هوش مصنوعی (AI) چیست؟

شرکت ایمن لفاف ویستا تولید کننده پاکت پستی و سفارشی درباره هوش مصنوعی توضیح میدهد. هوش مصنوعی شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین ها به ویژه سیستم های کامپیوتری است. کاربردهای خاص هوش مصنوعی شامل سیستم های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

 اغلب، آنچه آنها به عنوان AI از آن یاد می کنند، به سادگی جزئی از فناوری است، مانند یادگیری ماشین. هوش مصنوعی به پایه ای از سخت افزار و نرم افزار تخصصی برای نوشتن و آموزش الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارد. هیچ زبان برنامه نویسی واحدی مترادف با هوش مصنوعی نیست، اما پایتون، R، جاوا، سی پلاس پلاس و جولیا دارای ویژگی های محبوب توسعه دهندگان هوش مصنوعی هستند.پاکت پستی 

به طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی با دریافت مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای همبستگی‌ها و الگوها و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده کار می‌کنند. به این ترتیب، یک ربات چت که با نمونه هایی از متن تغذیه می شود، می تواند یاد بگیرد که تبادلات واقعی با افراد ایجاد کند، یا یک ابزار تشخیص تصویر می تواند با مرور میلیون ها مثال، شناسایی و توصیف اشیاء در تصاویر را بیاموزد. تکنیک‌های جدید هوش مصنوعی که به سرعت در حال بهبود هستند می‌توانند متن، تصاویر، موسیقی و سایر رسانه‌های واقعی را خلق کنند.پاکت پستی

برنامه نویسی هوش مصنوعی بر مهارت های شناختی تمرکز دارد که شامل موارد زیر است:

یادگیری. این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر به دست آوردن داده ها و ایجاد قوانینی برای چگونگی تبدیل آن به اطلاعات عملی متمرکز است. قوانین، که الگوریتم نامیده می شوند، دستورالعمل های گام به گام را برای دستگاه های محاسباتی برای نحوه تکمیل یک کار خاص ارائه می دهند.

استدلال. این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی بر انتخاب الگوریتم مناسب برای رسیدن به یک نتیجه دلخواه متمرکز است.

خود اصلاحی. این جنبه از برنامه نویسی هوش مصنوعی برای تنظیم مداوم الگوریتم ها و اطمینان از ارائه دقیق ترین نتایج ممکن طراحی شده است.

خلاقیت. این جنبه از هوش مصنوعی از شبکه های عصبی، سیستم های مبتنی بر قوانین، روش های آماری و سایر تکنیک های هوش مصنوعی برای تولید تصاویر جدید، متن جدید، موسیقی جدید و ایده های جدید استفاده می کند.

تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اصطلاحات رایج در فناوری اطلاعات سازمانی هستند و گاهی اوقات به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، به خصوص توسط شرکت‌ها در مواد بازاریابی خود. اما تمایزاتی وجود دارد. اصطلاح هوش مصنوعی که در دهه 1950 ابداع شد، به شبیه سازی هوش انسانی توسط ماشین ها اشاره دارد. با توسعه فناوری‌های جدید، مجموعه‌ای از قابلیت‌ها در حال تغییر را پوشش می‌دهد. فناوری هایی که زیر چتر هوش مصنوعی قرار می گیرند شامل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هستند.پاکت حبابدار

یادگیری ماشینی برنامه‌های نرم‌افزاری را قادر می‌سازد تا در پیش‌بینی نتایج بدون برنامه‌ریزی صریح، دقیق‌تر شوند. الگوریتم های یادگیری ماشین از داده های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می کنند. این رویکرد با افزایش مجموعه داده های بزرگ برای آموزش بسیار مؤثرتر شد. یادگیری عمیق، زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی، بر اساس درک ما از ساختار مغز است. استفاده یادگیری عمیق از ساختار شبکه عصبی مصنوعی، زیربنای پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، از جمله ماشین‌های خودران و ChatGPT است.

چرا هوش مصنوعی مهم است؟

هوش مصنوعی به دلیل پتانسیل آن برای تغییر نحوه زندگی، کار و بازی ما مهم است. این به طور موثر در تجارت برای خودکار کردن وظایف انجام شده توسط انسان، از جمله خدمات مشتری، تولید سرنخ، تشخیص تقلب و کنترل کیفیت استفاده شده است. در تعدادی از زمینه ها، هوش مصنوعی می تواند وظایف را بسیار بهتر از انسان ها انجام دهد.

به ویژه هنگامی که صحبت از وظایف تکراری و جزئیات محور می شود، مانند تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از اسناد قانونی برای اطمینان از پر شدن صحیح فیلدهای مربوطه، ابزارهای هوش مصنوعی اغلب کارها را به سرعت و با خطاهای نسبتا کمی تکمیل می کنند. به دلیل مجموعه داده‌های عظیمی که می‌تواند پردازش کند، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به شرکت‌ها بینش‌هایی درباره عملیات‌هایشان بدهد که ممکن است از آن‌ها اطلاعی نداشته باشند. جمعیت ابزارهای مولد هوش مصنوعی که به سرعت در حال گسترش است در زمینه هایی از آموزش و بازاریابی گرفته تا طراحی محصول مهم خواهد بود.پاکت حبابدار پستی

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

شبکه‌های عصبی مصنوعی و فناوری‌های یادگیری عمیق به سرعت در حال تکامل هستند، در درجه اول به این دلیل که هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را بسیار سریع‌تر پردازش کند و پیش‌بینی‌ها را دقیق‌تر از آنچه که انسان ممکن است انجام دهد.

در حالی که حجم عظیم داده های ایجاد شده به صورت روزانه یک محقق انسانی را دفن می کند، برنامه های کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشینی می توانند این داده ها را گرفته و به سرعت آن ها را به اطلاعات قابل اجرا تبدیل کنند. در زمان نگارش این مقاله، یکی از معایب اصلی هوش مصنوعی این است که پردازش مقادیر زیادی از داده های مورد نیاز برنامه نویسی هوش مصنوعی گران است. از آنجایی که تکنیک‌های هوش مصنوعی در محصولات و خدمات بیشتری گنجانده می‌شوند، سازمان‌ها نیز باید با پتانسیل هوش مصنوعی برای ایجاد سیستم‌های مغرضانه و تبعیض‌آمیز، عمدا یا سهوا هماهنگ باشند.

مزایای هوش مصنوعی

در زیر برخی از مزایای هوش مصنوعی را نام میبریم.

در مشاغل مرتبط با جزئیات خوب است. ثابت شده است که هوش مصنوعی در تشخیص سرطان‌های خاص، از جمله سرطان سینه و ملانوما، اگر بهتر از پزشکان نباشد، به همان اندازه خوب است.

کاهش زمان برای کارهای سنگین داده. به طور کلی این هوش در صنایع سنگین داده، از جمله بانکداری و اوراق بهادار، داروسازی و بیمه استفاده می شود تا زمان تجزیه و تحلیل مجموعه های کلان داده را کاهش دهد. به عنوان مثال، خدمات مالی به طور معمول از هوش مصنوعی برای پردازش درخواست های وام و کشف تقلب استفاده می کنند.

باعث صرفه جویی در نیروی کار و افزایش بهره وری می شود. یک مثال در اینجا استفاده از اتوماسیون انبار است که در طول همه گیری رشد کرد و انتظار می رود با ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین افزایش یابد.

نتایج ثابتی را ارائه می دهد. بهترین ابزارهای ترجمه هوش مصنوعی سطوح بالایی از سازگاری را ارائه می‌کنند و حتی به کسب‌وکارهای کوچک نیز توانایی دسترسی به مشتریان را به زبان مادری خود ارائه می‌دهند.پاکت پستی

می تواند رضایت مشتری را از طریق شخصی سازی بهبود بخشد. هوش مصنوعی می‌تواند محتوا، پیام‌ها، تبلیغات، توصیه‌ها و وب‌سایت‌ها را برای مشتریان فردی شخصی‌سازی کند.

عوامل مجازی مبتنی بر این هوش  همیشه در دسترس هستند. برنامه های هوش مصنوعی نیازی به خوابیدن یا استراحت ندارند و خدمات 24/7 ارائه می دهند.

معایب هوش مصنوعی

در زیر برخی از معایب هوش مصنوعی را نام میبریم.

1- گران.

2- به تخصص فنی عمیق نیاز دارد.

3- عرضه محدود کارگران واجد شرایط برای ساخت ابزارهای هوش مصنوعی.

4 – سوگیری های اطلاعات های آموزشی خود را در مقیاس منعکس می کند.

5- عدم توانایی تعمیم از یک کار به کار دیگر.

6- مشاغل انسانی را حذف می کند، نرخ بیکاری را افزایش می دهد.

7- هوش مصنوعی قوی در مقابل هوش مصنوعی ضعیف.

8- هوش مصنوعی را می توان به دو دسته ضعیف یا قوی طبقه بندی کرد.

 ربات های صنعتی و دستیاران شخصی مجازی مانند سیری اپل از هوش مصنوعی ضعیف استفاده می کنند.

هوش مصنوعی قوی، همچنین به عنوان هوش عمومی مصنوعی شناخته می شود، برنامه ریزی را توصیف می کند که می تواند توانایی های شناختی مغز انسان را تکرار کند.

4 نوع از (AI)چیست؟

آرند هنتزه، استادیار زیست شناسی و علوم کامپیوتری و مهندسی در دانشگاه ایالتی میشیگان، توضیح داد که هوش مصنوعی را می توان به چهار نوع طبقه بندی کرد، که از سیستم های هوشمند کار خاص که امروزه به طور گسترده استفاده می شود شروع می شود و به سیستم های حساس پیشرفت می کند. هنوز وجود دارد. دسته بندی ها به شرح زیر است.پاکت پستی

نوع 1: ماشین های راکتیو این سیستم‌های هوش مصنوعی حافظه ندارند و مختص وظایف هستند. به عنوان مثال Deep Blue، برنامه شطرنج IBM که گری کاسپاروف را در دهه 1990 شکست داد. Deep Blue می تواند مهره های روی صفحه شطرنج را شناسایی کند و پیش بینی کند، اما چون حافظه ندارد، نمی تواند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی به آینده استفاده کند.

نوع 2: حافظه محدود. این سیستم های هوش مصنوعی دارای حافظه هستند، بنابراین می توانند از تجربیات گذشته برای اطلاع رسانی تصمیمات آینده استفاده کنند.

نوع 3: نظریه ذهن. نظریه ذهن یک اصطلاح روانشناسی است. هنگامی که برای این هوش  اعمال می شود، به این معنی است که سیستم از هوش اجتماعی برای درک احساسات برخوردار است. این نوع هوش مصنوعی قادر به استنباط نیات انسان و پیش بینی رفتار خواهد بود، مهارتی ضروری برای سیستم های هوش مصنوعی برای تبدیل شدن به اعضای جدایی ناپذیر تیم های انسانی.پاکت پستی

نوع 4: خودآگاهی. در این دسته، سیستم‌های  حسی از خود دارند که به آنها آگاهی می‌دهد. ماشین های دارای خودآگاهی وضعیت فعلی خود را درک می کنند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد.