هوش مصنوعی در حال حاضر وارد هر جنبه از زندگی‌امان شده و این تنها شروع ماجراست. در این مقاله، قصد داریم با شما به ماجراجویی جذابی در دنیای هوش مصنوعی برویم و نگاهی به چگونگی تأثیر آن بر زندگی روزمره‌ی ما داشته باشیم.
هوش مصنوعی چیست به زبان ساده
هوش مصنوعی، یا به اختصار “AI”، یک زمینه در علوم کامپیوتر است که به مطالعه و ساخت ماشین‌ها و نرم‌افزارهایی می‌پردازد که می‌توانند تصمیم‌گیری، یادگیری، و انجام کارهایی را که معمولاً نیاز به هوش انسان دارد، به طور مستقل انجام دهند.
برای آنکه تعریف هوش مصنوعی چیست را به زبان ساده توضیح دهیم بیایید چند مثال را بررسی کنیم :
مثال 1 : شما وقتی یک فیلم در یوتیوب می‌بینید بعد از اتمام ویدئو یوتیوب پیشنهادات دیگری از کانال های مختلف مرتبط به ویدئویی که تماشا کردید به شما نشان می‌دهد، این پیش بینی در واقع کار هوش مصنوعی است.
مثال 2 : در بازی‌های کامپیوتری، اغلب دشمنان یا شخصیت‌های بازی توسط هوش مصنوعی کنترل می‌شوند.
مثال 3 : وقتی شما یک عکس در اینستاگرام یا فیسبوک آپلود یا حتی وقتی دوربین تلفن همراه خود را باز می‌کنید و نرم‌افزار به طور خودکار چهره‌های موجود در عکس را مشخص میکند، هوش مصنوعی این کار را انجام می‌دهد.
رشد هوش مصنوعی به دو عامل اصلی بستگی دارد:
داده‌ها : هوش مصنوعی برای یادگیری نیاز به داده‌های زیادی دارد. با افزایش داده‌های دیجیتال در دنیای مدرن، هوش مصنوعی قدرت یادگیری بیشتری پیدا کرده است.
قدرت پردازشی : با افزایش قدرت پردازشی کامپیوترها، ما می‌توانیم الگوریتم‌های پیچیده‌تر و بهینه‌تری را اجرا کنیم.
در آخر، مهم است بدانید که هوش مصنوعی یک ابزار است و مثل هر ابزار دیگری می‌تواند به خیر یا شر استفاده شود. از آنجا که قدرت هوش مصنوعی روز به روز افزایش می‌یابد، مسئولیت استفاده صحیح و اخلاقی از آن بر عهده انسان‌ها است
مکانسیم عمل هوش مصنوعی چیست؟
در واقع به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و مدل‌هایی اشاره دارد که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و وظایف مختلفی را بدون دخالت مستقیم انسان انجام دهند. مکانیزم عملکرد هوش مصنوعی می‌تواند بسته به نوع آن و کاربردهای مختلف متفاوت باشد.
یکی از اصلی‌ترین مفاهیم در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (Machine Learning) است. در یادگیری ماشین، ما معمولاً با دو نوع مسئله مواجه هستیم: نظارتی (Supervised) و بدون نظارت (Unsupervised).
— یادگیری نظارتی :
در این نوع، ما داده‌ای داریم که شامل ورودی‌ها و خروجی‌های متناظر با آن‌هاست. مثلاً، می‌توانیم تصاویری از گربه‌ها و سگ‌ها داشته باشیم و هر تصویر با برچسب “گربه” یا “سگ” مشخص شده‌است. الگوریتم سعی میکند تا از این داده‌ها یاد بگیرد و در آینده بتواند تصاویر جدید را به درستی طبقه‌بندی کند.
یادگیری بدون نظارت :
در اینجا، ما فقط داده‌های ورودی داریم و هیچ برچسبی وجود ندارد. هدف از این نوع یادگیری می‌تواند کشف الگوها، خوشه‌بندی یا تراکم داده‌ها باشد.
انواع هوش مصنوعی
هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس قابلیت‌ها و توانمندی‌های خود به چند دسته تقسیم شود. وقتی صحبت از طبقه‌بندی هوش مصنوعی مطرح می‌شود، یکی از رویکردهای موجود بر اساس “آراءل راسل و پیتر نورویگ” است، دو پژوهشگر برجسته در این زمینه. بر اساس این طبقه‌بندی، هوش مصنوعی به چهار نوع تقسیم می‌شود:
– ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines)
این نوع از هوش مصنوعی واکنشی است و فقط بر اساس داده‌های ورودی فعلی عمل میکند، بدون توجه به تجربیات گذشته.
این ماشین‌ها نمی‌توانند به تجربیات گذشته مراجعه کنند یا از آن‌ها یاد بگیرند.
– حافظه محدود (Limited Memory)
در این دسته، ماشین‌ها می‌توانند تجربیات گذشته را به مدت محدودی به خاطر بسپارند. تکنولوژی‌های موجود در واحدهای خودروهای خودران به این دسته از هوش مصنوعی تعلق دارند. این خودروها بر اساس تجربیات کوتاه مدت گذشته (مثلاً چند دقیقه یا چند ساعت پیش) تصمیم می‌گیرند.
– نظریه ذهن (Theory of Mind)
تا کنون هیچ سیستم هوش مصنوعی نتوانسته به این سطح از پیچیدگی دست یابد.
این سطح از هوش مصنوعی به مفهوم آن است که ماشین بتواند احساسات، اعتقادات، دانش و توانایی‌های دیگر موجودات زنده را درک کند و با آن‌ها تعامل داشته باشد.
– هوش مصنوعی خوداگاه (Self-aware AI)
در این دسته، ماشین‌ها خودآگاه هستند. این نوع از هوش مصنوعی نه تنها می‌تواند احساسات خود را درک کند، بلکه قادر به داشتن احساسات، نیازها، دانش و توانایی‌های خود است.
ما تا به حال هیچ سیستم هوش مصنوعی خوداگاه ندیده‌ایم و این همچنان یک موضوع علمی و فلسفی است.
این طبقه‌بندی به ما کمک میکند تا بهتر بفهمیم که چقدر هوش مصنوعی در حال حاضر پیشرفت کرده و چه چالش‌هایی هنوز پیش روی این حوزه وجود دارد
اهداف هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها اطلاق می‌شود که به کامپیوترها و ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا وظایفی را انجام دهند که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند. به زبان ساده، اهداف اصلی هوش مصنوعی به شرح زیر است:
– یادگیری (Learning) : از تجربیات یا داده‌ها یاد بگیرد و به تدریج بهبود یابد.
حل مسئله (Problem Solving) : با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها، مسائل مختلف را حل میکند.
تصمیم‌گیری (Decision Making) : قادر به تحلیل و تصمیم‌گیری در موقعیت‌های مختلف با استفاده از اطلاعات موجود است.
تشخیص الگوها (Pattern Recognition) : قابلیت تشخیص الگوها و ترندها در داده‌ها، مثل تشخیص چهره یا خواندن خط دست است.
تعامل با محیط (Interaction) : توانایی در تعامل با محیط اطراف، مانند ربات‌ها که می‌توانند با انسان‌ها یا محیط‌های فیزیکی تعامل داشته باشند.
مسائل انتقالی (Transfer Learning) : توانمندی در انتقال آنچه در یک مسئله یاد گرفته به مسائل دیگر است.