطلاعات صوتی هم به کار برد. و مهمترین کاربرد در این زمینه جلوگیری از انتشارهای کپی و غیر مجاز خواهد بود. گوگل بخاطر ویژگیهای منحصر به فرد این تکنولوژی هر روز الگوهای سرچ خود را آپدیت کرده و هوشمند سازی مینماید.

بهترین اخبار تکنولوژی

خدمات مشتریان

استفاده از چت‌بات‌ها در بخش خدمات مشتریان روز به روز بیشتر می‌شود. این دستیارهای مبتنی بر متن، کار خود را با استفاده از تشخیص کلمات کلیدی در درخواست مشتری و نشان دادن واکنش متناسب با آن انجام می‌دهند. با توجه به کاربردهای مختلف، این نوع دستیارها می‌توانند ساده‌تر یا پیچیده‌تر باشند.

تجزیه و تحلیل نظرات علاوه بر پیش‌بینی نتایج انتخابات در عالم سیاست، در بازاریابی و بسیاری حوزه‌های دیگر هم استفاده می‌شود. «استخراج نظرات» (Opinion Mining) که همچنین با نام «تجزیه و تحلیل احساسات» (Sentiment Analysis) هم از آن یاد می‌شود، برای جست‌وجو کردن اینترنت در مورد عقاید و عبارات احساسی به کار می‌رود. با این روش‌ها می‌توان نظرسنجی‌هایی را به صورت ناشناس برگزار کرد.

الگوریتمهای جست و جو

الگوریتم‌های جست‌وجو مانند الگوریتم‌هایی که گوگل استفاده می‌کند، طبیعتا به شدت محرمانه هستند. روش‌های محاسبه، رتبه‌بندی و نمایش نتایج جست‌وجو تا حد زیادی بر پایه‌ی مکانیزم‌هایی کار می‌کنند که از یادگیری ماشینی در آن‌ها استفاده می‌شود. با استفاده از AI میتوان نتایج جست و جو را به سمت کاربر پسندتر و واقعی تر رساند و کاربر اینترنت در کمترین زمان ممکن به نتیجه‌ی دلخواه خود خواهد رسید.

نتیجه گیری

شرکتهای مختلف در حال تحقیق و انجام پروسه‌های مختلف هوش مصنوعی هستند. هر روز اخبار جدیدی از آنها منتشر میشود و میتوان گفت تمام رویاهای تحقق نیافته‌ی بشریت را میتوان با این تکنولوژی به حقیقت تبدیل کرد.

ابر قدرت جهانی چند سال آینده کشور و سرزمینی خواهد بود که بتواند این تحقیقات را به سرانجام رسانده و از آن استفاده نماید.امیدواریم بخاطر وود جوانان مستعد و باهوش کشور ما این صنعت بومی سازی شده و هرچه زودتر ما از آن بهره‌مند شویم.