تاریخچه، انواع و کاربردهای آن به زبان ساده

ازاینرو میتوان گفت که پردازش زبان طبیعی شاخهای از هوش مصنوعی است که ماشینها را قادر میسازد تا زبان سایت vector-robot انسان را بفهمند. ازاینرو، هوش مصنوعی میتواند حجم زیادی از دادهها را سریعتر پردازش کند و پیشبینیهای دقیقتری (نبست به انسان) انجام دهد. از دیگر مزایای استفاده از هوش مصنوعی در شبکههای اجتماعی میتوان به امکان تجزیهوتحلیل دادهها برای بازاریابها اشاره کرد. یکی دیگر از کاربردهایی که میتوانیم به آن اشاره کنیم، بهبود بخش آموزش به کمک هوش مصنوعی است. سیستمهای هوش مصنوعی نهتنها در سطح زمین مورداستفاده قرار میگیرند، بلکه وارد قلمروهای ناشناخته نیز میشوند. سیستمهای بانکداری و مالی جزو اولین صنایعی بود که از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات بهتر استفاده کرد. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت کشاورزی اغلب به روباتهای کشاورزی، نظارت بر محصول و خاک نسبت داده میشود. استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی تاکنون مزایای زیادی را به همراه داشته است تا حدی منجر به افزایش تولید محصول نیز شده است. ارائه نتایج درست و ثابت: برنامهریزی درست و تجزیهوتحلیل دقیق سیستمهای هوش مصنوعی را قادر میسازد تا نتایج درستی را ارائه دهند. درحالیکه سیستمهای نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی بهصورت کاملا خودکار عمل میکنند و در طول 7 روز هفته، 24 ساعته بدون تأخیر کار خود را انجام میدهند.

در واقع، بینایی کامپیوتری همانند بینایی انسان عمل میکند و ماشینها را برای انجام این کار، آموزش میدهد. بینایی کامپیوتری (Computer vision) یکی دیگر از زیرشاخههای اصلی هوش مصنوعی است که سیستمها و کامپیوترها را قادر میسازد تا اطلاعات معنیداری را از تصاویر دیجیتال، ویدئوها و سایر ورودیهای بصری به دست آورند و بر اساس آن اطلاعات، اقداماتی را انجام دهند یا توصیههایی را ارائه نمایند. بینایی کامپیوتر این کار را در زمانی کم و با استفاده از دوربینها، دادهها و الگوریتمها انجام میدهد. این روباتها و دستیارها همگی با استفاده از هوش مصنوعی تولید شدهاند تا تجربه بهتری را برای مشتری فراهم نمایند. نوع 4 یا مرحله نهایی رشد هوش مصنوعی به دستهای از سیستمهای هوش مصنوعی میرسیم که حسی از خود دارند که به آنها آگاهی میدهد. یا اینها صرفا تئوری های توطئه به شمار می آید؟ در حال حاضر، محققان در حال بررسی بیشتر و توسعه هرچه بهتر این تئوری هستند.

دستیابی به تئوری ذهن هوش مصنوعی، سیستمهای هوشمند را به یک عضو جداییناپذیر از تیمهای انسانی تبدیل خواهد کرد. برای مثال آنها میتوانند قابلیت تشخیص تصویر را به سیستمهای امنیتی خانه و قابلیت پرسشوپاسخ را به دادهها اضافه کنند. به همین دلیل میتوانند از تجربیات گذشته برای تصمیمگیری در آینده استفاده کنند. به همین دلیل بیشتر بر روی توسعه برنامهها متمرکز است و از دادهها برای یادگیری استفاده میکند. در ادامه نحوه کار این سیستمها را بیشتر مورد بررسی قرار خواهیم داد. فرآیند یادگیری با مشاهدات یا دادهها آغاز میشود تا الگویی از بین آنها استخراج شود و سپس برای ارائه تصمیم بهتر مورداستفاده قرار بگیرد. کاهش زمان کار با دادههای سنگین: ماشینها با استفاده از هوش مصنوعی سریعتر از انسان فرایند پردازش و تصمیمگیری را انجام میدهند. سادهترین مثال ساعتهای هوشمندی است که دادههای زیادی نظیر الگوی خواب فرد، کالری سوزانده شده توسط فرد، ضربان قلب و مواردی ازاینقبیل را جمعآوری میکند که میتواند به تشخیص زودهنگام و حتی تشخیص بیماری نیز کمک کند.

این فرایند برای یافتن اتصالات و استخراج معنی از دادههای تعریف نشده، کاربرد دارد. صنعت بازی نیز جزو صنایعی است که با استفاده از هوش مصنوعی، تغییرات زیادی را در این مدت به خود دیده است. این سری از ماشینهای جدید تصمیمگیریها را با دخالت کم یا بدون دخالت انسان اتخاذ میکنند. هدف آنها ایجاد سیستمهایی است که میتوانند متنها را بفهمند و به طور خودکار کارهایی نظیر ترجمه، بررسی درست بودن یا طبقهبندی موضوعی را انجام دهند. دادههایی که از جاده دریافت میشود در الگوریتمهای یادگیری ماشین مورداستفاده قرار میگیرد و به حرکت خودکار ماشینها کمک میکند. هوش مصنوعی امکان توسعه ابزارهای تشخیص چهره و صدا را فراهم کرده است که برای اهداف نظارتی و امنیتی مورداستفاده قرار میگیرد. هوش مصنوعی برای انجام این وظایف به داده نیاز دارد. هدف اصلی این است که کامپیوترها بهصورت کاملا خودکار و بدون دخالت یا کمک انسانها یاد بگیرند و بر اساس آن اقدامات خود را تنظیم نمایند.

یادگیری ماشین به سیستمها توانایی یادگیری خودکار و بهبود تجربه بدون برنامهریزی صریح را میدهد. همچنین فرایندهای نظارتی، برداشت، پردازش و بازاریابی را نیز بهبود بخشیده است. بخشهای مختلفی از تجارت الکترونیک نظیر پیشبینی تقاضا، شخصیسازی بهتر، بازاریابی هوشمند، استفاده از روباتهای گفتگو همگی به کمک هوش مصنوعی کار میکنند و مزایای زیادی را برای کسبوکارها به همراه داشته است. در حال حاضر با وجود پیشرفتهای زیادی که در زمینه هوش مصنوعی صورتگرفته است میبینیم که هوش مصنوعی ابزاری پویا برای تصمیمگیری بهتر، افزایش کارایی و حذف کارهای تکراری است. این نوع ماشینها توانایی یادگیری ندارند و به دلیل عدم وجود حافظه نیز نمیتواند از تجربیات گذشته برای اطلاعرسانی به آینده استفاده کند. به همین دلیل محققان نسبت به آن بااحتیاط عمل میکنند. در واقع هوش مصنوعی بهعنوان محرک اصلی فناوریهای نوظهور مانند کلاندادهها، رباتیک و اینترنت اشیاء عمل کرده است و پیشبینی میشود که در آینده قدرت بیشتری پیدا کند. در واقع با استفاده از هوش مصنوعی، مأموریتهای اکتشافات فضایی (نظیر مریخنورد) امکانپذیر میشود.

روباتیک و هوش مصنوعی دو زمینه تقریبا از هم جدا هستند که تنها در مواردی کمی با هم همپوشانی دارند؛ بنابراین نباید این دو مفهوم را یکسان دانست. نوع 1 یا ماشینهای راکتیو جزو اشکال قدیمی هوش مصنوعی هستند که حافظه ندارند و تنها یک وظیفه خاص را انجام میدهند. اما عیب اصلی استفاده از هوش مصنوعی این است که بهکارگیری سیستمهای هوشمند هزینهای هنگفت برای سازمانها یا کسبوکارها خواهد داشت. عدم وجود احساسات و عدم برقراری ارتباط با افراد تیم: ماشینها ممکن است کارایی بیشتر داشته باشند اما نمیتوانند جایگزین ارتباطات انسانی شوند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد و وجود آن نیز ممکن است منجر به ایجاد چالشهای جدیدی برای انسانها شود. رابطهای برنامهنویسی کاربردی مجموعه از کدهای قابل انتقال هستند که اضافهکردن عملکرد هوش مصنوعی به محصولات و نرمافزارهای موجود را ممکن میسازند. اینترنت اشیاء به جذب حجم عظیمی از دادهها از منابع متعدد کمک میکند و ترکیب آن باهوش مصنوعی منجر به ایجاد ماشینهای هوشمندی خواهد شد که رفتار هوشمند را شبیهسازی میکنند. سیستمهایی که هوش مصنوعی خودآگاه داشته باشند، وضعیت فعلی را درک میکنند و سپس بر اساس آن آگاهی میدهند.

درحالیکه حجم عظیمی از دادههایی که بهصورت روزانه ایجاد میشوند، میتوانند منجر به سردرگمی محقق انسانی شود، برنامههای کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین دادهها را بهسرعت به اطلاعاتی قابلاستفاده تبدیل میکند. دردسترسبودن: با استفاده از هوش مصنوعی میتوان بدون هیچ وقفهای کار کرد.علاوه بر این، ماشینها برخلاف انسان حتی خسته نیز نمیشوند. شبکههای عصبی که تحت عنوان شبکههای عصبی مصنوعی (ANNs) یا شبکههای عصبی شبیهسازی شده (SNNs) نیز شناخته میشوند، زیر مجموعهای از یادگیری ماشین هستند که در مرکز الگوریتمهای یادگیری عمیق قرار دارند. در حال حاضر، بسیاری از خردهفروشان فعال در حوزه تجارت الکترونیک به سمت روباتهای چت یا دستیارهای دیجیتال روی آوردهاند تا پشتیبانی 24 ساعته در 7 روز هفته را به مشتریان ارائه دهند. در حال حاضر، هیچیک از برنامههای کاربردی هوش مصنوعی در این مقیاس ساخته نشده است که بتواند بشریت را نابود کند یا به بردگی بکشد. در واقع شبکههای اجتماعی از هوش مصنوعی برای انتخاب محتوا استفاده میکند و بههمین دلیل بیشتر پستها یا محتواهایی را به شما نمایش میدهد که ممکن است آنها را بپسندید. بیکاری انسانها: به دلیل کاهش دخالت انسانی و جایگزینی هوش مصنوعی با نیروی انسانی، بیکاری منجر به ایجاد مشکلاتی در جامعه خواهد شد. به همین دلیل است که روباتها در حال حاضر میتوانند بدون دخالت انسانی، وظایف مشخص شده خود را انجام دهند و حتی آنها را بهبود ببخشند.

یکی دیگر از جذابترین کاربردهای هوش مصنوعی، پیشرفت روباتها و بهبود رفتار آنهاست. چنین خدماتی به بهبود کیفیت خدمات منجر میشود و تأثیر بهسزایی نیز بر روی صرفهجویی در زمان و هزینههای مالی خواهد داشت. هوش مصنوعی این سیستمها را قادر میسازد تا فیلمها را در زمان واقعی (بدون تأخیر) نظارت کنند. برای مثال، آمازون (Amazon) جزو اولین کسبوکارهایی بود که هوش مصنوعی را پذیرفت و باگذشت زمان از مزایای بینظیر آن بهرهمند شد. علاوهبر این، به کمک ابزارهای هوش مصنوعی تبلیغات نیز به طور مؤثرتری اجرا خواهد شد. باید بدانید که در پس زمینه نمایش محتواها ابزارهای هوش مصنوعی کار میکنند. در واقع، این سرویسها با استفاده از هوش مصنوعی، اطلاعات مختلفی را از کاربران دریافت میکنند. ناسا (NASA) با استفاده از هوش مصنوعی، تجزیهوتحلیلهای خود را انجام میدهد و فضاپیماهای مختلفی را بدون دخالت انسان توسعه داده است. همچنین ابزارهای هوش مصنوعی، محتوای فیلم را نیز بهصورت فریم به فریم تجزیهوتحلیل میکند.

احتمالا تصور میکنید که محتواهای موجود در شبکههای اجتماعی بهصورت کاملا تصادفی بر روی صفحهنمایش شما نمایش داده میشود! علاوه بر این، با هوشمندسازی اقداماتی نظیر سمپاشی نیز میتوان مزارع را بهتر مدیریت کرد. برای مثال احراز هویت آنلاین بانکها یکی از خدماتی بود که به کمک هوش مصنوعی و با استفاده از ویژگیهای بیومتریک ارائه شد. در واقع هوش مصنوعی خودآگاه قابلیت تبدیلشدن به مغز انسان را دارد. در واقع یادگیری عمیق یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدلسازی پیشبینی میشود. جالب است بدانید که برخی از افراد درک درستی از مفهوم روباتیک و هوش مصنوعی ندارند و این سؤال برای آنها ایجاد میشود که آیا رباتیک همان هوش مصنوعی است؟ برای مثال تکنیکهای نگهداری محتوا، علامتگذاری خودکار و مواردی ازاینقبیل به کمک هوش مصنوعی امکانپذیر شد. یادگیری ماشین، ساخت مدل تحلیلی را خودکار میسازد. هوش مصنوعی با ترکیب مقادیر زیادی داده به همراه پردازش سریع، تکراری و الگوریتمهای هوشمند کار میکند و به نرمافزار اجازه میدهد تا بهصورت خودکار از الگوها یا ویژگیهای موجود در دادهها یاد بگیرد. این پردازش هوشمند، کلید شناسایی و پیشبینی رویدادهای نادر، درک سیستمهای پیچیده و بهینهسازی سناریوهای منحصربهفرد است.

هوش مصنوعی (artificial intelligence) یا بهاختصار AI، شبیهسازی فرایندهای هوش انسانی توسط ماشینها، بهویژه سیستمهای کامپیوتری است. هر گره یا نورون مصنوعی به دیگری متصل میشود که هر یک دارای وزن و آستانه مخصوص است. اشکال مختلف هوش مصنوعی که برای کمک به نرمافزارها و سایر محصولات فناوری مورداستفاده قرار میگیرد، در فضاهای عمومی مانند ادارات، بیمارستانها و در فضاهای خصوصی خانهها وجود دارد که بهصورت روزانه با آن سروکار داریم؛ بنابراین، در آینده نهچندان دور هوش مصنوعی تقریبا بر هر صنعت و هر انسانی تأثیر خواهد گذاشت. از طرفی، باوجود خستگی، حواسپرتی و مواردی ازاینقبیل احتمال وقوع خطا توسط انسان وجود دارد. پردازش زبان طبیعی توانایی کامپیوترها برای تجزیهوتحلیل، درک و تولید زبان انسانی از جمله گفتار است. در واقع میتوان گفت که واحدهای پردازش گرافیکی یک فاکتور کلیدی در هوش مصنوعی است که قدرت محاسباتی سنگین برای پردازشهای تکراری را فراهم میکند. واحدهای پردازش گرافیکی که در اصل برای تسریع پردازشهای گرافیکی توسعهیافته بودند، میتوانند سرعت پردازشهای محاسباتی را برای یادگیری عمیق تا حد قابلتوجهی افزایش دهند.