هوش مصنوعی چیست؟

 

هوش مصنوعی به کامپیوترها این امکان رو می‌ده تا کارهایی انجام بدن که قبلاً فقط انسان‌ها می‌تونستن. مثل دیدن، درک زبان، ترجمه گفتاری و نوشتاری، تحلیل داده‌ها و حتی ارائه پیشنهادات هوشمند.

هوش مصنوعی قلب نوآوری در دنیای تکنولوژی است و به کسب‌وکارها و افراد کمک می‌کنه تا از داده‌ها بیشترین بهره‌برداری رو بکنن. برای مثال، شناسایی کاراکتر نوری (OCR) با استفاده از AI، می‌تونه متون و اطلاعات موجود در تصاویر و اسناد رو استخراج کرده، داده‌های نامرتب رو به داده‌های مرتب و قابل استفاده تبدیل کنه و تحلیل‌های ارزشمندی ارائه بده.

هوش مصنوعی یعنی ساخت ماشین‌ها و کامپیوترهایی که بتونن مثل انسان‌ها فکر کنن، یاد بگیرن و کارهایی رو انجام بدن که معمولاً نیاز به هوش انسانی داره یا داده‌هایی رو پردازش کنن که حجمش از چیزی که انسان‌ها می‌تونن تحلیل کنن بیشتره.

دنیای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یه دنیای وسیع داره که به رشته‌های مختلفی مثل کامپیوتر، آمار، تحلیل داده، زبان‌شناسی، مهندسی نرم‌افزار و سخت‌افزار و حتی فلسفه و روانشناسی ربط داره.

وقتی می‌خواهیم از هوش مصنوعی تو کسب‌وکار استفاده کنیم، بیشتر از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌کنیم. این تکنولوژی‌ها به ما کمک می‌کنن تا داده‌ها رو تحلیل کنیم، پیش‌بینی‌هایی داشته باشیم، اشیاء رو دسته‌بندی کنیم، زبان‌های طبیعی رو پردازش کنیم، پیشنهادات بدیم و حتی داده‌ها رو به‌صورت هوشمند بازیابی کنیم.

هوش مصنوعی یا AI یه سیستم یا برنامه‌یه که می‌تونه کارهایی مثل فکر کردن، یاد گرفتن و تصمیم‌گیری رو انجام بده، دقیقاً مثل مغز انسان. اما به جای اینکه مغز باشه، این سیستم با داده‌ها کار می‌کنه.

فرض کنید می‌خواهید یه برنامه بسازید که بتونه گربه‌ها رو از بقیه حیوانات تشخیص بده. برای این کار، باید به برنامه کلی عکس‌های گربه و حیوانات دیگه نشون بدید. این سیستم هوش مصنوعی می‌ره و بررسی می‌کنه که چه ویژگی‌هایی توی گربه‌ها مشترکه (مثل گوش‌های نوک‌تیز، چشم‌های درشت و بدن نرم و…) و بعد از مدتی می‌تونه به راحتی تشخیص بده که یه عکس، گربه هست یا نه.

پس در واقع، هوش مصنوعی از داده‌ها برای یادگیری استفاده می‌کنه و کم کم بهتر می‌شه تا بتونه کارهای پیچیده‌تری انجام بده. مثلاً ممکنه بشه با هوش مصنوعی به راحتی متن‌های طولانی رو ترجمه کرد یا حتی عکس‌ها رو شناسایی کرد.

هوش مصنوعی (AI) به چندین روش مختلف طبقه‌بندی می‌شود، بسته به مرحله توسعه یا نوع کاری که انجام می‌دهد. این طبقه‌بندی‌ها به ما کمک می‌کنه تا بفهمیم هر نوع AI در چه سطحی از توانایی‌ها قرار داره.

 از رایج‌ترین طبقه‌بندی‌ها شامل ۴ مرحله اصلی میشه:

 

1. ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines):

این نوع هوش مصنوعی فقط به محرک‌ها یا ورودی‌ها واکنش نشون می‌ده. یعنی مثل یک ربات ساده عمل می‌کنه که هیچ حافظه‌ای نداره و نمی‌تونه از داده‌های قبلی یاد بگیره. مثلاً Deep Blue، برنامه‌ای که در سال ۱۹۹۷ قهرمان شطرنج گاری کاسپاروف رو شکست داد، یک مثال از ماشین‌های واکنشی بود. این سیستم فقط به حرکات شطرنج واکنش نشون می‌داد و هیچ تجربه‌ای از بازی‌های قبلی نداشت.

2. حافظه محدود (Limited Memory):

این نوع AI از حافظه استفاده می‌کنه و می‌تونه با مرور داده‌های جدید به مرور زمان بهبود پیدا کنه. این هوش مصنوعی می‌تونه از داده‌های گذشته یاد بگیره و عملکردش رو بهتر کنه. برای مثال، یادگیری عمیق (Deep Learning) که یک شاخه از یادگیری ماشین (Machine Learning)  است، از این دسته است. این سیستم‌ها می‌تونن داده‌ها رو تحلیل کنن و تصمیمات بهتری بگیرن.

3. نظریه ذهن (Theory of Mind):

این مرحله از AI هنوز وجود نداره، اما تحقیقات زیادی در حال انجامه تا به این سطح برسیم. در این نوع هوش مصنوعی، سیستم می‌تونه مثل انسان‌ها احساسات رو تشخیص بده، به یاد بیاوره و در موقعیت‌های اجتماعی مثل یک انسان واکنش نشون بده. به عبارت دیگه، هوش مصنوعی می‌تونه «درک» داشته باشه و تصمیمات خود رو بر اساس وضعیت‌های اجتماعی بگیره.

4. خودآگاه (Self-Aware):

این مرحله، یک سطح بالاتر از نظریه ذهنه و در حال حاضر کاملاً تخیلی به نظر میاد. هوش مصنوعی خودآگاه یعنی سیستمی که از وجود خودش آگاهه و می‌تونه مثل انسان‌ها فکر کنه و احساسات داشته باشه. به عبارت دیگه، این نوع AI مثل یک انسان واقعی عمل می‌کنه و ممکنه حتی خودش رو درک کنه. در حال حاضر، این نوع هوش مصنوعی وجود نداره، ولی تحقیقات ادامه داره.

یک روش مفیدتر برای دسته‌بندی انواع هوش مصنوعی، بر اساس کاری است که دستگاه می‌تواند انجام دهد. همه چیزی که امروزه به عنوان هوش مصنوعی شناخته می‌شود، به نوعی هوش مصنوعی محدود (Narrow AI) محسوب می‌شود. این نوع تنها قادر است کارهای خاصی را که بر اساس برنامه‌نویسی و آموزش‌های داده شده به آن تعریف شده، انجام دهد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی که برای دسته‌بندی اشیاء طراحی شده‌اند، نمی‌توانند کارهایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) را انجام دهند. جستجوی گوگل یک نمونه از هوش مصنوعی محدود است، یا ابزارهای پیش‌بینی داده‌ها و دستیارهای مجازی مانند Siri و Alexa نیز از این نوع هوش مصنوعی هستند.

 

هوش مصنوعی عمومی (AGI):

هوش مصنوعی عمومی به این معناست که دستگاه‌ها قادر باشند همانند انسان‌ها “احساس کنند، فکر کنند و عمل کنند”. به عبارت دیگر، این نوع هوش مصنوعی قادر خواهد بود به طور کلی و در تمام زمینه‌ها مانند یک انسان عمل کند. اما در حال حاضر، هوش مصنوعی عمومی (AGI) هنوز وجود ندارد و فقط در مراحل تحقیقاتی قرار دارد.

 

هوش مصنوعی فوق‌هوشمند (ASI):

گام بعدی پس از (AGI)، هوش مصنوعی فوق‌هوشمند (ASI) است. در این سطح، دستگاه‌ها توانایی انجام تمام کارها را به شکلی دارند که از انسان‌ها بسیار فراتر است. این نوع قادر خواهد بود در تمام زمینه‌ها به مراتب بهتر از انسان‌ها عمل کند و حتی در زمینه‌هایی که برای انسان‌ها چالش‌برانگیز است، عملکرد خارق‌العاده‌ای داشته باشد.

 

در نتیجه، هوش مصنوعی محدود که در حال حاضر مورد استفاده قرار می‌گیرد، تنها در کارهای خاصی توانمند است. اما با پیشرفت تکنولوژی، شاید روزی به هوش مصنوعی عمومی و سپس هوش مصنوعی فوق‌هوشمند برسیم، که می‌توانند به طور مستقل و بهتر از انسان‌ها عمل کنند.

مدل‌های آموزشی هوش مصنوعی به فرآیندهایی اشاره دارند که برای بهبود عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری از داده‌ها طراحی شده‌اند. وقتی کسب‌وکارها در مورد هوش مصنوعی صحبت می‌کنند، اغلب به داده‌های آموزشی اشاره دارند. این داده‌ها به هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا بهتر و هوشمندتر عمل کند. برای هوش مصنوعی با حافظه محدود، این آموزش‌ها از طریق داده‌های جدید باعث بهبود عملکرد سیستم می‌شود. یادگیری ماشین یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که برای آموزش داده‌ها و به دست آوردن نتایج از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند.

 

در کل، سه مدل یادگیری اصلی در یادگیری ماشین وجود دارد:

 

1. یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning):

این مدل یادگیری، داده‌ها را بر اساس ورودی‌های خاص به خروجی‌ها مرتبط می‌کند و برای این کار از داده‌های برچسب‌دار (داده‌های ساختاریافته) استفاده می‌کند. به زبان ساده، برای آموزش الگوریتم به شناسایی تصاویری از گربه‌ها، تصاویری که به عنوان “گربه” برچسب‌گذاری شده‌اند را به آن می‌دهیم تا الگوریتم یاد بگیرد. این نوع یادگیری برای وظایفی که باید نتیجه مشخصی داشته باشد، بسیار مفید است.

 

2. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning):

در این مدل، الگوریتم بدون داشتن برچسب یا خروجی مشخص، الگوهای داده‌ها را شناسایی می‌کند. در این روش، الگوریتم از داده‌های غیرساختاریافته استفاده کرده و بر اساس ویژگی‌های موجود، داده‌ها را به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کند. به طور مثال، این مدل می‌تواند برای شناسایی الگوها یا مدل‌سازی توصیفی مفید باشد.

 

3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):

این مدل یادگیری به گونه‌ای است که به عنوان “یادگیری از طریق عمل” شناخته می‌شود. در اینجا، یک “عامل” (Agent) از طریق آزمایش و خطا یاد می‌گیرد تا یک کار مشخص را انجام دهد تا زمانی که عملکردش به محدوده مطلوب برسد. عامل پس از انجام موفقیت‌آمیز کار، تقویت مثبت دریافت می‌کند و در صورت عدم موفقیت، تقویت منفی می‌گیرد. به عنوان مثال، آموزش یک دست رباتی برای برداشتن یک توپ، یک نمونه از یادگیری تقویتی است.

 

انواع رایج شبکه‌های عصبی مصنوعی

یکی از مدل‌های آموزشی رایج در هوش مصنوعی، شبکه عصبی مصنوعی است که به نوعی شبیه به عملکرد مغز انسان طراحی شده است. این شبکه‌ها سیستم‌هایی از نورون‌های مصنوعی هستند که به آن‌ها پرسپترون نیز گفته می‌شود و برای دسته‌بندی و تجزیه و تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. داده‌ها وارد لایه اول شبکه عصبی می‌شوند، جایی که هر پرسپترون تصمیم‌گیری می‌کند و سپس اطلاعات را به گره‌های بعدی در لایه‌های بعدی منتقل می‌کند. مدل‌هایی که بیش از سه لایه دارند به عنوان “شبکه‌های عصبی عمیق” یا “یادگیری عمیق” شناخته می‌شوند. برخی از شبکه‌های عصبی مدرن دارای صدها یا هزاران لایه هستند. خروجی از آخرین پرسپترون‌ها وظیفه تعیین‌شده برای شبکه عصبی را انجام می‌دهد، مثل دسته‌بندی یک شی یا پیدا کردن الگوها در داده‌ها.

 

1. شبکه‌های عصبی پیش‌رو (Feedforward Neural Networks):

این نوع شبکه‌های عصبی یکی از قدیمی‌ترین اشکال شبکه‌های عصبی هستند که داده‌ها به‌طور یک‌طرفه از میان لایه‌های نورون‌های مصنوعی عبور می‌کنند تا به خروجی برسند. در دنیای امروز، بیشتر شبکه‌های عصبی پیش‌رو به‌عنوان “شبکه‌های عصبی پیش‌رو عمیق” شناخته می‌شوند که شامل چندین لایه (و لایه‌های پنهان بیشتری) هستند. شبکه‌های عصبی پیش‌رو معمولاً با الگوریتمی برای تصحیح خطا به نام بازپس‌انتقال (Backpropagation) همراه هستند که به زبان ساده، نتیجه نهایی را گرفته و به‌طور معکوس به لایه‌های قبلی برمی‌گردد تا اشتباهات را پیدا کرده و دقت شبکه عصبی را بهبود بخشد. بسیاری از شبکه‌های عصبی ساده و قدرتمند، از نوع شبکه‌های عصبی پیش‌رو عمیق هستند.

 

2. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN):

این نوع شبکه‌ها با شبکه‌های عصبی پیش‌رو تفاوت دارند، چرا که معمولاً از داده‌های سری زمانی یا داده‌هایی که شامل توالی هستند، استفاده می‌کنند. برخلاف شبکه‌های پیش‌رو که در هر گره از شبکه وزن‌ها استفاده می‌کنند، شبکه‌های عصبی بازگشتی حافظه دارند و می‌توانند آنچه در لایه قبلی رخ داده است را به‌عنوان بخشی از خروجی لایه فعلی در نظر بگیرند. برای مثال، در پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های عصبی بازگشتی می‌توانند سایر کلمات استفاده‌شده در یک جمله را به خاطر بسپارند. این نوع شبکه‌ها معمولاً برای شناسایی گفتار، ترجمه زبان‌ها و تولید زیرنویس تصاویر استفاده می‌شوند.

 

3. حافظه بلند/کوتاه‌مدت (Long Short-Term Memory – LSTM):

(LSTM) یک نوع پیشرفته از شبکه‌های عصبی بازگشتی است که می‌تواند از حافظه برای “یادآوری” آنچه در لایه‌های قبلی اتفاق افتاده است، استفاده کند. تفاوت بین (RNN) و (LSTM) این است که (LSTM) می‌تواند آنچه را که چند لایه قبل رخ داده است، از طریق استفاده از سلول‌های حافظه به خاطر بسپارد. (LSTM) اغلب در شناسایی گفتار و پیش‌بینی‌ها استفاده می‌شود.

 

4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNN):

این شبکه‌ها یکی از رایج‌ترین شبکه‌های عصبی در هوش مصنوعی مدرن هستند و بیشتر در شناسایی تصاویر استفاده می‌شوند. شبکه‌های عصبی کانولوشنی از چندین لایه مختلف (یک لایه کانولوشنی) استفاده می‌کنند که بخش‌های مختلف یک تصویر را فیلتر کرده و سپس آن را دوباره در لایه کاملاً متصل جمع‌آوری می‌کنند. لایه‌های کانولوشنی اولیه ممکن است به جستجوی ویژگی‌های ساده‌ای مثل رنگ‌ها و لبه‌ها پرداخته و سپس به جستجوی ویژگی‌های پیچیده‌تر در لایه‌های بعدی می‌پردازند.

 

5. شبکه‌های عصبی ژنراتیو مقابله‌ای (Generative Adversarial Networks – GAN):

در این نوع شبکه‌ها، دو شبکه عصبی در مقابل یکدیگر رقابت می‌کنند تا دقت خروجی را بهبود بخشند. یک شبکه (ژنراتور) مثال‌هایی را ایجاد می‌کند که شبکه دیگر (تمییزدهنده) سعی می‌کند آن‌ها را صحیح یا غلط تشخیص دهد. GAN‌ها برای ایجاد تصاویر واقع‌گرایانه و حتی ساخت آثار هنری استفاده شده‌اند.

 

مزایای هوش مصنوعی

 

1. اتوماتیک کردن فرآیندها

می‌تواند جریان کارها و فرآیندها را خودکار کند یا به‌طور مستقل و بدون نیاز به تیم انسانی عمل کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند به اتوماتیک‌سازی بخش‌هایی از امنیت سایبری کمک کند و با نظارت و تجزیه‌وتحلیل دائمی ترافیک شبکه، تهدیدات احتمالی را شناسایی کند. به همین ترتیب، در یک کارخانه هوشمند، ممکن است انواع مختلفی از هوش مصنوعی به‌کار گرفته شود، مانند ربات‌هایی که با استفاده از بینایی کامپیوتری، مسیر خود را در محیط کارخانه پیدا می‌کنند، محصولات را برای یافتن نقص‌ها بازرسی می‌کنند، یا از تحلیل‌های زمان واقعی برای اندازه‌گیری کارآیی و تولید استفاده می‌کنند.

2. کاهش خطای انسانی

می‌تواند با خودکار کردن فرآیندها و استفاده از الگوریتم‌هایی که هر بار به‌طور مشابه عمل می‌کنند، خطاهای دستی در پردازش داده‌ها، تحلیل‌ها، و مونتاژ در تولید را از بین ببرد. این ویژگی به‌ویژه در صنایعی که دقت بالا نیاز است، بسیار مفید است.

3. حذف کارهای تکراری

می‌تواند وظایف تکراری را انجام دهد و منابع انسانی را برای انجام کارهای با تأثیر بالاتر آزاد کند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای خودکارسازی فرآیندهایی مانند تأیید اسناد، ضبط مکالمات تلفنی یا پاسخ به سوالات ساده مشتریان (مثل “ساعت چقدر است؟”) استفاده شود. ربات‌ها اغلب برای انجام کارهای “کسل‌کننده، کثیف یا خطرناک” جایگزین انسان‌ها می‌شوند.

4. سرعت و دقت بالا

می‌تواند اطلاعات بیشتری را سریع‌تر از انسان پردازش کند و الگوها و روابط موجود در داده‌ها را کشف کند که ممکن است انسان‌ها آن‌ها را نادیده بگیرند. این ویژگی باعث می‌شود که در تحلیل‌های پیچیده و پردازش حجم بالای داده‌ها بسیار مؤثر باشد.

 

5. دسترس‌پذیری نامحدود

هوش مصنوعی محدود به زمان خاصی از روز، نیاز به استراحت یا دیگر محدودیت‌های انسانی نیست. زمانی که هوش مصنوعی در فضای ابری اجرا می‌شود، می‌تواند به‌طور “همیشه فعال” باشد و به‌طور مداوم بر روی وظایف خود کار کند. این ویژگی باعث می‌شود که به‌طور 24/7 در دسترس باشد و کارها را بدون وقفه انجام دهد.

24/7؛ “بیست و چهار ساعت در روز، هفت روز هفته”

6. شتاب در تحقیق و توسعه

توانایی تجزیه‌وتحلیل حجم بالای داده‌ها به‌سرعت می‌تواند منجر به پیشرفت‌های شتاب‌زده در تحقیق و توسعه شود. به‌عنوان مثال، از هوش مصنوعی در مدل‌سازی پیش‌بینی برای درمان‌های دارویی جدید یا به‌منظور کمی‌سازی ژنوم انسانی استفاده شده است. این کاربردها باعث تسریع در کشف و نوآوری‌های علمی می‌شوند.

 

هوش مصنوعی امروز می‌تونه کارهایی رو که قبلاً فقط انسان‌ها می‌تونستن انجام بدن، مثل تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌ها، به راحتی انجام بده. اما هنوز فاصله زیادی تا رسیدن به قدرت تفکر و احساس انسان‌ها داره. این فناوری در حال رشد سریع هست و شاید روزی بیاد که دنیا رو به طرز شگفت‌انگیزی تغییر بده.

 

خلاصه تاریخ تحول ربات ها

کلاس رباتیک