هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟

وقتی اصطلاح هوش مصنوعی را می‌شنوید، ممکن است ناخودآگاه به یاد اتومبیل‌های خودران، ربات‌ها، ChatGPT یا سایر چت‌بات‌ها و تصاویر ساخته ‌شده با این فناوری بیفتید. هوش مصنوعی در واقع مفهومی است که به طور رسمی از دهه ۱۹۵۰ وجود داشته است، منتهی تعریفی بسیار گسترده دارد و در طول دهه‌ها تحقیق و پیشرفت‌های تکنولوژیکی اصلاح شده است. این روزها اپلیکیشن‌ها و برنامه‌هایی که با استفاده از این فناوری ساخته می‌شوند، رو به افزایش هستند. همین هم بسیاری از افراد را ترغیب کرده است تا با شرکت در دوره‌های آموزش برنامه‌نویسی در این زمینه جذب بازار کار شوند. اگر شما هم جزو این دسته از افراد هستید، بد نیست قبل از تصمیم‌گیری، ابتدا با تعریف، کاربردها و مزایا و معایب هوش مصنوعی آشنا شوید. با ما همراه باشید.

تاریخچه هوش مصنوعی

ایده ساخت “ماشینی که فکر می‌کند”، به دوران یونان باستان باز می‌گردد. اما سیر تکاملی هوش مصنوعی از زمان ظهور محاسبات الکترونیکی، شامل موارد زیر است:

1950: آلِن تورینگ در این سال مقاله‌ای تحت عنوان “ماشین‌های محاسباتی و هوش” منتشر می‌کند. در این مقاله که به خاطر شکستن کد ENIGMA نازی‌ها در طول جنگ جهانی دوم مشهور است، تورینگ سعی می‌کند تا به سوال “آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟” پاسخ دهد. پس آزمون تورینگ را برای تعیین اینکه آیا یک کامپیوتر می‌تواند مثل هوش انساس عمل کند، ارائه می‌دهد.
1956: جان مک کارتی اصطلاح “هوش مصنوعی” را در اولین کنفرانس هوش مصنوعی در کالج دارتموث ابداع می‌کند. در همان سال، آلن نیول، جی سی شاو و هربرت سیمون اولین برنامه نرم‌افزاری هوش مصنوعی به نام Logic Theorist را به وجود می‌آورند.

1967: فرانک روزنبلات اولین کامپیوتر مبتنی بر یک شبکه عصبی که از هر آزمون و خطا؛ چیزی یاد می‌گرفت را ساخت. یک سال بعد، ماروین مینسکی و سیمور کاغذ کتابی با عنوان Perceptrons را منتشر کردند که به اثری برجسته در شبکه‌های عصبی تبدیل شد.
دهه 1980: شبکه‌های عصبی که از یک الگوریتم backpropagation برای آموزش خود استفاده می‌کنند، به طور گسترده در برنامه‌های AI استفاده می‌شوند.

1997: ابر رایانه دیپ بلو، قهرمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد.

2011: ر‌بات واتسون قهرمانان کن جنینگز و برد راتر را در Jeopardy شکست می‌دهد!

2015: ابر رایانه Minwa Baidu از نوع خاصی از شبکه عصبی عمیق به نام شبکه عصبی کانولوشن برای شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر با سرعت بالاتری نسبت به انسان عادی استفاده می‌کند.

2016: برنامه AlphaGo DeepMin که توسط یک شبکه عصبی عمیق طراحی شده است. لی سودول، بازیکن قهرمان جهان بازی Go را شکست می‌دهد.
2023: افزایش تولید مدل‌های زبان بزرگ یا LLMs مثل ChatGPT، تحول عظیمی در عملکرد هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

تعریف کاملی از هوش مصنوعی

برای درک بهتر هوش مصنوعی یا همان Artificial Intelligence، بهتر است به آنچه که در طبیعت وجود دارد؛ فکر کنید. آن وقت متقاعد می‌شوید که هر چیزی دارای هوش است. حتی طی کردن درست یک مسیر پر پیچ و خم توسط حیوان کوچکی مثل یک موش آزمایشگاهی، نشان‌دهنده شکل ساده‌ای از هوش است که شباهت بسیاری به هوش انسان دارد و حافظه و قدرت یادگیری را نشان می‌دهد.

در سال ۱۹۵۰، آلن تورینگ “ماشین‌های متفکر” را به رسمیت شناخت؛ زیرا می‌توانستند با استدلال یک معما را حل کنند. همچنین در دهه ۱۹۵۰، جان مک کارتی گفت که کامپیوترها می‌توانند کارهایی را انجام دهند که اگر توسط انسان انجام ‌شوند، گفته می‌شود که تفکری پشت آن بوده است.

در واقع هوش مصنوعی شبیه‌ سازی فرایندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها، به ویژه سیستم‌های کامپیوتری است و در سیستم‌های متخصص، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین از آن استفاده می‌شود.

ماشین یا کامپیوتری که در آن از AI استفاده شده باشد، می‌تواند:

از ورودی‌هایی مثل سنسورها یا داده‌ها، برای تجزیه و تحلیل اطلاعات استفاده کند.
مقادیر زیادی از داده‌ها را برای شناسایی الگوها، روندها یا ارتباطات پردازش کند.
تصمیمات و اقدامات خود را بر اساس یادگیری‌های حاصل از ورودی‌ها و داده‌ها تطبیق دهد.

دقیقا هوش انسانی هم از چنین سیستمی استفاده می‌کند تا در زندگی روزمره یاد بگیرد و با مسائل سازگار شود.

پیشنهاد مقاله: شغل های هوش مصنوعی

اجزای سازنده هوش مصنوعی

یک ماشین هوشمند از اجزای مختلف تشکیل شده است. همه این اجزا با هم کار می‌کنند تا به یک ماشین کمک کنند که از دنیای واقعی اطلاعات را دریافت کرده و تصمیم بگیرد. در ادامه در مورد سه جز اصلی توضیح خواهیم داد.

سنسورهای هوش مصنوعی

همانطور که یک انسان داده‌ها را به کمک حس‌هایش از دنیای واقعی جمع‌آوری می‌کند، ماشین‌های هوشمند هم برای جمع‌آوری اطلاعات مشابه از سنسور استفاده می‌کنند. این سنسورها می‌توانند در انواع زیر باشند:

دوربین: برای انجام کارهایی مثل تشخیص چهره، اجتناب از موانع یا تشخیص داغ بودن اشیا با استفاده از مادون قرمز، کاربرد دارد.
میکروفون: از طریق صدا با انسان ارتباط برقرار می‌کند، فعالیت در یک اتاق را تشخیص یا به موسیقی پاسخ می‌دهد.
سنسور لمسی: به ربات‌ها امکان می‌دهد قدرت کنترلر یا کنسول‌های بازی را تنظیم کنند تا این دستگاه ها بتوانند به شدت بازی واکنش نشان دهند.
سنسورهای موقعیت، دما یا جریان: اطلاعاتی در مورد جریان گاز یا مایع از طریق لوله‌ها، دمای مواد شیمیایی یا فلزات و حتی ترکیب شیمیایی مایعات را ارائه می‌دهد.

در واقع، با تکنولوژی سنسور مدرن، ماشین‌ها می‌توانند چیزهایی را در مورد جهان تشخیص دهند که حتی شاید انسان‌ها نتوانند.

داده‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یکی از اجزای ضروری AI، یادگیری ماشین است. که وظیفه‌اش جمع‌آوری مقادیر زیادی از اطلاعات از منابع متعدد و تجزیه و تحلیل آن برای الگوها و همبستگی‌های معنادار است.

به عنوان مثال، در تست تصادف خودرو، یک کامپیوتر به عنوان یک ماشین، می‌تواند داده هایی مثل فشار و دما را آنالیز کند و به سازندگان خودرو بگوید که کیسه‌های هوا را کجا قرار دهند تا میزان ایمنی بیشتر شود.

یادگیری ماشین به عیب‌یابی مشکلات هم کمک می‌کند. کامپیوترها با جمع‌آوری داده‌های تولیدی در صدها حسگر می‌توانند ناهنجاری‌هایی که منجر به محصولات معیوب می‌شوند را شناسایی کنند. سپس، با همبستگی سایر داده‌های حسگر، می‌تواند به تکنسین‌ها بگوید که کدام اجزای یک فرآیند دارای نقص هستند.

از آنجایی که یادگیری ماشین می‌تواند این کار را در کمتر از زمانی که انسان می‌تواند، انجام دهد، شرکت‌ها می‌توانند مشکلات را سریع‌تر شناسایی و رفع کنند، کیفیت محصولات را بهبود بخشند و تولید کلی را افزایش دهند.

پیشنهاد مقاله: ابزار هوش مصنوعی برای برنامه نویسی

یادگیری عمیق

شکل پیشرفته‌تر یادگیری ماشینی، “یادگیری عمیق” است. در واقع وقتی یک ماشین نقص‌ها را شناسایی می‌کند و کارآمدترین راه برای انجام یک کار را یاد می‌گیرد، یادگیری عمیق کارش را درست انجام می‌دهد.
به عنوان مثال، یک خودروی خودران از یادگیری ماشینی برای راندن یک ماشین با دیدنِ خط‌کشی‌های جاده، جستجوی عابران پیاده و شناسایی چراغ های راهنمایی استفاده می‌کند. اما یک خودروی خودران با یادگیری عمیق می‌آموزد که چگونه با تنظیم خودرو، آن را در مرکز خطوط نگه دارد. با گذشت زمان، این خودرو می‌تواند بیاموزد که چطور راننده بهتری شود.

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

شبکه‌های عصبی مصنوعی و فناوری‌های هوش مصنوعی یادگیری عمیق به سرعت در حال تکامل هستند. در درجه اول علتش این است که AI می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌ها را بسیار سریع‌تر پردازش و دقیق‌تر از انسان پیش‌بینی کند.

معمولا حجم عظیم داده‌هایی که به صورت روزانه جمع‌آوری می‌شوند، می‌توانند یک محقق را گیج کنند. این در حالی است که برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین می‌توانند همان داده‌ها را بگیرند و به سرعت به اطلاعات قابل استفاده تبدیل نمایند. امروزه هر چه بیشتر از این فناوری نوپا استفاده می‌کنیم، بیشتر هم با مزایا و معایب آن آشنا خواهیم شد. در ادامه به هر کدام از آنها خواهیم پرداخت.

مزایای هوش مصنوعی

مزیت‌هایی که باعث شده‌اند برنامه‌نویسان زیادی در یک بوت‌ کمپ برنامه‌نویسی شرکت کنند تا هوش مصنوعی یاد بگیرند، عبارتند از:

مناسب برای مشاغل جزئی‌نگر: AI ثابت کرده است که به اندازه پزشکان در تشخیص سرطان‌های خاصی مثل سرطان پستان و ملانوم کارایی دارد.

صرفه‌جویی در زمان انجام وظایف پر داده: هوش مصنوعی عمدتا در صنایعی مثل بانکداری و اوراق بهادار، داروسازی و بیمه که از داده‌های زیادی استفاده می‌کنند، به منظور کاهش زمان لازم برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌شود.
صرفه‌جویی در انرژی و افزایش بهره‌ وری: این مزیت AI در اتوماسیون انبار که در طول پاندمی بیشتر انجام می‌شد، ملموس بود.
افزایش رضایت مشتری از طریق شخصی‌سازی: هوش مصنوعی می‌تواند محتوا، طریقه پیام‌رسانی، تبلیغات و وب‌سایت ‌ها را برای مشتریان شخصی‌سازی کند.
همیشه در دسترس بودن عوامل مجازی با هوش مصنوعی: برنامه‌های هوش مصنوعی نیازی به خواب یا استراحت ندارند و هفت روز هفته و 24 ساعت شبانه‌روز آماده ارائه خدمات هستند.

معایب هوش مصنوعی

به هر حال هر چیز خوبی، یک سری معایب هم دارد که نمی‌توان منکر آن شد. هوش مصنوعی هم مستثنی نیست و شامل معایب زیر است:

گران است.
نیاز به تخصص فنی عمیق دارد.
نیروی متخصص برای تولید ابزارهای AI محدود است.
به مرور باعث حذف مشاغل انسانی و افزایش نرخ بیکاری خواهد شد.

کاربردهای هوش مصنوعی

امروزه سیستم‌های AI کاربردهای متعددی دارند. برخی از رایج‌ترین موارد استفاده از این فناوری عبارتند از:

تشخیص گفتار: این قابلیت که به عنوان تشخیص خودکار گفتار (ASR)، تشخیص گفتار کامپیوتری یا قابلیت تبدیل گفتار به متن شناخته می‌شود، از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای پردازش گفتار انسان به فرمت نوشته شده استفاده می‌کند. بسیاری از دستگاه‌های تلفن همراه، روی سیستم‌عامل‌هایشان از برنامه تشخیص گفتاری مثل ربات سیری (siri) برای جستجوی صوتی استفاده می‌کنند.
خدمات مشتریان: با وجود هوش مصنوعی، در طول فرایند خرید مشتری عوامل مجازی آنلاین جایگزین عوامل انسانی می‌شوند. این فناوری به سوالات متداول در مورد موضوعاتی مثل حمل و نقل پاسخ یا به کاربران مشاوره شخصی می‌‌دهد. در واقع نوع نگرش ما در مورد تعامل با مشتری در وب‌سایت‌ها و پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی را تغییر می‌دهد. به عنوان مثال، می‌توان به ربات‌های پیام‌رسان در سایت‌های تجارت الکترونیک با عوامل مجازی، برنامه‌های پیام‌رسانی مثل Slack و Facebook Messenger اشاره کرد.
بینایی کامپیوتر: این تکنولوژی هوش مصنوعی رایانه‌ها و سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات معنادار را از تصاویر دیجیتال، فیلم‌ها و سایر ورودی‌های بصری؛ استخراج و بر اساس آن ورودی‌ها، اقدام کند. بینایی کامپیوتر با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشن می‌تواند در تگ کردن عکس در رسانه‌های اجتماعی، تصویربرداری رادیولوژی در مراقبت‌های بهداشتی و اتومبیل‌های خودران در صنعت خودرو کاربرد داشته باشد.

سایر کاربردهای هوش مصنوعی

موتورهای پیشنهادکننده: الگوریتم‌های AI در قالب این موتورها و با استفاده از داده‌های قبلی، می‌توانند به کشف روند داده‌‌ای که می‌تواند برای تقویت استراتژی‌های فروش مورد استفاده قرار گیرد، کمک کنند.
معاملات سهام خودکار: پلتفرم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی که برای بهینه‌سازی سبد سهام طراحی شده‌اند، هزاران یا حتی میلیون‌ها معامله در روز را، بدون دخالت نیروی انسانی انجام می‌دهند.

چت بات‌ها: چت‌بات‌ های هوش مصنوعی شکل دیگری از دستیاران مجازی هستند که می‌توانند با مردم ارتباط برقرار کنند و در برخی شرایط مثل یک انسان؛ چت و حتی با طرف مقابل ابراز همدردی کنند یا برایش نگران شوند.
ترجمه زبان: یادگیری ماشین AI می‌تواند خدماتی مثل Google Translate، Microsoft Translator، Amazon Translate و ChatGPT را برای ترجمه متن ارائه دهد.
توسعه نرم افزار: بسیاری از توسعه ‌دهندگان از ChatGPT برای نوشتن و رفع باگ استفاده می‌کنند اما ابزارهای هوش مصنوعی بسیاری برای آسان‌تر کردن کار برنامه‌نویس وجود دارد. AI GitHub Copilot، یک نمونه و یک مدل زبان مولد است که می‌تواند با استفاده خودکار از کدهای فوری، کد را سریع‌تر و با زحمت کمتری بنویسد. پیشنهاد مقاله : ChatGPT در برنامه نویسی پایتون
ایجاد یک کسب و کار: جدا از اینکه یک کاربر به صورت روزمره از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، خدماتی وجود دارند که ابزارهای AI را برای ایجاد کسب و کار ارائه می‌دهند. یک نمونه از آنها API GPT-4 OpenAI یا Amazon Bedrock است که مجموعه‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر فضای ابری را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.
اتومبیل‌های خودران: این وسایل نقلیه از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ترکیب داده‌ها از سنسورها و دوربین‌ها برای درک محیط اطراف خود و فهمیدن عمل درست، استفاده می‌کنند.

جمع‌بندی

سوالی که در پایان به وجود می‌آید؛ این است که آیا هوش مصنوعی می‌تواند شغل انسان‌ها را از آنها بگیرد؟ واقعیت این است که با ظهور و پیشرفت هوش مصنوعی، ممکن است این فناوری جای بسیاری ازکسب و کارها را بگیرد. بسیاری از مشاغل که کارهای روتین و داده‌‌ های تکراری دارند، ممکن است به صورت خودکار دربیایند. البته بد هم نیست. زیرا AI به کارکنان در برخی مشاغل کمک می‌کند تا از ابزارهایی که این فناوری را در اختیارشان قرار می‌دهد؛ برای تولید و کارآمدتر شدن استفاده کنند. با تمام این حرف‌ها، اختلاف ‌نظر در میان کارشناسان بسیار زیاد است و برخی معتقدند که این فناوری هر چند ماهیت کار را تغییر خواهد داد اما هیچ‌وقت جایگزین هوش انسانی نخواهد شد.

برای کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه با سایت آموزش برنامه نویسی بامداد همراه باشید.

برخی از سوالات متداول

با توجه به اینکه هوش مصنوعی در دنیای تکنولوژی تقریبا نوظهور است و اغلب ما با آن به تازگی آشنا شده‌ایم، طبیعی است که سوالات در این زمینه فراوان باشد. به همین منظور در این بخش به چند نمونه از متداول‌ترین سوالات کاربران در این زمینه پاسخ داده‌ایم.

چند نوع هوش مصنوعی وجود دارد؟

‏چهار نوع هوش مصنوعی وجود دارد که عبارتند از:‌ ماشین‌های واکنشی، حافظه محدود، نظریه ذهن و خودآگاهی.‏

برای ورود به فیلد هوش مصنوعی، در چه رشته‌ای باید تحصیل کرد؟

قطعا علوم کامپیوتر بهترین رشته برای مطالعه در زمینه AI است. شما می‌توانید بعد از فارغ‌التحصیل شدن از مقطع کارشناسی، گرایش کارشناسی ارشد را، هوش مصنوعی انتخاب کنید.