هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می کند؟ اطلاعات کامل

هوش مصنوعی یا Artificial intelligence که به صورت خلاصه ai به آن گفته می شود موضوع مقاله ماست.

هر کدام از ما تعریفی از هوش مصنوعی در ذهنمان نقش بسته شده. بعضی از ما با شنیدن واژه هوش مصنوعی یاد ربات ها می افتیم و بعضی به یاد کدنویسی و برنامه نویسی هوش مصنوعی و یکسری کد های عجیب و غریب.

قرار است در این مقاله تعریفی ساده از هوش مصنوعی ارائه کنیم. در مورد این صحبت کنیم که هوش مصنوعی چگونه کار میکند و شما را با زیر شاخه ها ai بیشتر آشنا کنیم.

 

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی در واقع ایجاد توانایی هایی برای ربات هاست تا بتوانند فعالیت هایی که انسان ها قادر به انجام آن هستند را انجام دهند. ایجاد این توانایی توسط کامپیوتر ها انجام می شود.

تا به الان هیچ رباتی نتوانسته تمام توانایی های یک انسان را داشته باشد. اما هوش مصنوعی درصدد این است تا ربات ها را تا جایی که می تواند به خصوصیات انسانی، نزدیک و نزدیک تر کند.

هوش مصنوعی و کاربرد آن معمولا به پروژه هایی نسبت داده می شود که آن پروژه خط فکری ای نزدیک به انسان را داشته باشد. مانند توانایی هایی از قبیل توانایی استدلال، کشف معنا، تعمیم یا یادگیری از تجربیات گذشته که این توانایی ها خاص انسان است.

هوش چیست؟

حتی ساده ترین رفتار های انسان به هوش او نسبت داده می شود اما این موضوع در مورد سایر موجودات زنده صدق نمی کند.

زنبور های حفار وقتی میخواهند همراه با غذا به لانه خود وارد شوند اول بررسی می کنند که آیا مهاجمی درون آن وجود دارد یا خیر و بعد غذا را به داخل می برند.

این رفتاری است که از یک حشره سر می زند اما هرگز به هوش انسانی یا چنین چیزی نسبت داده نمی شود.

روانشناسان عموماً هوش انسان را تنها با یک ویژگی مشخص نمی کنند، بلکه با ترکیبی از توانایی های متنوع این کار را بررسی می کنند.

تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی و به منظور دستیابی به توانایی های انسانی یا بهتر بگوییم هوش انسانی عمدتاً بر مؤلفه‌های زیر از هوش متمرکز شده است:

• یادگیری
• استدلال
• حل مسئله
• ادراک
• استفاده از زبان

هوش مصنوعی چگونه کار میکند

با توجه به اینکه کاربرد هوش مصنوعی در محصولات مختلف گسترش یافته است از آن جهت فروشندگان در تلاش برای تبلیغ نحوه استفاده محصولات و خدماتشان از هوش مصنوعی هستند.

که آنچه آن ها به عنوان کاربرد هوش مصنوعی در محصولات یا خدماتشان از آن یاد می کنند، اغلب کاربرد یکی از شاخه های هوش مصنوعی به عنوان ماشین لرنینگ است. در ادامه مقاله با زیرشاخه های هوش مصنوعی بیشتر آشنا می شوید.

به طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی با دریافت مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برچسب‌ گذاری‌ شده و این داده ها مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند.

و برای ایجاد همبستگی‌ و ساخت الگوها، و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده به کار گرفته می شوند.

به عنوان مثال، یک ربات چت که از نمونه‌های زیادی از چت‌های متنی استفاده می کند، تا بتواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند.

یا یک ابزار تشخیص تصویر می‌تواند با مرور میلیون‌ها مثال و تصویر، نحوه شناسایی و توصیف اشیاء در تصاویر را یاد بگیرد و بیاموزد.

به عنوان یک نکته تکمیلی از کاربرد هوش مصنوعی و اینکه بهتر درک کنید هوش مصنوعی چگونه کار می کند لازم است بدانید برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد.

• یادگیری
• استدلال
• اصلاح خود

فرآیند یادگیری:

فرآیندهای یادگیری این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر روی دستیابی به داده ها و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل این داده ها به اطلاعات عملی تمرکز دارد.

قوانین، که الگوریتم نامیده می شوند، دستورالعمل های گام به گام را برای دستگاه های محاسباتی برای نحوه تکمیل یک کار خاص ارائه می دهند.

فرآیند استدلال :

فرآیندهای استدلال این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به یک نتیجه دلخواه متمرکز است.

فرآیند خود اصلاحی :

فرآیندهای خود اصلاحی این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی برای تنظیم مداوم الگوریتم ها و اطمینان از ارائه دقیق ترین نتایج ممکن طراحی شده است.

نقطه ظهور و پیدایش هوش مصنوعی:

سال 1950 آلن تورینگ (Alan Mathison Turing) ریاضیدان نابغه‌ی انگلیسی، که به عنوان پدر علوم کامپیوتر و پدر هوش مصنوعی شناخته می شود، مقاله ای منتشر کرد به نام ماشین محاسبه و هوش (Computing Machinery and Intelligence)

این مقاله را می توان به عنوان نقطه شروع جدی هوش مصنوعی دانست. در این مقاله، تورینگ یک آزمایش جالبی را معرفی کرد که بعدا به آزمون تورینگ شهرت پیدا کرد.

آزمون تورینگ چیست؟

آزمون تورینگ به این صورت است که دو اتاق را در نظر بگیرید. درون یکی از این اتاق ها یک آدم واقعی نشسته و در دیگری یک کامپیوتر.

نفر سوم که داور این آزمایش است و کارش این است که از طریق پیام های متنی با این دو ارتباط برقرار کند.

 

این داور هیچ راه ارتباطی ای ندارد تا مشخص کند در کدام اتاق انسان نشسته و در اتاق دیگر کامپیوتر. و فقط از طریق پاسخ هایی که به داور می دهند باید این تشخیص را انجام دهد.

اگر این داور نتواند کامپیوتر را از آدم تشخیص دهد، آن وقت می‌توانیم نتیجه بگیریم که این کامپیوتر واقعا هوشمند است.

اگر هوش مصنوعی بتواند در شرایطی که انسان ها قرار دارند، قرار بگیرد و رفتاری مشابه با هوش طبیعی که متعلق به ما انسان هاست از خود نشان دهد، مثل یاد گرفتن، اطلاعات جمع آوری کردن و استنتاج کردن، آنگاه میتوانیم چنین نتیجه بگیریم که با هوشی برتر سروکار داریم.

هوش مصنوعی در حال حاضر یک شاخه‌ی علمی بزرگ است که فقط با  مهندسین کامپیوتر سروکار ندارد. هوش مصنوعی در ریاضیات، فلسفه، روانشناسی، زبان‌شناسی، حتی زیست‌شناسی و عصب‌شناسی هم نقش خیلی پررنگی دارد.

دو دسته کلی در هوش مصنوعی

به صورت کلی هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به صورت خلاصه A.I. به دو تا دسته‌ی کلی تقسیم می شود.

• هوش مصنوعی محدود یا Narrow AI 
• هوش مصنوعی عمومی یا General AI

هوش مصنوعی محدود یا Narrow AI

هوش مصنوعی محدود یا ضعیف، همان چیزی است که الان وجود دارد. یعنی هوش مصنوعی که درون کامپیوتر ها و گوشی های هوشمند ما هست.

یا دستیار های  مجازی مثل الکسا و سیری، یا خودروهای  هوشمند مثل تسلا که خودشان بدون راننده حرکت می‌کنند، یا ربات سوفیا که اول ویدیو دیدید. تمام این مثال ها نمونه هایی از هوش مصنوعی محدود هستند.

دلیلش این است که بر خلاف ما انسان ها توانایی های محدود تری دارند. و وظایفی مشخصی را می توانند یاد بگیرند و انجام دهند.

پس در واقع تمام نمونه‌های هوش مصنوعی که تاکنون ساخته شده، از نوع محدود هستند.

هوش مصنوعی عمومی یا General AI

هوش مصنوعی عمومی یا قوی، دیگر محدودیت های گفته شده در هوش مصنوعی محدود را ندارد. یعنی می‌تواند چندین وظیفه‌ی مختلف را یاد بگیرد و انجام دهد. و مانند ما انسان ها رفتاری منعطف داشته باشد.

 

ما هنوز نتوانسته ایم چنین هوشی را بسازیم. مشخص هم نیست چه زمانی موفق می شویم. ولی احتمالا خیلی از چنین هوشی دور نیستیم.

معروف‌ترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی

در بالا به یکی از مهم ترین و بیشتر شناخته شده ترین زیرشاخه های هوش مصنوعی به نام ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی اشاره کردیم که بعضا هم این دو باهم یکی در نظر گرفته می شود اما این طور نیست.

در ادامه به معرفی معروف ترین زیرشاخه های هوش مصنوعی می پردازیم.

1. یادگیری ماشینی
2. یادگیری عمیق
3. سیستم‌ های خبره
4. پردازش زبان طبیعی
5. رباتیک

یادگیری ماشینی

فرض کنید برنامه‌ی کامپیوتری بنویسیم که وقتی عکس سیب را به آن نشان دادیم بتواند تشخیص دهد که این عکس سیب است.

برای اینکار ایده ای که وجود دارد این است که تمام ویژگی ها و خصوصیات سیب را در برنامه تعریف کنیم. ویژگی هایی مثل شکل و اندازه، رنگ یا هر ویژگی دیگری که از سیب میشناسیم.

بعد از تعریف این ویژگی ها، هر بار عکس جدیدی که به برنامه نشان بدهیم، این برنامه عکس جدید را با تمام ویژگی هایی که در مورد سیب تعریف کرده ایم مقایسه می کند و اگر ویژگی های تعریف شده با عکس مطابقت داشت اعلام می کند که این تصویر مربوط به سیب است.

این روش چند ایراد دارد.

اول اینکه هر چقدر ویژگی‌ سیب‌ های مختلف را به برنامه اضافه کنیم باز هم ممکن است سیبی پیدا شود که ویژگی ای داشته باشد که قبلا آن را تعریف نکرده ایم.

که باعث اختلال در شناخت برنامه می شود.

ایراد بعدی که در این روش وجود دارد این است که نوشتن تمام ویژگی های یک شی کار دشوار و زمان بری است.

برای برطرف کردن این ایرادات و محدودیت ها ما از مفهومی به اسم یادگیری ماشینی یا ماشین لرنینگ استفاده می کنیم.

در این روش برنامه به کمک یادگیری ماشین تصویر تعداد زیادی از سیب ها را بررسی می کند و به کمک الگوریتم هایی که دارد یاد می گیرد که سیب های بعدی را چطور تشخیص دهد.

یادگیری ماشینی جزو اصلی‌ ترین بخش های هوش مصنوعی است. ماشینی که می تواند از داده‌هایی که به آن می دهیم، یاد بگیرد.

در واقع می توان گفت که با یادگیری ماشین اولین قدم را به سمت هوشمند شدن برداشته ایم.

یادگیری عمیق

وقتی که پای داده‌های خیلی بزرگ و پیچیده به وسط می آید. یادگیری ماشینی به یادگیری عمیق تبدیل می شود.

در یادگیری عمیق از روش خاصی به نام شبکه‌های عصبی استفاده می شود. برای اینکه ماشین بتواند از داده‌های پیچیده‌ای که به آن داده ایم اطلاعات جدیدی یاد بگیرد.

شبکه‌ های عصبی خودش یک بحث بزرگ و تخصصی ای است.

که اینجا نیازی نیست از جزییاتش چیزی بدانیم. فقط در همین حد بدانید که شبکه های عصبی به الگوریتم‌ها و روش‌هایی گفته می شود که از طرز کار نورون های مغز انسان الهام گرفته شده اند.

در شبکه های عصبی با کدهای کامپیوتری سروکار داریم که طرز کارشان مشابه نورون های مغز انسان است.

این شبکه ها به همدیگر متصل می شوند و شبکه‌ای از نورون های مصنوعی را به بوجود می آورند. مثل مغز ما که توانایی یادگیری را دارد.

فناوری دیپ فیک یا جعل عمیق:

یکی از کاربرد های عجیب یادگیری عمیق، فناوری دیپ‌فیک یا جعل عمیق است که سروصدای زیادی را به پا کرد. با استفاده از این فناوری می توان عکس ها و فیلم های جعلی از انسان ها ساخت که خیلی به چهره واقعی آن ها نزدیک هستند.

آن قدر واقعی که از نظر خیلی از افراد باید جلوی این فناوری گرفته شود چون باعث نقض حریم شخصی افراد می شود.

پس اگر روزی از خودتان ویدئویی دیدید که در آن حرف هایی گفته اید که روحتان از آن بی خبر بود اصلا تعجب نکنید این کار هوش مصنوعی است.

یا مثلا وب سایتی به آدرس thispersondoesnotexist.com وجود دارد که هربار که آن را رفرش می کنید چهره ای را به شما نشان می دهد که اصلا وجود ندارد و توسط هوش مصنوعی ساخته شده است.

سیستم‌ های خبره

سیستم‌ های خبره یا سیستم‌ های متخصص، در واقع برنامه‌ های کامپیوتری هستند که نقش انسانی که در یک زمینه‌ خاص تخصص دارد را برای ما بازی می‌ کنند.

احتمالا برای شما پیش آمده باشد که اینترنت خانگی شما از کار افتاده، و برای حل مشکل با پشتیبان تماس گرفته باشید.

در این مرحله پشتیبان از شما سوالاتی می پرسد تا قدم به قدم به حل مشکل اینترنت شما کمک کند. و با توجه به جواب هایی که از شما می شنود مشکل را تشخیص می دهد.

مثلا سوال می کند که چراغ اینترنت مودم شما روشن است یا خیر؟ اگر روشن نیست پس کابل تلفن شما قطع است و اگر روشن باشد مشکل جای دیگری است.

در واقع پشت همه این سوالات منطق if…then هست، اگر این درست بود، این اتفاق بیفتد، در غیر این صورت، آن یکی اتفاق .

حالا اگر ما تمام دانش پشتیبان اینترنت را به صورت یک برنامه کامپیوتری بنویسیم که بتواند با پرسیدن سوالات مختلف از کاربر تشخیص دهد ایراد کجاست و آن را برطرف کند توانسته ایم یک سیستم خبره ایجاد کنیم.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یا NLP  به تعامل بین انسان و کامپیوتر مربوط می شود. یعنی کامپیوتر یا ربات می تواند با استفاده از این ابزار، زبان طبیعی ما انسان ها را متوجه شود.

پردازش زبان طبیعی تا حد خیلی خوبی پیشرفته کرده اما هنوز ایراداتی دارد.

مثلا دستیاران مجازی مثل سیری و الکسا با وجود اینکه بسیاری از حرف های ما را متوجه می شوند اما هنوز نمی توانند صددرصد صحبت های یک انسان را درک کنند.

رباتیک

رباتیک خودش یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی است. اما در ذهن خیلی از ما، ربات ها به عنوان نمونه‌ های اصلی از هوش مصنوعی نقش بسته اند، اما اینطور نیست.

وقتی صحبت از هوشمندی و هوش مصنوعی می شود، بیشتر از اینکه به یک برنامه‌ی کامپیوتری با کد های عجیب و غریب فکر کنیم، به یک ربات انسان‌ نمای هوشمند فکر می کنیم.

یک ربات می تواند تعداد زیادی از شاخه‌های هوش مصنوعی را در خودش جا داده باشد. از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی گرفته تا بینایی ماشین و …

در کنار این موارد از ابزارهای مکانیکی برای حرکت و جابجایی و انجام دادن کارهایی که به آن محول می شود، استفاده می کند.

آیا هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ یکی هستند؟

خیر. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یکسان نیستند اما ارتباط خیلی نزدیکی با هم دارند.

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ در واقع آموزش کامپیوتر، از طریق داده هایی که خودش دریافت می کند است.

یادگیری ماشین به کامپیوترها کمک می کند تا به هوش مصنوعی دست یابند.

کاربردهای هوش مصنوعی

از دهه 1940 تا الان اینطور نشان داده می شود که می توانیم رایانه ها را برای امور پیچیده ای و گاها نزدیک به توانایی های انسان برنامه ریزی کنیم.

اما با وجود پیشرفت های گسترده در امور رایانه ها انجام گرفته، هنوز نتوانسته ایم انعطاف پذیری انسان را در انجام امور مختلف به کمک هوش مصنوعی داشته باشیم.

از طرفی دیگر هوش مصنوعی در انجام توانایی های خاص، که نیاز به تخصص های انسانی دارد از جمله در زمینه کاربرد های پزشکی، کاربرد آن در موتور های جست و جو و کاربرد هوش مصنوعی در سیستم تشخیص صدا و تشخیص دست خط، دست یافته است.

کاربردهای خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.

هوش مصنوعی توانسته است راه خود را در میان مشاغل و حرفه های مختلف باز کند و در اینجا به نه مورد از کاربرد هوش مصنوعی در حرفه های مختلف اشاره می کنیم.

کاربرد در پزشکی و سلامتی

کاربرد و استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی و پزشکی جزو بزرگترین لازمه ها  به منظور بهبود نتایج بیمار و کاهش هزینه ها است.

شرکت‌ها از یادگیری ماشینی برای تشخیص بهتر بیماری و درمان سریع‌تر استفاده می‌کنند. یکی از شناخته شده ترین فناوری های مراقبت های بهداشتیIBM Watson است.

این فناوری زبان طبیعی را می فهمد و می تواند به سوالاتی که از آن پرسیده می شود پاسخ دهد. این سیستم داده‌های بیمار و سایر منابع داده‌های موجود را استخراج می‌کند تا یک فرضیه را تشکیل دهد، که سپس با یک طرح امتیازدهی، از فرضیه مربوطه اطمینان حاصل می کند و نتیجه نهایی را صادر می کند.

سایر برنامه های کاربردی هوش مصنوعی شامل استفاده از دستیاران سلامت مجازی آنلاین و چت بات ها برای کمک به بیماران و مشتریان مراقبت های بهداشتی برای یافتن اطلاعات پزشکی، برنامه ریزی قرار ملاقات، درک فرآیند صورتحساب و تکمیل سایر فرآیندهای اداری است.

مجموعه ای از فناوری های هوش مصنوعی نیز برای پیش بینی، مبارزه و درک بیماری های همه گیر مانند COVID-19 استفاده می شود.

کاربرد در تجارت و کسب و کار

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال ادغام با پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) هستند تا اطلاعاتی را در مورد نحوه ارائه خدمات بهتر به مشتریان کشف کنند.

همچنین چت بات ها برای ارائه خدمات فوری به مشتریان در وب سایت ها قرار داده شده اند. اتوماسیون موقعیت های شغلی نیز به موضوعی در میان دانشگاهیان و تحلیل گران فناوری اطلاعات تبدیل شده است.

کاربرد در صنعت آموزش

هوش مصنوعی می تواند فرآیند نمره دهی را خودکار کند و به مربیان زمان بیشتری بدهد. می تواند دانش آموزان را ارزیابی کند و با نیازهای آنها سازگار شود و به آنها کمک کند تا با سرعت خودشان کار کنند.

هوش مصنوعی به مربیان و دبیران کمک می کند تا حمایت بیشتر از دانش آموزان به عمل بیاورند و از اینکه دانش آموزان در مسیر درست خود هستند اطمینان حاصل کنند.

هوش مصنوعی جدیدا مکان و نحوه یادگیری دانش آموزان را تغییر داده و شاید جایگزینی برای برخی از معلمان شود.

کاربرد در امور مالی

کاربرد هوش مصنوعی در برنامه های مالی شخصی عملا فعالیت خیلی از موسسات مالی را مختل می کند.

این برنامه ها که از هوش مصنوعی در آن ها استفاده شده اطلاعات مالی اشخاص را جمع آوری می کند و به آن ها مشاوره مالی می دهند.

برنامه های دیگری مانند IBM Watson در فرآیند خرید خانه به کار گرفته شده است. امروزه نرم افزار هوش مصنوعی بیشتر معاملات را در وال استریت آمریکا انجام می دهند.

کاربرد در امور قانونی

روند کشف و غربال کردن اسناد در امور قانونی اغلب برای انسان طاقت فرسا است.

استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به خودکارسازی فرآیندهای پر زحمت صنعت قانونی باعث صرفه جویی در زمان و بهبود خدمات مشتری می شود.

شرکت‌های حقوقی از یادگیری ماشین برای توصیف داده‌ها و پیش‌بینی نتایج و همچنین بینایی کامپیوتری برای طبقه‌بندی و استخراج اطلاعات از اسناد و پردازش زبان طبیعی برای تفسیر درخواست‌های اطلاعات، استفاده می‌کنند.

کاربرد در تولید

فعالیت های تولیدی در ترکیب روبات ها در جریان کار پیشرو بوده اند.

برای مثال، استفاده از ربات‌های صنعتی برای انجام وظایفی مشخصی در تولیدات صنعتی به وفور دیده می شود.

روبات‌های کوچک‌تر و چند وظیفه‌ای که با انسان‌ها همکاری می‌کنند و مسئولیت بخش‌های بیشتری از کار را در انبارها، طبقات کارخانه‌ها را بر عهده می‌گیرند.

کاربرد در بانکداری

بانک ها با موفقیت از چت بات ها استفاده می کنند تا مشتریان خود را از خدمات و پیشنهادات خود آگاه کنند. در این بین مشتریان  تراکنش هایی را انجام دهند که نیازی به دخالت انسانی ندارند.

دستیارهای مجازی هوش مصنوعی برای بهبود و کاهش هزینه های مربوط به رعایت مقررات بانکی استفاده می شود.

سازمان‌های بانکی همچنین از هوش مصنوعی برای بهبود تصمیم‌گیری برای وام‌ها و تعیین محدودیت‌های اعتباری و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند.

کاربرد در حمل و نقل

علاوه بر نقش اساسی هوش مصنوعی در به کار انداختن وسایل نقلیه خودران، فناوری‌های هوش مصنوعی در حمل‌ونقل برای مدیریت ترافیک، پیش‌بینی تأخیر پرواز ها و ایمن‌تر و کارآمدتر کردن کشتی‌های اقیانوسی استفاده می‌شود.

کاربرد در امنیت

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در صدر فهرست کلیدواژه‌هایی هستند که امروزه فروشندگان تجهیزات امنیتی برای متمایز کردن پیشنهادات خود از آن استفاده می‌کنند.

سازمان‌ها از یادگیری ماشین در نرم‌افزار مدیریت رویداد و اطلاعات امنیتی (SIEM) و حوزه‌های مرتبط برای شناسایی ناهنجاری‌ها و شناسایی فعالیت‌های مشکوک که نشان‌دهنده تهدید هستند، استفاده می‌کنند.

با تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از منطق برای شناسایی شباهت‌ها به کدهای مخرب شناخته شده، هوش مصنوعی می‌تواند هشدار حملات جدید و در حال ظهور را خیلی زودتر از کارکنان انسانی و فناوری قبلی ارائه دهد.

این فناوری در حال رشد (ai) نقش بزرگی در کمک به سازمان‌ها برای مقابله با حملات سایبری ایفا می‌کند.

کاربرد در موتور های جست و جو

همان طور که گفتیم هوش مصنوعی می تواند از داده هایی که دریافت می کند خودش را اصلاح کند و آموزش ببیند.

اما موتور های جست و جو که در صدر آن ها گوگل وجود دارد چگونه از این فناوری برای بهینه کردن نتایج استفاده کرده اند؟

امروزه بهینه سازی نتایج جست و جو توسط سیستم هایی که انسان ها بر آن ها نظارت داشته باشند، امکان پذیر نیست.

چرا که میلیون ها داده و جست و جو توسط کاربران انجام می شود. این جاست که هوش مصنوعی (AI) به منظور درک پرسش‌ های کاربران، رتبه‌ بندی نتایج و فیلتر کردن محتوا وارد عمل می شود.

هوش مصنوعی به کمک داده هایی که خود کاربران در موتور های جست و جو وارد می کنند به طور مرتب مرتبط ترین نتایج را به نمایش می گذارد.

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

شبکه‌های عصبی مصنوعی و فناوری‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق به سرعت در حال تکامل هستند.

در درجه اول به این دلیل که هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده‌ها را بسیار سریع‌تر پردازش می‌کند و پیش‌بینی‌ها را دقیق‌تر از آنچه که انسان ممکن است، انجام می‌دهد.

اگر بخواهیم داده های عظیمی که روزانه تولید می شوند را توسط یک سیستم انسانی تجزیه و تحلیل کنیم، امکان اینکار توسط انسان به علت حجم بالای داده ها میسر نخواهد شد.

این در حالی است که برنامه های کاربردی هوش مصنوعی که از یادگیری ماشین استفاده می کنند، می توانند آن داده ها را گرفته و به سرعت آن ها را به اطلاعات عملی تبدیل کنند.

در زمان نگارش این مقاله، عیب اصلی استفاده از هوش مصنوعی این است که پردازش مقادیر زیادی از داده‌های مورد نیاز برنامه‌نویسی هوش مصنوعی هزینه بردار است و هزینه زیادی دارد.

مزیا:

• برای مشاغل با جزییات زیاد خوب است.
• کاهش زمان برای کارهایی که داده های زیادی در خود دارد.

معایب:

• هزینه بردار و گران است.
• نیاز به دانش تخصصی و فنی دارد.

چرا هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

هوش مصنوعی در آینده از این جهت اهمیت دارد و اهمیت بیشتری پیدا میکند که می تواند راهکار ها یا بینش های جدیدی در مورد سازمان ها وشرکت ها به آن ها ارائه کند که قبلا در مورد این راهکارها به منظور بهبود عملکرد خود غافل بودند.

به ویژه در ارتباط با یکسری از کارهایی که تکراری اند و جزییات محور هستند مانند اطمینان از پر شدن یکسری از فیلد های اطلاعاتی که هوش مصنوعی این مدل کارها را در شرکت ها و سازمان ها به سرعت و خطای کمتری نسبت به انسان ها انجام می دهد.

هوش مصنوعی در این موارد می تواند به بهبود فوق سریع عملکرد شرکت ها و سازمان ها کمک زیادی کند و دری برای فرصت های تجاری جدید برای آن ها باز کند.

هوش مصنوعی در شرکت های برتر

امروزه شرکت آنلاین تاکسی رانی اوبر با اتصال شبکه ای از تاکسی ها به هم و استفاده از هوش مصنوعی به یکی از بزرگترین شرکت های پیشرفته جهان تبدیل شده است.

این شرکت از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیچیده ای برای پیش‌بینی اینکه چه زمانی افراد احتمالاً در مناطق خاصی نیاز به تاکسی دارند، استفاده می‌کند.

و کمک می‌کند تا رانندگان پیش از نیاز مسافر، در مسیر مورد نظر حرکت کنند و از قبل آنجا حاضر باشند.

به عنوان مثالی دیگر، گوگل با استفاده از یادگیری ماشینی برای درک نحوه استفاده مردم از خدمات و سپس بهبود آنها، به یکی از بزرگترین بازیگران برای طیف وسیعی از خدمات آنلاین تبدیل شده است.

در سال 2017 ساندرا پیچای مدیرعامل این شرکت، اعلام کرد که گوگل به عنوان اولین شرکت در زمینه هوش مصنوعی فعالیت کرده است.

لازم است بدانید که بزرگ‌ترین و موفق‌ترین شرکت‌های امروزی از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد خود و کسب مزیت نسبت به رقبای خود استفاده کرده‌اند.

استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی:

در حالی که هوش مصنوعی عملکرد های جدیدی را برای مشاغل مختلف فراهم می کند، استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی سوالات اخلاقی زیادی را به وجود می آورد چرا که خوب یا بد یک سیستم هوش مصنوعی آنچه را که قبلا یاد گرفته است، تقویت می کند.

این مورد می‌تواند مشکل‌ساز شود زیرا الگوریتم‌های یادگیری ماشین، که زیربنای بسیاری از پیشرفته‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی هستند، به اندازه داده‌هایی که مورد استفاده قرار می گیرند، هوشمند هستند.

از آنجایی که این داده ها توسط انسان به سیستم هوش مصنوعی داده می شود و برنامه آموزش می بیند و داده ها ارتقا پیدا می کند پتانسیل سوگیری یادگیری ماشینی فراهم می شود و باید به دقت نظارت شود.

هرکسی که به دنبال استفاده از یادگیری ماشینی به عنوان بخشی از سیستم‌های در حال تولید در دنیای واقعی است، باید اصول اخلاقی را در فرآیندهای آموزشی هوش مصنوعی خود لحاظ کند و سعی کند از سوگیری جلوگیری کند.

این امر به ویژه هنگام استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی که ذاتاً در برنامه‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های متخاصم تولیدی (GAN) غیرقابل توضیح هستند، صادق است.

توضیح پذیری یک مانع بالقوه برای استفاده از هوش مصنوعی در صنایعی است که تحت شرایط سخت انطباق مقرراتی کار می کنند.

یک سیستم هوش مصنوعی امن چه ویژگی هایی باید داشته باشد؟

در تصویر زیر به صورت نمودار وظایف یک سیستم هوش مصنوعی امن مورد بررسی قرار گرفته است.

در واقع ما وقتی به یک سیستم هوش مصنوعی امن می گوییم که تمام مولفه های زیر را داشته باشد.

با وجود خطرات احتمالی، در حال حاضر مقررات کمی برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی وجود دارد، و در مواردی که قوانین وجود دارد، معمولاً به طور غیرمستقیم به هوش مصنوعی مربوط می‌شود.

هوش مصنوعی چه خطراتی دارد

 

جمع بندی

هوش مصنوعی با پیشرفت سریع و تکاملی که به وسیله الگوریتم های یادگیری ماشین ایجاد کرده، به طور گسترده ای زندگی بشر را فراخواهد گرفت.

این مقاله به این دلیل نگارش شده که اولا شما را با زیرشاخه ها هوش مصنوعی و مفهوم و ماهیت هوش مصنوعی بیشتر آشنا کنیم.

دوما اطلاعاتی در مورد یک سیستم هوش مصنوعی امن و هشدارهایی راجع به اینکه اگر از یک سیستم امن استفاده نکنید، به شما داده باشیم.

اگر قصد دارید در زمینه هوش مصنوعی فعالیت کنید یادتان نرود که در طراحی یک سیستم امن کوتاهی نکنید.