آشنایی جامع با هوش مصنوعی، کابردها و انواع آن به زبان ساده

هوش مصنوعی یا AI چیست؟

هوش مصنوعی به سیستم‌های رایانه‌ای اطلاق می‌شود که قادرند وظایفی را که معمولاً با عملکردهای شناختی انسان مرتبط هستند، انجام دهند. این وظایف می‌توانند شامل تفسیر گفتار، بازی کردن و شناسایی الگوها باشند.

به طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی با پردازش مقادیر بزرگ داده و جستجوی الگوها، یاد می‌گیرند که چگونه این وظایف را انجام دهند و در تصمیم‌گیری خود مدل‌سازی کنند. در بسیاری از موارد، انسان‌ها بر فرآیند یادگیری هوش مصنوعی نظارت می‌کنند و تصمیم‌های خوب را با مثبت‌اندازه‌گیری تقویت کرده و به تصمیم‌های نادرست نمره منفی می‌دهند. اما برخی از سیستم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری بدون نظارت طراحی شده‌اند. به عنوان مثال، با انجام یک بازی بارها و بارها تا زمانی که در نهایت قوانین و نحوه برنده شدن را کشف کنند، این فرآیند ادامه پیدا می‌کند و در نهایت مدل هوش مصنوعی بدون نظارت در نتیجه آزمون خطا بازی را یاد می‌گیرد.

گروه‌های مهم هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به طور کلی به دو گروه اصلی تقسیم می‌شود: هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI) و هوش مصنوعی قوی (Strong AI). هوش مصنوعی ضعیف، به طور کلی در یک حوزه خاص آموزش دیده و در آن حوزه معمولاً از انسان‌ها بهتر عمل می‌کند، اما محدودیت‌هایی نیز دارد. هوش مصنوعی قوی به عنوان هوش مصنوعی عمومی (AGI) نیز شناخته می‌شود و در چندین حوزه بزرگ و عمومی کار می‌کند و سعی دارد از موجودات زنده همچون انسان الگوبرداری کند. با این حال، هوش مصنوعی قوی هنوز در سطح تئوری است و واقعیتی ندارد.

آشنایی با هوش مصنوعی ضعیف

هوش مصنوعی ضعیف، همچنین با نام هوش مصنوعی باریک نیز شناخته می‌شود. این نوع هوش مصنوعی در یک زمینه محدود و مشخص عمل می‌کند و برای یک مشکل خاص با تعریف کامل اعمال می‌شود. اغلب تنها یک کار خاص را به خوبی انجام می‌دهد. نمونه‌های رایج شامل فیلترهای ضد هرزنامه در صندوق ورودی ایمیل، مترجمان زبان، موتورهای توصیه وب‌سایت و ربات‌های گفتگوی مکالمه می‌باشند.

آشنایی با هوش مصنوعی قوی

هوش مصنوعی قوی، همچنین به عنوان هوش مصنوعی عمومی (AGI) شناخته می‌شود. این نوع هوش مصنوعی سیستمی را توصیف می‌کند که می‌تواند مشکلاتی را که هرگز برای کار روی آن آموزش ندیده است، حل کرده و به آن‌ها پاسخ دهد، تماماً مانند یک انسان. هوش مصنوعی عمومی در حال حاضر وجود ندارد و هنوز در سطح تئوری باقی مانده است. برخی از مدل‌های ChatGPT و Gemini را نیز به عنوان هوش مصنوعی قوی می‌شمارند، اما این دسته‌بندی به طور کامل درست نیست.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

هوش مصنوعی، مجموعه‌ای از علوم است که هر یک از زیرشاخه‌های آن روش‌ها و فنون پردازش و اجرا متفاوتی دارند. در ادامه به برخی از زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی اشاره می‌کنم و توضیحات کوتاهی درباره آن‌ها ارائه می‌دهم:

یادگیری ماشین (Machine Learning)

در این زیرشاخه، از تکنیک‌های آماری و ریاضی برای پردازش داده‌ها استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با دریافت داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های مختلف، قوانین و الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی و یاد می‌گیرند. این الگوریتم‌ها به دلیل عدم شفافیت قواعد و اصولی که بر اساس آن‌ها عمل می‌کنند، به “جعبه سیاه” معروف هستند. یادگیری ماشین شامل یادگیری نظارت شده (که در آن داده‌ها دارای برچسب یا label هستند) و یادگیری بدون نظارت (که در آن داده‌ها برچسب ندارند) است.

شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

شبکه‌های عصبی از اتصال تعداد زیادی نورون مصنوعی تشکیل شده‌اند. هر نورون مثل یک تابع ریاضی کوچک است که در اتصال با سایر نورون‌ها، یک تابع بزرگتر را شکل می‌دهند. این شبکه‌ها در ساختارهای مختلفی به یکدیگر متصل می‌شوند و هدف آن‌ها الگوبرداری از نحوه پردازش و یادگیری مغز انسان است. شبکه‌های عصبی به ماشین‌ها اجازه می‌دهند الگوها و روابط داخل داده‌ها را شناسایی کنند و از اشتباهات یاد بگیرند. این باعث می‌شود شبکه‌های عصبی در تشخیص تصاویر، درک گفتار انسان و ترجمه بین زبان‌ها عملکرد بسیار خوبی داشته باشند.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند و در مقایسه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، ساختار و الگوریتم‌های پیچیده‌تری دارد. در شبکه‌های عمیق، لایه‌های پنهان الگوهای داده‌ها را شناسایی و باعث بهبود عملکرد مدل‌ها روی داده‌های مختلف می‌شوند، از جمله تصاویر، متون و صدا.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

پردازش زبان طبیعی یک حوزه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها قدرت تفسیر زبان نوشتاری و گفتاری را به شکلی مشابه انسان‌ها می‌دهد. این حوزه علوم کامپیوتر، زبان‌شناسی، یادگیری ماشین و مفاهیم یادگیری عمیق را با هم ترکیب می‌کند تا به رایانه‌ها کمک کند تا متون یا داده‌های صوتی بدون ساختار را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مرتبط را استخراج نمایند. از پردازش زبان طبیعی برای وظایفی مانند تشخیص هرزنامه، تحلیل رضایتمندی بر اساس متن و استخراج اطلاعات مهم از متن استفاده می‌شود.

بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

بینایی کامپیوتر یک حوزه از هوش مصنوعی است که در آن ماشین‌ها تصاویر خام، ویدئوها و رسانه‌های بصری را پردازش کرده و در نهایت اطلاعات مفیدی از آن‌ها استخراج می‌کنند. از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تجزیه تصاویر به پیکسل‌ها و برچسب‌گذاری بر اساس آن استفاده می‌شود. این کار به رایانه‌ها کمک می‌کند تا تفاوت بین اشکال و الگوهای بصری را تشخیص دهند. بینایی کامپیوتری در وظایفی مانند بخش‌بندی تصویر، طبقه‌بندی تصویر و تشخیص اشیا استفاده می‌شود. همچنین در تشخیص چهره و تشخیص پلاک خودرو نیز بینایی کامپیوتر مورد استفاده قرار می گیرد.

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به طور عمومی به چهار دسته اصلی تقسیم می‌شود. این چهار دسته شامل ماشین‌های واکنشی، حافظه محدود، تئوری ذهن و خودآگاهی هستند.

ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines)

ماشین‌های واکنشی بر اساس داده‌های لحظه‌ای عمل می‌کنند و به داده‌های گذشته توجه نمی‌کنند. آن‌ها قادرند دنیای خود را درک کنند و برای هر عمل واکنش مناسبی نشان دهند. این نوع ماشین‌ها می‌توانند دستورات و درخواست‌های خاصی را اجرا کنند، اما قادر به ذخیره کردن حافظه یا استفاده از تجربیات گذشته برای تصمیم‌گیری در زمان واقعی نیستند. ماشین‌های واکنشی برای انجام وظایف محدودیت‌های خاصی مفید هستند. به عنوان مثال، موتور توصیه‌گر نتفلیکس و Deep Blue IBM (برای بازی شطرنج) نمونه‌هایی از ماشین‌های واکنشی هستند.

حافظه محدود (Limited Memory)

هوش مصنوعی با حافظه محدود، علاوه بر قابلیت‌های ماشین‌های واکنشی، توانایی پردازش و یادگیری از داده‌ها را دارد. این نوع ماشین‌ها قادر به تصمیم‌گیری هستند و برای پیش‌بینی آینده به گذشته نگاه می‌کنند. مدل‌های حافظه محدود با آموزش الگوریتم‌های هوشمند بر اساس تعدادی از داده‌ها ایجاد می‌شوند و به صورت مکرر با داده‌های جدید به‌روزرسانی می‌شوند. برخی از مثال‌های سیستم‌های هوش مصنوعی با حافظه محدود شامل ربات‌های گفتگو (مانند ChatGPT) و ماشین‌های خودران هستند.

تئوری ذهن (Theory of Mind)

تئوری ذهن یک نوع هوش مصنوعی است که در حال حاضر وجود ندارد، اما ایده‌ای از یک سیستم هوشمند را توصیف می‌کند که قادر به درک و استدلال درباره احساسات انسان است. سپس از این اطلاعات برای پیش‌بینی اقدامات آینده و تصمیم‌گیری استفاده می‌شود.

خودآگاهی (Self-Awareness)

هوش مصنوعی خودآگاهی به هوشی اشاره دارد که آگاهی از خود دارد. این نوع هوش در حال حاضر وجود ندارد، اما در تئوری، هوش مصنوعی خودآگاه دارای آگاهی انسان‌مانند است و قادر به درک وجود خود در جهان و همچنین وضعیت عاطفی دیگران است.