هوش مصنوعی چیست و چرا اهمیت دارد؟

خبرگزاری میزان - هوش مصنوعی (AI) در حال حاضر یکی از داغ‌ترین کلمات در فناوری است. جهان در چند سال گذشته شاهد نوآوری‌ها و پیشرفت‌های متعددی بوده که قبلا صرفا در حوزه علمی تخیلی بوده‌اند و به تدریج به واقعیت تبدیل شده‌اند.

کارشناسان هوش مصنوعی را عاملی برای تولید می‌دانند که پتانسیل معرفی منابع جدید رشد و تغییر روش انجام کار در صنایع را دارد. به‌عنوان مثال، برخی کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که هوش مصنوعی می‌تواند تا سال ۲۰۳۵ به طور احتمالی ۱۵.۷ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند. 

چین و آمریکا احتمالا بیشترین سود را از رونق آینده هوش مصنوعی خواهند برد و تقریبا ۷۰ درصد از تاثیر جهانی را به خود اختصاص می‌دهند. 

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌هایی است که طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که مانند انسان فکر و عمل کنند. یادگیری، استدلال، حل مسئله، ادراک و درک زبان همگی نمونه‌هایی از توانایی‌های شناختی هستند.

هوش مصنوعی روشی برای ایجاد یک رایانه، یک ربات کنترل‌شده از سوی رایانه یا یک نرم‌افزار است که مانند ذهن انسان هوشمندانه فکر کند. هوش مصنوعی با مطالعه الگو‌های مغز انسان و با تجزیه و تحلیل فرآیند شناختی توسعه می‌یابد. نتیجه این مطالعات باعث توسعه نرم‌افزار‌ها و سیستم‌های هوشمند می‌شود.

هوش مصنوعی ضعیف در مقابل هوش مصنوعی قوی

هوش مصنوعی ضعیف به سیستم‌های هوش مصنوعی گفته می‌شود که برای انجام وظایف خاصی طراحی شده‌اند و فقط به آن وظایف محدود می‌شوند. این سیستم‌های هوش مصنوعی در عملکرد‌های تعیین شده خود عالی هستند، اما فاقد هوش عمومی هستند.

نمونه‌هایی از هوش مصنوعی ضعیف شامل دستیار‌های صوتی مانند «سیری» یا «الکسا»، الگوریتم‌های توصیه و سیستم‌های تشخیص تصویر است. 

هوش مصنوعی ضعیف در محدوده‌های از پیش تعریف شده عمل می‌کند و نمی‌تواند فراتر از حوزه تخصصی خود تعمیم یابد.

هوش مصنوعی قوی که به‌عنوان هوش مصنوعی عمومی نیز شناخته می‌شود، به سیستم‌های هوش مصنوعی گفته می‌شود که دارای هوش در سطح انسانی هستند یا حتی در طیف وسیعی از وظایف از هوش انسانی پیشی می‌گیرند. 

هوش مصنوعی قوی قادر به درک، استدلال، یادگیری و به کارگیری دانش برای حل مسائل پیچیده به روشی مشابه شناخت انسان است. با این حال، توسعه هوش مصنوعی قوی هنوز تا حد زیادی تئوری بوده و تا به امروز محقق نشده است. 

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی کاملا واکنشی: این ماشین‌ها هیچ حافظه یا داده‌ای برای کار ندارند و فقط در یک زمینه کاری تخصص دارند. به‌عنوان مثال، در یک بازی شطرنج، ماشین حرکات را مشاهده می‌کند و بهترین تصمیم ممکن را برای برنده شدن می‌گیرد.

هوش مصنوعی با حافظه محدود: این ماشین‌ها داده‌های قبلی را جمع‌آوری کرده و به اضافه کردن آن به حافظه خود ادامه می‌دهند. آن‌ها حافظه یا تجربه کافی برای تصمیم‌گیری مناسب دارند، اما حافظه حداقل است. به‌عنوان مثال، این دستگاه می‌تواند یک رستوران را براساس داده‌های مکان جمع‌آوری شده پیشنهاد دهد.

هوش مصنوعی مبتنی بر نظریه ذهن: این نوع هوش مصنوعی می‌تواند افکار و احساسات را درک کند و همچنین به صورت اجتماعی تعامل داشته باشد. با این حال، ماشینی براساس این نوع هنوز ساخته نشده است. 

هوش مصنوعی خودآگاه: ماشین‌های خودآگاه نسل آینده این فناوری‌های جدید هستند. آن‌ها باهوش، دقیق و آگاه خواهند بود. 

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز دارد که رایانه‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند.

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که بر آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان تمرکز دارد.

هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

به زبان ساده، سیستم‌های هوش مصنوعی با ادغام الگوریتم‌های پردازشی هوشمند و تکراری کار می‌کنند. این ترکیب به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا از الگو‌ها و ویژگی‌های موجود در داده‌های تجزیه و تحلیل شده بیاموزد. 

هر بار که یک سیستم هوش مصنوعی دور پردازش داده را انجام می‌دهد، عملکرد خود را آزمایش و اندازه‌گیری می‌کند و از نتایج برای توسعه تخصص بیشتر استفاده می‌کند. 

راه‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی: این یادگیری ماشینی است که به هوش مصنوعی توانایی یادگیری را اعطا می‌کند. این کار با استفاده از الگوریتم‌ها برای کشف الگو‌ها و ایجاد بینش از داده‌هایی که در معرض آن‌ها قرار می‌گیرند، انجام می‌شود. 

یادگیری عمیق: یادگیری عمیق، که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است، هوش مصنوعی توانایی تقلید از شبکه عصبی مغز انسان را فراهم می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند الگوها، نویز‌ها و منابع سردرگمی در داده‌ها را معنا کند.

مهارت‌های شناختی برنامه‌نویسی هوش مصنوعی: یادگیری، استدلال و اصلاح خود

هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی یادگیری، استدلال و تصحیح خود تاکید دارد؛ مهارت‌هایی که مغز انسان به یک درجه از آن برخوردار است.

با این حال، محققان و برنامه‌نویسان اهداف هوش مصنوعی را به موارد زیر گسترش داده و توضیح داده‌اند:

استدلال منطقی: برنامه‌های هوش مصنوعی رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند. در ۱۰ فوریه ۱۹۹۶، رایانه Deep Blue شرکت IBM در یک بازی شطرنج در برابر قهرمان سابق جهان، گری کاسپاروف پیروز شد. 

نمایندگی دانش: اسمال‎تاک یک زبان برنامه‌نویسی انعکاسی شی گرا، تایپ پویا و انعکاسی است که برای زیربنای «دنیای جدید» محاسبات ایجاد شده که نمونه آن «همزیستی انسان و کامپیوتر» است. 

برنامه‌ریزی و ناوبری: فرآیند فعال کردن رایانه برای رسیدن از نقطه A به نقطه B. نمونه بارز آن تویوتا پریوس خودران گوگل است. 

پردازش زبان طبیعی: رایانه‎هایی را راه‌اندازی می‌کند که بتوانند زبان را بفهمند و پردازش کنند. 

ادراک: از رایانه برای تعامل با جهان از طریق بینایی، شنوایی، لمس و بویایی استفاده می‌کند.

هوش اضطراری: هوشی که به صراحت برنامه‌ریزی نشده، اما از بقیه ویژگی‌های خاص هوش مصنوعی بیرون می‌آید. چشم‌انداز این هدف این است که ماشین‌ها هوش هیجانی و استدلال اخلاقی را از خود نشان دهند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی

مزایا: هوش مصنوعی مانند هر مفهوم یا نوآوری دیگری، مزایا و معایب خود را دارد. در اینجا خلاصه‌ای سریع از برخی مزایا و معایب آورده شده است.

هوش مصنوعی خطای انسانی را کاهش می‌دهد؛ هرگز استراحت نمی‌کند، بنابراین ۲۴ ساعت ۷ روز هفته در دسترس است؛ هرگز خسته نمی‌شود، بنابراین به راحتی کار‌های تکراری را انجام می‌دهد؛ سریع است.

معایب: اجرای آن هزینه‌بر است؛ نمی‌تواند خلاقیت انسان را تکرار کند؛ قطعا جایگزین برخی مشاغل خواهد شد و به بیکاری منجر می‌شود؛ مردم ممکن است بیش از حد به آن وابسته شوند.

انتهای پیام/