فهرست مطالب این مقاله
آیا می دانید هوش مصنوعی چیست و چگونه کار میکند؟ با ما تا انتهای این مقاله از وبسایت پسندش همراه باشید تا در اینباره بیشتر حرف بزنیم. 💡
هوش مصنوعی چیست ؟
هوش نشان داده شده توسط ماشین ها به عنوان هوش مصنوعی شناخته می شود. هوش مصنوعی در دنیای امروز بسیار محبوب شده است. این شبیه سازی هوش طبیعی در ماشین هایی است که برای یادگیری و تقلید از اعمال انسان برنامه ریزی شده اند. این ماشین ها می توانند با تجربه یاد بگیرند و کارهایی شبیه انسان را انجام دهند. همانطور که فناوری هایی مانند هوش مصنوعی به رشد خود ادامه می دهند، تأثیر زیادی بر کیفیت زندگی ما خواهند داشت. طبیعی است که امروزه همه بخواهند به نحوی با فناوری هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنند، ممکن است به عنوان یک کاربر نهایی یا به دنبال شغلی در هوش مصنوعی باشد.
مقدمه ای بر هوش مصنوعی
پاسخ کوتاه به هوش مصنوعی چیست این است که بستگی به این دارد که از چه کسی بپرسید.
یک فرد غیر عادی با درک زودگذر از فناوری، آن را به ربات ها مرتبط می کند. آنها می گویند که هوش مصنوعی یک شخصیت پایان دهنده است که می تواند به تنهایی عمل کند و فکر کند.
اگر از یک محقق هوش مصنوعی در مورد هوش مصنوعی بپرسید، او می‌گوید که مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها هستند که می‌توانند نتایجی را بدون نیاز به دستور صریح برای انجام این کار ایجاد کنند. و همه آنها درست خواهند بود. بنابراین به طور خلاصه، معنای هوش مصنوعی این است:
تعریف هوش مصنوعی
- موجودی هوشمند که توسط انسان ایجاد شده است.
- قادر به انجام کارها به صورت هوشمند و بدون دستور صریح.
- قادر به تفکر و عمل منطقی و انسانی.
چگونه می توانیم اندازه گیری کنیم که آیا هوش مصنوعی مانند یک انسان عمل می کند؟
حتی اگر به حالتی برسیم که یک هوش مصنوعی بتواند مانند یک انسان رفتار کند، چگونه می‌توانیم مطمئن باشیم که می‌تواند این رفتار را ادامه دهد؟ ما می‌توانیم شباهت انسانی یک موجودیت هوش مصنوعی را با موارد زیر پایه گذاری کنیم:
- آزمون تورینگ
- رویکرد مدلسازی شناختی
- رویکرد قانون فکر
- رویکرد عامل منطقی
بیایید نگاهی دقیق به نحوه عملکرد این رویکردها بیندازیم:
آزمون تورینگ در هوش مصنوعی چیست؟
اساس آزمون تورینگ این است که نهاد هوش مصنوعی باید بتواند با یک عامل انسانی گفتگو کند. عامل انسانی در حالت ایده آل نباید بتواند به این نتیجه برسد که با یک هوش مصنوعی صحبت می کند. برای دستیابی به این اهداف، هوش مصنوعی باید این ویژگی ها را داشته باشد:
- پردازش زبان طبیعی برای برقراری ارتباط موفق.
- بازنمایی دانش به عنوان حافظه آن عمل می کند.
- استدلال خودکار برای استفاده از اطلاعات ذخیره شده برای پاسخ به سؤالات و نتیجه گیری جدید.
- یادگیری ماشینی برای شناسایی الگوها و انطباق با شرایط جدید.
رویکرد مدلسازی شناختی
همانطور که از نام آن پیداست، این رویکرد سعی در ساخت یک مدل هوش مصنوعی بر اساس شناخت انسان دارد. برای تقطیر جوهر ذهن انسان، 3 رویکرد وجود دارد:
- درون نگری: مشاهده افکارمان و ساختن مدلی بر اساس آن
- آزمایشات روانی: انجام آزمایش بر روی انسان و مشاهده رفتار آنها
- تصویربرداری از مغز: استفاده از MRI برای مشاهده نحوه عملکرد مغز در سناریوهای مختلف و تکرار آن از طریق کد.
رویکرد قوانین فکر
قوانین فکر فهرست بزرگی از گزاره های منطقی است که بر عملکرد ذهن ما حاکم است. همین قوانین را می توان مدون کرد و برای الگوریتم های هوش مصنوعی اعمال کرد. مسائل مربوط به این رویکرد، زیرا حل یک مشکل در اصل (به طور دقیق طبق قوانین فکر) و حل آنها در عمل می تواند کاملاً متفاوت باشد و برای اعمال نیاز به ظرافت های زمینه ای دارد. همچنین، اقداماتی وجود دارد که ما بدون اطمینان از نتیجه 100% انجام می‌دهیم که اگر پارامترهای زیادی وجود داشته باشد، ممکن است الگوریتم نتواند آنها را تکرار کند.
رویکرد عامل منطقی
یک عامل منطقی برای دستیابی به بهترین نتیجه ممکن در شرایط فعلی خود عمل می کند.
بر اساس رویکرد قوانین فکر، یک موجود باید مطابق گزاره های منطقی رفتار کند. اما مواردی وجود دارد که در آن هیچ کار درست منطقی وجود ندارد، با نتایج متعددی که شامل نتایج متفاوت و مصالحه های متناظر است. رویکرد عامل منطقی سعی دارد در شرایط فعلی بهترین انتخاب ممکن را داشته باشد. این بدان معنی است که یک عامل بسیار پویاتر و سازگارتر است.
اکنون که متوجه شدیم هوش مصنوعی چگونه می تواند طراحی شود تا مانند یک انسان عمل کند، بیایید نگاهی به نحوه ساخت این سیستم ها بیندازیم.
هوش مصنوعی (AI) چگونه کار می کند؟
ساختن یک سیستم هوش مصنوعی فرآیند دقیق مهندسی معکوس ویژگی ها و قابلیت های انسانی در یک ماشین و استفاده از قدرت محاسباتی آن برای پیشی گرفتن از توانایی های ما است.
برای درک اینکه هوش مصنوعی واقعاً چگونه کار می کند، باید در زیر دامنه های مختلف هوش مصنوعی غواصی کرد و درک کرد که چگونه این حوزه ها می توانند در زمینه های مختلف صنعت اعمال شوند. شما همچنین می توانید یک دوره هوش مصنوعی را بگذرانید که به شما کمک می کند درک جامعی کسب کنید.
- یادگیری ماشینی: ML به ماشین می آموزد که چگونه بر اساس تجربه گذشته استنتاج و تصمیم بگیرد. این الگوها را شناسایی می کند، داده های گذشته را تجزیه و تحلیل می کند تا معنای این نقاط داده را استنتاج کند تا به یک نتیجه گیری احتمالی بدون نیاز به دخالت دادن تجربه انسانی برسد. این اتوماسیون برای رسیدن به نتیجه با ارزیابی داده ها، باعث صرفه جویی در وقت انسانی برای کسب و کارها می شود و به آنها کمک می کند تا تصمیم بهتری بگیرند.
- یادگیری عمیق: یادگیری عمیق یک تکنیک ML است. به ماشین می آموزد که ورودی ها را از طریق لایه ها پردازش کند تا نتیجه را طبقه بندی، استنتاج و پیش بینی کند.
- شبکه های عصبی: شبکه های عصبی بر اساس اصول مشابه سلول های عصبی انسان کار می کنند. آنها مجموعه ای از الگوریتم ها هستند که رابطه بین متغیرهای مختلف زیرین را به تصویر می کشند و داده ها را مانند مغز انسان پردازش می کنند.
- پردازش زبان طبیعی: NLP علم خواندن، درک، تفسیر زبان توسط ماشین است. هنگامی که یک ماشین درک می کند که کاربر قصد دارد با چه چیزی ارتباط برقرار کند، مطابق با آن پاسخ می دهد.
- بینایی کامپیوتری: الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری سعی می‌کنند یک تصویر را با تجزیه یک تصویر و مطالعه قسمت‌های مختلف اشیا درک کنند. این به ماشین کمک می کند تا مجموعه ای از تصاویر را طبقه بندی کرده و از آنها بیاموزد تا بر اساس مشاهدات قبلی تصمیم خروجی بهتری بگیرد.
- محاسبات شناختی: الگوریتم‌های محاسبات شناختی سعی می‌کنند با تجزیه و تحلیل متن/گفتار/تصاویر/اشیاء به روشی که انسان انجام می‌دهد و تلاش میکند خروجی مورد نظر را ارائه دهد، مغز انسان را تقلید کند.
انواع هوش مصنوعی چیست؟
نه همه انواع هوش مصنوعی همه فیلدهای بالا به طور همزمان. موجودیت‌های مختلف هوش مصنوعی برای اهداف متفاوتی ساخته می‌شوند و به همین دلیل است که متفاوت هستند. هوش مصنوعی را می توان بر اساس نوع 1 و نوع 2 (بر اساس عملکردها) طبقه بندی کرد. در اینجا یک معرفی مختصر از نوع اول است.
3 نوع هوش مصنوعی
- هوش مصنوعی باریک (ANI)
- هوش عمومی مصنوعی (AGI)
- ابر هوش مصنوعی (ASI)
بیایید نگاهی دقیق بیندازیم.
هوش باریک مصنوعی (ANI) چیست؟
این رایج ترین شکل هوش مصنوعی است که اکنون در بازار پیدا می کنید. این سیستم‌های هوش مصنوعی برای حل یک مشکل طراحی شده‌اند و می‌توانند یک کار واحد را به خوبی انجام دهند. طبق تعریف، آنها قابلیت های محدودی دارند، مانند توصیه یک محصول به یک کاربر تجارت الکترونیک یا پیش بینی آب و هوا. این تنها نوع هوش مصنوعی است که امروزه وجود دارد. آنها می‌توانند در زمینه‌های بسیار خاص به عملکرد انسان نزدیک شوند، و حتی در بسیاری از موارد از آنها پیشی بگیرند، اما فقط در محیط‌های بسیار کنترل‌شده با مجموعه‌ای از پارامترها برتر هستند.
هوش عمومی مصنوعی (AGI) چیست؟
AGI هنوز یک مفهوم نظری است. این به عنوان هوش مصنوعی تعریف می شود که دارای عملکرد شناختی در سطح انسانی است، در طیف گسترده ای از حوزه ها مانند پردازش زبان، پردازش تصویر، عملکرد محاسباتی و استدلال و غیره.
ما هنوز با ساختن یک سیستم AGI فاصله داریم. یک سیستم AGI باید متشکل از هزاران سیستم هوش مصنوعی باریک باشد که به صورت پشت سر هم کار می کنند و با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند تا استدلال انسانی را تقلید کنند. حتی با پیشرفته‌ترین سیستم‌ها و زیرساخت‌های محاسباتی، مانند Fujitsu’s K یا IBM’s Watson، 40 دقیقه طول کشیده است تا یک ثانیه از فعالیت عصبی را شبیه‌سازی کنند. این هم از پیچیدگی و به هم پیوستگی بسیار زیاد مغز انسان و هم از بزرگی چالش ایجاد یک AGI با منابع فعلی ما صحبت می کند.
ابر هوش مصنوعی (ASI) چیست؟
ما در اینجا تقریباً در حال ورود به قلمرو علمی-تخیلی هستیم، اما ASI به عنوان پیشرفت منطقی از AGI در نظر گرفته می شود. یک سیستم ابر هوش مصنوعی (ASI) می‌تواند از تمام قابلیت‌های انسانی پیشی بگیرد. این شامل تصمیم گیری، تصمیم گیری منطقی و حتی مواردی مانند ساختن هنر بهتر و ایجاد روابط عاطفی می شود.
هنگامی که به هوش عمومی مصنوعی دست یابیم، سیستم‌های هوش مصنوعی به سرعت قادر خواهند بود قابلیت‌های خود را بهبود بخشند و به عرصه‌هایی پیشروی کنند که شاید حتی در خواب هم نمی‌بینیم. در حالی که شکاف بین AGI و ASI نسبتاً کم است (بعضی می گویند به اندازه یک نانوثانیه، زیرا هوش مصنوعی با این سرعت می تواند یاد بگیرد)، سفر طولانی پیش روی ما به سمت AGI خود باعث می شود که این مفهومی به نظر برسد که در آینده بسیار دور وجود دارد. .
تفاوت بین هوش مصنوعی و هوش افزوده
| هوش مصنوعی | هوش افزوده |
| هوش مصنوعی جایگزین انسان می شود و با دقت بالایی عمل می کند. | افزایش جایگزین افراد نمی شود، بلکه سیستم هایی را ایجاد می کند که به تولید کمک می کند. |
| جایگزین تصمیم گیری انسانی می شود | تصمیم گیری انسان را افزایش می دهد |
| ربات ها/ اینترنت اشیا صنعتی: ربات ها جایگزین همه انسان ها در کف کارخانه خواهند شد. | روبات ها/ اینترنت اشیا صنعتی: روبات های مشارکتی همراه با انسان ها برای انجام وظایف سخت و تکراری کار می کنند. |
| کاربردهای بلادرنگ هوش مصنوعی در موفقیت مشتری 1. پشتیبانی مشتری خودکار و چت ربات 2. دستیاران مجازی گردش کار خودکار |
کاربردهای بلادرنگ IA در موفقیت مشتری 1. تجزیه و تحلیل مشتری با قابلیت IA 2. مشتریان با ریسک بالا/بالقوه بالا را کشف کنید 3. پیش بینی فروش |
هوش مصنوعی قوی و ضعیف
تحقیقات گسترده در زمینه هوش مصنوعی نیز آن را به دو دسته دیگر یعنی هوش مصنوعی قوی و هوش مصنوعی ضعیف تقسیم می کند. این اصطلاحات توسط جان سرل به منظور متمایز کردن سطوح عملکرد در انواع مختلف ماشین‌های هوش مصنوعی ابداع شد. در اینجا برخی از تفاوت های اصلی بین آنها وجود دارد.
| هوش مصنوعی قوی | هوش مصنوعی ضعیف |
| این یک برنامه کاربردی گسترده تر با دامنه گسترده تر است. | این یک برنامه باریک با دامنه محدود است. |
| این نرم افزار دارای هوش باورنکردنی در سطح انسانی است. | این برنامه در کارهای خاص خوب است. |
| از خوشه بندی و ارتباط برای پردازش داده ها استفاده می کند. | از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت برای پردازش داده ها استفاده می کند. |
| مثال: رباتیک پیشرفته | مثال: سیری، الکسا. |
هدف از هوش مصنوعی چیست؟
هدف هوش مصنوعی کمک به توانایی های انسانی و کمک به ما در تصمیم گیری های پیشرفته با پیامدهای گسترده است. این پاسخ از نقطه نظر فنی است. از منظر فلسفی، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که به انسان‌ها کمک کند تا زندگی معناداری و عاری از کار سخت داشته باشند و به مدیریت شبکه پیچیده افراد، شرکت‌ها، دولت‌ها و ملت‌ها کمک کند تا به نحوی کار کنند که برای همه بشریت مفید باشد.
در حال حاضر، هدف هوش مصنوعی با تمام ابزارها و تکنیک‌های مختلفی که در طول هزار سال گذشته اختراع کرده‌ایم مشترک است – ساده‌سازی تلاش انسان و کمک به ما در تصمیم‌گیری بهتر. هوش مصنوعی همچنین به عنوان اختراع نهایی ما معرفی شده است، خلاقیتی که ابزارها و خدماتی را اختراع می کند که به طور تصاعدی نحوه زندگی ما را تغییر می دهد و امیدواریم که نزاع، نابرابری و رنج انسانی را از بین ببرد.
این همه در آینده دور است – ما هنوز با چنین نتایجی فاصله داریم. در حال حاضر، هوش مصنوعی بیشتر توسط شرکت‌ها برای بهبود کارایی فرآیند، خودکارسازی وظایف سنگین منابع، و پیش‌بینی‌های تجاری بر اساس داده‌های سخت به جای احساسات واقعی استفاده می‌شود. همانطور که تمام فناوری‌هایی که قبل از این به وجود آمده‌اند، هزینه‌های تحقیق و توسعه باید توسط شرکت‌ها و سازمان‌های دولتی قبل از اینکه برای افراد غیر عادی در دسترس قرار گیرد، یارانه دریافت کنند. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد هدف هوش مصنوعی و محل استفاده از آن، می توانید یک دوره آموزشی هوش مصنوعی را بگذرانید و امروز جزئیات و مهارت های دوره هوش مصنوعی را درک کنید.
هوش مصنوعی (AI) کجا استفاده می شود؟
هوش مصنوعی در حوزه های مختلف برای ارائه بینش در مورد رفتار کاربر و ارائه توصیه هایی بر اساس داده ها استفاده می شود. به عنوان مثال، الگوریتم جستجوی پیش‌بینی‌کننده گوگل از داده‌های کاربر گذشته برای پیش‌بینی اینکه کاربر بعدی در نوار جستجو تایپ میکند، استفاده میکند. نتفلیکس از داده‌های کاربر گذشته استفاده میکند تا توصیه کند کاربر چه فیلمی را می‌خواهد بعد ببیند و باعث می‌شود کاربر به پلتفرم متصل شود و زمان تماشای آن افزایش یابد. فیس بوک از داده های گذشته کاربران استفاده می کند تا به طور خودکار پیشنهادهایی را برای تگ کردن دوستان شما بر اساس ویژگی های چهره آنها در تصاویر ارائه دهد. هوش مصنوعی در همه جا توسط سازمان های بزرگ برای ساده تر کردن زندگی کاربر نهایی استفاده می شود. کاربردهای هوش مصنوعی به طور کلی در دسته پردازش داده ها قرار می گیرد که شامل موارد زیر می شود:
- جستجو در داده ها و بهینه سازی جستجو برای ارائه مرتبط ترین نتایج.
- زنجیره های منطقی برای استدلال if-then، که می توانند برای اجرای یک رشته دستورات بر اساس پارامترها اعمال شوند.
- تشخیص الگو برای شناسایی الگوهای مهم در مجموعه داده های بزرگ برای بینش های منحصر به فرد.
- استفاده از مدل های احتمالی برای پیش بینی نتایج آینده.
مزایای هوش مصنوعی چیست؟
هیچ شکی در این واقعیت وجود ندارد که فناوری زندگی ما را بهتر کرده است. از توصیه‌های موسیقی، مسیرهای نقشه، بانکداری تلفن همراه گرفته تا پیشگیری از کلاهبرداری، هوش مصنوعی و سایر فناوری‌ها همه چیز را فرا گرفته است. مرز باریکی بین پیشرفت و تخریب وجود دارد. همیشه دو روی یک سکه وجود دارد و این در مورد هوش مصنوعی نیز صدق می کند. بیایید به برخی از مزایای هوش مصنوعی نگاهی بیندازیم.
مزایای هوش مصنوعی (AI)
- کاهش خطای انسانی
- 24×7 موجود است
- در کارهای تکراری کمک می کند
- کمک دیجیتال
- تصمیمات سریعتر
- تصمیم گیرنده منطقی
- کاربردهای پزشکی
- امنیت را بهبود می بخشد
- ارتباط کارآمد
بیایید نگاه دقیق تری داشته باشیم.
پیش نیازهای هوش مصنوعی؟
- به عنوان یک مبتدی، در اینجا برخی از پیش نیازهای اساسی وجود دارد که به شروع با موضوع کمک می کند.
- تسلط قوی در ریاضیات – یعنی حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار و احتمال.
- تجربه خوبی در زبان های برنامه نویسی مانند جاوا یا پایتون.
- تسلط قوی در درک و نوشتن الگوریتم ها.
- پیشینه قوی در مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها.
- مقدار خوبی از دانش در ریاضیات گسسته.
- اراده برای یادگیری زبان های یادگیری ماشینی.
هوش مصنوعی در زندگی روزمره
در اینجا لیستی از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی وجود دارد که ممکن است در زندگی روزمره از آنها استفاده کنید:
- خرید آنلاین: هوش مصنوعی در خرید آنلاین برای ارائه توصیه های شخصی به کاربران بر اساس جستجوها و خریدهای قبلی آنها استفاده می شود.
- دستیارهای شخصی دیجیتال: گوشی های هوشمند از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات شخصی سازی شده استفاده می کنند. دستیارهای هوش مصنوعی می توانند به سوالات پاسخ دهند و به کاربران کمک کنند تا بدون دردسر کارهای روزمره خود را سازماندهی کنند.
- ترجمه ماشینی: نرم افزار ترجمه زبان مبتنی بر هوش مصنوعی، ترجمه، زیرنویس و تشخیص زبان را ارائه می دهد که می تواند به کاربران در درک زبان های دیگر کمک کند.
- امنیت سایبری: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به شناسایی و مبارزه با حملات سایبری بر اساس شناخت الگوها و عقب‌نشینی حملات کمک کنند.
- هوش مصنوعی در برابر کووید-19: در مورد کووید-19، هوش مصنوعی در شناسایی شیوع، پردازش ادعاهای مراقبت های بهداشتی و ردیابی شیوع بیماری استفاده شده است.
کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت؟
هوش مصنوعی واقعاً پتانسیل تغییر بسیاری از صنایع را با طیف وسیعی از موارد استفاده ممکن دارد. وجه مشترک همه این صنایع مختلف و موارد استفاده این است که همه آنها مبتنی بر داده هستند. از آنجایی که هوش مصنوعی در هسته خود یک سیستم پردازش داده کارآمد است، پتانسیل زیادی برای بهینه سازی در همه جا وجود دارد.
بیایید نگاهی به صنایعی بیندازیم که در آنها هوش مصنوعی در حال حاضر در حال درخشش است.
مراقبت های بهداشتی:
- مدیریت: سیستم‌های هوش مصنوعی به وظایف اداری روزمره و روتین کمک می‌کنند تا خطاهای انسانی را به حداقل برسانند و کارایی را به حداکثر برسانند. رونویسی یادداشت های پزشکی از طریق NLP و به ساختار اطلاعات بیمار کمک می کند تا خواندن آن برای پزشکان آسان تر شود.
- پزشکی از راه دور: برای موقعیت‌های غیر اورژانسی، بیماران می‌توانند به سیستم هوش مصنوعی بیمارستان مراجعه کنند تا علائم خود را تجزیه و تحلیل کنند، علائم حیاتی خود را وارد کنند و ارزیابی کنند که آیا نیاز به مراقبت پزشکی وجود دارد یا خیر. این امر باعث کاهش حجم کار متخصصان پزشکی می شود و فقط موارد مهم را به آنها می رساند.
- تشخیص کمکی: از طریق بینایی کامپیوتری و شبکه‌های عصبی کانولوشنال، هوش مصنوعی اکنون قادر است اسکن‌های MRI را برای بررسی تومورها و سایر تومورهای بدخیم، با سرعتی بسیار سریعتر از رادیولوژیست‌ها، با حاشیه خطای قابل‌توجهی کمتر بخواند.
- جراحی با کمک ربات: جراحی‌های رباتیک حاشیه خطای بسیار کمی دارند و می‌توانند به طور مداوم جراحی‌ها را به صورت شبانه‌روزی و بدون خستگی انجام دهند. از آنجایی که آنها با چنین درجه بالایی از دقت عمل می کنند، نسبت به روش های سنتی کمتر تهاجمی هستند، که به طور بالقوه زمان سپری کردن بیماران در بیمارستان را برای بهبودی کاهش می دهد.
- نظارت بر آمار حیاتی: وضعیت سلامت یک فرد یک فرآیند مداوم است، بسته به سطوح مختلف آمار حیاتی مربوطه. با توجه به اینکه دستگاه‌های پوشیدنی اکنون به محبوبیت در بازار انبوه دست یافته‌اند، این داده‌ها در دسترس نیستند، فقط منتظر تجزیه و تحلیل هستند تا بینش‌های عملی ارائه شود. از آنجایی که علائم حیاتی پتانسیل پیش بینی نوسانات سلامتی را حتی قبل از آگاهی بیمار دارند، در اینجا کاربردهای زیادی برای نجات زندگی وجود دارد.
تجارت الکترونیک
- توصیه‌های بهتر: این معمولاً اولین مثالی است که از مردم در مورد کاربردهای تجاری هوش مصنوعی پرسیده می‌شود، و این به این دلیل است که این منطقه‌ای است که هوش مصنوعی قبلاً نتایج عالی ارائه کرده است. بیشتر بازیگران بزرگ تجارت الکترونیک، هوش مصنوعی را برای ارائه توصیه‌های محصولی که ممکن است به آن علاقه مند باشند، وارد کرده‌اند، که منجر به افزایش قابل توجهی در قیمت نهایی آنها شده است.
- چت بات ها: مثال معروف دیگری که بر اساس گسترش چت ربات های هوش مصنوعی در صنایع و هر وب سایت دیگری است که به نظر می رسد. این چت‌بات‌ها هم‌اکنون در ساعت‌های فرد و اوج مصرف نیز به مشتریان خدمات ارائه می‌کنند و گلوگاه منابع انسانی محدود را از بین می‌برند.
- فیلتر کردن هرزنامه ها و نظرات جعلی: به دلیل حجم بالای بررسی هایی که سایت هایی مانند آمازون دریافت می کنند، اسکن چشم انسان برای فیلتر کردن محتوای مخرب غیرممکن است. از طریق قدرت NLP، هوش مصنوعی می‌تواند این بررسی‌ها را از نظر فعالیت‌های مشکوک اسکن کرده و آنها را فیلتر کند و تجربه بهتری برای خریدار ایجاد کند.
- بهینه سازی جستجو: همه تجارت الکترونیک به این بستگی دارد که کاربران آنچه را که می خواهند جستجو کنند و بتوانند آن را پیدا کنند. هوش مصنوعی نتایج جستجو را بر اساس هزاران پارامتر بهینه سازی کرده است تا اطمینان حاصل کند که کاربران دقیقاً محصول مورد نظر خود را پیدا می کنند.
- زنجیره تامین: هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا برای محصولات مختلف در بازه‌های زمانی مختلف استفاده می‌شود تا بتوانند سهام خود را برای برآوردن تقاضا مدیریت کنند.
منابع انسانی
- ایجاد فرهنگ کاری: هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های کارکنان و قرار دادن آنها در تیم‌های مناسب، اختصاص پروژه‌ها بر اساس شایستگی‌هایشان، جمع‌آوری بازخورد در مورد محل کار و حتی تلاش برای پیش‌بینی اینکه آیا آنها در آستانه ترک شرکت خود هستند استفاده می‌شود.
- استخدام: با NLP، هوش مصنوعی می‌تواند هزاران CV را در عرض چند ثانیه مرور کند و مطمئن شود که آیا مناسب است یا خیر. این سودمند است زیرا عاری از هرگونه خطا یا سوگیری انسانی است و به طور قابل توجهی طول دوره های استخدام را کاهش می دهد.
ربات ها در هوش مصنوعی
حوزه رباتیک حتی قبل از اینکه هوش مصنوعی به واقعیت تبدیل شود در حال پیشرفت بوده است. در این مرحله، هوش مصنوعی به رباتیک کمک میکند تا با ربات‌های کارآمد نوآوری سریع‌تری داشته باشد. ربات‌ها در هوش مصنوعی کاربردهایی در بخش‌های عمودی و صنایع به‌ویژه در صنایع تولید و بسته‌بندی پیدا کرده‌اند. در اینجا چند کاربرد ربات در هوش مصنوعی آورده شده است:
مونتاژ
- هوش مصنوعی همراه با سیستم های بینایی پیشرفته می تواند به تصحیح دوره های بلادرنگ کمک کند.
- همچنین به ربات‌ها کمک میکند تا یاد بگیرند که کدام مسیر برای یک فرآیند خاص در حین کار، بهترین است.
خدمات مشتری
- ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی در ظرفیت خدمات مشتری در صنایع خرده‌فروشی و مهمان‌نوازی استفاده می‌شوند.
- این روبات ها از پردازش زبان طبیعی برای تعامل هوشمندانه و مانند یک انسان با مشتریان بهره می برند.
- هرچه این سیستم ها با انسان ها تعامل داشته باشند، با کمک یادگیری ماشینی بیشتر یاد می گیرند.
بسته بندی
- هوش مصنوعی بسته‌بندی سریعتر، ارزان‌تر و دقیق‌تر را امکان‌پذیر میکند
- این به صرفه جویی در حرکات خاصی که یک ربات انجام می دهد کمک می کند و دائماً آنها را اصلاح می کند و نصب و جابجایی سیستم های رباتیک را آسان می کند.
روباتیک متن باز
- امروزه سیستم‌های رباتیک به عنوان سیستم‌های منبع باز با قابلیت‌های هوش مصنوعی فروخته می‌شوند.
- به این ترتیب کاربران می توانند انجام وظایف سفارشی را بر اساس یک اپلیکیشن خاص به ربات ها آموزش دهند.
- به عنوان مثال: کشاورزی در مقیاس کوچک.
برترین برنامه های کاربردی در هوش مصنوعی
- پیش بینی های مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل (به عنوان مثال: نقشه های گوگل).
- برنامه های اشتراک گذاری سواری (به عنوان مثال: Uber، Lyft).
- خلبان خودکار هوش مصنوعی در پروازهای تجاری .
- فیلترهای اسپم در ایمیل ها .
- چکرها و ابزار سرقت ادبی .
- تشخیص چهره .
- توصیه های جستجو .
- ویژگی های تبدیل صدا به متن .
- دستیارهای شخصی هوشمند (به عنوان مثال: سیری، الکسا).
- حفاظت و پیشگیری از تقلب .
چه چیزی فناوری هوش مصنوعی را بسیار مفید می کند؟
هوش مصنوعی چندین مزیت حیاتی دارد که آن را به ابزاری عالی تبدیل می کند، مانند:
اتوماسیون : هوش مصنوعی می تواند فرآیندها/وظایف خسته کننده را بدون هیچ خستگی خودکار کند.
بهبود : هوش مصنوعی می تواند با بهبود تجربیات برای کاربران نهایی و ارائه توصیه های بهتر محصول، همه محصولات و خدمات را به طور موثر بهبود بخشد.
تجزیه و تحلیل و دقت : تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی بسیار سریعتر و دقیق تر از انسان است. هوش مصنوعی می تواند از توانایی خود برای تفسیر داده ها با تصمیم گیری های بهتر استفاده کند.
به زبان ساده، هوش مصنوعی به سازمان‌ها کمک میکند تا تصمیمات بهتری بگیرند و فرآیندهای محصول و کسب‌وکار را با سرعتی بسیار سریعتر بهبود بخشند.
روندهای شغلی در هوش مصنوعی
مشاغل در هوش مصنوعی در چند سال گذشته به طور پیوسته در حال افزایش بوده اند و با سرعت فزاینده ای به رشد خود ادامه خواهند داد. 57 درصد از شرکت های هندی مشتاق به استخدام استعدادهای مناسب برای مطابقت با احساسات بازار هستند. به طور متوسط، افزایش 60 تا 70 درصدی دستمزد داوطلبانی که با موفقیت به نقش‌های هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند، رخ داده است. گذراندن یک دوره آموزشی هوش مصنوعی همچنین به مهندس آدیتیا بالا کمک کرده است که پس از تکمیل آن، 200 درصد افزایش حقوق دریافت کند. طبق تحقیقات، تقاضا برای مشاغل هوش مصنوعی افزایش یافته است اما نیروی کار کارآمد با آن همگام نبوده است. طبق گزارش WEF، 133 میلیون شغل تا سال 2020 در زمینه هوش مصنوعی ایجاد خواهد شد.
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که یکی از اصول اصلی هوش مصنوعی را تعریف میکند – توانایی یادگیری از تجربه، به جای دستورالعمل‌ها.
الگوریتم های یادگیری ماشینی به طور خودکار با یادگیری از خروجی خود یاد می گیرند و بهبود می یابند. آنها برای تولید خروجی مورد نظر نیازی به دستورالعمل های صریح ندارند. آنها با مشاهده مجموعه داده های قابل دسترس خود و مقایسه آنها با نمونه هایی از خروجی نهایی یاد می گیرند. آنها خروجی نهایی را برای هر الگوی قابل تشخیصی بررسی می کنند و سعی می کنند جنبه ها را مهندسی معکوس کنند تا یک خروجی تولید کنند.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق زیر شاخه ای از یادگیری ماشینی است که با الگوریتم هایی الهام گرفته شده از ساختار و عملکرد مغز به نام شبکه های عصبی مصنوعی مرتبط است. مفاهیم یادگیری عمیق برای آموزش آنچه که به طور طبیعی برای ما انسان ها به وجود می آید به ماشین ها استفاده می شود. با استفاده از Deep Learning، می توان به یک مدل کامپیوتری آموزش داد تا اقدامات طبقه بندی را با گرفتن تصویر، متن یا صدا به عنوان ورودی اجرا کند.
یادگیری عمیق در حال محبوب شدن است زیرا مدل ها قادر به دستیابی به دقت پیشرفته هستند. مجموعه داده های برچسب گذاری شده بزرگ برای آموزش این مدل ها همراه با معماری شبکه عصبی استفاده می شود.
به زبان ساده، Deep Learning از شبیه‌سازی‌های مغزی استفاده میکند، به این امید که الگوریتم‌های یادگیری را کارآمد و استفاده ساده‌تر کند. اکنون بیایید ببینیم که تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین چیست.
چه رابطه ای بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و عمیق وجود دارد؟
همانطور که تصویر بالا نشان می دهد، سه بیضی متحدالمرکز DL را به عنوان زیرمجموعه ای از ML توصیف می کنند، که همچنین زیر مجموعه دیگری از AI است. بنابراین، هوش مصنوعی مفهومی فراگیر است که در ابتدا فوران کرد. پس از آن ML که بعداً رشد کرد، و در نهایت DL که اکنون نوید افزایش پیشرفت‌های هوش مصنوعی را به سطحی دیگر می‌دهد، دنبال شد.
NLP چیست؟
یکی از مؤلفه‌های هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی، توانایی یک ماشین برای درک زبان انسان همانطور که صحبت می‌شود، است. هدف NLP درک و رمزگشایی زبان انسان برای ارائه در نهایت نتیجه است. بیشتر تکنیک‌های NLP از یادگیری ماشینی برای استخراج بینش از زبان انسان استفاده می‌کنند.
کامپیوتر ویژن چیست؟
بینایی کامپیوتر رشته‌ای از مطالعات است که در آن تکنیک‌هایی توسعه می‌یابد که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا تصاویر و ویدیوهای دیجیتال را ببینند و درک کنند. هدف بینایی کامپیوتر استخراج استنتاج از منابع بصری و به کارگیری آن برای حل یک مشکل دنیای واقعی است.
امروزه کاربردهای زیادی از Computer Vision وجود دارد، و آینده دامنه وسیعی را در بر خواهد داشت.
- تشخیص چهره برای سیستم های نظارتی و امنیتی.
- فروشگاه های خرده فروشی نیز از بینایی کامپیوتری برای ردیابی موجودی و مشتریان استفاده می کنند.
- وسایل نقلیه خودمختار.
- کامپیوتر بینایی در پزشکی برای تشخیص بیماری ها استفاده می شود.
- موسسات مالی از بینایی کامپیوتری برای جلوگیری از کلاهبرداری، اجازه سپرده گذاری موبایلی و نمایش اطلاعات به صورت بصری استفاده می کنند.
شبکه های عصبی چیست؟
شبکه عصبی مجموعه ای از الگوریتم هایی است که عملکرد مغز انسان را تقلید می کند تا روابط و الگوهای اساسی در مجموعه ای از داده ها را تعیین کند.
مفهوم شبکه های عصبی در توسعه سیستم های معاملاتی برای بخش مالی کاربرد پیدا کرده است. آنها همچنین در توسعه فرآیندهایی مانند پیش‌بینی سری‌های زمانی، طبقه‌بندی امنیتی و مدلسازی ریسک اعتباری کمک می‌کنند.
نمونه هایی از هوش مصنوعی
- ساعت فیسبوک.
- توصیه های دوستان فیس بوک.
- سیری، الکسا و دستیاران هوشمند دیگر.
- ماشین های خودران.
- مشاوران روبو.
- ربات های مکالمه ای.
- فیلترهای اسپم ایمیل.
- توصیه های نتفلیکس.
- مدیریت پیشگیرانه مراقبت های بهداشتی.
- نقشه برداری بیماری.
- سرمایه گذاری مالی خودکار.
- آژانس رزرواسیون مجازی سفر.
- نظارت بر رسانه های اجتماعی.
آینده هوش مصنوعی
ما به عنوان انسان، همیشه مجذوب تغییرات تکنولوژیکی و داستان های تخیلی بوده ایم، در حال حاضر، ما در میان بزرگترین پیشرفت های تاریخ خود زندگی می کنیم. هوش مصنوعی به عنوان چیز بزرگ بعدی در زمینه فناوری ظاهر شده است. سازمان‌ها در سرتاسر جهان در حال ارائه نوآوری‌های مهم در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. هوش مصنوعی نه تنها بر آینده هر صنعت و هر انسانی تأثیر می گذارد، بلکه به عنوان محرک اصلی فناوری های نوظهور مانند داده های بزرگ، روباتیک و اینترنت اشیا عمل کرده است. با توجه به نرخ رشد آن، این شرکت به عنوان یک مبتکر فناوری برای آینده قابل پیش‌بینی ادامه خواهد داد. از این رو، فرصت های بسیار زیادی برای حرفه ای های آموزش دیده و دارای گواهی وجود دارد تا وارد یک حرفه پر ارزش شوند. با ادامه رشد این فناوری ها، تأثیر بیشتری بر محیط اجتماعی و کیفیت زندگی خواهند داشت.
تاریخچه هوش مصنوعی
فناوری هوش مصنوعی بسیار قدیمی‌تر از چیزی است که تصور می‌کنید و اصطلاح «AI» برای محققان جدید نیست. اصطلاح هوش مصنوعی اولین بار در سال 1956 توسط دانشمندی به نام ماروین مینسکی در کالج دارتموث ابداع شد.
تصویر زیر پیشرفت در هوش مصنوعی را نشان می دهد.
دریافت گواهی هوش مصنوعی به شما برتری نسبت به سایر مشتاقان در این صنعت می دهد. با پیشرفت‌هایی مانند تشخیص چهره، هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، ربات‌های چت و موارد دیگر، اکنون زمان ایجاد مسیری برای یک حرفه موفق در هوش مصنوعی است. دستیارهای مجازی قبلاً راه خود را به زندگی روزمره باز کرده اند و به ما در صرفه جویی در وقت و انرژی کمک می کنند. خودروهای خودران توسط غول‌های فناوری مانند تسلا اولین قدم به سوی آینده را به ما نشان داده‌اند. هوش مصنوعی می تواند به کاهش و پیش بینی خطرات تغییرات اقلیمی کمک کند و به ما این امکان را می دهد تا قبل از اینکه خیلی دیر شود، تغییراتی ایجاد کنیم. و همه این پیشرفت‌ها فقط آغاز هستند، چیزهای بیشتری در راه است. گفته می شود 133 میلیون شغل جدید هوش مصنوعی توسط هوش مصنوعی تا سال 2022 ایجاد خواهد شد.