هوش مصنوعی به عنوان هوش یک ماشین یا رایانه تعریف می شود که آن را قادر می سازد توانایی های انسان را تقلید کند. این مقاله اصول هوش مصنوعی و انواع مختلف هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۲ را توضیح می دهد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی از فناوری‌های متعددی استفاده می‌کند که ماشین‌ها را برای حس کردن، درک، برنامه‌ریزی، عمل و یادگیری با سطوح هوشی شبیه انسان تجهیز می‌کند. اساساً، سیستم‌های هوش مصنوعی محیط‌ها را درک می‌کنند، اشیا را تشخیص می‌دهند، در تصمیم‌گیری مشارکت می‌کنند، مشکلات پیچیده را حل می‌کنند، از تجربیات گذشته درس می‌گیرند و الگوها را تقلید می‌کنند. این توانایی ها برای انجام کارهایی مانند رانندگی ماشین یا تشخیص چهره برای باز کردن قفل صفحه نمایش دستگاه ترکیب می شوند.

چشم انداز هوش مصنوعی در سراسر مجموعه ای از فناوری ها مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و غیره گسترش می یابد. چنین فناوری‌های پیشرفته‌ای به سیستم‌های رایانه‌ای اجازه می‌دهند تا زبان انسان را بفهمند، از مثال‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند.

اگرچه هر فناوری به طور مستقل در حال تکامل است، اما زمانی که در ترکیب با سایر فناوری‌ها، داده‌ها، تجزیه و تحلیل و اتوماسیون به کار می‌رود، می‌تواند کسب‌وکارها را متحول کند و به آنها کمک کند تا به اهداف خود دست یابند، خواه بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین یا افزایش خدمات مشتری باشد.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

برای شروع، یک سیستم هوش مصنوعی ورودی داده ها را به صورت گفتار، متن، تصویر و غیره می پذیرد. سپس سیستم با اعمال قوانین و الگوریتم های مختلف، تفسیر، پیش بینی و عمل بر روی داده های ورودی، داده ها را پردازش می کند. پس از پردازش، سیستم یک نتیجه، یعنی موفقیت یا شکست را در ورودی داده ارائه می دهد. سپس نتیجه از طریق تجزیه و تحلیل، کشف و بازخورد ارزیابی می شود. در نهایت، سیستم از ارزیابی های خود برای تنظیم داده های ورودی، قوانین و الگوریتم ها و نتایج هدف استفاده می کند. این حلقه تا رسیدن به نتیجه مطلوب ادامه می یابد.

اجزای کلیدی هوش مصنوعی

هوش زمینه وسیع تری دارد که نشان دهنده توانایی عمیق تری برای درک محیط اطراف است. با این حال، برای واجد شرایط بودن آن به عنوان AI، تمام اجزای آن باید در ارتباط با یکدیگر کار کنند. بیایید اجزای اصلی هوش مصنوعی را درک کنیم.

اجزای اصلی هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی:

  یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی است که به طور خودکار از مجموعه تجربیات قبلی بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح یاد می‌گیرد و بهبود می‌یابد.

یادگیری عمیق:

زیرمجموعه ای از ML است که با پردازش داده ها با کمک شبکه های عصبی مصنوعی یاد می گیرد.

شبکه‌های عصبی:

شبکه‌های عصبی سیستم‌های کامپیوتری هستند که بر اساس ارتباطات عصبی در مغز انسان مدل‌سازی می‌شوند و یادگیری عمیق را امکان‌پذیر می‌سازند.

محاسبات شناختی:

هدف محاسبات شناختی بازآفرینی فرآیند تفکر انسان در یک مدل کامپیوتری است. به دنبال تقلید و بهبود تعامل بین انسان و ماشین با درک زبان انسان و معنای تصاویر است.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

: NLP ابزاری است که به رایانه ها اجازه می دهد زبان و گفتار انسان را درک، تشخیص، تفسیر و تولید کنند.

بینایی کامپیوتری:

بینایی کامپیوتری از یادگیری عمیق و شناسایی الگو برای تفسیر محتوای تصویر (نمودار، جداول، تصاویر پی‌دی‌اف و فیلم‌ها) استفاده می‌کند

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را می توان به طور کلی به دو دسته تقسیم کرد: هوش مصنوعی بر اساس قابلیت و هوش مصنوعی بر اساس عملکرد. بیایید هر نوع را با جزئیات درک کنیم.

بیایید ابتدا به انواع هوش مصنوعی بر اساس قابلیت نگاه کنیم.

۱٫ هوش مصنوعی باریک

یک هوش مصنوعی هدف گرا است که برای انجام یک کار خاص آموزش دیده است. هوش ماشینی که امروزه در اطراف خود شاهد آن هستیم، نوعی هوش مصنوعی باریک است. نمونه هایی از هوش مصنوعی باریک شامل سیری اپل و ابررایانه واتسون آی بی ام است.

۲٫ هوش مصنوعی عمومی

هوش مصنوعی عمومی یک نسخه هوش مصنوعی است که هر کار فکری را با کارایی شبیه انسان انجام می دهد.در حال حاضر، هوش مصنوعی عمومی هنوز تحت تحقیق است. و تلاش‌هایی برای توسعه ماشین‌هایی انجام می‌شود که قابلیت‌های شناختی را افزایش می‌دهند.

۳٫ Super AI

Super AI نسخه هوش مصنوعی است که از هوش انسان پیشی می گیرد و می تواند هر کاری را بهتر از انسان انجام دهد. قابلیت‌های یک ماشین با هوش مصنوعی فوق‌العاده شامل تفکر، استدلال، حل پازل، قضاوت کردن، یادگیری و برقراری ارتباط به تنهایی است.

۴٫ ماشین های راکتیو

ماشین‌های واکنش‌گرا انواع اولیه هوش مصنوعی هستند که تجربیات یا خاطرات گذشته را برای اقدامات آینده ذخیره نمی‌کنند. چنین سیستم هایی سناریوهای فعلی را به صفر می رسانند و بر اساس بهترین اقدام ممکن به آنها واکنش نشان می دهند. نمونه های محبوب ماشین های واکنشی شامل سیستم آبی عمیق IBM و AlphaGo گوگل است.

۵٫ ماشین های حافظه محدود

ماشین‌های حافظه محدود می‌توانند تجربیات یا داده‌های گذشته را برای مدت کوتاهی ذخیره و استفاده کنند. به عنوان مثال، یک خودروی خودران می تواند سرعت وسایل نقلیه در مجاورت خود، فواصل مربوطه، محدودیت سرعت و سایر اطلاعات مربوطه را برای حرکت در ترافیک ذخیره کند.

۶٫ نظریه ذهن

نظریه ذهن به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که می تواند احساسات و باورهای انسان را درک کند و مانند انسان ها تعامل اجتماعی داشته باشد. این نوع هوش مصنوعی هنوز توسعه نیافته است اما برای آینده در حال رقابت است.

۷٫ هوش مصنوعی خودآگاه

هوش مصنوعی خودآگاه با ماشین های فوق هوشمند با آگاهی، احساسات، عواطف و باورهایشان سر و کار دارد. انتظار می رود چنین سیستم هایی باهوش تر از ذهن انسان باشند و ممکن است در وظایف محوله از ما بهتر عمل کنند. هوش مصنوعی خودآگاه هنوز یک واقعیت دور است، اما تلاش هایی در این راستا انجام می شود.