اهداف هوش مصنوعی

هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است دائماً در حال پیشرفت است و همواره جنبه‌های مختلفی از زندگی‌مان را در برمی‌گیرد و کارهای متنوع‌تری را انجام می‌دهد؛ از حل مسائل پیچیده و الگوریتمالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراواندر این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد های مختلف کامپیوتری گرفته تا نحوه برقراری ارتباط انسان‌ها و بسیاری از مسائل دیگر؛ همچنین روز‌به‌روز به تعداد حوزه‌هایی که هوش مصنوعی وارد آن می‌شود نیز اضافه می‌شود. در این مقاله به‌طورکلی می‌خواهیم به اهداف هوش مصنوعی و انواع یادگیری هوش مصنوعی بپردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence که اختصاراً به آن AI می‌گویند، به سیستم‌هایی گفته می‌شود که رفتار انسان را تقلید می‌کند و می‌خواهد همانند او فکر و عمل کند؛ در واقع در حوزه‌ هوش مصنوعی، هدف این است که به ماشین یاد دهیم تا چگونه همانند انسان‌ها رفتار کند؛ در نتیجه این ماشین‌های هوشمند یاد می‌گیرند که چگونه وظایف محول شده را به بهترین نحو انجام دهند و مشکلات را با سرعت بسیار بالاتر و دقیق‌تر از انسان‌ها حل کنند. هوش مصنوعی کمک می‌کند تا ماشین، زبان انسان را متوجه شود، تصاویر را درک کند، بازی کند، رانندگی و خلبانی کند و بسیاری از کارهای دیگر.

هدف‌ های هوش مصنوعی کدام‌اند؟

اکنون می‌دانیم که هوش مصنوعی می‌خواهد با تقلیدکردن و یادگرفتن کارهایی که انسان‌ها انجام می‌دهند، دقیق‌تر و سریع‌تر از او و بدون وقفه کار مشابه را انجام دهد؛ بنابراین می‌توان گفت که هدف اصلی هوش مصنوعی، نزدیک‌کردن هرچه بیشتر رفتار یک عامل به اموراتی است که انسان‌ها بر اساس آن، رفتار می‌کنند، اما این تنها یک هدف کلی و نتیجه‌ نهایی حاصل از هوش مصنوعی است. می‌خواهیم کمی وارد جزئیات شویم و از هدف اجزای مختلف هوش مصنوعی سر در بیاوریم.

تجزیه و تحلیل داده ها

یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین اهداف هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل داده ها به‌صورت سریع و دقیق است که در مباحثی مانند مباحث مالی (Finance) و خدمات درمانی (Healthcare)بسیار بحث حیاتی است. در اینجا سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی سعی می‌کند تا با یافتن الگوها و خط روندهایی که شاید تشخیص آن برای انسان سخت باشد به یک مفهوم معناداری دست پیدا کند. مثلاً فرض کنید پایگاه دادهپایگاه داده چیست؟ – انواع، مفاهیم و کاربردهاپایگاه داده چیست؟ این مقاله به بررسی این موضوع و همچنین انواع پایگاه داده، کاربردهای پایگاه داده، محبوب ترین پایگاه های داده و اجزای اصلی پایگاه داده پرداخته ای دارید که شامل 30 رکورد در مورد میانگین هزینه‌های خانواده در دهک‌های مختلف جامعه است؛ شاید پیداکردن میانگین و ترسیم خط روند و یافتن واریانس و... برای شما آسان باشد؛ اما اگر به‌جای 30 رکورد 30 هزار رکورد داشته باشید چطور؟ نظرتان در مورد 30 میلیون رکورد چیست؟ شاید ماه‌ها طول بکشد تا تنها اطلاعات را یک‌ دور مرور کنید؛ اما هوش مصنوعی در کسری از دقیقه می‌تواند تمامی عملگرهای آماری را بر روی آن پیاده‌سازی کرده و نتیجه‌گیری می‌کند. این امر باعث می‌شود تا تصمیم‌گیری‌ها بهتر انجام شود؛ به‌عنوان‌مثال در بحث خدمات درمانی، از AI می‌توان برای تشخیص یک بیماری که در مراحل اولیه به سر می‌برد بهره برد.

حل مسائل و مشکلات مختلف

هوش مصنوعی با شبیه‌سازی رفتار انسان در حل مسائل و خلاقیت در فرایند تفکر، می‌تواند به حل مسائل گوناگون بپردازد. به عنوان مثال، عامل در الگوریتم یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، این مقاله فوق العاده یادگیری ماشین را بصورت کامل بررسی کرده است یاد می‌گیرد که چگونه با یادگیری در مورد داده‌های پیشین، مسائل کنونی را حل کند و در واقع خود را با اطلاعات جدید وفق دهد؛ همچنین از دیگر خلاقیت‌های AI می‌توان به تولیدکردن انواع نقاشی و موسیقی اشاره کرد؛ هدف این مورد تنها تقلید رفتار و هوش انسان نیست؛ بلکه تولید ایده‌های بدیع نیز است.

درک زبان طبیعی و برقراری ارتباط

طراحی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که زبان طبیعی انسان را بفهمد و آن را تولید کند از دیگر اهداف هوش مصنوعی است؛ از کاربردهای این هدف می‌توان به ترجمه‌ زبان انسان، تحلیل معنایی، ساخت ربات‌های چت یا Chatbot همانند چت جی پی تی (ChatGPT)، ایجاد دستیار مجازی برای ورود در بحث‌های واقعی و بسیاری از موارد دیگر اشاره کرد. مباحث مربوط به پردازش زبان‌ها که NLP یا Natural Language Processing نامیده می‌شود در واقع پلی بین ارتباطات جهانی، فارغ از زبان و فرهنگ است.

سیستم های خودمختار

هدف هوش مصنوعی ساخت سیستم‌های خودکار و خودمختار (Autonomous) است که بدون مداخله‌ انسان و به‌صورت کاملاً مستقل می‌تواند بر اساس داده‌های دریافت شده به صورت بی‌درنگ یا Real-Time تصمیم‌گیری کند و با استفاده از تجربیات خود یاد بگیرد که چگونه بهتر عمل کند. تحقق این هدف را می‌توانید در خودروهای خودران، ربات‌ها و پهپادها مشاهده کنید.

مسئولیت پذیری و اخلاقیات

از دیگر اهداف هوش مصنوعی می‌توان به مسئولیت پذیری و رعایت اخلاقیات اشاره کرد. این هدف در سال‌های اخیر خیلی موردتوجه قرار گرفته است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌بایست به‌گونه‌ای باشند که متعصبانه و جهت‌دار رفتار نکنند، به حریم خصوصی کاربران احترام بگذارند و پایبند به هنجارهای اخلاقی و اجتماعی پایبند باشند؛ همان‌طور که هوش مصنوعی به طور فزاینده در زندگی ما ادغام می‌شود، پیامدهای اخلاقی تصمیمات و اقدامات آن به ملاحظات بسیار مهم تبدیل می‌شود.

کشف علمی و نوآوری

هوش مصنوعی پتانسیل این را دارد که سرعت کشفیات مسائل علمی را افزایش دهد و این‌ کار به‌وسیله‌ تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های بسیار حجیم همانند داده‌ها در حوزه‌ ستاره‌شناسی، داروسازی و علم مواد امکان‌پذیر است. شبیه‌سازی‌ها و مدل سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند تا به محققان در کشف فرضیه‌ها و سناریوهایی کمک کنند که در غیراین صورت غیرعملی یا بسیار زمان‌بر خواهند بود.

بهینه سازی مسائل گوناگون

هوش مصنوعی همواره با مسائل بهینه سازی همراه بوده است. در واقع بخش جدایی‌ناپذیر از هوش مصنوعی، بهینه سازی است. الگوریتم های بهینه سازیالگوریتم های بهینه سازی از سیر تا پیازالگوریتم های بهینه سازی چیست؟ این صفحه عالی توضیح داده که الگوریتم های بهینه سازی چگونه کار می کنند و مهم‌ترین الگوریتم های بهینه سازی را معرفی کرده ایجاد شده‌اند تا به هوش مصنوعی در یافتن بهترین پاسخ کمک کنند و همچنین از پیچیدگی زمانیپیچیدگی زمانی الگوریتم چیست؟ معرفی نماد های مجانبیاین صفحه عالی به معرفی پیچیدگی زمانی الگوریتم پرداخته، همچنین انواع نماد های مجانبی و پیچیدگی زمانی های برخی از الگوریتم های مرتب سازی و جستجو را توضیح داده و پیچیدگی فضا نیز بکاهند. از انواع الگوریتم‌های معروف بهینه سازی می‌توان به الگوریتم ژنتیکالگوریتم ژنتیک از 0 تا 100، آموزش الگوریتم ژنتیک در متلباین صفحه الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) را از 0 تا 100 بررسی کرده، همین طور به پیاده سازی و آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب (MATLAB) پرداخته است.، الگوریتم کلنی مورچگان، الگوریتم تپه نوردی، ذوب شبیه‌سازی‌شده و الگوریتم PSOالگوریتم pso چیست؟ آموزش روش بهینه‌سازی ازدحام ذراتاین مقاله عالی به معرفی الگوریتم pso به زبان ساده پرداخته و اجزای و نحوه کار الگوریتم PSO، کاربردهای الگوریتم PSO و پیاده‌سازی الگوریتم PSO را گفته اشاره کرد.

انواع یادگیری در هوش مصنوعی

تحقق اهداف هوش مصنوعی بدون یادگیری امکان‌پذیر نیست. یادگیری ماشین همانند قلب ماشین جهت هوشمندتر شدن برای انجام فعالیت‌ها است که البته نیازمند هوش انسان است. انواع مختلفی یادگیری وجود دارد که در اینجا مهم‌ترین آن‌ها را بررسی می‌کنیم:

• یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning): در یادگیری تحت نظارت، ماشین از داده‌های برچسب خورده (Labeled) برای یادگیری استفاده می‌کند؛ در واقع سیستم‌های هوش مصنوعی در این نوع یادگیری، با مشخص‌کردن الگوها در داده‌ها، ورودی را به خروجی نگاشت می‌کنند. این رویکرد بیشتر برای انجام وظایفی مانند تشخیص تصاویر، تشخیص زبان و ترجمه زبان مورداستفاده قرار می‌گیرد؛ همچنین در این نوع یادگیری، الگو و ارتباط بین داده‌ها شفاف و مشخص است.
• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): یادگیری بدون نظارت شامل کارکردن با داده‌های بدون برچسب می‌شود. در این نوع یادگیری هیچ الگو و ساختاری بین داده‌ها وجود ندارد و این سیستم AI است که باید رابطه و شباهت بین داده‌ها را تشخیص دهد. خوشه‌بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) که به آن فروکاهی ابعاد نیز می‌گویند، از جمله وظایفی است که با استفاده از یادگیری بدون نظارت انجام می‌پذیرد. این دیدگاه برای دیتاست‌های عظیم مانند عملکرد مشتریان یک فروشگاه و یا تشخیص حملات سایبری و امنیت سایبریامنیت سایبری چیست؟ 0 تا 100 امنیت سایبری [cyber security]این مقاله به بررسی امنیت سایبری (cyber security)، انواع امنیت سایبری، اهمیت امنیت سایبری، یادگیری امنیت سایبری و شغل های امنیت سایبری پرداخته است استفاده می‌شود.
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): یادگیری تقویت عامل هوش مصنوعی را قادر می‌سازد که بر اساس توالی آزمون‌وخطا اقدام به یادگیری کند. عامل به‌ازای هر عملی (Action) که بر روی محیط انجام می‌دهد، یک بازخورد (Feedback) دریافت می‌کند که می‌تواند پاداش (Reward) و یا جریمه (Penalty) باشد. در طول زمان عامل سعی می‌کند تا پاداش را به حداکثر برساند. یادگیری تقویتی برای مسائلی همانند بازی‌کردن و کنترل رباتیک بسیار کاربرد دارد.
• انتقال یادگیری (Transfer Learning): به طور خلاصه در انتقال یادگیری یا TL، هوش مصنوعی شروع به یادگیری بر روی یک مدل خاص می‌کند و سپس از نتیجه‌ حاصل از یادگیری، در مسائل مختلف و بر روی مدل‌های مختلف استفاده می‌کند؛ به‌عنوان‌مثال فرض کنید یادگیری دانش به‌دست‌آمده هنگام یادگیری شناخت ماشین می‌تواند هنگام تلاش برای شناخت کامیون استفاده شود. انتقال یادگیری در مباحث مختلف هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتربینایی 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. کاربرد بسیاری دارد.
• یادگیری مولد (Generative Learning): یادگیری مولد در هوش مصنوعی از شبکه های عصبیشبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) چیست؟این مقاله عالی به معرفی شبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) پرداخته، همچنین الگوریتم شبکه عصبی، انواع و کاربرد و تاریخچه شبکه های عصبی بررسی شده برای شناخت الگوها و ساختار داده‌های موجود استفاده می‌کند تا محتوای جدید و تازه خلق کند؛ به‌عنوان‌مثال خلق تصاویر جدید، نوشتن متون تازه و حتی تولید موسیقی غیرتکراری به‌وسیله یادگیری مولد امکان‌پذیر است.

انواع هوش مصنوعی

به طورکلی هوش مصنوعی از دودسته کلی به نام‌های هوش مصنوعی بر اساس توانایی (Capabilities) و هوش مصنوعی بر اساس عملکرد (Functionalities) تشکیل شده است که هر دسته دارای موارد گوناگونی است.

هوش مصنوعی بر اساس توانایی

• هوش مصنوعی محدود (Narrow AI): برای هدف خاصی آموزش‌دیده است و محدود به همان کار می‌شود.
• هوش مصنوعی عمومی (General AI): سعی دارد از انسان تقلید کند و کارها را مشابه او انجام دهد.
• فراهوش (Super AI): فراتر از هوش انسان عمل کرده و کارها را از او بهتر انجام می‌دهد. این نوع هوش مصنوعی هنوز در واقعیت ساخته نشده است.

هوش مصنوعی بر اساس عملکرد

• ماشین های حافظه محدود (Limited Memory Machine): از داده ها و تجربیات گذشته برای مدت کوتاهی استفاده کرده و سپس آن را دور می‌ریزد.
• هوش مصنوعی خودآگاه (Self-aware AI): این هوش مصنوعی از آگاهی، احساسات و عواطف برخوردار است و از ذهن انسان بهتر عمل می‌کند، این نوع هوش مصنوعی نیز هنوز به واقعیت نپیوسته است.
• ماشین های واکنش‌گرا (Reactive Machine): سیستم‌هایی هستند که تمرکزشان بر روی شرایط فعلی است و نه داده‌های گذشته.

خطرات هوش مصنوعی

هوش مصنوعی از دیرباز نگرانی‌هایی را در افراد به‌ وجود آورده است. امروزه هوش مصنوعی در بسیاری از حوزه‌های کاری نفوذ کرده است و خطر ازبین‌رفتن شغل‌ها و جایگزین‌شدن افراد توسط هوش مصنوعی به یکی از خطرات بسیار مهم و غیرقابل‌انکار تبدیل شده است. یکی از جنبه‌های ترسناک هوش مصنوعی طغیان هوش مصنوعی بر علیه بشر است. در بعضی از فیلم‌های علمی تخیلی این آینده مخوف که ربات‌ها و دستگاه‌های ساخته بشر آن‌قدر هوشمند شده‌اند که توانسته‌اند کنترل بشر را به دست بگیرند به تصویر درآمده است.

هرچند که هوش مصنوعی نکات بسیار مثبت و شگرفی دارد، مانند استفاده از آن در تشخیص بیماری‌ها، در حل مسائل پیچیده و گوناگون، اکتشافات دارویی و مواد جدید و بسیاری از کاربردهای دیگر، اما خطرات جدی ای را به همراه دارد به‌طوری‌که بسیاری از بزرگان فعال در حوزه هوش مصنوعی از خطرات آن نگران‌اند و هشدارهایی در مورد پیشرفت هوش مصنوعی داده‌اند.

جمع‌بندی

کاربرد هوش مصنوعی روز‌به‌روز بیشتر شده و وارد حیطه‌های مختلفی می‌شود. هدف هوش مصنوعی راحت‌تر کردن زندگی انسان‌ها است که البته همواره با چالش‌ها و بحث‌هایی روبرو است. عده‌ای بر این باورند که استفاده از هوش مصنوعی باعث بهبود زندگی می‌شود، مانند تولید ربات‌های جراح و خودروهای خودران و عده ای مخالف هوش مصنوعی هستند و بر این باورند که هوش مصنوعی شغل‌های زیادی را در معرض نابودی قرار می‌دهد، به‌هرحال هوش مصنوعی تکنولوژی بدیعی است که خواه‌و‌ناخواه وارد زندگی ما شده است . در این مقاله به اهداف مهم هوش مصنوعی و چگونگی تحقق این اهداف پرداخته شد و سعی کردیم تا حد ممکن مسائل را به‌صورت ساده و همراه با مثال توضیح دهیم.

مطالب مرتبط

همه مقالات

همه چیز درباره بیگ دیتا

یادگیری عمیق چیست؟ معرفی کامل یادگیری عمیق به زبان ساده

معرفی گرایش نرم‌ افزار ارشد دانشگاه تهران

رشته مهندسی نرم افزار بهتر است یا فناوری اطلاعات