هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی چیست؟ تعریف «هوش مصنوعی» در ادبیات با پیشرفت فناوری تغییر می کند.

هوش مصنوعی توانایی یک کامپیوتر یا ربات کنترل شده توسط کامپیوتر برای انجام وظایفی است که معمولاً با موجودات هوشمند مرتبط است.

 این اصطلاح اغلب برای توسعه سیستم های مجهز به فرآیندهای فکری منحصر به فرد برای انسان، مانند استدلال، کشف معنا، تعمیم یا یادگیری از تجربیات گذشته استفاده می شود.

مزایای “هوش مصنوعی” چیست؟

هوش مصنوعی با اجازه دادن به برخی از کارهایی که انسان می تواند انجام دهد با داده های بیشتر، زندگی ما را آسان تر می کند.

 به همین دلیل هوش مصنوعی; در زندگی روزمره ما با دستیارهای صوتی، ترجمه زبان، سیستم های توصیه، ناوبری، امنیت اجتماعی، خدمات بهداشتی، تجارت الکترونیک و برنامه های کاربردی ربات کمکی حضور دارد.

 همچنین در مطالعات استراتژیک خاص بخش مانند امنیت سایبری و صنایع دفاعی استفاده می شود.

اولین بار چه زمانی و توسط چه کسی اصطلاح “هوش مصنوعی” استفاده شد؟

در اوایل دهه 1950 آلن تورینگ “آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟”

 مفهوم یادگیری ماشین با این سوال مطرح شد و اصطلاح “هوش مصنوعی” برای اولین بار توسط “جان مک کارتی” دانشمند کامپیوتر و دانشمند شناختی در “کنفرانس دارتموث”، کنفرانس هوش مصنوعی که در سال 1956 برگزار شد، استفاده شد.

رابطه بین “داده” و “هوش مصنوعی” چیست؟

مهمترین عنصر مورد نیاز در طول آموزش هوش مصنوعی ‘داده’ است.

 با افزایش حجم، حجم و تنوع داده ها، انتظار می رود ظرفیت یادگیری هوش مصنوعی افزایش یابد.

 امروزه با افزایش سریع حجم داده های تولید شده و توسعه قابلیت های پردازش «داده های بزرگ»، راهکارهای هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه ها ظاهر می شوند.

«داده بزرگ» چیست؟

عناصر جمع آوری اطلاعات در هر جنبه ای از زندگی ما حضور دارند.

 به همین دلیل با افزایش حجم داده ها، سرعت دسترسی به داده ها نیز افزایش می یابد.

 بنابراین، تکنیک های سنتی پردازش داده ها ناکافی هستند. این “داده های بزرگ” و راه حل های آن را به همراه دارد.

به عبارت ساده، ویژگی های اصلی “داده های بزرگ” عبارتند از: حجم، سرعت و تنوع داده های بزرگ را می توان برای حل سریعتر و موثرتر مسائل غیرقابل حل قبلی استفاده کرد.

چرا به هوش مصنوعی نیاز داریم؟

هوش مصنوعی به دلیل توانایی آن در افزایش رفاه جامعه از طریق اقدامات بی طرفانه و برابری طلبانه در بسیاری از جنبه های زندگی مورد نیاز است.

 ابزارهای پشتیبانی شده از هوش مصنوعی که می توانند به روز شوند و شخصی سازی شوند، برنامه هایی هستند که بر رشد افراد و جامعه تأثیر می گذارند.

 به عنوان مثال، برنامه هایی مانند ناوبری، دستیار صوتی و تجارت الکترونیک زندگی افراد را آسان تر می کند.

کاربردهای هوش مصنوعی مورد استفاده در زندگی روزمره چیست؟

هوش مصنوعی می تواند به فرآیندهای تصمیم گیری افراد در بسیاری از زمینه ها کمک کند.

 بنابراین می توان خدمات را با کیفیت بالاتر و سریعتر ارائه کرد.

 در این زمینه، اپلیکیشن های هوش مصنوعی و خدمات ارائه شده توسط این اپلیکیشن ها هر روز بیشتر و بیشتر مورد نیاز خواهند بود.

می‌توان برنامه‌های زیر را به‌عنوان حوزه‌های استفاده اصلی هوش مصنوعی فهرست کرد:

پردازش تصویر

تشخیص چهره

امنیت و نظارت

برچسب گذاری عکس ها در شبکه های اجتماعی

تجزیه و تحلیل ورزشی و بهینه سازی استراتژی

تولید تصویر مصنوعی

تولید عکس و فیلم جعلی

پردازش صدا

تشخیص موسیقی

دستیارهای صوتی

پاسخ صوتی و رمز عبور

ترکیب متن از گفتار

سنتز متن به گفتار

پردازش متن

خدمات ترجمه

چت آنلاین و دستیار

تجزیه و تحلیل رسانه های اجتماعی و تجزیه و تحلیل خلق و خو

تصحیح املای شخصی و پیشنهاد

پردازش داده ها

سیستم های توصیه

پیشنهاد آگهی

توصیه موسیقی

توصیه کمپین هوشمند برای تجربه مشتری و مشتریان

برنامه ریزی مسیر با در نظر گرفتن آب و هوا و تراکم ترافیک

برآورد نگهداری و تعمیرات دوره ای

سیستم های استخدام و ارزیابی عملکرد

موتورهای بازی

تجزیه و تحلیل داده های سلامت و برنامه ریزی درمان

کاربردهایی که به پزشکان در فرآیند تشخیص و برنامه ریزی درمان کمک می کنند

بدون سرنشین – سیستم های رانندگی با کمک هوش مصنوعی

سیستم های پشتیبانی تصمیم در خودروهای خودران

بیمه و امور مالی

دستیاران مجازی

مدیریت خسارت

تشخیص و پیشگیری از تقلب، کاربردهای تشخیص ناهنجاری

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

تجزیه و تحلیل رفتار با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

کاربردهای هوشمند در کشاورزی و دامپروری

کاربردهای کشاورزی دقیق بر اساس پردازش تصویر با وسیله نقلیه هوایی بدون سرنشین (UAV)

تولید حیوانات دقیق

امنیت سایبری

سیستم خبره برای شناسایی و مسدود کردن حملات سایبری

تجزیه و تحلیل بدافزار

اصطلاحات هوش مصنوعی: رایج ترین اصطلاحات هوش مصنوعی که باید بدانید چیست؟

برخی از رایج ترین اصطلاحات “هوش مصنوعی” عبارتند از:

داده ها

«داده» اساس هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است. داده مجموعه ای از مقادیر متغیرهای کمی یا کیفی در مورد یک یا چند فرد یا شی است.

الگوریتم

این فرآیند حل یک مشکل یا دستیابی به نتیجه در سریع ترین زمان ممکن با اعمال قوانین و فرآیندهای کاملاً تعریف شده گام به گام است.

فراگیری ماشین

یادگیری ماشینی یک روش تجزیه و تحلیل داده است که ساخت مدل تحلیلی را خودکار می کند.

 این زیرشاخه ای از هوش مصنوعی است که مبتنی بر این ایده است که سیستم ها می توانند از داده ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با کمترین دخالت انسان تصمیم بگیرند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یک تکنیک یادگیری ماشینی است که برای توانمندسازی کامپیوترها برای انجام عملکردهای شناختی بالاتر توسعه یافته است.

 استفاده از شبکه های عصبی متشکل از لایه های بسیاری از نورون های مصنوعی است.

 یادگیری عمیق یک عنصر مهم در پشت برنامه های هوش مصنوعی مبتنی بر بینایی، به ویژه وسایل نقلیه بدون راننده (خودران) است.

شبکه های عصبی مصنوعی

آنها سیستم های پردازش اطلاعات هستند که از شبکه مصنوعی ایجاد شده توسط ترکیب نورون های مصنوعی و نحوه عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند.

پردازش زبان طبیعی

این یکی از زیر شاخه های هوش مصنوعی است که تعامل بین انسان و رایانه را با استفاده از زبان های طبیعی امکان پذیر می کند.

 دستیارهای هوشمند که به طور مکرر در زندگی روزمره استفاده می شوند، از این فناوری استفاده می کنند.

کامپیوتر ویژن

این به توانایی کامپیوتر برای استخراج معنا از تصاویر اشاره دارد.

 بینایی کامپیوتری؛ می توان از آن برای اهداف بسیاری در زمینه هایی مانند امنیت، دفاع، بهداشت و تولید استفاده کرد.

علوم شناختی

این رشته ای است که فرآیندهای مختلف مغز انسان مانند زبان شناسی، پردازش اطلاعات و تصمیم گیری را مطالعه می کند.

 اکتشافات در این زمینه برای کمک به کامپیوترها مانند انسان فکر کردن از اهمیت بالایی برخوردار است.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی، بر خلاف سایر مدل های یادگیری مصنوعی، ساختاری پویا دارد و به روش پاداش-تنبیه در تعامل با محیط بستگی دارد.

 به همین دلیل، در مواردی که مجموعه داده محدود است و ثابت نیست ترجیح داده می شود.

یادگیری با مربی

یادگیری به رهبری مربی نیازمند مجموعه داده هایی است که دارای ویژگی های معنادار باشد.

 تعداد کلاس ها و اینکه یک گروه از نمونه ها متعلق به کدام کلاس است با استفاده از رویکردهای احتمال محاسبه می شود.

یادگیری بدون مربی

رویکردهایی که داده ها را با محاسبه اطلاعات مختلف مانند مجاورت داده هایی که نمی دانیم به کدام کلاس و گروه تعلق دارد، خوشه بندی می کند «یادگیری بدون مربی» نامیده می شود.

 بنابراین، شباهت های پنهان بدون برچسب در داده ها شناسایی می شوند.

چرا هوش مصنوعی تا این حد محبوب شده است؟

در سال‌های اخیر، به لطف افزایش قابلیت‌های جمع‌آوری، ذخیره، اشتراک و پردازش داده‌ها با پیشرفت‌های فناوری، بسیاری از روش‌ها و کاربردهای پیچیده‌تر که در گذشته عملاً قابل پیاده‌سازی نبودند، امروزه امکان‌پذیر شده‌اند.

هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل کلان داده ها با همه این برنامه های کاربردی ارائه شده به خدمت بشریت، در بسیاری از زمینه ها به دست آورد.

آیا هوش مصنوعی می تواند خطرناک باشد؟

مانند هر فناوری توسعه‌یافته، برنامه‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای اهداف مخرب مختلف مورد استفاده قرار داد یا تغییر داد.

 هوش مصنوعی؛ استفاده از داده‌های محرمانه در طول آموزش ممکن است بسته به اینکه داده‌ها به شیوه‌ای مغرضانه جمع‌آوری شده باشند، مشکلات مختلفی ایجاد کند.

 نکته مهم ادامه تحولات با رعایت اصول امنیتی و قابل توضیح است.

 اگر قوانین اخلاقی و اخلاقی رعایت شود و از سیاست های شرکت پیروی شود، هیچ توسعه فناوری نباید ترسناک باشد.

از کجا می توانم اطلاعات مفید و آموزنده در زمینه “هوش مصنوعی” پیدا کنم؟

علاوه بر محتوای آموزشی مانند سخنرانی ها، دوره ها و سمینارهای ارائه شده توسط منابع مختلف مانند موسسات آموزشی، سازمان های مردم نهاد و شرکت های مرتبط در این بخش، اطلاعات بیشتری در مورد هوش مصنوعی از طریق آموزش های عملی از بسترهای آموزشی مختلف در اینترنت به دست می آید.

منبع

مهندس حمید تدینی: نویسنده و وبلاگ نویس مشهور، متخصص در زبان برنامه نویسی و هوش مصنوعی و ساکن آلمان است. مقالات روشنگر او به پیچیدگی های این زمینه ها می پردازد و به خوانندگان درک عمیقی از مفاهیم پیچیده فناوری ارائه می دهد. کار او به دلیل وضوح و دقت مشهور است.