هوش مصنوعی چیست؟ هر آنچیزی که باید در مورد هوش مصنوعی بدانید

هوش مصنوعی فراتر از یک فناوری

هوش مصنوعی چیزی بیش از یک فناوری است. شما احتمالا فیلم‌های متعددی در مورد آن دیده‌اید، در مورد خطرات آن شنیده‌اید و حتی شاید گاهی نسبت به آن احساس ترس کرده‌اید. چون یکی از مهمترین فناوری‌های جهان است. تلاقی این فناوری با دنیای فلسفه بسیار زیباست، زیرا سؤالات اساسی در مورد ماهیت و جیستی هوش، معنای آگاهی و معنای انسان بودن را به وجود می‌آورد. در این مقاله تمرکزمان را بیشتر بر روی جنبه‌های فناورانه هوش مصنوعی می‌گذاریم و پاسخ دادن به سوالات فلسفی را به فلاسفه واگذار می‌کنیم. اگر می‌خواهید به صورت کامل با فناوری هوش مصنوعی آشنا شوید این مقاله را تا انتها بخوانید.

هوش چیست؟

شاید بهتر باشد قبل از این که به موضوع هوش منصوعی بپردازیم، ابتدا مفهوم هوش را بررسی کنیم. اصلا خود هوش چیست که حالا انسان که خودش هوش دارد تلاش می‌کند یک نسخه مصنوعی از آن را بسازد؟

هوش توانایی یادگیری، درک و تصمیم گیری است. در جهان طبیعت، حیوانات از هوش خود برای یافتن غذا، دوری از خطر و تعامل با یکدیگر استفاده می کنند. به عنوان مثال، پرندگان می‌دانند که چگونه لانه بسازند، یا مثلاً سگ‌ها را می‌توان آموزش داد تا کارهایی را برای ما انجام دهند. یا مثلا می‌گوییم دلفین ها باهوش هستند یا از این که میمون‌ها می‌توانند با برخی ابزارها کار کنند شگفت زده می‌شویم. این تقریبا چیزی است که به آن می‌توانیم هوش بگوییم.

این نوع هوش در طول زمان برای کمک به موجودات زنده برای زنده ماندن و رشد در محیط خود توسعه یافته است. هوش انسانی نوع خاصی از هوش طبیعی است. این به ما امکان می دهد عمیقاً فکر کنیم، مسائل پیچیده را حل کنیم و چیزهای جدیدی خلق کنیم. ما از هوش خود برای یادگیری زبان، ساخت ابزار و … استفاده می‌کنیم.

هوش مصنوعی چه چیزی دارد که هوش انسانی ندارد؟

هوش انسانی فوق العاده است. اما با وجود قابلیت‌های باورنکردنی هوش انسانی، محدودیت‌هایی هم دارد که ما را  قلقلک می‌دهد که به سمت توسعه هوش مصنوعی حرکت کنیم. هوش انسان توسط عوامل بیولوژیکی محدود می‌شود، مانند نیاز به خواب و محدودیت حافظه و سرعت پردازش. از سمتی، انسان‌ها می توانند مغرضانه باشند، مرتکب خطا شوند و با دانش و تجربیات فردی خود محدود شوند.

هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت پردازش کند، خستگی‌ناپذیر کار کند و به تصمیم‌گیری های عینی‌تر کمک کند. با ایجاد هوش مصنوعی، هدف ما غلبه بر این محدودیت ها، افزایش توانایی خود برای حل مشکلات پیچیده، بهبود کارایی و کشف مرزهای جدید در علم و فناوری است.

اگر بخواهیم ساده‌تر بحث کنیم، هوش انسانی بسیار قوی است اما اگر همین الان از شما بپرسم حاصل حاصل ضرب ۸۴۹۳ در ۸۱۳ چند است احتمالا چند ثانیه‌ای باید دست به قلم شوید و حساب کتاب کنید. اما ماشین حساب این را در کمتر از ثانیه به شما می‌گوید. ماشین حساب باهوش تر از انسان نیست، اما در ضرب و تقسیم سریع‌تر است. یا مثلا شما می‌توانید شماره تلفن چند نفر را حفظ کنید؟ اما موبایل شما به راحتی می‌تواند هزاران شماره را در خود داشته باشد. با هوش تر نیستند. اما کمی بهتر عمل می‌کنند.

بشر به دنبال این بوده است که این ماشین‌های کمی باهوش تر ( مثلا همین ماشین حساب یا کامپیوتر) را چقدر می‌تواند شبیه انسان کند؟ همین موضوع زمینه ساز تلاش‌هایی در دل تاریخ بوده است که ما را حالا به عصر هوش مصنوعی رسانده است.

هوش مصنوعی چیست؟

چیستی هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence همیشه موضوع مورد بحث بسیاری از محققین و فعالان این حوزه بوده است. هنوز‌هم در برخی گفتگو‌ها در مورد وقتی بحث به اینجا می‌رسد جنجالی می‌شود، پیشنهاد می‌کنم گفتگوی ایلان ماسک و جک ما در مورد این فناوری و توانایی‌هایش ببینید، حتی آن‌ها هم دقیقا نمی‌دانند این فناوری دقیقا چیست.

تعاریف هوش مصنوعی

تعاریف هوش مصنوعی در طول زمان تکامل یافته است و منعکس کننده دیدگاه های مختلف محققان و متخصصین در این حوزه است. یک مطالعه پژوهشی جامع نشان می‌دهد که هوش مصنوعی را می‌توان به‌عنوان شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها، به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری، شامل یادگیری، استدلال و اصلاح خود تعریف کرد.

شرکت IBM هوش مصنوعی را فناوری‌ای معرفی می‌کند که رایانه ها و ماشین‌ها برای تقلید از توانایی های حل مسئله و تصمیم گیری ذهن انسان استفاده می‌کند. یا بنا به تعریف شرکت مایکروسافت، هوش مصنوعی توانایی یک سیستم کامپیوتری برای تقلید از عملکردهای شناختی انسان مانند یادگیری و حل مسئله است. با این فناوری، یک سیستم کامپیوتری از ریاضیات و منطق برای شبیه‌سازی استدلالی استفاده می‌کند که انسان برای یادگیری از اطلاعات جدید و تصمیم گیری استفاده می‌کند.

کمیسیون اروپا به سیستم‌هایی که با تجزیه و تحلیل محیط خود و انجام اقداماتی، با درجاتی از خودمختاری، برای دستیابی به اهداف خاص، رفتار هوشمندانه را نشان می‌دهند، هوش مصنوعی می‌گوید.

تاریخچه‌ای کوتاه از فناوری هوش مصنوعی

ظهور Chat GPT و سرویس‌های دیگری نظیر Claude یا Gemini و … توجه بسیاری از مردم را به فناوری هوش مصنوعی جلب کرد. اما این فناوری تاریخچه‌‌ی بسیار جذابی دارد

از دوران باستان همیشه بشر به ساخت موجودی هوشمند فکر می‌کرده است. افسانه‌های یونانی و آثار هومر شخصیت‌هایی را نشان می‌دهد که به دنبال ساخت موجوداتی هستند که به آن‌ها خدمت می‌کنند و در دل خود درک و فهم دارند. اما همه این‌ها در واقع رویاهای انسان است.

نقطه آغاز این فناوری را می‌توان در تلاش‌های آلن تورینگ و تست معروف تورینگ در نظر گرفت. آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ مقاله ماشین‌های محاسباتی و هوش را منتشر کرد. او در این مقاله به ایده‌ای پرداخت که زیربنای مفهوم هوشمندی ماشین‌ها را شکل داد. در واقع اگر یک ماشین بتواند به گونه‌ای رفتار کند که نتوان تشخیص داد که ماشین است، پس هوشمند است.

در سال ۱۹۵۶ جان مکارتی و همکارانش کنفرانسی را سازماندهی کردند که منجر شد این فناوری به عنوان یک رشته دانشگاهی متولد شود. در همین سال‌ها اولین برنامه‌ها و روش‌های هوش مصنوعی نظیر استدلال خودکار به وجود آمد.

دهه ۶۰ و ۷۰  میلادی دوران طلایی هوش مصنوعی در تاریخ است. ربات شیکی و سیستم خبره MYCIN از دستاورد‌های این دوره است که توجه محققان و صنایع و سیاستمداران را به این فناوری جلب کرد. اما تاریخ همیشه به یک شکل جلو نرفت، در سال‌های بعد دو زمستان هوش مصنوعی نشان دهنده دورانی از ناامیدی در این حوزه است اما این زمستان ها هم با توسعه الگوریتم‌های حرفه‌ای تر کم کم به بهار تبدیل شدند.

قدرت گیری هوش مصنوعی پس از قرن ۲۱ ام هم به دلیل توسعه الگوریتم‌‌های بهتر و مهمتر از آن به خاطر ظهور سخت افزارهای پیشرفته‌ای بود که بکارگیری آن الگوریتم‌ها را امکان پذیر می‌کرد. اگر می‌خواهید با سخت‌افزارهای مورد نیاز هوش مصنوعی آشنا شوید این مقاله را مطالعه کنید.

با وجود این که هوش مصنوعی در میان صنایع مختلف و متخصصین یک موضوع جذابی بود، اما ظهور Chat GPT شور جدیدی در دنیا ایجاد کرد.

همانطور که در تصویر بالا می‌بینید، جستجوی عبارت «هوش مصنوعی» از سال ۲۰۲۳ و به صورت انفجاری رشد کرده است.

برای مطالعه کامل تاریخچه هوش مصنوعی اینجا کلیک کنید.

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را کمی قبل تعریف کردیم، همانطور که دیدید طیف وسیعی از هوش مصنوعی می‌توانیم داشته باشیم. زیرا هوش می‌تواند گستره وسیعی را شامل شود.

هوش مصنوعی باریک یا ضعیف

هوش مصنوعی باریک یا  Artificial Narrow  Intelligence، به سیستم‌هایی اشاره دارد که برای انجام وظایف خاص یا حل مشکلات خاص به وجود آمده‌اند. این سیستم‌های هوش مصنوعی آگاه یا خودآگاه نیستند. آنها در یک محدوده محدود عمل می کنند. واقعیت این است که همه هوش مصنوعی‌هایی که تا به الان داریم در این دسته قرار می‌گیرند. حتی Chat GPT که اینقدر در جهان سروصدا کرد.

 هوش مصنوعی عمومی یا جنرال

هوش مصنوعی عمومی یا Artificial General Intelligence، به ماشین‌هایی اطلاق می‌شود که دارای توانایی درک، یادگیری و به کارگیری دانش در طیف وسیعی از وظایف در سطحی قابل مقایسه با هوش انسانی هستند. برخلاف هوش مصنوعی باریک، هوش مصنوعی عمومی توانایی این را دارد که بدون دخالت انسان با موقعیت‌های مختلف سازگار شود. در حال حاضر، این سطح از هوشمندی به صورت تئوری باقی مانده و هنوز به آن دست نیافته‌ایم. در این سطح هدف ایجاد سیستم‌هایی است که می‌توانند مانند یک انسان در هر موقعیتی فکر کنند، استدلال کنند و مشکل را حل کنند. در واقع به طریقی می‌توان گفت این هوش مصنوعی انسان گونه است و با انسان برابری می‌کند.

ابرهوش مصنوعی

ابر هوش مصنوعی یا Artificil Supper Intelligence به هوشی گفته می‌شود که در همه جنبه‌ها از جمله خلاقیت، حل مسئله و درک عاطفی از هوش انسانی بهتر عمل می‌کند. این نوع هوش مصنوعی در هر زمینه‌ای، از تحقیقات علمی گرفته تا مهارت‌های اجتماعی، بهتر از بهترین ذهن های انسان عمل می‌کند. در حالی که هنوز یک مفهوم نظری است، ایده ابر هوش مصنوعی نگرانی‌های اخلاقی و ایمنی مهمی را ایجاد می‌کند. این نوع هوش مصنوعی همان هوش مصنوعی‌ای است که در فیلم‌های علمی و تخیلی می‌بینیم و همیشه در مورد آن نگران هستیم که بر ما مسلط شوند.

امروزه تمامی سرویس‌های هوش مصنوعی در محدوده هوش مصنوعی باریک یا ضعیف قرار می‌گیرند. تفاوت هوش مصنوعی عمومی با هوش مصنوعی باریک این است که هوش مصنوعی عمومی دارای آگاهی و درک است و در طیف وسیعی از کارها می‌تواند در حد انسان عمل کند. شاید هوش مصنوعی بتواند هزاران بار در شطرنج انسان را ببرد اما فقط یک بازی است. یا چت جی پی تی تنها یک چت بات است هرچند که بسیار قدرتمند باشد. اما هیچکدام تا به حال به انسان نزدیک نشده اند. این که آیا هوش مصنوعی روزی به انسان می رسد یا حتی فراتر، به سطح ابرهوش می‌رسد موضوعی است که هنوز پاسخی برای آن نداریم.

زیرشاخه‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی تنها یک فناوری نیست. واقعیت این است که مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و فناوری‌ها هستند که ما به همه آن‌ها هوش مصنوعی می‌گوییم. در این بخش به معرفی مهمترین و شناخته‌شده‌ترین زیرشاخه‌های فناوری هوش مصنوعی می‌پردازیم. احتمالا شما این اطلاحات و تکنیک‌ها را بسیار شنیده‌اید.

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین (Machine Learnin) یکی از مهمترین شاخه‌‌های حوزه هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی متمرکز است که از داده‌ها یاد می‌گیرند و می‌توانند به مرور زمان بهتر شوند. به زبان ساده، در یادگیری ماشین، حجم زیادی از داده‌ها به الگوریتم داده می‌شود و سپس الگوریتم می‌تواند برای داده‌های جدید خروجی را حس بزند. (برای آشنایی کامل و جامع با یادگیری ماشین و انواع آن این مقاله را مطالعه کنید)

یادگیری ماشین انواع مختلفی دارد:

•  یادگیری تحت نظارت حالتی است که در آن الگوریتم‌ها از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای پیش‌بینی نتایج یاد می‌گیرند.
• یادگیری بدون نظارت، حالتی است که الگوها را در داده های بدون برچسب شناسایی می کند.
• یادگیری تقویتی، که در آن الگوریتم ها از طریق آزمون و خطا از طریق تعامل با یک محیط یاد می گیرند.

یادگیری ماشین کاربردهای بسیاری در دنیای امروز دارد. در واقع در بسیاری از مواقع کلمه یادگیری ماشین در کنار هوش مصنوعی می‌آید که نشان دهنده اهمیت و توانمندی آن است اما باید توجه داشت که یادگیری ماشین بخشی از فناوری هوش مصنوعی است.

یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که بر آموزش شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد برای یادگیری نمایش داده‌ها متمرکز است. در کارهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، و تصمیم‌گیری مستقل با کشف خودکار الگوهای پیچیده از مجموعه داده‌های بزرگ برتری دارد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) سیستم‌های محاسباتی هستند که از ساختار عصبی مغز انسان الهام گرفته‌اند. آنها شامل گره‌های به هم پیوسته یا نورون هایی هستند که در لایه هایی مرتب شده‌اند که داده‌های ورودی را برای تولید خروجی پردازش می کنند.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) که به اختصار NLP نیز خوانده می‌شود، بر توانایی رایانه‌ها برای درک و تعامل با زبان انسان متمرکز است. این شامل وظایفی مانند تشخیص گفتار، ترجمه زبان و تجزیه و تحلیل احساسات است. الگوریتم‌های NLP از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده‌های متنی، استخراج معنا، و تولید پاسخ‌ها، تقویت برنامه‌های کاربردی مانند دستیاران مجازی، برنامه‌های ترجمه زبان و ابزارهای تحلیل احساسات رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند. پیشرفت های پردازش زبان طبیعی نحوه ارتباط و تعامل ما با فناوری را در زندگی روزمره تغییر می دهد.

مقاله پیشنهادی: پردازش زبان طبیعی چیست؟ هرچیزی که باید در مورد NLP بدانید.

به عنوان مثال تصور کنید شما با Chat GPT  با زبان انسانی خود( مثلا فارسی یا انگلیسی و …) صحبت می‌کنید. این موضوع همان پردازش زبان طبیعی است. در حالی که سرویس‌های بسیاری هستند ( مثلا آن‌ها که در رباتیک و … بکار گرفته می‌شوند) که نیازی به زبان انسانی ندارند. پردازش زبان طبیعی موضوعی است که به تعامل هرچه بیشتر انسان و ماشین کمک می‌کند.

بینایی کامپیوتر

بینایی ماشین یا Computer Vision رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات بصری جهان را تفسیر و درک کنند. این شامل وظایفی مانند تشخیص تصویر و ویدئو، تشخیص و ردیابی اشیا و بازسازی صحنه است. با استفاده از تکنیک‌هایی مانند یادگیری عمیق و پردازش تصویر، الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند تصاویر و ویدئوها را تجزیه و تحلیل کنند، داده‌های معنی‌داری را استخراج کنند و بر اساس ورودی بصری تصمیم بگیرند.

کاربردهای بینایی کامپیوتر از سیستم های تشخیص چهره و وسایل نقلیه خودران تا تصویربرداری پزشکی و کنترل کیفیت صنعتی را شامل می شود. پیشرفت‌ها در بینایی کامپیوتری باعث ایجاد نوآوری‌ها در صنایع مختلف شده و ایمنی، کارایی و فرآیندهای تصمیم‌گیری را از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های بصری افزایش می‌دهند.

مقاله پیشنهادی: همه چیز در مورد بینایی ماشین

رباتیک

رباتیک شاخه ای از هوش مصنوعی و مهندسی است که بر طراحی، ساخت و برنامه نویسی ربات ها برای انجام وظایف به صورت مستقل یا نیمه مستقل تمرکز دارد. این اصول مهندسی مکانیک، مهندسی برق و علوم کامپیوتر را برای ایجاد ماشین هایی با قابلیت تعامل با دنیای فیزیکی ترکیب می کند. رباتیک طیف وسیعی از کاربردها از جمله اتوماسیون صنعتی، جراحی پزشکی، اکتشاف فضا و کمک های خانگی را در بر می گیرد. سیستم‌های روباتیک پیشرفته حسگرها، محرک‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینی را برای درک محیط خود، تصمیم‌گیری و اجرای اقدامات یکپارچه می‌کنند. رباتیک به پیشرفت خود ادامه می دهد و با بهبود کارایی، ایمنی و قابلیت ها در وظایفی که به طور سنتی توسط انسان انجام می شود، صنایع را متحول می کند.

سیستم‌های خبره

سیستم‌های خبره یا Expert Systems شاخه‌ای هستند که از توانایی‌های تصمیم گیری یک متخصص انسانی در یک حوزه خاص تقلید می‌کنند. این سیستم‌ها از تکنیک‌های بازنمایی دانش برای جمع‌آوری و ذخیره دانش و قوانین خبره استفاده می‌کنند که سپس برای حل مشکلات پیچیده و ارائه توصیه‌ها به کار می‌روند. سیستم‌های خبره معمولاً شامل یک پایگاه دانش، مجموعه‌ای از قوانین یا الگوریتم‌ها برای تصمیم‌گیری و یک موتور استنتاج هستند که قوانین را در پایگاه دانش اعمال می‌کنند.

سیستم‌های خبره در حوزه هایی که تخصص بسیار مهم است، مانند تشخیص پزشکی، تجزیه و تحلیل مالی و پشتیبانی فنی، سرآمد هستند. این سیستم ها با استفاده از دانش تخصصی به روشی ساختاریافته، دقت و کارایی تصمیم گیری را افزایش می دهند و آنها را به ابزاری ارزشمند در صنایع مختلف تبدیل می کنند.

منطق فازی

منطق فازی نوعی شاخه‌ای است که به جای پاسخ‌های سیاه یا سفید، عدم قطعیت را کنترل می‌کند. در شرایطی استفاده می‌شود که اطلاعات مبهم یا ناقص است، مانند دستگاه‌هایی که تنظیمات را بر اساس ورودی‌های مبهم تنظیم می‌کنند. منطق فازی به رایانه‌ها کمک می‌کند تا با استفاده از مجموعه‌های فازی و متغیرهای زبانی برای تصمیم‌گیری، استدلال انسان‌مانند را تقلید کنند.

همانطور که گفته شد، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و همه زیرمجموعه‌های آن‌ در کنار هم هوش مصنوعی نامیده می‌شوند. در این بخش تنها برخی از مهمترین تکنیک‌ها و زیرشاخه‌ها بیان شد. هرکدام از این زیرشاخه‌ها که به صورت خلاصه بیان شد، دنیایی از تکینیک‌ها و الگوریتم‌‌ها هستند.

هوش مصنوعی مولد یا Generative AI چیست؟

هوش مصنوعی مولد، که این روز‌ها زیاد آن را می‌شنویم،  به دسته‌ای از تکنیک‌ها و مدل‌هایی اشاره دارد که برای تولید محتوای جدید از جنس متن، تصویر، صدا و ویدئو است. در واقع ابزارهای ساخت تصویر و ابزارهای ساخت ویدئو و یا چت‌بات‌های مختلف همگی در دسته Generative AI قرار می‌گیرند.

تفاوت هوش مصنوعی با دیتا ساینس چیست؟

همانطور که گفتیم،هوش مصنوعی بر ایجاد سیستم‌هایی تمرکز دارد که وظایفی را انجام می‌دهند که به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تشخیص گفتار و تصمیم‌گیری. از تکنیک هایی مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای یادگیری از داده‌ها و تطبیق در طول زمان استفاده می‌کند. از سوی دیگر، علم داده شامل تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های پیچیده برای استخراج بینش است. این آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر را برای درک الگوها و اطلاع رسانی در تصمیم گیری ترکیب می‌کند. در حالی که هوش مصنوعی ابزاری است که در علم داده برای ساختن سیستم‌های هوشمند استفاده می‌شود، علم داده طیف وسیع‌تری از فعالیت‌ها، از جمله پاکسازی داده‌ها، تجسم و تجزیه و تحلیل آماری را در بر می‌گیرد.

کاربردهای هوش مصنوعی چیست؟

اثرگذاری این فناوری به اندازه‌ای است که بسیاری آن را حتی مهمتر از اختراع برق می‌دانند. آمارها نشان می‌دهد که همه صنایع، حتی آن‌هایی که هیچ ارتباطی با کامپیوتر ندارند نیز با این فناوری متحول می‌شوند. در ادامه برخی از مهمترین کاربردهای این فناوری را در صنایع مختلف بررسی می‌کنیم.

 صنعت و معدن

حوزه معدن، نفت و گاز، صنعت، کارخانهجات تولیدی و … همه و همه با فناوری هوش مصنوعی متحول خواهند شد. از کشف معادن جدید با این فناوری تا ماشین آلات خودران صنعتی تا دیسپاچینگ هوشمند از کاربردهای این فناوری است. تشخیص عیوب و کنترل کیفیت هوشمند، نگهداری و تعمیرات پیشگویانه و … تنها برخی از کاربردهای این فناوری در سطح معادن و کارخانجات است. این فناوری می‌تواند چهره کارخانجات و صنعت جهان را دگرگون کند.

صنعت سلامت و بهداشت

هوش مصنوعی برای بهبود مراقبت از بیمار و ساده سازی فرآیندهای اداری استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های پزشکی را برای پیش‌بینی شیوع بیماری، تشخیص شرایط از روی تصاویر پزشکی و شخصی‌سازی برنامه‌های درمانی تجزیه و تحلیل کنند. چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی و دستیاران سلامت مجازی به بیماران مشاوره پزشکی و پشتیبانی فوری ارائه می کنند. تشخیص بیماری ها از روی تصاویر، ساخت دارو‌ها و … همچی با این فناوری ساده می‌شود. برای آشنایی بیشتر با کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت سلامت و درمان اینجا کلیک کنید.

صنعت مالی و بانکی

این فناوری با  کشف تقلب، خودکارسازی معاملات و بهبود خدمات مشتری، بخش مالی را متحول می کند. مدل‌های یادگیری ماشینی داده‌های تراکنش را برای شناسایی فعالیت‌های تقلبی تجزیه و تحلیل می‌کنند، در حالی که سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی معاملات را با سرعت بالا بر اساس روند بازار انجام می‌دهند. چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی پشتیبانی فوری و مشاوره مالی را به مشتریان ارائه می دهند.

صنعت خودرو

نه تنها کارخانجات خودرو سازی با کاربردهایی نظیر اتوماسیون، رباتیک، نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه و … می‌توانند متحول شوند. بلکه می‌توانند محصولات جدیدی که دنیای امروز ما را دگرگون کرده‌اند، یعنی خودروهای خودران را نیز ارائه کنند.

زنجیره تامین و لجستیک

این فناوری با بهینه سازی مسیریابی، مدیریت موجودی و پیش بینی تقاضا، لجستیک و مدیریت زنجیره تامین را بهبود می بخشد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌ها را برای پیش‌بینی نوسانات تقاضا، ساده‌سازی عملیات انبار و بهینه‌سازی مسیرهای تحویل، کاهش هزینه‌ها و بهبود کارایی تجزیه و تحلیل می‌کنند. برای آشنایی کامل با کاربردهای هوش مصنوعی در زنجیره‌ تامین اینجا کلیک کنید.

کشاورزی

فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی مدیریت محصول و پیش بینی عملکرد را بهبود می بخشد. کشاورزی دقیق از این فناوری برای تجزیه و تحلیل سلامت خاک، شرایط آب و هوایی و … استفاده می‌کند و به کشاورزان اجازه می‌دهد تا در مورد کاشت، آبیاری و کوددهی تصمیمات آگاهانه بگیرند. پهپادها و روبات‌های مجهز به هوش مصنوعی به نظارت بر مزارع و کارهای خودکار مانند کاشت و برداشت کمک می‌کنند.

مارکتینگ و بازاریابی

هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند مارکتینگ را بسیار دقیق‌تر و هدفمند‌تر کند. این فناوری به شما کمک می‌کند بخش‌بندی مشتریان را با دقت بیشتری انجام دهید و فرآیند‌های بازاریابی را برای هر مشتری به صورت شخصی سازی شده انجام دهید. همچنین با استفاده از پردازش زبان طبیعی و چت‌بات‌های هوشمند، می‌توانید خدمات جذابی را برای مشتریان خود ارائه کنید.

با استفاده از فناوری هوش مصنوعی شما می‌توانید نیازهای آینده مشتریانتان را شناسایی کنید و برای آن‌ها برنامه‌ریزی کنید. شبکه‌های اجتماعی را آنالیز کنید و بفهمید که مشتریان شما در مورد شما چه نظری دارند و حتی تمام مراحل کانتنت مارکتینگ را با هوش مصنوعی انجام دهید. برای آشنایی جامع با کاربردهای هوش مصنوعی در مارکتینگ و بازاریابی اینجا کلیک کنید.

زبان‌های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی با تکیه بر دانش برنامه‌نویسی تا اینجا آمده است. بسیاری از افرادی که به این حوزه علاقه‌دارند باید با این زبان‌ها کار کنند. مهمترین زبان‌های برنامه نوسی برای این هدف عبارتند از:

• Python: پایتون پرکاربردترین زبان هوش مصنوعی است که به دلیل سادگی و کتابخانه های گسترده ای مانند TensorFlow، Keras و PyTorch که برای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق ضروری هستند بسیار محبوب است.
• R:  زبان برنامه نویسی R برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده‌ها محبوب است، و آن را تبدیل به یک مورد برای علم داده و تحقیقات می کند.
• Java:  جاوا که به خاطر قابلیت حمل و کارایی اش شناخته شده است، در برنامه های کاربردی در مقیاس بزرگ و پروژه‌های سطح سازمانی استفاده می شود.
• C++: برای کارایی بالا در پروژه هایی که به پردازش کارآمد نیاز دارند، مانند توسعه بازی و سیستم های بلادرنگ، بسیار مناسب است.

برای آشنایی کامل با تمام زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی اینجا کلیک کنید

چرا هوش مصنوعی برای کشور‌ها تا این حد مهم است؟

واقعیت این است که هوش مصنوعی یکی از استراتژیک‌ترین فناوری‌هایِ جهان امروز است، زیرا این پتانسیل را دارد که تقریباً هر جنبه از جامعه و صنعت را متحول کند. این فناوری با ساده کردن و خودکار کردن فرآیند‌ها بهره‌وری را افزایش می‌دهد و به نوآوری در خلق محصولات جدید کمک می‌کند در واقع گویی این فناوری کلید رشد اقتصادی آینده است از همین رو کشور‌ها در حال سرمایه گذاری گسترده بر روی فناوری هوش مصنوعی هستند. آمریکا و چین دو غول اصلی هستند که سالانه سرمایه گذاری‌های بسیاری بر روی این حوزه انجام می‌دهند. سایر کشورها نیز به خوبی درک کرده‌اند که این فناوری کلید اشتغال، کلید رفاه و کلید سلطه جهانی است.

آیا هوش مصنوعی مشاغل را از بین می‌برد؟

هوش مصنوعی هم شغل ایجاد می‌کند و هم از بین می‌برد و به جای حذف کامل، نیروی کار را متحول می‌کند.این فناوری در حالی که کارهای روتین و تکراری را خودکار کند و منجر به جابجایی شغل در برخی بخش‌ها شود، فرصت‌های جدیدی را در توسعه فناوری، تعمیر و نگهداری و سایر زمینه‌های نوظهور ایجاد می‌کند. چالش اصلی این است که اطمینان حاصل شود که کارگران به مهارت‌های لازم برای انطباق با این چشم‌انداز در حال تحول مجهز هستند، زیرا این‌فناوری صنایع و ماهیت کار را تغییر می‌دهد. ایجاد توازن بین اتوماسیون و تخصص انسانی می‌تواند به محیط‌های کاری کارآمدتر و نوآورانه‌تر منجر شود و در نهایت به نفع اقتصاد و جامعه باشد. پس بهتر است از همین امروز به فکر یادگیری مهارت‌هایی باشید که ممکن است در جهان فردا به آن نیاز دارید.

آینده چگونه خواهد بود؟

هوش مصنوعی به قدری قدرتمند است که همگی ما به دنبال یک آینده عجیب و … هستیم. واقعیت این است که هنوز نمیدانیم آیا اینده ما شبیه فیلم‌های سینمایی می‌شود یا خیر اما می‌دانیم که قرار است همه چیز تغییر کند.

مقاله پیشنهادی: ۱۰ فیلم پر طرفدار با موضوع هوش مصنوعی

احتمالا دنیای آینده ما بیش از قبل دیجیتالی خواهد شد و بسیاری از کارهایی که امروز زمان زیادی برای آن می‌گذاریم از بین خواهد رفت. احتمالا خودروهایمان چندان به حرف ما برای رانندگی گوش نخواهند کرد. احتمالا خودشان به ما می‌گویند چه زمانی آن‌ها را به تعمیرگاه ببریم یا حتی خودشان هم از تعمیرکار نوبت می‌گیرند.

کارخانجات آینده بیش از هرچیزی خودکار و متصل خواهند شد، خطوط تولیدی با روبات‌های پیشرفته جای بسیاری از کارگران را خواهند گرفت و در نهایت بیشتر ما به به کار با کامپیوتر یا عوامل هوشمند مشغول خواهیم شد. احتمالا شرکت‌های بزرگ آینده شرکت‌هایی باشند که سرویس‌ها یا سخت افزارهای هوش مصنوعی را می‌فروشند( البته همین حالا هم انویدیا در حال تبدیل شدن به بزرگترین شرکت جهان است). برای تجربه‌ای این اینده باید صبر کنیم.