هوش مصنوعی (AI) چیست

تاریخچه مختصری از تکنولوژی هوش مصنوعی

در ادامه تایم لاینی از شش دهه گذشته درباره چگونگی تکامل هوش مصنوعی از ابتدای پیدایش آمده است.

۱۹۵۶ – جان مک کارتی اصطلاح «هوش مصنوعی» را ابداع کرد و اولین کنفرانس تکنولوژی هوش مصنوعی را برگزار کرد.

• ➢ ۱۹۶۹ – Shakey اولین ربات متحرک همه منظوره ساخته شد که اکنون می‌تواند کارها را با هدف در مقابل فهرستی از دستورالعمل‌ها انجام دهد.
• ➢ ۱۹۹۷ – ابرکامپیوتر Deep Blue طراحی شد و قهرمان جهان شطرنج را در یک مسابقه شکست دهد. این یک نقطه عطف عظیم توسط IBM برای ایجاد این کامپیوتر بزرگ بود.
• ➢ ۲۰۰۲ – اولین جاروبرقی رباتیک موفق تجاری ساخته شد.
• ➢ ۲۰۰۵ – ۲۰۱۹ – سیستم‌های تشخیص گفتار، اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA)، ربات رقصنده، خانه‌های هوشمند و سایر نوآوری‌ها در اختیار ما قرار گرفتند.
• ➢ ۲۰۲۰ – بایدو الگوریتم LinearFold AI را برای تیم‌های پزشکی و علمی در حال توسعه واکسن در مراحل اولیه همه‌گیری COVID-19 منتشر کرد. این الگوریتم می‌تواند توالی RNA ویروس را تنها در ۲۷ ثانیه پیش‌بینی کند که ۱۲۰ برابر سریعتر از روش‌های دیگر است.
  در ادامه انواع مختلف تکنولوژی هوش مصنوعی آورده شده است:

  ۱. سیستم واکنشی صرف

  این ماشین‌ها هیچ حافظه یا داده‌ای برای کار ندارند و فقط در یک زمینه کاری تخصص دارند. به عنوان مثال، در یک بازی شطرنج، ماشین حرکات را مشاهده می‌کند و بهترین تصمیم ممکن را برای برنده شدن می‌گیرد.

  ۲. با حافظه محدود

  این ماشین‌ها داده‌های قبلی را جمع‌آوری کرده و به حافظه خود می‌افزایند. آنها حافظه یا تجربه کافی برای تصمیم گیری صحیح دارند، اما حافظه حداقلی دارند. به عنوان مثال، این دستگاه می‌تواند یک رستوران را براساس داده‌های مکان جمع‌آوری شده، پیشنهاد کند.

  ۳. نظریه ذهن

  این نوع هوش مصنوعی می‌تواند افکار و احساسات را درک کند و همچنین به صورت اجتماعی تعامل داشته باشد. با این حال، ماشینی بر اساس این نوع هنوز ساخته نشده است.

  ۴. خودآگاهی

  ماشین‌های خودآگاه نسل آینده این فناوری‌های جدید هستند. آنها باهوش و آگاه خواهند بود.

  تکنولوژی هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

  به زبان ساده، سیستم‌های تکنولوژی هوش مصنوعی با ادغام الگوریتم‌های پردازشی هوشمند و تکراری کار می‌کنند. این ترکیب به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا از الگوها و ویژگی‌های موجود در داده‌های تجزیه و تحلیل شده، بیاموزد. هر بار که یک سیستم هوش مصنوعی پردازش داده را انجام می‌دهد، عملکرد خود را آزمایش و‌اندازه‌گیری می‌کند و از نتایج جهت افزایش دقت استفاده می‌کند.

  راه‌های پیاده‌سازی تکنولوژی هوش مصنوعی

  بیایید راه‌های زیر را بررسی کنیم که توضیح می‌دهد چگونه می‌توانیم تکنولوژی هوش مصنوعی را پیاده سازی کنیم:

  یادگیری ماشین (Machine Learning)

  این یادگیری ماشینی است که به تکنولوژی هوش مصنوعی توانایی یادگیری را می‌دهد. این کار با استفاده از الگوریتم‌ها برای کشف الگوها و ایجاد بینش از داده‌هایی که در معرض آنها قرار می‌گیرند، انجام می‌شود.

  یادگیری عمیق (Deep Learning)

  یادگیری عمیق که زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است به هوش مصنوعی توانایی تقلید از شبکه عصبی مغز انسان را می‌دهد. می‌تواند الگوها، نویزها و منابع سردرگمی در داده‌ها را معنا کند. بیاید یک مثال را برای درک بهتر موضوع مرور کنیم:

  در اینجا ما انواع مختلف تصاویر را با استفاده از یادگیری عمیق تفکیک کردیم. دستگاهی ویژگی‌های مختلف عکس‌ها را بررسی می‌کند و آنها را با فرآیندی به نام استخراج ویژگی از هم متمایز می‌کند. بر اساس ویژگی‌های هر عکس، دستگاه آنها را به دسته‌های مختلفی مانند منظره، پرتره یا موارد دیگر تفکیک می‌کند.