هوش مصنوعی را بشناسیم

بطور کلی هوش مصنوعی روشی برای ایجاد یک کامپیوتر، یک ربات کنترل‌شده توسط کامپیوتر یا یک نرم‌افزار است که مانند ذهن انسان هوشمندانه فکر کند. هوش مصنوعی با مطالعه الگوهای مغز انسان و با تجزیه و تحلیل فرآیند شناختی انجام می شود. نتیجه این مطالعات باعث توسعه نرم افزارها و سیستم های هوشمند می شود.پس برای شروع بیائییم تاریخچه مختصری از این اصطلاح را بررسی کنیم.

تاریخچه هوش مصنوعی

1956 – جان مک کارتی اصطلاح “هوش مصنوعی” را ابداع کرد و اولین کنفرانس هوش مصنوعی را برگزار کرد.

1969 – Shakey اولین ربات متحرک همه منظوره بود که ساخته شد.

1997 – ابرکامپیوتر “Deep Blue” طراحی شد و قهرمان شطرنج باز جهان را در یک مسابقه شکست داد. این یک نقطه عطف عظیم توسط IBM برای ایجاد این کامپیوتر بزرگ بود.

2002 – اولین جاروبرقی رباتیک موفق تجاری ساخته شد.

2005 – 2019 – امروز ما دارای تشخیص گفتار، اتوماسیون فرآیند روباتیک (RPA)، ربات رقصنده، خانه های هوشمند و سایر نوآوری ها هستیم.

2020 – بایدو الگوریتم LinearFold AI را برای تیم‌های پزشکی و علمی در حال توسعه واکسن در مراحل اولیه همه‌گیری SARS-CoV-2 (COVID-19) منتشر کرد. این الگوریتم می تواند توالی RNA ویروس را تنها در 27 ثانیه پیش بینی کند که 120 برابر سریعتر از روش های دیگر است.

انواع هوش مصنوعی :

در زیر انواع مختلف هوش مصنوعی آورده شده است:

1. صرفا واکنشی

این ماشین ها هیچ حافظه یا داده ای برای کار ندارند و فقط در یک زمینه کاری تخصص دارند. به عنوان مثال، در یک بازی شطرنج، ماشین حرکات را مشاهده می کند و بهترین تصمیم ممکن را برای برنده شدن می گیرد.

2. حافظه محدود

این ماشین ها داده های قبلی را جمع آوری و به حافظه خود ادامه می افزایند. آنها حافظه یا تجربه کافی برای تصمیم گیری صحیح دارند، اما حافظه حداقل است. به عنوان مثال، این دستگاه می تواند یک رستوران را بر اساس داده های مکان جمع آوری شده پیشنهاد کند.

3. نظریه ذهن

این نوع هوش مصنوعی افکار و احساسات را درک می کند و همچنین به صورت اجتماعی تعامل دارد. با این حال، ماشینی بر اساس این نوع هنوز ساخته نشده است.

4. خودآگاهی

ماشین های خودآگاه نسل آینده این فناوری های جدید هستند. آنها باهوش، باهوش تر و آگاه تر هستند.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

به زبان ساده، سیستم‌های هوش مصنوعی با ادغام الگوریتم‌های پردازشی هوشمند و تکراری کار می‌کنند. این ترکیب به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا از الگوها و ویژگی های موجود در داده های تجزیه و تحلیل شده بیاموزد. هر بار که یک سیستم هوش مصنوعی پردازش داده را انجام می دهد، عملکرد خود را آزمایش و اندازه گیری می کند و از نتایج برای توسعه تخصص بیشتر استفاده می کند.

راه های پیاده سازی هوش مصنوعی

بیایید راه های زیر را بررسی کنیم که توضیح می دهد چگونه می توانیم هوش مصنوعی را پیاده سازی کنیم:

فراگیری ماشین

این یادگیری ماشینی است که به هوش مصنوعی توانایی یادگیری را می دهد. این کار با استفاده از الگوریتم‌ها برای کشف الگوها و ایجاد بینش از داده‌هایی که در معرض آنها قرار می‌گیرند انجام می‌شود.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق، که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است، به هوش مصنوعی توانایی تقلید از شبکه عصبی مغز انسان را می‌دهد. می تواند الگوها، نویزها و منابع سردرگمی در داده ها را معنا کند. مثلا می خواهیم با توجه به هوش مصنوعی بفهمیم عکس زیر پرتره یا طبیعت است

تصویر بالا سه لایه اصلی یک شبکه عصبی را نشان می دهد:

 ورودی
لایه پنهان
خروجی

لایه ورودی

تصاویری که می‌خواهیم تفکیک کنیم وارد لایه ورودی می‌شوند. فلش ها از تصویر به سمت نقاط جداگانه لایه ورودی کشیده می شوند. هر یک از نقاط سفید در لایه زرد (لایه ورودی) یک پیکسل در تصویر هستند. این تصاویر نقاط سفید در لایه ورودی را پر می کنند.

در حین گذراندن این آموزش هوش مصنوعی باید ایده روشنی از این سه لایه داشته باشیم.

لایه پنهان

لایه های پنهان مسئول تمام محاسبات ریاضی یا استخراج ویژگی ها در ورودی های ما هستند. در تصویر بالا، لایه هایی که با رنگ نارنجی نشان داده شده اند، نمایانگر لایه های پنهان هستند. خطوطی که بین این لایه ها دیده می شود «وزن» نامیده می شود. هر یک از آنها معمولاً یک عدد شناور یا یک عدد اعشاری را نشان می دهد که در مقدار لایه ورودی ضرب می شود. همه وزن ها در لایه پنهان جمع می شوند. نقاط در لایه پنهان نشان دهنده یک مقدار بر اساس مجموع وزن ها هستند. سپس این مقادیر به لایه پنهان بعدی منتقل می شوند.

شاید تعجب کنید که چرا چندین لایه وجود دارد. لایه های پنهان تا حدی به عنوان جایگزین عمل می کنند. هرچه لایه‌های پنهان بیشتر باشند، داده‌هایی که وارد می‌شوند و آنچه می‌توان تولید کرد پیچیده‌تر می‌شود. دقت خروجی پیش‌بینی‌شده عموماً به تعداد لایه‌های پنهان موجود و پیچیدگی داده‌های ورودی بستگی دارد.

لایه خروجی

در لایه خروجی عکس های جدا شده را به ما می دهد. هنگامی که لایه تمام این وزن‌های وارد شده را جمع کرد، مشخص می‌کند که آیا تصویر پرتره است یا منظره.

مثال – پیش بینی هزینه های بلیط هواپیما

این پیش بینی بر اساس عوامل مختلفی انجام می شود، از جمله:

شرکت هواپیمایی
فرودگاه مبدا
فرودگاه مقصد
تاریخ حرکت
ما با برخی از داده های تاریخی در مورد قیمت بلیط برای آموزش ماشین شروع می کنیم. هنگامی که دستگاه ما آموزش داده شد، داده های جدیدی را به اشتراک می گذاریم که هزینه ها را پیش بینی می کند. پیش از این، وقتی در مورد چهار نوع ماشین یاد گرفتیم، ماشین‌های با حافظه را مورد بحث قرار دادیم. در اینجا، ما فقط در مورد حافظه صحبت می کنیم، و اینکه چگونه یک الگو را در داده ها درک می کند و از آن برای پیش بینی قیمت های جدید استفاده می کند.

مهارت های شناختی برنامه نویسی :

هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی یادگیری، استدلال و تصحیح خود تاکید دارد، مهارت هایی که مغز انسان به یک درجه از آن برخوردار است. ما این موارد را در زمینه هوش مصنوعی اینگونه تعریف می کنیم:

یادگیری: کسب اطلاعات و قوانین مورد نیاز برای استفاده از آن اطلاعات.
استدلال: استفاده از قواعد اطلاعاتی برای رسیدن به نتایج قطعی یا تقریبی.
خود تصحیح: فرآیند تنظیم مداوم الگوریتم‌های هوش مصنوعی و اطمینان از ارائه دقیق‌ترین نتایج ممکن.

با این حال، محققان و برنامه نویسان اهداف هوش مصنوعی را به موارد زیر گسترش داده اند:

استدلال منطقی

برنامه‌های هوش مصنوعی رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند. در 10 فوریه 1996، کامپیوتر Deep Blue شرکت IBM در یک بازی شطرنج در برابر قهرمان سابق جهان، گری کاسپاروف، پیروز شد.

بازنمایی دانش

اسمال تاک یک زبان برنامه نویسی انعکاسی شی گرا، تایپ پویا و انعکاسی است که برای زیربنای «دنیای جدید» محاسبات ایجاد شده است که نمونه آن «همزیستی انسان و کامپیوتر» است.

برنامه ریزی و ناوبری

فرآیند فعال کردن رایانه برای رسیدن از نقطه A به نقطه B. نمونه بارز آن تویوتا پریوس خودران Google است.

پردازش زبان طبیعی

رایانه هایی را راه اندازی کنید که بتوانند زبان را بفهمند و پردازش کنند.

ادراک

از رایانه برای تعامل با جهان از طریق بینایی، شنوایی، لمس و بویایی استفاده کنید.

هوش اضطراری

هوشی که به صراحت برنامه ریزی نشده است، اما از بقیه ویژگی های خاص هوش مصنوعی بیرون می آید. چشم انداز این هدف این است که ماشین ها هوش هیجانی و استدلال اخلاقی را از خود نشان دهند.

بطور خلاصه …

هوش مصنوعی همه جا هست. عکس‌های ما را بهبود می‌بخشد، تصاویر را پردازش می‌کند، مجرمان را ردیابی می‌کند، چهره‌ها را می‌شناسد، و حتی حمل‌ونقل را در لجستیک مدیریت می‌کند. فن آوری های هوش مصنوعی و ML برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها در پزشکی و علم استفاده می شود. آنها یک برگ برنده در زمینه توسعه کسب و کار هستند. ناگفته نماند که چگونه آنها اثربخشی خدمات مشتری شخصی را بهبود می بخشند.

Chat GPT نمونه‌ای از چنین فناوری‌هایی است که با دسترسی آزاد، با سرعتی باورنکردنی یاد می‌گیرد و مزایای واقعی را برای کسب‌وکار به ارمغان می‌آورد. این می تواند چندین عملکرد را نه تنها در زمینه خدمات، بلکه در تبلیغات و بازاریابی انجام دهد. علاوه بر این، به طور فعال توسط توسعه دهندگان برای بهبود و ساده سازی کد استفاده می شود. بنابراین، این یک ابزار جهانی است که دائماً بهتر می شود.