آیا ربات‌ها مثل هوش مصنوعی هستند؟ هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می‌دهد؟ آیا استفاده از هوش مصنوعی ممکن است برای آینده انسان‌ها خطرناک باشد؟ چگونه هوش مصنوعی فکر می‌کند؟ اگر شما با واژه هوش مصنوعی آشنا هستید، اما مطمئن نیستید که دقیقاً چه معنی دارد یا اگر تنها از طریق فیلم‌های علمی-تخیلی با آن آشنا هستید و نمی‌دانید که هوش مصنوعی چیست، در این مقاله ما قصد داریم به شما مفهوم واقعی هوش مصنوعی و همه چیز درباره آن را توضیح دهیم. پس با ما همراه باشید.
بسیاری از افراد هنوز با شنیدن واژه هوش مصنوعی به ربات‌ها فکر میکنند و گمان میکنند که هوش مصنوعی به معنای ربات‌های بی‌احساس است که برای ارائه سهولت در انجام کارها طراحی شده‌اند و در آینده قرار است جای انسان‌ها را بگیرند. احتمالاً مسئول این نوع تفکر، فیلم‌های علمی و تخیلی است، اما واقعیت با آنچه که تصور می‌شود، متفاوت است.
هوش مصنوعی به انگلیسی Artificial intelligence نامیده می‌شود و به صورت مخفف AI نیز شناخته می‌شود. در حقیقت، هوش مصنوعی یک تکنولوژی است که به نحوی دارای قابلیت تفکر است، البته این قابلیت تفکر با تفکر انسانی تفاوت‌هایی دارد، اما سعی می‌کند تا از آن تقلید کند.
اکنون شاید هوش مصنوعی به صورتی که تصور می‌کنیم وجود نداشته باشد، اما همچنان بسیاری از فعالیت‌های روزمره ما مانند جستجو در اینترنت، مرور صفحات شبکه‌های اجتماعی و غیره، به شدت تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار دارند و در واقع در این فعالیت‌ها از آن استفاده می‌کنیم. به گونه‌ای که به آن عادت کرده‌ایم و در آن لحظه حتی احساس نمی‌کنیم که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنیم، که دلیل اصلی آن این است که واقعیتاً ما نمی‌دانیم هوش مصنوعی چیست و چه کارهایی انجام می‌دهد. با توجه به اینکه آینده از آن هوش مصنوعی خواهد بود، بهتر است به جای نگرانی درباره آن، بیاموزیم که چه کارهایی می‌توانیم با آن انجام دهیم و درباره آن اطلاعاتمان را افزایش دهیم. بنابراین، بهتر است با شروع از تعریف هوش مصنوعی، به دنبال یادگیری بیشتر در این زمینه باشیم.
تعریف هوش مصنوعی
تعریف هوش مصنوعی
هنوز تعریف دقیقی که همه دانشمندان در مورد آن اتفاق نظر دارند، در مورد هوش مصنوعی وجود ندارد. با این حال، بیشتر تعاریف می‌توانند به چند دسته بندی زیر تقسیم شوند:
– هوش مصنوعی که مانند فرآیند تفکر و استدلال انسان است.
– هوش مصنوعی منطقی که بر پایۀ استدلال منطقی عمل می‌کند.
– هوش مصنوعی که مانند رفتار و عملکرد انسان است.
– هوش مصنوعی منطقی که بر پایۀ عملکرد منطقی عمل می‌کند.
| بیشتر بخوانید :تکنولوژی هارپ چیست ؟ |
تعریف ساده ای از هوش مصنوعی
تعریف ساده ای از هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یا همان هوش مصنوعی، یکی از زیرشاخه های علوم کامپیوتر است که هدف اصلی آن تولید ماشین های هوشمند با قابلیت انجام وظایف پیچیده‌ای است که نیاز به هوش انسانی دارند. در واقع، هوش مصنوعی نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است و به معنای واقعی کلمه به یک ماشین اطلاق می شود که برنامه نویسی شده است تا به همان شکلی که انسان فکر می کند، عمل کند و قادر به یادگیری و حل مسئله باشد.
| بیشتر بخوانید : تکنولوژی هایی که آینده جهان را متحول میکنند ! |
اهداف هوش مصنوعی
بنیاد هوش مصنوعی بر پایه سه مفهوم اساسی قرار دارد:
– آموزش
– استدلال
– فهم
هوش مصنوعی به عنوان یک شاخه بسیار گسترده از علوم رایانه، به ساخت ماشین‌های هوشمند با توانایی انجام وظایفی که نیازمند هوش انسانی هستند، می‌پردازد. این علم یکی از رشته های میان‌رشته‌ای است و به چندین رویکرد مختلفی مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق تکیه دارد. پیشرفت در این حوزه باعث ایجاد تغییرات بسیاری در صنایع فناوری شده است.
تاریخچه هوش مصنوعی
تاریخچه هوش مصنوعی
تاریخچه هوش مصنوعی به دوران جنگ جهانی دوم بازمی‌گردد. در آن زمان، نیروهای آلمانی از ماشین “enigma” برای رمزگذاری و ارسال پیام‌های خود استفاده می‌کردند و آلن تورینگ، دانشمند انگلیسی، در تلاش برای شکست این رمزها بود. تورینگ و تیمش “bombe” را ساختند که می‌توانست enigma را رمزگشایی کند. هر دوی این ماشین‌ها از یادگیری ماشینی استفاده می‌کردند که یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی یا AI است. تورینگ ماشینی را هوشمند می‌دانست که بدون نیاز به تعامل با انسان، با او ارتباط برقرار کند و این مسئله پایه‌ای از علم هوش مصنوعی است که به ساخت ماشینی با قابلیت فکر، تصمیم‌گیری و انجام عمل مانند انسان، می‌پردازد. با پیشرفت فناوری و ابزارهای هوشمند، هوش مصنوعی به شکلی کاربردی تر برای انسان‌ها شکل گرفته و با معرفی گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های هوشمند، به زندگی انسان‌ها نفوذ کرده است.
تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی
در برنامه‌نویسی، با ورودی‌های مشخص و معلوم کار می‌کنیم و با استفاده از دستورات شرطی مانند if و else، معادلات را حل می‌کنیم و به نتیجه‌ی مورد نظر می‌رسیم. اما در مسائلی که با هوش مصنوعی حل می‌شوند، تنوع بسیار زیادی در ورودی‌ها وجود دارد و به همین دلیل امکان پوشش دادن به همه‌ی جنبه‌ها با برنامه‌نویسی معمولی وجود ندارد. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص چهره یا تبدیل صدا به متن، داده‌های ورودی بسیار متنوعی دارند و نمی‌توان با برنامه‌نویسی معمولی به آنها پاسخ داد. به همین دلیل، برای انجام این کارها، مجبور به استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی هستیم.
در مقاله‌ای دیگر به طور کامل به تفاوت‌های اساسی بین هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی پرداخته‌ایم. برای مطالعه این مقاله، روی عنوان “تفاوت هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی” کلیک کنید.
| بیشتر بخوانید : آموزش پیام رسان بله |
شاخه های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یک علم گسترده و پیچیده است که شاخه‌های متعددی دارد؛ این شاخه ها شامل سیستم‌های خبره، رباتیک، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی، منطق فازی و پردازش زبان طبیعی هستند.
سطوح مختلف هوش مصنوعی
سطوح مختلف هوش مصنوعی
یک سیستم هوش مصنوعی با توجه به درک و پاسخ‌دهی به دنیای بیرون، می‌تواند در سه سطح مختلف، شامل هوش مصنوعی محدود، هوش مصنوعی عمومی و سوپر هوش مصنوعی عمل کند.
هوش مصنوعی محدود (artificial narrow intelligence)
در تاریخچه هوش مصنوعی، از بین انواع مختلف آن، هوش مصنوعی محدود به سرعت تر از دیگر انواع پدید آمد. در حال حاضر، نمونه‌های فراوانی از هوش مصنوعی محدود وجود دارند. به عنوان مثال، رایانه‌هایی که در بازی‌های پیچیده مانند شطرنج، تصمیم گیری هوشمند در زمینه تجارت، و سایر وظایف مهم، مثل انسان عمل میکنند، نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود هستند. هنگامی که درباره هوش مصنوعی محدود صحبت می‌کنیم، منظورمان سیستم‌های هوشمندی است که در انجام یک وظیفه خاص، بهتر از انسان‌ها عمل میکنند. به عنوان مثال، سیستم هوشمندی که می‌تواند به صورت خودکار گفتار را به نوشتار تبدیل کند یا سیستم‌های تشخیص چهره که می‌توانند هویت یک فرد را در شلوغی و سیل عظیمی از جمعیت تشخیص دهند. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی محدود شامل اتومبیل‌های خودران، سیستم‌های پردازش تصویر و تشخیص چهره، سیستم‌های مالی بانکی، دستیارهای هوشمند، و غیره می‌شوند.
هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence)
منظور از هوش مصنوعی جامع، با توانایی درک دنیای اطراف خود به شکلی که یک انسان انجام می‌دهد و همچنین برخاسته از ظرفیت و گنجایشی مشابه با انسان است. به طور رایج، این نوع هوش مصنوعی وجود ندارد، اما در داستان‌های ژانر علمی-تخیلی ردپای آن را می‌توان مشاهده کرد. از نظر نظری، یک هوش مصنوعی جامع می‌تواند به صورت هم رده با انسان فعالیت کند و در برخی موارد با این سطح از دانش و آگاهی، یک ماشین قادر است که بیشتر کارهایی که قبلاً به عهده انسان بوده‌اند را بدون نیاز به حضور انسان انجام دهد.
با گذر زمان، ماشین‌های دارای هوش مصنوعی می‌توانند در بسیاری از زمینه‌ها جای انسان را پر کنند. خاتمه دادن به نیاز انسان به حضور در بسیاری از کارها و استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی عمومی یا کامل می‌تواند همانند هر تکنولوژی دیگری هر دو جنبه مثبت و منفی در زندگی اجتماعی و فردی انسان‌ها داشته باشد. با این حال، وجود آن بسیار مفید و در عین حال اجتناب‌ناپذیر خواهد بود. با استفاده از هوش مصنوعی عمومی که دارای توانایی‌های زیادی برای کمک به بشریت است، مشکلاتی انسان امروزی با آن حل خواهد شد، همانند تغییرات شدید آب و هوایی.
سیستم‌های هوش مصنوعی عمومی می‌توانند از کارهای عادی تا کارهای بسیار مهم و خطیر را به بهترین شکل انجام دهند. در سطح عمومی، آنها می‌توانند کارهایی مثل رانندگی، دستیار شخصی هوشمند با توانایی درک همه‌ی نیازهای کاربر، یک دستیار پزشک و یا سیستم تشخیص بیماری و غیره باشند. در سطوح بالاتر، این سیستم‌ها می‌توانند کارهایی را انجام دهند که به زندگی، امنیت و جان انسان‌ها بستگی دارد و می‌توانند به خوبی از چنین کارهایی برآیند.
سوپر هوش مصنوعی(Artificial Super Intelligence)
تا به حال هیچ جامعه‌ای نتوانسته به سطح سوپر هوش مصنوعی دست یابد. در واقع، رسیدن به این سطح از هوش مصنوعی و زمان آن با ابهام فراوانی همراه است. همچنین، این موضوع که چنین هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می‌دهد و آیا قرار است تهدیدی برای بشر باشد یا فرصتی برای او، همچنان پر از ابهام است و نظرات متفاوتی در این باره وجود دارد و بحثی داغ بین صاحبان غول‌های تکنولوژی وجود دارد. برای دستیابی به این سطح از هوش مصنوعی، یک سیستم هوشمند باید تست تورینگ را پشت سر گذاشته باشد، اما هیچ ماشینی تا به حال به سطح درک، شعور و گستردگی دانش یک انسان بالغ نرسیده است که از این تست به خوبی گذر کند.
تفاوت هوش مصنوعی محدود و عمومی و سوپر هوش مصنوعی در چیست؟
تفاوت هوش مصنوعی محدود و عمومی و سوپر هوش مصنوعی در چیست؟
در حال حاضر، ما با هوش مصنوعی محدود (ضعیف) سروکار داریم، که به معنای استفاده از سیستم‌های هوشمند در یک زمینه خاص و محدود می‌باشد. در واقع، این سیستم‌ها هنوز کامپیوتر هستند، اما در برخی از زمینه‌ها، هوشمند‌تر از انسان‌ها عمل میکنند.
معنای هوش مصنوعی عمومی بسیار پیچیده‌تر است. این واژه به سیستمی اطلاق می‌شود که می‌تواند به صورت شبیه به یک انسان هر کاری را انجام دهد. هدف اصلی هوش مصنوعی عمومی، داشتن توانایی درک تجربی و شناختی از محیطی است که در آن قرار می‌گیرد و همچنین پردازش داده‌ها و اطلاعات با سرعتی فراتر از انسان است. بنابراین، سیستم‌های هوش مصنوعی عمومی در بعد دانش، توانایی شناختی و سرعت پردازش از انسان‌ها قوی‌تر عمل خواهند کرد. این سیستم‌ها از زاده مغز و علم بشری برخوردارند.
سوپر هوش مصنوعی به معنای دستیابی به سطحی از هوش مصنوعی است که فراتر از توانایی‌های انسان قرار دارد. این سیستم قدرت‌هایی خواهد داشت که یک انسان نمی‌تواند آن را داشته باشد. برای دستیابی به سوپر هوش مصنوعی، باید هوش مصنوعی عمومی تکامل یافته و به سطح جدیدی از هوشمندی دست یافته باشد. ساختن چنین سیستمی می‌تواند توسط بشر و یا سیستم‌های هوشمندی که به تکامل دست یافته‌اند، انجام شود.
اگر علاقه به این حوزه هستید میتوانید از سایت بزرگ ترین شرکت هوش مصنوعی به نام openai بازدید کنید و از امکانات این وب سایت استفاده کنید .
هوش مصنوعی چگونه آموزش می‌بیند؟
در حال حاضر، سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هوشمند شده‌اند و قادر به یادگیری و آموزش دیدن هستند. در زیر، هر یک را توضیح می‌دهیم.
یادگیری ماشین
یادگیری خودکار (Automatic learning) یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به برنامه‌نویسی خاص برای یادگیری، به صورت خودکار پیشرفت کنند.
در یادگیری خودکار، فرآیند یادگیری با استفاده از داده‌ها یا مشاهدات شروع می‌شود و سیستم با استفاده از مثال‌ها، تجارب مستقیم، دستورالعمل‌ها و… به یک الگوی خاص برای حل مسائل می‌رسد و براساس آن الگو، تصمیم‌گیری می‌کند. هدف اصلی یادگیری خودکار، به کامپیوتر اجازه دادن برای یادگیری خودکار و بدون دخالت انسانی است تا بتواند به صورت خودکار رفتار خود را براساس داده‌ها تنظیم کند.
بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال حاضر وجود دارند و هر روز، الگوریتم‌های جدیدی نیز در این زمینه تولید می‌شوند. این الگوریتم‌ها به عملکرد و سبک یادگیری مختلفی (مانند یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه‌نظارت شده) و یا شباهت در فرم و عملکرد (مانند طبقه‌بندی، بازگشت، درخت تصمیم‌گیری، دسته‌بندی، یادگیری عمیق و…) دسته‌بندی می‌شوند. با این حال، هدف اصلی تمام الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تفسیر موفقیت‌آمیز داده‌ها و یادگیری‌ها به شکلی است که به فراتر از نمونه‌های آموزش داده‌شده تعمیم پیدا کند.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق در واقع یک نوع از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که با تقلید از روش ذهن انسان برای یادگیری، صورت می‌گیرد. این نوع یادگیری از عناصر مهم در علم داده می‌باشد که شامل آمار و مدل سازی پیش‌بینی می‌شود. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌ها هستند، بسیار کاربردی است و به روند تحلیل و تفسیر داده‌ها کمک می‌کند و آنها را سریعتر و آسان‌تر می‌کند.
به طور خلاصه، یادگیری عمیق یک نوع از یادگیری ماشین است که در سطح کارهای پیچیده، با تمرکز بر نمایش و یا انتزاع، به ماشین کمک می‌کند تا درک بهتری از واقعیت‌های وجودی پیدا کند و الگوهای مختلف را شناسایی کند. در ساده‌ترین حالت، یادگیری عمیق را می‌توان به عنوان یک روش خودکارسازی تحلیل و پیش‌بینی دانست.
برای شناسایی نحوه کار یادگیری عمیق، باید با شبکه‌های عصبی آشنا باشید. این نوع از یادگیری در واقع همانند یادگیری با استفاده از شبکه‌های عصبی است که دارای لایه‌های پنهان زیادی هستند و هر چقدر در این لایه‌ها جلوتر بروید، به مدل‌های پیچیده‌تر و کامل‌تری می‌رسید.
دسته بندی سیستم‌های هوش مصنوعی
آرنت هینتز، دانشیار علوم زیستی و کامپیوتری در دانشگاه ایالتی میشیگان، دسته‌بندی‌ای را برای هوش مصنوعی ارائه داده است که شامل چهار دسته کلی از سیستم‌هاست. این دسته‌بندی، به سیستم‌های موجود امروزی که تا حدودی احساساتی هستند و همچنین به سیستم‌هایی که هنوز وجود ندارند و قابلیت احساساتی دارند، می‌پردازد. این چهار دسته به شرح زیر است:
نوع اول: ماشین های انفعالی
یک نمونه از این دسته، Deep Blue بود که یک برنامه شطرنج بود و در دهه ۱۹۹۰ توانست قهرمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست دهد. Deep Blue می‌توانست مهره‌های روی هر خانه شطرنج را شناسایی کند و حرکات پیش‌رو را پیش‌بینی کند. با این حال، مشکل این برنامه این بود که نمی‌توانست تجربیات گذشته خود را به یاد بسپارد و از آن برای حرکات آینده استفاده کند. این برنامه هربار تمام حرکات استراتژیک ممکن خود و رقیب را بررسی و تحلیل می‌کرد و بهترین آنها را انتخاب می‌کرد. این نوع از هوش مصنوعی و برنامه‌های این چنینی برای هدف‌های محدود قابل استفاده هستند و نمی‌توانند به راحتی در موقعیت‌های دیگر کاربرد داشته باشند.
نوع دوم: حافظه محدود
این نوع سیستم هوش مصنوعی، قادر است از تجارب گذشته خود برای تصمیم‌گیری در آینده استفاده کند و برخی از کاربردهای تصمیم‌گیری در ماشین‌های خودران نیز از این نوع طراحی استفاده میکنند. به عنوان مثال، این سیستم‌ها می‌توانند تصمیم بگیرند که لاینی که در حال رانندگی هستند را تغییر دهند. البته تجربیات و مشاهدات این نوع سیستم‌ها به صورت دائمی ذخیره نمی‌شوند.
نوع سوم: تئوری ذهن
این نوع از هوش مصنوعی هنوز در دسترس نیست، اما براساس این عبارت، شامل تمامی باورها، دانش و آرزوها، و همچنین قصد هر فرد و تأثیر آن بر تصمیم گیریِ آن فرد می‌شود. این هوش مصنوعی، قادر به درک و تجزیه و تحلیل این نوع از تصمیم گیری‌ها است.
نوع چهارم: خود آگاهی
در این دسته از سیستم های هوش مصنوعی، وجود آگاهی از خود و هوشیاری قابل توجه است. ماشین‌های هوشمند با آگاهی از خود، می‌توانند به درک از وضعیت و سطح فعلی خود بپردازند و با جمع‌آوری اطلاعات، به نتیجه‌گیری درباره احساسات دیگران بپردازند. البته هنوز این نوع از هوش مصنوعی نیز در حال توسعه است و به طور کامل تحقق پیدا نکرده است.
آیا رباتیک همان هوش مصنوعی است؟
رباتیک یک حوزه از علم و تکنولوژی است که با ربات‌ها سر و کار دارد و در کل، ماشین‌هایی هستند که برای انجام کارهای خود به صورت اتوماتیک یا نیمه‌اتوماتیک، پیش از آن برنامه‌ریزی شده‌اند. رباتیک در طراحی، ساخت و برنامه‌نویسی انواع ربات‌ها فعالیت می‌کند و فقط یک بخش کوچک از آن به هوش مصنوعی مرتبط می‌شود و با آن به یکپارچگی متصل می‌شود تا ربات‌های دارای هوش مصنوعی طراحی شوند. هوش مصنوعی نیز جزء علوم کامپیوتر است که به تولید برنامه‌هایی برای انجام وظایفی می‌پردازد که نیاز به هوش انسانی دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی دارای قابلیت‌هایی مانند یادگیری، درک، حل مسئله، درک زبان طبیعی و استدلال منطقی هستند.
استفاده از هوش مصنوعی در دنیای امروز در زمینه‌های گوناگون برای هوشمند کردن و یا اتوماتیک کردن فرآیندها صورت می‌گیرد. به عنوان مثال، موتور جستجوی گوگل از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در جستجوی خود استفاده می‌کند تا بهترین و نزدیک‌ترین نتیجه به درخواست کاربر را پیدا کند. هرچند در برخی موارد از هوش مصنوعی به منظور کنترل ربات‌ها استفاده می‌شود، اما این هوش مصنوعی فقط یک قسمت از یک سیستم رباتیک بزرگتر است که شامل سنسورها، فعال‌کننده‌ها و برنامه‌نویسی‌هایی است که هوش مصنوعی در آن دخیل نمی‌باشد. رباتیک و هوش مصنوعی دو حوزه کاملا جدا از هم هستند و شباهت چندانی به یکدیگر ندارند. همچنین، هوش مصنوعی فقط به منظور ایجاد هوشمندی در ربات‌ها استفاده نمی‌شود بلکه می‌تواند در بسیاری از زمینه‌های دیگر نیز به کار گرفته شود.
کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کارهای مختلف
از این دانش می توان در کسب و کارهای متنوع بهره برد و در هر عرصه ای سودهای زیادی را به دنبال خواهد داشت. در ادامه به چند نمونه از این کاربردها در هر حوزه پرداخته می شود:
هوش مصنوعی در حوزه سلامت
نکته اساسی در این زمینه بهبود نتایج درمان بیماران و کاهش هزینه ها است. شرکت هایی فعال در حوزه سلامت می خواهند با بهره گیری از یادگیری ماشین، فرآیند تشخیص و درمان را بهبود بخشیده و از سرعت بیشتری بهره مند شوند. یکی از معروف ترین تکنولوژی ها در این زمینه، سیستم IBM Watson است که توانایی فهم زبان طبیعی را دارد و قادر به پاسخگویی به سوالاتی که از آن پرسیده می شود است. این سیستم اطلاعات مرتبط با بیمار را از منابع مختلف جمع آوری کرده و برای ایجاد فرضیه، آن ها را مورد استفاده قرار می دهد و پس از تأیید آن، پاسخ درست را ارائه می کند. دیگر برنامه هایی که از هوش مصنوعی بهره می برند، شامل چت بات ها هستند که می توانند به بیماران در برنامه ریزی قرار ملاقات، پاسخ به پرسش ها و صدور صورت حساب کمک کنند. علاوه بر این، می توانند به عنوان یک دستیار سلامت مجازی به فرد بازخوردهای پزشکی را ارائه دهند.
هوش مصنوعی در حوزه کسب و کار
در کسب و کارهای با فرآیندهای تکراری بسیار، می توان از فرآیندهای رباتیک اتوماسیون استفاده کرد. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با analytics و CRM جمع شوند تا با شناسایی داده های مورد نیاز، خدمات بهتری به مشتریان ارائه شود. همچنین می توان از چت بات ها برای فراهم کردن خدمات فوری به مشتریان در وب سایت استفاده کرد.
هوش مصنوعی در حوزه آموزش و پرورش
در این حوزه، هوش مصنوعی می تواند به خودکار شدن فرایند نمره دهی و درجه بندی دانش آموزان کمک کند و به معلمان زمان بیشتری بدهد. با بهره گیری از هوش مصنوعی، دانش آموزان می توانند ارزیابی شوند و با نیازهایشان سازگار باشد و با سرعت مناسب برای هر شخص کار کند. سیستم های مربی هوش مصنوعی می توانند پشتیبانی بیشتری به دانش آموزان ارائه دهند و اطمینان حاصل کنند که فرآیند یادگیری آن ها به درستی ادامه می یابد. هوش مصنوعی می تواند روش یادگیری و محل آن را تغییر داده و حتی برای برخی از معلمان جایگزین شود.
هوش مصنوعی در حوزه اقتصاد
سیستم های هوش مصنوعی در نرم افزارهای مالی شخصی، مثل برنامه Mint یا Turbo Tax، قادر به جمع آوری و تحلیل اطلاعات مالی هر فرد هستند و به آنان در امور مالی کمک می کنند. از نرم افزار IBM Watson نیز می توان در فرآیند خرید خانه استفاده کرد. در حال حاضر، نرم افزارها در بخش بسیاری از معاملات وال استریت به عنوان مشاوران مالی فعالیت می کنند.
هوش مصنوعی در حوزه قانون و قضا
فرایند کشف و تحلیل اسناد و مدارک برای بسیاری از افراد بسیار دشوار است. با استفاده از اتوماسیون و هوش مصنوعی، این فرآیند می تواند بهبود یابد و به طور کلی بیشترین بهره را از زمان ممکن ببرد. شرکت های نوپا در حال ساخت اپلیکیشن های هوشمند هستند که بدون دخالت انسان، پرسش و پاسخ ها را مدیریت می کند و با بررسی و طبقه بندی اسناد در یک بانک اطلاعاتی، سؤالات برنامه ریزی شده در زمینه هستی شناسی را پاسخ می دهد.
هوش مصنوعی در حوزه تولید
این حوزه مناسبی برای کار ربات هاست، زیرا آن ها قادرند امور مختلف را به صورت کامل به گردش درآورند. ربات های صنعتی می توانند تمام وظایف مربوط به خود را به شکل کامل انجام دهند و بدون نیاز به پرسنل انسانی فعالیت کنند.
هوش مصنوعی در برقراری امنیت
استفاده از هوش مصنوعی و پردازش تصویر در حوزه های امنیتی، ردیابی جنایتکاران، شناسایی هویت مجرمان و غیره بسیار مفید است. این سیستم ها قادرند با بهره گیری از هوش مصنوعی، چهره های فردی، شناسایی اشیاء و موجودات را به دقت کامل تشخیص دهند و در صورت شاهد شدن خلافکاری یا فعالیت جنایی، با تشخیص دادن آن به نهاد مربوطه، اقدامات لازم را به عمل بیاندازند.
هوش مصنوعی و تفسیر داده‌ها
اصطلاح کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data) به داده های بزرگ و حجیم (ساختاری و بدون ساختار) اشاره دارد. استفاده از کلان داده ها، جهت استخراج اطلاعات مورد نیاز برای تصمیمات مهم و استراتژیک، با دقت بیشتری صورت می پذیرد. یک دانشمند داده با بهره گیری از کلان داده ها نه تنها می تواند نیازهای افراد را تحلیل کند، بلکه قوانین و روندهای بازار را نیز مورد بررسی و تحلیل قرار دهد. به دلیل حجم بسیار زیاد داده ها که هر روز بیشتر می شود، تحلیل این داده ها بدون استفاده از سیستم های هوشمند و با تنها استفاده از انسان، ممکن نمی باشد. به همین دلیل، استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل کلان داده ها و تفسیر آن، می تواند به دستیابی به مفاهیم جدیدی که باعث انقلاب در بخش های مختلف زندگی انسان ها می شود، کمک کند.
چالش‌های هوش مصنوعی
تجربه نشان می‌دهد که به کارگیری هوش مصنوعی در ایران و سایر کشورهای پیشرفته، چالش‌هایی روبرو است. یکی از چالش‌های بزرگی که کسب و کارها در به کارگیری هوش مصنوعی با آن روبرو هستند، مربوط به منابع انسانی، داده‌ها و اطلاعات مورد نیاز و نیز ترجیحات و ترازهای تجاری است. برای حل این چالش‌ها، نیاز است که در زمینه افراد و کارکنان، با کارآموزی و آموزش، آنان را با فناوری هوش مصنوعی آشنا کرده و برای استخراج داده‌ها و اطلاعات لازم، از سیستم‌های خودکار استفاده شود. همچنین، جمع آوری و تهیه داده‌های لازم و تضمین دقت و صحت آنها، برای استفاده بهینه از هوش مصنوعی حائز اهمیت است. در نهایت، برای تحلیل و استفاده از داده‌های به دست آمده، هوش مصنوعی نیازمند یک تیم متخصص و مجرب است که با تجربه و شناخت کافی از این فناوری، بتواند به بهترین شکل از آن استفاده کند.
چالش‌های مربوط با داده‌ها و اطلاعات
احتمالاً بسیاری از شرکت‌ها با مشکلات مربوط به داده‌ها روبرو خواهند شد. هر سامانه هوش مصنوعی، بسته به حجم و کیفیت داده‌های ورودی، عملکردی خوب یا نامطلوب خواهد داشت. در حقیقت، داده، عامل اصلی در تولید هر راه‌حل هوش مصنوعی است. برخی از چالش‌های مربوط به داده و جمع‌آوری آن عبارتند از:
– مشکلات مربوط به کیفیت و تعداد داده‌ها
– برچسب‌گذاری داده‌ها
– قابل فهم و شرح بودن داده‌ها
– فرآیند آموزش که باید برای هر مورد خاص انجام شود
– جانبداری در جمع‌آوری داده‌ها
– مقابله با خطاهای مدل‌های هوش مصنوعی
چالش‌های مربوط به افراد و نیروهای انسانی
در ارتباط با به کارگیری هوش مصنوعی، دو چالش اساسی وجود دارد. یکی از آنها کمبود شناوری در مورد هوش مصنوعی در بین عموم مردم و کارکنان شرکت‌ها است، و دیگری نیاز به بیشترین تعداد متخصص در حوزه هوش مصنوعی برای هر صنعت و کسب و کار. استفاده از هوش مصنوعی در یک کسب و کار، به مدیریتی آشنا با این تکنولوژی نیاز دارد. بسیاری هنوز با دیدی خیالی و غیر علمی از هوش مصنوعی روبرو هستند و انتظارات فراوان تخیلی درباره آن دارند. آنها نمی‌دانند که هوش مصنوعی چه تحولاتی را در کسب و کار آنها به وجود می‌آورد.
چالش‌های درون سازمانی و سیاست‌های درونی هر کسب و کار
در هر سازمان و کسب و کاری، مشکلاتی برای به کارگیری هوش مصنوعی وجود دارد که ناشی از تصمیمات و سیاست‌های داخلی سازمان است. این چالش‌ها شامل کمبود منابع مالی و مواد اولیه، سختی در ارزیابی عملکرد هوش مصنوعی، مشکلات ادغام کسب و کار با هوش مصنوعی، و مسائل حقوقی می‌شود.
آینده هوش مصنوعی
هنوز به طور قطعی مشخص نیست که در آینده هوش مصنوعی چه اتفاقاتی خواهد افتاد. براساس نظر «اندرو اینگ»، کارآفرین و دانشمند محبوب علوم کامپیوتر، تعریف دقیقی از هوش مصنوعی و مفهوم آن وجود ندارد. او برای توضیح هوش مصنوعی می‌گوید که ما انسان‌ها در تلاش برای بهبود رفتار ماشین‌ها به صورت هوشمندانه هستیم و از آن برای کمک به انسان‌ها استفاده می‌کنیم.
بر اساس نظر اندرو اینگ، تاثیرات و تغییرات اصلی هوش مصنوعی هنوز به طور کامل مشخص نشده‌اند و همه باید در آینده هوش مصنوعی نقش خود را بازی کنند. یکی از باورهای پرطرفدار در خصوص آینده هوش مصنوعی، این است که ربات‌های خبیث و قاتل جهان را به تسخیر خود در خواهند آورد؛ اما بسیاری از دانشمندان و صاحب‌نظران هوش مصنوعی با این باور مخالفت کرده و آن را بیش از حد عملیاتی نمی‌دانند.
امید وجود دارد که در آینده، با استفاده از هوش مصنوعی، تقریباً هر کاری را بتوان انجام داد یا حتی کارهایی بیش از آنچه یک انسان معمولی قادر به انجام آن است را به انجام رساند. اندرو اینگ معتقد است که هوش مصنوعی نمی‌تواند یک جادوگر باشد که با استفاده از آن، تمامی مشکلات دنیا را حل کنیم؛ اما افرادی که دسترسی به این فناوری دارند، مسئول ایفای نقش در این زمینه هستند و باید در قالب تلاشی مشترک، به پیشرفت هوش مصنوعی کمک کنند.
در دنیای هوش مصنوعی، زمان زیادی برای مهندسی نرم‌افزار صرف می‌شود و اکنون زمان آن فرا رسیده است تا در آینده، پیشرفت‌هایی در زمینه مهندسی داده‌ها نیز انجام شود. به نظر اندرو اینگ، در آینده، هوش مصنوعی باید فناوری عمومی و دسترسی پذیرتری شود و کنترل آن بر عهده جامعه قرار گیرد؛ تا توسعه آن به نفع جامعه و بشریت باشد.
| بیشتر بخوانید : معرفی جامع همه ابزار های هوش مصنوعی |
کلام آخر
در اینجا سعی کرده‌ایم به صورت خلاصه و مفید درباره هوش مصنوعی توضیح بدهیم. البته این توضیحات به هیچ عنوان جامع نیستند و همانطور که قبلا اشاره کردیم، آموزش هوش مصنوعی به عنوان یک رشته دانشگاهی در مقطع کارشناسی ارشد ارائه می شود و دنیای گسترده و گوناگونی دارد. هدف ما فقط معرفی این حوزه از علوم کامپیوتر به شما بوده است.
