هوش مصنوعی (AI) شاخه‌ای گسترده از علوم کامپیوتر است که با ساخت ماشین‌های هوشمندی که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مربوط می‌شود. در واقع، یک علم میان‌رشته‌ای با رویکردهای متعدد است.
همچنین این هوش به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا توانایی‌های ذهن انسان را مدل‌سازی کنند یا حتی آن‌ها را بهبود بخشند و از توسعه خودروهای بدون سرنشین تا گسترش ابزارهای مولد آن مانند ChatGPT و Google’s Bard، را شامل می‌شود. این تکنولوژی به‌طور فزاینده ای به بخشی از زندگی روزمره و منطقه‌ای که شرکت‌ها در هر صنعت در آن سرمایه‌گذاری می‌کنند، تبدیل خواهد شد.
در ضمن اگر به‌دنبال راهکارهایی، برای بالابردن امنیت کامپیوتر خود هستید میتوانید مقاله‌ی ما را با عنوان امنیت کامپیوتر شخصی و روش‌های بهبود آن مطالعه بفرمایید.
فهرست مطالب
هوش مصنوعی چیست؟
به‌طور کلی، سیستم‌های هوشمند مصنوعی می‌توانند وظایفی را که معمولاً با عملکردهای شناختی انسان مرتبط هستند انجام دهند، مانند تفسیر گفتار، بازی کردن و همچنین شناسایی الگوها. آن‌ها معمولاً یاد می‌گیرند که چگونه این کار را با پردازش مقادیر انبوهی از داده‌ها انجام دهند و به‌دنبال الگوهایی برای مدل‌سازی در تصمیم‌گیری خود بگردند.
در بسیاری از موارد، انسان‌ها بر فرایند یادگیری این هوش نظارت می‌کنند و تصمیم‌های خوب را تقویت می‌کنند و از تصمیم‌های بد جلوگیری می‌کنند. اما برخی از سیستم‌های آن برای یادگیری بدون نظارت طراحی شده‌اند. به‌عنوان مثال، یک بازی ویدئویی را بارها و بارها نجام می‌دهند تا زمانی که در نهایت قوانین و نحوه برنده شدن را پیدا کنند.
هوش مصنوعی قوی در مقابل ضعیف
تعریف هوش دشوار است، به همین دلیل است که کارشناسان این حوزه معمولاً بین نوع قوی و ضعیف آن تمایز قائل می‌شوند.
هوش مصنوعی قوی
هوش مصنوعی قوی، ماشینی است که می‌تواند مشکلاتی را که هرگز برای کار روی آن‌ها آموزش ندیده‌اند، حل کند؛ در واقع بسیار شبیه به یک انسان است. این همان فناوری است که در فیلم‌ها می‌بینیم، مانند ربات‌های Westworld یا شخصیت Data از Star Trek: The Next Generation. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد.
طراحی ماشینی با سطح هوش انسانی یک دستاورد بزرگ برای بسیاری از محققان هوش مصنوعی است. اما همیشه تلاش در این زمینه با مشکلات زیادی همراه بوده است. برخی معتقدند تحقیقات قوی در این حوزه باید محدود شود، زیرا برای ایجاد یک هوش مصنوعی قدرتمند خطرات بالقوه‌ای وجود دارد.
برخلاف نوع ضعیف، قوی نشان‌دهنده ماشینی با مجموعه کاملی از توانایی‌های شناختی است که زمان، دشواری دستیابی به چنین شاهکاری را کاهش نداده است.
هوش مصنوعی ضعیف
هوش مصنوعی ضعیف، که به‌عنوان باریک یا تخصصی نیز شناخته می‌شود، در یک زمینه محدود عمل می‌کند. درواقع شبیه‌سازی هوش انسانی است که برای یک مشکل مشخص و تعریف‌شده (مانند رانندگی با ماشین، رونویسی گفتار انسانی یا مدیریت محتوا در یک وب‌سایت) به‌کار می‌رود.
اغلب روی انجام یک کار تمرکز می‌کند. درحالی‌که این ماشین‌ها هوشمند به نظر می‌رسند، اما دارای محدودیت‌های بسیار بیشتری از ابتدایی‌ترین هوش انسانی هستند.
نمونه‌های ضعیف هوش مصنوعی عبارتند از:
- سیری، الکسا و دستیاران هوشمند دیگر
- ماشین‌های خودران
- جستجوی گوگل
- ربات‌های مکالمه ای
- فیلترهای اسپم ایمیل
- توصیه‌های نتفلیکس
یادگیری ماشین در مقابل یادگیری عمیق
اگرچه اصطلاحات «یادگیری ماشینی» و «یادگیری عمیق» اغلب در مکالمات مربوط به هوش مصنوعی به‌کار می روند، اما نباید به‌جای یکدیگر از آن‌ها استفاده کرد. یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است و یادگیری ماشین زیرشاخه هوش مصنوعی است.
یادگیری ماشین
الگوریتم یادگیری ماشینی، داده‌ها را توسط یک کامپیوتر تغذیه می‌کند و از تکنیک‌های آماری استفاده می‌کند تا بیاموزد که چگونه به‌تدریج در یک کار بهتر شود، بدون اینکه به‌طور ویژه برای آن کار برنامه‌ریزی شده باشد.
در عوض، الگوریتم‌های ML از داده‌های تاریخی به‌عنوان ورودی برای پیش‌بینی مقادیر خروجی جدید، استفاده می‌کنند. برای این منظور، ML نیز از یادگیری نظارت شده (که در آن خروجی مورد انتظار برای ورودی به لطف مجموعه داده‌های برچسب‌دار شناخته می‌شود) و هم از یادگیری بدون نظارت (که در آن خروجی‌های مورد انتظار به‌دلیل استفاده از مجموعه داده‌های بدون برچسب ناشناخته هستند) تشکیل می‌شود.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشینی است که ورودی‌ها را از طریق معماری شبکه عصبی که الهام گرفته شده از دانش بیولوژیکی است، اجرا می‌کند. شبکه‌های عصبی حاوی تعدادی لایه پنهان هستند که از طریق آن‌ها داده‌ها پردازش می‌شوند و به ماشین امکان عمیق‌تر شدن در یادگیری خود را می‌دهند.
نمونه‌های هوش مصنوعی
فناوری هوش مصنوعی اشکال مختلفی دارد، از چت ربات تا اپلیکیشن‌های ناوبری و ردیاب‌های تناسب اندام. مثال‌های زیر وسعت کاربردهای بالقوه آن را نشان می‌دهند.
1) ChatGPT
ChatGPT یک چت‌بات است که قادر به تولید محتوای نوشتاری در قالب‌های مختلف، از جمله مقاله، کد و همچنین پاسخ به سوالات ساده است.
ChatGPT که در نوامبر 2022 توسط OpenAI راه‌اندازی شد، از یک مدل زبان بزرگ پشتیبانی می‌کند که به آن اجازه می‌دهد تا از نوشته‌های انسان تقلید کند. همچنین به‌عنوان یک برنامه تلفن همراه (برای دستگاه‌های iOS در ماه مه 2023 و برای دستگاه‌های Android در ژوئیه 2023) در دسترس قرار گرفت.
2) نقشه‌های گوگل
Google Maps از داده‌های موقعیت مکانی گوشی‌های هوشمند و همچنین داده‌های گزارش‌شده توسط کاربر برای مواردی مانند ساخت‌وساز، تصادفات رانندگی برای نظارت بر ترافیک و ارزیابی سریع‌ترین مسیر استفاده می‌کند.
3) دستیاران هوشمند
دستیارهای شخصی مانند سیری، الکسا و کورتانا از پردازش زبان طبیعی یا NLP برای دریافت دستورالعمل‌هایی از کاربران جهت تنظیم یادآوری‌ها، جستجوی اطلاعات آنلاین و کنترل چراغ‌های خانه استفاده می‌کنند. در بسیاری از موارد، این دستیارها برای یادگیری ترجیحات کاربر و بهبود تجربه آن‌ها در طول زمان، پیشرفت‌های زیادی داشته‌اند.
4) فیلترهای اسنپ چت Snapchat
فیلترهای اسنپ چت از الگوریتم‌های ML برای تمایز بین سوژه تصویر و پس زمینه، ردیابی حرکات صورت و تنظیم تصویر روی صفحه براساس آنچه کاربر انجام می‌دهد، استفاده می‌کنند.
5) ماشین‌های بدون سرنشین
اتومبیل‌های بدون سرنشین نمونه‌ای از یادگیری عمیق هستند، زیرا از شبکه‌های عصبی عمیق برای شناسایی اشیاء اطراف خود، تعیین فاصله آن‌ها از سایر اتومبیل‌ها، شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی و موارد دیگر استفاده می‌کنند.
6) وسایل مراقبت پزشکی
حسگرها و دستگاه‌های مورد استفاده در صنعت مراقبت‌های پزشکی نیز از یادگیری عمیق برای ارزیابی وضعیت سلامتی بیمار، از جمله سطح قند خون، فشار خون و ضربان قلب آن‌ها استفاده می‌کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند الگوهایی را از داده‌های پزشکی پیشین بیمار استخراج کنند و از آن‌ها در جهت پیش‌بینی هرگونه بیماری جسمی در آینده استفاده کنند.
7) MuZero
MuZero، یک برنامه کامپیوتری که توسط DeepMind طراحی شده است و یک عامل امیدوارکننده در تلاش برای دستیابی به هوش عمومی مصنوعی، می‌باشد. او می‌تواند بر بازی‌هایی که حتی به او آموزش داده نشده است، از جمله شطرنج و مجموعه کاملی از بازی‌های آتاری تسلط پیدا کند.
مزایای هوش مصنوعی
کاربردهای زیادی دارد، از جمله تقویت توسعه واکسن و تشخیص خودکار تقلب. براساس تحقیقات CB Insights، در سال 2022 شرکت‌های هوش مصنوعی 66.8 میلیارد دلار بودجه جمع‌آوری کردند که بیش از دو برابر مبلغ جمع‌آوری‌شده در سال 2020 است.
1) بانکداری ایمن‌تر
گزارش 2022 Business Insider Intelligence در مورد این فناوری در بانکداری نشان داد که درحال‌حاضر بیش از نیمی از شرکت‌های خدمات مالی از راه‌حل‌های آن برای مدیریت ریسک و همچنین تولید درآمد استفاده می‌کنند. استفاده از این فناوری در بانکداری می‌تواند منجر به صرفه‌جویی بیش از 400 میلیارد دلار شود.
2) داروی بهتر
گزارش سازمان جهانی بهداشت در سال 2021 اشاره کرد؛ درحالی‌که ادغام هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی با چالش هایی همراه است، این فناوری “چشم‌انداز بسیار خوبی دارد”. زیرا می‌تواند به مواردی مانند سیاست‌های بهداشتی آگاهانه‌تر و بهبود در دقت تشخیص بیماران کمک کند.
3) رسانه‌های نوآورانه
هوش مصنوعی در زمینه‌ی فرهنگی و اجتماعی نیز اثرگذار است. براساس تحقیقات گراند ویو، بازار جهانی هوش مصنوعی در زمینه فرهنگی و سرگرمی تا سال 2030 به 99.48 میلیارد دلار می‌رسد که از ارزش 10.87 میلیارد دلاری در سال 2021 افزایش می‌یابد. این گسترش شامل کاربردهایی مانند تشخیص سرقت ادبی و توسعه گرافیک با کیفیت بالا می‌شود.
چالش ها و محدودیت های هوش مصنوعی
درحالی‌که هوش مصنوعی به‌عنوان یک دارایی مهم و درحال تکامل در نظر گرفته می‌شود، این حوزه نوظهور دارای جنبه‌های منفی است.
مرکز تحقیقات پیو در سال 2021 از 10260 آمریکایی در مورد نگرش آن‌ها نسبت به هوش مصنوعی نظرسنجی کرد. نتایج نشان داد 45 درصد از پاسخ دهندگان به یک اندازه هیجان‌زده و نگران هستند و 37 درصد بیشتر نگران هستند تا هیجان زده.
علاوه‌بر این، بیش از 40 درصد از پاسخ‌دهندگان گفتند که اتومبیل‌های بدون راننده را برای جامعه مضر می‌دانند. بااین‌حال، ایده استفاده از آن برای شناسایی انتشار اطلاعات نادرست در رسانه‌های اجتماعی با استقبال بیشتری روبرو شد و نزدیک به 40 درصد از افراد مورد بررسی آن را ایده خوبی می‌دانستند.
این فناوری یک موهبت برای بهبود بهره‌وری و کارایی است و در عین حال پتانسیل خطای انسانی را کاهش می‌دهد. اما معایبی نیز وجود دارد، مانند هزینه‌های توسعه و امکان جایگزین کردن ماشین‌های خودکار به‌جای نیروی انسانی. بااین‌حال، شایان ذکر است که این صنعت نیز می‌تواند مشاغل مهمی ایجاد کند. البته برخی از این مشاغل هنوز اختراع نشده‌اند.
آینده هوش مصنوعی
وقتی هزینه‌های محاسباتی و زیرساخت داده‌های فنی در هوش مصنوعی را در نظر بگیریم، در واقع، اجرای هوش مصنوعی، یک تجارت پیچیده و پرهزینه است. خوشبختانه، پیشرفت‌های عظیمی در فناوری محاسبات صورت گرفته است. همان‌طور که قانون مور نشان می‌دهد: تعداد ترانزیستورهای روی یک ریزتراشه تقریباً هر 2 سال دو برابر می‌شود، درحالی‌که هزینه رایانه‌ها به نصف می‌رسد.
اگرچه بسیاری از کارشناسان بر این باورند که قانون مور احتمالاً در دهه 2020 به پایان خواهد رسید، اما این قانون تأثیر زیادی بر تکنیک‌های مدرن هوش مصنوعی داشته است. زیرا بدون این قانون، یادگیری عمیق از نظر مالی دور از ذهن خواهد بود. تحقیقات اخیر نشان داده است که نوآوری هوش مصنوعی در واقع از قانون مور بهتر عمل کرده است و هر 6 ماه یا بیشتر در مقایسه با 2 سال دو برابر می‌شود.
با این منطق، پیشرفت‌هایی که هوش مصنوعی در صنایع مختلف ایجاد کرده است، در چند سال گذشته بسیار مهم هستند.
جمع‌بندی
این فناوری نیز مانند هر پدیده‌ی دیگری مزایا و معایب خاص خود را دارد. اما این معایب آنچنان پررنگ نبوده‌اند که بتوانند جلودار پیشرفت این تکنولوژی جدید شوند.
دوست عزیز
به انتهای این مقاله رسیدیم. از اینکه تا به اینجای کار با ما همراه بودید، سپاسگزاریم. خوشحال می‌شویم که نظر شما عزیزان را در قسمت کامنت مطالعه کنیم. اگر به مطالب بیشتر در حوزه‌ی امنیت و هک علاقمندید میتوانید وبلاگ ما را دنبال کنید.
۲ نظر در “معرفی جامع هوش مصنوعی از چیستی تا انواع، مزایا و معایب آن”