هوش مصنوعی چیست؟ به زبان ساده

فناوری رایانه ای که در آن سعی میشود توانایی تصمیم گیری ودرک مسائل ومانند آن را به کامپیوتر آموزش داده شود. هوش مصنوعی ماشین ها، به ویژه سیستم های کامپیوتری، فرآیندهای هوش انسانی را شبیه سازی می کنند. هوش مصنوعی کاربردهای مختلفی دارد، از جمله سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین.

مفهوم هوش مصنوعی در چند دهه گذشته به روش های مختلفی تعریف شده است. جان مک کارتی در مقاله‌ای در سال ۲۰۰۴ هوش مصنوعی را علم و مهندسی ایجاد ماشین‌های هوشمند، به‌ویژه برنامه‌های کامپیوتری هوشمند تعریف کرد. هوش مصنوعی به وظیفه استفاده از رایانه برای درک هوش انسان مربوط می شود، اما به روش های قابل مشاهده بیولوژیکی محدود نمی شود.

با این حال، حتی قبل از این تعریف، بحث در مورد هوش مصنوعی با اثر تأثیرگذار آلن تورینگ به نام «ماشین‌های محاسباتی و هوش» که در سال ۱۹۵۰ منتشر شد، آغاز شد. ماشین ها فکر می کنند؟” او سپس «آزمون تورینگ» را معرفی کرد که در آن یک بازجوی انسانی سعی می‌کند بین کامپیوتر و انسان بر اساس پاسخ‌های آن‌ها تمایز قائل شود. اگرچه این آزمون از زمان انتشار خود با انتقاداتی روبرو شده است، اما همچنان بخش مهمی از تاریخ هوش مصنوعی و مفهومی است که در فلسفه، به ویژه در قلمرو زبان‌شناسی بررسی شده است.

استوارت راسل و پیتر نورویگ کتاب «AI: رویکردی مدرن» را منتشر کردند که به یکی از کتاب‌های درسی پیشرو در زمینه هوش مصنوعی تبدیل شد. آنها در کتاب خود چهار هدف یا تعریف بالقوه هوش مصنوعی را بر اساس عقلانیت و تفکر در مقابل عمل مورد بحث قرار می دهند:

رویکرد انسانی:

• سیستم هایی که مانند انسان فکر می کنند
• سیستم هایی که مانند انسان عمل می کنند

رویکرد ایده آل:

• سیستم هایی که منطقی فکر می کنند
• سیستم هایی که منطقی عمل می کنند

تعریف آلن تورینگ در دسته «سیستم هایی که مانند انسان عمل می کنند» قرار می گیرد.

در هسته خود، AI رشته‌ای است که علم کامپیوتر و مجموعه داده‌های گسترده را ترکیب می‌کند تا امکان حل مسئله را فراهم کند. همچنین حوزه‌های فرعی مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را در بر می‌گیرد که اغلب با هوش مصنوعی مرتبط هستند. این رشته‌ها شامل الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند که هدف آن ایجاد سیستم‌های خبره با قابلیت پیش‌بینی یا طبقه‌بندی بر اساس داده‌های ورودی است.

در طول سال‌ها، امواج هیجان و انتظار زیادی پیرامون هوش مصنوعی (AI) وجود داشته است. با این حال، به نظر می رسد انتشار ChatGPT OpenAI یک نقطه عطف مهم باشد، حتی برای کسانی که شک دارند. در حالی که پیشرفت های قبلی در AI بر بینایی کامپیوتر متمرکز بود، جهش فعلی به جلو در پردازش زبان طبیعی نهفته است. علاوه بر این، مدل‌های مولد نه تنها زبان، بلکه دستور زبان کد نرم‌افزار، مولکول‌ها، تصاویر طبیعی و انواع مختلف داده‌ها را نیز یاد می‌گیرند.

کاربردهای این فناوری به سرعت در حال گسترش است و ما تازه شروع به کشف امکانات آن کرده ایم. با این حال، همانطور که تبلیغات در مورد استفاده از AI در تجارت همچنان در حال رشد است، بحث در مورد اخلاق اهمیت فزاینده ای پیدا می کند. 

شرکت های هوش مصنوعی

شرکت های برتر فعال و پیشرو در زمینه هوش مصنوعی در سراسر جهان اغلب شناخته شده هستند. در فهرست زیر نام ۱۰ شرکت برتر هوش مصنوعی ذکر شده است.

• IBM
• Google
• Amazon
• People.ai
• AlphaSense
• NVIDIA
• DataRobot
• H2O.ai
• OpenAI
• Clarifai

اهداف هوش مصنوعی

هدف اصلی هوش مصنوعی مهندسی معکوس قابلیت ها و ویژگی های انسانی و به کارگیری آن ها در ماشین ها است. هدف هوش مصنوعی در هسته خود ایجاد سیستم های هوشمندی است که می توانند با مشاهده رفتار انسان به طور مستقل عمل کنند. به زبان ساده، هدف اساسی هوش مصنوعی توسعه فناوری است که سیستم های کامپیوتری را قادر می سازد تا به صورت هوشمند و مستقل کار کنند. بیایید اهداف اساسی هوش مصنوعی را بررسی کنیم:

توسعه توانایی حل مسئله

تحقیقات AI بر ایجاد الگوریتم های کارآمد برای حل مسئله متمرکز است. هدف این الگوریتم‌ها ایجاد استنتاج‌های منطقی و شبیه‌سازی استدلال انسان هنگام مقابله با پازل‌های پیچیده است. سیستم‌های هوش مصنوعی روش‌هایی را برای مدیریت موقعیت‌های نامشخص یا اطلاعات ناقص با استفاده از نظریه احتمال، مانند پیش‌بینی روندهای بازار سهام، ارائه می‌کنند. توانایی حل مسئله هوش مصنوعی با اختصاص وظایف پیچیده به سیستم های هوش مصنوعی قابل اعتماد، که به ساده سازی مشاغل حیاتی کمک می کند، زندگی ما را ساده می کند.

بازنمایی دانش

تحقیقات هوش مصنوعی حول مفهوم بازنمایی دانش و مهندسی دانش می چرخد. این شامل نمایش “آنچه شناخته شده است” برای ماشین ها با استفاده از هستی شناسی هایی است که مجموعه ای از اشیا، روابط و مفاهیم را تعریف می کنند. این نمایش اطلاعات دنیای واقعی را نشان می‌دهد که رایانه‌ها از آن برای حل مشکلات پیچیده عملی، مانند تشخیص بیماری‌ها یا تعامل با انسان‌ها به زبان طبیعی استفاده می‌کنند. محققان می توانند از اطلاعات ارائه شده برای گسترش پایگاه دانش AI، اصلاح مدل های هوش مصنوعی و دستیابی به اهداف مورد نظر استفاده کنند.

تسهیل برنامه ریزی

عوامل هوشمند ما را قادر می سازند تا آینده را تصور و برنامه ریزی کنیم. برنامه ریزی مبتنی بر AI شامل تعیین یک روند رویه ای برای یک سیستم برای دستیابی به اهدافش است. عملکرد کلی را از طریق تحلیل های پیش بینی، تجزیه و تحلیل داده ها، پیش بینی و مدل های بهینه سازی بهینه می کند. با کمک هوش مصنوعی می‌توانیم درباره آینده پیش‌بینی کنیم و عواقب اقدامات خود را درک کنیم. برنامه ریزی نقش مهمی در روباتیک، سیستم های خودمختار، دستیارهای شناختی و امنیت سایبری ایفا می کند.

فعال کردن یادگیری مداوم

یادگیری یک جنبه حیاتی از راه حل های هوش مصنوعی است. به عبارت ساده، به این معنی است که الگوریتم های کامپیوتری توانایی بهبود دانش خود را از طریق مشاهدات و تجربیات گذشته دارند. برنامه‌های هوش مصنوعی جفت‌های ورودی-خروجی را برای پیش‌بینی نتایج برای ورودی‌های جدید پردازش می‌کنند و می‌توانند این کار را به‌طور مستقل با حداقل یا بدون دخالت انسانی انجام دهند. به عنوان مثال، یادگیری ماشین (ML) شامل یک فرآیند یادگیری خودکار است. هوش مصنوعی در درجه اول از دو مدل یادگیری استفاده می کند: نظارت شده و بدون نظارت، با تفاوت اصلی استفاده از مجموعه داده های برچسب گذاری شده است.

تقویت هوش اجتماعی

محاسبات عاطفی، همچنین به عنوان “هوش مصنوعی احساسی” شناخته می شود، بر شناخت، تفسیر و شبیه سازی تجربیات، احساسات و عواطف انسانی تمرکز دارد. با استفاده از محاسبات عاطفی، رایانه‌ها می‌توانند حالات چهره، زبان بدن و آهنگ‌های صوتی را درک کنند و سیستم‌های AI را قادر می‌سازد تا در سطحی شبیه به انسان با هم تعامل داشته باشند. بنابراین تلاش‌های تحقیقاتی به سمت افزایش هوش اجتماعی ماشین‌ها هدایت می‌شود.

تشویق خلاقیت

هوش مصنوعی خلاقیت و تفکر مصنوعی را تقویت می کند، که می تواند به انسان در انجام کارها به طور موثرتر کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کند، گزینه‌ها و جایگزین‌های مختلف را در نظر بگیرد و راه‌حل‌ها یا فرصت‌هایی خلاقانه برای پیشرفت ایجاد کند. این به عنوان یک پلت فرم برای تقویت و افزایش خلاقیت عمل می کند، زیرا AI می تواند ایده ها و مفاهیم جدید متعددی را ایجاد کند که الهام بخش و تقویت کننده روند خلاقیت کلی است. به عنوان مثال، یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند چندین گزینه طراحی داخلی را برای یک چیدمان آپارتمانی سه بعدی ارائه کند.

دستیابی به هوش عمومی

محققان هوش مصنوعی در تلاشند تا ماشین‌هایی با قابلیت‌های عمومی هوش مصنوعی توسعه دهند که شامل مهارت‌های شناختی انسان‌ها برای انجام وظایف با مهارت‌تر از ما می‌شود. این می تواند به طور قابل توجهی بهره وری کلی را افزایش دهد، زیرا وظایف با کارایی بیشتری انجام می شود و انسان ها می توانند از تلاش های مخاطره آمیز مانند خنثی سازی بمب رها شوند.

ترویج هم افزایی بین انسان و هوش مصنوعی

یکی از اهداف حیاتی AI ایجاد هم افزایی بین هوش مصنوعی و انسان ها است تا آنها را قادر سازد تا با یکدیگر کار کنند و توانایی های یکدیگر را تکمیل کنند، نه اینکه صرفاً بر یک سیستم تکیه کنند.

 چه زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی استفاده می شود؟

انتخاب زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی به عواملی مانند مقیاس پذیری، دسترسی به کتابخانه ها، الزامات عملکرد، تخصص و پشتیبانی سیستم بستگی دارد. 

• پایتون
• جاوا
• c++
• R
• go
• matlab 

کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی

پایتون یکی از بهترین گزینه ها برای برنامه نویسی هوش مصنوعی است در فهرست زیر بهترین کتابخانه های پایتون مناسب برای توسعه مدل های هوش مصنوعی آورده شده اند.

• PyTorch.
• Scikit-Learn.
• TensorFlow.
• Keras.
• LangChain.
• Hugging Face.
• OpenNN.

تاریخچه هوش مصنوعی

کنفرانسی که همه چیز را آغاز کرد

پنج سال بعد، مفهوم هوش مصنوعی با برنامه نظریه منطقی که توسط آلن نیول، کلیف شاو و هربرت سایمون ایجاد شد، شکل گرفت. هدف نظریه‌پرداز منطق که توسط شرکت RAND تامین می‌شود، تقلید از مهارت‌های حل مسئله انسانی بود. این برنامه به عنوان اولین برنامه AI به رسمیت شناخته شد و در پروژه تحقیقاتی تابستانی دارتموث در مورد هوش مصنوعی (DSRPAI) در سال ۱۹۵۶ ارائه شد. این کنفرانس که توسط جان مک کارتی و ماروین مینسکی سازماندهی شد، محققان برتر را از زمینه های مختلف گرد هم آورد تا در مورد هوش مصنوعی بحث کنند. مک کارتی در این رویداد اصطلاح “هوش مصنوعی” را ابداع کرد. اگرچه این کنفرانس کمتر از انتظارات مک کارتی بود، اما به یک کاتالیزور برای دو دهه آینده تحقیقات هوش مصنوعی تبدیل شد.

ترن هوایی موفقیت و شکست

بین سال های ۱۹۵۷ و ۱۹۷۴، هوش مصنوعی پیشرفت های چشمگیری را تجربه کرد. کامپیوترها با افزایش ظرفیت ذخیره سازی، قدرتمندتر، مقرون به صرفه تر و در دسترس تر شدند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز بهبود یافتند و محققان دانش بهتری در مورد اینکه کدام الگوریتم‌ها را برای مسائل خاص اعمال کنند، به دست آوردند. تظاهرات اولیه، مانند Newell و Simon’s General Problem Solver و Joseph Weizenbaum’s ELIZA، به ترتیب در حل مسئله و تفسیر زبان امیدوارکننده بود.

این موفقیت‌ها، همراه با حمایت محققان با نفوذی که در DSRPAI شرکت کردند، سازمان‌های دولتی مانند آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (دارپا) را متقاعد کرد که تحقیقات AI را در موسسات مختلف تأمین مالی کنند. دولت به‌ویژه علاقه‌مند به توسعه ماشین‌هایی بود که قادر به رونویسی و ترجمه زبان گفتاری و همچنین پردازش مقادیر زیادی داده باشند. خوش بینی بالا بود، اما اهداف نهایی پردازش زبان طبیعی، تفکر انتزاعی و شناخت خود همچنان نیازمند پیشرفت قابل توجهی بود.

غلبه بر موانع اولیه

یکی از چالش های اصلی در هوش مصنوعی فقدان قدرت محاسباتی بود. رایانه‌ها نمی‌توانند اطلاعات کافی را ذخیره یا سریع پردازش کنند. برای ارتباط مؤثر، درک معانی کلمات و ترکیب آنها ضروری بود.

هانس موراوک، دانشجوی دکترای مک کارتی، خاطرنشان کرد که رایانه‌ها هنوز میلیون‌ها برابر ضعیف‌تر از آن هستند که هوش خود را نشان دهند. با کاهش صبر و بودجه، پیشرفت تحقیقات برای حدود ده سال کند شد.

احیا در دهه ۱۹۸۰

در دهه ۱۹۸۰، هوش مصنوعی به لطف دو عامل احیا شد: گسترش ابزار الگوریتمی و افزایش بودجه. جان هاپفیلد و دیوید روملهارت تکنیک‌های «یادگیری عمیق» را رایج کردند که به رایانه‌ها اجازه می‌داد از تجربه بیاموزند. ادوارد فایگنبام سیستم‌های خبره را معرفی کرد که از فرآیندهای تصمیم‌گیری متخصصان انسانی تقلید می‌کردند. این سیستم ها از متخصصان در زمینه های خاص مشاوره می گرفتند و به افراد غیر متخصص راهنمایی می کردند. سیستم های خبره کاربرد گسترده ای در صنایع پیدا کردند. دولت ژاپن از طریق پروژه نسل پنجم کامپیوتر (FGCP) سیستم های خبره و سایر پروژه های مرتبط با AI را به شدت تامین کرد.

از سال ۱۹۸۲ تا ۱۹۹۰، آنها ۴۰۰ میلیون دلار با هدف ایجاد تحول در پردازش کامپیوتری، اجرای برنامه نویسی منطقی و بهبود هوش مصنوعی سرمایه گذاری کردند. اگرچه اکثر اهداف بلندپروازانه به طور کامل محقق نشدند، FGCP به طور غیرمستقیم الهام بخش نسل جدیدی از مهندسان و دانشمندان با استعداد بود. با این حال، بودجه برای FGCP در نهایت متوقف شد و باعث شد که هوش مصنوعی اهمیت خود را از دست بدهد.

موفقیت های غیر منتظره

از قضا، بدون بودجه دولتی یا توجه گسترده عمومی، هوش مصنوعی پیشرفت کرد. در طول دهه های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، نقاط عطف قابل توجهی در هوش مصنوعی به دست آمد. در سال ۱۹۹۷، دیپ بلو از IBM، گری کاسپاروف، قهرمان شطرنج جهان را شکست داد و اولین باری بود که یک قهرمان شطرنج در برابر کامپیوتر شکست خورد. این رویداد گامی بزرگ به سوی توسعه برنامه های تصمیم گیری هوشمند مصنوعی بود. در همان سال، Dragon Systems نرم افزار تشخیص گفتار را در ویندوز پیاده سازی کرد و زمینه تفسیر زبان گفتاری را پیش برد. همانطور که ربات سینتیا بریزیل، Kismet نشان داد، ماشین ها قادر به انجام وظایف مختلف از جمله تشخیص و نمایش احساسات انسانی هستند.

زمان همه زخم ها را درمان می کند

ما در مورد نحوه کدنویسی هوش مصنوعی هوشمندتر نشده ایم، پس چه چیزی تغییر کرد؟ به نظر می رسد که محدودیت فضای ذخیره سازی رایانه که ما را ۳۰ سال پیش عقب نگه داشته است، دیگر مشکلی نیست. قانون مور، که می گوید حافظه و سرعت کامپیوتر هر سال دو برابر می شود، بالاخره به این نتیجه رسید و در بسیاری موارد از نیازهای ما فراتر رفت. به همین دلیل است که دیپ بلو توانست گری کاسپاروف را در سال ۱۹۹۷ شکست دهد و چرا آلفا گو گوگل اخیراً قهرمان چینی گو، کی جی را شکست داد. این فراز و نشیب تحقیقات AI را توضیح می دهد: ما بر اساس قدرت محاسباتی فعلی خود (سرعت ذخیره سازی رایانه و سرعت پردازش) به محدودیت های قابلیت های هوش مصنوعی می رسیم و سپس منتظر می مانیم تا قانون مور دوباره فرا برسد.

هوش مصنوعی همه جا هست

ما اکنون در عصر «داده‌های بزرگ» زندگی می‌کنیم، جایی که توانایی جمع‌آوری حجم عظیمی از اطلاعات را داریم که پردازش آن برای شخص بسیار زیاد است. هوش مصنوعی قبلاً در صنایع مختلف مانند فناوری، بانکداری، بازاریابی و سرگرمی کاملاً موفق بوده است. حتی اگر الگوریتم‌ها بهبود قابل توجهی نداشته باشند، داده‌های بزرگ و قدرت محاسباتی عظیم به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا از طریق نیروی محض یاد بگیرد. در حالی که قانون مور ممکن است کمی کند شود، افزایش داده ها هیچ نشانه ای از توقف را نشان نمی دهد. پیشرفت در علوم کامپیوتر، ریاضیات و علوم اعصاب می تواند راه هایی را برای پیشی گرفتن از محدودیت های قانون مور ارائه دهد.

آینده هوش مصنوعی

بنابراین، آینده چه چیزی در انتظار شماست؟ در آینده نزدیک، پردازش زبان AI به نظر می رسد اتفاق بزرگ بعدی باشد و در حال حاضر در حال انجام است. آخرین باری که با یک شرکت تماس گرفتم و مستقیم با یک انسان صحبت کردم، یادم نمی آید. این روزها حتی ماشین ها به من زنگ می زنند! می توان تعامل با یک سیستم خبره را در یک مکالمه بدون درز یا ترجمه بلادرنگ بین دو زبان مختلف تصور کرد. همچنین می‌توان انتظار داشت که طی بیست سال آینده شاهد خودروهای بدون راننده در جاده‌ها باشیم، و این یک تخمین محافظه‌کارانه است.

در بلندمدت، هدف دستیابی به هوش عمومی است، جایی که ماشین‌ها در همه وظایف از توانایی‌های شناختی انسان پیشی می‌گیرند. این با ربات‌های حساسی که اغلب در فیلم‌ها می‌بینیم همسو است. من شخصاً باور اینکه این امر در ۵۰ سال آینده محقق خواهد شد سخت است. حتی اگر توانایی وجود داشته باشد، سؤالات اخلاقی به عنوان یک مانع مهم برای تحقق آن خواهد بود.

وقتی که آن زمان فرا رسد، یا حتی قبل از آن، ما نیاز به گفتگوهای جدی در مورد سیاست و اخلاق ماشینی خواهیم داشت، از قضا هر دو موضوع اساساً انسانی هستند. اما در حال حاضر، ما به هوش مصنوعی اجازه خواهیم داد که به طور پیوسته بهبود یابد و بیشتر در جامعه ادغام شود.

تفاوت واقعی بین هوش مصنوعی (AI) و برنامه نویسی سنتی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) و برنامه نویسی سنتی دو رویکرد متفاوت برای حل مسئله در علوم کامپیوتر هستند. تفاوت اصلی بین آنها در فرآیندها، موارد استفاده، قابلیت ها و انواع مشکلاتی است که برای حل آنها مناسب هستند.

برنامه نویسی سنتی

در برنامه نویسی سنتی، یک برنامه نویس دستورالعمل های صریح (کد) را می نویسد که به کامپیوتر می گوید چه کاری انجام دهد. کامپیوتر این دستورالعمل ها را برای حل مشکلات خاص یا انجام وظایف اجرا می کند.

فرآیند

یک برنامه نویس یک مشکل را شناسایی می کند، آن را به وظایف کوچکتر تقسیم می کند و برای حل آن کارها کد می نویسد. برنامه ورودی ها را می گیرد، کدهای نوشته شده توسط برنامه نویس را اعمال می کند و خروجی ها را تولید می کند.

موارد استفاده

برنامه نویسی سنتی برای کارهایی با قوانین کاملاً تعریف شده و ورودی ها و خروجی های واضح استفاده می شود. معمولاً در زمینه هایی مانند توسعه وب، پردازش داده ها و توسعه نرم افزار استفاده می شود.

محدودیت ها

برنامه نویسی سنتی قطعی است و فقط می تواند مسائلی را حل کند که به طور خاص برای آنها برنامه ریزی شده است. این برنامه یاد نمی‌گیرد یا با داده‌ها یا موقعیت‌های جدید سازگار نمی‌شود، مگر اینکه کد توسط یک انسان به‌روزرسانی شود.

هوش مصنوعی:

AI، به ویژه یادگیری ماشینی، متفاوت عمل می کند. به جای برنامه‌ریزی صریح رایانه برای انجام یک کار، سیستم‌های AI بر روی مقادیر زیادی داده آموزش می‌بینند و به آنها امکان می‌دهد الگوها را یاد بگیرند و بر اساس آن داده‌ها پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند.

فرآیند

در یادگیری ماشینی، به یک الگوریتم مجموعه داده بزرگی داده می‌شود و وظیفه‌ای برای انجام آن داده می‌شود. الگوریتم یاد می گیرد که چگونه کار را با شناسایی الگوهای موجود در داده ها انجام دهد. به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری ماشینی را می توان برای تشخیص تصاویر گربه ها با قرار گرفتن در معرض تصاویر متعدد گربه آموزش داد.

موارد استفاده

هوش مصنوعی در شرایطی استفاده می شود که نوشتن کدهای سنتی بسیار پیچیده یا غیر عملی است. این برنامه در زمینه هایی مانند پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و مدل سازی پیش بینی کاربرد دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند با اطلاعات جدید سازگار شوند و برای کارهایی که نیاز به یادگیری مستمر دارند، مانند الگوریتم‌های توصیه، مناسب می‌شوند.

محدودیت ها

الگوریتم های هوش مصنوعی به مقادیر قابل توجهی داده برای آموزش موثر نیاز دارند. همچنین درک و تفسیر آنها در مقایسه با کدهای سنتی که اغلب به عنوان هوش مصنوعی “جعبه سیاه” نامیده می شود، چالش برانگیزتر است. علاوه بر این، مدل‌های AI اگر به درستی مدیریت نشوند، ممکن است با مشکلاتی مانند سوگیری، دقت یا تطبیق بیش از حد مواجه شوند.

به طور خلاصه، برنامه‌نویسی سنتی شامل ایجاد مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها برای کامپیوتر است که باید آن‌ها را دنبال کند، در حالی که هوش مصنوعی بر ایجاد الگوریتم‌هایی تمرکز می‌کند که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی کنند. هر رویکرد دارای نقاط قوت و ضعف خاص خود است که آنها را برای انواع مختلف وظایف مناسب می کند.

شاخه های اصلی هوش مصنوعی

• بینایی کامپیوتری

بینایی کامپیوتری بر توسعه تکنیک هایی تمرکز دارد که کامپیوترها را قادر می سازد تصاویر و فیلم های دیجیتال را ببینند و درک کنند. با استفاده از مدل های یادگیری ماشینی، رایانه ها می توانند اشیا، چهره ها و موارد دیگر را شناسایی کنند. شبکه های عصبی کانولوشنال نقش مهمی در تجزیه تصاویر به پیکسل و پیش بینی بر اساس داده های برچسب دار دارند. بینایی کامپیوتری کاربردهایی در ردیابی اشیا، طبقه بندی تصویر و تشخیص چهره پیدا می کند.

• منطق فازی

منطق فازی تکنیکی است که برای پرداختن به موضوعات یا جملاتی استفاده می شود که می توانند درجاتی از صدق بین «بله» و «نه» داشته باشند. با در نظر گرفتن احتمالات مختلف، تصمیم گیری انسانی را تقلید می کند. منطق فازی به استدلال در مورد موضوعات نامشخص و اجرای تکنیک های یادگیری ماشین کمک می کند. معماری آن از چهار بخش تشکیل شده است: پایه قانون، فازی سازی، موتور استنتاج و فازی سازی. شرکت هایی مانند نیسان از منطق فازی برای کنترل ترمز در موقعیت های خطرناک بر اساس عواملی مانند شتاب، سرعت و سرعت چرخ استفاده می کنند.

• سیستم های خبره

سیستم های خبره برنامه هایی هستند که برای حل مشکلات پیچیده با قابلیت های تصمیم گیری شبیه انسان طراحی شده اند. آنها در وظایف خاص تخصص دارند و از مجموعه ای از قوانین استنتاج تعریف شده در پایگاه دانش برای تصمیم گیری استفاده می کنند. سیستم های خبره در مدیریت اطلاعات، تشخیص ویروس، تجزیه و تحلیل وام و غیره کاربرد دارند. توسعه سیستم های خبره در دهه ۱۹۷۰ کمک زیادی به موفقیت هوش مصنوعی کرد. به عنوان مثال، CaDeT، یک سیستم پشتیبانی تشخیصی است که برای تشخیص سرطان در مراحل اولیه آن استفاده می شود.

• رباتیک

ربات ها ماشین هایی هستند که برای انجام کارهای پیچیده به صورت خودکار برنامه ریزی شده اند. آنها می توانند توسط دستگاه های خارجی کنترل شوند یا دارای سیستم های کنترل تعبیه شده باشند. ربات ها برای کمک به انسان در کارهای خسته کننده و تکراری استفاده می شوند. ربات های مجهز به هوش مصنوعی، مانند ربات هایی که توسط ناسا در اکتشافات فضایی استفاده می شود، قابلیت های پیشرفته ای دارند. روبات‌های انسان‌نما، مانند سوفیا که توسط Hanson Robotics ساخته شده‌اند، هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی را برای تشخیص چهره‌ها، درک احساسات و ژست‌ها و تعامل با مردم ترکیب می‌کنند. رباتیک در صنایعی مانند تولید، مراقبت های بهداشتی و خرده فروشی کاربرد دارد.

• یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی شاخه‌ای از AI است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌ها و الگوریتم‌ها بدون برنامه‌نویسی صریح یاد بگیرند. با استفاده از تجربیات گذشته عملکرد را بهبود می بخشد و می تواند بر اساس الگوهای آموخته شده تصمیم گیری کند. این فرآیند شامل جمع آوری داده های تاریخی و ساخت مدل های منطقی برای استنتاج آینده است. دقت خروجی به اندازه داده ها بستگی دارد، با مقادیر بیشتر داده منجر به مدل های بهتر و افزایش دقت می شود. الگوریتم های یادگیری ماشین را می توان به یادگیری نظارت شده (استفاده از داده های برچسب دار برای پیش بینی)، یادگیری بدون نظارت (استخراج الگوها از داده های بدون برچسب) و یادگیری تقویتی (یادگیری از طریق آزمون و خطا با بازخورد) طبقه بندی کرد.

• شبکه های عصبی / یادگیری عمیق

شبکه های عصبی که به عنوان شبکه های عصبی مصنوعی نیز شناخته می شوند، پایه و اساس الگوریتم های یادگیری عمیق هستند. آنها از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند. شبکه های عصبی از گره های به هم پیوسته یا نورون های مصنوعی تشکیل شده اند که در لایه ها سازماندهی شده اند. داده های ورودی از طریق شبکه پردازش می شوند و خروجی هر گره توسط آستانه و وزن مربوط به آن تعیین می شود. یادگیری عمیق برای یادگیری و بهبود دقت به شبکه های عصبی متکی است. داده های آموزشی برای شبکه های عصبی برای یادگیری الگوها و پیش بینی دقیق بسیار مهم است.

• پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) کامپیوترها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را به دو صورت نوشتاری و گفتاری درک و پردازش کنند. این مدل‌های یادگیری ماشین، زبان‌شناسی و یادگیری عمیق را برای استخراج معنا، هدف و احساسات از داده‌های متن و گفتار ترکیب می‌کند. برنامه های NLP شامل تشخیص گفتار، طبقه بندی متن و تجزیه و تحلیل احساسات است. چت بات ها می توانند از NLP برای ارائه پاسخ های بهتر در طول زمان با شناخت اطلاعات زمینه ای استفاده کنند. NLP همچنین با تجزیه و تحلیل زبان در ایمیل ها و تجزیه و تحلیل احساسات با استخراج احساسات و نگرش ها از محتوای رسانه های اجتماعی به شناسایی هرزنامه کمک می کند.

۴ نوع اصلی هوش مصنوعی

انواع مختلفی از هوش مصنوعی (AI) وجود دارد که می توان آنها را بر اساس قابلیت هایشان دسته بندی کرد. این دسته بندی ها نشان می دهد که هوش مصنوعی چگونه تکامل می یابد و چه کاری می تواند انجام دهد. آرند هینتزه، محقق و استاد زیست شناسی یکپارچه در دانشگاه ایالتی میشیگان، چهار نوع اصلی AI را تعریف می کند:

• ماشین های راکتیو

ماشین های واکنشی سیستم های هوش مصنوعی هستند که مختص کار هستند و حافظه ندارند. آنها همیشه خروجی یکسانی را برای یک ورودی مشخص تولید می کنند. مدل های یادگیری ماشینی اغلب در این دسته قرار می گیرند. به عنوان مثال، آنها از داده های مشتری مانند سابقه خرید برای ارائه توصیه های شخصی استفاده می کنند. AI واکنشی قابل اعتماد است و در برنامه هایی مانند خودروهای خودران به خوبی کار می کند. با این حال، نمی‌تواند نتایج آتی را پیش‌بینی کند، مگر اینکه اطلاعات مربوط به آن ارائه شده باشد. در مقابل، انسان‌ها می‌توانند تجربیات گذشته را به خاطر بسپارند و از آنها بیاموزند، که بر اعمال آنها در موقعیت‌های مشابه تأثیر می‌گذارد.

نمونه هایی از ماشین های راکتیو

• Deep Blue در شطرنج گری کاسپاروف را شکست داد

Deep Blue، هوش مصنوعی شطرنج بازی IBM، می‌توانست حرکات روی صفحه شطرنج را پیش‌بینی کند، اما توانایی درس گرفتن از اشتباهات گذشته را نداشت. بر اساس شرایط فعلی بهترین حرکت را انتخاب کرد.

• توصیه های Netflix

موتور توصیه Netflix فیلم ها و برنامه های تلویزیونی را بر اساس سابقه بازدید مشتری پیشنهاد می کند. با تجزیه و تحلیل عادات مشاهده، محتوای خاصی را پیش بینی می کند که ممکن است مشتری از آن لذت ببرد.

• ماشین های حافظه محدود

ماشین های حافظه محدود توانایی ذخیره و دسترسی به مقدار محدودی از داده های گذشته را دارند. آنها می توانند از این داده ها برای تصمیم گیری بر اساس ورودی های فعلی و گذشته استفاده کنند. با این حال، آنها مانند انسان ها از تجربیات خود درس نمی گیرند. الگوریتم های یادگیری عمیق، که در پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر و یادگیری تقویتی استفاده می شوند، در این دسته قرار می گیرند. AI حافظه محدود به مرور زمان بهبود می یابد زیرا داده های بیشتری برای آموزش دریافت می کند.

مثالی از هوش مصنوعی با حافظه محدود

• اتومبیل های خودران

اتومبیل های خودران سایر وسایل نقلیه را در جاده از جمله سرعت، جهت و نزدیکی آنها مشاهده می کنند. این اطلاعات بی‌درنگ، همراه با دانش برنامه‌ریزی شده از چراغ‌های راهنمایی، علائم، منحنی‌ها و دست اندازها، به خودرو کمک می‌کند تا تصمیماتی مانند تغییر مسیر برای اطمینان از ایمنی اتخاذ کند.

• نظریه ذهن

دو نوع اول هوش مصنوعی، ماشین های واکنشی و حافظه محدود، در حال حاضر انواع موجود هستند. با این حال، تئوری ذهن و هوش مصنوعی خودآگاه انواع نظری هستند که می توانند در آینده توسعه یابند. در حال حاضر، هیچ نمونه واقعی از این نوع هوش مصنوعی وجود ندارد.

تئوری ذهن AI، اگر ایجاد شود، پتانسیل درک جهان و چگونگی تفکر و احساس موجودات دیگر را خواهد داشت. این درک بر رفتار آنها در رابطه با دیگران تأثیر می گذارد. انسان‌ها توانایی شناختی دارند که تشخیص دهند چگونه افکار و احساسات ما بر دیگران تأثیر می‌گذارند و بالعکس و اساس روابط انسانی را تشکیل می‌دهند. در آینده، هوش مصنوعی نظریه ذهن می‌تواند روابط انسانی را با درک مقاصد و پیش‌بینی رفتار شبیه‌سازی کند.

• خودآگاهی

هدف نهایی در تکامل AI ایجاد سیستم هایی است که دارای خودآگاهی و درک آگاهانه از وجود خود باشند. با این حال، این نوع هوش مصنوعی در حال حاضر وجود ندارد.

این فراتر از تئوری ذهن هوش مصنوعی است و شامل آگاهی ماشین‌ها از خود، وضعیت خود و توانایی درک یا پیش‌بینی احساسات دیگران است. به عنوان مثال، به جای گفتن ساده “من گرسنه هستم”، یک هوش مصنوعی خودآگاه می گوید “من می دانم که گرسنه هستم” یا “من می خواهم لازانیا بخورم زیرا غذای مورد علاقه من است.”

دستیابی به هوش مصنوعی خودآگاه یک چالش مهم است زیرا هنوز چیزهای زیادی برای یادگیری در مورد هوش انسان وجود دارد، از جمله نحوه عملکرد حافظه، یادگیری و فرآیندهای تصمیم گیری.

مشاغل هوش مصنوعی

• مهندس یادگیری ماشین.
• دانشمند داده.
• توسعه دهنده هوش تجاری
• دانشمند پژوهشگر.
• مهندس/معمار کلان داده.
• مهندس نرم افزار.
• معمار نرم افزار.
• تحلیلگر داده.
• مهندس رباتیک
• مهندس NLP

درآمد سالانه جهانی بازار نرم افزار هوش مصنوعی (۲۰۱۸ تا ۲۰۲۵):

هوش مصنوعی واقعاً چه می کند؟

سیستم‌های هوش مصنوعی با ترکیب مجموعه‌های داده بزرگ با الگوریتم‌های پردازش هوشمند و تکراری برای شناسایی الگوها و ویژگی‌ها در داده‌های تحلیل‌شده عمل می‌کنند.

هر بار که یک سیستم AI داده ها را پردازش می کند، عملکرد خود را ارزیابی می کند، از الگوهایی که کشف می کند یاد می گیرد و تخصص بیشتری کسب می کند.

AI این مزیت را دارد که به طور مداوم و بدون نیاز به وقفه عمل می کند و به آن اجازه می دهد صدها، هزاران یا حتی میلیون ها کار را به سرعت پردازش کند. این امر هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا در مدت کوتاهی به طور گسترده بیاموزد و در کارهای خاصی که برای آنها آموزش دیده است مهارت بالایی کسب کند.

با این حال، درک این نکته مهم است که هوش مصنوعی تنها یک برنامه یا برنامه کامپیوتری نیست، بلکه یک رشته یا علم کامل است.

هدف علم AI توسعه سیستم‌های رایانه‌ای است که قادر به مدل‌سازی رفتار انسان و استفاده از فرآیندهای تفکر انسان‌مانند برای حل مشکلات پیچیده باشند.

برای دستیابی به این هدف، سیستم‌های هوش مصنوعی از تکنیک‌ها، فرآیندها و طیف وسیعی از فناوری‌ها استفاده می‌کنند.

با کاوش در این تکنیک ها و فناوری ها، می توانیم درک بهتری از آنچه که هوش مصنوعی واقعاً انجام می دهد و نحوه عملکرد آن به دست آوریم.

کاربردهای هوش مصنوعی چیست؟

در اینجا یک لیست ساده از ۱۸ برنامه کاربردی برتر AI  آمده است:

کاربرد هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک

• خرید شخصی

فناوری AI برای ایجاد موتورهای توصیه بر اساس تاریخچه مرور، ترجیحات و علایق مشتریان، بهبود تعامل و وفاداری مشتری استفاده می شود.

• دستیاران مجهز به هوش مصنوعی

دستیاران خرید مجازی و ربات‌های گفتگو تجربه کاربر را بهبود می‌بخشند و تعامل در زمان واقعی را فراهم می‌کنند.

• پیشگیری از کلاهبرداری

هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای استفاده را برای کاهش تقلب در کارت اعتباری و شناسایی و رسیدگی به بررسی‌های جعلی تجزیه و تحلیل کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش

• اتوماسیون وظایف اداری

AI می‌تواند وظایف غیرآموزشی را برای مربیان خودکار کند، مانند پیام‌های شخصی‌سازی شده، مدارک درجه‌بندی و مدیریت ثبت‌نام.

• ایجاد محتوای هوشمند

AIمی تواند محتوایی مانند سخنرانی های ویدیویی و راهنمای کتاب های درسی را دیجیتالی و سفارشی کند.

• دستیارهای صوتی

دانش آموزان می توانند از طریق دستیارهای صوتی به مواد آموزشی اضافی یا کمک دسترسی داشته باشند، هزینه های چاپ را کاهش داده و دسترسی آسان به سوالات رایج را فراهم می کنند.

• یادگیری شخصی

فناوری‌های هوش مصنوعی نظارت کامل بر داده‌های دانش‌آموزان را امکان‌پذیر می‌سازد و طرح‌های درسی شخصی، یادآوری‌ها و راهنمای مطالعه ایجاد می‌کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در سبک زندگی

• وسایل نقلیه خودران

سازندگان خودرو از یادگیری ماشین برای رانندگی مستقل و تشخیص اشیا برای جلوگیری از تصادف استفاده می کنند.

• فیلترهای هرزنامه

AI ایمیل های اسپم را فیلتر کرده و آنها را به پوشه های هرزنامه یا سطل زباله هدایت می کند.

• تشخیص چهره

تکنیک های تشخیص چهره در دستگاه هایی مانند تلفن، لپ تاپ و رایانه های شخصی برای دسترسی ایمن و در مناطق با امنیت بالا در صنایع مختلف استفاده می شود.

• سیستم توصیه

پلتفرم هایی مانند تجارت الکترونیک، وب سایت های سرگرمی و رسانه های اجتماعی از سیستم های توصیه مبتنی بر AI برای ارائه توصیه های سفارشی و افزایش تعامل کاربر استفاده می کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در ناوبری

هوش مصنوعی در سیستم های ناوبری برای ارائه اطلاعات دقیق و دقیق و بهبود ایمنی استفاده می شود. از شبکه‌های عصبی کانولوشن و شبکه‌های عصبی نموداری برای تشخیص تعداد خطوط و انواع جاده‌ها در پشت موانع استفاده می‌کند، و این کار را برای کاربران آسان‌تر می‌کند. شرکت‌هایی مانند اوبر و شرکت‌های لجستیک از هوش مصنوعی برای بهبود کارایی عملیاتی، تحلیل ترافیک جاده‌ای و بهینه‌سازی مسیرها استفاده می‌کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در رباتیک

ربات‌های مجهز به AI از به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ برای تشخیص موانع و برنامه‌ریزی فوری سفرهای خود استفاده می‌کنند. آنها در کارهای مختلفی مانند حمل کالا در بیمارستان ها، کارخانه ها و انبارها، تمیز کردن دفاتر و تجهیزات و مدیریت موجودی استفاده می شوند.

کاربردهای هوش مصنوعی در منابع انسانی

نرم افزار هوشمند در فرآیند استخدام برای تسهیل جذب استفاده می شود. نرم‌افزار یادگیری ماشینی می‌تواند برنامه‌ها را بر اساس پارامترهای خاص بررسی کند، پروفایل‌ها و رزومه‌های نامزدهای شغلی را اسکن کند، و بینش‌هایی را در مورد استعداد استعداد در اختیار استخدام‌کنندگان قرار دهد.

کاربردهای هوش مصنوعی در بهداشت و درمان

AI در مراقبت های بهداشتی برای تشخیص بیماری ها، شناسایی سلول های سرطانی و تجزیه و تحلیل شرایط مزمن با استفاده از داده های پزشکی استفاده می شود. این به تشخیص زودهنگام کمک می کند و می تواند با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و هوش پزشکی به کشف داروهای جدید کمک کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی

هوش مصنوعی در کشاورزی برای شناسایی عیوب خاک و کمبود مواد مغذی استفاده می شود. بینایی کامپیوتری، رباتیک و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل رشد علف های هرز استفاده می شود. ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند در برداشت محصولات با سرعتی سریع‌تر از کارگران انسانی کمک کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بازی

هوش مصنوعی برای ایجاد شخصیت‌های غیربازیکن (NPC) هوشمند و انسان‌مانند در بازی‌ها استفاده می‌شود و تعامل بازیکن را افزایش می‌دهد. همچنین می تواند رفتار انسان را برای بهبود طراحی و تست بازی پیش بینی کند. برخی از بازی‌ها مانند Alien Isolation از سیستم‌های AI برای تعقیب بازیکنان در طول بازی استفاده می‌کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در خودرو

هوش مصنوعی در وسایل نقلیه خودران، ادغام با دوربین ها، رادار، خدمات ابری، GPS و سیگنال های کنترلی استفاده می شود. این تجربه در خودرو را بهبود می بخشد و سیستم های اضافی مانند ترمز اضطراری، نظارت بر نقاط کور و فرمان کمکی راننده را ارائه می دهد.

کاربردهای هوش مصنوعی در شبکه های اجتماعی

AIدر پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند اینستاگرام و فیس‌بوک برای شخصی‌سازی محتوا و بهبود تجربه کاربر استفاده می‌شود. برای تعیین پست‌های نشان‌داده‌شده در برگه کاوش، رفتار کاربر، لایک‌ها و دنبال‌کردن آن‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند. همچنین می تواند پست ها را از زبان های مختلف ترجمه کند و به کشف تقلب و توصیه محتوا کمک کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی

AI بازاریابان را قادر می سازد تا تبلیغات هدفمند و شخصی شده را با استفاده از تجزیه و تحلیل رفتاری و تشخیص الگو ارائه دهند. به هدف گیری مجدد مخاطبان و بازاریابی محتوا کمک می کند. چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی با پردازش زبان طبیعی می توانند زبان کاربر را تجزیه و تحلیل کنند و مانند انسان پاسخ دهند. شخصی سازی و بهینه سازی کمپین های بازاریابی در زمان واقعی را فراهم می کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در چت بات ها

چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی می توانند زبان طبیعی را بفهمند و به سوالات مشتریان پاسخ دهند. آنها خدمات مشتری را بهبود می بخشند، مشکلات را حل می کنند و پشتیبانی ۲۴/۷ ارائه می دهند. با یادگیری ماشینی، آنها می توانند پایگاه داده ای از پاسخ ها بسازند و رضایت مشتری را بهبود بخشند.

کاربردهای هوش مصنوعی در امور مالی

هوش مصنوعی به طور گسترده توسط ۸۰ درصد بانک ها به دلیل مزایای آن در زمینه های مختلف مالی، از جمله امور مالی شخصی، مالی شرکت ها و امور مالی مصرف کننده شناخته شده است. فناوری پیشرفته ارائه شده از طریق هوش مصنوعی می تواند به طور قابل توجهی طیف گسترده ای از خدمات مالی را بهبود بخشد. به عنوان مثال، مشتریانی که به دنبال کمک با راه‌حل‌های مدیریت ثروت هستند، می‌توانند به راحتی از طریق پیام‌های متنی اس ام اس مبتنی بر AI یا چت آنلاین به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تغییرات در الگوهای تراکنش را شناسایی کند و نشانه‌های بالقوه کلاهبرداری را که انسان‌ها ممکن است نادیده بگیرند، شناسایی کند و در نتیجه کسب‌وکارها و افراد را از ضررهای قابل توجه نجات دهد. علاوه بر تشخیص تقلب و اتوماسیون وظایف، هوش مصنوعی می تواند پیش بینی و ارزیابی خطرات وام را افزایش دهد.

هوش مصنوعی در نجوم

هوش مصنوعی (AI) با کاربردهای گسترده در مراقبت های بهداشتی، روباتیک، تجارت الکترونیک و امور مالی به مفهومی قابل توجه در دنیای فناوری تبدیل شده است. از سوی دیگر، نجوم همچنان یک حوزه جذاب و هیجان انگیز است که هنوز تا حد زیادی ناشناخته مانده است. یکی از چالش های اصلی در نجوم، تجزیه و تحلیل داده ها است. به عنوان یک راه حل، ستاره شناسان برای توسعه ابزارهای جدید به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی روی می آورند. بیایید بررسی کنیم که چگونه هوش مصنوعی نجوم را متحول کرده و نیازهای ستاره شناسان را برآورده کرده است.

اخیراً، گروهی از دانشمندان از هوش مصنوعی در مطالعه ادغام کهکشان‌ها استفاده کردند و کشف کردند که آنها علت اصلی انفجار ستاره‌ها هستند. برای مدیریت مجموعه داده های گسترده، محققان یک سیستم یادگیری عمیق ایجاد کردند که به طور مستقل کهکشان های در حال ادغام را شناسایی می کرد. به گفته یک ستاره شناس، مزیت هوش مصنوعی در توانایی آن برای افزایش تکرارپذیری مطالعات به دلیل تعاریف ثابت ادغام ارائه شده توسط الگوریتم است.

پروژه قابل توجه دیگری که توجه همه را به خود جلب کرده است شامل بررسی کل آسمان شب هر شب، جمع آوری بیش از ۸۰ ترابایت داده به طور همزمان برای مطالعه تغییرات ستاره ها و کهکشان ها در طول زمان است.

یکی از وظایف مهم اخترشناسان شناسایی سیارات فراخورشیدی است. هنگامی که یک سیاره فراخورشیدی از مقابل ستاره مادر خود عبور می کند، بخشی از نور ستاره را مسدود می کند که توسط انسان قابل مشاهده است. ستاره شناسان از این پدیده برای مطالعه مدار سیاره فراخورشیدی و جمع آوری اطلاعاتی مانند جرم، اندازه و فاصله آن از ستاره استفاده می کنند. هوش مصنوعی در این مورد بسیار ارزشمند است، زیرا قابلیت های تجزیه و تحلیل سری زمانی آن، تجزیه و تحلیل متوالی داده ها را امکان پذیر می کند و منجر به شناسایی سیگنال های سیاره ای با دقت ۹۶ درصد می شود.

تشخیص سیگنال‌های فاجعه‌بارترین رویدادهای جهان برای ستاره‌شناسان حیاتی است. هنگامی که سیارات فراخورشیدی با هم برخورد می کنند، موج هایی در فضا-زمان ایجاد می کنند که با نظارت بر سیگنال های ضعیف روی زمین قابل تشخیص است. همکاری بین آشکارسازهای امواج گرانشی مانند LIGO و Virgo با استفاده از یادگیری ماشینی برای تشخیص این سیگنال ها در این زمینه برتری یافته است. ستاره شناسان اکنون اعلان هایی دریافت می کنند که به آنها امکان می دهد تلسکوپ های خود را در جهت درست قرار دهند.

هوش مصنوعی در امنیت داده ها

هوش مصنوعی (AI) به طور گسترده به عنوان یک فناوری حیاتی در حال و آینده بخش فناوری شناخته شده است. بسیاری از رهبران صنعت از AI برای اهداف مختلف از جمله ارائه خدمات ارزشمند و آماده سازی شرکت های خود برای آینده استفاده می کنند.

یکی از رایج ترین و حیاتی ترین کاربردهای هوش مصنوعی در امنیت داده ها است. امنیت داده ها دارایی حیاتی برای هر شرکت فناوری محور است، با داده های محرمانه از اطلاعات مصرف کننده مانند جزئیات کارت اعتباری گرفته تا اسرار سازمانی که به صورت آنلاین ذخیره می شوند. اطمینان از امنیت داده ها برای انجام تعهدات قانونی و عملیاتی ضروری است و بسیاری از کسب و کارها از راه حل های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی برای محافظت از داده های خود در برابر دسترسی غیرمجاز استفاده می کنند.

در دنیای به هم پیوسته و هوشمند امروزی، نقش هوش مصنوعی در تجارت بسیار مهم است. انتظار می‌رود حملات سایبری در طول زمان پیچیده‌تر شوند و تیم‌های امنیتی به طور فزاینده‌ای به راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای حفظ کنترل سیستم‌ها و داده‌ها متکی خواهند بود.

• شناسایی تهدیدات ناشناخته

انسان ها ممکن است نتوانند تمام تهدیداتی که یک کسب و کار با آن مواجه است را تشخیص دهند. هکرها سالانه صدها میلیون حمله را به دلایل مختلف انجام می دهند و تهدیدات ناشناخته می تواند آسیب های شدیدی به شبکه ها وارد کند. هوش مصنوعی ثابت کرده است که یکی از موثرترین راه حل های امنیتی برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات غیرمنتظره از ویران کردن شرکت ها است.

• شناسایی نقص سیستم

هوش مصنوعی به تشخیص سرریز داده ها در بافری کمک می کند که به سرریز بافر معروف است، جایی که برنامه ها بیش از آنچه باید داده مصرف می کنند. هوش مصنوعی می تواند این خطاها را در زمان واقعی شناسایی کند و از خطرات آتی ناشی از نقض داده ها توسط انسان جلوگیری کند. یادگیری ماشینی به هوش مصنوعی در شناسایی دقیق ضعف‌ها، نقص‌ها و سایر مسائل امنیت سایبری کمک می‌کند. همچنین می تواند داده های مشکوک ارائه شده توسط برنامه ها را شناسایی کند، که می تواند توسط هکرها برای دسترسی غیرمجاز و سرقت داده ها استفاده شود.

• پیشگیری از تهدید

فروشندگان امنیت سایبری به طور مداوم در حال توسعه فناوری هوش مصنوعی هستند. در نسخه پیشرفته خود، هوش مصنوعی می‌تواند نقص‌ها یا آسیب‌پذیری‌های سیستم را شناسایی کند و فوراً هرگونه تلاش برای سوءاستفاده از آنها را مسدود کند. هوش مصنوعی به عنوان ابزاری عالی برای جلوگیری از تهدیدات با نصب فایروال‌های اضافی، اصلاح نقص‌های کد و رسیدگی به خطرات احتمالی عمل می‌کند.

• پاسخ به تهدیدات سایبری

هوش مصنوعی در پاسخ به تهدیدات پس از ورود به سیستم نقش دارد. هوش مصنوعی با شناسایی رفتار غیرعادی و ایجاد پروفایلی از ویروس ها یا بدافزارها، اقدامات مناسبی را علیه آنها انجام می دهد. این پاسخ معمولاً شامل حذف عفونت، رفع هر گونه آسیب پذیری و کاهش آسیب ناشی از آن است. هوش مصنوعی با انجام اقدامات پیشگیرانه مناسب تضمین می کند که چنین حوادثی تکرار نشوند.

• شناخت اقدامات غیر مشخص

هوش مصنوعی با اسکن مداوم و جمع‌آوری داده‌های مرتبط، امکان تشخیص رفتار غیرعادی در یک سیستم را می‌دهد. می‌تواند تلاش‌های دسترسی غیرقانونی را شناسایی کند و از یادگیری ماشینی برای تعیین اینکه آیا رفتار نشان‌دهنده یک تهدید واقعی است یا یک هشدار نادرست، استفاده می‌کند. یادگیری ماشینی به هوش مصنوعی کمک می کند تا توانایی خود را در شناسایی حتی ناهنجاری های جزئی در طول زمان بهبود بخشد و به آن اجازه می دهد هر گونه مشکلی را در سیستم شناسایی کند.

هوش مصنوعی در سفر و حمل و نقل

هوش مصنوعی (AI) صنعت سفر و حمل و نقل را متحول می کند و باعث بهبود کارایی، ایمنی و تجربه کاربر می شود. در اینجا چند زمینه کلیدی وجود دارد که هوش مصنوعی در آنها تأثیر قابل توجهی دارد:

• حمل و نقل کالاهای سنگین

هوش مصنوعی در جوخه‌بندی کامیون‌ها استفاده می‌شود، جایی که گروهی از وسایل نقلیه بار سنگین (HGVs) به صورت ترکیبی و با هماهنگی یک وسیله نقلیه سرب حرکت می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی اقدامات وسایل نقلیه زیر را کنترل می‌کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند از نزدیک با هم حرکت کنند و به طور همزمان به اقدامات راننده اصلی پاسخ دهند. این فناوری بهره وری سوخت را بهبود می بخشد، ازدحام ترافیک را کاهش می دهد و ایمنی را افزایش می دهد.

• مدیریت ترافیک

سیستم های مدیریت ترافیک مبتنی بر هوش مصنوعی به کاهش تراکم ترافیک در شهرها کمک می کند. این سیستم ها از تجزیه و تحلیل پیش بینی، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و موتورهای جستجوی بصری برای نظارت بر شبکه های جاده ای در زمان واقعی استفاده می کنند. با تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک و تصمیم گیری هوشمندانه، هوش مصنوعی می تواند جریان ترافیک را بهینه کند، مقررات را اجرا کند و ایمنی جاده را بهبود بخشد.

• Ride-Sharing

پلتفرم هایی مانند Uber و OLA از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه اشتراک سواری استفاده می کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی سوارکاران را با رانندگان مطابقت می‌دهند، مسیرها را بهینه می‌کنند، زمان رسیدن را تخمین می‌زنند و توصیه‌های شخصی‌سازی شده ارائه می‌دهند. این باعث بهبود کارایی، کاهش زمان انتظار و افزایش رضایت کاربر می شود.

• برنامه‌ریزی مسیر

برنامه‌ریزی مسیر با هوش مصنوعی، مسیرهای سفر را بر اساس داده‌های زمان واقعی و پارامترهای مختلف مانند شرایط جاده، الگوهای ترافیک و ترجیحات کاربر بهینه می‌کند. این برای خدمات اشتراک‌گذاری سواری، شرکت‌های لجستیک و خدمات حمل‌ونقل وسیله نقلیه مفید است، زیرا به کاهش هزینه‌های تحویل، تسریع زمان تحویل و بهبود کارایی عملیاتی کلی کمک می‌کند.

• حمل و نقل بار

هوش مصنوعی نقش مهمی در بهینه سازی عملیات لجستیک محموله ایفا می کند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد شرایط جاده‌ها، تراکم ترافیک و سایر عوامل، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌های لجستیک کمک کند تا مسیرهای کارآمد را طراحی کنند، دارایی‌ها را به طور مؤثر مدیریت کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و زمان تحویل را بهبود بخشند.

هوش مصنوعی در صنعت خودرو

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی جزء لاینفک صنعت خودرو شده‌اند و جنبه‌های مختلف تولید خودرو، مدیریت زنجیره تامین و تجربه کلی رانندگی را متحول کرده‌اند. در اینجا چند زمینه کلیدی وجود دارد که هوش مصنوعی صنعت خودرو را متحول می کند:

• ساخت

هوش مصنوعی در خطوط مونتاژ خودرو برای بهبود بهره وری و کاهش هزینه ها استفاده می شود. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند وظایف را با دقت و کارایی انجام دهند که منجر به چرخه‌های تولید سریع‌تر و کنترل کیفیت بهتر می‌شود. هوش مصنوعی همچنین در بهینه سازی زنجیره تامین، بهبود عملکرد مبتنی بر حسگر و حتی در طراحی وسایل نقلیه استفاده می شود.

• زنجیره تامین

هوش مصنوعی به شرکت های خودروسازی کمک می کند تا چالش های زنجیره تامین را پیش بینی و مدیریت کنند. با تجزیه و تحلیل داده ها، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند تقاضا را پیش بینی کنند، اختلالات احتمالی را شناسایی کنند، مسیریابی را بهینه کنند و مدیریت موجودی را بهبود بخشند. این به سازندگان اجازه می دهد تا عملیات را ساده کنند، هزینه ها را کاهش دهند و از تحویل به موقع قطعات و وسایل نقلیه اطمینان حاصل کنند.

• تجربه مسافر و راننده

هوش مصنوعی تجربه کلی را برای مسافران و رانندگان افزایش می دهد. سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند رفتار رانندگی را تجزیه و تحلیل کنند، توصیه‌های شخصی‌سازی شده ارائه کنند و برای بهبود ایمنی راننده، حواس‌پرتی را کاهش دهند. مسافران می‌توانند از ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند دستیارهای صوتی، سرگرمی‌های شخصی و خدمات تحویل داخل خودرو بهره‌مند شوند.

• بازرسی

هوش مصنوعی فرآیند بازرسی را برای آژانس‌های اجاره، ارائه‌دهندگان بیمه و گاراژها تغییر می‌دهد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند وسایل نقلیه را تجزیه و تحلیل کنند، نقص‌ها را شناسایی کنند و گزارش‌های بازرسی دقیق را تولید کنند، ذهنیت را کاهش داده و دقت را بهبود بخشند.

• کنترل کیفیت

هوش مصنوعی نظارت پیش بینی و تشخیص زودهنگام مشکلات احتمالی در وسایل نقلیه را امکان پذیر می کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها و سایر منابع، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند، نیازهای تعمیر و نگهداری را پیش‌بینی کنند و از خرابی‌ها جلوگیری کنند. این امر قابلیت اطمینان خودرو و رضایت مشتری را بهبود می بخشد.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی منجر به نوآوری و کارایی در صنعت مسافرت و حمل و نقل، بهبود ایمنی، بهینه سازی عملیات، و افزایش تجربه کلی کاربر می شود.

کتاب هوش مصنوعی به زبان ساده

شما می توانید کتاب هوش مصنوعی به زبان ساده اثر بلی ویتبای را از طاقچه دریافت کنید.

دوره های آموزشی هوش مصنوعی

همچنین شما می توانید دوره های آموزشی هوش مصنوعی را در فرادرس و مکتب خونه ببینید

منابع

https://www.simplilearn.com

https://csuglobal.edu

https://www.coursera.org/articles/types-of-ai

springboard.com

https://www.aiacceleratorinstitute.com

https://www.linkedin.com

https://www.ibm.com

https://www.techtarget.com

https://sitn.hms.harvard.edu/

https://www.spiceworks.com