هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) چیست، علم ساخت ماشین‌هایی که می‌توانند مانند انسان فکر کنند. این به معنای استفاده از رایانه برای انجام وظایفی است که به طور سنتی به هوش انسانی نیاز دارند. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند حجم بیشتری از داده‌ها را نسبت به انسان‌ها، و به روش‌های مختلفی پردازش کند. این فناوری توسعه سیستم‌های رایانه‌ای است که می‌توانند به روش‌هایی مشابه هوش انسانی یاد بگیرند، فکر کنند و عمل کنند. هوش مصنوعی بر اساس تحقیقات رشته‌های مختلف از جمله علوم کامپیوتر، تجزیه و تحلیل داده‌ها، آمار، علوم اعصاب، فلسفه و روان‌شناسی توسعه می‌یابد.

موارد استفاده از هوش مصنوعی:

AI می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها یا پیش بینی‌ها، طبقه‌بندی، NLP، توصیه‌ها، واردات هوشمند داده‌ها و موارد دیگر استفاده شود. همچنین در زمینه‌های مختلفی از جمله روبات‌ها، تشخیص‌های پزشکی، تجزیه و تحلیل مالی و خدمات مشتری استفاده می‌شود.

مزایای استفاده از AI:

استفاده از فناوری AI مزایای زیادی دارد که در زیر به چند مورد اشاره می‌شود:

• گردش کار و اتوماسیون فرآیند:
  هوش مصنوعی می‌تواند گردش کار و فرآیندها را خودکار کند و به طور مستقل کار کند. همچنین می‌توان از این فرآیند برای تأیید اسناد یا رونویسی متن استفاده کرد.
• خطای انسانی را کاهش دهید:
  هوش مصنوعی اطلاعات بیشتری را سریع‌تر از انسان پردازش می‌کند، الگوهایی را در داده‌هایی پیدا می‌کند که ممکن است انسان‌ها از دست بدهند. علاوه بر این، AI قادر است در مسیر وظایف محول شده خود باقی بماند. اتوماسیون و الگوریتم‌هایی که هر بار فرآیند یکسانی را دنبال می‌کنند می‌توانند خطاهای دستی را که انسان در پردازش داده‌ها، تجزیه و تحلیل، ساخت و سایر وظایف مرتکب می‌شود کاهش دهد.
• افزایش سرعت تحقیق و توسعه:
  توانایی تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها می‌تواند به تحقیق و توسعه سریع منجر شود.

هوش مصنوعی قوی در مقابل ضعیف:

تفاوت بین AI قوی و ضعیف به هدف استقرار هوش مصنوعی بستگی دارد.

هوش مصنوعی ضعیف (WAI) چیست؟

• برنامه‌های کاربردی AI طراحی شده برای خودکارسازی وظایفی که نیاز به مهارت‌های شناختی خاصی دارند.
• “ضعیف” به این معنی است که برنامه بر روی عملکردهای شناختی خاص متمرکز است.
• مدل‌های یادگیری ماشینی که برای کارهای خاص تنظیم شده‌اند، مانند تشخیص اشیا، ربات‌های گفتگو، دستیارهای صوتی شخصی، سیستم‌های تصحیح خودکار یا الگوریتم‌های جستجوی Google.

هوش مصنوعی قوی (SAI) چیست؟

• این باور که توانایی‌های محاسباتی، مانند تفکر تحلیلی و سایر توانایی‌های فکری در هوش مصنوعی، می‌تواند مغز انسان را تقلید کند.
• برای انجام کارهای محدود به مدل‌ها تکیه نکند.
• پتانسیل شبیه سازی عملکرد مغز انسان برای انجام وظایف رایج.
• توانایی انطباق با سیستم‌های در حال تحول فناوری و تغییرات محیطی با گذشت زمان.

در زیر می‌توانید خلاصه‌ای کوتاه از تفاوت‌های بین هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی را مشاهده کنید:

1. برخلاف هوش مصنوعی ضعیف که فرآیندهای خاص را برای افزایش کارایی در زمینه‌های مختلف خودکار می‌کند، هوش مصنوعی قوی برای تقلید از عملکرد مغز انسان طراحی شده است و به آن اجازه می‌دهد تا طیف وسیعی از وظایف را «مانند یک انسان» انجام دهد.
2. هوش مصنوعی ضعیف برای یادگیری الگوها و انجام کارهای تکراری به مجموعه داده‌های خاصی متکی است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی قوی برای یادگیری از حجم وسیع و عظیم داده استفاده می‌کند.
3. پیش‌بینی‌ها و نتایجی که توسط سیستم‌هایی با هوش مصنوعی ضعیف انجام می‌شوند قابل اعتماد هستند زیرا سازگار هستند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی قوی یک رویکرد حل مسئله را برای انجام وظایف پیچیده‌تر و خلاقانه‌تر اتخاذ می‌کند، که اغلب می‌تواند نتایج نامشخص و غیرقابل اعتمادی ایجاد کند.

دسته‌بندی فناوری AI:

AI توانایی یادگیری، استدلال و درک به منظور انجام وظایف با سیستم‌هایی است که رفتارها و ویژگی‌های مشابه هوش انسان را تقلید می‌کنند. این امر منجر به پیشرفت‌های قابل توجهی در صنایع مختلف شده است. در این بخش، چهار مورد از برجسته‌ترین دسته‌بندی‌های فناوری AI را به شما معرفی می‌کنیم.

یادگیری ماشین:

• یک برنامه AI که به‌جای برنامه‌ریزی برای انجام یک کار خاص، به‌طور خودکار از تجربه یاد می‌گیرد و بهبود می‌یابد.
• از الگوریتم‌هایی مانند بدون نظارت، نظارت شده و یادگیری تقویتی استفاده کنید.
• دقت خروجی با توجه به دقت اطلاعات متفاوت است.

NLP:

• برنامه‌نویسی زبان انسانی در رایانه برای تسهیل تعامل بین انسان و رایانه.
• مورد استفاده تبدیل برای گفتار به متن، متن به گفتار، پاسخ صوتی تعاملی (IVR) ، ترجمه و غیره.

اتوماسیون و رباتیک:

• هدف آن فعال کردن ماشین‌ها برای انجام کارهای یکنواخت و تکراری برای دستیابی به نتایج مقرون‌به‌صرفه و بهبود بهره‌وری و کارایی است.
• استفاده از یادگیری ماشین و نمودارهای شبکه عصبی در اتوماسیون
• CAPTCHAها، تکنیکی برای جلوگیری از تقلب در تراکنش‌های مالی آنلاین، نمونه بارز آن هستند.
• RPA (Robot Process Automatic) برای ساخت تعداد زیادی کار تکراری که می‌توانند با تغییرات در موقعیت‌های مختلف سازگار شوند.

کامپیوتر ویژن:

• دریافت اطلاعات بصری با استفاده از دوربین، تبدیل تصاویر آنالوگ به اصلاعات و پردازش آن‌ها.
• برای شناسایی امضا و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی از طریق تشخیص الگو، تشخیص شی و غیره استفاده می‌شود.

انواع AI:

چهار نوع اصلی AI  وجود دارد که در زیر به آن‌ها اشاره خواهد شد.

React AI:

ماشین‌های راکتیو هر بار به یک وضعیت مشابه واکنش نشان می‌دهند. در حالی که آن‌ها نمی‌توانند رفتارها را یاد بگیرند یا گذشته یا آینده را تصور کنند، اما می‌توانند خروجی قابل پیش بینی ایجاد کنند، برای همین شما می‌توانید به نتایج اعتماد کنید. هوش مصنوعی واکنشی توسط ابر رایانه IBM Deep Blue پیشگام شد، که گاری کاسپاروف قهرمان جهان شطرنج را شکست داد. این AI از آن زمان به فیلترهای هرزنامه تبدیل شده است که هرزنامه یا تبلیغات را در صندوق ورودی شما شناسایی و مسدود می‌کند، موتورهای توصیه‌ای که سلیقه شما را شخصی می‌کند و… .

هوش مصنوعی با حافظه محدود:

در حالی که هوش مصنوعی واکنشی یک گام بزرگ به جلو در تاریخ توسعه هوش مصنوعی است، اما نمی‌تواند بیش از آنچه در ابتدا برای انجام آن طراحی شده بود انجام دهد. بنابراین، توسعه دهندگان نوع بعدی AI، “AI با حافظه محدود” را ایجاد کرده‌اند که می‌تواند از گذشته درس گرفته و با مشاهده رفتار یا داده‌ها، دانش تجربی ایجاد کند.

به عنوان مثال، خودروهای خودران از هوش مصنوعی حافظه محدود برای خواندن جاده، مشاهده سرعت یا جهت سایر خودروها و تنظیم جهت یا سرعت آن‌ها در صورت نیاز استفاده می‌کنند. فرآیند درک و تفسیر داده‌های دریافتی، رانندگی مطمئن در جاده‌هایی با متغیرهای زیادی را ممکن می‌سازد. البته همانطور که از نام آن پیداست، هنوز محدود است، به این معنی که اطلاعاتی که به دست می‌آورد زودگذر است و نمی‌توان آن را در حافظه بلند مدت ذخیره کرد.

علاوه بر این، AI با حافظه محدود امروزه بیشترین استفاده را دارد، زیرا می‌تواند از مشاهدات تاریخی پیش بینی کند و بسیاری از وظایف طبقه بندی پیچیده را انجام دهد.

تئوری ذهن هوش مصنوعی:

تئوری هوش مصنوعی به ربات‌های باهوش عاطفی اشاره دارد که شبیه انسان‌های واقعی به نظر می‌رسند. با این نوع AI، ماشین‌ها توانایی تصمیم‌گیری شبیه انسان را خواهند داشت. آن‌ها همچنین می‌توانند احساسات را درک کرده و به خاطر بسپارند و سپس در هنگام تعامل با مردم بر اساس آن‌ها عمل کنند.

AI خودآگاه:

هنگامی که ماشین‌ها قادر به تشخیص احساسات خود و همچنین احساسات اطرافیان خود باشند، سطح هوشیاری و هوشی مشابه انسان‌ها خواهند داشت. سپس آن‌ها قادر خواهند بود خواسته‌ها، نیازها و احساسات خود را احساس کنند.
‌
 

هوش مصنوعی و یادگیری عمیق

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق نوعی هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها می‌آموزد تا اطلاعات را به روش‌هایی الهام گرفته از مغز انسان پردازش کنند. روش‌های یادگیری عمیق را می‌توان برای خودکارسازی وظایفی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، استفاده کرد. فناوری یادگیری عمیق به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما تبدیل شده است، چه دستیار دیجیتال، چه تشخیص صدا و چه تشخیص چهره. یادگیری عمیق نقش کلیدی در تقویت برنامه‌های AI در محصولات روزمره دارد.

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشین:

به طور خلاصه در یک جمله، یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای تخصصی از یادگیری ماشینی است که به نوبه خود زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی نیز است. به عبارت دیگر، یادگیری عمیق یک مفهوم در یادگیری ماشین است. اگر به تعاریف این دو فناوری نگاهی بیندازید، می‌توانید تفاوت‌ها را مشاهده کنید.

تفاوت در ساختار:

• یادگیری ماشینی اصطلاحی است برای زمانی که یک کامپیوتر از داده‌ها یاد می‌گیرد.
• یادگیری عمیق تجزیه و تحلیل داده‌ها در یک ساختار منطقی مشابه نحوه نتیجه گیری انسان است.

تفاوت در روش های پیش بینی:

• الگوریتم‌های یادگیری ماشین از روش‌هایی برای پیش‌بینی بر اساس الگوها و استنتاج‌ها استفاده می‌کنند.
• یادگیری عمیق از ساختار الگوریتمی لایه‌ای به نام شبکه عصبی مصنوعی (ANN) استفاده می‌کند.

در حالی که الگوریتم های یادگیری ماشینی یک فناوری در تقاطع علم کامپیوتر و آمار هستند، یادگیری عمیق از شبکه های عصبی بیولوژیکی مغز انسان الهام گرفته شده است، به همین دلیل است که فرآیند یادگیری بسیار بهتری نسبت به مدل های یادگیری ماشین استاندارد دارد.