در دنیای امروز، آشنایی با هوش مصنوعی و اصطلاحات آن نه تنها مفید، بلکه ضروری است. این فناوری به سرعت در حال پیشرفت است و در حال دگرگونی صنایع و جنبههای مختلف زندگی ما است. حتی اگر در حال حاضر به طور مستقیم با هوش مصنوعی سروکار ندارید، درک مفاهیم و اصطلاحات پایه آن میتواند به شما کمک کند تا در مورد تحولات آینده و نحوه تاثیرگذاری آنها بر دنیای ما آگاه باشید.
این مطلب به عنوان یک راهنمای مقدماتی برای مبتدیان در هوش مصنوعی عمل میکند. در اینجا با بیش از 12 اصطلاح رایج در این حوزه آشنا خواهید شد که به احتمال زیاد در اخبار، محل کار یا مکالمات روزمره با آنها روبرو خواهید شد.
اصطلاحات مهم در هوش مصنوعی که باید بشناسید
هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما است. از دستیارهای مجازی گرفته تا اتومبیلهای خودران، هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه کار، زندگی و تعامل ما با دنیای اطرافمان است.
برای درک بهتر این فناوری قدرتمند، تسلط بر برخی از اصطلاحات کلیدی هوش مصنوعی ضروری است. در این مقاله، 12 مورد از مهمترین اصطلاحات هوش مصنوعی را که باید بشناسید، به همراه تعاریف و نمونههایی از نحوه استفاده از آنها، معرفی میکنیم.
1. هوش مصنوعی (AI)
هوش مصنوعی (AI) به شاخهای از علوم کامپیوتر اطلاق میشود که به خلق سیستمهای هوشمند میپردازد. این سیستمها قادر به انجام وظایف پیچیدهای هستند که معمولاً نیازمند هوش و تفکر انسانی هستند. هوش مصنوعی شامل طیف گستردهای از تکنیکها و رویکردها برای رسیدن به این هدف است، از جمله:
- استدلال: توانایی استنتاج اطلاعات جدید از طریق دانش موجود.
- یادگیری: توانایی کسب دانش و مهارت از طریق تجربه.
- درک زبان: توانایی درک و تفسیر زبان انسان.
- بینایی کامپیوتر: توانایی درک و تفسیر اطلاعات بصری
هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در حوزههای مختلف از جمله پزشکی، امور مالی، حمل و نقل و تولید دارد. با پیشرفت این فناوری، انتظار میرود که هوش مصنوعی نقش فزایندهای در زندگی ما ایفا کند.
2. یادگیری ماشین (ML)
یادگیری ماشین زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که بر روی الگوریتمهایی تمرکز دارد و از مهمترین اصطلاحات هوش مصنوعی است که به سیستمها اجازه میدهد بدون برنامهریزی صریح از دادهها یاد بگیرند و عملکرد خود را ارتقا دهند.
به عبارت دیگر، سیستمهای یادگیری ماشین میتوانند با قرار گرفتن در معرض حجم عظیمی از داده، بهطور خودکار الگوها را شناسایی کرده و در طول زمان از آنها برای بهبود عملکرد خود در وظایف مختلف استفاده کنند.
برخی از رایجترین الگوریتمهای یادگیری ماشین عبارتند از:
- درختهای تصمیم: برای طبقهبندی یا پیشبینی مقادیر گسسته استفاده میشوند.
- رگرسیون خطی: برای پیشبینی مقادیر پیوسته به کار میرود.
- k نزدیکترین همسایه (k-NN): برای طبقهبندی یا رگرسیون با استفاده از نمونههای مشابه در مجموعه دادههای آموزشی استفاده میشود.
- شبکههای عصبی مصنوعی: از ساختار مغز انسان الهام گرفته شدهاند و میتوانند برای انجام انواع مختلف وظایف یادگیری ماشین استفاده شوند.
یادگیری ماشین در زمینههای مختلفی مانند تشخیص تقلب، توصیه محصول و تشخیص پزشکی کاربرد دارد.
3. یادگیری عمیق (DL)
یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین است که از شبکههای عصبی مصنوعی پیچیده برای یادگیری از دادهها استفاده میکند. شبکههای عصبی عمیق از چندین لایه از گرههای عصبی به هم پیوونده تشکیل شدهاند که به آنها امکان میدهد مقادیر زیادی از داده را پردازش و از آنها برای یادگیری الگوهای پیچیده استفاده کنند.
برخی از اصطلاحات رایج یادگیری عمیق :
- تشخیص تصویر: شناسایی اشیاء، افراد یا الگوها در تصاویر.
- پردازش زبان طبیعی: درک و تفسیر زبان انسان.
- ترجمه ماشینی: تبدیل متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر.
- تشخیص گفتار: تبدیل گفتار انسان به متن.
یادگیری عمیق یکی دیگر از اصطلاحات هوش مصنوعی است که یک حوزه تحقیقاتی فعال است و کاربردهای جدیدی برای این فناوری به طور مداوم در حال کشف است.
4. دادههای بزرگ (Big Data)
دادههای بزرگ یا به اصطلاح بیگ دیتا به مجموعه دادههای عظیمی اطلاق میشود که به دلیل حجم، سرعت و تنوع زیاد، پردازش آنها با استفاده از روشهای سنتی دشوار است.
ویژگیهای کلیدی دادههای بزرگ :
- حجم: مجموعه دادههای بزرگ حجمی عظیم دارند، اغلب در پتابایت یا اگزابایت اندازهگیری میشوند.
- سرعت: دادههای بزرگ به سرعت تولید و جمعآوری میشوند، که نیاز به پردازش و تجزیه و تحلیل در زمان واقعی دارد.
- تنوع: دادههای بزرگ میتوانند انواع مختلفی از قالبها را شامل شوند، مانند متن، تصاویر، ویدیو و حسگرها.
هوش مصنوعی اغلب برای تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ و استخراج بینشهای ارزشمند استفاده میشود.
5. شبکه عصبی مصنوعی (ANN)
شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) سیستمهای محاسباتی پیچیدهای هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شدهاند. آنها از تعدادی گره به هم پیوسته به نام “نورون” تشکیل شدهاند که اطلاعات را پردازش و منتقل میکنند. هر نورون به تعدادی نورون دیگر متصل است و این اتصالات با “وزن”هایی مرتبط هستند که قدرت سیگنالهای منتقل شده بین نورونها را تعیین میکنند.
شبکههای عصبی مصنوعی با استفاده از فرآیندی به نام “یادگیری” آموزش دیدهاند. در یادگیری، به شبکه مجموعه دادهای از ورودیها و خروجیهای مورد نظر ارائه میشود. شبکه سپس اتصالات و وزنهای خود را تنظیم میکند تا بهترین تقریب را برای خروجیهای مورد نظر برای هر ورودی ایجاد کند.
انجام طیف گستردهای از وظایف با شبکههای عصبی مصنوعی :
- تشخیص: شناسایی اشیاء، افراد یا الگوها در تصاویر یا دادههای دیگر.
- طبقهبندی: دستهبندی دادهها به گروههای مختلف.
- پیشبینی: پیشبینی مقادیر آینده بر اساس دادههای گذشته.
- کنترل: کنترل سیستمهای پیچیده مانند رباتها یا خودروهای خودران.
6. پردازش زبان طبیعی (NLP)
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخهای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسان میپردازد. هدف NLP این است که به کامپیوترها توانایی درک، تفسیر و تولید زبان انسان را بدهد.
NLP برای طیف گستردهای از وظایف، از جمله:
- ترجمه ماشینی: تبدیل متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر.
- تشخیص گفتار: تبدیل گفتار انسان به متن.
- تولید متن طبیعی: تولید متن با کیفیت انسانی، مانند خلاصه، ترجمه یا نوشتن خلاقانه.
- استخراج متن: استخراج اطلاعات خاص از متن، مانند نام افراد یا مکانها.
- تجزیه و تحلیل احساسات: تشخیص احساسات بیان شده در متن.
NLP کاربردهای متنوعی در حوزههای مختلف از جمله ترجمه ماشینی، چتباتها، استخراج متن و تشخیص گفتار دارد.
7. بینایی کامپیوتر (CV)
بینایی کامپیوتر (CV) شاخهای از هوش مصنوعی است که به توانایی کامپیوترها برای درک و تجزیه و تحلیل اطلاعات بصری میپردازد. هدف CV این است که به کامپیوترها توانایی دیدن و درک دنیای اطراف خود را به روشی مشابه انسان بدهد.
CV برای طیف گستردهای از وظایف، از جمله:
- تشخیص اشیاء: شناسایی و دستهبندی اشیاء در تصاویر یا ویدیوها.
- تقسیمبندی تصویر: تقسیم یک تصویر به بخشهای مختلف، مانند اشیاء یا پیشزمینه.
- ردیابی حرکت: ردیابی حرکت اشیاء در تصاویر یا ویدیوها.
- تشخیص چهره: شناسایی و تأیید هویت افراد در تصاویر یا ویدیوها.
- درک صحنه: درک محتوای یک تصویر یا ویدیو، مانند اشیاء، افراد و روابط بین آنها.
CV کاربردهای متنوعی در حوزههای مختلف از جمله تشخیص چهره، نظارت تصویری، رانندگی خودران و رباتیک دارد.
8. رباتیک
رباتیک شاخهای از مهندسی و علوم کامپیوتر است که به طراحی، ساخت، عمل و کاربرد رباتها میپردازد. رباتها ماشینهای الکترومکانیکی هستند که میتوانند به طور مستقل یا با کنترل انسان وظایف را انجام دهند. آنها معمولاً از ترکیبی از حسگرها، محرکها و کامپیوترها برای ناوبری، دستکاری و تعامل با محیط خود استفاده میکنند.
انواع مختلفی از رباتها وجود دارد، از جمله:
- رباتهای صنعتی: برای انجام وظایف تکراری در محیطهای صنعتی استفاده میشوند.
- رباتهای خدماتی: برای انجام وظایف در محیطهای غیر صنعتی، مانند خانهها، بیمارستانها و مغازهها استفاده میشوند.
- رباتهای سیار: برای کاوش در محیطهای ناشناخته، مانند سیارات و اعماق دریا
9. اتوماسیون
اتوماسیون به استفاده از فناوری برای انجام وظایف به طور خودکار بدون نیاز به مداخله انسان اشاره دارد. این امر با استفاده از ماشینها، رباتها و نرمافزارها برای انجام کارهایی که معمولاً توسط انسانها انجام میشود، حاصل میشود. اتوماسیون میتواند مزایای متعددی داشته باشد، از جمله افزایش کارایی، کاهش هزینهها و بهبود کیفیت.
هوش مصنوعی نقش فزایندهای در اتوماسیون وظایف در طیف گستردهای از صنایع ایفا میکند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی در موارد زیر استفاده میشود:
- رباتیک: رباتها را میتوان برای انجام وظایف فیزیکی مانند مونتاژ، جوشکاری و نقاشی برنامهریزی کرد.
- خودروهای خودران: خودروهای خودران میتوانند بدون نیاز به راننده انسان حرکت کنند.
- چتباتها: چتباتها میتوانند با مشتریان به صورت آنلاین تعامل داشته باشند و به سوالات آنها پاسخ دهند.
- تجزیه و تحلیل دادهها: هوش مصنوعی میتواند برای تجزیه و تحلیل مجموعههای دادههای بزرگ و شناسایی الگوها و روندها استفاده شود.
10. یادگیری تقویتی (RL)
یادگیری تقویتی نوعی یادگیری ماشین است که در آن عاملان یاد میگیرند که در یک محیط با انجام اقداماتی که پاداش را به حداکثر میرساند و مجازات را به حداقل میرساند، تعامل داشته باشند. برخلاف سایر روشهای یادگیری ماشین، در RL به عاملان صریحاً گفته نمیشود که چگونه کار کنند. در عوض، آنها باید از طریق تجربه یاد بگیرند که کدام اقدامات منجر به نتایج مثبت میشود.
11. تکینگی
تکینگی، لحظهای فرضی در زمان است که در آن پیشرفت فناوری به طور فزایندهای غیرقابل کنترل و غیرقابل پیشبینی میشود؛ و منجر به تغییرات غیرقابل برگشتی در تمدن بشری میشود. این مفهوم اغلب با هوش مصنوعی فوقالعاده (AGI) مرتبط است، که به عنوان هوش ماشینی تعریف میشود که از هوش انسان در همه جنبهها، از جمله توانایی در درک و استدلال، یادگیری و حل مسئله و خلاقیت فراتر میرود.
پیامدهای تکینگی عمیق و مبهم است. برخی از کارشناسان معتقدند که این امر میتواند منجر به عصر طلایی صلح و رفاه بیسابقه برای بشریت شود، در حالی که برخی دیگر هشدار میدهند که این امر میتواند منجر به انقراض انسان یا حتی ظهور هوش مصنوعی که به طور بالقوه خصمانه است، شود.
تاریخچه مفهوم
- 1993: اصطلاح “تکینگی فناورانه” توسط ورنر وینج، نویسنده علمی تخیلی و دانشمند کامپیوتر، در مقاله “تکینگی فناورانه در حال آمدن” ابداع شد.
- 2004: ری کرزویل، آیندهپژوه و مخترع، کتاب “عصر هوشمندی: ظهور ماشینهای فوق هوشمند و سرنوشت بشریت” را منتشر کرد که به محبوبیت مفهوم تکینگی کمک کرد.
12. الگوریتم
در دنیای هوش مصنوعی، الگوریتمها نقش حیاتی ایفا میکنند. آنها مجموعه ای از دستورالعملها هستند که به طور واضح تعریف شدهاند و برای حل یک مسئله یا انجام یک وظیفه خاص دنبال میشوند. الگوریتمها را میتوان به عنوان بلوکهای سازنده برنامههای هوش مصنوعی در نظر گرفت، زیرا آنها چارچوب را برای نحوه عملکرد این برنامهها فراهم میکنند.
ویژگیهای کلیدی الگوریتمها
- وضوح: الگوریتمها باید به طور واضح و گام به گام تعریف شوند تا هر کسی بتواند آنها را به راحتی درک کند.
- دقت: الگوریتمها باید دقیق باشند و همیشه نتایج یکسانی را برای ورودیهای یکسان ارائه دهند.
- نهایی بودن: الگوریتمها باید نهایی باشند، به این معنی که باید در نهایت به یک نتیجه یا پاسخ برسند.
- عمومیت: الگوریتمها باید تا حد امکان کلی باشند تا بتوان از آنها برای حل طیف وسیعی از مسائل استفاده کرد.
انواع الگوریتمها
انواع مختلفی از الگوریتمها وجود دارد که هر کدام برای حل نوع خاصی از مسئله طراحی شدهاند. برخی از متداولترین انواع الگوریتمها عبارتند از:
- الگوریتمهای جستجو: برای یافتن یک آیتم خاص در مجموعه دادهها استفاده میشوند.
- الگوریتمهای مرتبسازی: برای مرتبسازی مجموعه دادهها به ترتیب خاصی مانند ترتیب الفبایی یا عددی استفاده میشوند.
- الگوریتمهای بهینهسازی: برای یافتن بهترین راه حل برای یک مسئله خاص استفاده میشوند.
- الگوریتمهای یادگیری ماشین: برای آموزش مدلهای یادگیری ماشین برای پیشبینیها یا تصمیمگیریها استفاده میشوند.
