هوش مصنوعی (AI) یعنی شبیه‌سازی هوش انسان در یک ماشین! هوش مصنوعی طوری طراحی و برنامه‌ریزی شده است که مانند انسان فکر کند و از رفتار انسان‌ها تقلید کند. در واقع، هر ماشینی که ویژگی‌هایی مرتبط با ذهن انسان مانند: یادگیری و حل مسئله را ارائه می‌دهد، در حوزه هوش مصنوعی قرار می‌گیرد.
ایده آل‌ترین ویژگی و کاربرد هوش مصنوعی توانایی آن در انجام اقداماتی است که برای دستیابی به یک هدف خاص صورت می‌پذیرد. علاوه بر این، یادگیری ماشینی (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و برنامه‌های کامپیوتری با این فناوری می‌توانند به طور خودکار و بدون کمک انسان از داده‌ها استفاده کنند. این تکنیک یادگیری خودکار حجم بزرگی از اطلاعات مانند: متن، تصاویر یا ویدیو را امکان‌پذیر می‌سازد.
هوش مصنوعی از چه زمانی وجود داشت؟
هوش مصنوعی به‌عنوان یک رشته دانشگاهی در سال 1956 تدریس شد و استقبال خوبی را در سال‌های پس از آن تجربه کرد. در یک بازه زمانی، هوش مصنوعی روند سقوط و از دست دادن سرمایه را نیز طی کرد که به “زمستان هوش مصنوعی” معروف است. پس از این زمستان، فناوری هوش مصنوعی رویکردهای جدیدی را بررسی نمود و برای بودجه جدید تحقیقاتی خود برنامه ریزی کرد. پس از آن، رویکردهای مختلفی را مانند: شبیه سازی مغز انسان، مدل سازی حل مسئله انسان، پایگاه داده بزرگ و تقلید رفتار حیوانات امتحان کرد و کنار گذاشت. در دهه‌های اول قرن بیست و یکم، یادگیری ماشینی بر حوزه ریاضی و آمار مسلط شد. این تکنیک موفق عمل کرد و در حل بسیاری از مسائل چالش برانگیز در تمام صنایع بسیار تاثیرگذار بود.
زمینه‌های مختلف کاربرد هوش مصنوعی
تحقیقات هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف و برای دستیابی به اهداف خاص کاربرد دارد. اهداف اصلی هوش مصنوعی شامل استدلال، برنامه ریزی، یادگیری، پردازش زبان، ادراک و توانایی حرکت و دستکاری اشیا می‌باشد.
برای حل مشکلات موجود در جامعه، محققان هوش مصنوعی طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های حل مسئله از جمله بهینه‌سازی ریاضی، شبکه‌های عصبی مصنوعی، و روش‌های مبتنی بر آمار، احتمال و اقتصاد را باهم ادغام کردند. هوش مصنوعی همچنین از علوم کامپیوتر، روانشناسی، زبان شناسی، فلسفه و بسیاری از موارد دیگر استفاده می‌کند. این رشته بر این فرض پایه گذاری شد: توصیف هوش انسانی باید آنقدر دقیق باشد تا ماشین آن را شبیه سازی کند.
در نهایت، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در دسته‌های زیر جای می‌گیرند:
- موتورهای جستجوی پیشرفته مانند گوگل
- سیستم‌های توصیه (مورد استفاده توسط یوتیوب، آمازون و نتفلیکس)
- سیستم درک گفتار انسان (سیری و الکسا)
- ماشین‌های خودران مانند تسلا
چرا هوش مصنوعی مهم است؟
هوش مصنوعی مفاهیم و ایده‌هایی را مطرح می‌کند که شاید تا قبل از این حتی از وجود آن‌ها آگاه نبوده‌ایم. این یکی از مهم‌ترین دلایلی است که کاربرد هوش مصنوعی در تمام جنبه‌های زندگی روزمره ما را نشان می‌دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی وظایف را بهتر از انسان انجام می‌دهد! به ویژه هنگامی که صحبت از کارهای تکراری با جزییات بسیار حساس مانند: تجزیه و تحلیل داده‌ها در میان باشد. ابزارهای هوش مصنوعی کارها با سرعت بسیار بالا و همراه با کمترین خطا انجام می‌دهد.
نحوه عملکرد هوش مصنوعی
به طور کلی سیستم‌های هوش مصنوعی داده‌ها و اطلاعات را در حجم زیاد دریافت می‌کنند و کدگذاری آن‌ها را انجام می‌دهند. سپس این سیستم با تجزیه و تحلیل داده‌ها الگویی را ارائه می‌دهد که برای پیش بینی وضعیت آینده بکار می‌رود. هوش مصنوعی برای انجام این کار می‌تواند با افراد تعاملات واقعی داشته باشد.
هوش مصنوعی بر پایه سخت افزار و نرم افزار تخصصی و همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشین طراحی می‌شود. البته هیچ زبان برنامه نویسی خاصی برای این فناوری وجود ندارد، اما برخی از زبان‌ها مانند : پایتون، جاوا و R برای ساخت هوش مصنوعی بسیار کاربرد دارند.
برای یادگیری هوش مصنوعی به چه دانشی نیاز است؟
یادگیری هوش مصنوعی در مرحله اول به دانش ریاضی قوی نیاز دارد و پس از آن، زبان‌های برنامه نویسی از جمله،python ، JAVA،C++ ،Octave شروط اصلی یادگیری این سیستم هستند. علوم دیگری نیز در یادگیری هوش مصنوعی نقش بزرگی ایفا می‌کنند که عبارتند از: ریاضیات عمومی ۱ و ۲، ریاضیات گسسته، مبانی برنامه نویسی، برنامه نویسی پیشرفته، داده کاوی، مبانی بینایی کامپیوتر، یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی، مبانی هوش مصنوعی محاسباتی، مبانی آموزشی هوش مصنوعی، علم استدلال و برنامه ریزی در هوش مصنوعی.
انواع هوش مصنوعی
آرند هینتزه، استادیار زیست شناسی و علوم کامپیوتری و مهندسی دانشگاه ایالتی میشیگان، در سال 2016 مقاله‌ای منتشر نمود و در آن هوش مصنوعی را در چهار گروه دسته بندی کرد. دسته بندی‌ها به شرح زیر است:
نوع اول: ماشین‌های راکتیو
این سیستم‌های هوش مصنوعی حافظه ندارند و برای انجام وظایف طراحی شده اند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی Deep Blue، برنامه شطرنج IBM گری کاسپاروف را در دهه 1990 شکست داد. Deep Blue مهره‌های روی صفحه شطرنج را شناسایی و حرکت بعدی آن‌ها را پیش بینی می‌کند. به دلیل عدم وجود حافظه، این سیستم نمی‌تواند از تجربیات گذشته برای پیش بینی آینده استفاده کند.
نوع دوم: حافظه نامحدود
این سیستم هوش مصنوعی حافظه دارد و بنابراین از تجربیات گذشته برای پیش بینی تصمیمات و رفتارهای آینده استفاده خواهد کرد. برخی از عملکردهای خودروهای خودران براساس همین سیستم طراحی شده‌اند.
نوع 3: نظریه ذهن
نظریه ذهن یک اصطلاح روانشناسی است و کاربرد آن در هوش مصنوعی یعنی اینکه سیستم برای درک احساسات از هوش اجتماعی استفاده می‌کند. این نوع هوش مصنوعی نیت و رفتار انسان را پیش بینی می‌کند و همین مهارت، هوش مصنوعی را به عضو جدا ناپذیر تیم‌های انسانی تبدیل کرده است.
نوع 4: خودآگاهی
در این دسته، حسی در سیستم‌های هوش مصنوعی وجود دارد که به آن‌ها آگاهی می‌دهد. ماشین‌ها دارای خودآگاهی هستند و وضعیت فعلی خود را درک می‌کنند. تکنولوژی این نوع هوش مصنوعی هنوز تکمیل نشده است.
نمونه هایی از کاربرد هوش مصنوعی در دنیای امروز ما
هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف فناوری گنجانده شده است. در ادامه شش مورد از این فناوری‌ها را شرح می‌دهیم.
اتوماسیون:
وقتی ابزارهای اتوماسیون با فناوری‌های هوش مصنوعی ترکیب شوند، توانایی انجام انواع وظایف را در حجم وسیع خواهند داشت. به عنوان مثال، اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA) را انجام می‌دهد که نوعی نرم افزار است و پردازش داده‌های تکراری را به صورت خودکار انجام می‌دهد. این کار در گذشته به طور سنتی توسط انسان انجام می‌شد. هنگامی که یادگیری ماشین با ابزارهای نو ظهور هوش مصنوعی ترکیب می‌شود، RPA می‌تواند کارهای بزرگ‌تری را در سازمان‌ها به صورت خودکار انجام دهد. ربات‌های تاکتیکی RPA با در دست داشتن اطلاعات هوش مصنوعی، می‌توانند به تغییرات فرآیند پاسخ دهند.
فراگیری ماشین:
این علم بدون نیاز به برنامه نویسی از کامپیوتر استفاده می‌کند. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که تجزیه و تحلیل داده‌ها را به صورت اتوماتیک انجام می‌دهد.
بینایی ماشین:
این فناوری به ماشین توانایی دیدن می‌دهد. بینایی ماشین با استفاده از دوربین تبدیل آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال‌های آن، اطلاعات بصری را ضبط و تجزیه و تحلیل می‌کند. این فناوری اغلب با بینایی انسان مقایسه می‌شود، اما بینایی ماشینی فقط محدود به بیولوژی نیست و در طیف وسیعی از موارد، از شناسایی امضا گرفته تا تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی استفاده می‌شود. بینایی ماشین اغلب با بینایی رایانه‌ای که بر پردازش تصاویر مبتنی بر ماشین متمرکز است، ترکیب می‌شود.
پردازش زبان طبیعی (NLP):
رویکرد فعلی NLP بر یادگیری ماشینی مبتنی است و برای درک ارتباط میان زبان انسان و رایانه طراحی شده است. وظایف NLP شامل ترجمه متون، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص گفتار است.
رباتیک:
این رشته در صنعت مهندسی بر طراحی و ساخت ربات‌ها تمرکز دارد. ربات‌ها اغلب برای انجام کارهایی استفاده می‌شوند که انجام آن‌ها برای انسان بسیار دشوار است. به عنوان مثال، در خطوط مونتاژ صنعت تولید خودرو و جابجایی اجسام بزرگ در فضا توسط ناسا از ربات‌ها استفاده می‌شود. محققان همچنین از یادگیری ماشین برای ساخت ربات‌هایی استفاده می‌کنند که در محیط‌های اجتماعی بتوانند با انسان‌ها تعامل داشته باشند.
ماشین های خودران:
وسایل نقلیه خودران از ترکیب بینایی کامپیوتر، تشخیص تصویر و یادگیری عمیق برای ایجاد مهارت‌های خودکار هدایت وسیله نقلیه استفاده می‌کنند.
محاسبات شناختی یا هوش مصنوعی؟
اصطلاحات هوش مصنوعی و محاسبات شناختی گاهی به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما به طور کلی، واژه هوش مصنوعی در اشاره به ماشین‌هایی استفاده می‌شود که احساسات، یادگیری و واکنش انسان ها را شبیه سازی کرده و می‌تواند جایگزین خوبی برای هوش انسانی باشد. محاسبات شناختی به محصولات و خدماتی که فرآیندهای فکری انسان را تقلید و تقویت می‌کنند، اشاره دارد.
نتیجه گیری
ریاضی در یادگیری هوش مصنوعی نقش اساسی دارد. تحقیقات هوش مصنوعی به هر سیستمی اطلاق می‌شود که محیط خود را درک کند و اقداماتی انجام دهد تا شانس خود را برای رسیدن به اهداف به حداکثر برساند. یادگیری عمیق عملکرد برنامه‌ها را در بسیاری از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی به شدت بهبود بخشیده است. در این مقاله به معرفی و کاربرد هوش مصنوعی پرداخته ایم.
سلام روز عالی متعالی
مچکرم که راجب پیش نیاز یادگیری هوش مصنوعی مطلب مفیدی را ارائه کردید
مقاله مفید و کاربردی بود