هوش مصنوعی چیست؟
در سادهترین بیان، هوش مصنوعی به معنای شبیهسازی از هوش انسانی است. در این حوزه، تمامی فرآیندهایی که توسط انسانها انجام میشود، توسط ماشینها و سیستمهای کامپیوتری پیادهسازی و تقلید میگردد.
در حوزه هوش مصنوعی و برنامههای مرتبط با آن، از یک زبان برنامهنویسی خاص استفاده نمیشود و برای توسعه این فناوری، ترکیبی از زبانهای مختلف به کار گرفته میشود. از جمله زبانهای برنامهنویسی معروفی که در توسعه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار میگیرند، میتوان به C++، Java، R، Python و Julia اشاره کرد.
هوش مصنوعی چگونه کار میکند؟
برای توسعه و آموزش سیستمهای هوش مصنوعی، از حجم زیادی از دادههای آموزشی استفاده میشود. این سیستمها با استفاده از این دادهها و تحلیلهای مربوطه، به ارائه خدمات به کاربران و پیشبینی وضعیتهای آینده میپردازند.
به عنوان نمونه، چتباتهای مبتنی بر هوش مصنوعی که با استفاده از این دادههای آموزشی توسعه یافتهاند، بسته به نوع درخواستهای دریافتی، توانایی تولید و ارائه محتواهای متنی، تصویری، صوتی و غیره را دارند. در برنامهنویسی سیستمهای هوش مصنوعی، از مهارتهای متنوعی نظیر یادگیری، استدلال و خلاقیت بهرهبرداری شده است که هر کدام به منظور خاصی مورد استفاده قرار گرفتهاند.
تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
با وجود اینکه بسیاری از افراد از اصطلاحات هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به صورت متبادل استفاده میکنند، لازم به ذکر است که معانی این اصطلاحات با یکدیگر متفاوت است.
همانطور که در بخش اول اشاره شد، هوش مصنوعی به ماشینهایی اطلاق میشود که عملکردشان بهگونهای شبیهسازی شده است که با عملکرد مغز انسان مقایسه شود. در این راستا، دو اصطلاح یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیز جزء هوش مصنوعی محسوب میشوند و به عنوان روشهای توسعه این فناوری به شمار میروند.
رویکرد یادگیری ماشین به فرآیند یادگیری خودکار الگوها از طریق دادههای تاریخی و پیشبینی نتایج مربوط میشود. یادگیری عمیق، که یکی از زیرمجموعههای یادگیری ماشین است، به منظور شبیهسازی ساختار مغز از شبکههای عصبی بهره میبرد. از این رو، میتوان نتیجه گرفت که هر دو این رویکردها از عوامل اساسی در پیشرفت هوش مصنوعی به حساب میآیند.
چرا هوش مصنوعی مهم است؟
با وجود اینکه هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری نوین شناخته میشود، اما به خاطر قابلیتهای بالایی که دارد، به سرعت در تمامی حوزههای علمی و حرفهای نفوذ کرده و جایگاه خاصی برای خود به دست آورده است.
امروزه هوش مصنوعی به طور مستقیم و غیرمستقیم بر جنبههای مختلف زندگی شخصی و حرفهای افراد تأثیر گذاشته است. به گونهای که بسیاری از فعالیتهایی که قبلاً به صورت دستی توسط انسانها انجام میشد، اکنون با کمک این فناوری انجام میگیرد.
از طرف دیگر، با توجه به اینکه هوش مصنوعی قادر است بسیاری از وظایف محول شده را با دقت و کارایی بالاتر (به ویژه در زمینه تحلیل حجم زیادی از دادهها) نسبت به انسان انجام دهد، اهمیت این فناوری را افزایش میدهد.
بنابراین، میتوان نتیجهگیری کرد که قابلیتهای هوش مصنوعی و پیشرفت ابزارهای مبتنی بر این فناوری، موجب بهبود کارایی بسیاری از فرآیندها و فعالیتهای اجرایی (به ویژه وظایف تکراری) میگردد. این امر میتواند فرصتی نوین برای رشد و توسعه هر شرکت و کسبوکاری فراهم آورد.
با توجه به پیشرفت و کاربرد هوش مصنوعی در شرکتهای بزرگ نظیر آلفابت، مایکروسافت و متا که محصولاتشان به طور گستردهای در جنبههای مختلف زندگی روزمره ما حضور دارند، میتوان به اهمیت این فناوری پی برد و آیندهای شگفتانگیز برای آن تصور کرد.
مزایا و معایب هوش مصنوعی کدامند؟
سرعت و دقت بالا، دو ویژگی کلیدی و مهم هوش مصنوعی و ابزارهای مرتبط با آن به شمار میروند. با توجه به مدلهای مورد استفاده در این ابزارها، آنها قادر به تجزیه و تحلیل و پردازش سریع و دقیق حجم زیادی از دادهها هستند؛ کاری که در صورت انجام توسط انسان، زمان زیادی را میطلبد.
توجه دقیق به جزئیات (برخلاف انسانها)، کارایی بالا در پردازش حجم وسیعی از دادهها، صرفهجویی در زمان و افزایش بهرهوری، ثبات در نتایج، دسترسی مداوم (ابزارهای هوش مصنوعی نیازی به خواب و استراحت ندارند و به همین دلیل میتوان بهطور مداوم از آنها استفاده کرد)، بهینهسازی فرآیندها و قابلیت مقیاسپذیری، از جمله مزایای هوش مصنوعی و ابزارهای مبتنی بر آن محسوب میشوند.
با این حال، باید به این نکته توجه داشت که به دلیل نوظهور بودن این فناوری، پردازش این مقدار زیاد دادهها هزینهبر است. همچنین، برخی از ابزارهای هوش مصنوعی ممکن است با خطاهای عمدی یا غیرعمدی مواجه شوند که میتواند منجر به اتخاذ تصمیماتی متعصبانه، غیرمنطقی و تبعیضآمیز گردد.
پیچیدگیهای فنی، راهاندازی و عیبیابی دشوار سیستمهای هوش مصنوعی، کمبود نیروی متخصص، سوگیری در نتایج، از دست رفتن برخی فرصتهای شغلی، آسیبپذیریهای امنیتی، تأثیرات زیستمحیطی و مسائل حقوقی، از جمله معایب هوش مصنوعی و سیستمهای وابسته به آن به شمار میروند.
هوش مصنوعی قوی و ضعیف؟
هوش مصنوعی به طور کلی به دو دسته قوی و ضعیف تقسیم میشود. تفاوت اصلی بین این دو نوع، عملکردی است که برای هر یک از آنها تعیین شده است.
هوش مصنوعی ضعیف به مدلهایی اطلاق میشود که بهطور خاص برای انجام وظایف معین طراحی شدهاند. در واقع، در این نوع هوش مصنوعی، تنها وظایف محدودی برای این ابزارها تعیین شده و نمیتوان آنها را به سایر کاربردها تعمیم داد. نمونههایی از این نوع هوش مصنوعی شامل Amazon Alexa و Apple Siri هستند.
نوع دیگری از هوش مصنوعی، هوش مصنوعی قوی است که به عنوان هوش مصنوعی عمومی (AGI) شناخته میشود. این نوع هوش مصنوعی هنوز به طور کامل توسعه نیافته و در حال حاضر وجود ندارد. اگر هوش مصنوعی عمومی ایجاد شود، این سیستم به اندازهای قدرتمند خواهد بود که قادر است تمام وظایفی را که مغز انسان انجام میدهد، به طور کامل انجام دهد.
در حقیقت، این نوع هوش مصنوعی دارای توانایی درک و استدلال بسیار بالایی خواهد بود و قادر به حل مسائل و چالشهای پیچیده خواهد بود. برای اینکه هوش مصنوعی به این سطح از درک و استدلال برسد، نیاز است که به منطق فازی دست یابد. در منطق فازی، به جای استفاده از نتایج باینری و دوگانه، اصل عدم قطعیت مورد استفاده قرار میگیرد.
معرفی انواع هوش مصنوعی
انواع مختلف هوش مصنوعی بر اساس کارایی و شیوه عملکرد، به چهار دسته متفاوت تقسیم میشوند.
نوع 1: ماشینهای واکنشی (Reactive)
این دسته از سیستمهای هوش مصنوعی فاقد حافظه هستند و صرفاً برای انجام وظایف خاص طراحی شدهاند. دیپ بلو (Deep Blue) یکی از نمونههای بارز و معروف این نوع ماشینها به شمار میآید.
نوع 2: ماشینهای با حافظه محدود
بر خلاف نوع اول، این دسته از سیستمهای هوش مصنوعی دارای حافظهای محدود هستند. به همین دلیل، میتوان از آنها برای ذخیرهسازی تجربیات گذشته و اتخاذ تصمیمات بر اساس این نتایج در آینده بهره برد. سیستمهای مورد استفاده در خودروهای خودران، نمونهای بارز از این نوع سیستمها به حساب میآیند.
نوع 3: سیستمهای مبتنی بر نظریه ذهن
نظریه ذهن یک مفهوم در روانشناسی است. هنگامی که این اصطلاح در زمینه سیستمهای هوش مصنوعی به کار میرود، به سیستمهایی اشاره دارد که قابلیت درک احساسات را دارند. این نوع از هوش مصنوعی میتواند به تحلیل ویژگیهای انسانی پرداخته و رفتارها را پیشبینی کند.
نوع 4: سیستمهای هوش مصنوعی خودآگاه (Self-awareness)
این دسته از سیستمهای هوش مصنوعی دارای یک حس درونی هستند که به آنها آگاهی میبخشد. هرچند این نوع سیستمها هنوز به وجود نیامدهاند، اما پیشبینی میشود که قادر به درک وضعیت کنونی خود بوده و بر اساس آن تصمیمگیری کنند.
کاربردهای هوش مصنوعی
همانطور که در بخشهای پیشین اشاره شد، هوش مصنوعی دارای قابلیتها و پتانسیلهای فراوانی است و به حوزههای گوناگون راه یافته است. در حال حاضر، این فناوری برای انجام وظایف متنوعی به کار گرفته میشود. در ادامه، به برخی از مهمترین کاربردهای کنونی هوش مصنوعی پرداخته خواهد شد.
هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی
در حوزه مراقبتهای بهداشتی، هوش مصنوعی به منظور ارتقاء سلامت بیماران و کاهش هزینههای سیستم به کار گرفته میشود. یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در این زمینه، تسهیل در تشخیص سریعتر و دقیقتر بیماریها توسط پزشکان است.
همچنین، هوش مصنوعی میتواند در ارائه اطلاعات عمومی پزشکی به افراد، انجام امور اداری، برنامهریزی ملاقاتها، پردازش و توضیح صورتحسابها و همچنین پیشگیری از شیوع بیماریها مورد استفاده قرار گیرد.
هوش مصنوعی در تجارت
امروزه هوش مصنوعی به طور فزایندهای در کسب و کارها به منظور افزایش کارایی در بخشهای مختلف مورد استفاده قرار میگیرد. به کارگیری ابزارهای هوش مصنوعی برای بهبود ارتباط با مشتریان، ارائه پاسخهای ۲۴ ساعته و خدماترسانی به درخواستهای متعدد آنها، از جمله کاربردهای این فناوری در تجارت محسوب میشود. همچنین، برخی شرکتها به دنبال استفاده از این ابزارها در زمینههایی مانند طراحی محصول، ایدهپردازی و برنامهنویسی کامپیوتر هستند.
هوش مصنوعی در آموزش
یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی، به کارگیری آن در حوزههای مختلف آموزشی است. این فناوری میتواند برای ارزیابی هوشمند یا خودکار عملکرد دانشآموزان و رتبهبندی آنها مورد استفاده قرار گیرد. به این ترتیب، معلمان زمان بیشتری برای رسیدگی به سایر امور خواهند داشت.
علاوه بر این، با در نظر گرفتن ویژگیهای منحصر به فرد هر دانشآموز، میتوان از هوش مصنوعی بهطور شخصیسازیشده برای آموزش و یادگیری آنها بهره برد. این رویکرد میتواند نقش سنتی معلم را دگرگون کند و محدودیتهای زمانی و مکانی را برای یادگیری دانشآموزان از بین ببرد.
هوش مصنوعی در امور مالی و بانکی
بانکها و دیگر نهادهای مالی از هوش مصنوعی به منظور بهینهسازی فرآیند تصمیمگیری در زمینههایی نظیر اعطای وام، تعیین سقفهای اعتباری و شناسایی فرصتهای سرمایهگذاری بهره میبرند. همچنین، معاملات الگوریتمی که با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته انجام میشوند، بازارهای مالی را دگرگون کرده و امکان انجام معاملات را با سرعت و کارایی بسیار بالاتر از آنچه که معاملهگران انسانی به صورت دستی قادر به انجام آن بودند، فراهم میآورند.
هوش مصنوعی در قانون
هوش مصنوعی به حوزههای حقوقی نیز راه یافته است. در این زمینه، از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایفی نظیر بررسی اسناد، تفسیر آنها، استخراج اطلاعات و پاسخگویی به درخواستها بهرهبرداری میشود. به این ترتیب، وکلا و کارکنان بخش حقوقی قادر خواهند بود زمان بیشتری را به انجام وظایف خلاقانه و مؤثر اختصاص دهند.
هوش مصنوعی در سرگرمی و محیط رسانهای
در این حوزه، هوش مصنوعی میتواند در زمینههای تبلیغات هدفمند، شناسایی مخاطب، تولید و انتشار محتوا و همچنین اجرای قوانین کپیرایت به کار گرفته شود. این فناوری به شرکتها این امکان را میدهد که با درک بهتر از مخاطبان، فرآیند تولید محتوا را بهبود بخشند.
هوش مصنوعی در روزنامه نگاری
در حوزه روزنامهنگاری، هوش مصنوعی میتواند بهطور خودکار برخی از وظایف تکراری و روتین مانند ورود و تصحیح اطلاعات را انجام دهد. این امر به تسهیل فرآیندهای کاری کمک میکند. همچنین، این فناوری قابلیت استفاده برای جستجو و پردازش اطلاعات مرتبط با زمینه روزنامهنگاری را نیز دارد.
هوش مصنوعی در توسعه نرم افزار و فناوری اطلاعات
توسعه نرمافزار و فناوری اطلاعات یکی از حوزههایی است که هوش مصنوعی در آن نقش و کاربردهای فراوانی دارد. این فناوری میتواند به خودکارسازی بسیاری از فرآیندهای ضروری در بخش توسعه نرمافزار کمک کند. علاوه بر این، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند در کدنویسیهای لازم برای نرمافزارها مورد استفاده قرار گیرند.
هوش مصنوعی در امنیت سایبری
امنیت در فضای مجازی یکی از مسائل حیاتی برای کاربران این حوزه به شمار میرود، زیرا حفاظت از دادههای شخصی آنها اهمیت زیادی دارد. یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای کنونی، به کارگیری آن برای تأمین امنیت کاربران در فضای مجازی است.
در حقیقت، این فناوری به منظور شناسایی فعالیتهای مشکوک و تهدیدهای بالقوه به کار میرود. ابزارهای هوش مصنوعی با تحلیل حجم زیادی از دادهها، موارد غیرعادی را به عنوان تهدید شناسایی کرده و به سرعت تیمهای امنیتی را از این موضوع مطلع میسازند.
هوش مصنوعی در تولید
علاوه بر کاربردهای ذکر شده، هوش مصنوعی میتواند در فرآیند تولید یک محصول نیز به کار گرفته شود. پژوهشگران به تازگی رباتهای هوش مصنوعی را طراحی کردهاند که بر خلاف رباتهای قدیمی، قابلیت همکاری با انسان را دارند. این رباتهای جدید به دلیل اندازه کوچکتر، توانایی چندکاره بودن و قابلیت همکاری با نیروی انسانی در خط تولید، ویژگیهای منحصر به فردی دارند. از این رباتها میتوان برای انجام وظایفی نظیر انبارداری، تولید، مونتاژ، بستهبندی و کنترل کیفیت بهره برد.
هوش مصنوعی در حملونقل
یکی از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی، به کارگیری آن در حل مسائل مربوط به حملونقل است. این فناوری قابلیت استفاده در تمامی بخشهای جادهای، هوایی و دریایی را دارد.
مدیریت ترافیک، کاهش شلوغی و ارتقاء ایمنی جادهها از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه جادهای محسوب میشود. در حوزه هوایی، هوش مصنوعی میتواند برای تحلیل شرایط جوی، ترافیک هوایی و موارد مشابه به کار گرفته شود. همچنین در بخش دریایی، این فناوری میتواند به بهینهسازی مسیرها و افزایش ایمنی و کارایی سفرهای دریایی کمک کند.
مسائل اخلاقی هوش مصنوعی
با وجود مزایا و کاراییهای هوش مصنوعی، به کارگیری این فناوری با چالشهای اخلاقی مواجه است و سوالات متعددی در این خصوص مطرح شده است.
با توجه به اینکه این ابزارها اکنون قادر به تولید انواع مختلف محتوای متنی و تصویری هستند، ممکن است سوالاتی در مورد میزان واقعی بودن این محتواها و منابعی که برای تولید آنها به کار رفته، مطرح شود.
به همین خاطر، موضوع توضیحپذیری هوش مصنوعی به سرعت در حال گسترش است. زیرا عدم وجود توضیحپذیری میتواند مانع جدی برای بهکارگیری هوش مصنوعی در صنایعی باشد که نیازمند رعایت اصول اخلاقی هستند.
به طور کلی، میتوان چالشهای اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی را در موارد زیر جمعبندی کرد:
1- اشتباه در اتخاذ تصمیم به علت سوگیریهای نادرست ناشی از الگوریتمهای مورد استفاده؛
2- سوءاستفاده از هوش مصنوعی مولد برای تولید محتوای جعلی، کلاهبرداری از طریق فیشینگ و موارد مشابه؛
3- چالشهای حقوقی مانند عدم رعایت حقوق کپیرایت؛
4- از بین رفتن برخی مشاغل؛
5- ابهام در حفظ امنیت حریم خصوصی افراد و اطلاعات مرتبط با آنها.
قوانین هوش مصنوعی
با اینکه استفاده از هوش مصنوعی به طور فزایندهای در حال گسترش است، اما هنوز قوانین جهانی و مشخصی برای نظارت بر آن وجود ندارد و بسیاری از قوانین فعلی نیز به طور غیرمستقیم با این فناوری مرتبط هستند.
با توجه به اهمیت این موضوع، کشورهای مختلف در حال تهیه قوانین و استانداردهای لازم برای نظارت بر هوش مصنوعی و ابزارهای مرتبط با آن هستند.
در این حوزه، اتحادیه اروپا مجموعهای از قوانین سختگیرانه و متنوع را برای استفاده از هوش مصنوعی تدوین کرده است. از جمله این قوانین، میتوان به مقررات عمومی حفاظت از دادهها در اتحادیه اروپا اشاره کرد. در مقابل، ایالات متحده که به عنوان یکی از کشورهای پیشرو در این زمینه شناخته میشود، از قوانین جامع و مشابهی در حوزه هوش مصنوعی برخوردار نیست.
عدم وجود قوانین جهانی برای هوش مصنوعی را میتوان به دو عامل اصلی نسبت داد:
1- هوش مصنوعی شامل فناوریهای متنوعی است و به عنوان یک علم بینرشتهای، دامنه وسیعی دارد.
2- وضع قوانین ممکن است به عنوان یک مانع عمل کرده و مانع از پیشرفت هوش مصنوعی شود.
تاریخچهی هوش مصنوعی
با وجود اینکه همه ما هوش مصنوعی را به عنوان یک فناوری نوین و تازهوارد میشناسیم، این علم چندان جدید نیست و به طور ناگهانی ظهور نکرده است. در واقع، نظریههای مختلفی که در پسزمینه آن وجود دارد، طی سالها به تدریج تکامل یافتهاند. در جدول زیر، تاریخچهی پیشرفت هوش مصنوعی و اصول اولیه آن به نمایش گذاشته شده است.
سال (میلادی) | توضیحات |
---|---|
قرون وسطی | ایجاد مفهوم اشیای بیجان دارای هوش |
قرون وسطی تا قرن 19 | تمرکز بر روی توصیف فرآیندهای مغزی انسان به عنوان نماد |
اواخر قرن 19 و اوایل قرن 20 | ساخت اولین رایانهی مدرن مشابه با رایانههای کنونی |
دهه 1930 | آلن تورینگ مفهوم ماشینی را معرفی کرد که توانایی شبیهسازی هر نوع ماشین دیگری را دارد. (Alan Turing)
|
دهه 1940 | ارائه ایدهای برای ذخیرهسازی دادهها در کامپیوتر و پیشنهاد یک مدل در حوزه شبکههای عصبی. |
دهه 1950 | ظهور و توسعه رایانههای پیشرفته و پیادهسازی ایدههای ابتدایی در حوزه هوش مصنوعی |
دهه 1960 | توسعه زبان برنامهنویسی Lisp و ایجاد یک برنامه اولیه در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP)، که اساس رباتهای چت امروزی را تشکیل میدهد. |
دهه 1970 | کاهش پیشرفت هوش مصنوعی به علت محدودیتهای ظرفیت و پردازش مرتبط با کامپیوترها. |
دهه 1980 | توسعهی تکنیکهای یادگیری عمیق و پذیرش سیستمهای خبره توسط صنایع، ایجاد هیجان دوباره برای از سرگیری توسعه هوش مصنوعی |
دهه 1990 | وقوع رنسانس هوش مصنوعی با افزایش قدرت محاسباتی و انفجار دادهها |
دهه 2000 | پیشرفتهای بیشتر در یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، NLP، تشخیص گفتار و بینایی کامپیوتری |
2010-2020 | ثبات در پیشرفتهای هوش مصنوعی و پیشرفتهای جسته و گریخته در شبکههای عصبی |
دهه 2020 | ظهور هوش مصنوعی مولد و تسلط آن بر همهی بخشها |
ابزارها و خدمات هوش مصنوعی: تکامل و اکوسیستمها
ابزارها و خدمات هوش مصنوعی به طور چشمگیری در حال توسعه هستند. همانطور که اشاره شد، این پیشرفت تنها مختص چند سال اخیر نیست و نتیجه تلاشهای گذشتگان نیز میباشد.
در قرن حاضر، همزیستی مؤثری میان پیشرفتهای الگوریتمی و خلاقیت و نوآوریهای سختافزاری شکل گرفته است که این امر امکان اجرای مدلهای بزرگ هوش مصنوعی را بر روی پردازندههای گرافیکی فراهم کرده است.
اما این تنها آغاز کار بود و غولهای فناوری جهان در حال حاضر به همکاری با یکدیگر برای توسعه ابزارها و خدمات بیشتر در حوزه هوش مصنوعی مشغولند. این شرکتها به دو گروه سختافزاری و نرمافزاری تقسیم شدهاند و با همکاری و هماهنگی یکدیگر، گامهای مهمی در پیشرفت هوش مصنوعی برداشتهاند.
ترنسفورمرها، بهینهسازی سختافزاری، ترنسفورمرهای مولد از پیش آموزش دیده، خدمات ابری هوش مصنوعی و توسعه مدلهای پیشرفته هوش مصنوعی به عنوان خدمات، از جمله ابزارها و خدماتی هستند که شرکتهای پیشرو در حوزه فناوری در حال ارتقاء و بهبود آنها هستند تا بتوانند هوش مصنوعی کارآمد و قابل اعتمادی را برای کاربران خود فراهم کنند.