هوش مصنوعی شبیه سازی هوش انسانی در ماشین هایی که برای انجام کارهایی که نیاز به هوش انسانی دارند، مانند ادراک بصری، تشخیص گفتار، تصمیم گیری و ترجمه زبان، برنامه نویسی شده اند. هوش مصنوعی برای یادگیری از داده ها، شناسایی الگوها و بهبود دقت آن در طول زمان طراحی می شوند. دو نوع مختلف از این تکنولوژی وجود دارد: باریک یا ضعیف (Narrow or Weak) و عمومی یا قوی (General or Strong AI).
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی باریک یا ضعیف (Narrow or Weak)
Narrow AI برای انجام یک کار خاص طراحی شده است و بر روی یک مجموعه داده خاص آموزش داده می شوند. این سیستم ها برای انجام یک کار واحد مانند بازی شطرنج، تشخیص چهره یا ترجمه زبان ساخته شده اند. بیشتر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی که امروزه استفاده می‌کنیم، هوش مصنوعی باریک هستند، مانند سیری، الکسا و ربات‌های گفتگو (ChatBot).
هوش مصنوعی عمومی یا قوی (General or Strong AI)
هوش مصنوعی عمومی یا قوی (General or Strong AI) برای انجام هر کار فکری که یک انسان می تواند انجام دهد طراحی می شود. این سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مانند انسان‌ها به زبان طبیعی استدلال کنند، یاد بگیرند، بفهمند و ارتباط برقرار کنند. این نوع هنوز در مراحل ابتدایی قرار دارد و دانشمندان و محققان در حال تلاش برای توسعه این سیستم ها هستند.
تاریخچه مختصر
تاریخچه هوش مصنوعی به دهه 1950 باز می گردد، زمانی که دانشمندان کامپیوتر و ریاضیدانان شروع به توسعه الگوریتم هایی کردند که می توانست هوش انسانی را تکرار کند. سیستم های اولیه هوش مصنوعی برای حل مسائل ساده مانند بازی چکرز و حل معادلات ریاضی طراحی شده بودند. در دهه 1960، اولین برنامه بر پایه این تکنولوژی برای درک و پاسخگویی به زبان طبیعی ایجاد شد. از آن زمان، هوش مصنوعی به سرعت رشد کرده و به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما تبدیل شده است.
دهه های 1980 و 1990 شاهد کاهش تحقیقات در این زمینه بودیم که به عنوان زمستان هوش مصنوعی شناخته می شود. با این حال، با ظهور داده های بزرگ (Big Data) و سیستم های محاسباتی قدرتمند، تحقیقات هوش مصنوعی در دهه 2000 مورد توجه قرار گرفت. امروزه هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه ها از جمله مراقبت های بهداشتی، سیستم های مالی، حمل و نقل و سرگرمی مورد استفاده قرار می گیرد.
هوش مصنوعی شامل چندین مفهوم کلیدی است که درک آنها ضروری است:
یادگیری ماشینی (Machine Learning)
یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل الگوریتم‌های آموزشی بر روی یک مجموعه داده برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری می باشد. سه نوع یادگیری ماشینی وجود دارد: یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.
یادگیری نظارت شده شامل الگوریتم های آموزشی بر روی داده های برچسب گذاری شده برای پیش بینی نتایج آینده است. به عنوان مثال، یک فیلتر هرزنامه (Spam Filter) را می توان آموزش داد تا ایمیل های هرزنامه را بر اساس ایمیل های اسپم و غیر اسپم که قبلا برچسب گذاری شده اند، شناسایی کند.
یادگیری بدون نظارت شامل الگوریتم های آموزشی بر روی داده های بدون برچسب برای شناسایی الگوها و روابط است. به عنوان مثال، الگوریتم‌های خوشه‌بندی می‌توانند مشتریان را بر اساس رفتار خریدشان بدون اطلاع قبلی از اولویت‌هایشان گروه‌بندی کنند.
یادگیری تقویتی شامل الگوریتم های آموزشی برای یادگیری از بازخورد و پاداش است. به عنوان مثال، یک ربات می تواند با دریافت بازخورد برای هر قدمی که برمی دارد، آموزش راه رفتن را بیاموزد.
یادگیری عمیق (Deep Learning)
یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی برای یادگیری از مجموعه داده های بزرگ (BigData) استفاده می کند. شبکه های عصبی بر اساس ساختار مغز انسان مدل شده و از لایه هایی از گره های به هم پیوسته تشکیل شده اند. Deep Learning در بسیاری از کاربردها مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و وسایل نقلیه خودران استفاده می شود.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
NLP شامل آموزش کامپیوترها برای درک و پردازش زبان انسان است. NLP در بسیاری از برنامه ها مانند چت بات ها، دستیاران مجازی و ترجمه زبان استفاده می شود.
رباتیک (Robotics)
رباتیک شامل طراحی، ساخت و بهره برداری از ربات ها است. ربات ها ماشین هایی هستند که می توانند وظایف خود را به صورت مستقل یا با راهنمایی انسان انجام دهند. رباتیک در بسیاری از کاربردها مانند تولید، تدارکات و مراقبت های بهداشتی استفاده می شود. رباتیک ارتباط نزدیکی با این تکنولوژی دارد، زیرا ربات‌ها اغلب از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری و حرکت در محیط خود استفاده می‌کنند.
بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
بینایی کامپیوتر شامل آموزش کامپیوترها برای تفسیر و تجزیه و تحلیل داده های بصری از دنیای واقعی، مانند تصاویر و ویدئوها است. برخی از کاربردرهای بینایی کامپیوتر عبارتند از: وسایل نقلیه خودران، تشخیص چهره و سیستم های نظارتی.
تولید زبان طبیعی (NLG)
NLG شامل آموزش کامپیوترها برای تولید متن زبان طبیعی است. NLG در بسیاری از برنامه ها مانند تولید محتوا، تولید گزارش و خدمات مشتری استفاده می شود.
کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه ها استفاده می شود و کاربردهای آن هر روز در حال افزایش است. در زیر برخی از کاربردهای این تکنولوژی ذکر شده است:
- مراقبت های بهداشتی: از این تکنولوژی در مراقبت های بهداشتی برای تشخیص بیماری، کشف دارو و تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی استفاده می شود.
- مالی: از این تکنولوژی در امور مالی برای کشف تقلب، ارزیابی ریسک و الگوریتم‌های معاملاتی استفاده می‌شود.
- حمل و نقل: از این تکنولوژی در حمل و نقل برای بهینه سازی مسیر، وسایل نقلیه خودران و مدیریت ترافیک استفاده می شود.
- سرگرمی: از این تکنولوژی در سرگرمی برای توصیه های شخصی، ایجاد محتوا و توسعه بازی استفاده می شود.
- خدمات مشتری: از این تکنولوژی در خدمات مشتریان برای چت ربات ها، دستیاران صوتی و پردازش زبان طبیعی استفاده می شود.
چالش های هوش مصنوعی
علیرغم مزایای فراوان این تکنولوژی، چالش ها و نگرانی هایی نیز وجود دارد که باید به آنها توجه شود، مانند:
- تعصب: الگوریتم‌های این تکنولوژی می‌توانند بر اساس داده‌هایی که روی آنها آموزش دیده‌اند، سوگیری داشته باشند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های تشخیص چهره ممکن است نرخ خطای بالاتری برای افراد از قومیت‌های خاص داشته باشند.
- امنیت: سیستم های بر پایه هوش مصنوعی می توانند در برابر حملات سایبری و نقض داده ها آسیب پذیر باشند که می تواند عواقب جدی در پی داشته باشند.
- اخلاق: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند نگرانی‌های اخلاقی مانند نقض حریم خصوصی، از بین رفتن شغل و تأثیر آن بر جامعه را ایجاد کنند.
نتیجه
هوش مصنوعی یک زمینه هیجان انگیز است که پتانسیل تغییر زندگی ما را دارد. درک تعریف، تاریخچه و مفاهیم کلیدی آن برای درک نحوه عملکرد و کاربردهای این تکنولوژی ضروری است. این تکنولوژی نوین بدون چالش نیست، اما با برنامه ریزی و بررسی دقیق، می توانیم از مزایای آن و در عین حال کاهش خطرات آن استفاده کنیم.