چرا هوش مصنوعی اینقدر مهم و با ارزش است؟! - مرجع مقالات

به گزارش خبرنگار ، هوش مصنوعی از جمله جالب ترین و پیچیده ترین سازه انسان محسوب می شود که توانسته در همه عرصه ها ورود پیدا کند و کمک حال بشر باشد. هوش مصنوعی را باید عرصهٔ پهناور تلاقی و ملاقات بسکمک از دانش ها، علوم و فنون قدیم و جدید دانست و ریشه ها و ایده های اصلی آن را باید در فلسفه، زبان شناسی، ریاضیات، روان شناسی، عصب شناسی، فیزیولوژی، تئوری کنترل، احتمالات و بهینه سازی جستجو کرد. هوش مصنوعی پیچیده ترین و در عین حال جالب ترین سازه دست بشری تا به امروز است که البته هنوز تا حدود زیادی کشف نشده باقی مانده و این یعنی کاربرد های جالبی که در برهه کنونی از این فناوری می بینیم صرفا معرف نمونه کوچکی از قابلیت های آن هستند. خالی از لطف نیست بدانید؛ از زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی می توان به لیسپ، پرولوگ، کلیپس و ویپی اکسپرت اشاره کرد.

اولین گوشی منعطف دنیا چه معیناتی دارد؟

آنالیز علت اهمیت هوش مصنوعی چیست؟

• AI یادگیری مکرر و کشف از طریق داده ها را اتوماتیک می کند. ولی AI با اتوماسیون رباتیک مبتنی بر سخت افزار فرق می کند. به جای اتوماتیک کردن کار های دستی، AI وظایف کامپیوتری شده، حجیم و متناوب را به شکلی قابل اتکا و بدون خستگی انجام می دهد. برای این نوع از اتوماسیون، تحقیق و آنالیز توسط انسان هنوز برای راه اندازی سیستم و پرسیدن سوالات مناسب ضروری است.
• AI هوش را به محصولات موجود می افزاید. در بیشتر موارد، AI به عنوان یک ابزار مجزا فروخته نخواهد شد. در عوض، محصولاتی که شما هم اکنون در حال استفاده از آن ها هستید با قابلیت های AI بهبود خواهند یافت، تا حدود زیادی شبیه افزوده شدن Siri به عنوان قابلیتی به نسل جدید محصولات اپل. اتوماسیون، پلتفرم های محاوره ای، بات ها و ماشین های هوشمند را می توان با حجم بالایی از داده ها برای بهبود بسکمک از فناوری ها در خانه و در محل کار، از هوش امنیتی تا آنالیز سرمایه گذاری، ترکیب نمود.
• AI از طریق الگوریتم های یادگیری مداوم تطابق می یابد تا داده ها بتوانند برنامه نویسی را انجام دهند. AI ساختار و ترتیب داده ها را می یابد تا الگوریتم یک مهارت را کسب کند و الگوریتم به یک طبقه بندی نماینده یا یک پیش بینی نماینده تبدیل می شود. از این رو، همانگونه که الگوریتم می تواند نحوه بازی شطرنج را به خود بیاموزد، می تواند به خود بیاموزد که چه محصولی را بعدا در محیط آنلاین توصیه نماید و این مدل ها وقتی تطابق می یابند که داده های جدید را کسب نمایند. پس انتشار یک تکنیک AI است که امکان تطابق یافتن مدل را، از طریق آموزش و داده های افزوده، در زمانی که پاسخ کاملا درست نباشد فراهم می آورد.
• AI داده های بیشتر و عمیق تری را با استفاده از شبکه های عصبی که لایه های مخفی بسکمک دارند آنالیز می کند. 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 داده های بزرگ تغییر یافت. شما برای آموزش دادن مدل های یادگیری عمیق به حجم عظیمی از داده نیاز دارید چرا که آن ها یادگیری را مستقیما از داده ها انجام می دهند. هرچه داده های بیشتری را بتوانید به آن ها تغذیه کنید، آن ها دقیق تر می شوند.
• AI از طریق شبکه های عصبی عمیق به دقتی باورنکردنی می رسد، 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 آن ها به مرور که بیشتر از آن ها استفاده می کنیم دقیق تر می شوند. در حوزه پزشکی، تکنیک های AI برگرفته از یادگیری عمیق، طبقه بندی تصویر و تشخیص شیء اکنون برای یافتن سرطان بر روی MRI ها با همان دقت رادیولوژیست های بسیار آموزش دیده قابل استفاده هستند.
• AI بیشترین بهره برداری را از داده ها می کند. وقتی الگوریتم ها خودفراگیر باشند، داده ها خودشان به دارایی معنوی تبدیل می شوند. پاسخ ها در داده ها موجودند؛ فقط باید AI را اعمال کنید تا استخراج شوند. از آنجا که نقش داده ها اکنون بیش از همیشه شده است، این کار می تواند یک مزیت رقباتی را ایجاد نماید. اگر شما بهترین داده ها را در یک صنعت رقابتی داشته باشید، حتی در صورتی که همه تکنیک های مشابهی را اعمال نمایند، پیروزی از آن داده های برتر خواهد بود.

چالش های استفاده از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال تغییر دادن همه صنایع است، اما باید محدودیت های آن را نیز درک کنیم و آن را در نظر بگیریم. محدودیت اصلی AI این است که از داده ها می آموزد. راه دیگری برای گنجاندن دانش وجود ندارد. این باعث می شود که بی دقتی های موجود داده ها در نتایج خود را نشان دهند و همچنین هر لایه مضاعف پیش بینی یا آنالیز باید به طور مجزا افزوده شود. سیستم های AI امروزی برای اجرای یک وظیفه معین تعریف و آموزش داده می شوند. سیستمی که ماروپله بازی می کند نمی تواند solitaire یا شطرنج بازی کند. سیستمی که تقلب را شناسایی می کند نمی تواند یک ماشین را براند یا به شما مشاوره حقوقی ارائه نماید.

به عبارت دیگر، این سیستم ها بسیار تخصصی هستند.

آن ها بر یک ماموریت واحد تمرکز دارند و با رفتار های شبیه انسان فاصله زیادی دارند. همچنین، سیستم های خودفراگیر سیستم های مستقلی نیستند. فناوری های متصور شده AI که در فیلم ها و تلوزیون می بینید هنوز علمی تخیلی هستند، اما کامپیوتر هایی که می توانند در داده های پیچیده برای یادگیری و تسلط یافتن در ماموریت های ویژه جستجو نمایند در حال رواج یافتن هستند.