هوش مصنوعی چیست؟ همه چیز در مورد هوش مصنوعی و AI

به راهنمای مبتدیان ما در زمینه هوش مصنوعی (AI) خوش آمدید! اگر تا به حال در مورد هوش مصنوعی و نحوه عملکرد آن کنجکاو بوده اید، در جای درستی هستید. در این بلاگ از کریپتوباز، هوش مصنوعی چیست، چگونه دنیای ما را تغییر می‌دهد، و برخی از مفاهیم و مثال‌های کلیدی را بررسی می‌کنیم تا به شما در درک بهتر این زمینه جذاب کمک کند. بنابراین، بیایید در اقیانوس هوش مصنوعی شیرجه بزنیم!

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا AI به توسعه سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل یادگیری، حل مسئله، درک زبان، شناخت الگوها و تصمیم گیری است. هوش مصنوعی یک علم چند رشته ای است که علوم کامپیوتر، ریاضیات، روانشناسی شناختی و سایر زمینه های مطالعاتی را برای ایجاد ماشین های هوشمند ترکیب می کند.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی به زبان ساده

انواع هوش مصنوعی

هوش های مصنوعی در انواع مختلف و قدرت های محاسباتی متفاوتی یافت میشوند. بسته به نوع قدرت پردازش و محاسبات آن ها به انواع متفاوتی تقسیم میشوند:

هوش مصنوعی Narrow(هوش مصنوعی ضعیف):

هوش مصنوعی باریک برای انجام وظایف خاص طراحی شده است و فقط در آن وظایف خوب است. برای مثال:

آ. دستیارهای مجازی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل
ب. فیلترهای اسپم ایمیل
ج. سیستم های تشخیص چهره

هوش مصنوعی General(هوش مصنوعی قوی):

هوش مصنوعی عمومی به ماشین‌هایی اطلاق می‌شود که دارای هوشی شبیه انسان هستند و قادر به انجام هر کار فکری که یک انسان می‌تواند انجام دهد. ما هنوز یک هوش مصنوعی عمومی واقعی ایجاد نکرده‌ایم، اما محققان فعالانه برای رسیدن به این هدف تلاش می‌کنند.

مفاهیم کلیدی در هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مانند تمام علم های به روز دنیا، مبانی و مفاهیمی کلیدی دارد که هرکدام از آن ها شاخه ای جدا برای توسعه دهندگان محسوب میشوند.

یادگیری ماشینی (Machin Learining)

یادگیری ماشینی (ML) یک فرآیند آموزش مدل با استفاده از داده ها برای پیش بینی یا تصمیم گیری است. سه نوع اصلی ML وجود دارد:

یادگیری نظارت شده

مدل از داده های برچسب گذاری شده یاد می گیرد و نتایج را بر اساس مثال های گذشته پیش بینی می کند.

یادگیری بدون نظارت

 مدل الگوها را در داده های بدون برچسب و بدون دانش قبلی شناسایی می کند.

یادگیری تقویتی

 مدل از طریق آزمون و خطا یاد می گیرد و برای بهبود اقدامات خود بازخورد، دریافت می کند.

مثال: نتفلیکس از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل عادات مشاهده کاربران و ارائه توصیه های شخصی استفاده می کند.

یادگیری عمیق  (Deep Learning)

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از ML است که از شبکه های عصبی مصنوعی برای پردازش داده ها استفاده می کند. این شبکه ها برای تقلید از ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده اند. یادگیری عمیق به دلیل موفقیت در پردازش مقادیر زیادی از داده ها مانند تصاویر، متن و گفتار محبوبیت پیدا کرده است.

برای مثال گوگل AlphaGo را توسعه داد، یک برنامه یادگیری عمیق که قهرمان جهان را در بازی رومیزی باستانی چینی Go شکست داد. ربات ChatGPT نیز از همین دسته محسوب میشود البته در آن از پردازش زبان طبیعی که در ادامه به آن اشاره شده است نیز، استفاده شده است.

پردازش زبان طبیعی (NLP):

Natural language processing که به از آن به نام NLP نام میبرند، به معنای پردازش زبان طبیعی انسان است. زیرشاخه ای از هوش مصنوعی که بر روی توانمندسازی رایانه ها برای درک، تفسیر و تولید زبان انسانی متمرکز است. این شامل کارهایی مانند ترجمه زبان، تجزیه و تحلیل احساسات، و خلاصه سازی متن است.

مثال: Google Translate از الگوریتم‌های NLP برای ارائه ترجمه بین زبان‌های مختلف در زمان واقعی استفاده می‌کند. پلتفرم جدید ChatGPT نیزاز پردازش زبان طبیعی برای درک گفتار شما و پاسخ به آن استفاده میکند.

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی در دنیای واقعی

مراقبت های بهداشتی:

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با بهبود تشخیص، پیش‌بینی نتایج بیمار و توسعه برنامه‌های درمانی شخصی‌شده، مراقبت‌های بهداشتی را متحول کند. مثالها عبارتند از:
آ. Watson برای سرطان شناسی IBM، که به پزشکان در تشخیص و درمان سرطان کمک می کند.
ب. الگوریتم های یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری هایی مانند رتینوپاتی دیابتی (Diabetic retinopathy) در تصاویر پزشکی

حمل و نقل:

وسایل نقلیه خودران از هوش مصنوعی برای مسیریابی، اجتناب از موانع و تصمیم گیری در زمان واقعی استفاده می کنند. برای مثال:
آ. سیستم اتوپایلوت تسلا، که خودروها را قادر می‌سازد تا به صورت خودکار هدایت شوند، شتاب بگیرند و ترمز کنند.
ب. Waymo Alphabet، که در حال توسعه وسایل نقلیه کاملاً خودمختار برای خدمات سواری است.

دارایی، مالی، سرمایه گذاری:

هوش مصنوعی در بخش مالی برای کشف تقلب، امتیازدهی اعتباری، تجارت الگوریتمی و موارد دیگر استفاده می شود. به چند مثال توجه نمایید:
آ. اطلاعات قراردادی JPMorgan Chase (COiN)، که از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل اسناد قانونی استفاده می کند.
ب. Robo-advisors که خدمات برنامه ریزی مالی خودکار را بر اساس الگوریتم ها ارائه می دهند.

تحصیلات:

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی با ارائه تجربیات یادگیری شخصی، خودکارسازی وظایف اداری و ارائه بینش برای بهبود روش‌های تدریس، آموزش را متحول می‌کنند. مثالها عبارتند از:
آ. پلتفرم های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Carnegie Learning که با سبک و سرعت یادگیری هر دانش آموز سازگار است.
ب. ربات‌های چت که به سؤالات دانش‌آموز کمک می‌کنند، بازخورد و راهنمایی فوری ارائه می‌دهند.
ج. اپلیکیشن محبوب Dulingo که برای آموزش زبان استفاده میشود، به تازگی از GPT-4 در پلتفرم خود استفاده خواهد کرد.

سرگرمی:

هوش مصنوعی با تولید محتوای شخصی‌سازی‌شده، بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی و حتی ایجاد اشکال جدید هنر، صنعت سرگرمی را تغییر می‌دهد. مثالها عبارتند از:
آ. لیست پخش هفتگی Discover Spotify که از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای توصیه موسیقی جدید بر اساس ترجیحات کاربر استفاده می کند.
ب. آثار هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی، مانند نقاشی ایجاد شده توسط شبکه Generative Adversarial (GAN) که در حراجی به قیمت 432500 دلار فروخته شد.

ملاحظات اخلاقی

همانطور که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در زندگی ما ادغام می شود، ضروری است که پیامدهای اخلاقی را در نظر بگیریم. در اینجا چند نگرانی کلیدی وجود دارد:

تعصب و تبعیض:

مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند تعصبات موجود را تداوم یا تشدید کنند، اگر بر روی داده‌های سوگیری آموزش دیده باشند. برای مثال، نشان داده شده است که سیستم‌های تشخیص چهره در برخی از ویژگی‌های جمعیتی ضعیف عمل می‌کنند که منجر به تبعیض می‌شود.

جابجایی شغلی:

اتوماسیون وظایف توسط هوش مصنوعی ممکن است منجر به از دست دادن شغل در برخی از صنایع شود. با این حال، ممکن است فرصت های شغلی جدیدی در زمینه های دیگر ایجاد کند. بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود که کارگران دوباره مهارت می یابند و برای تغییر چشم انداز شغلی آماده می شوند.

حریم خصوصی و امنیت:

جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های شخصی توسط سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند نگرانی‌هایی را در مورد حفظ حریم خصوصی ایجاد کند. علاوه بر این، حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند خطرات امنیتی قابل توجهی ایجاد کند. ایجاد دستورالعمل ها و مقررات برای محافظت از حریم خصوصی افراد و تضمین امنیت بسیار مهم است.

پاسخگویی و شفافیت:

از آنجایی که سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر و مستقل‌تر می‌شوند، ایجاد مسئولیت برای اقدامات آنها و اطمینان از شفافیت در فرآیندهای تصمیم‌ گیری ضروری است.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی حوزه ای جذاب و به سرعت در حال تحول است که شیوه زندگی، کار و تعامل ما را تغییر می دهد. همانطور که هوش مصنوعی به توسعه خود ادامه می دهد، تیم کریپتوباز در درک مفاهیم اساسی و شناخت کاربردهای آن در دنیای واقعی و در رعایت خطوط قرمز اخلاقی هوش مصنوعی شما را همراهی و آگاه می‌کند. با انجام این کارها، می‌توانیم از قدرت هوش مصنوعی برای ایجاد آینده ای بهتر برای همه استفاده کنیم.