کاربردهای هوش مصنوعی چیست و چگونه عمل میکند ؟

هوش مصنوعی چیست ؟

هوش مصنوعی یعنی هوش ماشین‌ها! این موضوع یکی از شاخه‌های علوم کامپیوتر است که هدفش ارائه راه‌حل‌های الگوریتمی برای ایجاد هوش در ماشین‌هاست. اما این توضیح کافی نیست. ابتدا باید بفهمیم هوش یعنی چه، و بعد درباره ماشین‌ها صحبت کنیم:

استدلال، منطق و تصمیم‌گیری، توانایی‌هایی هستند که شما با آنها عقل و هوش خود را به کار می‌برید. بنابراین شما دست‌کم یک فرد باهوش هستید. اگر بتوانیم این توانایی‌ها را در کامپیوترها پیاده‌سازی کنیم، به یک ماشین هوشمند می‌رسیم! به همین سادگی… اما موضوعات دیگری هم در تعریف هوش وجود دارند که دانستن آنها اهمیت دارد. در واقع، بحث درباره هوش و هوش مصنوعی تنها مختص به زمان ما و قرن 21 نیست، بلکه از سال 1950 به طور جدی مطرح شده است.

تاریخچه هوش مصنوعی

اصطلاح هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) برای نخستین بار در سال 1956 به میان آمد، اما امروز هوش مصنوعی به خاطر افزایش داده‌ها، الگوریتم‌های پیشرفته و قدرت بیشتر کامپیوترها بسیار رایج‌تر شده است.

تحقیقات اولیه در زمینه هوش مصنوعی در دهه 1950 بیشتر درباره حل مسائل و روش‌های نمادین بود. در دهه 1960، وزارت دفاع آمریکا به این حوزه علاقه‌مند شد و شروع به آموزش کامپیوترها برای تقلید از استدلال انسانی نمود. به عنوان مثال، آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (DARPA) در دهه 1970 پروژه‌هایی برای نقشه‌برداری خیابانی انجام داد. DARPA در سال 2003 دستیاران شخصی هوشمند را تولید کرد، خیلی قبل از اینکه سیری، الکسا و کورتانا به عموم مردم معرفی شوند.

این تلاش‌های اولیه زمینه‌ساز اتوماسیون و استدلال رسمی است که اکنون در کامپیوترها دیده می‌شود و شامل سیستم‌های پشتیبانی از تصمیم‌گیری و سیستم‌های جستجوی هوشمند است که می‌توانند برای تقویت قابلیت‌های انسان طراحی شوند.

با اینکه فیلم‌های هالیوودی و رمان‌های علمی تخیلی هوش مصنوعی را به شکل ربات‌های انسان‌نما که می‌خواهند دنیا را تسخیر کنند به تصویر می‌کشند، ولی روند فعلی پیشرفت‌های تکنولوژی هوش مصنوعی آنقدرها هم ترسناک و تا این حد هوشمند نیست. در واقع، هوش مصنوعی در همه صنایع مزایای ویژه‌ای ارائه می‌دهد.

علت اهمیت هوش مصنوعی چیست؟

1. هوش مصنوعی یادگیری مکرر و کشف از طریق داده‌ها را به شیوه‌ای خودکار انجام می‌دهد. اما هوش مصنوعی با اتوماسیون رباتیک که بر اساس سخت‌افزار عمل می‌کند متفاوت است. به جای اینکه کارهای فیزیکی را خودکار کند، هوش مصنوعی کارهای کامپیوتری، گسترده و تکراری را به صورت قابل‌اعتماد و بدون خستگی انجام می‌دهد. برای این نوع اتوماسیون، هنوز نیاز به تحقیق و بررسی توسط انسان برای راه‌اندازی سیستم و پرسیدن سوالات مناسب وجود دارد.
2. هوش مصنوعی هوش را به محصولات موجود اضافه می‌کند. در بیشتر موارد، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار مستقل فروخته نمی‌شود. در عوض، محصولاتی که اکنون از آن‌ها استفاده می‌کنید با توانایی‌های هوش مصنوعی بهبود می‌یابند، مانند اضافه شدن سیری به نسل جدید محصولات اپل. اتوماسیون، پلتفرم‌های گفت‌وگویی، ربات‌ها و ماشین‌های هوشمند می‌توانند با استفاده از حجم زیادی از داده‌ها به بهبود بسیاری از تکنولوژی‌ها در خانه و محیط کار، از امنیت گرفته تا تحلیل سرمایه‌گذاری، کمک کنند.
3. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری مداوم متناسب می‌شود تا داده‌ها بتوانند برنامه‌نویسی را انجام دهند. هوش مصنوعی ساختار و ترتیب داده‌ها را پیدا می‌کند تا الگوریتم یک مهارت خاص را به دست آورد: الگوریتم به یک دسته‌بندی‌کننده یا یک پیش‌بینی‌کننده تبدیل می‌شود. بنابراین، همانطور که الگوریتم می‌تواند نحوه بازی شطرنج را یاد بگیرد، می‌تواند یاد بگیرد که چه محصولی را بعدا در یک محیط آنلاین پیشنهاد دهد. و این مدل‌ها وقتی که داده‌های جدید دریافت می‌کنند، تطابق می‌یابند. پس، انتشار یک تکنیک هوش مصنوعی است که امکان تطابق مدل را از طریق آموزش و داده‌های جدید فراهم می‌آورد، حتی زمانی که پاسخ کاملاً درست نیست.
4. هوش مصنوعی داده‌های بیشتری و به‌صورت عمیق‌تر را…

“““html
را با استفاده از شبکه های عصبی که لایه های مخفی زیاد دارند، تحلیل می کند. ساختن یک سیستم شناسایی تقلب و تخلف با پنج لایه پنهان، تا چند سال پیش ممکن نبود. اما حالا به خاطر قدرت فوق‌العاده کامپیوترها و داده‌های کلان، این وضعیت تغییر کرده است. برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، به حجم زیادی از داده‌ها نیاز داریم، چرا که این مدل‌ها یادگیری‌شان را مستقیماً از داده‌ها انجام می‌دهند. هرچه داده‌های بیشتری به آنها ارائه دهید، نتایج دقیق‌تری خواهید گرفت.

5. هوش مصنوعی از طریق شبکه‌های عصبی عمیق به دقتی فوق‌العاده می‌رسد، چیزی که در گذشته ممکن نبود. به عنوان مثال، تعامل شما با الکسا، جستجو در گوگل و تصاویر گوگل همه بر اساس یادگیری عمیق هستند – و هرچه بیشتر از آنها استفاده کنیم، دقیق‌تر می‌شوند. در زمینه پزشکی، تکنیک‌های هوش مصنوعی که از یادگیری عمیق ناشی می‌شوند، برای تشخیص سرطان در تصاویر MRI با همان دقت پزشکان رادیولوژیست های با تجربه قابل استفاده‌اند.
6. هوش مصنوعی بیشترین استفاده را از داده‌ها می‌کند. وقتی الگوریتم‌ها خودآموز هستند، داده‌ها به یک دارایی ارزشمند تبدیل می‌شوند. پاسخ‌ها در داده‌ها موجود هستند؛ تنها کافی است که هوش مصنوعی را به کار بگیرید تا آنها را استخراج کنید. حالا که نقش داده‌ها بیشتر از همیشه شده است، این کار می‌تواند یک مزیت رقابتی ایجاد کند. اگر بهترین داده‌ها را در یک صنعت رقابتی داشته باشید، حتی اگر همه تکنیک‌های مشابهی را به کار ببرند، پیروزی از آن داده‌های برتر خواهد بود.

کاربردهای مختلف هوش مصنوعی (AI)

همه صنایع به قابلیت‌های هوش مصنوعی نیاز دارند – به ویژه سیستم‌های پاسخ به سوالات که می‌توانند در مشاوره‌های حقوقی، جستجو برای حق امتیاز (پتنت)، هشدار درباره خطرات و تحقیقات پزشکی مورد استفاده قرار گیرند. دیگر کاربردهای هوش مصنوعی شامل:

سلامت

ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند قرائت‌های اشعه ایکس و خدمات پزشکی شخصی‌سازی شده را ارائه دهند. دستیاران سلامت شخصی می‌توانند به شما کمک کنند که داروهایتان را به یاد داشته باشید، ورزش کنید یا به تغذیه سالم‌تر برسید.

تولید

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های اینترنت اشیاء کارخانه را تحلیل کند، زیرا از تجهیزات متصل برای پیش‌بینی بار و درخواست‌های مورد انتظار استفاده می‌کند. این پیش‌بینی‌ها با یک نوع خاص از شبکه یادگیری عمیق به نام شبکه‌های مکرر انجام می‌شود که برای داده‌های توالی‌دار مناسب است.

خرده‌فروشی

هوش مصنوعی امکانات خرید آنلاین را بهبود می‌بخشد که به مشتری مشاوره شخصی می‌دهد و درباره گزینه‌های مختلف خرید با او صحبت می‌کند. فناوری‌های چیدمان سایت و مدیریت موجودی نیز با استفاده از هوش مصنوعی بهبود می‌یابند.

ورزش

از هوش مصنوعی برای ثبت‌نام تصاویر بازی‌های ویدیویی و ارائه گزارش‌هایی که به مربیان کمک می‌کند تا نحوه بهبود بازی، از جمله موقعیت‌های میدانی و استراتژی را بهتر سازماندهی کنند، استفاده می‌شود.

هوش مصنوعی چگونه عمل می‌کند؟

هوش مصنوعی با ترکیب حجم بزرگی از داده‌ها با الگوریتم‌های هوشمند و پردازش سریع و مکرر کار می‌کند، تا نرم‌افزار بتواند به صورت خودکار از الگوها یا توانایی‌های موجود در داده‌ها یاد بگیرد. هوش مصنوعی شامل مجموعه بزرگی از مطالعات است که شامل تئوری‌ها، روش‌ها و فناوری‌های مختلف و همچنین زمینه‌های اصلی زیر می‌شود:

1. یادگیری ماشین مدلسازی تحلیلی را به صورت خودکار انجام می‌دهد.
2. یک شبکه عصبی نوعی از یادگیری ماشین است که از واحدهای متصل به هم (مانند نورون‌ها) تشکیل شده و اطلاعات را با پاسخ دادن به ورودی‌های خارجی و تقویت اطلاعات هر واحد پردازش می‌کند.
3. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی بزرگ با لایه‌های متعدد از واحدهای پردازش استفاده می‌کند و از پیشرفت‌های در قدرت محاسباتی و بهبود تکنیک‌های آموزشی برای یادگیری الگوهای پیچیده در حجم بالای داده‌ها استفاده می‌کند.
4. رایانش شناختی زمینه‌ای از هوش مصنوعی است که بر روی تعامل طبیعی انسان با ماشین‌ها تمرکز دارد.
5. بینایی کامپیوتری با شناسایی الگو و یادگیری عمیق قصد دارد تا به ماشین‌ها توانایی دیدن و شناختن اشیا را بدهد.

“““html
تشخیص اینکه در یک تصویر یا ویدئو چه چیزی وجود دارد، از دیگر توانمندی‌های هوش مصنوعی است.

6. پردازش زبان طبیعی (NLP) به کامپیوترها کمک می‌کند تا زبان انسان را تحلیل کنند، بفهمند و تولید کنند، از جمله گفتار.

چند تکنولوژی نیز وجود دارد که به هوش مصنوعی کمک می‌کنند:

1. پردازنده‌های گرافیکی نقش بسیار مهمی در هوش مصنوعی دارند، زیرا قدرت محاسباتی بالایی را برای پردازش‌های مکرر فراهم می‌کنند.
2. اینترنت اشیاء اطلاعات زیادی از دستگاه‌های متصل به هم تولید می‌کند که بیشتر آنها هنوز تحلیل نشده‌اند.
3. الگوریتم‌های پیشرفته به طور مداوم در حال توسعه و ترکیب به روش‌های جدید هستند تا داده‌ها سریع‌تر و در سطوح مختلف تحلیل شوند.
4. APIها و رابط‌های پردازش برنامه بسته‌های کدی هستند که می‌توانند به نرم‌افزارها و محصولات موجود قابلیت‌های هوش مصنوعی اضافه کنند.

به طور خلاصه، هدف هوش مصنوعی این است که نرم‌افزاری ارائه دهد که بتواند بر اساس ورودی‌ها استدلال کند و خروجی‌ها را توضیح دهد. هوش مصنوعی امکان تعاملات شبیه به انسان با نرم‌افزار را فراهم می‌آورد و در تصمیم‌گیری برای کارهای خاص کمک می‌کند، اما هرگز نمی‌تواند جایگزین انسان‌ها شود – و به زودی هم جایگزین آنها نخواهد شد.