اصطلاحات هوش مصنوعی؛ راهنمایی برای درک بهتر

اصطلاحات هوش مصنوعی

در ادامه به بررسی مهم‌ترین اصطلاحات هوش مصنوعی خواهیم پرداخت:

چت بات (Chatbot)

یکی از اصطلاحات هوش مصنوعی چت بات است. چت‌بات‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که به کاربران امکان تعامل از طریق صوت یا متن را می‌دهند و جهت انجام کارهای ساده به راهنمایی کاربران می‌پردازند. برخی نمونه‌های معروف چت‌بات‌ها عبارتند از:

• ربات IM
• ربات (Bot)
• ربات گفتگویی (Talkbot)
• ربات گفتگو (Chatterbot)
• ربات هوشمند (Smartbot)
• عامل تعاملی (Interactive Agent)
• واسط مکالمه (Conversational Interface)
• موجود مکالمه‌ای مصنوعی (Artificial Conversational Entity)

این سیستم‌ها می‌توانند در زمینه‌های متعددی اعم از خدمات مشتری، پشتیبانی فنی و سرگرمی مورد استفاده قرار بگیرند و به کاربران کمک کنند تا به سرعت به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند.

الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)

الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) یک روش محاسباتی است که از فرآیندهای تکاملی طبیعی الهام می‌گیرد و جهت حل مسائل بهینه‌سازی و پیدا کردن بهترین راه‌حل‌ها استفاده می‌شود. در این الگوریتم، یک مسئله بهینه‌سازی به صورت توالی‌هایی از جهش‌ها یا کروموزوم‌ها مدل‌سازی می‌شود و یک تابع هدف برای ارزیابی کیفیت هر جهش به کار می‌رود. هر جهش به وسیله مجموعه‌ای از ژن‌ها تعریف می‌شود که نمایانگر مقادیر مختلف ویژگی‌های مسئله هستند. این ژن‌ها می‌توانند شامل داده‌های بولی، عددی، رشته‌ای یا هر نوع اطلاعات دیگری باشند.

الگوریتم ژنتیک شامل مراحلی است که شامل تکثیر، ترکیب و ارزیابی می‌شود. در مرحله اول، جهش‌های با کیفیت بالا بر اساس ارزش آن‌ها انتخاب می‌شوند و از طریق عملیات‌هایی مانند تقسیم، جهش و ترکیب، نسل‌های جدیدی ایجاد می‌گردد. در مرحله ترکیب، ویژگی‌های مفید از جهش‌های قبلی با جهش‌های جدید ترکیب می‌شوند. نهایتاً، در مرحله ارزیابی، با استفاده از تابع هدف، جهش‌ها مورد سنجش قرار می‌گیرند و بهترین‌های آن‌ها برای نسل بعدی انتخاب می‌شوند.

به علت قابلیت‌هایش در جستجو در فضای بزرگ مسائل و توانایی کشف راه‌حل‌های بهینه غیرمنتظره، الگوریتم ژنتیک در زمینه‌های متنوعی از جمله بهینه‌سازی توابع، طراحی سیستم‌ها، برنامه‌ریزی تولید، زمان‌بندی و دیگر مسائل محاسباتی کاربرد دارد.

خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی یک تکنیک تحلیل داده است که در آن اطلاعات بر اساس شباهت‌هایشان به گروه‌های مشابه تقسیم می‌شوند. هدف اصلی این فرآیند، شناسایی الگوها و روابط میان داده‌ها از طریق ایجاد گروه‌های همبسته است. روش‌های مختلفی جهت خوشه‌بندی وجود دارد، از جمله:

1. روش‌های مبتنی بر توزیع احتمال: که ریسک و عدم قطعیت را در نظر می‌گیرند.
2. روش‌های مبتنی بر ترتیب گراف: که بر اساس ساختارهای گرافیکی عمل می‌کنند.
3. روش‌های مبتنی بر چگالی: که داده‌ها را بر اساس چگالی نقاط خوشه‌بندی می‌کنند.
4. روش‌های مبتنی بر مرکز خوشه: که در آن داده‌ها به سمت مراکز مشخصی گروه‌بندی می‌شوند.

هر یک از این روش‌ها ویژگی‌ها و محدودیت‌های خاص خود را دارند و انتخاب مناسب آن‌ها بستگی به نوع داده‌ها و مسائل مطرح‌شده دارد. خوشه‌بندی کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف دارد. در علم کامپیوتر، برای تحلیل داده‌ها، دسته‌بندی محتوا و تشخیص الگوهای پنهان مورد استفاده قرار می‌گیرد. در مدیریت، این تکنیک به تقسیم‌بندی مشتریان، تحلیل بازار و شناسایی گروه‌های مشابه کمک می‌کند. به علاوه در علوم زیستی، خوشه‌بندی در تحلیل‌های ژنتیکی و تشخیص بیماری‌ها به کار می‌رود.

استفاده از خوشه‌بندی موجب می‌شود تا الگوها را بهتر شناسایی کنیم، داده‌ها را دسته‌بندی کنیم و اطلاعات پنهان را کشف نماییم. این روش به ما کمک می‌کند تا داده‌های پیچیده را به شکلی ساده‌تر و قابل فهم‌تر ارائه دهیم و از آن‌ها جهت تصمیم‌گیری‌های تحلیلی بهره‌برداری کنیم.

رباتیک (Robotics)

یکی دیگر از اصطلاحات هوش مصنوعی رباتیک است. در واقع، رباتیک به مطالعه و طراحی دستگاه‌هایی می‌پردازد که می‌توانند به طور خودکار یا با همکاری انسان‌ها وظایف خاصی را انجام دهند. این علم شامل جنبه‌های مختلفی از جمله الکترونیک، مکانیک، مکاترونیک، کنترل، هوش مصنوعی، بینایی ماشین، نقشه‌برداری و برنامه‌نویسی است.

در فرآیند ساخت ربات‌ها، طراحان از اصول مکانیکی برای ایجاد ساختار بدنه، مفاصل و سیستم‌های حرکتی استفاده می‌کنند. الکترونیک نیز برای توسعه سنسورها و سیستم‌های کنترلی ضروری است. هوش مصنوعی و بینایی ماشین به ربات‌ها این امکان را می‌دهند که محیط اطراف خود را شناسایی نموده و به آن واکنش نشان دهند.

کاربردهای رباتیک در صنایع مختلف بسیار گسترده است. در صنعت، ربات‌ها می‌توانند در زمینه‌هایی مانند خط تولید، جابه‌جایی مواد و جوشکاری به کار گرفته شوند. در حوزه پزشکی، ربات‌ها نقش مهمی در انجام جراحی‌ها، تشخیص بیماری‌های مختلف، تحویل داروها و مراقبت از بیماران ایفا می‌کنند. همچنین، روباتیک در کشاورزی، علوم دریایی، فضایی و آموزش نیز کاربردهای قابل توجهی دارد.

همچنین پیشنهاد می‌شود مقاله تشخیص سرطان با دقت 90 درصد توسط هوش مصنوعی را نیز از دست ندهید.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق که یکی از زیرمجموعه‌های یادگیری ماشین به شمار می‌آید، مبتنی بر شبکه‌های عصبی پیچیده و چندلایه است. این فناوری جهت شناسایی الگوها و استخراج ویژگی‌های پیشرفته از داده‌ها طراحی شده است. در یادگیری عمیق یا Deep learning، شبکه‌های عصبی از لایه‌های متعددی تشکیل شده‌اند که هر یک شامل نورون‌های مختلفی هستند. یکی از مزیت‌های کلیدی این روش، توانایی آن در یادگیری و استخراج خودکار ویژگی‌ها بدون نیاز به دخالت انسانی است.

شبکه‌های عصبی با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی اعم از پس‌انتشار خطا، قادرند وزن‌ها و پارامترهای خود را بر اساس بازخوردهای دریافتی از خروجی‌ها تنظیم نمایند. این امر به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به تدریج عملکرد خود را بهبود بخشند. یادگیری عمیق این امکان را فراهم می‌آورد که مسائل پیچیده و داده‌های بزرگ به راحتی حل شوند. کاربردهای این فناوری در زمینه‌های مختلفی نظیر ترجمه ماشینی، تحلیل متون، تشخیص تصویر، پردازش گفتار‌ و شناسایی الگوها دیده می‌شود. با پیشرفت مداوم سخت‌افزارها و الگوریتم‌های مربوطه، انتظار می‌رود که یادگیری عمیق در آینده نقش بسیار مهم‌تری در توسعه تکنولوژی و حل چالش‌های پیچیده ایفا نماید.

هم‌سویی (Alignment)

در حالی که ما به طور معمول بر تفاوت‌های فردی خود تأکید می‌کنیم، میبایست به این نکته توجه کنیم که انسانیت دارای ارزش‌های مشترک زیادی است که جوامع ما را به هم نزدیک می‌کند؛ از نقش حیاتی خانواده گرفته تا اخلاقیاتی که ما را از انجام اعمال غیرانسانی مانند قتل بازمی‌دارد. علی‌رغم وجود برخی استثنائات، این ارزش‌ها عموماً در اکثریت جامعه دیده می‌شوند.

با این حال، ما هرگز لازم نبوده زمین را با یک هوش مصنوعی قدرتمند و غیرانسانی تقسیم کنیم. در نهایت، چگونه می‌توانیم از هم‌راستایی اولویت‌ها و ارزش‌های هوش مصنوعی با خواسته‌ها و نیازهای انسانی اطمینان حاصل کنیم؟ این مسئله هم‌راستایی موجب بالا رفتن نگرانی‌ها درباره خطرات احتمالی هوش مصنوعی می‌شود؛ به ویژه اینکه ممکن است نوعی هوش فوق‌العاده ظهور کند که به باورها، نگرش‌ها و قوانین بنیادینی که جوامع بشری را شکل می‌دهند، توجهی نداشته باشد. در صورتی که می‌خواهیم هوش مصنوعی ایمن و قابل کنترل داشته باشیم، اطمینان از هم‌راستایی آن با خواسته‌های انسانی بسیار حیاتی است.

در اوایل ژوئیه، شرکت OpenAI که در زمینه توسعه هوش مصنوعی پیشرفته فعال است، از برنامه‌های خود جهت ایجاد یک super-alignment خبر داد. هدف این برنامه تضمین هم‌راستایی هوش‌های مصنوعی پیشرفته با نیات انسانی است. این شرکت بیان کرد: «در حال حاضر، ما راه‌حلی برای هدایت یا کنترل یک هوش مصنوعی بالقوه فوق‌هوشمند نداریم و نمی‌توانیم از سرکشی آن جلوگیری کنیم».

بایاس (Bias)

در حالی که ممکن است ماشین‌ها را به عنوان ابزارهایی عینی و بی‌طرف تصور کنید، واقعیت این است که آن‌ها می‌توانند تعصبات ناخودآگاه انسان‌ها و سازندگانشان را منعکس کنند. به همین دلیل، شرکت‌ها میبایست اهمیت نرمال‌سازی داده‌ها را درک کنند؛ این فرآیند شامل تنظیم داده‌های اندازه‌گیری شده در مقیاس‌های مختلف به یک مقیاس مشترک است تا از ورود تعصبات انسانی ناخواسته به الگوریتم‌ها جلوگیری شود.

برای مثال، فرض کنید بخواهید در یک سازمان نیرو استخدام کنید و از یک سیستم رایانه‌ای استفاده نمایید. اگر به این سیستم داده‌هایی شامل 100 زن و 300 مرد ارائه دهید و از آن بخواهید بهترین کاندیدا را شناسایی کند، احتمالاً بیشتر کاندیداهای پیشنهادی مرد خواهند بود؛ چرا که تعداد مردان در مجموعه داده‌ها سه برابر زنان است. بنابراین، ایجاد فناوری‌ای عادلانه و منصفانه می‌تواند دشوار باشد. اما مسلماً الگوریتم‌ها باید به ما کمک کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تر بگیریم و تعصباتی را که به دنبال خنثی کردن آن‌ها هستیم، در نظر بگیرند.

سخن پایانی

هوش مصنوعی یعنی تقلید از فرآیندهای ذهنی انسان از طریق برنامه‌های کامپیوتری. در واقع، هدف این سیستم‌ها یادگیری و انجام وظایف مشابه با انسان‌هاست. برای مثال، برخی از سیستم‌های هوش مصنوعی قادرند رانندگی کنند، تصاویر را شناسایی نمایند و طیف وسیعی از کارهای دیگر را انجام دهند.

امروز واژه هوش مصنوعی به یکی از اصطلاحات پرکاربرد و محبوب تبدیل شده است. لازم به ذکر است که در اصل، مفهوم هوش مصنوعی چیزی جز ترکیبی از ریاضیات، آمار و احتمال نیست. گاهی شنیده می‌شود که در توسعه هوش مصنوعی از کدها و برنامه‌نویسی استفاده نمی‌شود، اما این ادعا کاملا نادرست است. تمامی برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی توسط دانشمندان داده، برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون طراحی و نوشته شده‌اند. جهت کسب اطلاعات بیشتر برای خرید کارتریج قابل شارژ اپسون و به علاوه آشنایی بیشتر ، می‌توانید با کارشناسان ما در دیجی کارتریج تماس حاصل فرمایید و یا از طریق سایت با ما در ارتباط باشید.