هوش مصنوعی چیست
فهرست مطالب:
هوش مصنوعی چیست
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) شاخه وسیعی از علوم کامپیوتر محسوب می‌شود که اصطلاحات زیادی در رابطه با آن در این حوزه به کار برده می‌شود. مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی، سامانه‌های خبره، رباتیک و موارد دیگر.
هوش مصنوعی یا AI، به مجموعه‌ای از فناوری‌ها ، تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و فرایندهای رایانه‌ای گفته می‌شود که به کامپیوترها و سیستمهای رایانه‌ای امکان می‌دهد تا بتوانند با اطلاعات ورودی کاربران (مثل داده‌ها، صوت، تصاویر یا ویدئو) به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسانی، تحلیل، پردازش و نتیجه‌گیری کنند و وظایفی را که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، انجام دهند. یادگیری، تشخیص الگو، تصمیم‌گیری، تفسیر زبان طبیعی و حل مسائل پیچیده، دیدن، درک و صحبت کردن از جمله این مسائل می‌باشند.
هوش مصنوعی همچنین برای یادگیری از داده‌های جدید و برای ارائه تصمیمات و رفتارهای هوشمند، استفاده می‌شود.
هدف اصلی هوش مصنوعی، ایجاد سیستمهای هوشمندی است بتوانند از تجربیات گذشته یاد بگیرند و بر اساس آن تصمیم‌گیری کنند و کارهای پیچیده انجام دهند. همچنین از دیگر اهداف این فناوری سهولت و بهبود فرآیندهایی مانند شناسایی الگوها، پیش‌بینی رفتار و نتیجه‌ها، بهینه‌سازی عملکرد، کاهش خطاها و بهبود کارایی است. این تکنولوژی به طور گسترده در بسیاری از صنایع مانند بهداشت، حمل و نقل، تولید، بازاریابی، بانکداری، فضایی، ارتباطات، ساختمانی، مدیریت زنجیره تأمین و … استفاده می‌شود.
برای رسیدن به این اهداف، تعداد زیادی از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف به کار گرفته می‌شوند. این الگوریتم‌ها و روش‌ها توسط یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، منطق فازی، الگوریتمهای تکاملی و سایر روش‌های هوش مصنوعی به کار برده می‌شوند.
این فناوری همچنان به عنوان یکی از فناوری‌های برتر دهه اخیر، در حال تغییر شکل دادن به صنایع و خدمات مختلف در سراسر جهان است.
تاریخچه هوش مصنوعی
تاریخچه هوش مصنوعی به دوران قبل از ماشین‌های محاسباتی و حتی قبل از کامپیوترها بازمی‌گردد. فردی به نام جان مک کارتی به همراه گروهی از دانشمندان همچون آلن تورینگ، آیواجیتا دهکر، جورج دانتزیگ و وارن مک کالوک، در دانشگاه دارتموث اولین مفهوم راجع به هوش مصنوعی را به وجود آوردند. در سال‌های ۱۹۴۰ بود، که یکی از اولین پروژه‌های هوش مصنوعی برای ساخت ماشینی با نام “تورینگ تست” ارائه شد که هنوز هم در هوش مصنوعی از آن استفاده می‌شود.
اما به صورت کلی هوش مصنوعی یا AI، از دهه ۱۹۵۰ میلادی شروع شد و در طول سالیان متوالی، با پیشرفت تکنولوژی و افزایش توانایی ماشین‌ها، رشد گسترده‌ای داشته است.
دانشمندان در دهه های ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰، به دنبال توسعه روش‌های جدیدی برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده و استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری هوشمندانه بودند و تحقیقات زیادی در زمینه هوش مصنوعی انجام شد، اما به دلیل محدودیت منابع محاسباتی و الگوریتمهای ناکارآمد، پیشرفت قابل توجهی نداشت.
در دهه ۱۹۷۰، با پیشرفت فناوری رایانه‌ای و ظهور رایانه‌های شخصی، هوش مصنوعی نیز رشد قابل توجهی کرد. در این دوره، مفاهیمی چون یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی نیز به کار گرفته شدند. همچنین، در این دهه، دانشمندان به مسائلی مانند تصویربرداری، تشخیص الگو، پردازش صوت و تشخیص چهره نیز پرداختند.
با پیدایش رایانه‌های بزرگ و سیستم‌هایی با سرعت پردازش بالا در دهه 1980، تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی به شدت رونق پیدا کرد. در این دوران، مفاهیمی مانند شبکه‌های عصبی چندلایه، الگوریتمهای ژنتیک، منطق فازی و سیستمهای تبدیل زبان طبیعی به وجود آمدند. همچنین، در این دهه، اولین سیستمهای هوشمند صنعتی نیز به بازار آمد و استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های صنعتی و اداری گسترش یافت.
در دهه ۱۹۹۰، روش‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی پیشرفت چشمگیری داشتند و همین موضوع، هوش مصنوعی را به یکی از پرمخاطب‌ترین موضوعات تبدیل کرد. در این دوره، هوش مصنوعی به طور گسترده‌ای در حوزه‌هایی مانند بازیابی اطلاعات، تحلیل تصاویر، پردازش زبان طبیعی و سیستمهای هوشمند بکار گرفته شد. در سال 1997نیز، ماشینی با نام Deep Blue توسط شرکت IBM ساخته شد، که در بازی شطرنج در برابر قهرمان جهانی آن زمان (گاری کاسپاروف) برنده شد که به عنوان یک دستاورد مهم به‌شمار می‌رود.
در دهه 2000، الگوریتمهای یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی چندلایه، باعث پیشرفت زیادی در حوزه هوش مصنوعی شد. همچنین، در این دهه، هوش مصنوعی به طور گسترده‌ای در صنایع خودروسازی ، بازاریابی، سلامتی و پزشکی، امنیت و حفاظت، فضا، ارتباطات و رباتیک به کار گرفته شد.
در دهه ۲۰۱۰، با پیشرفت سیستمهای یادگیری عمیق، هوش مصنوعی به یکی از مهم‌ترین فناوری‌ها تبدیل شد و تحولاتی مانند کاربرد هوش مصنوعی در خدمات ابری و هوش مصنوعی توزیع شده، به وجود آمد. همچینین، در این دهه، هوش مصنوعی به طور گسترده‌ای در حوزه خودروی بدون سرنشین، خانه هوشمند، دستیابی به داده‌های عظیم (Big Data) و مدل‌سازی برای پیش‌بینی، به کار گرفته شد.
امروزه با پیشرفت تکنولوژی‌های جدید مانند گسترش شبکه‌های ۵G و اینترنت اشیاء، هوش مصنوعی به یکی از مهم‌ترین فناوری‌هایی تبدیل شده است که به صورت گسترده زندگی ما را تحت تأثیر قرار می‌دهد. این فناوری در زمینه های بسیاری از جمله ترجمه ماشینی، تشخیص صدا و تصویر، بازی‌های ویدئویی و حتی رباتیک کاربرد فراوانی دارد.
کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در حال حاضر به دلیل توانایی خود در پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده، تحلیل الگو و یادگیری از داده‌های جدید، در صنایع و بخش‌های مختلفی از جمله تکنولوژی، بهداشت، حمل و نقل، بازاریابی، تجارت الکترونیک، رباتیک، کامپیوتر، آموزش، بازی های رایانه‌ای و … به کار می‌رود. هوش مصنوعی در بسیاری از حوزه‌های مختلف کاربرد دارد. در زیر به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:
- پردازش تصویر: هوش مصنوعی نیز برای پردازش تصاویر و تشخیص الگوهای دقیق در عکس‌ها (مانند تشخیص چهره) مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- خودروهای هوشمند: هوش مصنوعی در خودروهای هوشمند یا خودروهای بدون راننده (autonomous vehicles) استفاده می‌شود تا بتوانند به صورت خودکار رانندگی کنند. به کارگیری این فناوری در خودروهای هوشمند باعث می‌شود تصمیمات هوشمندانه‌ای در زمینه رانندگی، تشخیص علائم راهنمایی و رانندگی، تشخیص تصادفات و غیره گرفته شود.
- حوزه پزشکی: هوش مصنوعی در حوزه پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها و وضعیت سلامت بیماران، تحلیل داده‌های پزشکی ، پیش‌بینی پیامدهای بیماری و طراحی داروها به کار گرفته می‌شود. یکی از این نمونه ها تشخیص سرطان از طریق تصاویر پزشکی می‌باشد.
- رباتیک: هوش مصنوعی در طراحی و ساخت ربات‌ها و دستگاههای اتوماسیونی به کار می‌رود تا به جای انسان‌ها کارهای سخت و پیچیده و خطرناک را به صورت خودکار و با قابلیت انعطاف پذیری بالا انجام دهند. این کاربرد در حوزه‌هایی مانند خط تولید، سخت‌افزار، خدمات مشتریان و غیره به کار می‌رود.
- بازاریابی: از هوش مصنوعی در بازاریابی، برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رفتار مشتریان و بهینه سازی روش‌های تبلیغات استفاده می‌شود تا استراتژی بازاریابی را بهبود بخشیده و به افزایش فروش کمک کند.
- صنعت بازی‌های رایانه‌ای: هوش مصنوعی در بسیاری از بازی‌های رایانه‌ای به کار گرفته می‌شود تا زمینههای متفاوتی از جمله بازیکنان هوشمند، حرکات واقع گرایانه
- کشاورزی: هوش مصنوعی میتواند در بهبود بازده کشاورزان، نظارت بر خاک و محصول، ساخت رباتهای کشاورزی، شبکه‌های بینایی رایانه‌ای، شبکه‌های عصبی عمقي و تحليل داده پيش بيننده كاربرد داشته باشد.
- هوانوردی: هوش مصنوعی مي تواند در ساخت سيستم هاي متخصص قانون محور، دستيار مديريت مأموريت، سامانه هاي پشتيبان براي تصميم گيريهای تاكتيكی و پس پردازش داده هاي شبيه ساز كاربرد داشته باشد.
- آموزش: هوش مصنوعی میتواند با ارائه محتوای آموزشی شخصی‌سازی شده، ارزشیابی دانش آموزان، تولید سؤالات و پاسخ‌ها، افزایش تعامل و همکاری و ارائه بازخورد، به سیستم آموزشی کمک قابل توجهی کند.
شاخه های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یک رشته علمی و مهندسی است که به توسعه سیستم‌ها و الگوریتم‌هایی می‌پردازد که قادر به انجام وظایفی هستند که به طور معمول نیاز به هوش انسانی دارند. هوش مصنوعی از چندین شاخه و زیرشاخه تشکیل شده که در ادامه به برخی از آنها اشاره می‌کنیم:
- یادگیری ماشین (Machine Learning) : در این شاخه از هوش مصنوعی، با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی، کامپیوتر برای انجام وظایفی مانند تشخیص الگو، پیش‌بینی و… آموزش داده شود. یادگیری ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا از داده‌های به دست آمده یاد بگیرند و بر اساس آنها تصمیم‌گیری کنند.
- یادگیری عمیق (Deep Learning) : این زیرشاخه از یادگیری ماشین استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی چند لایه (Deep Neural Networks) را برای پردازش داده‌ها و یادگیری از آنها می‌کند.
- بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) : این شاخه به توسعه سیستم‌هایی می‌پردازد که توانایی جستجو، بازیابی و دسته‌بندی اطلاعات مرتبط از میان مجموعه‌هایی بزرگ از داده‌ها را دارند.
- پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing): پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به بررسی و تحلیل زبان‌های انسانی می‌پردازد و با استفاده از روش‌هایی مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، پردازش متن، تحلیل معنایی، کامپیوتر را برای درک گفتار و نوشتار زبان انسانی آموزش می‌دهد. تمرکز اصلی پردازش زبان طبیعی بر روی تحلیل، تفسیر و تولید زبان طبیعی می‌باشد. پردازش زبان طبیعی با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، توانایی درک، تولید، ترجمه و خلاصه‌سازی متون، صحبت کردن و گوش دادن به گفتار، تحلیل احساسات و خلاقیت در زبان را دارد.
- بینایی ماشین:(Computer Vision) این شاخه به توسعه سیستم‌هایی می‌پردازد که بتوانند تصاویر و فیلم‌های دیجیتال را درک و تفسیر کنند. در این شاخه از هوش مصنوعی، تشخیص الگوهای تصویری و اجسام موجود در تصاویر و فیلم‌ها به سیستم آموزش داده می‌شود تا بتوانند اطلاعات مفیدی را استخراج کنند.
- رباتیک(Robotics) : این شاخه به طراحی و ساخت ربات‌ها و سیستمهای اتوماسیون می‌پردازد که وظایف مختلفی را انجام می‌دهند. رباتیک شاخه بسیار جذابی از هوش مصنوعی است که تمرکز اصلی آن روی طراحی و توسعه ربات‌ها می‌باشد. هدف از طراحی و ساخت ربات‌ها، انجام کارهای مشابه با انسان، از جمله حرکت، تشخیص محیط و موارد دیگر می‌باشد که به انسان‌ها در انجام کارهای تکراری و خسته کننده و یا خطرناک کمک کند. این شاخه ترکیبی از گرایش هوش مصنوعی، الکترونیک و کنترل، و مکانیک (طراحی و ساخت) می‌باشد.
- منطق فازی :(Fuzzy Logic) در این شاخه به توسعه سیستم‌هایی پرداخته می‌شود که می‌توانند با اطلاعات ناقص یا مبهم کار کنند و به حل اینگونه مسائل بپردازند.
- سیستمهای خبره (Expert Systems) : در این شاخه با توسعه سیستم‌ها، دانش و تجربه انسانی در یک حوزه خاص شبیه‌سازی شده و قادر به ارائه تصمیمات و راهکارهای مبتنی بر دانش هستند. این سیستم‌ها، از روش‌هایی مانند گزارشدهی احتمالاتی استفاده می‌کنند و به کاربر نتایجی که بر اساس تجربه و دانش اولیه که در قالب قواعد و علائم شناختی ذخیره شده، به دست آمده است را ارائه می‌دهد.
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) : این شاخه به توسعه الگوریتم‌هایی می‌پردازد که به سیستم‌ها اجازه می‌دهند تا بر اساس انجام عملیات و دریافت پاداش یا تنبیه، به صورت خودکار بهبود یابند.
10.شبکه‌های عصبی (Neural Network): یکی از شاخه‌های مهم در حوزه هوش مصنوعی است که از ساختار و کارکرد مغز انسان برای طراحی آن الهام گرفته شده است. شبکه عصبی از واحدهای پردازشی مصنوعی تشکیل شدهاند که شبیه نورون‌های مغز می‌باشند و می‌توانند با دریافت ورودی‌های مختلف، خروجی‌های مطلوب را تولید کنند . این شبکه‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده را تشخیص دهند و برای تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری به کار گرفته شوند.
سطوح هوش مصنوعی
در حال حاضر، مفهوم سطح هوش مصنوعی به طور رسمی توسط جامعه علمی تعریف نشده است. با این حال، می‌توان از این اصطلاح به عنوان یک مدل سازی ساده برای توضیح قابلیت‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. یکی از این معیارها، میزان شباهت توانایی‌های هوش مصنوعی به توانایی‌های انسان است. بر اساس این معیار، می‌توان هوش مصنوعی را به سه سطح تقسیم کرد. در زیر به بررسی هر یک از این سطوح می‌پردازیم:
- هوش مصنوعی ضعیف Weak AI یا Narrow AI: هوش مصنوعی ضعیف ، در زمینههای محدودی از هوش مصنوعی به کار می‌رود و فقط برای انجام کارهای خاص طراحی شده است. مثلا در برنامه‌های ترجمه‌ی ماشینی، هوش مصنوعی ضعیف میتواند به ترجمه‌ی جملات ساده و محدودیت‌های دیگری مثل ترجمه‌ی جملات حقوقی و پزشکی پرداخت کند.
این نوع هوش مصنوعی نمی‌تواند از تجارب گذشته خود یاد بگیرد و به صورت هدف‌گرا عمل می‌کند. به این معنی که تنها در زمینهای که برای آن آموزش دیده است عملکرد خوبی دارد و توانایی انجام کارهای خارج از حوزه تخصصی خود را ندارد. مثال‌هایی از این نوع هوش مصنوعی عبارتند از: چت بات‌ها، دستیاران صوتی، تصحیح املایی متون و تشخیص چهره. هوش مصنوعی ضعیف.
- هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence) : هوش مصنوعی عمومی به نوعی گسترده‌تر و پیشرفته‌تر از هوش مصنوعی ضعیف است. این نوع هوش مصنوعی میتواند وظایف مختلف و پیچیده را انجام دهد که تقریباً با توانایی‌های انسان برابر است. همچنین توانایی یادگیری از داده‌های جدید را دارد و با افزایش حجم داده تحلیل دقیق تر میتواند کارایی آن را افزایش دهد.
به عنوان مثال، سیستمهای پشتیبانی مشتریان، ، رباتهای خدماتی ، خودروهای هوشمند، تشخیص صدا، تشخیص تصاویر و غیره از جمله کاربردهای هوش مصنوعی عمومی هستند. این هوش مصنوعی دارای حافظه، استدلال و تفکر منطقی است. همچنین، سیرینا یک نمونه از هوش مصنوعی عمومی است که توانایی پاسخگویی به سؤالات، اجرای دستورات و ارائه خدمات را دارد.
- هوش مصنوعی فراهوش یا سوپر (Artificial Super intelligence) : هوش مصنوعی فراهوش به نوعی هوش مصنوعی جامع و کلی است که قادر به فکر کردن و یادگیری و انجام هر وظیفه‌ای مانند انسان‌ها است. این نوع هوش مصنوعی دارای حافظه، یادگیری، خلاقیت، تفکر نقادانه و حتی احساسات استو همچنین قادر به تحلیل داده‌های پیچیده و یادگیری از آنها برای حل مسائل جدید است. به طور کلی، هوش مصنوعی فراهوش هدفی است که به دنبال ایجاد رایانه‌ای هوشمند و مستقل از انسان است که قادر به حل مسائل مختلف با استفاده از تحلیل داده‌های پیچیده و به دست آوردن دانش جدید است. برای مثال، الفازرو یک نمونه از این هوش مصنوعی است که قادر به شکست دادن قهرمانان شطرنج، گو و شاگارد است.
خطرات هوش مصنوعی
رشد سریع هوش مصنوعی، میتواند خطراتی را به همراه داشته باشد که برخی از این خطرات عبارتند از:
- از بین رفتن شغل‌ها: هوش مصنوعی میتواند باعث از بین رفتن بسیاری از مشاغل انسانی شود. به این دلیل که این فناوری قادر به انجام بعضی از فعالیت‌های انسانی است و میتواند جایگزین مناسبی برای انسان باشد و باعث بیکاری و نابرابری اقتصادی شود.
- AGI یا فراهوش: هوش مصنوعی فراهوش بزرگترین خطر هوش مصنوعی به حساب می‌آید. این نوع هوش مصنوعی قادر است به انجام وظایف انسان‌ها و حتى بيشتر از آن می‌باشد. این هوش مصنوعى دارای حافظه، یادگیرى، خلاقيت، تفكر نقادانه و حتى احساسات است. در صورت عدم کنترل، این هوش مصنوعى مى تواند منافع انسان ها را به خطر اندازد و به آن ها آسيب رسانده يا حتى آن ها را نابود كند.
- افزایش نابرابری اقتصادی: رشد هوش مصنوعی میتواند منجر به افزایش نابرابری اقتصادی شود، زیرا شرکت‌هایی که توانایی استفاده از هوش مصنوعی را دارند، نسبت به شرکت‌هایی که از آن استفاده نمی‌کنند، پیشرفت بیشتری خواهند داشت و از نظر اقتصادی به سطح بسیار بالاتری خواهند رسید.
- مشکلات حریم خصوصی: هوش مصنوعی ممکن است باعث نقض حریم خصوصی شود، زیرا میتواند اطلاعات شخصی را به صورت خودکار جمع‌آوری کند و استفاده کند. همچنین از هوش مصنوعی ممکن است برای نفوذ به سیستمهای رایانه‌ای، شبکه‌های اجتماعی و داده‌های حساس استفاده شود و به حریم خصوصی و امنیت اطلاعات آسیب بزند
- تصمیمات نادرست: هوش مصنوعی در صورتی که به درستی برنامه‌ریزی نشود و یا وجود اشتباهاتی در داده‌های ورودی، تصمیمات نادرستی بگیرد که باعث مشکلات و خطرات جدی برای انسان‌ها شود. همین تحلیل داده‌های ناقص، نادرست یا جانبدارانه، میتواند منجر به نتایج تعصب‌آمیز یا تبعیض‌آمیز شود و در تصمیم‌گیری‌های مربوط به استخدام، قضاوت، درمان، پلیس و غیره منجر به ظلم و سوء استفاده شود.
- نافرمانی: هوش مصنوعی ممکن است در بعضی موارد از دستورات نافرمانی کند و به طور ناخواسته باعث آسیب رساندن به انسان‌ها شود.
به طور کلی، برای اینکه از خطرات هوش مصنوعی جلوگیری کنیم، نیاز به رعایت اصول اخلاقی در طراحی و استفاده از آن وجود دارد. همچنین، علاوه بر مطالعه و تحقیق در زمینه هوش مصنوعی، باید توسعه آن نیز با هدف پیش‌بینی خطرات احتمالی و رفع آنها همراه باشد.
نمونه‌هایی از هوش مصنوعی در ایران
در حال حاضر، در ایران شرکت‌ها و سازمان‌های زیادی وجود دارند که در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی فعالیت می‌کنند و پروژه‌های متعددی در این زمینه در حال انجام است. به طوری که می‌توان گفت هوش مصنوعی در ایران به عنوان یکی از فناوری‌های مهم تبدیل شده است.
استارت‌آپ‌های مختلف هوش مصنوعی در ایران هستند که در صنایع مختلفی مانند خدمات مشتریان، ایمنی محل کار، معاملات سهام، پخش تلویزیونی، پرورش گاو، وام‌دهی POS، تشخیص عصب‌شناسی، و سیستمهای کفپوش هوشمند فعالیت می‌کنند. همچنین، ایران از نظر نشریات تحقیقاتی هوش مصنوعی توانسته نسبت به کشورهایی مانند برزیل، هلند و روسیه در رتبه بالاتری قرار بگیرد. با وجود تحریم‌های اعمال شده توسط کشورهای غربی، کشورمان ایران در حال پیشرفت در توسعه اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و توسعه ربات‌ها است و تا به حال دستاوردهای مهمی از جمله BALAD،که یک اپلیکیشن ناوبری مبتنی بر هوش مصنوعی است و ربات انساننما Surena رسیده است.
علاوه بر این موارد از هوش مصنوعی در زمینه های دیگری هم استفاده شده که موارد زیر از جمله این فعالیتها می‌باشد:
سیستمهای تشخیص تصویر که در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، امنیت، خودروهای هوشمند و غیره به کار میروند.
سیستمهای پیشنهاد دهنده و توصیه‌گر محتوا و محصول برای مشتریان در فروشگاه‌های آنلاین
سیستم‌هایی که به منظور پشتیبانی از تصمیم‌گیری در شرکت‌ها و سازمان‌های مختلف، به کار میروند مانند سیستمهای تحلیل داده.
سیستمهای هوشمند در حوزه انرژی برای کنترل و بهینه‌سازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها و سیستمهای تولید انرژی.
رباتهای صنعتی که برای کنترل و اتوماسیون فرآیندهای تولید در کارخانه‌ها و صنایع مختلف استفاده می‌شوند.
در بخش دولتی نیز پروژه‌هایی مانند تشخیص چهره در فضای عمومی و تشخیص مواد مخدر در مرزها با استفاده از هوش مصنوعی در دست اجراست.
رباتیک و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی و رباتیک دو حوزه‌ی مکمل و مرتبط به هم در علم و فناوری هستند که با هم توانسته‌اند نوآوری‌های بسیاری را در دنیای امروز ایجاد کنند. در ادامه به طور مختصر در مورد هر کدام از این حوزه‌ها توضیح می‌دهیم:
1. رباتیک: به علم طراحی، ساخت، کنترل و بهره‌برداری از ربات‌ها رباتیک گفته می‌شود. ربات‌ها دستگاه‌هایی هستند که از قطعات الکترونیکی و مکانیکی تشکیل شده اند تا وظایف مختلفی را با بالاترین کارایی به صورت خودکار انجام دهند. از ربات‌ها در صنایع مختلفی مانند خودروسازی، کشاورزی، پزشکی، نجات و امنیت استفاده می‌شود.
2. هوش مصنوعی: هوش مصنوعی رشته‌ای است که دنبال شبیه سازی هوش و ادراک انسان در ماشین‌ها و سیستمهای کامپیوتری می‌باشد .این فناوری، از الگوریتم‌ها و فناوری‌ها برای شبیه سازی هوش و یادگیری ماشین استفاده می‌کند.
زمانی که رباتیک و هوش مصنوعی با هم ترکیب می‌شوند، رباتهای هوشمندی ایجاد می‌شوند که می‌توانند از الگوریتمهای یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده کنند تا تعامل بهتری با محیط اطراف خود داشته باشند. با استفاده از هوش مصنوعی، ربات‌ها می‌توانند به تعامل با محیط و محیط پیرامون خود، تشخیص و تفسیر داده‌های حسگری و انجام وظایف پیچیده‌تر بپردازند.
نمونه‌هایی از کاربرد رباتهای هوشمند عبارتند از:
– رباتهای جست‌و‌جو و نجات: این ربات‌ها افراد گم‌شده یا افراد زیر آوار را در مواقع بحرانی پیدا می‌کنند.
– رباتهای پزشکی: این ربات‌ها برای جراحی‌های با دقت بالا و مینی‌مال‌اینوازیو (کم تهاجم) به کار میروند.
– رباتهای خدماتی: از این ربات‌ها در خانه‌ها و محیط‌های تجاری برای انجام وظایفی مانند نظافت، پخت و پز و مراقبت از کودکان و سالمندان استفاده می‌شود.
– رباتهای اکتشافی: این ربات‌ها برای جستجو در محیط‌های دشوار و دسترسی‌ناپذیر مانند فضا، اقیانوس‌ها و همچنین مناطق زیرزمینی به کار میروند.
این ها فقط بعضی از کاربردهای رباتهای هوشمند بود و همچنان پتانسیل بسیاری برای گسترش و توسعه این تکنولوژی‌ها در آینده وجود دارد. در کل، می‌توان گفت هوش مصنوعی و رباتیک نقش مهمی در توسعه رباتهای هوشمند دارند .
هوش مصنوعی را چگونه یاد بگیریم
– یکی از راه‌های یادگیری هوش مصنوعی، تسلط بر ریاضیات مربوط به یادگیری ماشین است. شما باید احتمالات، جبر خطی، آمار و حساب را بدانید و تفکر الگوریتمی و انتزاعی خود را تقویت کنید
– دیگر راه یادگیری هوش مصنوعی، تسلط بر زبان برنامه‌نویسی پایتون است. پایتون یک زبان ساده و قدرتمند است که از فریم‌ورک‌های مختلف هوش مصنوعی مانند Tensorflow، Pytorch و Keras پشتیبانی می‌کند
– راه دیگر یادگیری هوش مصنوعی، ساختن پروژه‌های ساده با الگوریتمهای هوش مصنوعی است. شما می‌توانید با انجام پروژه‌های علاقه‌مندانه خود، شهود قوی برای نحوه عملکرد سیستمهای هوش مصنوعی ایجاد کنید
– راه دیگر یادگیری هوش مصنوعی، استفاده از منابع و دوره‌های آموزشی در اینترنت است.
ربات های هوشمند در حال حاضر
امروزه رباتهای هوشمند زیادی در جهان وجود دارند که بسته به کاربرد مورد نظرشان، قابلیت‌های آنها بسیار متفاوت است. چند نمونه از رباتهای هوشمند که اکنون در جهان در سال 2023 در دسترس هستند عبارتند از :
- ربات نقطه ای : Boston Dynamics این ربات چهارپا برای استفاده در تنظیمات صنعتی، بازرسی و عملیات جستجو و نجات طراحی شده است و توانایی این را دارد که در زمینهای چالش برانگیز حرکت کند، از پله ها بالا برود و حتی برقصد.
- ربات Pepper Softbank Robotics: یک ربات انساننما است که میتواند از طریق گفتار و تشخیص چهره با انسان تعامل داشته باشد و کمک‌هایی را در تنظیمات مختلف مانند خردهفروشی، مهمانداری هتلها، مراقبتهای بهداشتی و آموزشی ارائه می‌دهد. این ربات میتواند چهره‌ها و احساسات را نیز تشخیص دهد، مکالمه کند و کارهایی مانند گرفتن سفارش یا پاسخگویی به سؤالات مشتری را انجام دهد.
- سگ رباتیک Aibo سونی: یک حیوان خانگی رباتیک مجهز به هوش مصنوعی است که با استفاده از حسگرها و دوربین ها محیط اطراف را تفسیر و با آن تعامل می‌کند. این حیوان میتواند ترفندها را از صاحبش یاد بگیرد، صاحبش را بشناسد، ابراز احساسات کند و به دستورات پاسخ دهد و با دستگاههای دیگر ارتباط برقرار کند.
- جاروبرقی ربات iRobot’s Roomba : رومبا یک جاروبرقی مستقل است که با استفاده از حسگرها و فناوری نقشه برداری بدون دخالت انسان به تمیز کردن کف می‌پردازد. این ربات میتواند به راحتی در اطراف مبلمان و موانع حرکت کند و در صورتی که نیاز به شارژ مجدد داشته باشد به ایستگاه شارژ خود برمی‌گردد.
- Rethink Robotics’ Sawyer : یک ربات مشارکتی است که برای کارهای ایمن در کنار انسان در زمینههای تولید و تدارکات استفاده می‌شود. این ربات می تواند اشیاء را انتخاب کرده و در جای مناسب قرار دهد، قطعات را جمع کند و کارهای تکراری دیگر را نیز انجام دهد.
- ماشین مفهومی Peugeot Inception: یک خودروی الکتریکی است که می تواند راننده خود را تشخیص داده و به او خوشامد بگوید. حتی میتواند تنظیمات را به دلخواه خود انجام دهد و بدون فرمان به طور مستقل حرکت کند.
- Amazon Astro : این ربات نظارت خانه را بر عهده دارد به این صورت که در خانه حرکت می‌کند، وسایل را بررسی می‌کند، ویدیو پخش می‌کند وهمچنین میتواند با Alexa ادغام شود.
امروزه نمونه‌های زیادی از رباتهای هوشمند وجود دارد و با پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی و رباتیک، قابلیت‌های آنها در حال افزایش است. با این روند پیشرفت فناوری، انتظار می‌رود که رباتهای پیچیده‌تر و توانمندتری در طیف گسترده‌ای از صنایع و کاربردها طراحی شود.
نیازمندی های یادگیری هوش مصنوعی
- آشنایی با ریاضیات: داشتن دانش ریاضیات در زمینه‌هایی مانند جبر خطی، محاسبات تکاملی، بهینه‌سازی، معادلات دیفرانسیل، تحلیل تابع‌ها و احتمالات برای درک مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی بسیار ضروری است.
- دانش زبان‌های برنامه‌نویسی: برای پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، نیاز به یادگیری زبان‌های برنامه نویسی مرتبط با هوش مصنوعی می‌باشد. پایتون، جاوا، ++C، R و متلب برخی از زبان‌های محبوب و پرکاربرد در این حوزه هستند. زبان پایتون به دلیل کتابخانه‌های متعددی که برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارد، نسبت به سایر زبان‌ها از محبوبیت بیشتری برخوردار است.
- طراحی و پیاده سازی الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری: برای کار با هوش مصنوعی، شما باید با مدل‌ها و الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشینی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و ماشین‌های بردار پشتیبان آشنا شوید. همچنین مفاهیم و الگوریتمهای یادگیری عمیق از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی ((RNN) و شبکه‌های عصبی مصنوعی ((ANN) را که برای کاربردهایی مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی به کار میروند، درک کنید.
- ابزار و کتابخانه‌های مرتبط: آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با هوش مصنوعی مانند TensorFlow، Keras، PyTorch، Scikit-learn و Pandas کمک می‌کند تا به صورت کارآمدتر با مدل‌ها و داده‌ها کار کنید.
- مهارت‌های ارتباطی و تیمی: پروژه‌های هوش مصنوعی معمولاً به صورت تیمی انجام می‌شود. بنابراین، برای کار در این حوزه بهتر است مهارت‌های ارتباطی و تیمی خود را برای همکاری با دیگر اعضای تیم و ارائه نتایج به طور موثر بهبود ببخشید.
- توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها: با توجه به اینکه حجم داده‌ها و پیچیدگی الگوریتمهای یادگیری ماشین بسیار زیاد است، باید توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها را در خود پرورش دهید.
- سخت افزار مناسب: الگوریتمهای یادگیری هوش مصنوعی پیچیده هستند و نیاز به قدرت پردازش بالا دارند. بنابراین، استفاده از سخت افزار مناسب و قدرتمند از جمله نیازمندیهای اساسی در یادگیری هوش مصنوعی است.
