هوش مصنوعی AI چیست؟

هوش مصنوعی AI یکی از داغ‌ترین موضوعات این روزها در دنیای تکنولوژی می‌باشد که توانسته با کارایی بالای خود، بسیاری از خلاء‌های موجود در فضای کسب و کار و حتی زندگی شخصی افراد را پوشش دهد. پیشرفت سریع در فناوری هوش مصنوعی باعث تغییر شکل صنایع مختلف و تغییر روش زندگی شخصی و کاری ما می‌شود. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، احتمالاً فرصت‌ها و چالش‌های هیجان انگیزی را برای جامعه به همراه خواهد داشت. در این مقاله از ویرا به انواع و جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی می‌پردازیم تا بیشتر با آن آشنا شوید.

تایید شده توسط ویرا

هوش مصنوعی AI چیست؟

وقتی اصطلاح هوش مصنوعی را می‌شنوید، آنچه اغلب به ذهن خطور می‌کند ربات‌ها یا دستگاه‌های پیشرفته هستند. زیرا هوش مصنوعی به طور گسترده در فیلم‌های علمی‌ تخیلی به شکل ربات به تصویر کشیده شده‌است. با این حال، در دنیای واقعی، خارج از قلمرو‌ هالیوود و داستان‌های تخیلی، هوش مصنوعی معنای دیگری دارد و باعث تغییر در سبک زندگی شده‌است.

هوش مصنوعی به زبان ساده یک حوزه گسترده در علوم کامپیوتر است که تکنیک‌ها و رویکردهای مختلفی را در بر می‌گیرد، هدف کلی هوش مصنوعی ai این است که رایانه‌ها را قادر به انجام وظایفی کند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند؛ این وظایف مانند یادگیری، حل مسئله، استدلال و تصمیم گیری است.

برای دستیابی به این توانایی‌ها، هوش مصنوعی به شدت به داده‌ها متکی است. در دسترس بودن حجم وسیعی از داده‌ها برای سیستم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری، پیش‌بینی‌های دقیق و انجام وظایف با سطح بالای کیفیت، بسیار مهم می‌باشد.

تعریف ساده هوش مصنوعی

هوش مصنوعی ai را می‌توان با تجزیه اجزای آن درک کرد. «مصنوعی» به چیزی اطلاق میشود که به جای اینکه به طور طبیعی اتفاق بیفتد، توسط انسان ایجاد یا ساخته شده‌است. «هوش» نیز به توانایی تفکر، استدلال و آموختن از تجربیات اشاره دارد.
هوش مصنوعی به توسعه و اجرای فناوری‌هایی اشاره دارد که هدفشان تقلید یا تکرار هوش انسانی در ماشین‌ها یا سیستم‌های کامپیوتری است. این سیستم‌ها برای انجام کارهایی طراحی شده‌اند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند؛ مانند حل مسئله، تصمیم گیری، تشخیص الگو، درک زبان و یادگیری از داده‌ها.

وقتی انسان‌ها مسائلی را یاد می‌گیرند، اطلاعاتی را در مغز خود ذخیره می‌کنند که بعداً از آن برای تصمیم گیری هوشمندانه‌ استفاده خواهند کرد. به طور مشابه، این فرآیند در حوزه ماشین‌ها و هوش مصنوعی هم وجود دارد. هوش مصنوعی نیز باید مرحله یادگیری را طی کند. آنها از طریق الگوریتم‌ها و داده‌ها برای کسب دانش و انتخاب آگاهانه آموزش می‌بینند.

تاریخچه هوش مصنوعی

تاریخچه هوش مصنوعی را میتوان به دوران اختراع رایانه‌های شخصی که بیش از دو دهه پیش آغاز شد، جستجو کرد. با این حال، در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه هوش مصنوعی صورت گرفته‌است. این پیشرفت‌ها با گام‌های قابل توجهی که در فناوری تولید کامپیوتر انجام شده‌است، تسهیل شده‌اند که منجر به قدرت محاسباتی سریعتر و فعالیت‌های انسانی توسط هوش مصنوعی می‌شود.

فراوانی داده‌ها، اطلاعات ارزشمندی را برای یادگیری و تصمیم گیری آگاهانه به سیستم‌های هوش مصنوعی می‌دهد. شایان ذکر است که با وجود پیشرفت‌های قابل توجه، تجاری سازی هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه خود است. تأثیر دگرگون‌کننده هوش مصنوعی به تدریج آشکار می‌شود. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، انتظار می‌رود که تاثیر عمیقی بر جنبه‌های مختلف زندگی ما و به طور کلی جامعه داشته باشد.

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی bard

BARD یک روش پردازش داده‌است که در هوش مصنوعی استفاده می‌شود و امکان بررسی و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را فراهم می‌کند. این فرآیند با جمع‌آوری داده‌های مربوطه و ذخیره آن در پایگاه داده آغاز می‌شود؛ سپس الگوریتم‌های پیشرفته برای مرور، تجزیه و تحلیل، روایت و تفسیر داده‌ها اعمال می‌شود و مرحله نهایی شامل ارائه نتایج در قالب یک گزارش به کاربران است.

هوش مصنوعی copy.io

Copy.io پلتفرمی‌ است که از قدرت هوش مصنوعی برای کمک به کاربران در تولید محتوا استفاده می‌کند. در دنیای هوش مصنوعی، فناوری‌های نوآورانه‌ای ظهور کرده‌اند که به توسعه و تولید انواع محتواهای جذاب کمک می‌کند. با این حال، بسیاری از افراد، دغدغه زیادی برای تولید محتوای خلاقانه دارند. اینجاست که Copy.ai نقش خود را ایفا می‌کند.

هوش مصنوعی jasper.ai

این هوش مصنوعی یک سیستم فوق‌العاده جذاب است که بر هوش گفتاری تمرکز دارد. هوش مصنوعی جاسپر در بخش‌های مختلفی از جمله خانه‌های هوشمند، بهداشت و آموزش به کار گرفته می‌شود. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، جاسپر می‌تواند به طور خودکار آواها و صداهای مختلف را درک کرده و پاسخ دهد. اجرای Jasper سودمند است زیرا هزینه‌ها و زمان مورد نیاز برای ساخت سیستم‌های گفتاری هوشمند را کاهش می‌دهد. جاسپر با قابلیت‌های درک و پاسخ سریع و دقیق صدا، کمک قابل توجهی به بهبود کیفیت زندگی افراد، به ویژه در حوزه‌هایی مانند سلامت، آموزش و خانه‌های هوشمند می‌کند.

هوش مصنوعی veed.io

یک ابزار ویرایش ویدیو است که از قدرت هوش مصنوعی برای ارائه قابلیت‌های دقیق و درجه یک برای خلق جذابیت‌های بصری استفاده می‌کند. با veed.io، به لطف طیف گسترده‌ای از افکت‌ها و فیلترهای آن، تبدیل ویدیوها به آثار هنری خیره کننده بسیار ساده می‌شود.

هوش مصنوعی maker.ai

هوش مصنوعی ai با قدرت بالای خود انقلابی چشمگیر در حوزه تولید محتوای بصری و نوشتاری به وجود آورده‌است. با بهره‌گیری از این فناوری پیشرفته، maker.ai توانایی ایجاد خودکار و هوشمندانه تصاویر درجه یک با انیمیشن‌ها و جلوه‌های ویژه را دارد. این تصاویر استثنایی را می‌توان به طور یکپارچه در تبلیغات، وب سایت‌ها، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و سایر کانال‌های دیجیتال مورد استفاده قرار داد. با به‌کار گیری پتانسیل هوش مصنوعی، فرآیند تولید محتوای بصری ساده می‌شود و به دقت بی نظیری دست می‌یابد. این فناوری، پتانسیل بسیار زیادی در حوزه‌های مختلف از جمله تبلیغات، بازاریابی و طراحی دارد.

هوش مصنوعی captions.io

از این هوش مصنوعی ai برای تولید زیرنویس مخصوص ویدئو یا فیلم‌ها استفاده می‌شود. این سیستم با الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی خود دارای قابلیت قابل توجهی است که به طور خودکار و دقیق، متن مرتبط با تصاویر و فیلم‌ها را تشخیص می‌دهد و در نتیجه زیرنویس‌های مناسب با کیفیت ایجاد می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی

هوش مصنوعی ai طیف وسیعی از فناوری‌ها و تکنیک‌هایی را انجام می‌دهد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. در اینجا برخی از جنبه‌های کلیدی و کاربردی هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم:

هوش مصنوعی در پزشکی

شرکت آلفابت با استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی گامی‌مهم در تحول فرآیند کشف دارو برداشته‌است. با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی DeepMind و ساخت مدل‌های قدرتمند، آنها می‌توانند به طور بالقوه درمان‌های جدیدی را کشف کنند و درک ما از پدیده‌های پیچیده بیولوژیکی را افزایش دهند. همچنین در آینده‌ای نه چندان دور، دیدن تاثیر بیشتر هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های درمانی و پزشکی شگفت انگیز خواهد بود.

آموزش مهارت‌های اجتماعی به ربات‌ها

آموزش مهارت‌های اجتماعی به ربات‌ها با استفاده از هوش مصنوعی (AI) یک حوزه تحقیقاتی فعال است که هدف آن توانمند کردن رباتها به تعامل و همکاری با انسان‌ها و سایر ربات‌ها به شیوه‌های قابل قبول است. الگوریتم ایجاد شده توسط محققان دانشگاه MIT بر آموزش همکاری متقابل به ربات‌ها تمرکز دارد که در آن ماشین‌ها یاد می‌گیرند که رفتارهای اجتماعی معنادار را تشخیص دهند و در آن شرکت کنند.

به عنوان مثال، اگر یک ربات درگیر کاری باشد که به نفع کل گروه یا جامعه باشد، ربات‌های دیگر تشویق می‌شوند که به آن ربات کمک کرده و از آن حمایت کنند. برعکس، اگر یک ربات در حال انجام یک عمل نامطلوب باشد، ربات‌های فرضی برای مداخله و جلوگیری از آن برنامه ریزی می‌شوند.

جهت‌یابی خودرو و پهپاد به وسیله هوش مصنوعی

محققان MIT پیشرفت قابل توجهی در استفاده از هوش مصنوعی (AI) برای جهت گیری خودرو در محیط‌های مختلف داشته‌اند. به طور خاص، آنها قابلیت‌های نوع خاصی از شبکه‌های عصبی را بررسی کرده‌اند که توانایی یادگیری و درک وظایفی را که روی آنها آموزش داده می‌شود را دارد.

تمرکز تحقیقات آنها بر روی توسعه شبکه‌های عصبی است که برای اهداف ناوبری طراحی شده‌اند. این شبکه‌ها به طور خاص طراحی شده‌اند تا خودروهای بدون سرنشین را قادر سازند تا در جاده‌ها به طور مستقل رانندگی کنند یا مسئولیت‌های ناوبری پهپادها را بر عهده بگیرند

تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی

برنامه نویسی فرآیند نوشتن کد برای ایجاد نرم افزار یا برنامه‌های کاربردی است که شامل مجموعه ای از دستوراتی است که به رایانه می‌گوید چه کاری انجام دهد. برنامه نویسان از زبان‌های برنامه نویسی برای ساختن نرم افزار جهت انجام وظایف خاص استفاده می‌کنند.

از سوی دیگر، هوش مصنوعی بر ایجاد سیستم‌های تمرکز دارد که می‌توانند هوش انسانی را شبیه سازی کنند و کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند؛ مانند درک زبان طبیعی، تشخیص اشیا، تصمیم گیری و یادگیری از داده‌ها. هدف سیستم‌های هوش مصنوعی تکرار توانایی‌های شناختی انسانی است.

در حالی که برنامه نویسی بخش ضروری ساخت نرم افزار هوش مصنوعی است ولی جزء اصلی هوش مصنوعی در واقع داده و اطلاعات است. داده‌ها نقش مهمی‌ در هوش مصنوعی دارند؛ زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی از اطلاعات و الگوهای موجود در داده‌ها یاد می‌گیرند. این فرآیند شامل وظایفی مانند جمع آوری داده‌ها، پیش پردازش داده‌ها، برچسب گذاری و تجزیه و تحلیل است. با تغذیه سیستم‌های هوش مصنوعی با داده‌های باکیفیت، آنها می‌توانند یاد بگیرند، تعمیم دهند و بر اساس آن اطلاعات، پیش‌بینی کنند یا تصمیم بگیرند.

تفاوت هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ

بیایید تفاوتهای بین هوش مصنوعی (AI) و ماشین لرنینگ (ML) را در جنبه‌های مختلف بررسی کنیم:

محدوده موضوع

• هوش مصنوعی: هوش مصنوعی حوزه وسیعی است که شامل توسعه سیستم‌ها یا ماشین‌هایی می‌شود که می‌توانند وظایفی را که نیاز به هوش انسانی، مانند حل مسئله، تصمیم گیری و درک زبان دارند، انجام دهند.
• ماشین لرنینگ: یادگیری ماشینی زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که بر طراحی الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد را در وظایف خاص بدون برنامه ریزی صریح بهبود بخشند.

اهداف نهایی

• هوش مصنوعی: هدف نهایی هوش مصنوعی ایجاد ماشین‌ها یا سیستم‌های هوشمندی است که بتوانند هوش انسان را تقلید کنند و طیف وسیعی از وظایف پیچیده را انجام دهند.
• ماشین لرنینگ: در یادگیری ماشینی، هدف اصلی، توسعه الگوریتم‌ها یا مدل‌هایی است که بتوانند به طور خودکار یاد بگیرند و بر اساس الگوهای کشف شده در داده‌ها، پیش‌بینی کنند یا تصمیم بگیرند.

داده‌ها

• هوش مصنوعی: هوش مصنوعی عملکردی فراتر از داده‌ها را در بر می‌گیرد. این در حالی است که به شدت به داده‌ها به عنوان ورودی برای تصمیم گیری هوشمندانه یا پاسخگویی به نیاز‌های کاربر متکی است.
• ماشین لرنینگ: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به شدت به داده‌های مدل‌های آموزشی بستگی دارد. ML شامل تغذیه مقادیر زیادی از داده‌های برچسب گذاری شده به الگوریتم‌ها می‌شود که به آنها امکان می‌دهد الگوها را یاد بگیرند و بر اساس الگوهای آموخته شده پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.

منظور از هوش مصنوعی «محدود» و «عمومی» چیست؟

پاسخگویی هوش مصنوعی به درخواست‌های کاربر، در دو سطح محدود و عمومی‌ انجام می‌شود. هوش مصنوعی محدود که به عنوان هوش مصنوعی ضعیف نیز شناخته می‌شود، به سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که برای انجام وظایف یا عملکرد‌های خاص، بهتر از انسان‌ها طراحی شده‌اند‌؛ اما قابلیت‌های آنها محدود به آن حوزه‌های خاص است.

هوش مصنوعی عمومی‌ که به عنوان هوش مصنوعی قوی نیز شناخته می‌شود، به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌تواند هوش و توانایی‌های سطح انسانی را در حوزه‌های مختلف نشان دهد. هدف آن تکرار طیف وسیعی از عملکردها و قابلیت‌های شناختی انسان است.

برخلاف Narrow AI که برای وظایف یا حوزه‌های خاص می‌باشند، AGI برای درک و تعامل با جهان به شیوه‌ای مشابه انسان‌ها طراحی شده‌است. این موضوع شامل درک زبان، استدلال، یادگیری، حل مسئله و سازگاری با موقعیت‌های جدید است.

شاخه‌های هوش مصنوعی

در ادامه این نوشتار با توجه به گستردگی هوش مصنوعی ai، شاخه‌های این تکنولوژی را بررسی می‌کنیم تا به دیدگاه کاملی از این فناوری برسید:

بینایی ماشین

بینایی ماشین که با نام Computer Vision نیز شناخته می‌شود، حوزه‌‌ای از هوش مصنوعی است که بر روی توانمند ساختن کامپیوترها برای دیدن، تجزیه و تحلیل و درک اطلاعات بصری، درست مانند انسان‌ها با چشمانشان تمرکز دارد. این شامل توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تصاویر یا جریان‌های ویدئویی را پردازش و تفسیر کنند.

تشخیص گفتار

تشخیص گفتار یک زمینه جذاب در هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌ها و سیستم‌هایی تمرکز دارد که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان گفتاری را درست مانند انسان‌ها درک و تفسیر کنند. همچنین نقش مهمی‌ در برنامه‌های مختلف از جمله دستیارهای مجازی، دستگاه‌های کنترل صدا، خدمات رونویسی و غیره ایفا می‌کند.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه ای جذاب از هوش مصنوعی است که بر تعامل بین کامپیوتر و زبان انسان تمرکز دارد. این شاخه شامل توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد زبان‌های انسانی را بخوانند، بفهمند و به روشی معنادار پردازش کنند. هدف NLP پر کردن شکاف بین زبان انسان و درک رایانه‌ است. بدین صورت به رایانه‌ها اجازه می‌دهد متن زبان طبیعی را تجزیه و تحلیل، تفسیر و تولید کنند.

تشخیص الگو

تشخیص الگو در واقع یک زمینه حیاتی در هوش مصنوعی است که بر توانایی ماشین‌ها برای شناسایی و تفسیر الگوها یا قوانین در داده‌ها تمرکز دارد. انسان‌ها به طور طبیعی دارای این قابلیت هستند و روزانه از آن برای طبقه بندی اشیا، درک زبان‌ها و پیش بینی بر اساس تجربیات گذشته‌ استفاده می‌کنند. در زمینه هوش مصنوعی، تشخیص الگو شامل توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌هایی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا فرایند تشخیص و طبقه بندی الگوها را در انواع مختلف داده‌ها، از جمله تصاویر، صداها، متن و داده‌های عددی، پردازش و طبقه بندی کنند.

رباتیک

رباتیک شاخه ای از هوش مصنوعی است که شامل طراحی، توسعه و اجرای ماشین‌هایی به نام ربات میشود. این ربات‌ها برای تقلید و انجام وظایفی طراحی شده‌اند که معمولاً توسط انسان انجام می‌شود و با رشته‌های مختلفی مانند علوم کامپیوتر، مهندسی مکانیک و مهندسی برق ترکیب شده‌است.

شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) جزء کلیدی هوش مصنوعی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌شده‌اند. این شبکه‌های عصبی مصنوعی مدل‌های محاسباتی متشکل از گره‌های به هم پیوسته هستند که اغلب با عنوان «نورون‌ها» یا «گره‌ها» شناخته می‌شوند و اطلاعات را پردازش کرده و انتقال میدهند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق بر آموزش و استفاده از شبکه‌های عصبی برای یادگیری و حل مسائل پیچیده تمرکز دارد. هدف آن تقلید ساختار و عملکرد مغز انسان با استفاده از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد است. این شبکه‌های عمیق تر و پیچیده تر قادر به‌ استخراج اطلاعات سطح بالاتر و انجام وظایف پیچیده تر هستند.

شبکه عصبی پیچشی

شبکه عصبی کانولوشن (CNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که به طور خاص برای پردازش تصویر و وظایف بینایی کامپیوتری طراحی شده‌است. این شبکه در کارهایی مانند تشخیص اشیا، طبقه بندی تصویر و درک صحنه بسیار موثر است.

شبکه عصبی بازگشتی

شبکه عصبی بازگشتی (RNN) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که برای پردازش داده‌های متوالی از اطلاعات گذشته در هوش مصنوعی ai طراحی شده‌است.

یادگیری ماشین

ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشینی در هوش مصنوعی مانند یک دانش آموز فوق العاده باهوش است که می‌تواند از داده‌ها بیاموزد و عملکرد آن را در طول زمان بدون برنامه ریزی صریح بهبود بخشد.

یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی در هوش مصنوعی مانند آموزش یک ماشین برای رسیدن به هدفی خاص از طریق آزمون و خطای مداوم است و شامل سیستمی‌ است که به عنوان عامل شناخته می‌شود که با محیط تعامل می‌کند، بازخورد را به شکل پاداش یا مجازات دریافت می‌کند و اقدامات خود را بر اساس آن تنظیم می‌کند تا پاداش را به حداکثر برساند.

رشته هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) در واقع یک زیر شاخه جذاب از علوم کامپیوتر است که بر ایجاد سیستم‌های هوشمند با قابلیت شبیه‌سازی رفتارهای انسانی و تصمیم‌گیری آگاهانه تمرکز دارد و شامل مطالعه، طراحی و توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا به شیوه‌ای هوشمندانه و مستقل درک، استدلال، یادگیری و تعامل داشته باشند.

جایگاه هوش مصنوعی در ایران

هوش مصنوعی ai در ایران واقعاً در حال پیشرفت است. اگرچه هنوز در مقایسه با کشورهای پیشرو در این زمینه، جای پیشرفت زیادی وجود دارد. ایران به طور فعال در توسعه و کاربرد فناوری هوش مصنوعی مشارکت داشته‌است و فعالیت‌های مختلفی برای تقویت رشد آن در حال انجام است.