احتمالاً شما هم با پیشرفت‌های روزافزون تکنولوژی، تمایل پیدا کرده‌اید بدانید که برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست و آیا  هوش مصنوعی در کامپیوتر خلاصه می‌شود یا می‌تواند ابعاد بزرگ‌تری از خدمات و امورات را شامل شود؟! هوش مصنوعی مفهومی است که نیاز به بررسی دارد.

برنامه نویسی هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به انگلیسی Artificial intelligence که به طور مخفف آن را AI نیز می‌نامند، در واقع تکنولوژی است که به نحوی قابلیت تفکر دارد.

(AI) به شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌هایی اشاره دارد که طوری برنامه‌ریزی شده‌اند که مانند انسان‌ها فکر کنند و اعمال آن‌ها را تقلید کنند. این اصطلاح همچنین ممکن است برای هر ماشینی به کار رود که ویژگی های مرتبط با ذهن انسان مانند یادگیری و حل مسئله را نشان می دهد.

AI از فناوری‌های متعددی استفاده می‌کند که ماشین‌ها را برای حس کردن، درک، برنامه‌ریزی، عمل و یادگیری با سطوح هوشی شبیه انسان تجهیز می‌کند. اساساً، سیستم‌های هوش مصنوعی محیط‌ها را درک می‌کنند، اشیا را تشخیص می‌دهند، به تصمیم‌گیری کمک می‌کنند، مشکلات پیچیده را حل می‌کنند، از تجربیات گذشته درس می‌گیرند و الگوها را تقلید می‌کنند.

این توانایی‌ها برای انجام کارهایی مانند رانندگی ماشین یا تشخیص چهره برای باز کردن قفل صفحه‌نمایش دستگاه ترکیب می‌شوند. چشم انداز هوش مصنوعی در سراسر مجموعه ای از فناوری ها مانند یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و غیره گسترش می یابد.

چنین فناوری‌های پیشرفته‌ای به سیستم‌های رایانه‌ای اجازه می‌دهند تا زبان انسان را بفهمند، از مثال‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند. اگرچه هر فناوری به طور مستقل در حال تکامل است، اما زمانی که در ترکیب با سایر فناوری‌ها، داده‌ها، تجزیه و تحلیل و اتوماسیون استفاده شود، می‌تواند کسب‌وکارها را متحول کند و به آنها کمک کند تا به اهداف خود دست یابند، خواه بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین یا افزایش خدمات مشتری باشد.

آشنایی AI

وقتی اکثر مردم اصطلاح هوش مصنوعی را می شنوند، اولین چیزی که معمولاً به آن فکر می کنند ربات ها هستند. دلیلش این است که فیلم‌ها و رمان‌های پرهزینه داستان‌هایی درباره ماشین‌های انسان‌مانندی می‌بافند که بر روی زمین ویران می‌کنند. اما هیچ چیز نمی تواند دور از حقیقت باشد.

AI بر این اصل استوار است که هوش انسانی را می‌توان به گونه‌ای تعریف کرد که یک ماشین بتواند به راحتی آن را تقلید کند و وظایف را از ساده‌ترین تا پیچیده‌تر انجام دهد.

اهداف AI شامل تقلید از فعالیت های شناختی انسان است. محققان و توسعه دهندگان در این زمینه در تقلید از فعالیت هایی مانند یادگیری، استدلال و ادراک، تا حدی که بتوان آنها را به طور مشخص تعریف کرد، گام های شگفت انگیزی سریع برداشته اند. برخی بر این باورند که مبتکران ممکن است به زودی قادر به توسعه سیستم هایی باشند که از ظرفیت انسان برای یادگیری یا استدلال هر موضوعی فراتر باشد.

با پیشرفت فناوری، معیارهای قبلی کهAI را تعریف می کردند، قدیمی می شوند. به عنوان مثال، ماشین‌هایی که توابع اولیه را محاسبه می‌کنند یا متن را از طریق تشخیص نوری کاراکتر تشخیص می‌دهند، دیگر به عنوان تجسم هوش مصنوعی در نظر گرفته نمی‌شوند، زیرا این عملکرد اکنون به عنوان یک عملکرد ذاتی رایانه بدیهی تلقی می‌شود.

تاریخچه هوش مصنوعی

کمتر از یک دهه پس از کمک به نیروهای متفقین برای پیروزی در جنگ جهانی دوم با شکستن ماشین رمزگذاری نازی ها Enigma، ریاضیدان آلن تورینگ با یک سوال ساده تاریخ را برای بار دوم تغییر داد: “آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟”

مقاله تورینگ در سال ۱۹۵۰ “ماشین آلات محاسباتی و هوش” و آزمون تورینگ متعاقب آن هدف و چشم انداز اساسی هوش مصنوعی را مشخص کرد.

اصطلاح هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ ابداع شد، اما صنعت هوش مصنوعی امروزه به لطف افزایش حجم داده ها، الگوریتم های پیشرفته و بهبود قدرت محاسباتی و ذخیره سازی محبوبیت بیشتری پیدا کرده است.

تحقیقات اولیه هوش مصنوعی در دهه ۱۹۵۰ موضوعاتی مانند حل مسئله و روش های نمادین را مورد بررسی قرار داد. در دهه ۱۹۶۰، وزارت دفاع ایالات متحده به این نوع کار علاقه مند شد و شروع به آموزش رایانه هایی برای تقلید از استدلال اولیه انسانی کرد.

به عنوان مثال، آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی (دارپا) پروژه های نقشه برداری خیابان را در دهه ۱۹۷۰ تکمیل کرد. و دارپا در سال ۲۰۰۳ دستیارهای شخصی هوشمند تولید کرد.

این کار اولیه راه را برای اتوماسیون و استدلال رسمی که امروزه در رایانه ها می بینیم، از جمله سیستم های پشتیبانی تصمیم و سیستم های جستجوی هوشمند که می توانند برای تکمیل و تقویت توانایی های انسان طراحی شوند، هموار کرد.

در حالی که فیلم‌ها و رمان‌های علمی تخیلی صنعت هوش مصنوعی را به‌عنوان ربات‌هایی شبیه انسان به تصویر می‌کشند که جهان را تسخیر می‌کنند، تکامل کنونی فناوری‌های صنعت هوش مصنوعی آنقدرها ترسناک نیست. در عوض، هوش مصنوعی تکامل یافته است تا مزایای خاص بسیاری را در هر صنعتی ارائه دهد.

کاربردهای صنعت هوش مصنوعی

صنعت هوش مصنوعی به طور مداوم در حال تکامل است تا به نفع بسیاری از صنایع مختلف باشد. هوش مصنوعی امروزه به طور گسترده در طیف وسیعی از برنامه های کاربردی با سطوح مختلف پیچیدگی استفاده می شود.

کاربردهای صنعت هوش مصنوعی بی پایان است. این فناوری را می توان در بسیاری از بخش ها و صنایع مختلف به کاربرد. مانند چت‌بات‌هایی که در وب‌سایت‌ها یا به شکل بلندگوهای هوشمند ظاهر می‌شوند (مانند الکسا یا سیری).

از صنعت هوش مصنوعی برای پیش‌بینی از نظر آب و هوا و پیش‌بینی مالی، ساده‌سازی فرآیندهای تولید، و همچنین کاربردهایی در صنعت مالی دارد، جایی که از آن برای شناسایی و نشان دادن فعالیت‌های بانکی و مالی مانند استفاده غیرعادی از کارت نقدی وبررسی حساب های با مبلغ زیاد استفاده می‌شود که همگی به بخش کلاهبرداری بانک کمک می‌کنند.

از برنامه های کاربردی صنعت هوش مصنوعی نیز برای کمک به ساده سازی و تسهیل تجارت استفاده می شود. این امر با تسهیل برآورد عرضه، تقاضا و قیمت گذاری اوراق بهادار انجام می شود.. هوش مصنوعی برای انجام بازی ها، کار با وسایل نقلیه خودران، پردازش زبان و خیلی موارد از این قبیل استفاده می شود.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

برای شروع، یک سیستم هوش مصنوعی ورودی داده ها را به صورت گفتار، متن، تصویر و غیره می پذیرد. سپس سیستم با اعمال قوانین و الگوریتم های مختلف، تفسیر، پیش بینی و عمل بر روی داده های ورودی، داده ها را پردازش می کند.

پس از پردازش، سیستم یک نتیجه، یعنی موفقیت یا شکست را در ورودی داده ارائه می دهد. سپس نتیجه از طریق تجزیه و تحلیل، کشف و بازخورد ارزیابی می شود. در نهایت، سیستم از ارزیابی های خود برای تنظیم داده های ورودی، قوانین و الگوریتم ها و نتایج هدف استفاده می کند. این حلقه تا رسیدن به نتیجه مطلوب ادامه می یابد.

اجزای اصلی AI

یادگیری ماشینی: یادگیری ماشینی یک برنامه کاربردی AI است که به طور خودکار از مجموعه تجربیات قبلی بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح یاد می‌گیرد و بهبود می‌یابد.

یادگیری عمیق : یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از ML است که با پردازش داده ها با کمک شبکه های عصبی مصنوعی یاد می گیرد.

شبکه‌های عصبی : شبکه‌های عصبی سیستم‌های کامپیوتری هستند که بر اساس ارتباطات عصبی در مغز انسان مدل‌سازی می‌شوند و یادگیری عمیق را امکان‌پذیر می‌سازند.

محاسبات شناختی : هدف محاسبات شناختی بازآفرینی فرآیند تفکر انسان در یک مدل کامپیوتری است. به دنبال تقلید و بهبود تعامل بین انسان و ماشین با درک زبان انسان و معنای تصاویر است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) : NLP ابزاری است که به رایانه ها اجازه می دهد زبان و گفتار انسان را درک، تشخیص، تفسیر و تولید کنند.

بینایی کامپیوتری : بینایی کامپیوتری از یادگیری عمیق و شناسایی الگو برای تفسیر محتوای تصویر (نمودار، جداول، تصاویر پی‌دی‌اف و ویدئوها) استفاده می‌کند.

انواع هوش مصنوعی

انواع AI را می توان به طور کلی به دو دسته تقسیم کرد:

صنعت هوش مصنوعی مبتنی بر قابلیت و هوش مصنوعی بر اساس عملکرد. .

در ذیل به انواع هوش مصنوعی بر اساس قابلیت نگاه کنیم.

۱- هوش مصنوعی محدود(Narrow AI)

یک هوش مصنوعی هدف گرا است که برای انجام یک کار خاص آموزش دیده است. هوش ماشینی که امروزه در اطراف خود شاهد آن هستیم، نوعی هوش مصنوعی محدود است. نمونه هایی از هوش مصنوعی محدود شامل سیری اپل و ابررایانه واتسون آی بی ام است.

هوش مصنوعی محدود به عنوان هوش مصنوعی ضعیف نیز شناخته می شود زیرا در مجموعه ای محدود و از پیش تعریف شده از پارامترها، محدودیت ها و زمینه ها عمل می کند. به عنوان مثال، پیشنهادات خرید در سایت‌های تجارت الکترونیک، اتومبیل‌های خودران، و تشخیص گفتار و تصویر در دسته  هوش مصنوعی محدود قرار می‌گیرند.

۲- هوش مصنوعی عمومی(  General AI)

یک نسخه هوش مصنوعی است که هر کار فکری را با کارایی انسان مانند انجام می دهد. هدف هوش مصنوعی عمومی طراحی سیستمی است که بتواند مانند انسان ها برای خودش فکر کند. در حال حاضر، هوش مصنوعی عمومی هنوز تحت تحقیق است و تلاش‌هایی برای توسعه ماشین‌هایی انجام می‌شود که قابلیت‌های شناختی را افزایش می‌دهند.

۳- ابر هوش مصنوعی(Super AI)

نسخه ای از AI است که از هوش انسان پیشی می گیرد و می تواند هر کاری را بهتر از یک انسان انجام دهد. قابلیت‌های یک ماشین با هوش مصنوعی فوق‌العاده شامل تفکر، استدلال، حل پازل، قضاوت کردن، یادگیری و برقراری ارتباط به تنهایی است. امروزه ابر هوش مصنوعی یک مفهوم فرضی است اما آینده هوش مصنوعی را نشان می دهد.

۴- ماشین‌های واکنش‌گرا

ماشین‌های واکنش‌گرا انواع اولیه AI هستند که تجربیات یا خاطرات گذشته را برای اقدامات آینده ذخیره نمی‌کنند. چنین سیستم هایی سناریوهای فعلی را به صفر می رسانند و بر اساس بهترین اقدام ممکن به آنها واکنش نشان می دهند. نمونه های محبوب ماشین های واکنشی شامل سیستم آبی عمیق IBM و AlphaGo گوگل است.

۵- ماشین های حافظه محدود

ماشین های حافظه محدود می توانند تجربیات یا داده های گذشته را برای مدت کوتاهی ذخیره و استفاده کنند. به عنوان مثال، یک خودروی خودران می تواند سرعت وسایل نقلیه در مجاورت خود، فواصل مربوطه، محدودیت سرعت و سایر اطلاعات مربوطه را برای حرکت در ترافیک ذخیره کند.

۶- تئوری ذهن

تئوری ذهن به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که می تواند احساسات و باورهای انسان را درک کند و مانند انسان ها تعامل اجتماعی داشته باشد. این نوع AI هنوز توسعه نیافته است اما در آینده پیشرفت چشمگیری خواهد داشت

۷- هوش مصنوعی خودآگاه

هوش  مصنوعی خودآگاه با ماشین های فوق هوشمند با آگاهی، احساسات، عواطف و باورهایشان سر و کار دارد. انتظار می رود چنین سیستم هایی باهوش تر از ذهن انسان باشند و ممکن است در وظایف محوله از ما بهتر عمل کنند. هوش مصنوعی خودآگاه هنوز یک واقعیت دور است، اما تلاش هایی در این راستا انجام می شود

اهداف برنامه نویسی هوش مصنوعی

هدف اساسی AI طراحی فناوری است که سیستم های کامپیوتری را قادر می سازد هوشمندانه و در عین حال مستقل کار کنند. اهداف اساسی آن در زیر توضیح داده شده است

توسعه توانایی حل مسئله

تحقیقات AI بر توسعه الگوریتم های حل مسئله کارآمد متمرکز است که می تواند استنتاجات منطقی ایجاد کند و استدلال انسان را در حین حل پازل های پیچیده شبیه سازی کند. سیستم‌های هوش مصنوعی روش‌هایی را برای مقابله با موقعیت‌های نامشخص یا مدیریت معمای اطلاعات ناقص با استفاده از نظریه احتمال، مانند سیستم پیش‌بینی بازار سهام، ارائه می‌کنند.

توانایی حل مسئله هوش مصنوعی زندگی ما را آسان‌تر می‌کند زیرا می‌توان وظایف پیچیده را به سیستم‌هایAI قابل اعتماد اختصاص داد که می‌توانند به ساده‌سازی مشاغل حیاتی کمک کنند.

تسهیل برنامه ریزی

عوامل هوشمند راهی برای پیش بینی آینده فراهم می کنند. برنامه ریزی مبتنی بر AI یک رویه ای از عمل را برای یک سیستم برای دستیابی به اهداف خود تعیین می کند و عملکرد کلی را از طریق تحلیل های پیش بینی، تجزیه و تحلیل داده ها، پیش بینی و مدل های بهینه سازی بهینه می کند. با کمک هوش مصنوعی می‌توانیم پیش‌بینی‌های آینده انجام دهیم و عواقب اقدامات خود را مشخص کنیم.

تشخیص احساسات عاطفی

احساسات عاطفی را تشخیص می دهد که به آن «هوش مصنوعی احساسی» نیز می‌گویند، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که تجربیات، احساسات و عواطف انسانی را تشخیص، تفسیر و شبیه‌سازی می‌کند. با محاسبات عاطفی، رایانه‌ها می‌توانند حالات چهره، زبان بدن را درک کنند  تا به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه دهند تا بتوانند با  انسان ها تعامل داشته باشند و اجتماعی شوند. بنابراین، تلاش‌های تحقیقاتی به سمت تقویت هوش اجتماعی ماشین‌ها متمایل است.

ارتقای خلاقیت

صنعت هوش  مصنوعی خلاقیت و تفکر مصنوعی را ارتقا می دهد که می تواند به انسان در انجام بهتر وظایف کمک کند.AI می‌تواند از طریق حجم وسیعی از داده‌ها، گزینه‌ها و جایگزین‌ها را در نظر بگیرد و مسیرها یا فرصت‌های خلاقانه‌ای را برای پیشرفت ما ایجاد کند.

همچنین پلتفرمی برای تقویت خلاقیت ارائه می‌دهد، زیرا AI می‌تواند بسیاری از ایده‌ها و مفاهیم جدید را توسعه دهد که می‌تواند الهام بخش و تقویت فرآیند خلاقیت باشد. به عنوان مثال، یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند چندین گزینه طراحی داخلی را برای یک چیدمان آپارتمانی سه بعدی ارائه کند.

دستیابی به هوش عمومی

هدف محققان صنعت هوش  مصنوعی توسعه ماشین‌هایی با قابلیت‌های هوش مصنوعی عمومی است که تمام مهارت‌های شناختی انسان‌ها را با هم ترکیب می‌کند و وظایف را با مهارت بهتری نسبت به ما انجام می‌دهد. این می تواند بهره وری کلی را افزایش دهد زیرا وظایف با کارایی بیشتر انجام می شود و انسان را از کارهای خطرناکی مانند خنثی کردن بمب ها رها می کند.

تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی

ما در برنامه نویسی ورودی‌های معلوم و مشخص دازیم و با استفاده از دستورات شرطی مانند if و else میتوانیم معادلات را حل کنیم و به نتیجه‌ی دلخواه برسیم ولی مسائلی که با AI حل می‌شوند از تنوع ورودی زیادی بهرمند هستند به همین دلیل نمی‌توان با برنامه نویسی معمولی تمام جنبه‌ها را پوشش داد مثل یک سیستم تبدیل صدا به متن یا تشخیص چهره که داده‌های ورودی آنها بسیار متنوع هستند به همین دلیل مجبور به استفاده از مدل‌های AI برای انجام این کارها هستیم.

زبان‌های پرکاربرد در برنامه نویسی هوش مصنوعی

AI به طور فزاینده ای بخشی از زندگی روزمره شما می شود، چه متوجه شوید یا نه.

توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی منوط به استفاده از زبان برنامه‌نویسی مناسب برای هوش مصنوعی است. زبان های برنامه نویسی متعددی وجود دارد که هر کدام دارای شایستگی ها و نقاط قوت خاص خود هستند. اینکه از کدام زبان برنامه نویسی برای پروژه هوش مصنوعی خود استفاده می کنید به نیازهای خاص پروژه  بستگی دارد.

در ذیل برخی  از زبان ها مناسب برنامه نویسیAI معرفی شده است:

Python

پایتون تمایل دارد در صدر لیست بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی قرار گیرد .

پایتون زبان کدگذاری ایده آلی است که برای یادگیری ماشین، NLP و اتصالات شبکه عصبی استفاده می شود. پایتون را می‌توان حتی اگر در توسعه هوش مصنوعی تازه کار هستید، استفاده کرد، زیرا انعطاف‌پذیر است و با کتابخانه‌های از قبل موجود مانند Pandas، SciPy و nltk همراه است. شما میتوانید با ترفند های جالب پایتون روش های بالخصوص و متفاوتی اجرا کنید.

پایتون از کلمات کلیدی قابل خواندن استفاده می کند، برنامه نویسی شی گرا را ارائه می دهد و می تواند با زبان های دیگر مانند جاوا ادغام شود. سرعت توسعه پایتون نسبتاً سریعتر است و امکان آزمایش الگوریتم را بدون اجرای واقعی آنها فراهم می کند. کتابخانه های پایتون Numpy را می توان برای محاسبات علمی و PyBrain برای یادگیری ماشین استفاده کرد.

Prolog

یکی از قدیمی ترین زبان های برنامه نویسی، Prolog یا برنامه نویسی منطقی، یک چارچوب قدرتمند است که با سه عنصر واقعی، قوانین و اهداف کار می کند. یک توسعه دهنده باید هر سه عنصر را تعریف کند و سپس Prolog روابطی بین آنها برقرار می کند تا با تجزیه و تحلیل واقعیت ها و قوانین به یک نتیجه خاص برسد. در اینجا، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها از طریق استنتاج‌ها و جستجوهای منطقی اتفاق می‌افتد و این زبان برای توسعه سیستم‌های AI عالی است زیرا راه‌حل‌ها منطقی هستند و فقط بر اساس عبارات از قبل موجود نیستند. Prolog برای ایجاد چت ربات، دستیارهای صوتی و رابط های گرافیکی کاربر (GUI) بهترین است.

LISP

LISP یا پردازش لیست در سال ۱۹۵۸ توسط جان مک کارتی ایجاد شد که برای توسعه هوش مصنوعی مناسب است. LISP انعطاف پذیر است و با راه حل سازگار است و می تواند به طور موثر برای یادگیری ماشین استفاده شود. LISP برای نمونه سازی سریع و ایجاد پویا اشیاء جدید شناخته شده است. اگرچه LISP در حال حاضر به طور رایج مورد استفاده قرار نمی گیرد زیرا یادگیری کدها سخت تر است و کتابخانه های خوبی ندارد.

Java

جاوا یکی از زبان های برنامه نویسی محبوب است که کتابخانه های متن باز زیادی دارد. جاوا کاربر پسند است و یک پلتفرم مستقل فراهم می کند و از این رو برای توسعه AIخوب در نظر گرفته می شود. این یک زبان برنامه نویسی استاندارد و انعطاف پذیر است که اشکال زدایی آسان کدها، مقیاس پذیری، توانایی پشتیبانی از شرکت های بزرگ مقیاس و نمایش گرافیکی داده ها را ارائه می دهد. جاوا برای یادگیری آسان، همه کاره است و فناوری ماشین مجازی آن، توسعه زبان هوش مصنوعی را در پلتفرم های مختلف امکان پذیر می کند.

سخن پایانی

برنامه نویسی هوش مصنوعی AI را می توان مجموعه‌ای از الگوریتم‌هایی دانست که می‌توانند نتایج مشابه رفتارهای انسان از خودشان نشان دهند. کاربردهای هوش مصنوعی در سال‌های اخیر افزایش چشمگیری پیدا کرده و در زمینه‌هایی مانند بهداشت و درمان، تجارت الکترونیکی، مدیریت نیروهای انسانی، صنعت رباتیک و تولید مورد استفاده قرار می‌گیرد که خیلی از کودکان و نوجوانان ماهم میتوانند به شرط داشتن استعداد یک هوش مصنوعی بسازند.

به پایان این مقاله در خصوص صنعت هوش مصوعی چیست رسیدیم. امیدواریم که مطلب فوق کمی دید شما را نسبت به این موضوع بازکرده باشد.

نظرات و پیشنهادات خود را در قسمت دیدگاه با ما به اشتراک بگذارید.