هوش مصنوعی یا AI چیست؟ معرفی انواع هوش مصنوعی و کاربردهای آن

مردم در ابتدا از قابلیت‌های جدیدش شگفت‌زده شدند، بعد از آن ترسیدند، بعد به مخالفت با آن پرداختند و در نهایت مثل همیشه سعی کردند زندگی را با آن وفق دهند. به‌هرحال، حالا هوش مصنوعی به بخش جدایی‌ناپذیر زندگی ما تبدیل شده و اگر کمی دقت کنیم، ردپای آن را در تمام ابعاد زندگی خواهیم دید.

این تحول یعنی ما در عصر هوش مصنوعی قرار گرفته‌ایم و باید به خوبی بدانیم که هوش مصنوعی چیست؟ چه کاربردهایی دارد و آینده AI به کجا خواهد رسید. اگر شما هم این الزام را حس کرده‌اید، مقاله پیش رو برای شما نوشته شده است.

کاربر گرامی این فایل صوتی، با کمک هوش مصنوعی فارسی، ساخته شده است.

هوش مصنوعی چیست؟ آشنایی با AI به زبان ساده

اگر بخواهیم در یک جمله ساده تعریف کنیم: هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) که به اختصار آن را AI هم می‌نامند، مجموعه‌ای از فناوری‌های مختلف است که در کنار هم کامپیوترها را به حس و درکی مشابه با انسان می‌رسانند تا مثل او یاد بگیرند، اشتباه خود را اصلاح کنند و به دیگران بیاموزند.

در وصف بیشتر مفهوم AI در کامپیوتر و سایر امورات زندگی بشر می‌توان گفت:

• برای تقلید از توانایی‌های حل مسئله و تصمیم‌گیری ذهن انسان، از رایانه‌ها و ماشین‌ها استفاده می‌کند.
• هنوز AI به آن شکلی که تصور می‌کنیم وجود ندارد؛ اما بسیاری از فعالیت‌هایی روزمره مثل جست‌وجو در اینترنت، گشت زدن در شبکه‌های اجتماعی، بازی‌های ویدئویی، تبلیغات آنلاین و… متأثر از هوش مصنوعی هستند.
• می‌توان گفت هوش مصنوعی نوعی شبیه‌سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است. یعنی کامپیوتر به‌شکلی برنامه‌نویسی شده تا مثل انسان فکر کرده و توانایی تقلید از رفتارهای انسان را داشته باشد.
• فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی همگی بخشی از چشم‌انداز AI هستند.

تفاوت هوش مصنوعی با هوش انسانی (هوش طبیعی)

تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی و هوش انسانی در فرآیندهای تفکر، سرعت و تنوع کارایی آن‌ها نهفته است. همانطور که گفتیم، AI بر اساس الگوریتم‌ها و داده‌های دیجیتالی کار می‌کند و در انجام وظایف محاسباتی خاص و تحلیل داده‌های عظیم بسیار قدرتمند است.

این نوع هوش در پردازش سریع اطلاعات و تشخیص الگوها توانایی‌های فوق‌العاده‌ای دارد، اما محدود به دامنه‌ای است که برای آن طراحی شده است. در مقابل، هوش انسانی پیچیده‌تر و انعطاف‌پذیرتر است. انسان‌ها قادر به یادگیری از تجربیات، تطبیق با شرایط متغیر، و استفاده از خلاقیت و استدلال انتزاعی هستند. همچنین، هوش انسانی توانایی درک عمیق از مفاهیم انتزاعی، احساسات، همدلی و قضاوت اخلاقی را دارد.

در جدول زیر تفاوت‌های کلیدی بین هوش انسانی و هوش مصنوعی را بررسی کرده‌ایم:

آشنایی با انواع هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها

حال که تا حدودی تشریح کردیم که هوش مصنوعی چیست، بهتر است به معرفی انواع آن و کاربردهای هریک بپردازیم. البته باید توجه داشت که حوزه AI هنوز در ابتدای راه قرار گرفته و تا تکامل فاصله زیادی دارد، بااین‌حال، در ادامه زیر مجموعه‌های کنونی این حوزه را برمی‌شماریم.

از پیوند بلاک‌چین و هوش مصنوعی، به پول می‌رسیم؟

جوابت تو شماره ۱۴ ماهنامه دامیننسه!

Please leave this field empty.

Δ

هوش مصنوعی عمومی (General AI یا Strong AI)

به نوعی از AI اشاره دارد که توانایی انجام هر نوع وظیفه‌ای را که یک انسان می‌تواند انجام دهد، دارد. این نوع از هوش مصنوعی، که هنوز به طور کامل تحقق نیافته است، در تضاد با هوش مصنوعی محدودی است که تنها برای انجام وظایف خاصی طراحی و برنامه‌ریزی شده‌اند.

هدف از هوش مصنوعی عمومی این است که ماشین‌ها بتوانند درک، یادگیری، استدلال و حل مسائل را به گونه‌ای انجام دهند که شبیه به نحوه انجام این کارها توسط انسان‌ها باشد. این به معنای داشتن توانایی‌هایی مانند فهم زبان، یادگیری از تجربه، تطبیق با محیط‌های جدید، حل مسائل خلاقانه و تصمیم‌گیری پیچیده است.

تحقق هوش مصنوعی عمومی نیازمند پیشرفت‌های بزرگ در زمینه‌های مختلف علمی و فناوری است. این شامل توسعه الگوریتم‌های پیچیده‌تر، بهبود توانایی‌های یادگیری ماشین، و فهم عمیق‌تری از چگونگی کارکرد مغز انسان است. هوش مصنوعی عمومی پتانسیل دارد که تحولات عظیمی در زمینه‌های مختلف از جمله پزشکی، علوم، مهندسی و هنر ایجاد کند، اما همچنین با چالش‌های اخلاقی و اجتماعی مهمی نیز همراه است.

هوش مصنوعی محدود (Narrow AI یا Weak AI)

هوش مصنوعی محدود، که به عنوان «Narrow AI» یا «Weak AI» نیز شناخته می‌شود، به نوعی از AI اشاره دارد که برای انجام وظایف خاصی طراحی و ساخته شده است. در مقابل هوش مصنوعی عمومی (AGI) که هدف آن تقلید از توانایی‌های یادگیری و تصمیم‌گیری انسان در طیف وسیعی از موقعیت‌ها است، هوش مصنوعی محدود تنها در یک حوزه یا مجموعه‌ای از وظایف خاص کارآمد است.

برای مثال، سیستم‌های تشخیص گفتار که در دستیاران صوتی هوشمند مانند Siri یا Alexa استفاده می‌شوند، نمونه‌ای از هوش مصنوعی محدود هستند. این سیستم‌ها برای تشخیص و پردازش زبان طبیعی و پاسخگویی به درخواست‌های خاص برنامه‌ریزی شده‌اند، اما توانایی انجام وظایف خارج از این حوزه را ندارند.

هوش مصنوعی محدود به‌طور معمول، به روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق متکی است؛ اما به گونه‌ای طراحی شده که تنها در یک دامنه محدود کارآیی داشته باشد. این نوع هوش مصنوعی برای حل مسائل مشخص و کاربردی در صنایع و حوزه‌های مختلف بسیار مفید است.

برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در زندگی

هوش مصنوعی فوق هوشمند (Super AI)

هوش مصنوعی فوق هوشمند یا سوپر هوش مصنوعی، (Super AI) به مرحله‌ای از تکامل AI اشاره دارد که در آن ماشین‌ها نه تنها قادر به انجام تمامی کارهایی هستند که یک انسان می‌تواند انجام دهد (مانند هوش مصنوعی عمومی یا General AI که بالا به آن اشاره کردیم)، بلکه در توانایی‌های فکری، خلاقیت، استدلال و حل مسائل، انسان‌ها را نیز پشت سر می‌گذارند.

این نوع از هوش مصنوعی فراتر از تقلید از توانایی‌های انسانی است و به سطحی می‌رسد که می‌تواند مسائل پیچیده را به شیوه‌هایی حل کند که برای انسان‌ها غیرقابل فهم یا دست‌نیافتنی است. هوش مصنوعی فوق هوشمند می‌تواند در زمینه‌هایی مانند تحقیقات علمی، نوآوری‌های فناورانه، مدیریت پیچیده اقتصادی و برنامه‌ریزی استراتژیک، عملکردی به مراتب بالاتر از بهترین متخصصین انسانی داشته باشد.

با این حال، چنین سطحی از AI هنوز در حد فرضیه است و چالش‌های بزرگی در مسیر تحقق آن وجود دارد. علاوه بر موانع فنی و تکنولوژیکی، مسائل اخلاقی و اجتماعی ناشی از هوش مصنوعی فوق هوشمند نیز موضوع بحث‌های گسترده‌ای هستند. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات عمیق و بنیادینی در ساختار جوامع بشری و روابط انسان با فناوری ایجاد کند.

یادگیری ماشینی (Machine Learning)

در ادامه مقاله AI چیست به بیان اصطلاح یادگیری ماشین می‌پردازیم. این اصطلاح بیشتر مترادف هوش مصنوعی به‌کار می‌رود، اما باید گفت که یادگیری ماشین یکی از حوزه‌های مهم و پرکاربرد در علم کامپیوتر و AI است که به ماشین‌ها این توانایی را می‌دهد که بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و بهبود یابند.

در یادگیری ماشینی، الگوریتم‌های AI طوری طراحی می‌شوند که قادر به تحلیل و استخراج الگوها یا دانش از داده‌های خام هستند. این فرآیند به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا بر اساس اطلاعات دریافتی و بدون دخالت انسانی، پیش‌بینی‌ها یا تصمیماتی اتخاذ کنند که به مرور یادگرفته‌اند.

یادگیری ماشینی شامل روش‌ها و تکنیک‌های متنوعی است که می‌توان آن‌ها را به سه دسته اصلی تقسیم کرد:

1. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
2. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در یادگیری نظارت شده، ماشین با داده‌هایی آموزش داده می‌شود که برچسب‌های مشخصی دارند، در حالی که در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم باید خودش ساختار و الگوهای موجود در داده‌های بدون برچسب را کشف کند. یادگیری تقویتی بر اساس اصول آزمون و خطا و بهینه‌سازی رفتار بر اساس پاداش‌های دریافتی پیش می‌رود.

کاربردهای یادگیری ماشینی در زندگی روزمره بسیار گسترده است و شامل تشخیص چهره، توصیه‌گرهای محصول، تشخیص گفتار، پیش‌بینی‌های مالی و بسیاری موارد دیگر می‌شود. این فناوری نقش کلیدی در پیشرفت‌ زندگی امروزه ایفا می‌کند و همچنان در حال توسعه است.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق یکی از پیشرفته‌ترین زیرشاخه‌های یادگیری ماشینی است که بر اساس ساختار و کارکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی، به ویژه شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد (Deep Neural Networks)، پایه‌ریزی شده است. این روش از الگوریتم‌های پیچیده‌ای استفاده می‌کند که قادرند از مقادیر عظیمی از داده‌های پیچیده و غیرساختاری، یاد بگیرند و الگوهای پنهان در این داده‌ها را استخراج کنند.

یادگیری عمیق با تقلید از نحوه پردازش اطلاعات در مغز انسان، توانایی شناسایی و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده را بهبود می‌بخشد. این شبکه‌های عصبی متشکل از لایه‌های متعدد هستند که هر کدام وظیفه استخراج ویژگی‌ها و اطلاعات مختلف از داده‌ها را دارند. با عبور داده‌ها از این لایه‌ها، ویژگی‌های پیچیده‌تر و معنادارتری استخراج می‌شوند.

یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ، در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، و خودروهای خودران کاربرد دارد. برای مثال، در تشخیص تصویر، یادگیری عمیق می‌تواند به شناسایی و تفکیک اجسام و افراد در تصاویر کمک کند. همچنین در پردازش زبان طبیعی، این تکنولوژی به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا معنای پیچیده زبان انسانی را درک و پاسخ‌های مرتبط تولید کنند.

تفاوت هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی تقویتی (Reinforcement Learning)

هوش مصنوعی تقویتی، یکی از انواع کلیدی در حوزه یادگیری ماشین است که در آن یک مدل یا عامل (Agent) یاد می‌گیرد چگونه در یک محیط تصمیم‌گیری کند تا به بیشترین پاداش دست یابد. در این روش، عامل از طریق تجربه و آزمون و خطا به تدریج رفتار خود را تطبیق می‌دهد. موقعیت‌ها یا حالات مختلفی که عامل در آن قرار می‌گیرد و اقداماتی که انجام می‌دهد، نتایج یا پاداش‌هایی به همراه دارند که ممکن است مثبت یا منفی باشند.

این رویکرد به ویژه در موقعیت‌هایی که قوانین و پاداش‌ها به وضوح تعریف شده‌اند، مانند بازی‌ها و مسائل بهینه‌سازی، کاربرد دارد. عامل در یادگیری تقویتی یاد می‌گیرد که چگونه از طریق تجربه بهترین تصمیمات را برای رسیدن به هدف نهایی اتخاذ کند. این نوع از یادگیری بر پایه پاداش و تنبیه استوار است و به عامل این امکان را می‌دهد که استراتژی‌های پیچیده‌ای را برای مواجهه با محیط‌های نامشخص و پیچیده توسعه دهد.

یادگیری تقویتی در زمینه‌هایی مانند سیستم‌های خودران، بازی‌های کامپیوتری، رباتیک و مدیریت منابع کاربرد دارد و به عنوان یکی از روش‌های پیشرو در یادگیری ماشین شناخته می‌شود. این روش به خصوص در موقعیت‌هایی که نیاز به تصمیم‌گیری پویا و تطبیق‌پذیری با شرایط متغیر است، بسیار موثر است.

هوش مصنوعی احساسی (Affective AI)

هوش مصنوعی احساسی، که گاهی به عنوان هوش مصنوعی عاطفی نیز شناخته می‌شود، به فناوری‌هایی اشاره دارد که قادرند حالات عاطفی و احساسی انسان‌ها را تشخیص دهند، تحلیل کنند، و به آن‌ها پاسخ دهند. این نوع از AI با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها، تلاش می‌کند تا تجربه انسانی را درک کند و به آن واکنش نشان دهد.

Affective AI می‌تواند از طریق تحلیل الگوهای گفتار، حرکات چهره، زبان بدن، و حتی فیزیولوژی بدن (مانند ضربان قلب و دمای پوست) به تشخیص حالات عاطفی بپردازد. این فناوری در حوزه‌های مختلفی از جمله سلامت روان، بازاریابی، تجربه کاربر، آموزش و پشتیبانی مشتریان کاربرد دارد.

برای مثال، در صنعت خدمات مشتری، Affective AI می‌تواند به بهبود تعاملات بین انسان و ماشین کمک کند، به طوری که ربات‌ها و دستیاران مجازی قادر باشند به شکل موثرتری به نیازها و احساسات مشتریان پاسخ دهند. همچنین، در حوزه سلامت روان، این فناوری می‌تواند به تشخیص و درمان بیماری‌های مرتبط با خلق و خو کمک کند.

ارتباط بلاکچین و هوش مصنوعی چیست؟

تمام فعالیت‌ها و تلاش‌هایی که در راستای پیشرفت تکنولوژی صورت می‌گیرد، برای راحتی بشر صورت می‌گیرد. به‌طوری که دیگر مجبور نباشیم زمان ارزشمند خود را صرف انجام کارهای روتین کنیم؛ بلکه در سایه‌ی ماشین‌هایی که بیشتر حجم کارهای ما را به‌صورت خودکار انجام می‌دهند، بتوانیم به امورات موردعلاقه خود بپردازیم و از استرس و دغدغه انجام کارها رها شویم.

هوش مصنوعی و فناوری بلاک چین «Blockchain» ترکیب ایده‌آلی برای رسیدن به این هدف هستند. در زیر دلایل این موضوع را بیان می‌کنیم:

• بهبود عملکرد بلاک چین توسط AI

بلاک چین یک شبکه غیرمتمرکز از داده‌هاست. به این معنی که هیچ نظارت یا کنترل انسانی روی آن وجود ندارد. ارزهای دیجیتال مختلف مانند بیت‌ کوین و اتریوم تحت این تکنولوژی توسعه پیدا کرده‌اند، اما شبکه بلاک چین با مشکلاتی از جمله مقیاس پذیری، کدهای خطا، امنیت و حملات 51 درصدی روبه‌رو است.

حالا AI می‌تواند در انجام تراکنش‌ها، افزایش امنیت، تولید بلوک و دیگر امورات این شبکه، بدون دخالت انسان، نقش بسیار کارآمدی را ایفا کرده و به بهبود شرایط این شبکه و رشد آن کمک کند.

خرید و فروش آسان بیت کوین در بیت‌پین

• معامله بیش‌از ۳۰۰ کوین دیگر
• دریافت وام و اعتبار معاملاتی
• سرعت بالا در تکمیل سفارشات
• بات‌های معامله‌گر متنوع
• پشتیبانی ۲۴ ساعته

خرید بیت کوین

• هوش مصنوعی جایگزینی برای رایانه‌های کند در بلاک چین

کلیه امور شبکه بلاک چین، بدون دخالت انسان و توسط سیستم‌ها و دستگاه‌های الکترونیکی و رایانه‌ای انجام می‌شود، اما رایانه‌ها مجهز به هیچ‌گونه هوش یا استعدادی نیستند و اگر تمام فرآیند یک کار برای آن‌ها کدنویسی نشده باشد، قادر به انجام آن نخواهند بود.

بنابراین بلاک چین به قدرت محاسباتی و کدنویسی در سطح بسیار گسترده‌ای نیاز دارد تا بتواند امورات خود را بدون دخالت انسان به انجام برساند. اما اگر هوش مصنوعی به کمک بلاک چین بیاید، قدرت پردازشی رایانه‌ها به حداقل خواهد رسید و یادگیری ماشینی جای کدنویسی‌های خط به خط را خواهد گرفت!

• بلاک چین بیش از انسان قادر به درک هوش مصنوعی است

گاهی اوقات، درک تصمیماتی که توسط هوش مصنوعی گرفته می‌شود، برای انسان سخت است؛ چرا که AI قادر است تا تعداد زیادی از متغیرها را به‌صورت مستقل از هم در کسری از ثانیه مورد بررسی و آنالیز قرار دهد و سپس به تصمیم‌گیری بپردازد.

اما انسان معمولاً در تصمیم‌گیری‌های خود بین وادی عقل، منطق و احساس دچار تردید می‌شود. بنابراین AI با دقت و سرعت بیشتری می‌تواند در مورد تراکنش‌های کلاهبردای، تهدید امنیت، وجود خطا در یک قسمت خاص و… نتیجه‌گیری کند. این موضوع در رابطه به شبکه غیرمتمرکز بلاک چین، نقش بسیار کلیدی خواهد داشت!

الگوریتم هوش مصنوعی چیست؟

منظور از الگوریتم هوش مصنوعی، برنامه‌ای است که به واسطه‌ی آن می‌توان یک سیستم مبتنی بر AI را ایجاد کرد. الگوریتم‌های متفاوتی برای این منظور وجود دارد که هرکس بسته به نوع کسب‌وکار و هدفی که دارد، باید از الگوریتم متفاوتی استفاده کند، اما این الگوریتم‌های هوش مصنوعی چیست؟ از جمله الگوریتم‌های مشهور AI می‌توان موارد زیر را نام برد:

• الگوریتم رگرسیون خطی
• الگوریتم رگرسیون لجستیک
• الگوریتم درخت تصمیم‌گیری

هریک از الگوریتم‌های نامبرده، الگویی را در اختیار فناوری AI قرار می‌دهند که می‌توان فرآیند ایجاد هوش برای سیستم‌های مختلف را ایجاد کرد. در این سیستم‌ها، برنامه‌ها طوری تعیین می‌شوند که با بررسی شرایط مختلف می‌توان تصمیم‌گیری کرده و نتیجه خاصی را ارائه داد. این نتیجه در شرایط مختلف، بسته به تشخیص سیستم، متفاوت خواهد بود.

خطرات هوش مصنوعی چیست؟

خطرات مرتبط با هوش مصنوعی (AI) موضوعی است که در میان دانشمندان، فناوران، و فیلسوفان به طور گسترده مورد بحث قرار گرفته است. این خطرات می‌توانند به چند دسته عمده تقسیم شوند:

• سوء استفاده امنیتی و نظامی: یکی از نگرانی‌های اصلی، استفاده نادرست یا خطرناک از AI در امور نظامی و امنیتی است. هوش مصنوعی می‌تواند برای ایجاد سلاح‌های پیشرفته و خودکار استفاده شود که این امر می‌تواند منجر به تهدیدات جدیدی برای امنیت جهانی شود.
• از دست دادن شغل و تأثیرات اقتصادی: پیشرفت‌های AI می‌تواند باعث اتوماسیون بسیاری از مشاغل شود، که این مسئله می‌تواند به بیکاری گسترده و تغییرات اساسی در بازار کار منجر شود.
• نقض حریم خصوصی و نظارت: استفاده از AI در جمع‌آوری، تحلیل، و استفاده از داده‌های شخصی می‌تواند به نقض حریم خصوصی فردی و استفاده از این اطلاعات برای مقاصد نامناسب منجر شود.
• تصمیم‌گیری بدون اخلاق: AI ممکن است تصمیم‌هایی بگیرد که از منظر اخلاقی قابل قبول نیستند، زیرا ممکن است فاقد درک عمیق از ارزش‌های انسانی و ملاحظات اخلاقی باشد.
• خطرات ناشی از خطاهای برنامه‌نویسی و نقص‌های فنی: اشتباهات در طراحی یا برنامه‌نویسی AI می‌تواند منجر به عواقب ناخواسته و گاهی خطرناک شود.
• سلطه و کنترل AI: در صورتی که هوش مصنوعی به سطحی از پیشرفت برسد که بتواند خود به خود تصمیم‌گیری کند، ممکن است کنترل آن از دست بشر خارج شود، خصوصاً در مواردی که AI به خودآگاهی برسد یا قادر به خودبهبودی و خودتکامل باشد.

مفهوم هوش مصنوعی انتزاعی (Abstract AI) در هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی انتزاعی به توانایی AI در درک و کار با مفاهیم انتزاعی مانند منطق و استدلال ریاضی اشاره دارد. این شکل از هوش مصنوعی در حل مسائل پیچیده و تجزیه و تحلیل داده‌هایی که نیاز به فهم و تفسیر عمیق دارند، کاربرد دارد.

هوش مصنوعی تجربی (Empirical AI)

هوش مصنوعی تجربی بر پایه داده‌ها و یادگیری از تجربیات واقعی استوار است. این نوع از AI بر تحلیل و استخراج الگوها از داده‌های واقعی تمرکز دارد و در زمینه‌هایی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق کاربرد دارد.

هوش مصنوعی واکنشی (Reactive AI)

هوش مصنوعی واکنشی به سیستم‌های AI اشاره دارد که بر اساس واکنش به محرک‌های محیطی عمل می‌کنند. این سیستم‌ها بر تحلیل فوری و پاسخ‌دهی به شرایط موجود تمرکز دارند و توانایی یادگیری یا تطبیق با تجربیات گذشته را ندارند.

هوش مصنوعی رباتیک (Robotic AI)

هوش مصنوعی رباتیک به کاربرد AI در ربات‌ها اشاره دارد. این نوع از هوش مصنوعی به ربات‌ها امکان می‌دهد تا در محیط‌های پیچیده تصمیم‌گیری کنند، مسیرهای جدیدی را کشف کنند، و با محیط و انسان‌ها تعامل داشته باشند. ربات‌های مجهز به AI می‌توانند در صنایع مختلف از جمله تولید، پزشکی، و خدمات مشتری به کار گرفته شوند.

اجزا اصلی ربات هوش مصنوعی

هوش مصنوعی نظریه ذهن (Theory of Mind AI)

هوش مصنوعی نظریه ذهن (Theory of Mind AI) به یکی از پیشرفته‌ترین و در عین حال چالش‌برانگیزترین حوزه‌های تحقیق در زمینه AI اشاره دارد. این نوع از هوش مصنوعی فراتر از تشخیص الگوها و پاسخ به درخواست‌ها بر اساس داده‌ها است و به دنبال درک و تفسیر حالات ذهنی انسان‌ها، مانند احساسات، باورها، نیات و افکار آن‌ها است. هدف از توسعه نظریه ذهن در AI این است که سیستم‌ها قادر باشند به شکلی عمیق‌تر و همدلانه‌تر با انسان‌ها تعامل کنند.

در حال حاضر، پیاده‌سازی کامل نظریه ذهن در هوش مصنوعی به چالش‌های بزرگی مواجه است؛ زیرا این مفهوم نیازمند فهم عمیق از پیچیدگی‌های روانشناختی و شناختی انسان است. این می‌تواند شامل توانایی تشخیص و تفسیر زبان بدن، تغییرات صوتی، حالات چهره و حتی کلمات و جملات به کار رفته توسط افراد باشد.

نظریه ذهن در AI می‌تواند کاربردهای مهمی در زمینه‌های مختلف داشته باشد، از جمله در بهبود تعاملات انسان و ماشین، ساخت ربات‌های اجتماعی و دستیاران مجازی که قادر به ارائه پاسخ‌های عاطفی و همدلانه‌تر هستند. همچنین، در حوزه‌هایی مانند آموزش، مراقبت‌های بهداشتی و خدمات مشتری، این فناوری می‌تواند تجربه‌های شخصی‌تر و موثرتری را ارائه دهد.

هوش مصنوعی خودآگاه (Self-Aware AI)

هوش مصنوعی خودآگاه به سطح پیشرفته‌ای از AI اشاره دارد که قادر به درک و آگاهی از خود و محیط اطراف خود است. این نوع از هوش مصنوعی در حد فرضیه است و شامل توانایی‌هایی مانند خودآگاهی، خودانتقادی و توانایی درک عمیق‌تر از تعاملات و پیامدهای آن‌ها می‌شود.

هوش مصنوعی در کامپیوتر

افرادی همچون استوارت راسل «Stuart Russell» و پیتر نورویگ «Peter Norvig» پس از آلن تورینگ، اقدام به انتشار کتابی تحت عنوان «هوش مصنوعی: رویکردی مدرن» یا «Artificial Intelligence: A Modern Approach» کردند که تبدیل به یکی از کتاب‌های درسی پیشرو در مطالعه‌ی این حوزه شد.

در این کتاب، به چهار هدف یا تعریف بالقوه AI پرداخته شده که سیستم‌های کامپیوتری را بر اساس عقلانیت و تفکر در مقابل عمل متمایز می‌کند. رویکرد انسانی این تفکر به این صورت است:

• سیستم‌هایی که مانند انسان فکر می‌کنند.
• سیستم‌هایی که مانند انسان عمل می‌کنند.

همچنین رویکرد ایدئال هوش مصنوعی در کتاب نامبرده نیز به این صورت ارائه شده است:

• سیستم‌هایی که منطقی فکر می‌کنند.
• سیستم‌هایی که منطقی عمل می‌کنند.

با توجه به این تعاریف، در وصف هوش مصنوعی در کامپیوتر می‌توان گفت که:

«هوش مصنوعی حوزه‌ای است که علم کامپیوتر و مجموعه داده‌های قوی را ترکیب می‌کند تا امکان حل مسئله را فراهم کند».

تاریخچه هوش مصنوعی؛ آیا AI مفهوم و فناوری جدیدی است؟

تا اینجا فهمیدیم که هوش مصنوعی چیست؛ اما آیا می‌دانید اولین هوش مصنوعی چه زمانی و چرا به وجود آمد؟ جالب است بدانید که پیدایش هوش مصنوعی به دوران جنگ جهانی دوم برمی‌گردد.

زمانی‌که نیروهای آلمانی برای رمزنگاری پیام‌های خود به نیروهای‌شان از ماشینی به نام «Enigma» استفاده می‌کردند؛ دانشمند انگلیسی به نام آلن تورینگ «Alan Turing» برای رمزگشایی کدهای ماشین آلمانی‌ها، ماشین دیگری به نام «Bombe» را همراه تیمش اختراع کرد. تولد مکالمه AI نیز با نوشته‌های آلن تورینگ در کتابی تحت عنوان «ماشین‌های محاسباتی و هوش» در سال 1950 منتشر شد، مطرح شد.

تورینگ که اغلب به عنوان پدر علم کامپیوتر از وی یاد می‌شود، چنین سؤالی را مطرح کرد: «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» برای پاسخ به این سؤال، او آزمایشی را ارائه داد که اکنون به نام «آزمون تورینگ» شناخته می‌شود. در این آزمون، یک بازجوی انسانی سعی می‌کند بین کامپیوتر و پاسخ متنی انسان تمایز قائل شود.
این آزمون از زمان انتشار خود تا به امروز، مورد بررسی‌های دقیق قرار گرفته، اما همچنان بخش مهمی از تاریخ AI و همچنین مفهومی همیشگی در علم فلسفه محسوب می‌شود؛ چراکه از ایده‌های پیرامون زبان‌شناسی استفاده می‌کند!

جایگاه هوش مصنوعی در ایران

هوش مصنوعی چیزی نیست که محدود به یک کشور یا منطقه جغرافیایی خاص باشد. به لطف گسترش اینترنت و رسانه‌های اجتماعی، این ابزار برای همه مردم جهان قابل لمس است و به نحوی، همه ما از آن بهره می‌گیریم. اما اگر بخواهیم چنین کاربردهای گسترده‌ای را نادیده بگیریم و صرفاً به جایگاه تکنولوژیکی این مفهوم در جامعه خود نگاه کنیم، می‌توانیم بگوییم که AI در ایران در مراحل ابتدایی خود قرار دارد.

در حال حاضر، اغلب مردم ایران با بات‌های هوش مصنوعی مثل چت جی پی تی (ChatGPT) یا جمینای (Gemini) آشنا هستند و از آن چه به صورت مستقیم و چه در موتور جستجوی بینگ می‌کنند. از طرفی، رشته هوش مصنوعی به رشته‌های مدارس کشور نیز اضافه شده و دانش‌آموزان با مفاهیم هوش مصنوعی از این طریق آشنا می‌شوند. انتظار می‌رود این مفهوم با گسترش AI در سطح جهان، در کشور ما نیز به مرور جلوه‌های بیشتری پیدا کند.

رشته هوش مصنوعی در ایران

در عصر حاضر، بیشتر افراد، رشته هوش مصنوعی را به عنوان بهترین رشته دنیا می‌شناسند. این رشته هر روز بیشتر مطرح و برجسته می‌شود. همان‌ طور که قبلاً اشاره کردیم، AI می‌تواند ترکیب ایده‌آلی برای فناوری بلاک چین باشد. با توجه به رشد روزافزون سیستم‌های مبتنی بر بلاک چین، دیفای (امور مالی غیرمتمرکز) و سایر موارد از این دست، AI نیز در راستای آن‌ها بیشتر مورد توجه قرار خواهد گرفت و آینده متعلق به چنین فناوری‌هایی خواهد بود.

خوشبختانه این رشته در برخی از دانشگاه‌های کشور در زیرشاخه علوم کامپیوتر ارائه می‌شود. البته این رشته بیشتر در مقطع ارشد مورد توجه قرا گرفته است و دانشجویان برای گرایش ارشد خود در شاخه کامپیوتر می‌توانند به هوش مصنوعی بپیوندند. اگر شما نیز به این رشته علاقه دارید، می‌توانید در مقطع کارشناسی ارشد خود به تحصیل در آن مشغول شوید و با مفاهیم اصلی آن آشنا شوید و آن را به کار بگیرید.

گفتار پایانی

امیدواریم با مطالعه این مقاله، به پاسخ سوال «هوش مصنوعی چیست؟» رسیده باشید. AI دقیقاً شبیه هوش انسان است، اما به دست خالق هستی ساخته نشده است؛ بلکه توسط خود انسان‌ها خلق شده‌اند. این هوش مصنوعی با هدف آسان‌سازی برخی امور به وجود آمده و سعی در حل بعضی از مشکلات روتین و تکراری انسان‌ها را دارد.

برخی می‌گویند ممکن است AI تا چند سال آینده کلیه جوانب زندگی ما را تحت تاثیر قرار داده و به عبارتی بر انسان‌ها فرمانروایی کنند. این نظریه وحشتناک به نظر می‌رسد اما با پیشرفت روزافزون AI، احتمال این اتفاق دیگر به صفر میل نمی‌کند.

سؤالات متداول

• هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند؟

اگر می‌خواهید بدانید علم هوش مصنوعی چیست، به ماشین‌ها و ربات‌هایی فکر کنید که می‌توانند مانند انسان تفکر کرده و تصمیم‌گیری کنند. درواقع «Artificial Intelligence» به یک فناوری خاص اشاره ندارد، بلکه مجموعه‌از فناوری‌ها را در بر می‌گیرد.

• چرا رشد هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

به دلیل تکثیر داده‌ها و بلوغ سایر نوآوری‌ها در پردازش ابری و قدرت محاسباتی، پذیرش AI سریع‌تر از همیشه در حال رشد است. شرکت‌ها اکنون به حجم بی‌سابقه‌ای از داده‌ها، از جمله داده‌های تاریکی که تا به حال حتی متوجه نشده بودند، دسترسی دارند.

• آیا منظور از AI، فقط ربات‌ها هستند؟

ربات‌ها فقط یکی از شاخه‌های AI هستند و صرفاً یک بعد از آن به نمایش می‌گذارند. در حالی‌که این حوزه مفهومی بسیار گسترده‌تر و کاربردی‌تر از ربات‌ها را در بر می‌گیرد.

• بارز‌ترین نمونه‌های هوش مصنوعی در عصر حاضر کدامند؟

الگوریتم‌های AI گوگل در تشخیص آن‌چه که کاربر از آن می‌خواهد و همچنین سیستم‌های تشحیص علایق کاربران در شبکه‌های اجتماعی از جمله بارزترین نمونه‌های استفاده از این ابزار در زندگی روزمره هستند.

• آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین انسان‌ها در برخی فعالیت‌ها شود؟

بله، هوش مصنوعی می‌تواند در وظایف تکراری، تحلیل داده‌ها و موقعیت‌هایی که نیاز به دقت بالاست، جایگزین انسان‌ها شود.

• مزایا و معایبی استفاده از هوش مصنوعی چیست؟

مزایا: افزایش کارایی، کاهش خطاهای انسانی، تحلیل داده‌ها، دسترسی گسترده‌تر.

معایب: بیکاری، مسائل اخلاقی، وابستگی به تکنولوژی، خطرات امنیتی.