هوش مصنوعی به عنوان یکی از مهم‌ترین و جذاب‌ترین فناوری‌های عصر حاضر، توجه بسیاری از محققان، صنایع و عموم مردم را به خود جلب کرده است. این فناوری با قابلیت‌های فراوان خود، از جمله توانایی یادگیری و تصمیم‌گیری، به سرعت در حال تغییر دادن نحوه زندگی و کار ماست. اما هوش مصنوعی دقیقاً چیست و چگونه کار میکند؟ در این مقاله به بررسی این سوالات خواهیم پرداخت و سعی می‌کنیم به زبان ساده توضیح دهیم که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند به بهبود زندگی ما کمک کند.
هوش مصنوعی چیست ؟
وقتی می‌شنویم هوش مصنوعی، ممکن است به فکر ربات‌های قدرتمند یا دستگاه‌های فوق‌العاده هوشمندی بیفتابیم که در فیلم‌های علمی تخیلی دیده‌ایم. اما این فناوری در واقعیت چیست و چه کارهایی می‌تواند انجام دهد؟
هوش مصنوعی شامل استفاده از کامپیوترها برای انجام کارهایی است که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. به عنوان مثال، کامپیوترها می‌توانند تصاویر را ببینند و پردازش کنند، محیط را درک کنند و در آن حرکت کنند، الگوها را ببینند و زبان‌ها را ترجمه کنند.
هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که به کامپیوترها می‌آموزد تا مانند انسان فکر کنند و عمل کنند. برای اینکه کامپیوترها بتوانند کارهایی را انجام دهند که انسان‌ها می‌توانند انجام دهند، به مقدار زیادی داده نیاز دارند. این داده‌ها به کامپیوترها کمک میکند تا الگوها را شناسایی کنند، پیش‌بینی انجام دهند و توصیه‌هایی ارائه دهند.
هوش مصنوعی در حال حاضر در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما استفاده می‌شود، مانند تشخیص چهره، ترجمه زبان‌ها و رانندگی خودکار. با این حال، هنوز هم بهترین سیستم‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند در همه زمینه‌ها با مغز انسان رقابت کنند.
برای مثال، برنامه کامپیوتری «آلفاگو» توانسته است بازیکن حرفه‌ای بازی Go را شکست دهد، اما هنوز نمی‌تواند به تنهایی اتومبیلی را براند یا راه برود. این بدان معناست که هوش مصنوعی هنوز در حال توسعه است و هنوز راه زیادی برای رسیدن به سطح هوش انسان دارد.
تعریف ساده از هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (AI) به توانایی ماشین‌ها برای انجام کارهایی گفته می‌شود که معمولاً توسط انسان‌ها به عنوان هوشمند در نظر گرفته می‌شوند. این شامل کارهایی مانند یادگیری، استدلال و تصمیم‌گیری است.
برای درک بهتر هوش مصنوعی، می‌توان آن را به دو قسمت تقسیم کرد:
- هوش: توانایی درک و سازگاری با محیط اطراف
- مصنوعی: ساخته شده توسط انسان
بنابراین، هوش مصنوعی به توانایی ماشین‌ها برای انجام کارهایی گفته می‌شود که معمولاً توسط انسان‌ها به عنوان هوشمند در نظر گرفته می‌شوند، اما توسط انسان‌ها ساخته شده‌اند.
هوش مصنوعی به توانایی ماشین‌ها برای یادگیری و تفکر گفته می‌شود. درست مثل انسان‌ها، ماشین‌ها هم برای اینکه هوشمند شوند باید یاد بگیرند.
وقتی که انسان‌ها یاد می‌گیرند، در واقع اطلاعاتی را در ذهن خود ذخیره می‌کنند. سپس از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. ماشین‌ها هم دقیقاً همین کار را می‌کنند. آنها اطلاعات را در حافظه خود ذخیره می‌کنند و سپس از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند.
برای اینکه مفهوم هوش مصنوعی را بهتر درک کنیم، بهتر است مثالی ساده بزنیم. فرض کنید که شما یک ماشین دارید که می‌تواند بازی شطرنج بازی کند. در ابتدا، این ماشین نمی‌داند که چگونه بازی کند. اما با گذشت زمان، ماشین می‌تواند از بازی‌های گذشته خود یاد بگیرد و استراتژی‌های بهتری برای بازی پیدا کند. به این ترتیب، ماشین هوشمندتر می‌شود.
مثال‌های دیگری از هوش مصنوعی عبارتند از:
- دستیارهای هوشمند مانند سیری و الکسا که می‌توانند به سوالات شما پاسخ دهند و درخواست‌های شما را انجام دهند.
- خودروهای خودران که می‌توانند بدون دخالت انسان رانندگی کنند.
- سیستم‌های تشخیص چهره که می‌توانند افراد را شناسایی کنند.
هوش مصنوعی یک حوزه در حال رشد است و کاربردهای آن به سرعت در حال گسترش است. هوش مصنوعی می‌تواند برای بهبود زندگی ما در بسیاری از زمینه‌ها، از جمله حمل و نقل، مراقبت‌های بهداشتی و آموزش استفاده شود.
تاریخچه هوش مصنوعی
در نیمه‌ی قرن بیستم، داستان‌های علمی‌تخیلی، مردم را با مفهوم ربات‌های هوشمند آشنا کردند. این ایده‌ی ایجاد ماشین‌هایی که قادر به فکر کردن و انجام کارهایی مانند انسان‌ها باشند، ذهن بسیاری از دانشمندان، ریاضیدانان و فیلسوفان را به خود مشغول کرد.
یکی از این افراد، آلن تورینگ، ریاضیدان و دانشمند کامپیوتر انگلیسی بود. تورینگ معتقد بود که اگر انسان‌ها می‌توانند از اطلاعات موجود و قدرت استدلال برای تصمیم‌گیری و حل مشکلات استفاده کنند، پس ماشین‌ها نیز می‌توانند همین کار را انجام دهند.
این دغدغه‌ی ذهنی تورینگ در نهایت به نوشتن مقاله‌ای در سال ۱۹۵۰ انجامید که با پرسش «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» شروع می‌شد. تورینگ در این مقاله، روشی برای آزمایش سطح هوشمندی ماشین‌ها پیشنهاد کرد که به «آزمون تورینگ» معروف شد.
در این آزمون، یک انسان و یک ماشین به طور جداگانه با یک داور انسانی مکالمه می‌کنند. داور باید حدس بزند که کدام یک از دو نفر انسان است و کدام یک ماشین. اگر داور نتواند با اطمینان تشخیص دهد که کدام یک انسان است، گفته می‌شود که ماشین از آزمون تورینگ عبور کرده است.
آزمون تورینگ یک معیار کامل برای هوش مصنوعی نیست، اما هنوز هم یک معیار مهم برای ارزیابی پیشرفت هوش مصنوعی محسوب می‌شود.
نبود حافظه و هزینه‌های سرسام‌آور کامپیوترها، مانع از آزمایش نظریه‌ی تورینگ شد
آلن تورینگ در مقاله‌ی خود، روشی برای آزمایش سطح هوشمندی ماشین‌ها پیشنهاد کرد. اما این مقاله تا چند سال در حد نظریه باقی ماند، زیرا کامپیوترهای آن زمان از دو مشکل بزرگ رنج می‌بردند:
- نبود حافظه: کامپیوترهای آن زمان نمی‌توانستند دستورات را ذخیره کنند و فقط می‌توانستند آنها را اجرا کنند. بنابراین، نمی‌شد از آنها خواست کاری را که انجام داده‌اند، به‌خاطر بیاورند.
- هزینه‌های سرسام‌آور: هزینه‌های کار با کامپیوتر در اوایل دهه‌ی ۱۹۵۰ بسیار بالا بود. به همین دلیل، فقط دانشگاه‌ها و شرکت‌های بزرگ فناوری می‌توانستند به این حوزه وارد شوند.
برای اینکه یک ماشین بتواند از آزمون تورینگ عبور کند، باید بتواند مکالمه‌ای طبیعی با یک انسان داشته باشد. این کار مستلزم آن است که ماشین بتواند اطلاعات را ذخیره کند و از آنها برای پاسخگویی به سوالات استفاده کند. اما کامپیوترهای آن زمان از این توانایی محروم بودند.
علاوه بر این، هزینه‌های سرسام‌آور کامپیوترها، مانع از آن می‌شد که پژوهشگران بتوانند به‌طور گسترده‌ای روی هوش مصنوعی کار کنند. برای اینکه یک پژوهشگر بتواند برای آزمایش‌های خود فاند دریافت کند، لازم بود که ابتدا امکان‌پذیر بودن ایده‌ی خود را اثبات کند و سپس، از حمایت و تأیید افراد بانفوذ بهره‌مند شود.
با پیشرفت فناوری و کاهش هزینه‌های کامپیوترها، این دو مشکل برطرف شدند و زمینه برای آزمایش نظریه‌ی تورینگ فراهم شد. در سال ۱۹۶۶، اولین ماشینی که از آزمون تورینگ عبور کرد، ساخته شد. از آن زمان تاکنون، پیشرفت‌های زیادی در این زمینه حاصل شده است و ماشین‌ها قادر به انجام کارهایی شده‌اند که تا چند دهه پیش غیرممکن به نظر می‌رسید.
کنفرانس DSRPAI: نقطه عطفی در تاریخ هوش‌مصنوعی
در سال ۱۹۵۶، کنفرانسی در کالج دارتموث برگزار شد که نقطه عطفی در تاریخ هوش مصنوعی بود. این کنفرانس به میزبانی جان مک‌کارتی و ماروین مینسکی برگزار شد و در آن، دانشمندان و مهندسان برجسته‌ای از سراسر جهان گرد هم آمدند تا در مورد آینده این فناوری بحث کنند.
در این کنفرانس، سه پژوهشگر علوم کامپیوتر به نام‌های الن نیوول، کلیف شا و هربرت سایمون، نرم‌افزار Logic Theorist را ارائه کردند. این برنامه، اولین برنامه‌ای بود که توانست ممکن بودن ایده‌ی هوش ماشینی تورینگ را اثبات کند.
اصطلاح «هوش مصنوعی» نیز در این کنفرانس توسط جان مک‌کارتی ابداع شد. مک‌کارتی معتقد بود که هوش مصنوعی یک حوزه‌ی تحقیقاتی جدید است که هدف آن ایجاد ماشین‌هایی است که قادر به انجام کارهایی هستند که معمولاً توسط انسان‌ها انجام می‌شوند.
کنفرانس DSRPAI باعث شد تا هوش مصنوعی به یک حوزه‌ی تحقیقاتی جدی تبدیل شود. این کنفرانس، زمینه را برای پیشرفت‌های بعدی در هوش مصنوعی فراهم کرد و باعث شد تا این حوزه به یکی از مهم‌ترین زمینه‌های تحقیقاتی در قرن بیستم تبدیل شود.
کنفرانس DSRPAI: آغازی پرفراز و نشیب
در سال ۱۹۵۶، کنفرانسی در کالج دارتموث برگزار شد که نقطه عطفی در تاریخ هوش مصنوعی بود. این کنفرانس به میزبانی جان مک‌کارتی و ماروین مینسکی برگزار شد و در آن، دانشمندان و مهندسان برجسته‌ای از سراسر جهان گرد هم آمدند تا در مورد آینده این فناوری بحث کنند.
مک‌کارتی، با ابداع اصطلاح «هوش مصنوعی» در این کنفرانس، تلاش کرد تا هوش مصنوعی را به یک حوزه‌ی تحقیقاتی جدی تبدیل کند. او معتقد بود که با همکاری جمعی پژوهشگران، می‌توان به هوش مصنوعی دست یافت.
اما کنفرانس DSRPAI نتوانست انتظارات مک‌کارتی را برآورده کند. پژوهشگران حاضر در کنفرانس، از زمینه‌های مختلف بودند و دیدگاه‌های متفاوتی داشتند. آنها نتوانستند در مورد روش‌های استاندارد برای انجام پژوهش‌های هوش مصنوعی به توافق برسند.
با این حال، کنفرانس DSRPAI تأثیر مهمی بر توسعه‌ی هوش مصنوعی داشت. این کنفرانس، باعث شد تا هوش مصنوعی به یک حوزه‌ی تحقیقاتی جدی تبدیل شود و زمینه را برای پیشرفت‌های بعدی در این حوزه فراهم کرد.
اهمیت کنفرانس DSRPAI را می‌توان از دو جنبه بررسی کرد:
- جنبه‌ی تاریخی: این کنفرانس، نقطه عطفی در تاریخ هوش مصنوعی بود. این کنفرانس، باعث شد تا هوش مصنوعی به یک حوزه‌ی تحقیقاتی جدی تبدیل شود و زمینه را برای پیشرفت‌های بعدی در این حوزه فراهم کرد.
- جنبه‌ی عملی: ۲۰ سال پژوهش حوزه‌ی هوش مصنوعی، برمبنای ایده‌ها و مفاهیمی شکل گرفت که در کنفرانس DSRPAI مطرح شد.
ترن هوایی موفقیت‌ها و شکست‌ها
از سال‌های ۱۹۵۷ تا ۱۹۷۴، هوش مصنوعی دوران شکوفایی خود را تجربه کرد. در این دوره، کامپیوترها پیشرفت‌های زیادی کردند و الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز بهبود یافتند.
پیشرفت دیگری که در این دوره حاصل شد، توسعه‌ی چت‌بات‌ها بود. چت‌بات‌ها برنامه‌های کامپیوتری هستند که می‌توانند مکالمه‌ای شبیه به انسان داشته باشند. نرم‌افزار ELIZA که در سال ۱۹۶۶ توسط جوزف وایزن‌بام طراحی شد.
این پیشرفت‌ها باعث شد تا پژوهشگران هوش مصنوعی بسیار خوش‌بین باشند و معتقد باشند که هوش مصنوعی می‌تواند در آینده به دستاوردهای بزرگی دست یابد.
اما این خوش‌بینی دیری نپایید. در دهه‌ی ۱۹۷۰، هوش مصنوعی با شکست‌های زیادی مواجه شد. یکی از این شکست‌ها، عدم موفقیت در توسعه‌ی ماشین‌هایی بود که بتوانند بازی‌های تخته‌ای را با سطح مهارت انسان بازی کنند. شکست دیگر، عدم موفقیت در توسعه‌ی ماشین‌هایی بود که بتوانند در آزمون تورینگ به‌طور مداوم موفق شوند.
این شکست‌ها باعث شد تا بسیاری از پژوهشگران هوش مصنوعی ناامید شوند و از این حوزه خارج شوند. بودجه‌ی پژوهش‌های هوش مصنوعی نیز کاهش یافت.
با این حال، این فناوری همچنان به پیشرفت خود ادامه داد. در دهه‌ی ۱۹۸۰، پیشرفت‌های جدیدی در زمینه‌ی یادگیری ماشین حاصل شد. این پیشرفت‌ها باعث شد تا هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند تشخیص چهره، تشخیص الگو و پردازش زبان طبیعی پیشرفت کند.
در دهه‌ی ۱۹۹۰، هوش مصنوعی بار دیگر مورد توجه قرار گرفت. این توجه به دلیل پیشرفت‌های جدید در زمینه‌ی یادگیری ماشین و ظهور اینترنت بود. ظهور اینترنت نیز باعث شد تا حجم داده‌های آموزشی در دسترس پژوهشگران هوش مصنوعی افزایش یابد.
در دهه‌ی ۲۰۰۰، هوش‌مصنوعی به پیشرفت‌های چشمگیری دست یافت. این پیشرفت‌ها در زمینه‌هایی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و رباتیک حاصل شد.
در حال حاضر هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص چهره، تشخیص الگو، پردازش زبان طبیعی، رباتیک، پزشکی و مالی کاربرد دارد.
دوران خوش‌بینی و ناامیدی
در دهه‌ی ۱۹۶۰، هوش مصنوعی دوران شکوفایی خود را تجربه کرد. پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه‌ی کامپیوترها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، باعث شد تا پژوهشگران به آینده‌ی این حوزه بسیار خوش‌بین شوند اما این خوش‌بینی دیری نپایید.
موانع زیادی سر راه تحقق این اهداف وجود داشت. بزرگ‌ترین مانع، نبود قدرت رایانشی کافی بود. کامپیوترهای آن زمان نه جای کافی برای ذخیره‌ی حجم عظیمی از اطلاعات داشتند و نه سرعت لازم برای پردازش آنها.
به گفته‌ی هانس موراوک، دانشجوی دکترای مک‌کارتی، کامپیوترهای آن زمان میلیون‌ها بار ضعیف‌تر از آن بودند که بتوانند هوشی از خود نشان دهند. این مشکل باعث شد تا پژوهشگران ناامید شوند و بودجه‌های دولتی نیز کاهش یابد.
در دهه‌ی ۱۹۸۰، دو عامل باعث شد تا هوش‌مصنوعی جان دوباره‌ای بگیرد. اول، پیشرفت‌های چشمگیری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین حاصل شد. دوم، بودجه‌های جدیدی برای پژوهش‌های هوش مصنوعی اختصاص یافت.
با این پیشرفت‌ها، هوش‌مصنوعی توانست در زمینه‌هایی مانند تشخیص چهره، تشخیص الگو و پردازش زبان طبیعی پیشرفت کند. اما هنوز هم راه زیادی تا دستیابی به هوش عمومی انسان باقی مانده است.
بهبود چشمگیر در الگوریتم‌ها جان دوباره‌ای به پژوهش‌های هوش مصنوعی بخشید
در دهه‌ی ۱۹۸۰، هوش مصنوعی شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی بود. در این دهه، دو رویکرد جدید در هوش مصنوعی مطرح شد: یادگیری عمیق و سیستم‌های خبره.
یادگیری عمیق، یک روش یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها استفاده میکند. این روش، به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی دستی، چیزهای جدید یاد بگیرند.
یادگیری عمیق، در دهه‌ی ۱۹۸۰، پیشرفت‌های چشمگیری داشت. جان هاپفیلد و دیوید روملهارت، دو دانشمند آمریکایی، تکنیک‌های یادگیری عمیق را گسترش دادند. این تکنیک‌ها، به کامپیوترها اجازه می‌داد تا در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص چهره، تشخیص الگو و پردازش زبان طبیعی، عملکرد بهتری داشته باشند.
سیستم‌های خبره، نیز در دهه‌ی ۱۹۸۰، به‌طور گسترده‌ای مورد استفاده قرار گرفتند. دولت ژاپن، به‌عنوان بخشی از پروژه‌ی نسل پنجم کامپیوتر، سرمایه‌گذاری کلانی در سیستم‌های خبره انجام داد. این پروژه، هدف آن را توسعه‌ی کامپیوترهایی قرار داده بود که می‌توانند مانند انسان‌ها فکر کنند و عمل کنند.
پروژه‌ی نسل پنجم کامپیوتر، با شکست مواجه شد. اکثر اهداف بلندپروازانه‌ی این پروژه محقق نشد. اما این پروژه، تأثیر مثبتی بر هوش مصنوعی داشت. این پروژه، به‌طور غیرمستقیم، باعث الهام‌بخش نسلی از مهندسان و دانشمندان جوان شد تا به دنیای هوش مصنوعی قدم بگذارند.
شکست قهرمان شطرنج دنیا دربرابر دیپ‌بلو؛ نقطه عطفی در هوش مصنوعی
در دهه‌ی ۱۹۸۰، هوش مصنوعی دچار رکود شد. بودجه‌های دولتی کاهش یافت و هیاهوی تبلیغاتی نیز فروکش کرد. اما در دهه‌های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، هوش مصنوعی بار دیگر به رشد خود ادامه داد.
در سال ۱۹۹۷، ابرکامپیوتر شطرنج‌بازی به نام دیپ‌بلو توانست گری کاسپارف، قهرمان شطرنج جهان را شکست دهد. این شکست، نقطه عطفی در هوش‌مصنوعی بود. دیپ‌بلو اولین کامپیوتری بود که توانست قهرمان شطرنج جهان را شکست دهد. این پیروزی، نشان داد که کامپیوترها می‌توانند در زمینه‌ی تصمیم‌گیری نیز عملکرد خوبی داشته باشند.
در همان سال، نرم‌افزار تشخیص گفتار شرکت Dragon System روی ویندوز پیاده‌سازی شد. این نرم‌افزار، امکان کنترل کامپیوتر با صدای انسان را فراهم می‌کرد. این فناوری، یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در حوزه‌ی تفسیر زبان گفتاری است.
در دهه‌های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، پیشرفت‌های دیگری نیز در هوش‌مصنوعی حاصل شد. ربات‌های هوشمندی ساخته شدند که می‌توانستند کارهای پیچیده‌ای مانند راه رفتن، صحبت کردن و انجام کارهای روزمره را انجام دهند.
این پیشرفت‌ها، نشان داد که هوش مصنوعی در حال نزدیک شدن به اهداف خود است. هوش‌مصنوعی، به‌تدریج در حال تبدیل شدن به بخشی از زندگی روزمره ما است.
زمان، عامل اصلی پیشرفت هوش مصنوعی
دانشمندان هنوز از همان روش‌های چند دهه‌ی پیش برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، اما پیشرفت‌های چشمگیری در این زمینه حاصل شده است. چرا؟
پاسخ این است که مهندسان سرانجام موفق شدند مشکل محدودیت ذخیره‌سازی کامپیوترها را حل کنند. قانون مور، که تخمین می‌زند حافظه و سرعت کامپیوترها هر سال دوبرابر می‌شود، در حال حاضر به وقوع پیوسته است. این افزایش قدرت محاسباتی، هوش مصنوعی را قادر ساخته است تا حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کند و الگوهای پیچیده را در آنها شناسایی کند.
در گذشته، هوش مصنوعی به دلیل محدودیت‌های سخت‌افزاری، قادر به انجام این کار نبود. اما با افزایش قدرت محاسباتی، هوش مصنوعی می‌تواند به راحتی از انسان‌ها در بسیاری از زمینه‌ها پیشی بگیرد.
به عنوان مثال، چت‌بات ChatGPT از مدل زبانی بزرگی استفاده میکند که می‌تواند حجم عظیمی از متن را پردازش کند. این مدل زبانی به ChatGPT اجازه می‌دهد تا مکالمات طبیعی و آموزنده‌ای با کاربران داشته باشد.
مدل مولد تصویر DALL-E 3 نیز از مدل زبانی بزرگی استفاده میکند که می‌تواند متن را به تصویر تبدیل کند. این مدل زبانی به DALL-E 3 اجازه می‌دهد تا تصاویری را ایجاد کند که از نظر بصری بسیار واقعی هستند.
این پیشرفت‌ها تنها نمونه‌ای از کاربردهای هوش‌مصنوعی هستند. با ادامه‌ی پیشرفت‌های سخت‌افزاری، هوش‌مصنوعی در آینده‌ای نزدیک در بسیاری از زمینه‌های دیگر نیز کاربرد خواهد داشت.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند. در واقع، یادگیری ماشین یک روش برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی است که به آنها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند.
هدف یادگیری ماشین توسعه و ساخت سیستمی است که بتواند بدون دریافت دستورالعمل‌های دقیق و خط به خط، خودش یاد بگیرد و بیاموزد. در یادگیری ماشین سیستمی طراحی و ساخته می‌شود که به یادگیری ادامه می‌دهد و رفته رفته خودش را بر اساس تجربه بدست آمده بهبود می‌دهد.
یادگیری ماشین را می‌توان به دو دسته کلی تقسیم کرد:
- یادگیری نظارت شده
- یادگیری نظارت نشده
در یادگیری نظارت شده، سیستم از داده‌هایی که دارای برچسب هستند، یاد می‌گیرد. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص چهره با استفاده از داده‌هایی از چهره‌های افراد با برچسب‌های مشخص، می‌تواند یاد بگیرد که چهره‌ها را تشخیص دهد.
در یادگیری نظارت نشده، سیستم از داده‌هایی که فاقد برچسب هستند، یاد می‌گیرد. به عنوان مثال، یک سیستم طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از داده‌هایی از تصاویر بدون برچسب، می‌تواند یاد بگیرد که تصاویر را به دسته‌های مختلف طبقه‌بندی کند.
یادگیری ماشین کاربردهای فراوانی در دنیای واقعی دارد. برخی از کاربردهای یادگیری ماشین عبارتند از:
- تشخیص چهره
- طبقه‌بندی تصاویر
- مدیریت ریسک
- پیش‌بینی بازار
- توصیه‌گر سیستم‌ها
.jpeg)
هوش‌مصنوعی از یادگیری ماشین استفاده میکند تا دانش مورد نیاز خود را کسب کند. یادگیری ماشین یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها می‌آموزد چگونه بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند.
هوش‌مصنوعی در طیف گسترده‌ای از کاربردها استفاده می‌شود، از جمله:
- تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی
- بینایی ماشین
- رباتیک
- بازی
- اتومبیل‌های خودران
- پزشکی
- مالی
- آموزش
یادگیری عمیق: هوش مصنوعی برای کارهای پیچیده
هوش‌مصنوعی می‌تواند برای انجام کارهای ساده‌ای مانند تشخیص چهره یا پیش‌بینی آب‌وهوا استفاده شود. اما برای کارهای پیچیده‌تر مانند تشخیص بیماری یا توسعه دارو، به نوع دیگری از هوش مصنوعی نیاز داریم: یادگیری عمیق.
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری استفاده میکند. شبکه‌های عصبی مصنوعی از ساختاری مشابه مغز انسان برای انجام محاسبات و پیش‌بینی استفاده می‌کنند.
شبکه‌های عصبی مصنوعی از لایه‌های مختلفی تشکیل شده‌اند. هر لایه یک سری محاسبات ساده انجام می‌دهد و پاسخ آن را به لایه‌ی بعدی منتقل میکند. هر چه تعداد لایه‌ها بیشتر باشد، می‌توان محاسبات پیچیده‌تری انجام داد.
شبکه‌های عصبی عمیق به‌خاطر تعداد زیاد لایه‌های خود، به این نام خوانده می‌شوند. این شبکه‌ها می‌توانند مدل‌های بی‌نهایت قدرتمندی بسازند که قادرند انواع و اقسام مفاهیم پیچیده را خودشان یاد بگیرند.
یکی از عوامل موفقیت شبکه‌های عصبی عمیق، روش آموزش آنها است. آموزش شبکه‌های عصبی عمیق یک فرآیند تکراری است. در هر تکرار، شبکه به مجموعه‌ای از داده‌ها آموزش داده می‌شود. سپس پاسخ شبکه با پاسخ صحیح مقایسه می‌شود. در صورت اشتباه شبکه، پارامترهای شبکه تغییر داده می‌شوند تا پاسخ صحیح‌تری ارائه شود.
این فرآیند تا زمانی ادامه می‌یابد که شبکه به پاسخ‌های صحیحی برسد.
یادگیری عمیق در بسیاری از زمینه‌ها، از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی روباتیک، کاربرد دارد. این فناوری پتانسیل زیادی برای حل مشکلات پیچیده‌ای دارد که کامپیوترهای سنتی قادر به حل آنها نیستند.
هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می دهد؟
تقلید از ساختار مغز انسان، درک متقابل و کمک دوطرفه، خودآموزی و بازاندیشی در مورد گونه‌های مختلف حیات بیولوژیکی، جایگزینی افراد در مشاغل مختلف و تقلب در بازی‌های کامپیوتری همگی تنها برخی از کارهایی هستند که امروزه هوش‌مصنوعی انجام می‌دهد. در این بخش سعی شده است تا به برخی از توانایی‌ها و قدرت‌های ماورایی هوش‌مصنوعی پرداخته شود.
هوش مصنوعی در پزشکی
آلفابت، شرکت مادر گوگل، اخیراً آزمایشگاه‌هایی را برای یافتن داروهای جدید با استفاده از هوش‌مصنوعی راه‌اندازی کرده است. این آزمایشگاه‌ها با همکاری شرکت DeepMind، یکی از شرکت‌های زیرمجموعه گوگل، تأسیس شده‌اند. هدف این سازمان، بازتعریف فرایند کشف دارو از صفر و یافتن راه‌های جدید برای درمان بیماری‌ها با استفاده از هوش‌مصنوعی است. این مدل‌ها می‌توانند برای شناسایی اهداف جدید دارویی، پیش‌بینی تأثیر داروها بر بیماران و طراحی داروهای جدید استفاده شوند.
این تلاش‌ها می‌تواند منجر به تحولی در فرایند کشف دارو شود. هوش‌مصنوعی می‌تواند به پزشکان و محققان کمک کند تا داروهای جدیدی را سریع‌تر و کارآمدتر از گذشته توسعه دهند. این امر می‌تواند به بهبود نتایج درمانی برای بیماران مبتلا به بیماری‌های مختلف کمک کند.
شبکه‌های عصبی الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. در پزشکی، شبکه‌های عصبی می‌توانند برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی تأثیر داروها و طراحی درمان‌های جدید استفاده شوند.
تاکنون، تلاش‌های برای یافتن درمان بیماری‌های مختلف با استفاده از شبکه‌عصبی نتایج محدودی داشته است.
با این حال، شرکت DeepMind در حال توسعه سیستم یادگیری الگوریتمی است که انطباق‌پذیرتر از سیستم‌های موجود است. این سیستم می‌تواند برای اهداف و مقاصد مختلف به کار گرفته شود، از جمله تشخیص بیماری، پیش‌بینی تأثیر داروها و طراحی درمان‌های جدید.
اگر این سیستم بتواند به طور موفقیت‌آمیزی توسعه یابد، می‌تواند منجر به پیشرفت قابل توجهی در درمان بیماری‌های مختلف شود. شبکه‌های عصبی می‌توانند به پزشکان و محققان کمک کنند تا بیماری‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر تشخیص دهند و درمان‌های جدید و موثرتری را توسعه دهند.
انواع هوش مصنوعی
هوش‌مصنوعی را می‌توان به روش‌های مختلفی دسته‌بندی کرد. یک دسته‌بندی رایج، هوش مصنوعی را به دو دستهٔ هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی تقسیم میکند. هوش مصنوعی ضعیف می‌تواند یک کار خاص را به خوبی انجام دهد، اما نمی‌تواند مانند انسان‌ها فکر کند و تصمیم بگیرد. هوش‌مصنوعی قوی می‌تواند مانند انسان‌ها فکر کند و تصمیم بگیرد.
دسته‌بندی دیگری هوش مصنوعی را به چهار دستهٔ زیر تقسیم میکند:
- ماشین‌های واکنشی: ساده‌ترین نوع هوش‌مصنوعی هستند که تنها می‌توانند به موقعیت‌های فعلی بدون استفاده از تجربیات گذشته پاسخ دهند.
- ماشین‌های حافظه محدود: می‌توانند از برخی داده‌های گذشته برای بهبود تصمیم‌گیری استفاده کنند.
- نظریه ذهن: نوع فرضی هوش‌مصنوعی است که می‌تواند احساسات، عواطف و اعتقادات انسان‌ها را درک و از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری خود استفاده کند.
- هوش مصنوعی خودآگاه: نوع فرضی هوش‌مصنوعی است که به خودآگاهی رسیده و می‌تواند از خودش احساسات و افکار شبیه انسان‌ها داشته باشد.
دسته‌بندی کاربردی‌تر هوش مصنوعی، آن را به دو دستهٔ یادگیری ماشین و یادگیری عمیق تقسیم میکند. یادگیری ماشین به ماشین‌ها می‌آموزد که بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها بیاموزند. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری استفاده میکند.
آموزش ربات‌ها با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده‌ای برای آموزش ربات‌ها برای انجام کارهای مختلف استفاده می‌شود. به عنوان مثال، مهندسان دانشگاه MIT اخیراً از یک مدل AI جدید برای آموزش یک ربات برای حمل و نگه داشتن هزاران شی مختلف استفاده کردند.
این مدل از یادگیری تقویتی استفاده میکند که یک روش یادگیری ماشین است که به ربات اجازه می‌دهد تا از طریق آزمایش و خطا یاد بگیرد. در این مورد، ربات به مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی از دست انسان‌ها که در حال بلند کردن و نگه داشتن اشیا هستند، آموزش داده شد. سپس ربات به تنهایی تمرین کرد تا بتواند این مهارت‌ها را تکرار کند.
نتایج نشان داد که ربات می‌تواند بیش از 2000 شی مختلف را با موفقیت بلند کند و نگه دارد. جالب اینجاست که ربات حتی نیازی به دانستن اینکه شی چیست یا چگونه باید آن را نگه دارد، نداشت. این یک پیشرفت چشمگیر است زیرا به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا طیف وسیع‌تری از وظایف را انجام دهند.
در حالی که نرخ موفقیت ربات هنوز بسته به نوع شی متفاوت است، انتظار می‌رود که الگوریتم AI در طول زمان بهبود یابد. این امر به ربات‌ها کمک میکند تا مهارت‌های خود را بهبود بخشند و تطبیق‌پذیرتر شوند.
آموزش مهارت‌های اجتماعی به ربات‌ها با هوش‌مصنوعی
محققان دانشگاه MIT الگوریتمی جدید برای آموزش مهارت‌های اجتماعی به ربات‌ها توسعه داده‌اند. این الگوریتم از مدل‌های ریاضی استفاده میکند تا به ربات‌ها درک رفتارهای فیزیکی و اجتماعی ربات‌های دیگر را بیاموزد.
این الگوریتم بر اساس مفهوم همکاری دوجانبه است. به این معنا که اگر رباتی قرار است رفتاری منطقی و با معنی را به لحاظ اجتماعی انجام دهد، ربات دیگر باید در انجام آن کار به این ربات کمک کند. یا اگر رباتی بخواهد عمل بدی را انجام دهد، ربات فرضی دیگر باید مانع از آن شود.
محققان در حال تلاشند تا این الگوریتم را بهبود بخشند. آنها در تلاشند تا ربات‌ها را به شبکه عصبی مخصوصی مجهز کنند که فرایند تجربه اجتماعی را سرعت می‌بخشد. علاوه بر این، آنها در حال کار روی سیستم حسگر ۳ بعدی هستند که به ربات‌ها امکان می‌دهد تا عملیات پیچیده‌تری را به تنهایی انجام دهند.
این پیشرفت‌ها می‌تواند به ربات‌ها کمک کند تا تعاملاتشان را نه تنها بین خودشان، بلکه میان انسان‌ها و ربات‌ها هم افزایش دهند.
شبیه‌سازی ساختار مغز انسان با هوش مصنوعی
محققان دانشگاه MIT کشف کردند که شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) می‌توانند ساختار مغز انسان را در حین طبقه‌بندی بوها شبیه‌سازی کنند. این کشف می‌تواند به درک بهتر نحوه پردازش بوها توسط مغز انسان کمک کند.
محققان ANN را برای طبقه‌بندی بوها بر روی مجموعه داده‌ای از بیش از 10000 نمونه بو آموزش دادند. آنها دریافتند که ANN ساختاری را توسعه می‌دهد که شبیه به ساختار بویایی مغز انسان است. این ساختار شامل لایه‌های مختلف نورون است که هر کدام مسئول پردازش اطلاعات مربوط به یک ویژگی خاص بو هستند.
این کشف نشان می‌دهد که ANN می‌توانند برای مدل‌سازی عملکرد مغز انسان استفاده شوند. این امر می‌تواند به محققان کمک کند تا درک بهتری از نحوه عملکرد مغز در زمینه‌های مختلف مانند ادراک، یادگیری و حافظه داشته باشند.
کشف اخیر دانشمندان دانشگاه MIT نشان می‌دهد که شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند ساختار مغز انسان را در حین طبقه‌بندی بوها شبیه‌سازی کنند. این کشف می‌تواند به درک بهتر نحوه پردازش بوها توسط مغز انسان کمک کند و امکان مدل‌سازی کل مغز انسان را فراهم کند.
این کشف نشان می‌دهد که شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند برای مدل‌سازی عملکرد مغز انسان استفاده شوند. این امر می‌تواند به محققان کمک کند تا درک بهتری از نحوه عملکرد مغز در زمینه‌های مختلف مانند ادراک، یادگیری و حافظه داشته باشند.
علاوه بر این، محققان اخیراً از هوش مصنوعی برای شناسایی رابطه‌های علت و معلولی در داده‌ها استفاده کرده‌اند. این دستاورد جدید می‌تواند به درک بهتر نحوه عملکرد جهان کمک کند و به توسعه درمان‌های جدید برای بیماری‌ها منجر شود.
جمع بندی
در پایان، می‌توان گفت که هوش‌مصنوعی یک فناوری قدرتمند است که می‌تواند تأثیر زیادی بر زندگی انسان‌ها بگذارد. با پیشرفت هوش مصنوعی، شاهد استفاده‌های بیشتر و متنوع‌تری از این فناوری در زمینه‌های مختلف خواهیم بود.
