UXE Group | تجربه سازان خلاق

هوش مصنوعی چگونه کارمی کند

با افزایش تبلیغات در مورد هوش مصنوعی ، فروشندگان در تلاشند تا نحوه استفاده محصولات و خدمات خود از هوش مصنوعی را تبلیغ کنند. اغلب آنچه آنها به عنوان هوش مصنوعی از آن یاد می کنند ، تنها یکی از اجزای هوش مصنوعی است ، مانند یادگیری ماشین. هوش مصنوعی به پایه سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد. هیچ یک از زبانهای برنامه نویسی مترادف با AI نیستند ، اما تعداد کمی از جمله Python ، R و Java محبوب هستند.

به طور کلی ، سیستم های هوش مصنوعی با بلع حجم زیادی از داده های آموزشی برچسب زده ، داده ها را برای همبستگی و الگوها تجزیه و تحلیل می کنند و از این الگوها برای پیش بینی وضعیت های آینده استفاده می کنند. به این ترتیب ، یک چت بات که از نمونه های چت متنی تغذیه می کند ، می تواند یاد بگیرد که چگونه با مردم مبادله می کند ، یا یک ابزار تشخیص تصویر می تواند با مرور میلیون ها مثال ، تشخیص و توصیف اشیاء در تصاویر را بیاموزد.

برنامه نویسی هوش مصنوعی بر سه مهارت شناختی تمرکز دارد: 

1. یادگیری 2.  استدلال 3. تصحیح خود.

1. فرآیندهای یادگیری 

این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر دستیابی به داده ها و ایجاد قوانین برای نحوه تبدیل داده ها به اطلاعات قابل اجرا متمرکز است. قوانین ، که الگوریتم نامیده می شوند ، دستورالعمل های گام به گام برای انجام یک کار خاص را در اختیار دستگاه های محاسباتی قرار می دهند.

2. فرایندهای استدلال :

 این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به نتیجه دلخواه متمرکز است.

3. فرآیندهای خود تصحیح :

این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی برای تنظیم مداوم الگوریتم ها و اطمینان از دقیق ترین نتایج ممکن طراحی شده است.

چرا هوش مصنوعی مهم است؟

هوش مصنوعی از آن جهت اهمیت دارد که می تواند به شرکت ها اطلاعاتی در مورد عملکرد آنها بدهد که ممکن است قبلاً از آن مطلع نبوده باشند و در برخی موارد ، هوش مصنوعی می تواند وظایف خود را بهتر از انسان انجام دهد. ابزارهای هوش مصنوعی به ویژه هنگامی که نوبت به کارهای تکراری و با جزئیات می رسد مانند تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از اسناد قانونی برای اطمینان از پر شدن درست زمینه ها ، مشاغل را به سرعت و با خطاهای نسبتاً کمی به پایان می رسانند.

این امر به انفجار کارآیی کمک کرده و راه را برای فرصت های تجاری کاملاً جدید برای برخی از شرکت های بزرگ باز کرده است. پیش از موج فعلی هوش مصنوعی ، تصور استفاده از نرم افزار رایانه ای برای اتصال سواران به تاکسی سخت بود ، اما امروزه Uber با انجام این کار به یکی از بزرگترین شرکت های جهان تبدیل شده است. از الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشینی برای پیش بینی زمان احتمالی افراد به سواری در مناطق خاص استفاده می کند ، که به پیشگیری از نیاز رانندگان در جاده کمک می کند. به عنوان مثال دیگر ، Google با استفاده از یادگیری ماشینی برای درک نحوه استفاده مردم از خدمات خود و سپس بهبود آنها ، به یکی از بزرگترین بازیگران طیف وسیعی از خدمات آنلاین تبدیل شده است. در سال 2017 ، مدیرعامل این شرکت ، سوندار پیچای ، اعلام کرد که گوگل به عنوان یک شرکت "اولین هوش مصنوعی" فعالیت می کند.

بزرگترین و موفق ترین شرکتهای امروزی از هوش مصنوعی برای بهبود عملیات خود و کسب مزیت برای رقبای خود استفاده کرده اند.

هوش مصنوعی چه مزایا و معایبی دارد؟

شبکه های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق فن آوری های هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل هستند ، در درجه اول به این دلیل که هوش مصنوعی حجم زیادی از داده ها را بسیار سریعتر پردازش می کند و پیش بینی ها را با دقت بیشتری نسبت به بشر امکان پذیر می کند.

در حالی که حجم عظیمی از داده ها که به صورت روزانه ایجاد می شود یک محقق انسانی را دفن می کند ، برنامه های هوش مصنوعی که از یادگیری ماشینی استفاده می کنند می توانند این داده ها را گرفته و به سرعت آنها را به اطلاعاتی کاربردی تبدیل کنند. در هنگام نگارش این مقاله ، اصلی ترین عیب استفاده از هوش مصنوعی این است که پردازش حجم زیادی از داده های مورد نیاز برنامه نویسی هوش مصنوعی گران است.

مزایای

• خوب در مشاغل با جزئیات گرا ؛
• کاهش زمان برای کارهای سنگین داده ؛
• نتایج ثابتی را ارائه می دهد ؛
• عوامل مجازی با فناوری هوش مصنوعی همیشه در دسترس هستند.

معایب

• گران؛
• نیاز به تخصص فنی عمیق دارد ؛
• عرضه محدود کارگران واجد شرایط برای ساخت ابزارهای هوش مصنوعی ؛
• فقط می داند چه چیزی نشان داده شده است ؛
• عدم توانایی تعمیم از یک کار به وظیفه دیگر.

هوش مصنوعی قوی در مقابل هوش مصنوعی ضعیف

هوش مصنوعی را می توان به دو صورت ضعیف یا قوی طبقه بندی کرد.

هوش مصنوعی ضعیف ، که به آن AI باریک نیز می گویند ، یک سیستم هوش مصنوعی است که برای تکمیل یک کار خاص طراحی و آموزش داده شده است. روبات های صنعتی و دستیاران شخصی مجازی ، مانند Siri اپل ، از هوش مصنوعی ضعیف استفاده می کنند.

هوش مصنوعی قوی ، که به عنوان هوش عمومی مصنوعی (AGI) نیز شناخته می شود ، برنامه نویسی را توصیف می کند که می تواند توانایی های شناختی مغز انسان را تکرار کند. هنگامی که یک کار ناآشنا ارائه می شود ، یک سیستم هوش مصنوعی قوی می تواند از منطق فازی برای به کارگیری دانش از یک حوزه به حوزه دیگر و یافتن راه حلی مستقل استفاده کند. از لحاظ تئوری ، یک برنامه هوش مصنوعی قوی باید بتواند هم در آزمون تورینگ و هم در اتاق چینی موفق شود.

4 نوع هوش مصنوعی چیست؟

آرند هینتز ، استادیار زیست شناسی تلفیقی و علوم رایانه و مهندسی در دانشگاه ایالتی میشیگان ، در مقاله ای در سال 2016 توضیح داد که هوش مصنوعی را می توان در چهار نوع طبقه بندی کرد ، که ابتدا با استفاده از سیستم های هوشمند مخصوص وظایف در حال استفاده گسترده و پیشرفت به سیستم های حساس انجام می شود. ، که هنوز وجود ندارند. دسته بندی ها به شرح زیر است : 

نوع 1: ماشینهای واکنشی این سیستم های هوش مصنوعی حافظه ندارند و مخصوص وظایف هستند. به عنوان مثال ، Deep Blue ، برنامه شطرنج IBM است که گری کاسپاروف را در دهه 1990 شکست داد. آبی عمیق می تواند مهره های روی صفحه شطرنج را تشخیص داده و پیش بینی کند ، اما چون حافظه ندارد ، نمی تواند از تجربیات گذشته برای اطلاع از تجربیات آینده استفاده کند.

نوع 2: حافظه محدود این سیستم های هوش مصنوعی دارای حافظه هستند ، بنابراین می توانند از تجربیات گذشته برای اطلاع از تصمیمات آینده استفاده کنند. برخی از عملکردهای تصمیم گیری در خودروهای خودران به این ترتیب طراحی شده اند.

نوع 3: نظریه ذهن. نظریه ذهن یک اصطلاح روانشناسی است. هنگامی که برای هوش مصنوعی به کار می رود ، به این معنی است که سیستم دارای هوش اجتماعی برای درک احساسات است. این نوع هوش مصنوعی قادر به استنباط مقاصد انسانی و پیش بینی رفتار خواهد بود ، یک مهارت ضروری برای سیستم های هوش مصنوعی برای تبدیل شدن به اعضای اصلی تیم های انسانی.

نوع 4: خودآگاهی در این دسته ، سیستم های هوش مصنوعی دارای حس خود هستند که به آنها هوشیاری می دهد. ماشینهای دارای خودآگاهی وضعیت فعلی خود را درک می کنند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد.

نمونه هایی از فناوری هوش مصنوعی چیست و چگونه امروزه از آن استفاده می شود؟

هوش مصنوعی در انواع مختلفی از فناوری ها گنجانده شده است. در اینجا شش مثال آورده شده است:

اتوماسیون. هنگامی که با فناوری های هوش مصنوعی همراه می شود ، ابزارهای اتوماسیون می توانند حجم و انواع کارهای انجام شده را افزایش دهند. یک مثال ، اتوماسیون فرآیند رباتیک (ՀՀԿ) است ، نوعی نرم افزار که وظایف پردازش داده های تکراری و مبتنی بر قوانین را که بطور سنتی توسط انسان انجام می شود ، خودکار می کند. وقتی با یادگیری ماشینی و ابزارهای هوش مصنوعی نوظهور ترکیب شود ، بخش عمده مشاغل سازمانی را خودکار می کند و ربات های تاکتیکی این حزب را قادر می سازد اطلاعات هوش مصنوعی را رد کرده و به تغییرات فرایند پاسخ دهند.

فراگیری ماشین. این علم کارکردن کامپیوتر بدون برنامه نویسی است. یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که به زبان ساده می توان آن را اتوماسیون تجزیه و تحلیل پیش بینی در نظر گرفت. سه نوع الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد:

یادگیری تحت نظارت. برچسب داده ها به گونه ای است که می توان الگوها را تشخیص داد و برای برچسب زدن مجموعه داده های جدید استفاده کرد.

یادگیری بدون نظارت مجموعه داده ها برچسب گذاری نشده اند و بر اساس شباهت ها یا تفاوت ها مرتب شده اند.

یادگیری تقویتی مجموعه داده ها برچسب گذاری نشده اند ، اما پس از انجام یک عمل یا چندین اقدام ، به سیستم AI بازخورد داده می شود.

بینایی ماشین این فناوری به ماشین این قابلیت را می دهد تا ببیند. بینایی ماشین اطلاعات بصری را با استفاده از دوربین ، تبدیل آنالوگ به دیجیتال و پردازش سیگنال دیجیتال ضبط و تجزیه و تحلیل می کند. غالباً با بینایی انسان مقایسه می شود ، اما بینایی ماشین به بیولوژی محدود نمی شود و برای مثال می توان آن را از طریق دیوارها مشاهده کرد. در طیف وسیعی از برنامه ها از شناسایی امضا تا تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می شود. بینایی رایانه ای ، که بر پردازش تصویر مبتنی بر ماشین متمرکز است ، اغلب با بینایی ماشین مخلوط می شود.

پردازش زبان طبیعی (NLP) این پردازش زبان انسان توسط یک برنامه کامپیوتری است. یکی از قدیمی ترین و شناخته شده ترین نمونه های NLP ، تشخیص هرزنامه است که به موضوع و متن یک ایمیل نگاه می کند و در مورد ناخواسته بودن آن تصمیم می گیرد. رویکردهای فعلی NLP مبتنی بر یادگیری ماشین است. وظایف NLP شامل ترجمه متن ، تجزیه و تحلیل احساسات و تشخیص گفتار است.

رباتیک این رشته مهندسی بر طراحی و ساخت روبات تمرکز دارد. رباتها اغلب برای انجام وظایفی که انجام آنها یا انجام مداوم آنها برای انسانها مشکل است ، استفاده می شوند. به عنوان مثال ، ربات ها در خطوط مونتاژ برای تولید خودرو یا توسط ناسا برای جابجایی اجسام بزرگ در فضا استفاده می شوند. محققان همچنین از یادگیری ماشینی برای ساخت ربات هایی استفاده می کنند که می توانند در محیط های اجتماعی تعامل داشته باشند.

اتومبیل های خودران. وسایل نقلیه خودران از ترکیبی از دید رایانه ، تشخیص تصویر و یادگیری عمیق برای ایجاد مهارت خودکار در هدایت وسیله نقلیه در هنگام ماندن در یک خط مشخص و جلوگیری از موانع غیر منتظره مانند عابران پیاده استفاده می کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی راه خود را به بازارهای مختلف باز کرده است. در اینجا نه نمونه آورده شده است.

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی بزرگترین شرط ها بر روی بهبود نتایج بیمار و کاهش هزینه ها است. شرکت‌ها از یادگیری ماشینی برای تشخیص بهتر و سریع‌تر از انسان استفاده می‌کنند. یکی از شناخته شده ترین فناوری های مراقبت های بهداشتی IBM Watson است.

زبان طبیعی را می فهمد و می تواند به سوالاتی که از آن پرسیده می شود پاسخ دهد. این سیستم داده‌های بیمار و سایر منابع داده‌های موجود را استخراج می‌کند تا یک فرضیه را تشکیل دهد، که سپس با یک طرح امتیازدهی اطمینان ارائه می‌کند. سایر برنامه های کاربردی هوش مصنوعی شامل استفاده از دستیاران سلامت مجازی آنلاین و چت ربات ها برای کمک به بیماران و مشتریان مراقبت های بهداشتی در یافتن اطلاعات پزشکی، برنامه ریزی قرار ملاقات، درک فرآیند صورتحساب و تکمیل سایر فرآیندهای اداری است. مجموعه ای از فناوری های هوش مصنوعی نیز برای پیش بینی، مبارزه و درک بیماری های همه گیر مانند COVID-19 استفاده می شود.

هوش مصنوعی در تجارت الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حال ادغام در پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) هستند تا اطلاعاتی را در مورد نحوه ارائه خدمات بهتر به مشتریان کشف کنند. چت بات ها برای ارائه خدمات فوری به مشتریان در وب سایت ها گنجانده شده اند. اتوماسیون موقعیت های شغلی نیز به موضوعی در میان دانشگاهیان و تحلیلگران فناوری اطلاعات تبدیل شده است.

هوش مصنوعی در آموزش هوش مصنوعی می تواند نمره دهی را خودکار کند و به مربیان زمان بیشتری بدهد. می تواند دانش آموزان را ارزیابی کند و با نیازهای آنها سازگار شود و به آنها کمک کند تا با سرعت خودشان کار کنند. آموزگاران هوش مصنوعی می‌توانند حمایت بیشتری از دانش‌آموزان ارائه دهند و از ماندن آنها در مسیر مطمئن شوند. و می تواند مکان و نحوه یادگیری دانش آموزان را تغییر دهد، شاید حتی جایگزین برخی از معلمان شود.

هوش مصنوعی در امور مالی هوش مصنوعی در برنامه های مالی شخصی، مانند Intuit Mint یا TurboTax، مؤسسات مالی را مختل می کند. برنامه هایی مانند اینها داده های شخصی را جمع آوری می کنند و مشاوره مالی ارائه می دهند. برنامه های دیگری مانند IBM Watson در فرآیند خرید خانه به کار گرفته شده است. امروزه نرم افزار هوش مصنوعی بیشتر معاملات را در وال استریت انجام می دهد.

هوش مصنوعی در قانون روند کشف -- غربال کردن اسناد -- در قانون اغلب برای انسان طاقت فرسا است. استفاده از هوش مصنوعی برای کمک به خودکارسازی فرآیندهای پر زحمت صنعت قانونی باعث صرفه جویی در زمان و بهبود خدمات مشتری می شود. شرکت‌های حقوقی از یادگیری ماشینی برای توصیف داده‌ها و پیش‌بینی نتایج، بینایی کامپیوتری برای طبقه‌بندی و استخراج اطلاعات از اسناد و پردازش زبان طبیعی برای تفسیر درخواست‌های اطلاعات استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی در تولید تولید در ترکیب روبات ها در جریان کار پیشرو بوده است. برای مثال، ربات‌های صنعتی که زمانی برای انجام وظایف منفرد برنامه‌ریزی شده بودند و از کارگران انسانی جدا می‌شدند، به طور فزاینده‌ای به عنوان ربات‌ها عمل می‌کنند: روبات‌های کوچک‌تر و چندوظیفه‌ای که با انسان‌ها همکاری می‌کنند و مسئولیت بخش‌های بیشتری از کار را در انبارها، طبقات کارخانه‌ها بر عهده می‌گیرند. 

هوش مصنوعی در بانکداری بانک ها با موفقیت از چت بات ها استفاده می کنند تا مشتریان خود را از خدمات و پیشنهادات آگاه کنند و تراکنش هایی را انجام دهند که نیازی به دخالت انسانی ندارند. دستیارهای مجازی هوش مصنوعی برای بهبود و کاهش هزینه های انطباق با مقررات بانکی استفاده می شود. سازمان‌های بانکی همچنین از هوش مصنوعی برای بهبود تصمیم‌گیری برای وام‌ها و تعیین محدودیت‌های اعتباری و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی در حمل و نقل علاوه بر نقش اساسی هوش مصنوعی در کارکرد وسایل نقلیه خودران، فناوری‌های هوش مصنوعی در حمل‌ونقل برای مدیریت ترافیک، پیش‌بینی تاخیرهای پرواز و ایمن‌تر و کارآمدتر کردن کشتی‌های اقیانوسی استفاده می‌شوند.

امنیت هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در صدر فهرست کلیدواژه‌هایی هستند که امروزه فروشندگان امنیتی برای متمایز کردن پیشنهادات خود از آن استفاده می‌کنند. این اصطلاحات همچنین نشان دهنده فناوری های واقعاً قابل دوام هستند. سازمان‌ها از یادگیری ماشین در نرم‌افزار مدیریت رویدادها و اطلاعات امنیتی (SIEM) و حوزه‌های مرتبط برای شناسایی ناهنجاری‌ها و شناسایی فعالیت‌های مشکوک که نشان‌دهنده تهدید هستند، استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از منطق برای شناسایی شباهت‌ها به کدهای مخرب شناخته شده، هوش مصنوعی می‌تواند هشدار حملات جدید و در حال ظهور را خیلی زودتر از کارکنان انسانی و تکرارهای فناوری قبلی ارائه دهد. فناوری در حال رشد نقش بزرگی در کمک به سازمان‌ها برای مقابله با حملات سایبری ایفا می‌کند.