هوش مصنوعی چیست به زبان ساده⚡️واقعا هوش مصنوعی چیه

ما خود را انسان عاقل و خردمند می‌دانيم، زيرا توانایی فکری ما بسیار با اهمیت است و نقش مهمی در زندگیمان ایفا می‌کند. انسان براي هزاران سال سعی در فهميدن چگونگي تفکر و انجام کنش‌های خود داشته است، به عبارت دیگر به دنبال فهمیدن این موضوع بوده که مغز چگونه مي‌تواند دنیایی بسیار بزرگ‌تر و پیچیده‌تر از خودش را درک، پیش‌بینی و کنترل کند؟

حوزه هوش مصنوعي يا AI، از این موضوع هم فراتر رفته و تلاش می‌کند که نه تنها موجودیتی عاقل همانند انسان را درک بلکه آن را بسازد؛ موجودیت‌های خردمندی که بتوانند عملکرد موثر و ایمنی را در زمینه‌های وسیعی از صنایع و زندگی بشر داشته باشند. رشته هوش مصنوعی دقیقا در همین راستا و به منظور ارتقای سطح دانش افراد با هدف بهبود عملکرد آن ها در بهره گیری از هوش مصنوعی به وجود آمده است.

مطابق با نظرسنجی‌های انجام شده، هوش مصنوعی یکی از جالب‌ترين و سريع‌ترين حوزه‌های در حال رشد است که در حال حاضر بیش از یک تریلیون دلار در سال درآمدزايي می‌کند. کای فو لی (Kai-Fu Lee)، متخصص هوش مصنوعی، پیش بینی می‌کند که AI بيشترين تاثيرات را در زندگي انسان‌ها، بيش از هر چیز ديگري در طول تاريخ، خواهد گذاشت.

لری پیج (Larry Page) یکی از بنیانگذاران شرکت گوگل درباره Artificial Intelligence اینطور می‌گوید: "هوش مصنوعی، آخرین نسخه Google خواهد بود. نهایی ترین موتور جستجویی که هر آن چه بر بستر Web وجود دارد را متوجه خواهد شد. این ورژن از گوگل می‌فهمد شما دقیقا به دنیال چه هستید و آن چه درست است در اختیارتان می‌گذارد.

هوش مصنوعی در حال حاضر طیف گسترده‌ای از زیر شاخه‌ها را در بر می‌گیرد، بنابراین به نحوی با هر چیزی که در دامنه فعالیت‌های هوشمندانه قرار دارد مرتبط می‌شود. با توجه به این مفهوم هوش مصنوعی یک زمینه‌ی همگانی است. اما اساسی ترین سوالی که در این مقاله قصد داریم به آن پاسخ دهیم این است: هوش مصنوعی (AI) چیست؟ در ادامه این مطلب به تفصیل مبحث هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار داده و به انواع آن، کاربردهای علمی و عملی، مزایا و معایب و آینده هوش مصنوعی می‌پردازیم.

هوش مصنوعی يا AI چيست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا به اختصار AI، فرایند ساخت ماشین‌ های هوشمندی است که از حجم وسیعی از داده‌ها استفاده می‌کنند. این فرایند ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا بدون دستور مستقیم برای انجام کاری و به صورت خودمختار (Autonomous) با سطوح هوشی مشابه انسان بتوانند تفکر منطقی، حس، درک، یادگیری و عمل داشته باشند. هوش مصنوعی (AI) از الگوریتم‌ها و روش‌های پیچیده برای ساخت ماشین‌هایی استفاده می‌کند که بتوانند به تنهایی (خودمختارانه) تصمیم بگیرند.

اما در واقعیت اینکه از چه کسی بپرسید AI چیست، تفاوت زیادی دارد.

يک فرد غير متخصص که درک سطحی از فناوری دارد اين تعريف را به ربات‌ها مرتبط می‌کند که می‌توانند به تنهايی فکرکنند و اعمالی را انجام دهند. اگر از يک محقق هوش مصنوعی بپرسيد او خواهد گفت که مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها هستند که می‌توانند باعث انجام کارهایی شوند، بدون آنکه دستورات مشخصی برای انجام دادن آن کارها در الگوریتم‌های ما وجود داشته باشند.

هر دو تعريف بالا درست هستند؛ بنابراين در ادامه به طور جامع‌تر به تعریف هوش مصنوعی در دنیای کنونی می‌پردازیم.

به عبارتی سیستم‌ها‌ی هوشمند از آموخته‌ها و تجربیات گذشته‌ی خود یاد می‌گیرند و وظایفی شبیه به انسان را انجام می‌دهند تا بتوانند سرعت، دقت و اثربخشی تلاش‌های انسان در انجام کارها را افزایش دهند و نیز بهترین نتایج مورد انتظار را تولید کنند.

AI برای اجرای عملکرد خود به داده (Data) نیاز دارد. داده‌ها به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند تا الگوهایی بسازند، و سپس از آنها برای تولید پیش‌بینی‌ها و شبیه‌سازی‌ها یا استنباط اطلاعات درباره جهان استفاده می‌کنند.

ماشین‌ها برای یادگیری نیازمند حجم بالایی از داده و اطلاعات (Big Data) هستند.

یادگیری ماشین (Machine Learning) یا به اختصار ML و یادگیری عمیق (Deep Learning) هسته‌های اصلی هوش مصنوعی را تشکیل می دهند که هریک در ادامه بطور مفصل شرح داده می‌شوند.

ابتدا لازم است شرح مختصری از سير تکاملي حوزه AI را بیان کنیم.

تاريخچه پيدايش هوش مصنوعی

پروفسور آلن تورینگ (A. M. Turing) در سال 1950 میلادی در مقاله ای تحت عنوان ماشین های محاسباتی و هوشمند (Computing Machinery and Intelligence)، حوزه AI را برای اولین بار به جهانیان معرفی کرد.

وی به منظور ایجاد تعریفی برای هوش یک سیستم به جای ارائه لیستی طولانی (و شاید بحث برانگیز) از ویژگی‌های لازم برای هوشمندی سیستم، تستی را بر پایه ناتوانی در تشخیص دادن انسان از ماشین پیشنهاد کرد. به این صورت که بین ماشین و انسان دیواری وجود دارد و انسان سوالاتی را از ماشین می‌پرسد و آن ماشین پاسخ می‌دهد. حال اگر انسان نتواند تشخیص دهد که این جواب دهنده (ماشین)، انسان است یا ماشین، آن ماشین تست تورینگ را با موفقیت پشت سر گذاشته است.

تست آلن تورینگ بعنوان پیش زمینه ای در به وجود آمدن هوش مصنوعی

طراحی چنین سیستمی نیازمند قابلیت‌های زیر است:

1. پردازش زبان طبیعی (NLP) جهت برقراری ارتباط با آن انسان (پرسشگر).
2. نمایش دانش جهت ذخیره اطلاعاتی که می‌داند یا بدست می‌آورد.
3. استدلال اتوماتیک (خودکار) برای استفاده از اطلاعات استفاده شده جهت پاسخ‌گویی به سوالات و بدست آوردن نتایج جدیدتر.
4. یادگیری ماشین (ML) برای تطبیق پیدا کردن با شرایط جدید و شناسایی الگوها.

   بعدها تست دیگری به نام تست کامل تورینگ شکل گرفت که تعامل فیزیکی بین انسان و ماشین را نیز مد نظر قرار داد. از این رو برای پشت سر نهادن تست کامل تورینگ، کامپیوتر نیاز داشت که دو قابلیت زیر را نیز به قابلیت‌های قبلی خود اضافه کند:

5. بینایی ماشینبینایی کامپیوتر و کاربردهای آن چیست و چگونه کار می‌کند؟کامپیوتر ویژن یا بینائی کامپیوتر، در ارتباط با مدلسازی و تقلید از حس بینایی انسانی از طریق استفاده از نرم‌افزار یا سخت‌افزار دیجیتالی می‌باشد. در این صفحه بینایی ماشین را بصورت کامل بررسی شده است. برای تشخیص اشیا.
6. رباتیک برای تغییر دادن و جابه‌جایی اشیا.

۶ شاخه‌ی علمی ذکر شده تشکیل دهنده بخش عمده‌ای از هوش مصنوعی هستند که به آن‌ها جداگانه خواهیم پرداخت.

پس از تورینگ، در طول تاریخ تعاریف مختلفی در خصوص هوش مصنوعی-AI ارائه شد که به طور خلاصه در چهار دسته زیر طبقه بندی شده‌اند:

توضیحات مربوط به هر یک از دسته‌های بالا را می‌توانید به طور دقیق‌ در کتاب”هوش مصنوعي با رويکردی نوين“مطالعه کنید.

به منظور مشاهده خلاصه‌ای از تاریخچه‌ هوش مصنوعی می‌توانید ویدیو زیر را مشاهده کنید.

با توجه به سیر تکاملی بیان شده، امروزه می‌توان گفت سیستمی را هوشمند گوییم که رفتار منطقی و عقلانی داشته باشد. رفتار منطقی خود تفکر منطقی را نیز شامل می‌شود. (الزاما رفتار منطقی از تفکر منطقی نشأت نمی‌گیرد. به عنوان مثال واکنش دور کردن ناگهانی دست از یک جسم داغ نیاز به تفکر و استدلال ندارد!)

انواع هوش مصنوعی

AI-هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس توانایی‌ها و قابلیت‌ها به صورت زیر تقسیم بندی کرد:

نمودار تقسیم بندی انواع هوش مصنوعی

با این حال هر شغلی نیاز به کسب مهارت های علمی و عملی بصورت همزمان دارد که در ادامه هریک را جداگانه مورد بررسی قرار می دهیم.

3 نوع هوش مصنوعی بر اساس قابلیت‌ها وجود دارد:

• هوش مصنوعی محدود شده (Narrow AI)
• هوش مصنوعی عمومی (General)
• ابَر هوش مصنوعی (Super AI)

تحت عملکردها، ما 4 نوع هوش مصنوعی داریم:

• ماشین های واکنشی (Reactive Machines)
• حافظه محدود (Limited Memory)
• نظریه ذهن (Theory of Mind)
• خودآگاهی (Self-awareness)

Narrow AI - Artificial Narrow Intelligence (ANI)

هوش مصنوعی محدود شده که به آن هوش مصنوعی ضعیف نیز می‌گویند، تنها نوع AI (هوش مصنوعی) است که تا به امروز با موفقیت به آن دست یافته‌ایم. ANI هدف گرا بوده و برای انجام وظایف مشخصی طراحی شده است به عبارت دیگر بر روی یک کار محدود شده تمرکز می‌کند و نمی‌تواند فراتر از محدودیت‌های خود عمل کند. اگرچه این ماشین‌ها ممکن است هوشمند به نظر برسند، اما تحت مجموعه‌ای از قید و بندها کار می‌کنند، به همین دلیل است که این نوع AI معمولاً به عنوان هوش مصنوعی ضعیف شناخته می‌شود. ANI هوش انسانی را تقلید نمی‌کند، بلکه صرفاً رفتار انسان را بر اساس طیف محدودی از پارامترها شبیه سازی می‌کند. با ادامه توسعه روش‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، کاربردهای این نوع از AI در زندگی روزمره ما به طور فزاینده‌ای رایج شده است.

• Apple Siri نمونه‌ای از Narrow AI است که با طیف محدودی از عملکردهای از پیش تعریف شده کار می‌کند. Siri اغلب با وظایفی خارج از وسعت توانایی‌های خود مشکل دارد.
• ابر رایانه IBM Watson نمونه دیگری از Narrow AI است که از محاسبات شناختی، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای پردازش اطلاعات و پاسخ به سوالات شما استفاده می‌کند.
• نمونه‌های دیگر از Narrow AI عبارتند از Google Translate، نرم‌افزار تشخیص تصویر و چهره، سیستم‌های توصیه، فیلتر Spam (پیام های نامربوط یا نامناسبی که در اینترنت برای تعداد زیادی از گیرندگان ارسال می شود) و الگوریتم جستجوی صفحات گوگل (SERP)، Amazon Alexa، Cortana در سیستم عامل مایکروسافت، ابزارهای نقشه برداری، پیش بینی بیماری، ابزارهای نظارت بر رسانه‌های اجتماعی جهت تشخیص محتوای خطرناک، بازاریابی و ...

IBM WATSON بعنوان یک ابر رایانه که از هوش مصنوعی برای یادگیری ماشین بهره می برد

General AI -Artificial General Intelligence (AGI)

هوش مصنوعی عمومی که به عنوان هوش مصنوعی قوی (Strong) نیز شناخته می‌شود، می‌تواند هر کار فکری را که یک انسان می‌تواند انجام دهد را درک کند و بیاموزد. این امر به ماشین اجازه می‌دهد تا دانش و مهارت های خود را در زمینه های مختلف به کار گیرد. محققان هوش مصنوعی تاکنون نتوانسته‌اند به Strong AI دست یابند.

• کمپانی فوجیتسو (Fujitsu) کامپیوتری به نام K computer ساخته است که یکی از سریع ترین ابررایانه‌ها در جهان به حساب می‌آید و همچنین یکی از تلاش‌های مهم برای دستیابی به Strong AI محسوب می‌شود. تقریباً 40 دقیقه طول کشید تا یک ثانیه فعالیت عصبی شبیه سازی شود. از این رو، تعیین اینکه آیا هوش مصنوعی قوی به زودی به دست خواهد آمد یا خیر، دشوار است.

تصاویری K computer ساخته شده توسط کمپانی Fujitsu

• Tianhe-2، یک ابررایانه توسعه یافته است که توسط دانشگاه ملی فناوری دفاع چین ساخته شد. این ابررایانه به عنوان سیستم شماره 1 جهان با عملکرد 33.86 پتافلاپ بر ثانیه (10^15 محاسبه در ثانیه) شناخته می‌شود.

تصویری از یک ابر رایانه

Super AI - Artificial Super Intelligence (ASI)

Super AI از هوش انسان پیشی می‌گیرد و می‌تواند هر کاری را بهتر از انسان انجام دهد. مفهوم ابر هوش مصنوعی، AI را چنان شبیه احساسات و تجربیات انسان می‌داند که صرفاً آنها را درک نمی‌کند؛ بلکه احساسات، نیازها، باورها و خواسته‌های خود را بر می‌انگیزد. ASI از نظر تئوری در هر کاری که ما انجام می‌دهیم بسیار بهتر خواهد بود؛ ریاضیات، علوم، ورزش، هنر، پزشکی، سرگرمی‌ها و ...

وجود چنین سطحی از هوش مصنوعی-AI هنوز فرضی است. برخی از ویژگی های حیاتی ابر هوش مصنوعی شامل تفکر، حل پازل، قضاوت و تصمیم گیری در حال حاضر وجود دارند.

اکنون، انواع مختلف هوش مصنوعی مبتنی بر عملکردها را بررسی خواهیم کرد.

Reactive Machine

ماشین واکنشی، شکل اولیه هوش مصنوعی است که یا خاطرات را ذخیره نمی‌کند و یا از تجربیات گذشته برای تعیین اقدامات آینده استفاده نمی‌کند و فقط با داده‌های فعلی کار می‌کند. آنها جهان را درک می‌کنند و به آن واکنش نشان می‌دهند. ماشین‌های واکنشی با وظایف خاصی ارائه می‌شوند و قابلیت‌هایی فراتر از این وظایف را ندارند.

ماشین شطرنج باز دیپ بلو (Deep Blue) ساخت کمپانی IBM در دهه 1990 میلادی توانست استاد بزرگ شطرنج، گری کاسپاروف (Garry Kasparov) را شکست دهد.

تصویری از رقابت گری کاسپاروف با Deep Blue

دیپ بلو یک ماشین واکنشی است که مهره های صفحه شطرنج را می‌بیند و به آنها واکنش نشان می‌دهد. این ماشین نمی‌تواند به هیچ یک از تجربیات قبلی خود اشاره کند یا با تمرین بهبود یابد؛ تنها می‌تواند مهره‌های روی صفحه شطرنج را شناسایی کند و بداند که هر کدام چگونه حرکت می‌کنند. Deep Blue می تواند پیش بینی کند که چه حرکاتی ممکن است پیش روی خود و حریفش باشد. قبل از لحظه‌ی فعلی همه چیز را نادیده می‌گیرد و به مهره‌های صفحه شطرنج همانطور که در حال حاضر روی صفحه ایستاده‌اند نگاه می‌کند و از بین حرکات احتمالی، حرکت بعدی خود را انتخاب می‌کند.

Limited Memory

هوش مصنوعیِ حافظه محدود، از داده‌هایی که در گذشته جمع کرده یاد می‌گیرد و برای تصمیم گیری خود از این آموزه‌ها استفاده می‌کند. حافظه چنین سیستم‌هایی کوتاه مدت است. آنها می‌توانند از داده‌ها برای یک دوره زمانی خاص استفاده کنند، اما نمی‌توانند آن را به کتابخانه‌ای از تجربیات خود اضافه کنند. این نوع فناوری در وسایل نقلیه خودران استفاده می‌شود.

1. هوش مصنوعیِ حافظه محدود، نحوه حرکت سایر وسایل نقلیه را در حال حاضر و در گذر زمان، مشاهده می‌کند.
2. این داده‌های جمع‌آوری‌شده به طور مداوم به داده‌های ثابت AI، مانند نشانگرهای خطوط مسیر و چراغ‌های راهنمایی اضافه می‌شود.
3. بدین سبب زمانی که وسیله نقلیه تصمیم می‌گیرد که چه زمانی باید خط مسیر خود را تغییر دهد، از برخورد با وسیله نقلیه نزدیک خودداری کند.

کمپانی Mitsubishi Electric در حال کار بر روی چگونگی بهبود چنین فناوری برای کاربردهایی مانند خودروهای خودران است.

تصویری از نحوه تشخیص موانع اطراف توسط هوش مصنوعی به کار رفته در خودروهای خودران

Theory of Mind

تئوری ذهن هوش مصنوعی یک کلاس پیشرفته از فناوری را نشان می‌دهد که فقط به عنوان یک مفهوم وجود دارد. چنین نوع هوشی مستلزم درک کامل این موضوع است که افراد و چیزهای موجود در یک محیط می توانند احساسات و رفتارهای متغیری داشته باشند که باید بتواند عواطف، احساسات و افکار افراد را درک کند. اگرچه پیشرفت‌های زیادی در این زمینه صورت گرفته اما این نوع AI هنوز به طور کامل ساخته نشده است.

• یکی از مثال‌های واقعی از تئوری ذهن هوش مصنوعی، Kismet است. Kismet یک سر ربات است که در اواخر دهه 90 توسط یک محقق موسسه فناوری ماساچوست MIT ساخته شد. Kismet می‌تواند احساسات انسانی را تقلید کند و آنها را تشخیص دهد. هر دوی این توانایی‌ها پیشرفت های کلیدی در تئوری هوش مصنوعی ذهنی هستند.

ربات Kismet تولید شده توسط MIT

• سوفیا از Hanson Robotics نمونه دیگری است که در آن تئوری ذهن هوش مصنوعی پیاده سازی شد. دوربین‌های موجود در چشمان سوفیا، همراه با الگوریتم‌های کامپیوتری، به او اجازه دیدن می‌دهند. او می‌تواند تماس چشمی را حفظ کند، افراد را بشناسد و چهره‌ها را دنبال کند

تصویری از ربات انسان نمای Sophia بعنوان اولین ربات شهروند زمین!

Self-Awareness

هوش مصنوعی خودآگاه فقط به صورت فرضی وجود دارد. چنین سیستمهایی ویژگی ها، حالات و شرایط درونی خود و همچنین احساسات انسانی را درک می‌کنند. این ماشین ها هوشمندتر از ذهن انسان خواهند بود. این نوع AI-هوش مصنوعی نه تنها قادر به درک و برانگیختن احساسات در افرادی است که با آنها در تعامل هستند، بلکه دارای احساسات، نیازها و باورهای خاص خود است.

شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی

برای درک اینکه AI واقعاً چگونه کار می‌کند، باید در شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی کاوش کنيم تا بفهمیم چگونه این حوزه‌ها می‌توانند در زمینه‌های مختلف صنعت اعمال شوند. شاخه‌هاي هوش مصنوعي به شرح زير هستند :

تصویر نشان دهنده شاخه های اصلی هوش مصنوعی است

يادگيری ماشین – Machine Learning (ML)

یادگیری ماشینی یکی از شاخه‌های پر تقاضا و کاربردی هوش مصنوعی(AI) است که به سیستم‌ها توانایی یادگیری خودکار و بهبود تجربه خود را بدون برنامه‌ریزی صریح می‌دهد. یادگیری ماشینی بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای متمرکز است که می‌توانند به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند. فرآیند یادگیری با مشاهدات یا داده‌هایی مانند مثال‌ها، تجربه کردن یا دستورالعمل‌ها آغاز می‌شود تا الگوهایی را در داده‌ها جستجو کرده و بر اساس آن‌ها تصمیمات بهتری در آینده اتخاذ کند. این الگوها به گونه ای تنظیم شده است که ماشین‌ها بتوانند نتایج را بر اساس اتفاقات گذشته پیش بینی کنند. هدف اصلی این است که به رایانه‌ها اجازه داده شود تا بدون دخالت یا کمک انسان به طور خودکار یاد بگیرند و بر اساس آن اقدامات لازم را تنظیم کنند.

یادگیری ماشینی خود به چهار قسمت دسته بندی می‌شود که در این مقاله تنها به معرفی آن‌ها میپردازیم:

• يادگيري ماشين تحت نظارت - Supervised Machine Learning
• يادگيري ماشين بدون نظارت - Unsupervised Machine Learning
• یادگیری ماشین نیمه نظارت شده - Semi-supervised Machine Learning
• يادگيري ماشين تقويتي - Reinforcement Machine Learning

Neural Networks

شبکه‌های عصبی که با نام‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) یا شبکه‌های عصبی شبیه‌سازی شده (SNN) نیز شناخته می‌شوند، به گونه‌ای زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین هستند و در قلب الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) قرار دارند. نام و ساختار آنها از مغز انسان الهام گرفته شده است و از روشی که نورون های بیولوژیکی به یکدیگر سیگنال می‌دهند تقلید می‌کند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) از یک لایه گره تشکیل شده‌اند که شامل یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی است.

نحوه اتصال شبکه های عمیق عصبی در هوش مصنوعی

هر گره یا نورون مصنوعی به دیگری متصل می‌شود و دارای وزن و آستانه مرتبط است. اگر خروجی هر گره بالاتر از مقدار آستانه مشخص شده باشد، آن گره فعال می‌شود و داده‌ها را به لایه بعدی شبکه ارسال می‌کند. در غیر این صورت، هیچ داده‌ای به لایه بعدی شبکه منتقل نمی‌شود.

شبکه های عصبی برای یادگیری و بهبود دقت خود در طول زمان به داده‌های آموزشی متکی هستند. با این حال، هنگامی که این الگوریتم‌های یادگیری به دقت تنظیم شوند، ابزار قدرتمندی در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی خواهند شد که به ما امکان می‌دهند داده‌ها را با سرعت بالا طبقه‌بندی و خوشه‌بندی کنیم. وظایف تشخیص گفتار یا تشخیص تصویر در مقایسه با شناسایی دستی توسط متخصصان انسانی می‌تواند چند دقیقه در مقابل ساعت‌ها طول بکشد. یکی از شناخته شده ترین شبکه های عصبی، الگوریتم جستجوی گوگل است.

Fuzzy Logic

در دنیای واقعی، گاهی اوقات ما با شرایطی مواجه می‌شویم که تشخیص درست بودن یا نبودن شرط دشوار است؛ منطق فازی، انعطاف پذیری مناسبی برای استدلال در چنین مواردی به ما می‌دهد.

کاربرد منطق فازی در تشخیص میزان حرارت آب

به عبارت ساده‌تر، منطق فازی تکنیکی است که اطلاعات نامطمئن را با اندازه گیری میزان درستیِ فرضیه نشان داده و اصلاح می‌کند. منطق فازی همچنین برای استدلال در مورد مفاهیم غیر قطعی استفاده می‌شود. اگر مفهومی کاملاً درست باشد، منطق استاندارد برای آن، منطق 1.0 و اگر کاملاً نادرست باشد منطق 0.0 را در نظر می‌گیرد؛ اما در منطق فازی یک مقدار میانی نیز وجود دارد که تا حدی درست و تا حدی نادرست است.

Natural Language Processing

پردازش زبان طبیعی بخشی از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که می‌تواند به برقراری ارتباط بین کامپیوتر و انسان با زبان طبیعی کمک کند. NLP در واقع یک تکنیک پردازش محاسباتی زبان‌های انسانی است که کامپیوتر را قادر می‌سازد تا با تقلید از زبان طبیعی انسان، داده‌ها را بخواند و درک کند.

نحوه ارتباط متقابل بین انسان و ماشین در قالب پردازش زبان طبیعی

NLP روشی است که با جستجو، تجزیه و تحلیل، درک و استخراج اطلاعات از فرم متنی داده‌ها سروکار دارد. به منظور آموزش دادن به کامپیوترها در زمینه ی استخراج اطلاعات معنی دار از داده‌های متنی، برنامه نویسان از کتابخانه های NLP استفاده می‌کنند. یک مثال رایج از NLP، تشخیص هرزنامه (Spam) است؛ الگوریتم‌های کامپیوتری می‌توانند با نگاه کردن به موضوع یک خط یا متن ایمیل بررسی کنند که آیا ایمیل ناخواسته و دور ریختنی است یا خیر.

Robotics

این شاخه به عنوان یک زمینه‌ی بسیار هیجان انگیز از هوش مصنوعی ظهور کرده است که بر روی طراحی و ساخت ربات‌ها متمرکز است. رباتیک با طراحی، ساخت و بهره برداری از ربات‌ها و همچنین ترکیب علم و تکنیک‌های مهندسی سر و کار دارد. ربات‌ها ماشین‌های قابل برنامه‌ریزی هستند که می‌توانند به انسان کمک کنند یا اعمال انسان را تقلید کنند. هدف از استقرار آن‌ها کمک به انسان در انجام کارهای خسته کننده، سخت و حجیم است. این وظایف شامل کنترل سیستم‌های کامپیوتری، تبدیل اطلاعات و ساخت خودروها می‌شود. ناسا (NASA) از ربات‌ها برای جابجایی اجسام سنگین در فضا استفاده می‌کند.

نمونه ای از ربات مورد استفاده در صنایع

Expert Systems

سیستم خبره یک برنامه رایانه‌ای است که از فناوری‌های هوش مصنوعی برای شبیه سازی قضاوت و رفتار یک انسان یا سازمانی که دانش و تجربه تخصصی در زمینه خاصی دارد، استفاده می‌کند.

نمونه ای از نحوه ارتباط بین انسان و سیستم های پیشرفته هوش مصنوعی

Expert Systems از برنامه نویسی معمولی برای حل مسائل پیچیده استفاده نمی‌کند، بلکه در عوض از نمادهای منطقی برای دستیابی به چنین هدفی استفاده می‌کند. اثربخشی سیستم خبره کاملاً متکی به دانش متخصص است که در یک پایگاه دانش انباشته شده است. هر چه اطلاعات جمع آوری شده در آن بیشتر باشد، کارایی سیستم بیشتر می‌شود. به عنوان مثال، سیستم خبره پیشنهاداتی را برای املا و اشتباهات در موتور جستجوی گوگل ارائه می‌دهد.

اکنون پس از معرفی شاخه‌های هوش مصنوعی قدم بعدی را برداشته و در مورد کاربردهای هیجان انگیز هوش مصنوعی که در سال‌های آینده شاهد پیشرفت بزرگی در آنها خواهیم بود بحث کنیم.

کاربردهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در جامعه امروزی کاربردهای مختلفی دارد. وجود هوش مصنوعی-AI امروزه ضروری است زیرا می‌تواند مشکلات پیچیده را با روشی کارآمد در صنایع مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، سرگرمی، مالی، آموزش و غیره حل کند.

اکنون به برخی از بخش‌هایی که در آن از هوش مصنوعی استفاده می‌شود اشاره می‌کنیم:

هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک (E-Commerce)

خرید شخصی

در این مورد، فناوری AI برای ایجاد موتورهای توصیه استفاده می‌شود که از طریق آنها می‌توانید با مشتریان خود تعامل بهتری داشته باشید. این توصیه‌ها مطابق با تاریخچه مرور، اولویت‌ها و علایق مشتریان ارائه می‌شوند که این امر به بهبود رابطه شما با مشتریان و وفاداری آنها نسبت به برند شما کمک می‌کند.

دستیاران مجهز به هوش مصنوعی

دستیارهای خرید مجازی و چت بات‌ها به بهبود تجربه کاربر در هنگام خرید آنلاین کمک می‌کنند. در این امر پردازش زبان طبیعی (NLP) برای اینکه مکالمه تا حد امکان انسانی و شخصی به نظر برسد استفاده می‌شود. علاوه بر این، این دستیارها می‌توانند در بی‌درنگ با مشتریان شما تعامل داشته باشند.

جلوگیری از کلاه برداری

تقلب‌های کارت اعتباری و همچنین نظر‌ات جعلی دو مورد از مهم ترین مسائلی هستند که شرکت‌های تجارت الکترونیک با آن سروکار دارند. با در نظر گرفتن الگوهایی، هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش احتمال تقلب در کارت اعتباری کمک کند. بسیاری از مشتریان ترجیح می‌دهند محصول یا خدمات مورد نیاز خود را بر اساس نظر دیگر مشتریان تهیه کنند. AI می‌تواند به شناسایی و رسیدگی به نظرات‌های جعلی کمک کند.

هوش مصنوعی در آموزش

وظایف اداری خودکار برای کمک به مربیان

هوش مصنوعی می‌تواند به مربیان در انجام وظایف غیرآموزشی مانند خودکارسازی پیام‌های شخصی به دانش‌آموزان، کارهای پشتیبان مانند درجه‌بندی مدارک، تنظیم و تسهیل تعاملات با والدین، تسهیل بازخورد، مدیریت ثبت نام، دوره‌ها و و موضوعات مرتبط با منابع انسانی کمک کند.

تولید محتوای هوشمند

دیجیتالی کردن محتوا مانند سخنرانی‌های ویدئویی، کنفرانس‌ها و راهنمای کتاب‌های درسی را می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی انجام داد. ما می‌توانیم رابط‌های مختلفی مانند انیمیشن‌ها و محتوای یادگیری را از طریق سفارشی‌سازی برای دانش‌آموزان مقاطع مختلف بکار بگیریم.

AI با تولید و ارائه خلاصه‌های صوتی و تصویری به ایجاد یک تجربه یادگیری غنی کمک می‌کند.

دستیارهای صوتی

حتی بدون دخالت مستقیم مدرس یا معلم، دانش‌آموز می‌تواند از طریق دستیاران صوتی به مواد آموزشی اضافه‌ای دسترسی پیدا کند. AI از این طریق هزینه‌های چاپ کتاب‌های راهنمای موقت را کاهش داده و همچنین پاسخ به سوالات بسیار رایج را به راحتی ارائه می‌دهد.

یادگیری شخصی

با استفاده از فناوری هوش مصنوعی، می‌توان از تکنیک‌های شخصی‌سازی بیش از حد برای نظارت کامل بر داده‌های دانش‌آموزان استفاده کرد و عادت‌ها، طرح‌های درسی، یادآوری‌ها، راهنمای مطالعه، یادداشت‌ها و غیره را به راحتی تولید نمود.

هوش مصنوعی در سبک زندگی (Lifestyle)

فیلترهای اسپم (Spam)

ایمیلی که در زندگی روزمره خود استفاده می‌کنیم دارای هوش مصنوعی است که ایمیل های Spam ارسال شده به پوشه‌های Spam یا سطل زباله را فیلتر می‌کند و به ما امکان می‌دهد فقط محتوای فیلتر شده را ببینیم. ارائه دهنده محبوب ایمیل، GMail، توانسته است به ظرفیت فیلترینگ تقریباً 99.9 درصد دست یابد.

تشخیص چهره

دستگاه‌های مورد علاقه ما مانند تلفن‌ها، لپ‌تاپ‌ها و رایانه‌های شخصی از تکنیک‌های تشخیص چهره که برمبنای پردازش تصویر و بینایی ماشین است، با استفاده از فیلترهای چهره برای شناسایی، به منظور دسترسی ایمن استفاده می‌کنند. جدا از استفاده شخصی، تشخیص چهره یک برنامه کاربردی AI است که به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می‌گیرد.

سیستم‌های توصیه (Cookies)

پلتفرم های مختلفی که ما در زندگی روزمره خود از آنها استفاده می‌کنیم مانند تجارت الکترونیک، وب سایت های سرگرمی، رسانه های اجتماعی، پلت فرم‌های اشتراک گذاری ویدیو، مانند یوتیوب و غیره، همگی از Cookieها برای دریافت اطلاعات کاربر و ارائه توصیه‌های سفارشی به کاربران برای افزایش تعامل استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی در مسیریابی

بر اساس تحقیقات MIT، فناوری GPS می‌تواند اطلاعات دقیق و به موقع را برای بهبود ایمنی در اختیار کاربران قرار دهد. این فناوری با ترکیبی از شبکه عصبی کانولوشنال و شبکه عصبی گراف، تعداد خطوط و انواع جاده‌ها را به صورت خودکار شناسایی کرده و به کاربران در مسیرها کمک می‌کند. هوش مصنوعی به شدت توسط Uber و بسیاری از شرکت‌های دیگر برای بهبود کارایی، تحلیل ترافیک جاده‌ای و بهینه‌سازی مسیرها استفاده می‌شود.

تصویری از مسیر ارائه شده توسط ماشین با بهره گیری از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در رباتیک

همانطور که پیش از این گفتیم، رباتیک یکی دیگر از رشته‌هایی است که در آن AI-هوش مصنوعی کاربردهای فراوانی دارد. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی از به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ برای تشخیص موانع در مسیر خود استفاده می‌کنند و سفر خود را فوراً از قبل برنامه‌ریزی می‌کنند؛ که از آن‌ها می‌توان در حمل کالا در بیمارستان‌ها، کارخانه ها و انبارها؛ نظافت دفاتر و تجهیزات بزرگ و مدیریت موجودی استفاده کرد.

هوش مصنوعی در منابع انسانی

آیا می دانستید که شرکت ها از نرم افزارهای هوشمند برای تسهیل فرآیند استخدام استفاده می کنند؟

هوش مصنوعی به استخدام نابینایان نیز کمک می‌کند. با استفاده از نرم افزار یادگیری ماشین، می توانید برنامه ها را بر اساس پارامترهای خاص بررسی کنید. سیستم‌های AI می‌توانند رزومه کاری نامزدهای شغلی را اسکن کنند تا به استخدام‌کنندگان درکی از مجموعه استعدادهایی که باید از بین آن‌ها انتخاب کنند، ارائه دهند.

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

AI کاربردهای متنوعی در بخش مراقبت های بهداشتی پیدا کرده است. برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی برای ساخت ماشین‌های پیچیده‌ای استفاده می‌شود که می‌تواند بیماری‌ها را تشخیص دهد و سلول های سرطانی را شناسایی کند. AI می‌تواند به تجزیه و تحلیل شرایط مزمن با داده‌های آزمایشگاهی و سایر داده‌های پزشکی برای اطمینان از تشخیص زودهنگام، کمک کند. همچنین هوش مصنوعی از ترکیب داده‌ها و هوش پزشکی برای کشف داروهای جدید استفاده می‌کند.

هوش مصنوعی در کشاورزی

هوش مصنوعی برای شناسایی عیوب و کمبود مواد مغذی در خاک استفاده می‌شود. این کار با استفاده از برنامه های بینایی کامپیوتر، رباتیک و یادگیری ماشین انجام می‌شود؛ AI می‌تواند محل رشد علف‌های هرز را تجزیه و تحلیل کند. ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند به برداشت محصولات با حجم بالاتر و سرعت بیشتری نسبت به کارگران انسانی کمک کنند.

نمونه ای از کمباین هایی که بصورت خودکار مشغول درو کردن محصول هستند.

هوش مصنوعی در بازی

یکی دیگر از بخش‌هایی که کاربردهای AI در آن برجسته شده‌ است، بخش بازی است. از هوش مصنوعی می توان برای ایجاد NPC های هوشمند و شبیه انسان برای تعامل با بازیکنان استفاده کرد.

همچنین می‌توان از آن برای پیش‌بینی رفتار انسان با استفاده از طراحی و آزمایش بازی‌ها استفاده کرد. بازی Alien Isolation که در سال 2014 منتشر شد از AI برای تعقیب بازیکن در طول بازی استفاده می‌کند. این بازی از دو سیستم هوش مصنوعی استفاده می‌کند - «هوش مصنوعی کارگردان» که اغلب مکان شما را می‌داند و «هوش مصنوعی بیگانه» که توسط حسگرها و رفتارهایی هدایت می‌شود که به طور مداوم بازیکن را شکار می‌کند.

هوش مصنوعی در اتومبیل

از هوش مصنوعی برای ساخت وسایل نقلیه خودران (Self Driving Vehicles) استفاده می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند به کمک سیستم پردازش تصویر (با استفاده از کارت گرافیک)، رادار، خدمات ابری، GPS و سیگنال‌های کنترلی، برای کار با خودرو استفاده شود. AI همچنین می‌تواند خدمات داخلی خودرو را بهبود بخشد و سیستم‌های اضافی مانند ترمز اضطراری، نظارت بر نقاط کور و فرمان کمکی راننده را فراهم کند.

نمونه ای اتومبیل خودران ساخته شده توسط شرکت تسلا/آئودی

هوش مصنوعی در رسانه های اجتماعی

اینستاگرام Instagram

در اینستاگرام، هوش مصنوعی لایک‌های شما و حساب‌هایی را که دنبال می‌کنید در نظر می‌گیرد تا مشخص کند چه پست‌هایی در تبِ Explore برای شما نشان داده شوند.

فیس بوک  Facebook

از هوش مصنوعی در کنار ابزاری به نام Deep Text استفاده می‌شود. فیسبوک با این ابزار می‌تواند مکالمات را بهتر درک کند؛ می‌توان از آن برای ترجمه خودکار پست‌ها از زبان‌های مختلف استفاده کرد.

توییتر Twitter

هوش مصنوعی توسط توییتر برای کشف تقلب، حذف تبلیغات و محتوای نفرت‌انگیز استفاده می‌شود. توییتر همچنین از هوش مصنوعی، بر اساس نوع توییت‌هایی که کاربران با آنها درگیر هستند، برای توصیه‌ی توییت‌هایی استفاده می‌کند که ممکن است کاربران از آن‌ها لذت ببرند.

هوش مصنوعی در بازاریابی

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در حوزه بازاریابی (Marketing) نیز محبوب هستند.

با استفاده از هوش مصنوعی، بازاریابان می‌توانند تبلیغات بسیار هدفمند و شخصی شده را با کمک تجزیه و تحلیل رفتار، تشخیص الگو و غیره ارائه دهند. همچنین هوش مصنوعی به هدف قرار دادن مجدد مخاطبان (Retargetting) در زمان مناسب برای اطمینان از نتایج بهتر و کاهش احساس بی‌اعتمادی کمک می‌کند.

هوش مصنوعی می‌تواند به بازاریابی محتوا به گونه‌ای کمک کند که با سبک و سیاق برند مطابقت داشته باشد. می‌توان از این کاربرد AI برای انجام کارهای معمولی مانند عملکرد، گزارش های کمپین و موارد دیگر نیز استفاده کرد.

چت بات‌ های مجهز به هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی، تولید زبان طبیعی و درک زبان طبیعی می‌توانند زبان کاربر را تجزیه و تحلیل کنند و به روشی که انسان ها انجام می‌دهند به کاربران پاسخ دهند.

هوش مصنوعی در چت بات ها

چت ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند زبان طبیعی را درک کنند و به افرادی که به صورت آنلاین از ویژگی «چت آنلاین» استفاده می‌کنند - که بسیاری از سازمان ها برای خدمات به مشتریان ارائه می دهند- پاسخ دهند. چت ربات‌های AI با استفاده از یادگیری ماشینی به صورت موثر عمل می‌کنند و می توانند در مجموعه‌ای از وب سایت‌ها و برنامه‌ها ادغام شوند. همانطور که هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، این چت بات‌ها می‌توانند به طور موثر مشکلات مشتریان را حل کنند، به سوالات ساده پاسخ دهند، خدمات مشتری را بهبود بخشند و پشتیبانی 24 ساعته ارائه دهند. در مجموع، AI chatbots می‌توانند به بهبود رضایت مشتری کمک کنند.

هوش مصنوعی در امور مالی

گزارش شده که 80 درصد بانک‌ها متوجه مزایایی که هوش مصنوعی می‌تواند ارائه دهد شده‌اند. چه امور مالی، شخصی و چه شرکتی باشد. فناوری بسیار پیشرفته‌ای که از طریق AI ارائه می‌شود می تواند به بهبود چشمگیر طیف گسترده ای از خدمات مالی کمک کند. به عنوان مثال، مشتریانی که به دنبال کمک در مورد راه حل های مدیریت ثروت هستند، می توانند به راحتی اطلاعات مورد نیاز خود را از طریق پیام های متنی SMS یا چت آنلاین، که تماماً مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، دریافت کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تغییرات در الگوی تراکنش‌ها و سایر پرچم‌های قرمز بالقوه را که می‌تواند نشانه کلاهبرداری باشد، تشخیص دهد، که انسان‌ها به راحتی می‌توانند آن را از دست بدهند، و در نتیجه کسب‌وکارها و افراد را از ضرر قابل توجه نجات می‌دهد. گذشته از این، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند خطرات وام را بهتر پیش بینی و ارزیابی کند.

هوش مصنوعی در امنیت سایبری (Cyber Security)

امنیت داده‌ها برای هر شرکتی حیاتی است و حملات سایبری در دنیای دیجیتال به سرعت در حال رشد هستند. AI می‌تواند برای ایمن‌تر کردن اطلاعات شما استفاده شود. برخی از مثال‌ها مانند ربات AEG، پلتفرم AI2، برای تعیین اشکال نرم‌افزار و حملات سایبری به روشی بهتر، استفاده می‌شوند.

هوش مصنوعی در اینترنت اشیاء (IoT)

به کارگیری هوش مصنوعی در اینترنت اشیا طیف وسیعی از مزیت‌ها را برای کسب ‌وکارها و مصرف‌کنندگان فراهم می‌کند. AI از جریان‌های داده‌ای بدست آمده توسط IoT، الگوهایی را کشف می‌کند که توسط ابزارهای سنجش مهندسی قابل شناسایی نیستند. با استفاده از این الگوها، هوش مصنوعی  شرایط را پیش‌بینی کرده و پارامترهای لازم را به منظور دستیابی به نتایج مطلوب تغییر می‌دهد.

تصویری از دستیار صوتی گوگل که می تواند با پردازش زبان انسان، نسبت به اجرای دستورات وی اقدام کند

به عنوان مثال، شرکت Google از اینترنت اشیاء هوشمند شده برای کاهش هزینه های خنک سازی مراکز داده خود استفاده می‌کند؛ همچنین کسب ‌وکارها در حال حاضر از دستگاه‌های IoT هوشمند برای اطلاع‌رسانی هرگونه نگرانی و حادثه‌ای، مانند خرابی تجهیزات، به روش رایانه‌ای و بدون دخالت انسان، استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی در اینترنت و وب سایت‌ها

الگوریتم‌های هوش مصنوعی امروزه می‌توانند وب سایت‌ها را از ابتدای کار طراحی کنند و همچنین نوع سایتی را که می سازید نیز تعیین کنند و پیشنهاداتی را در این خصوص ارائه دهند. از محبوب ترین این ابزارات برای طراحی وب‌سایت می‌توان به Wix ADI، Firedrop و Grid اشاره کرد. برخلاف گذشته، که می‌بایست یک توسعه دهنده و طراح وب سایت برای این منظور استخدام می‌شد، اکنون می‌توان این هزینه‌ها را کاهش داد و یک طراح هوش مصنوعی را جایگزین کرد.

هوش مصنوعی در شبکه

با پیچیده‌تر شدن و توزیع شبکه‌ها به طور فزاینده، مزایای پیاده سازی هوش مصنوعی آشکار می‌شود. AI موجب بهبود و تسریع عیب‌یابی‌ در شبکه می‌شود و می‌تواند راهنمایی‌های جهت اصلاح آن ارائه ‌کند. می‌توان از AI برای پاسخگویی به مشکلات و همچنین پیش بینی مشکلات در شبکه قبل از وقوع استفاده کرد. در این راستا مهندسی شبکه یکی از پرطرفدارترین و در عین پولسازترین شاخه هایی است که می توان در حوزه مهندسی کامپیوتر انتخاب کرد.

با استفاده از هوش مصنوعی و ML، تجزیه و تحلیل شبکه راحت‌تر و موثرتر صورت گرفته و در عین حال تیم‌های آی تی را قادر می‌سازد تا مسائل، روندها و ناهنجاری‌ها را به دقت شناسایی کنند.

هوش مصنوعی و فناوری اطلاعات (IT)

فناوری اطلاعات به تکنولوژی ایجاد کننده ارتباط بین دستگاه‌ها و هر آن چه منجر به انتقال و جابجایی داده و اطلاعات می شود، میپردازد.

از آنجایی که در میان تمام برنامه‌های کاربردی در حوزه‌ی فناوری، هوش مصنوعی تقریباً به عنوان هسته اصلی توسعه‌ی آن‌ها قرار گرفته، میتواند نقش بزرگی در توسعه IT نیز داشته باشد.

اگرچه در گذشته توسعه و استقرار سیستم‌های فناوری اطلاعات در مقیاس بزرگ تقریباً غیرممکن به نظر می‎رسید اما اکنون از طریق توسعه توابع الگوریتمی پیشرفته توسط هوش مصنوعی این امر امکان پذیر شده است. به عنوان مثال اغلب اوقات، یک سرور میزبان (Hosting)، روزانه توسط میلیون‌ها درخواست بمباران می‌شود. هر زمان که این اتفاق می‌افتد، سرور باید صفحات وب را که توسط کاربران درخواست می‌شود باز کند. به دلیل جریان مداوم درخواست‌ها، برخی از سرورها ممکن است پاسخگو نباشند و در درازمدت کند شوند. هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه سازی سرویس میزبان کمک کند تا خدمات مشتری را بهبود بخشد.

هوش مصنوعی همچنین از مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند که می‌توانند مستقیماً برای کمک به برنامه‌نویسان در هنگام شناسایی و رفع باگ‌های (ایرادات موجود در کد نویسی که موجب انجام اشتباه یا عدم انجام برنامه نوشته شده می‌شوند) نرم‌افزاری مورد استفاده قرار گیرند که این امر باعث افزایش کارایی، بهره وری برنامه شده و یک کد تمیز و بدون اشکال را ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی و اینترنت 5G

"G" در 5G مخفف کلمه‌ی "Generation" (نسل) است.  1Gسرویس سلولی آنالوگ بود. پس از آن فناوری‌های 2G اولین نسل از فناوری‌های دیجیتال سلولی بودند. سپس فناوری های نسل سوم اینترنت همراه یا 3G سرعت را از 200 کیلوبیت بر ثانیه به چندین مگابیت در ثانیه افزایش دادند. فناوری‌های نسل چهارم (4G) در حال حاضر صدها مگابیت در ثانیه و حتی تا سطح گیگابیت سرعت ارائه می‌دهند.

اما اینترنت نسل پنجم همراه یا 5G چندین جنبه جدید را ارائه می‌کند:

• کانال‌های بزرگ‌تر برای ارائه سرعت‌های بالاتر
• تأخیر کمتر برای پاسخ‌دهی بیشتر
• توانایی اتصال همزمان دستگاه‌های بیشتر

جنبه‌های جدیدی که این نسل ارایه می‌دهد، پیچیدگی‌های زیادی در پیاده سازی و استفاده  ایجاد می‌کند؛ یکی از راه‌هایی که صنعت برای رفع این پیچیدگی‌ها اتخاذ می‌کند، ادغام هوش مصنوعی در شبکه‌ها است.

تصویری از تاریخچه شبکه اینترنت همراه

اکثر متخصصان بر این باورند که استفاده از هوش مصنوعی در برنامه ریزی شبکه بهترین روش برای جبران سرمایه گذاری های انجام شده در تغییر شبکه ها به 5G است. البته چالش‌هایی در ارتباط با ادغام هوش مصنوعی در شبکه های 5G وجود دارد. به این علت که میبایست مکانیسم‌های مؤثری برای جمع‌آوری، ساختاربندی و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط هوش مصنوعی ایجاد شوند. به همین دلیل، محققانی که با استفاده از هوش مصنوعی بتوانند راه‌حل‌هایی برای این چالش‌ها پیدا ‌کنند، با اتصال شبکه‌های 5G، به عنوان پیشتازان این امر شناخته خواهند شد.

برای مطالعه بیشتر درباره شبکه اینترنت همراه نسل پنجم به این مقاله مراجعه نمایید.

مزایا و معایب هوش مصنوعی

مزایای AI

کاهش خطای انسانی

عبارت «خطای انسانی» به این دلیل به وجود آمد که انسان‌ها هر از گاهی مرتکب اشتباه می‌شوند. با این حال، کامپیوترها اگر به درستی برنامه ریزی شده باشند، این اشتباهات را مرتکب نمی‌شوند. هوش مصنوعی، از طریق اطلاعات جمع آوری شده با استفاده از مجموعه خاصی از الگوریتم‌ها، تصمیمات خود را می‌گیرد. بنابراین خطاها کاهش می‌یابند و احتمال دستیابی به اهداف مورد انتظار با درجه دقت بیشتری امکان پذیر می‌شود.

مثال: در پیش بینی آب و هوا با استفاده از AI، اکثر خطاهای انسانی را کاهش داده‌اند.

به جای انسان ها ریسک می‌کند

این مورد یکی از بزرگترین مزیت‌های هوش مصنوعی است. ما می‌توانیم با توسعه یک ربات مجهز به AI که به نوبه خود می‌تواند کارهای خطرناک را برای ما انجام دهد، بر بسیاری از محدودیت های خطرناک انسان غلبه کنیم. می‌تواند به مریخ برود، بمب را خنثی کند، عمیق ترین قسمت های اقیانوس ها را کاوش کند، زغال سنگ و نفت استخراج کند و به طور موثر در هر نوع بلای طبیعی یا انسان ساخته استفاده شود.

مثال: آیا درباره انفجار نیروگاه هسته ای چرنوبیل در اوکراین شنیده‌اید؟ در آن زمان هیچ ربات مجهز به هوش مصنوعی وجود نداشت که بتواند به ما کمک کند تا با کنترل آتش در مراحل اولیه، تأثیر تشعشعات را به حداقل برسانیم، زیرا هر انسانی که به هسته نزدیک می‌شد در عرض چند دقیقه مرده بود. آنها در نهایت ماسه و بور را از هلیکوپترها از راه دور روی آن ریختند؛ ربات‌های هوش مصنوعی را می‌توان در چنین شرایطی استفاده کرد که مداخله انسانی می‌تواند خطرناک باشد.

دسترسی ۲۴ ساعته

یک انسان متوسط ​​4-6 ساعت در روز بدون وقفه کار می‌کند. انسان‌ها به گونه‌ای ساخته شده‌اند که برای رسیدگی به خود وقت بگذارند و برای یک روز کاری جدید آماده شوند و حتی تعطیلات هفتگی دارند تا بتوانند استراحت و تفریح کنند. اما با استفاده از AI می‌توانیم ماشین‌ها را 24 ساعته بدون هیچ وقفه‌ای به کار بگیریم که حتی بر خلاف انسان‌ها حوصله‌شان نیز سر نمی‌رود!

مثال: موسسات آموزشی سوالات و مسائل زیادی دریافت می‌کنند که با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان آنها را به طور موثر مدیریت کرد.

کمک به مشاغل تکراری

در کار روزانه خود، کارهای تکراری زیادی مانند ارسال نامه تشکر، تأیید برخی از اسناد برای خطاها و بسیاری موارد دیگر را انجام مي‌دهيم. با استفاده از AI می‌توانیم این وظایف پیش پاافتاده را به‌طور مولد خودکار کنیم و حتی می‌توانیم کارهای «کسالت‌آور» را برای انسان‌ها حذف کنيم.

مثال: در بانک ها اغلب شاهد تایید اسناد و مدارک زیادی برای دریافت وام هستیم که برای کارمندان بانک یک کار تکراری است. با استفاده از AI Cognitive Automation، بانک می‌تواند روند تأیید اسنادی را تسریع بخشد که هم مشتریان و هم بانک از آن بهره‌مند می‌شوند.

دستيار دیجیتال

برخی از سازمان‌های بسیار پیشرفته از دستیارهای دیجیتال برای تعامل با کاربران استفاده می‌کنند که باعث صرفه جویی در بخش نياز به منابع انسانی می‌شود. دستیار دیجیتال همچنین در بسیاری از وب سایت‌ها برای ارائه چیزهایی که کاربر می‌خواهند استفاده می‌شود. ما می‌توانیم با آنها در مورد آنچه به دنبال آن هستیم چت کنیم. برخی از چت‌بات‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که تشخیص اینکه ما با یک ربات چت یا یک انسان چت می‌کنیم، سخت می‌شود.

مثال: همه ما می‌دانیم که سازمان‌ها یک تیم پشتیبانی مشتری دارند که باید شک و تردیدها و سوالات مشتریان را روشن کند. با استفاده از AI، سازمان‌ها می‌توانند یک Voicebot یا Chatbot راه‌اندازی کنند که می‌تواند به مشتریان در تمام سوالاتشان کمک کند.

تصمیم گیری سریعتر

با استفاده از هوش مصنوعی در کنار سایر فناوری‌ها می‌توانیم کاری کنیم که ماشین‌ها سریع‌تر از انسان تصمیم بگیرند و اقدامات را سریع‌تر انجام دهند. در حین تصمیم گیری، انسان عوامل بسیاری را هم از نظر احساسی و هم از نظر عملی تجزیه و تحلیل می‌کند، اما ماشین مجهز به هوش مصنوعی بر روی برنامه کار می‌کند و نتایج را به روشی سریعتر ارائه می دهد.

مثال: همه ما بازی شطرنج را انجام داده‌ایم. به دلیل هوش مصنوعی پشت آن بازی، شکست دادن CPU در حالت سخت تقریبا غیرممکن است. در اين بازي، AI با توجه به الگوریتم‌های به کار رفته در پشت آن در زمان بسیار کوتاهی بهترین گام ممکن را برمی‌دارد.

برنامه‌های روزانه

دستیارهایی مانند سیری (Apple Siri)، کورتانا (Cortana)  Google’s Assistant، اغلب در برنامه‌های روزمره ما مورد استفاده قرار می‌گیرند، چه برای جستجوی مکان، گرفتن عکس سلفی، برقراری تماس تلفنی، پاسخ دادن به ایمیل و بسیاری موارد دیگر.

مثال: حدود 20 سال پیش، زمانی که قصد رفتن به جایی را داشتیم، از شخصی که قبلاً به آنجا رفته بود، راهنمایی می‌‌گرفتيم. اما اکنون تنها کاری که باید انجام دهیم این است که بگوییم:

“OK Google, where is Visakhapatnam?”

در این شرایط، گوگل موقعیت مکانی Visakhapatnam در Google Maps و بهترین مسیر بین شما و Visakhapatnam  را به شما نشان می‌دهد.

اختراعات جدید

هوش مصنوعی تقریباً در هر حوزه‌ای باعث تقويت و بهبود اختراعات مي‌شود که به انسان در حل اکثر مشکلات پیچیده کمک می‌کند.

مثال: اخیراً پزشکان با استفاده از فناوری های پیشرفته مبتنی بر AI قادر به پیش بینی سرطان سینه در زنان در مراحل اولیه هستند.همانطور که هر طرف روشن یک طرف تاریک در خود دارد، هوش مصنوعی نیز دارای معایبی است که آن را بررسي مي‌کنيم.

معايب AI

هزینه‌های بالای ایجاد

از آنجایی که هوش مصنوعی هر روز در حال به روز رسانی است، سخت افزارها و نرم افزارها باید به مرور زمان به روز شوند تا آخرین نیازها را برآورده کنند. ماشین آلات نیاز به تعمیر و نگهداری دارند که هزینه های زیادی را ميطلبد همچنين ایجاد آن مستلزم هزینه‌های هنگفتی است زیرا ماشین‌های بسیار پیچیده‌ای هستند.

تنبل کردن انسان ها

هوش مصنوعی با برنامه‌های خود که اکثر کارها را خودکار می‌کند، باعث تنبلي انسان‌ها مي‌شود. انسان‌ها به این اختراعات معتاد می‌شوند که می‌تواند برای نسل‌های آینده مشکل ایجاد کند.

بیکاری

از آنجایی که هوش مصنوعی در حال جایگزینی اکثر کارهای تکراری و کارهای دیگر با روبات‌ها است، دخالت انسان کاهش پيدا کرده که باعث ایجاد مشکل بزرگی در استانداردهای استخدام می‌شود. هر سازمانی به دنبال جایگزینی حداقل افراد واجد شرایط با ربات های هوش مصنوعی است که می توانند کارهای مشابه را با کارایی بیشتر انجام دهند.

بدون احساسات

هیچ شکی وجود ندارد که ماشین‌ها از نظر کارآمدی بسیار بهتر هستند، اما نمی‌توانند جایگزین ارتباط انسانی در تيم‌ها شوند. ماشین‌ها نمی‌توانند با انسان‌ها پیوند برقرار کنند که این یک ویژگی اساسی در مدیریت تیم است.

جمع بندی

هوش مصنوعی در آینده‎ي تقریباً هر صنعت و هر انسانی تأثیر می‌گذارد؛ همچنين به عنوان محرک اصلی فناوری‌های نوظهور مانند داده‌های بزرگ، رباتیک و اینترنت اشیا (IoT) عمل کرده و در آینده همچنان به عنوان یک مبتکر در فناوری عمل خواهد کرد. هوش مصنوعی اساس یادگیری رایانه را تشکیل می‌دهد و از طریق آن رایانه‌ها این توانایی را دارند که حجم عظیمی از داده‌ها را به کار گیرند و از هوش آموخته‌شده خود برای تصمیم‌گیری و اکتشافات بهینه در کسری از زمان استفاده کنند. کاربردهای AI نقش بسیار پررنگی در زندگی بشریت خواهند داشت، از پیشرفت‌های پزشکی در تحقیقات سرطان گرفته تا تحقیقات پیشرفته تغییرات آب و هوا.

مطالب مرتبط

همه مقالات

چارت مهندسی کامپیوتر

کاربرد ریاضی در هوش مصنوعی

کارشناسی ارشد کامپیوتر در ایتالیا

گرایش مواد انرژی و تکنولوژی کوانتومی