معرفی انواع هوش مصنوعی و کاربرد آن‌ها

هوش مصنوعی محدود ANI

یکی دیگر از انواع هوش مصنوعی هوش مصنوعی محدود (Artificial Narrow Intelligence)، به صورت مختصر ANI نامیده می‌شود و ابتدایی‌ترین فرم هوش مصنوعی است. این فناوری توانایی انجام تنها یک کار خاص، مانند بازی شطرنج با دقت و سرعت بالا را داراست. با اینکه ANI قابلیت‌های چشمگیری دارد، اما نمی‌تواند از تجربیات خود یاد بگیرد یا به زمینه‌های دیگر توسعه یابد و از اینرو توانایی رقابت با “هوش مصنوعی عمومی” را ندارد.

انقیادها، تقویتی کاربردهایی بزرگ دارند که به سازمان‌ها در اتوماسیون کارهای اداری کمک می‌کند و عملکرد آن‌ها را بهبود می‌بخشد. ANI به عنوان گزینه‌ای عالی برای انجام وظایف کوچک در ابتدای مسیر محسوب می‌شود.

سیستم‌های ANI نیاز به برنامه‌ریزی و پیکربندی مجدد انسانی دارند

مخالف دیگر انواع هوش مصنوعی موجود، سیستم‌های ANI نیاز به برنامه‌ریزی و پیکربندی مجدد توسط انسان دارند تا با شرایط جدید مطابقت دهند؛ زیرا آن‌ها توانایی انطباق با اهداف یا شرایط جدید و تعمیم دانش از زمینه‌ای به زمینه‌ای دیگر را ندارند.

این فناوری با عناوین دیگری نیز شناخته می‌شود، از جمله هوش مصنوعی ضعیف یا هوش مصنوعی باریک یا حتی هوش مصنوعی تخصصی.

ANI معمولاً به دو دسته سیستم‌های یادگیری تحت نظارت و سیستم‌های یادگیری بدون نظارت تقسیم می‌شود. سیستم‌های یادگیری تحت نظارت از مجموعه داده‌های برچسب‌دار برای آموزش استفاده می‌کنند، که به سیستم کمک می‌کند تا رابطه بین داده‌های ورودی و خروجی مرتبط را یاد بگیرد. از سوی دیگر، سیستم‌های یادگیری بدون نظارت روی مجموعه داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند و می‌توانند الگوها و روابط موجود در داده‌ها را بدون راهنمایی شناسایی کنند.

هوش مصنوعی با حافظه‌ی محدود

هوش مصنوعی با حافظه‌ی محدود (Limited Memory AI) نوعی از هوش مصنوعی است که می‌تواند از تجربیات گذشته یاد بگیرد، اما توانایی آن در به‌خاطر‌سپردن اطلاعات محدود است. به‌عبارت‌دیگر، این فناوری می‌تواند از گذشته یاد بگیرد، اما در مدت زمانی طولانی نمی‌تواند مقادیر زیادی داده ذخیره کند.

 از الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها هستند که به سیستم هوش مصنوعی می‌گویند برای رسیدن به نتیجه دلخواه چه کاری انجام دهد. درمقابل، شبکه‌های عصبی برنامه‌های کامپیوتری هستند که عملکرد مغز انسان را تقلید می‌کنند.

همچنین برای طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شود، از جمله:

• پیش‌بینی بازار سهام
• پردازش زبان طبیعی
• برنامه‌ریزی خودکار
• تشخیص کلاه‌برداری
• خودروهای خودران
• دستیارهای دیجیتال

این الگوریتم فناوری نوظهوری است که پتانسیل زیادی برای کاربردهای مختلف دارد. با پیشرفت این فناوری، احتمالاً شاهد کاربردهای جدید و هیجان‌انگیزتری از آن خواهیم بود.

هوش مصنوعی واکنشی

هوش مصنوعی واکنشی (Reactive Machine AI)، به ما اصول ساده را بازمی‌گرداند، برخلاف هوش مصنوعی پیشین که با پیچیدگی‌های برنامه‌ریزی و دانش ذخیره شده سر و کار داشت. این فناوری با ارزیابی واقعیت کنونی و واکنش به آن، عمل می‌کند، بدون نیاز به دانش قبلی یا برنامه‌ریزی پیچیده. کاربردهای متعددی دارد که به ناوبری خودروهای خودران و دوربین‌های امنیتی می‌پردازد.

این سیستم، با تنها اطلاعات لحظه‌ای کار می‌کند و دانش قبلی ندارد، که این امر می‌تواند ترس از برتری هوش مصنوعی را کاهش دهد. هوش مصنوعی واکنشی در شرایط مشابه، پاسخ یکسانی ارائه می‌دهد و هرگز تغییری نخواهد کرد. این نوع هوش مصنوعی نمی‌تواند یاد بگیرد یا تصوری از گذشته و آینده داشته باشد.

هوش مصنوعی واکنشی مزایای زیر را دارد:

ساده و قابل‌فهم است.

به منابع پردازشی زیادی نیاز ندارد.

قابل‌اجرا در سخت‌افزارهای محدود است.

همچنین معایب آن :

نمی‌تواند از تجربیات گذشته یاد بگیرد.

نمی‌تواند در شرایط جدید عمل کند.

این هوش مصنوعی فناوری نسبتاً ساده‌ای است، اما کاربردهای گسترده‌ای دارد. با پیشرفت این فناوری، احتمالاً شاهد کاربردهای جدید و هیجان‌انگیزتری از آن خواهیم بود.

تئوری هوش مصنوعی ذهن

تئوری هوش مصنوعی ذهن (Theory of Mind AI) نوعی هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا حالات ذهنی دیگران را درک کنند. این شامل باورها، خواسته‌ها، نیات، احساسات و سایر فرایندهای شناختی می‌شود.

با استفاده از تئوری هوش مصنوعی ذهن، می‌توان احساسات انسانی را در الگوریتم‌های یادگیری ماشینی وارد کرد. این امر به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا رفتار انسان را بهتر درک کند و با آن سازگار شود.

تئوری هوش مصنوعی ذهن هنوز در مراحل اولیه توسعه است، اما پتانسیل زیادی برای تغییر نحوه تعامل انسان‌ها با هوش مصنوعی دارد.

برخی از ویژگی‌های تئوری هوش مصنوعی ذهن عبارتند از:

• استنباط اهداف دیگران: تئوری هوش مصنوعی ذهن به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا اهداف موجودات اطراف خود را از نشانه‌های مشاهده‌پذیر استنتاج کنند.
• شبیه‌سازی پیامدهای کارهای خود: تئوری هوش مصنوعی ذهن به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا پیامدهای کارهای خود را پیش‌بینی کنند.
• ارتباط موثر با انسان: تئوری هوش مصنوعی ذهن به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا با انسان ارتباط موثر برقرار کنند.

تئوری هوش مصنوعی ذهن می‌تواند در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده شود، از جمله:

• رباتیک: تئوری هوش مصنوعی ذهن می‌تواند به ربات‌ها کمک کند تا با انسان‌ها تعامل موثرتری داشته باشند.
• هوش مصنوعی عاطفی: تئوری هوش مصنوعی ذهن می‌تواند به سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند تا احساسات را درک و پاسخ دهند.
• تعلیم ماشینی: تئوری هوش مصنوعی ذهن می‌تواند به الگوریتم‌های یادگیری ماشینی کمک کند تا رفتار انسان را بهتر درک کنند.

تئوری هوش مصنوعی ذهن یک فناوری نوظهور است که پتانسیل زیادی برای تغییر نحوه تعامل انسان‌ها با هوش مصنوعی دارد. این فناوری هنوز در مراحل اولیه توسعه است، اما کاربردهای بالقوه زیادی دارد.

هوش مصنوعی خودآگاه” (Self-Aware AI)

یکی از جذاب‌ترین انواع هوش مصنوعی، “هوش مصنوعی خودآگاه” (Self-Aware AI) است. این نوع از هوش مصنوعی نشان دهنده یک تکامل عظیم در علم کامپیوتر و هوش مصنوعی است، به گونه‌ای که کامپیوترها قادر به تشخیص هویت خود، شناخت ویژگی‌های فردی خود، و حتی درک مفاهیم پیچیده‌تری از جمله احساسات انسانی می‌شوند.

این توانایی نیازمند تحقیقات و پژوهش‌های پیشرفته بسیاری است، اما به وضوح نمایان‌کننده‌ی اوج دانش کامپیوتر و نقطه‌ای در تاریخ علم و فناوری است که فقط در داستان‌های علمی تخیلی دیده می‌شد.

محققان در سرتاسر جهان در تلاش برای توسعه این نوع هوش مصنوعی هستند، اگرچه پیچیدگی‌های زیادی وجود دارد. آگاهی به ماشین به طور کلی به چالش‌های بزرگی چون شناخت تفکر انسانی و ارائه آگاهی می‌انجامد.

آینده‌ای که با دستیابی به این سطح از هوش مصنوعی خودآگاه می‌توان از آن تصور کرد، ممکن است اتفاقات هیجان‌انگیز و حتی وحشتناکی را در انتظار داشته باشد. تنها زمان می‌تواند بگوید که هوش مصنوعی خودآگاه چگونه و چه زمانی به زندگی انسان‌ها قدم خواهد گذاشت.