هوش مصنوعی مفهومی است که در سالهای اخیر بسیار سر و صدا کرده است و قابلیت یادگیری از تجربیات، سازگاری با ورودیهای جدید و انجام کارهایی مانند انسان را برای ماشینها امکانپذیر میکند. بیشتر صحبتهایی که در مورد هوش مصنوعی یا Al میشود مانند خودروهای خودران تکیه به یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی دارند.
به کمک این فناوری ها، میتوان به کامپیوترها یاد داد چطور ماموریتهای ویژه را به کمک پردازش حجم وسیعی از دادهها و شناسایی الگو ها در داده ها انجام دهند.
تاریخچه هوش مصنوعی
ابتدا سال 1956 اصطلاح هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) مطرح شد و در حال حاضر به دنبال افزایش حجم اطلاعات، الگوریتم های مدرن و بالا رفتن سطح توان و حافظه کامپیوتر ها، از این فناوری بیشتر استفاده میشود.
اولین تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی در دهه 50 میلادی و با توجه به مسائلی مانند حل مساله بود. یک دهه بعدتر، وزارت دفاع ایالات متحده علاقه زیادی به این حوزه نشان داد و شروع به آموزش کامپیوترها برای تقلید از استدلال انسانی کرد.
نتیجه این تلاش های اولیه ایجاد مسیری برای اتوماسیون و استدلال رسمی کامپیوتر های امروزی بود که سیستم های پشتیبانی از تصمیم و جستجوی هوشمند دارند و هدف از طراحی آنها می‌تواند برای تکمیل و تقویت توانمندیهای بشر باشد.
در حوزه سینما نیز شاهد استفاده از Al هستیم به نحوی که در فیلمهای علمی تخیلی انواع رباتهای انسان نمای هوشمند را میبینیم و کارگردان های مختلف حتی سعی کردند نشان دهند آینده این علم ممکن است انسان را به چه چالشهایی بکشد.
دلایل توجه ویژه به هوش مصنوعی
هوش مصنوعی قادر است یادگیری مکرر و کشف به کمک دادهها را به عملی خودکار تبدیل کند. البته باید بگوییم بین هوش مصنوعی و اتوماسیون رباتیک مبتنی بر سخت افزار تفاوت وجود دارد. هوش مصنوعی کار های دستی را خودکار نمیکند بلکه کار های کامپیوتری شده، گسترده و متناوب را بدون خستگی انجام میدهد.
مححصولات هوشمندی به وجود میآیند. هوش مصنوعی یک محصول جدا نخواهد بود بلکه به کمک آن محصولات هوشمندی به وجود میآیند. به عنوان مثال گوشی های هوشمند امروز دستیار های صوتی هوشمند مانند سیری یا بیکسبی دارند که با توجه به فرامین صوتی کاربر کار های گوناگون انجام میدهند.
به کمک هوش مصنوعی شبکه های عصبی که لایه های پنهان متعددی دارند عمیقتر و بیشتر آنالیز میشوند. تا چند سال پیش ساخت یک سیستم شناسایی تقلب دارای 5 لایه غیرممکن بود. برای آموزش مدل های یادگیری عمیق به حجم قابل توجهی از داده ها نیاز است چون یادگیری مستقیما از داده ها انجام میشود. هر چه تغذیه داده ها به آنها بیشتر شود، دقت آن ها بالاتر میرود.
ترکیب هوش مصنوعی و شبکه های عصبی به معنای یک دقت فوقالعاده بالا است. به عنوان مثال گوشی های هوشمند براساس یادگیری عمیق با ابزارهایی مانند Google Photos تعامل برقرار میکنند یا در دنیای پزشکی از تکنیک های هوش مصنوعی برای دسته بندی تصاویر و شیء و همچنین شناسایی بیماری سرطان روی تصاویر MRI استفاده میشود که دقتی در حد بهترین رادیولوژیست ها دارند.
بهره وری از داده ها به حداکثر میرسد. داده ها جواب سوالات محققان را دارند و آن ها به کمک هوش مصنوعی میتوانند این جواب ها را بیرون بکشند. داده ها در دنیای امروزی نقش پررنگ تری از گذشته دارند و همین قضیه می‌تواند یک مزیت رقابتی باشد. اگر در حوزه فعالیت شما سطح رقابت بسیار بالا است، استفاده از داده ها باعث میشود به نسبت رقبا موفق تر باشید.
کاربردهای گوناگون هوش مصنوعی
از توانمندی های هوش مصنوعی در تمامی حوزه ها استفاده میشود به ویژه سیستم های پاسخ گویی به سوالات در زمینه مشاوره حقوقی، جستجوی حقوق انحصاری، هشدار دهی خطرات و تحقیقات پزشکی.
از جمله سایر کاربردهای هوش مصنوعی میتوانیم به موارد زیر اشاره کنیم:
حوزه سلامت
ابزارهایی که از این فناوری استفاده میکنند میتوانند تصاویر اشعه ایکس و سایر موارد مشابه را تجزیه و تحلیل کنند. دستیار های مراقبت از سلامت شخصی به کمک آن میتوانند نقش یک مربی زندگی را داشته باشند و کارهایی مانند خوردن قرص ها، انجام فعالیت های ورزشی یا استفاده از یک رژیم غذایی سالم تر را گوشزد کنند.
حوزه خرده فروشی
استفاده از این فناوری قدرتمند در خرید آنلاین مزایای متعددی به همراه دارد. مشتریان میتوانند از پیشنهادات خاص و مرتبط با نیاز خود بهره ببرند و حتی با یک ربات هوشمند در مورد گزینه های گوناگون خرید صحبت و مشورت دریافت کنند.
حوزه ورزش
از این فناوری هوشمند میتوان برای ثبت تصاویر از بازی های مختلف و تهیه گزارش هایی در مورد شیوه سازماندهی بهتر بازی استفاده کرد.
مشکلات استفاده از هوش مصنوعی
با آن که هوش مصنوعی در صنایع مختلف تحول عظیمی به همراه آورده است ولی محدودیتهای خاص خود را دارد. از جمله محدودیت های مهم هوش مصنوعی میتوانیم به آموزش آن براساس داده ها اشاره کنیم. روش دیگری برای افزایش دانش و سطح اطلاعات آن وجود ندارد. به عبارت دیگر بی دقتیهای موجود در داده ها در نتایجی که از این فناوری به دست میآوریم تاثیرگذار خواهد بود و علاوه بر این هر لایه مضاعف پیش بینی یا تحلیل باید جداگانه اضافه شود.
آموزش سیستم های امروزی این فناوری برای انجام یک کارکرد مشخص است. به عنوان مثال سیستمی که برای بازی شطرنج طراحی شده است نمیتواند بازی مار پله را انجام دهد یا سیستمی که هدف آن شناسایی تقلب است نمیتواند برای راندن یک ماشین استفاده شود.
اگر بخواهیم ساده تر بگوییم، این سیستم ها فوق العاده تخصصی هستند و هدف آن ها انجام یک عملکرد خاص است و هنوز بین آن ها و شبیه سازی تمامی رفتار های انسانی فاصله زیادی است.
نحوه عمل هوش مصنوعی
نحوه عمل هوش مصنوعی به این شکل است که حجم گسترده ای از داده ها به کمک الگوریتم های هوشمند و پردازش با سرعت بالا و مکرر ترکیب میشوند تا به کمک بخش نرم افزاری و به صورت خودکار توسط الگوها یا قابلیت های داخل داده ها آموزش ببیند. هوش مصنوعی طیف گسترده ای از تحقیقات است که شامل نظریه ها، راه ها و فناوری های متعدد و همچنین زمینه های زیر میشود:
- یادگیری ماشینی که به کمک آن مدلسازی تحلیل خودکارسازی میشود.
- شبکه عصبی شکلی از یادگیری ماشینی به شمار میرود که ساختار به هم پیوستهای مانند نورونهای انسانی دارد که اطلاعات را با واکنش نشان دادن به ورودیهای بیرونی و تقویت اطلاعات هر واحد تحلیل میکند.
- یادگیری عمیق از شبکه های عصبی گسترده که لایه های فراوانی از واحدهای پردازشی دارند استفاده میکند.
- پردازش زبان طبیعی یا NLP که به قدرت رایانه ها در تحلیل، درک و تولید زبان انسانی از جمله گفتار اشاره میکند.
