هوش مصنوعی (AI)
فناوری‌ای با قابلیت‌های حل مسئله شبیه به انسان است. هوش مصنوعی در عمل، هوش انسانی را شبیه‌سازی می‌کند – می‌تواند تصاویر را تشخیص دهد، شعر بنویسد و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده انجام دهد.
یک حساب AWS ایجاد کنید
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی، که به عنوان هوش مصنوعی نیز شناخته می‌شود، فناوری‌ای با قابلیت‌های حل مسئله شبیه به انسان است. هوش مصنوعی در عمل، هوش انسانی را شبیه‌سازی می‌کند – می‌تواند تصاویر را تشخیص دهد، شعر بنویسد و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده انجام دهد.
سازمان‌های مدرن حجم زیادی از داده‌ها را از منابع مختلف مانند حسگرهای هوشمند، محتوای تولید شده توسط انسان، ابزارهای نظارت و گزارش‌های سیستم جمع‌آوری می‌کنند. فناوری‌های هوش مصنوعی داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند و از آنها برای کمک مؤثر به عملیات تجاری استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند به مکالمات انسانی در پشتیبانی مشتری پاسخ دهد، تصاویر و متن اصلی برای بازاریابی ایجاد کند و پیشنهادات هوشمندانه‌ای برای تجزیه و تحلیل ارائه دهد.در نهایت، هوش مصنوعی در مورد هوشمندتر کردن نرم‌افزار برای تعاملات سفارشی کاربر و حل مسائل پیچیده است.
انواع فناوری‌های هوش مصنوعی کدامند؟
برنامه‌ها و فناوری‌های هوش مصنوعی در چند سال اخیر به طور تصاعدی افزایش یافته‌اند. در زیر چند نمونه از فناوری‌های رایج هوش مصنوعی که ممکن است با آنها روبرو شده باشید آورده شده است.
- تولید تصویر
- تولید متن
- تولید و تشخیص گفتار
- هوش مصنوعی چندوجهی
تاریخچه هوش مصنوعی
آلن تورینگ در مقاله خود در سال ۱۹۵۰ با عنوان «ماشین‌های محاسباتی و هوش»، این موضوع را بررسی کرد که آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند یا خیر. تورینگ در این مقاله برای اولین بار اصطلاح هوش مصنوعی را ابداع کرد و آن را به عنوان یک مفهوم نظری و فلسفی ارائه داد. با این حال، هوش مصنوعی، آنگونه که امروز می‌شناسیم، نتیجه تلاش جمعی بسیاری از دانشمندان و مهندسان در طول چندین دهه است.
- ۱۹۴۰-۱۹۸۰
- ۱۹۸۰-۲۰۰۶
- ۲۰۰۷-حال
۱۹۴۰-۱۹۸۰
در سال ۱۹۴۳، وارن مک‌کالک و والتر پیتس مدلی از نورون‌های مصنوعی را پیشنهاد کردند و پایه‌ای برای شبکه‌های عصبی، فناوری اصلی در هوش مصنوعی، گذاشتند.
به سرعت پس از آن، در سال ۱۹۵۰، آلن تورینگ مقاله «ماشین‌های محاسباتی و هوش» را منتشر کرد و مفهوم آزمون تورینگ را برای ارزیابی هوش ماشین معرفی کرد.
این امر منجر به ساخت اولین ماشین شبکه عصبی توسط دانشجویان فارغ‌التحصیل ماروین مینسکی و دین ادموندز به نام SNARC شد، فرانک روزنبلات پرسپترون را که یکی از اولین مدل‌های شبکه عصبی است توسعه داد و جوزف وایزنباوم ELIZA را ایجاد کرد، یکی از اولین چت‌بات‌ها برای شبیه‌سازی یک روان‌درمانگر راجری بین سال‌های ۱۹۵۱ تا ۱۹۶۹.
از سال ۱۹۶۹ تا ۱۹۷۹ ماروین مینسکی محدودیت‌های شبکه‌های عصبی را نشان داد که باعث کاهش موقت در تحقیقات شبکه عصبی شد. اولین «زمستان هوش مصنوعی» به دلیل کاهش بودجه و محدودیت‌های سخت‌افزاری و محاسباتی رخ داد.
هوش مصنوعی در آینده
فناوری‌های فعلی هوش مصنوعی همگی در مجموعه‌ای از پارامترهای از پیش تعیین شده عمل می‌کنند. به عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی آموزش دیده در تشخیص و تولید تصویر نمی‌توانند وب‌سایت بسازند.
هوش مصنوعی عمومی (AGI) شاخه‌ای از تحقیقات نظری هوش مصنوعی است که تلاش می‌کند نرم‌افزاری با هوش شبیه به انسان و توانایی خودآموزی ایجاد کند. هدف این است که نرم‌افزار وظایفی را انجام دهد که لزوماً برای آنها آموزش یا توسعه داده نشده است.
AGI یک تلاش نظری برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی با خودکنترلی مستقل، خودفهمی منطقی و توانایی یادگیری مهارت‌های جدید است. می‌تواند مسائل پیچیده را در تنظیمات و زمینه‌هایی که در زمان ایجاد آن آموزش داده نشده بود، حل کند. AGI با توانایی‌های انسانی همچنان یک مفهوم نظری و هدف تحقیقاتی است. این یکی از احتمالات آینده هوش مصنوعی است.
امروزه چگونه از هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟
امروزه هوش مصنوعی در همه جا وجود دارد و در پشت صحنه برای تقویت برنامه‌های مورد علاقه شما کار می‌کند.
- توصیه محتوا
- تجربه‌های خرید شخصی‌شده
- مراقبت‌های بهداشتی
- پیش‌بینی
- مدیریت ترافیک
نمونه‌های هوش مصنوعی برای تجارت
هوش مصنوعی طیف گسترده‌ای از کاربردها را دارد. در حالی که این یک لیست جامع نیست، در اینجا نمونه‌هایی آورده شده است که موارد استفاده متنوع هوش مصنوعی را برای سازمان‌ها برجسته می‌کند.
- چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند
- پردازش هوشمند اسناد
- نظارت بر عملکرد برنامه
- نگهداری پیش‌بینی‌کننده
- تحقیقات پزشکی
چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند
چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند مجهز به هوش مصنوعی در مکالمات پیچیده‌تر و شبیه به انسان شرکت می‌کنند. آنها می‌توانند زمینه را درک کنند و پاسخ‌های منسجمی برای زبان طبیعی پیچیده و پرسش‌های مشتری ایجاد کنند. آنها در پشتیبانی مشتری، کمک مجازی و تولید محتوا برای ارائه تعاملات شخصی‌شده برتری دارند. قابلیت یادگیری مداوم این مدل‌ها به آنها اجازه می‌دهد تا عملکرد خود را با گذشت زمان تطبیق داده و بهبود بخشند و تجربه و کارایی کاربر را افزایش دهند.
به عنوان مثال، Deriv، یکی از بزرگترین کارگزاران آنلاین جهان، با چالش‌هایی در دسترسی به حجم وسیعی از داده‌ها که در پلتفرم‌های مختلف توزیع شده بود، روبرو بود. این شرکت یک دستیار مجهز به هوش مصنوعی را برای بازیابی و پردازش داده‌ها از منابع متعدد در سراسر پشتیبانی مشتری، بازاریابی و استخدام پیاده‌سازی کرد. با هوش مصنوعی، Deriv زمان صرف شده برای جذب نیروهای جدید را ۴۵ درصد کاهش داد و زمان انجام وظایف استخدام را ۵۰ درصد به حداقل رساند.
مزایای هوش مصنوعی برای تجارت
سازمان شما می‌تواند قابلیت‌های هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری، بهبود تجربیات مشتری و تسریع نوآوری ادغام کند.
- خودکارسازی هوشمندانه
- افزایش بهره‌وری
- حل مسائل پیچیده
- ایجاد تجربیات جدید برای مشتری
تفاوت بین یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (AI) یک اصطلاح کلی برای استراتژی‌ها و تکنیک‌های مختلف برای شبیه‌تر کردن ماشین‌ها به انسان است. این شامل همه چیز از خودروهای خودران گرفته تا جاروبرقی‌های رباتیک و دستیارهای هوشمندی مانند الکسا می‌شود. در حالی که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق زیر مجموعه هوش مصنوعی قرار می‌گیرند، همه فعالیت‌های هوش مصنوعی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیستند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی مولد قابلیت‌های خلاقانه شبیه به انسان را نشان می‌دهد و شکل بسیار پیشرفته‌ای از یادگیری عمیق است.
- یادگیری ماشین
- یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
در حالی که ممکن است اصطلاحات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به صورت مترادف در بسیاری از جاها ببینید، یادگیری ماشین از نظر فنی یکی از شاخه‌های متعدد هوش مصنوعی است. این علم توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای مرتبط کردن داده‌ها است. سیستم‌های کامپیوتری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پردازش مقادیر زیادی از داده‌های تاریخی و شناسایی الگوهای داده استفاده می‌کنند. در زمینه فعلی، یادگیری ماشین به مجموعه‌ای از تکنیک‌های آماری به نام مدل‌های یادگیری ماشین اشاره دارد که می‌توانید به طور مستقل یا برای پشتیبانی از سایر تکنیک‌های پیچیده‌تر هوش مصنوعی از آنها استفاده کنید.
هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟
سیستم‌های هوش مصنوعی از طیف وسیعی از فناوری‌ها برای کار استفاده می‌کنند. ویژگی‌ها متفاوت است، اما اصول اصلی یکسان باقی می‌مانند: آنها همه انواع داده‌ها مانند متن، تصاویر، فیلم‌ها و صدا را به نمایش‌های عددی تبدیل می‌کنند و به صورت ریاضی الگوها و روابط بین آنها را شناسایی می‌کنند. از این رو، فناوری‌های هوش مصنوعی نیاز به آموزش دارند – آنها در معرض حجم زیادی از مجموعه داده‌های موجود قرار می‌گیرند تا «یاد بگیرند» – مشابه یادگیری انسان از آرشیوهای دانش موجود. برخی از فناوری‌هایی که باعث کارکرد هوش مصنوعی می‌شوند در زیر آورده شده است.
- شبکه‌های عصبی
- پردازش زبان طبیعی
- بینایی کامپیوتر
- تشخیص گفتار
- هوش مصنوعی مولد
شبکه‌های عصبی
شبکه‌های عصبی مصنوعی هسته فناوری‌های هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند. آنها پردازشی را که در مغز انسان اتفاق می‌افتد منعکس می‌کنند. مغز حاوی میلیون‌ها نورون است که اطلاعات را پردازش و تجزیه و تحلیل می‌کنند. یک شبکه عصبی مصنوعی از نورون‌های مصنوعی استفاده می‌کند که اطلاعات را با هم پردازش می‌کنند. هر نورون مصنوعی یا گره از محاسبات ریاضی برای پردازش اطلاعات و حل مسائل پیچیده استفاده می‌کند.
درباره شبکه‌های عصبی بخوانید »
اجزای اصلی معماری برنامه هوش مصنوعی چیست؟
معماری هوش مصنوعی از سه لایه اصلی تشکیل شده است. همه لایه‌ها روی زیرساخت فناوری اطلاعات اجرا می‌شوند و منابع محاسباتی و حافظه لازم را برای هوش مصنوعی فراهم می‌کنند.
- لایه ۱: لایه داده
- لایه ۲: لایه مدل
- لایه ۳: لایه برنامه
گزینه‌های آموزش هوش مصنوعی برای مبتدیان
آموزش هوش مصنوعی معمولاً با اصول اولیه برنامه‌نویسی و علوم کامپیوتر شروع می‌شود. شما باید زبان‌هایی مانند پایتون را به همراه ریاضیات، آمار و جبر خطی یاد بگیرید.
سپس می‌توانید به آموزش تخصصی‌تر بروید. برای کسب درک عمیق‌تر و تجربه عملی، مدرک کارشناسی ارشد در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا علم داده را دنبال کنید. این برنامه‌ها معمولاً شامل موضوعاتی مانند شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر به صورت عمیق است.
با این حال، آموزش رسمی تنها راه نیست. می‌توانید از دوره‌های آنلاین برای یادگیری با سرعت خود و تسلط بر مهارت‌های خاص استفاده کنید. به عنوان مثال، آموزش هوش مصنوعی مولد در AWS شامل گواهینامه‌هایی توسط متخصصان AWS در موضوعاتی مانند موارد زیر است:
- مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
- هوش مصنوعی مولد برای مدیران
- اصول هوش مصنوعی مولد برای تجارت
چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی چیست؟
چندین چالش پیاده‌سازی و استفاده از هوش مصنوعی را پیچیده می‌کند. موانع زیر برخی از رایج‌ترین چالش‌ها هستند.
- حکمرانی هوش مصنوعی
- هوش مصنوعی مسئولانه
- محدودیت‌های داده
- مشکلات فنی
حکمرانی هوش مصنوعی
سیاست‌های حکمرانی داده باید از محدودیت‌های قانونی و قوانین حفظ حریم خصوصی پیروی کند. برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی، باید کیفیت، حریم خصوصی و امنیت داده را مدیریت کنید. شما مسئول داده‌های مشتری و حفاظت از حریم خصوصی هستید. برای مدیریت امنیت داده، سازمان شما باید درک کند که مدل‌های هوش مصنوعی چگونه از داده‌های مشتری در هر لایه استفاده می‌کنند و با آنها تعامل دارند.
