به گزارش خبرنگار حوزه دریچه فناوری گروه فضای مجازی باشگاه خبرنگاران جوان، هوش مصنوعی از جمله جالب‌ترین و پیچیده‌ترین سازه انسان محسوب می‌شود که توانسته در همه عرصه‌ها ورود پیدا کند و کمک حال بشر باشد. هوش مصنوعی را باید عرصهٔ پهناور تلاقی و ملاقات بسیاری از دانش‌ها، علوم و فنون قدیم و جدید دانست و ریشه‌ها و ایده‌های اصلی آن را باید در فلسفه، زبان‌شناسی، ریاضیات، روان‌شناسی، عصب‌شناسی، فیزیولوژی، تئوری کنترل، احتمالات و بهینه‌سازی جستجو کرد. هوش مصنوعی پیچیده‌ترین و در عین حال جالب‌ترین سازه دست بشری تا به امروز است که البته هنوز تا حدود زیادی کشف نشده باقی مانده و این یعنی کاربرد‌های جالبی که در برهه کنونی از این فناوری می‌بینیم صرفا معرف نمونه کوچکی از قابلیت‌های آن هستند. خالی از لطف نیست بدانید؛ از زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی می‌توان به لیسپ، پرولوگ، کلیپس و ویپی اکسپرت اشاره کرد.

بیشتر بخوانید:  اولین گوشی منعطف دنیا چه مشخصاتی دارد؟

بررسی علت اهمیت هوش مصنوعی چیست؟

• AI یادگیری مکرر و کشف از طریق داده‌ها را خودکار می‌کند. ولی AI با اتوماسیون رباتیک مبتنی بر سخت افزار فرق می‌کند. به جای خودکار کردن کار‌های دستی، AI وظایف کامپیوتری شده، حجیم و متناوب را به شکلی قابل اتکا و بدون خستگی انجام می‌دهد. برای این نوع از اتوماسیون، تحقیق و بررسی توسط انسان هنوز برای راه اندازی سیستم و پرسیدن سوالات مناسب ضروری است.
• AI هوش را به محصولات موجود می‌افزاید. در بیشتر موارد، AI به عنوان یک ابزار مجزا فروخته نخواهد شد. در عوض، محصولاتی که شما هم اکنون در حال استفاده از آن‌ها هستید با قابلیت‌های AI بهبود خواهند یافت، تا حدود زیادی شبیه افزوده شدن Siri به عنوان قابلیتی به نسل جدید محصولات اپل. اتوماسیون، پلتفرم‌های محاوره‌ای، بات‌ها و ماشین‌های هوشمند را می‌توان با حجم بالایی از داده‌ها برای بهبود بسیاری از فناوری‌ها در خانه و در محل کار، از هوش امنیتی تا آنالیز سرمایه گذاری، ترکیب نمود.
• AI از طریق الگوریتم‌های یادگیری مداوم تطابق می‌یابد تا داده‌ها بتوانند برنامه نویسی را انجام دهند. AI ساختار و ترتیب داده‌ها را می‌یابد تا الگوریتم یک مهارت را کسب کند و الگوریتم به یک طبقه بندی کننده یا یک پیش‌بینی کننده تبدیل می‌شود. از این رو، همانگونه که الگوریتم می‌تواند نحوه بازی شطرنج را به خود بیاموزد، می‌تواند به خود بیاموزد که چه محصولی را بعدا در محیط آنلاین توصیه نماید و این مدل‌ها وقتی تطابق می‌یابند که داده‌های جدید را کسب کنند. پس انتشار یک تکنیک AI است که امکان تطابق یافتن مدل را، از طریق آموزش و داده‌های افزوده، در زمانی که پاسخ کاملا درست نباشد فراهم می‌آورد.
• AI داده‌های بیشتر و عمیق‌تری را با استفاده از شبکه‌های عصبی که لایه‌های مخفی بسیاری دارند آنالیز می‌کند. ساختن یک سیستم شناسایی تقلب و تخلف با پنج لایه پنهان تا همین چند سال پیش ناممکن بود. امام وضعیت با توان باورنکردنی کامپیوتر و داده‌های بزرگ تغییر یافت. شما برای آموزش دادن مدل‌های یادگیری عمیق به حجم عظیمی از داده نیاز دارید چرا که آن‌ها یادگیری را مستقیما از داده‌ها انجام می‌دهند. هرچه داده‌های بیشتری را بتوانید به آن‌ها تغذیه کنید، آن‌ها دقیق‌تر می‌شوند.
• AI از طریق شبکه‌های عصبی عمیق به دقتی باورنکردنی می‌رسد، چیزی که در گذشته ناممکن بود. به عنوان مثال، تعاملات شما با الکسا، Google Search و Google Photos همه مبتنی بر یادگیری عمیق هستند – و آن‌ها به مرور که بیشتر از آن‌ها استفاده می‌کنیم دقیق‌تر می‌شوند. در حوزه پزشکی، تکنیک‌های AI برگرفته از یادگیری عمیق، طبقه بندی تصویر و تشخیص شیء اکنون برای یافتن سرطان بر روی MRI‌ها با همان دقت رادیولوژیست‌های بسیار آموزش دیده قابل استفاده هستند.
• AI بیشترین بهره برداری را از داده‌ها می‌کند. وقتی الگوریتم‌ها خودفراگیر باشند، داده‌ها خودشان به دارایی معنوی تبدیل می‌شوند. پاسخ‌ها در داده‌ها موجودند؛ فقط باید AI را اعمال کنید تا استخراج شوند. از آنجا که نقش داده‌ها اکنون بیش از همیشه شده است، این کار می‌تواند یک مزیت رقباتی را ایجاد نماید. اگر شما بهترین داده‌ها را در یک صنعت رقابتی داشته باشید، حتی در صورتی که همه تکنیک‌های مشابهی را اعمال کنند، پیروزی از آن داده‌های برتر خواهد بود.

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال تغییر دادن همه صنایع است، اما باید محدودیت‌های آن را نیز درک کنیم و آن را در نظر بگیریم. محدودیت اصلی AI این است که از داده‌ها می‌آموزد. راه دیگری برای گنجاندن دانش وجود ندارد. این باعث می‌شود که بی دقتی‌های موجود داده‌ها در نتایج خود را نشان دهند و همچنین هر لایه مضاعف پیش‌بینی یا آنالیز باید به طور مجزا افزوده شود. سیستم‌های AI امروزی برای اجرای یک وظیفه مشخص تعریف و آموزش داده می‌شوند. سیستمی که ماروپله بازی می‌کند نمی‌تواند solitaire یا شطرنج بازی کند. سیستمی که تقلب را شناسایی می‌کند نمی‌تواند یک ماشین را براند یا به شما مشاوره حقوقی ارائه نماید.

به عبارت دیگر، این سیستم‌ها بسیار تخصصی هستند.

آن‌ها بر یک ماموریت واحد تمرکز دارند و با رفتار‌های شبیه انسان فاصله زیادی دارند. همچنین، سیستم‌های خودفراگیر سیستم‌های مستقلی نیستند. فناوری‌های متصور شده AI‌ی که در فیلم‌ها و تلوزیون می‌بینید هنوز علمی تخیلی هستند، اما کامپیوتر‌هایی که می‌توانند در داده‌های پیچیده برای یادگیری و تسلط یافتن در ماموریت‌های ویژه جستجو نمایند در حال رواج یافتن هستند.

انتهای پیام/