هوش مصنوعی AI اصطلاحی است که به طراحی و توسعه سیستم‌های کامپیوتری با قابلیت تفکر و یادگیری مشابه انسان اطلاق می‌شود. هدف اصلی هوش مصنوعی ایجاد کامپیوترها و سیستم‌هایی است که بتوانند مسائل پیچیده را حل کرده و وظایف را به طور خودکار انجام دهند. هوش مصنوعی بر پایه الگوریتم‌های ریاضی، مدل‌سازی زبان طبیعی، تشخیص الگو و یادگیری ماشینی بنا شده است.
در حالت کلی، AI به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود:
هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی. هوش مصنوعی ضعیف به کامپیوترها و سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که به طور مشخص در یک وظیفه خاص خوب عمل می‌کنند، مانند سیستم‌های تشخیص چهره یا ترجمه ماشینی. هوش مصنوعی قوی هدفش تولید کامپیوترها با هوش مشابه انسان است که در تمامی وظایف هوشمندانه به خوبی عمل کنند.
روش‌های متعددی برای دستیابی به هدف هوش مصنوعی وجود دارد. یادگیری ماشینی، که یکی از مهمترین روش‌هاست، به کامپیوترها امکان می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و الگوها و قوانین را تشخیص دهند. شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های ژنتیک، درخت‌های تصمیم و منطق فازی نیز برخی از روش‌های استفاده شده در هوش مصنوعی هستند.
هوش مصنوعی AI در حال حاضر در زمینه‌های مختلفی مانند رباتیک، پردازش زبان طبیعی، تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، پشتیبانی تصمیم‌گیری و بسیاری از صنایع دیگر استفاده می‌شود.
هوش مصنوعی ضعیف (Narrow AI یا Weak AI)
هوش مصنوعی ضعیف به سیستم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که به طور مشخص در یک وظیفه خاص خوب عمل می‌کنند، اما نمی‌توانند به صورت کامل به عنوان یک موجود هوشمند درک شوند. این سیستم‌ها قادرند با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف، مسائل خاصی را حل کنند و وظایف خاصی را به طور خوبی انجام دهند. مثال‌هایی از هوش مصنوعی AI ضعیف شامل سیستم‌های تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، خودروهای خودران و سیستم‌های پیشنهاد دهنده محتوا می‌شوند. این سیستم‌ها به داده‌های ورودی مشخصی وابسته هستند و عملکرد بهتری در وظایف خاصی دارند، اما برای کارهای دیگر که بیشتر از محدوده مشخص شده خارج می‌شوند، کارایی کاهش می‌یابد.
هوش مصنوعی قوی (Artificial General Intelligence یا Strong AI)
هوش مصنوعی قوی به کامپیوترها و سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که هدفشان تولید کامپیوترها با هوش مشابه انسان است. این نوع هوش مصنوعی AI قادر است در تمامی وظایف هوشمندانه به خوبی عمل کند و می‌تواند درک عمیقی از جهان پیرامون خود پیدا کند. هوش مصنوعی قوی قدرت انتزاع، استدلال، تفکر و یادگیری پیوسته را دارد. به عبارتی، سیستم‌های هوش مصنوعی قوی قادر به حل مسائل مختلفی بدون نیاز به تغییر برنامه و با استفاده از تجربه و دانش قبلی هستند. اما هوش مصنوعی قوی هنوز در مرحله تحقق واقعی خود قرار نگرفته است و بسیاری از چالش‌های فنی و اخلاقی برای توسعه آن وجود دارد.
به طور خلاصه، هوش مصنوعی ضعیف به سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که در یک وظیفه خاص خوب عمل می‌کنند، در حالی که هوش مصنوعی قوی به سیستم‌هایی اشاره دارد که به طور کامل هوشمندانه عمل کرده و در تمامی وظایف هوشمندانه به خوبی عمل می‌کنند.
در زیر به انواع هوش مصنوعی AI ساخته شده توسط شرکتهای بزرگ را نشان میدهیم
سیستم واتسون (Watson): توسعه داده شده توسط شرکت IBM و در زمینه تحلیل داده‌های بزرگ، یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های تصمیم‌گیری هوشمند استفاده می‌شود.
سیری (Siri): سیستم هوشمند تشخیص صوتی توسعه داده شده توسط شرکت اپل که در دستگاه‌های اپل مانند آیفون، آیپد و مک‌بوک به کار می‌رود.
الکسا (Alexa): سیستم هوشمند تشخیص صوتی توسعه داده شده توسط آمازون که در دستگاه‌های همراه و اسپیکرهای هوشمند مانند امازون ایکو به کار می‌رود.
گوگل آسیستنت (Google Assistant): سیستم هوشمند تشخیص صوتی توسعه داده شده توسط گوگل که در دستگاه‌های همراه، اسپیکرهای هوشمند و سایر دستگاه‌های گوگل استفاده می‌شود.
الیس (Alice): سیستم هوشمند تشخیص صوتی که در پروژه چت‌بات اندروید مورد استفاده قرار می‌گیرد و توسعه داده شده است.
کورتانا (Cortana): سیستم هوشمند تشخیص صوتی توسعه داده شده توسط مایکروسافت که در دستگاه‌های ویندوز و دیگر دستگاه‌های مایکروسافت به کار می‌رود.
رزمی (Rasa): یک پلتفرم متن‌کاوی و چت‌بات با قابلیت هوشمندی است که مبتنی بر یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی است.
آلفا‌گو (AlphaGo): سیستم هوشمند بازی‌باز که توسط شرکت DeepMind توسعه داده شده و در بازی‌های هوشمندانه مانند بازی اردک و برگ برنده شد.
هال (HAL): کاراکتر هوشمند کامپیوتری در فیلم “۲۰۰۱: فضای ها” که نماینده‌ی هوش مصنوعی AI قدرتمند و همچنین به صورت تخیلی در زمینه هوش مصنوعی شناخته می‌شود.
ویتور (Wit.ai): یک پلتفرم پردازش زبان طبیعی که توسط شرکت فیسبوک توسعه داده شده است و برای ساخت برنامه‌هایی با توانایی درک و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌شود.
تنسورفلو (TensorFlow): یک کتابخانه متن‌باز و پلتفرم محاسباتی برای یادگیری عمیق توسعه داده شده توسط گوگل است. این ابزار قدرتمند برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.
البرت (BERT): یک مدل زبانی مبتنی بر شبکه عصبی ترنسفورمر که توسط گوگل تحت عنوان “شیوه آموزشی دقیق واژگان زبانی پیش‌آموزش داده شده” توسعه داده شده است. این مدل برای وظایف پردازش زبان طبیعی مانند ترجمه، دسته‌بندی و تشخیص انطباق استفاده می‌شود.
دیپ‌مایند (DeepMind): شرکتی که به تحقیق و توسعه در زمینه هوش مصنوعی AI می‌پردازد و تاکنون در حوزه‌هایی مانند بازی‌های کامپیوتری، تشخیص تصویر، یادگیری تقویتی و سیستم‌های هوشمند پیشرفته فعالیت داشته است. DeepMind توسط گوگل در سال 2014 به خریداری شد.
آتری (Atria): یک پلتفرم هوش مصنوعی برای ساخت و توسعه برنامه‌ها و ربات‌های هوشمند است. این پلتفرم قابلیت‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشینی، تشخیص تصویر و ارتباط با کاربر را فراهم می‌کند.
واتسون املی (Watson Amelia): یک سیستم هوشمند توسعه داده شده توسط شرکت IPsoft است. این سیستم هدفش ایجاد یک مدل هوشمند کارکردی است که بتواند به سوالات کاربران پاسخ دهد و در گفتگوها با آنها تعامل کند.
آلفا‌ستار (AlphaStar): یک سیستم هوشمند توسعه داده شده توسط شرکت DeepMind که در بازی استراکرفت II برتری را بر روی بازیکنان حرفه‌ای انسان کسب کرد.
ای‌بی‌ای (Eve): یک سیستم هوشمند توسعه داده شده توسط پژوهشگاه ماکس پلانک در زمینه شیمی و دارایی‌های شیمیایی است. هدف ای‌بی‌ای کشف مولکول‌های جدید و مواد شیمیایی مفید است.
ویزارد (Wizard): یک سیستم هوشمند توسعه داده شده توسط شرکت OpenAI که در برخی بازی‌های چت‌بات و گفتگوهای تعاملی مانند چالش دایالوگ استفاده می‌شود.
کوزموس (Cosmos): یک سیستم هوشمند توسعه داده شده توسط شرکت OpenAI که به منظور ارائه پاسخ‌های فنی و دانشگاهی در موضوعات مختلف به کار می‌رود.
رابوس (RoboCup): یک رقابت بین المللی رباتیک که هدف آن توسعه ربات‌هایی با هوش برای شرکت در بازی‌های فوتبال است. رابوس از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های تصمیم‌گیری پیشرفته برای مدیریت ربات‌ها استفاده می‌کند.
TensorFlow: یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری عمیق است که توسط گوگل توسعه داده شده است. TensorFlow ابزاری قدرتمند برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی است.
PyTorch: یک پلتفرم متن‌باز برای یادگیری عمیق است که توسط شرکت فیسبوک توسعه داده شده است. PyTorch امکانات قدرتمندی را برای ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند.
Keras: یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری عمیق است که ابتدا توسط فرانسوا شولتز و سپس توسط گوگل توسعه داده شده است. Keras به عنوان یک واسط بالا برای توسعه سریع مدل‌های عصبی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
Scikit-learn: یک کتابخانه متن‌باز برای یادگیری ماشینی است که شامل انواع الگوریتم‌های مختلف مانند دسته‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و غیره است.
Hugging Face: یک پلتفرم متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی است که شامل مجموعه‌ای از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش داده شده است. این پلتفرم امکاناتی را برای استفاده و آموزش مدل‌های NLP فراهم می‌کند.
برای شروع فعالیت در هوش مصنوعی AI از کجا شروع کنیم؟
برای شروع آموزش هوش مصنوعی AI، چندین زبان برنامه‌نویسیبیش از 80 سوال بی جواب دنیا- سوالات بی جواب فلسفی می‌توانند مناسب باشند. هر زبان برنامه‌نویسی دارای ویژگی‌ها و ابزارهای منحصر به فردی است که بر اساس نیازها و ترجیحات شخصی می‌توانید از آن استفاده کنید. در زیر، چند زبان برنامه‌نویسی رایج برای شروع آموزش هوش مصنوعی AI را برای شما توضیح می‌دهم:
پایتون (Python): پایتون یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند، پرکاربرد و مناسب برای شروع آموزش هوش مصنوعی است. این زبان دارای اکوسیستم گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارهای متن‌باز برای یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی است که از آنها می‌توانید برای توسعه مدل‌های هوشمند استفاده کنید. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق در پایتون وجود دارند. همچنین، پایتون به عنوان یک زبان ساده و خوانا، می‌تواند برای فهم آسان الگوریتم‌ها و روش‌های هوش مصنوعی AI مفید باشد.
R: R یک زبان برنامه‌نویسی و محیط آماری است که برای تحلیل داده و انجام عملیات آماری قدرتمند استفاده می‌شود. این زبان برای پژوهش‌گران و دانشمندان داده بسیار مورد علاقه است و برای انجام تحلیل‌های پیشرفته، ایجاد نمودارها و اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی AI مورد استفاده قرار می‌گیرد. R نیز دارای بسته‌های متن‌باز بسیاری برای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی AI است.
جاوا (Java): جاوا یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که در زمینه هوش مصنوعی AI نیز استفاده می‌شود. این زبان دارای بسته‌ها و کتابخانه‌هایی برای یادگیری ماشینی مانند Weka است. جاوا به عنوان یک زبان قدرتمند، امکانات بسیاری را برای توسعه سیستم‌های هوشمند و بزرگ فراهم می‌کند.
در انتخاب زبان برنامه‌نویسی برای شروع آموزش هوش مصنوعی AI، بهتر است با استفاده از منابع آموزشی و کتابخانه‌های متن‌باز مربوط به هر زبان، با امکانات و ساختار آن آشنا شوید و سپس بر اساس نیازها و ترجیحات شما انتخاب کنید. همچنین، مهمتر از هر چیز، پیوستن به جامعه هوش مصنوعی AI و یادگیری از تجربیات و دانش دیگران است که می‌تواند به شما در پیشرفت و یادگیری مفید کمک کند.
ثبت دیدگاه