هوش مصنوعی چیست؟ آموزش AI و کاربردهای آن

هوش مصنوعی یا AI (Artificial Intelligence) به عنوان شاخه ای از علوم کامپیوتر تعریف می شود که به ایجاد و طراحی سیستم هایی می پردازد که قادر به انجام کارهایی هستند که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند. این کارها می توانند شامل یادگیری و تجزیه و تحلیل داده ها، تشخیص گفتار، تصمیم گیری، تشخیص الگو، ترجمه زبان ها و بسیاری از وظایف دیگر باشند.

وقتی عبارت هوش مصنوعی به گوشتان می‌خورد، شاید ماشین‌های خودران، ربات‌ها، چت جی پی تی و دیگر ربات‌های هوش مصنوعی در کنار تصاویر خلق شده توسط هوش مصنوعی به ذهنتان خطور کند. اما نگاه کردن به خروجی‌های هوش مصنوعی و درک نحوه عملکرد این فناوری و تأثیرات آن برای این نسل و نسل‌های آینده نیز مهم است.

هوش مصنوعی مفهومی‌است که به طور رسمی از دهه ۱۹۵۰ به گوش رسید، زمانی که از آن با توانایی یک ماشین برای انجام کاری یاد می‌شد که پیش از این نیاز به هوش انسانی داشت. این عبارت، یک مفهوم نسبتا گسترده است و در طول دهه‌ها پیشرفت تحقیقاتی و فناوری، دستخوش تغییر شده است. وقتی به تخصیص هوش به یک ماشین مانند کامپیوتر فکر می‌کنید، منطقی است که بخواهید با تعریف عبارت هوش شروع کنید، به خصوص زمانی که می‌خواهید تعیین کنید که آیا یک سیستم هوش مصنوعی واقعا شایسته آن هست یا نه.

سطح هوشی انسان، ما را از دیگر موجودات متمایز می‌کند و این برای تجربه‌های انسانی بسیار مهم است. برخی متخصصان هوش را توانایی سازگاری، حل مسائل، برنامه‌ریزی، چاره‌یابی در شرایط جدید و یادگیری مهارت‌های جدید می‌دانند.

“هوش، با قابلیت تغییر کردن اندازه گیری می شود”

آلبرت انیشتین

با توجه به این که گاهی اوقات، هوش به عنوان پایه‌ای برای تجربیات انسانی دیده می‌شود، عجیب نیست که تلاش کنیم آن را به کمک علم و به طور مصنوعی، بازسازی کنیم. همچنین، سیستم‌های هوش مصنوعی امروزی ممکن است برخی از ویژگی‌های هوش انسانی، از جمله یادگیری، حل مسئله، ادراک و حتی طیف محدودی از خلاقیت و هوش اجتماعی را نشان دهند.

قبل از هر توضیحی راجع به نحوه عملکرد هوش مصنوعی آشنایی با برخی از تعریف رایج در این صنعت ضروری است. در ادامه هر یک از این موارد را به طور مختصر شرح خواهیم داد:

مهمترین ویژگی که هوش مصنوعی را از سایر موضوعات علوم کامپیوتر متمایز می‌کند، توانایی خودکارسازی آسان وظایف با استفاده از یادگیری ماشینی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا به جای آنکه برای انجام هر کار برنامه‌ریزی شوند، از تجربیات مختلف بیاموزند. این قابلیت همان چیزی است که بسیاری از آن به عنوان هوش مصنوعی یاد می‌کنند. با این حال، یادگیری ماشینی در واقع زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است. یادگیری ماشینی در واقع یک سیستم است که بر روی مقادیر زیادی داده آموزش می‌بیند و در نتیجه می‌تواند از اشتباهات درس بگیرد و الگوها را تشخیص دهد تا به طور دقیق پیش بینی ها و تصمیم گیری ها را انجام دهد، فارغ از این که آیا در معرض داده های خاص قرار گرفته باشند یا نه. فرآیند یادگیری ماشینی عموماً شامل چند مرحله اصلی است:

جمع آوری داده ها: این مرحله شامل جمع آوری داده هایی است که می توانند برای آموزش مدل مورد استفاده قرار گیرند. داده ها می توانند از منابع مختلفی از قبیل پایگاه های داده، فایل های متنی، تصاویر، صدا و غیره باشند.

پردازش داده ها: پس از جمع آوری داده ها، آنها باید در قالبی قرار گیرند که مدل بتواند از آنها استفاده کند. این ممکن است شامل تبدیل داده های متنی به اعداد، تصحیح خطاهای داده ای، حذف داده های ناقص و غیره باشد.

آموزش مدل: در این مرحله، داده های پردازش شده به یک الگوریتم یادگیری ماشینی داده می شوند تا یک مدل ساخته شود. الگوریتم می تواند با استفاده از داده ها الگوهایی را کشف کند و از آنها برای پیش بینی یا تصمیم گیری در آینده استفاده کند.

تست مدل: پس از آموزش مدل، آن باید تست شود تا میزان دقت آن در پیش بینی یا تصمیم گیری بررسی شود. این معمولاً با استفاده از یک مجموعه داده تست جداگانه انجام می شود که در زمان آموزش مدل استفاده نشده است.

استفاده از مدل: اگر مدل با موفقیت تست شود، آن را می توان در برنامه های واقعی استفاده کرد. این می تواند شامل پیش بینی رفتار کاربر، تشخیص چهره، تشخیص گفتار و دیگر کاربردهای یادگیری ماشینی باشد.

زمانی که از چت جی پی تی درباره پایتخت یک کشور می‌پرسید یا از الکسا می‌خواهید که به شما اطلاعات جدید آب و هوایی را ارائه دهد، نتایجی را می‌بینید که حاصل الگوریتم‌های یادگیری ماشینی هستند.

از نمونه‌های یادگیری ماشینی می‌توان به تشخیص تصویر و گفتار، محافظت در برابر کلاهبرداری و موارد دیگر اشاره کرد. کاربران عکسی را در فیس بوک آپلود می کنند. این شبکه اجتماعی می تواند تصویر را تجزیه و تحلیل کند و چهره ها را تشخیص دهد، در نتیجه می‌تواند پیشنهاد‌هایی برای تگ کردن دیگر دوستان بدهد. با گذشت زمان و تمرین، سیستم این مهارت را در خود تقویت می‌کند و می‌آموزد که پیشنهادهای دقیق‌تری ارائه دهد.

انواع مختلف یادگیری ماشین:

یادگیری تحت نظارت

یادگیری تحت نظارت یک روش متداول برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی به کمک نمونه‌های برچسب‌گذاری شده متنوعی است که توسط افراد طبقه‌بندی شده اند. این سیستم‌های یادگیری ماشینی با حجم عظیمی از داده‌هایی تغذیه می‌شوند که برای برجسته کردن ویژگی‌های مورد نظر حاشیه‌نویسی شده است. در واقع شما دارید با مثال آموزش می‌دهید.

اگر بخواهید یک مدل یادگیری ماشینی برای تشخیص و تمایز تصاویر دایره‌ها و مربع‌ها را آموزش دهید، باید با جمع آوری داده‌های بسیار وسیعی در زمینه‌های مختلف شروع کنید؛ مثلا نقاشی یک سیاره برای دایره و یک جدول برای مربع و یا برچسب‌هایی برای هر شکل.

سپس الگوریتم این مجموعه برچسب‌گذاری شده از تصاویر را یاد می‌گیرد تا اشکال و ویژگی‌های آن را تشخیص دهد، مانند دایره‌هایی که گوشه ندارند و مربع‌هایی که ۴ ضلع برابر دارند. پس از آموزش روی مجموعه داده‌های تصاویر، سیستم می‌تواند تصویر جدیدی را ببیند و تعیین کند که چه شکلی پیدا می‌کند.

یادگیری بدون نظارت

در مقابل، یادگیری بدون نظارت از رویکرد متفاوتی استفاده می‌کند. اینجا، الگوریتم‌ها سعی می‌کنند الگوها را در داده‌ها شناسایی کنند و به دنبال شباهت‌هایی هستند که می‌توانند برای دسته‌بندی آن داده‌ها استفاده شوند. یک مثال ممکن است خوشه‌بندی میوه‌هایی با وزن مشابه یا خودروهایی با اندازه موتور مشابه باشد.

الگوریتم از قبل برای انتخاب انواع خاصی از داده ها تنظیم نشده است. در واقع، این به دنبال داده‌هایی با شباهت‌هایی می‌گردد که می‌تواند آنها را گروه‌بندی کند. برای مثال، گروه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید برای هدف قرار دادن آنها با کمپین‌های بازاریابی مشخص شده.

آموزش تقویتی

در آموزش تقویتی، سیستم تلاش می‌کند که بر اساس داده‌های ورودی‌اش، پاداش را به حداکثر برساند و تا زمانی که به بهترین نتیجه ممکن برسد، فرآیند آزمون و خطا را طی میکند..

یک سیستم بازی رایانه‌ای را در نظر بگیرید که می‌تواند برای امتیاز بیشتر پاداش مثبت دریافت کند و برای امتیاز منفی جریمه شود.  سیستم یاد می‌گیرد تا بازی را آنالیز کرده و حرکت کند. سپس از پاداش‌هایی که دریافت می‌کند، یاد می‌گیرد و به نقطه‌ای می‌رسد که بتواند به تنهایی و بدون دخالت انسان امتیاز بالایی دریافت کند

یادگیری تقویتی همچنین در تحقیقات مورد استفاده قرار می گیرد، جایی که می تواند به آموزش ربات های مستقل در مورد روش بهینه برای رفتار در محیط های دنیای واقعی کمک کند.

موفقیت یادگیری ماشین به شبکه های عصبی متکی است. اینها مدل‌های ریاضی هستند که ساختار و عملکرد آن‌ها بر اساس ارتباط بین نورون‌ها در مغز انسان است و سعی می‌کنند از روشی که آنها در بدن انسان به یکدیگر سیگنال می‌دهند، تقلید کنند. گروهی از ربات ها را تصور کنید که با هم برای حل یک معما کار می کنند. هر کدام به گونه ای برنامه ریزی شده اند که شکل یا رنگ متفاوتی را در قطعات پازل تشخیص دهند. ربات ها توانایی های خود را برای حل معما با هم ترکیب می کنند. شبکه عصبی مانند گروهی از ربات ها است.

شبکه‌های عصبی می‌توانند پارامترهای داخلی را تغییر دهند تا خروجی‌هایشان تغییر کند. هر یک از پایگاه‌های اطلاعاتی تغذیه می‌شوند تا یاد بگیرند که وقتی داده‌های خاصی در طول آموزش ارائه می‌شوند، چه چیزی باید ارائه کند.

آنها از لایه های به هم پیوسته الگوریتم هایی تشکیل شده اند که داده ها را به یکدیگر تغذیه می کنند. شبکه‌های عصبی را می‌توان برای انجام کارهای مشخص به روش تعریف اهمیت دیتای در هنگام عبور از بین لایه‌ها آموزش داد. در طول آموزش این شبکه‌های عصبی، وزنی که به هر دیتا هنگام عبور از بین لایه‌ها داده می‌شود، تا زمانی که به هدف نزدیک شود تغییر می‌کند. در آن مرحله، شبکه یاد گرفته است که چگونه یک کار خاص را انجام دهد. خروجی مورد نظر می تواند هر چیزی باشد، از برچسب زدن صحیح میوه در تصویر گرفته تا پیش بینی زمان خرابی آسانسور بر اساس داده های حسگر آن.

یکی از حوزه‌های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا به صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسانی، زبان انسان را درک و پردازش کنند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای یادگیری الگوها از داده‌های خام استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی مصنوعی الهام گرفته از مغز انسان هستند و از چندین لایه از واحدهای پردازشی تشکیل شده‌اند که به آن‌ها نورون گفته می‌شود.

در فرایند یادگیری عمیق، یک شبکه عصبی مصنوعی با مجموعه‌ای از داده‌های آموزش‌دیده، که شامل اطلاعات مورد نیاز برای انجام یک کار خاص است، تغذیه می‌شود. شبکه عصبی سپس الگوهای پنهان موجود در داده‌های آموزش‌دیده را یاد می‌گیرد. این الگوها سپس برای انجام کار مورد نظر در داده‌های جدید استفاده می‌شوند.

فرایند یادگیری عمیق به طور کلی شامل مراحل زیر است:

1. جمع‌آوری داده‌های آموزش‌دیده: اولین مرحله در یادگیری عمیق، جمع‌آوری داده‌های آموزش‌دیده است. این داده‌ها باید شامل اطلاعات مورد نیاز برای انجام کار خاص باشد. به عنوان مثال، برای آموزش یک شبکه عصبی برای تشخیص چهره، باید مجموعه‌ای از تصاویر چهره‌های انسان را جمع‌آوری کنید.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: قبل از اینکه داده‌ها به شبکه عصبی تغذیه شوند، باید پیش‌پردازش شوند. این کار برای آماده‌سازی داده‌ها برای ورود به شبکه عصبی انجام می‌شود. به عنوان مثال، ممکن است لازم باشد تصاویر چهره‌ها را به اندازه‌ی یکسان برش دهید یا متن را به یک فرمت قابل پردازش توسط شبکه عصبی تبدیل کنید.
3. ساخت شبکه عصبی: مرحله‌ی بعدی، ساخت شبکه عصبی است. شبکه عصبی باید دارای تعداد لایه‌ها و نورون‌های مناسب برای انجام کار مورد نظر باشد.
4. آموزش شبکه عصبی: در مرحله‌ی آموزش، شبکه عصبی با مجموعه‌ی داده‌های آموزش‌دیده تغذیه می‌شود. شبکه عصبی سپس الگوهای پنهان موجود در داده‌های آموزش‌دیده را یاد می‌گیرد.
5. آزمایش شبکه عصبی: پس از آموزش شبکه عصبی، باید آن را روی داده‌های جدید آزمایش کنید. این کار برای ارزیابی عملکرد شبکه عصبی انجام می‌شود.

اگر شبکه عصبی در داده‌های جدید عملکرد خوبی داشته باشد، می‌توان از آن برای انجام کار مورد نظر در دنیای واقعی استفاده کرد.

هوش مصنوعی می‌تواند به ۳ زیرمجموعه پذیرفته شده دسته بندی شود: هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی عمومی و ابر هوش مصنوعی.

هوش مصنوعی ضعیف چیست؟

هوش مصنوعی ضعیف (ANI) برای دستیارهای صوتی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل حیاتی است. این دسته بندی شامل سیستم‌های هوشمندی است که برای انجام وظایف مشخص یا حل مسائل مشخص آماده شده اند، بدون این که مشخصا برای انجام این وظایف طراحی شده باشند.

ANI معمولا به عنوان هوش مصنوعی ضعیف شناخته می‌شود زیرا از هوش عمومی برخوردار نیست. با این حال، برخی مثال‌های قدرت هوش مصنوعی ضعیف شامل دستیارهای صوتی و سیستم‌های تشخیص تصویر، فناوری‌هایی هستند که به درخواست‌های ساده خدمات مشتری پاسخ می‌دهند و محتواهای نامناسب آنلاین را علامت‌گذاری می‌کنند.

چت جی پی تی یک مثال برای هوش مصنوعی ضعیف محسوب می‌شود زیرا برای انجام وظایف مشخص برنامه‌ریزی شده است تا پاسخ‌های متنی عمومی به دستورهایی که داده می‌شود را ارائه کند.

هوش مصنوعی عمومی

هوش مصنوعی عمومی که با نام هوش مصنوعی قوی هم شناخته می‌شود، هنوز هم یک مفهوم فرضی است زیرا به معنای درک ماشین و انجام وظایف بسیار متفاوت بر اساس تجربه انباشته است. این نوع هوش بیشتر در سطح انسان است زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی عمومی می‌توانند مانند یک انسان استدلال و فکر داشته باشند.

هوش مصنوعی عمومی، مانند انسان می‌تواند بالقوه قادر به درک هر کار فکری، تفکر انتزاعی، یادگیری از تجربیات آن و استفاده از آن برای حل مشکلات جدید باشد. اساسا ما در مورد یک سیستم ماشینی صحبت می‌کنیم که دارای عقل سلیم است که در حال حاضر با هیچ شکلی از هوش مصنوعی در دسترس فعلی قابل دستیابی نیست.

توسعه یک سیستم با خودآگاهی خاص خود هنوز احتمالا راه دور از دسترسی است اما هدف نهایی در تحقیقات هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

ابر هوش مصنوعی چیست؟

ابر هوش مصنوعی نه تنها انسان را تکان می‌دهد، بلکه می‌تواند آن را نابود کند. اگر این موضوع برایتان کمی علمی تخیلی به نظر می‌رسد، احتمالا چنین دلیلی دارد: ابرهوش مصنوعی سیستمی است که هوش ماشینی ازهمه فرم‌ها و جوانب هوش انسانی پیشی می‌گیرد و در هر کارکردی انسان را پشت سر می‌گذارد.

یک سیستم هوشمند که می‌تواند یاد بگیرد و به طور مداوم خودش را ارتقا دهد همچنان یک مفهوم فرضی است. با این حال این یک سیستمی‌است که اگر به طور موثر و اخلاقی مورد استفاده قرار گیرد، می‌تواند موجب رشد و دستاوردهای فوق‌العاده در پزشکی، تکنولوژی و غیره شود.

هوش مصنوعی در چهارچوب‌های مختلفی ظاهر می‌شود و به طور گسترده‌ای در زندگی روزمره مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگرچه این سیستم‌ها جایگزینی برای هوش انسانی یا تعامل اجتماعی نیستند، اما توانایی این را دارند که از آموزششان برای سازگاری و یا یادگیری مهارت‌های جدید برای کارهایی استفاده کنند که به طور مشخص برای انجام آنها برنامه ریزی نشده بودند. در ادامه برخی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی را بررسی می کنیم:

۱. ماشین‌های خودران (Self-Driving Cars)

هوش مصنوعی یکی از فناوری های کلیدی در خودروهای بی سرنشین است. این خودروها از هوش مصنوعی برای تشخیص موانع، تصمیم گیری در مورد اقدامات بعدی و هدایت خودرو استفاده می کنند.

امنیت ماشین‌های خودرو یک نگرانی مهم برای مصرف‌کنندگان بالقوه است. با این حال، این تکنولوژی به پیشرفت و بهبود خود در هوش مصنوعی ادامه می‌دهد. این خودروها از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای ترکیب داده‌های حسگرها و دوربین‌ها برای درک محیط اطراف خود و تعیین بهترین مسیر عمل استفاده می‌کنند.

ویژگی‌های رانندگی خودکار در خودروهای برقی تسلا چیزی‌است که بیشتر مردم از خودروهای خودران در ذهن دارند، اما شرکت Waymo از شرکت مادر گوگل، یعنی Alphabet باعث شده سوار شدن در خودروهای خودران مثل یک تاکسی بدون راننده تاکسی در سانفرانسیسکو کالیفرنیا و فونیکس آریزونا شود.

Cruise هم یک سرویس تاکسی رباتی دیگر است و شرکت‌های دیگر مانند اپل، آئودی، GM و فورد هم در حال کار بر روی تکنولوژی خودروهای خودران هستند.

۲. هوش مصنوعی مکالمه ای (Conversational AI)

هوش مکالمه‌ای به مجموعه‌ای از فناوری‌ها و الگوریتم‌ها اطلاق می‌شود که برای فهمیدن و پاسخ دادن به سوالات و درخواست‌های کاربران در قالب مکالمه طراحی شده‌اند. این فناوری از ترکیب هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌های دیگر استفاده می‌کند تا بتواند با کاربران به صورت محاوره‌ای و واقعیت نزدیک در ارتباط باشد. هدف اصلی هوش مکالمه‌ای، ایجاد تعامل طبیعی و بدون محدودیت با کاربران است و این امکان را فراهم می‌کند که از طریق گفت و گو، سوالات خود را مطرح کنند، راهنمایی بگیرند و درخواست‌های خود را انجام دهند. این فناوری در حوزه‌های مختلفی مانند مراقبت بهداشتی، خدمات مشتریان، ربات‌های چت و بسیاری دیگر از کاربردها استفاده می‌شود.

از نمونه‌های هوش مصنوعی مکالمه می‌توان به ربات‌های چت مانند Google Bard، سخنگوهای هوشمند با دستیار صوتی مانند Amazon Alexa و همچنین دستیارهای مجازی در تلفن هوشمند شما مانند Siri اشاره کرد.

مصرف کنندگان عمومی و کسب و کارها به طور یکسان تا حد زیادی از خدمات هوش مصنوعی برای تسریع در انجام وظایف و افزودن راحتی به زندگی روزمره استفاده می‌کند. شاید شما هم ابزاری در خانه داشته باشید که از هوش مصنوعی تا حدی استفاده می‌کند.

به طور کلی، ملموس‌ترین پیشرفت‌های حوزه هوش مصنوعی مربوط به جی پی تی ۳.۵ یا جی پی تی ۴ می‌شوند. چت جی پی تی (ChatGPT) یک ربات چت هوش مصنوعی است که توانایی تولید زبان طبیعی، ترجمه و پاسخ به سوالات را دارد. اگرچه می‌توان ادعا کرد که این محبوب‌ترین ابزار هوش مصنوعی است، و OpenAI با توجه به دسترسی گسترده به آن توانست موج‌های قابل توجهی را در دنیای هوش مصنوعی با ایجاد جی پی تی های ۱، ۲، ۳ و ۴

جی پی تی مخفف Generative Pre-trained Transformer هست و GPT-3 بزرگترین مدل زبانی موجود در زمان بهره‌برداری از آن در سال ۲۰۲۰ بود که دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر بود. نسخه نهایی GPT-4 که به وسیله چت جی پی تی ۴ یا Bing Chat دارای یک تریلیون پارامتر است.

۳. تشخیص تصویر و ویدئو

برنامه‌های مختلف از هوش مصنوعی برای یافتن اطلاعاتی در مورد محتوای تصاویر و ویدئوها مانند چهره‌ها، متن و اشیاء درون آن‌ها استفاده می‌کنند. Clarifai که از یادگیری ماشینی برای سازماندهی داده‌های بدون ساختار استفاده می‌کند و Amazon Rekognition که یکی از سرویس‌های وب آمازون است که به کاربران این امکان را می‌دهد که تصاویری را برای دریافت اطلاعات آپلود کنند، دو نمونه از این خدمات هستند.

۴. توسعه نرم افزار

بسیاری از توسعه دهندگان استفاده از ChatGPT را برای نوشتن و اشکال زدایی کد شروع کرده اند، اما ابزارهای هوش مصنوعی بسیاری برای آسان کردن کار برنامه نویس در دسترس هستند. یک مثال، برنامه نویس جفت هوش مصنوعی GitHub Copilot توسط OpenAI Codex، یک مدل زبان مولد است که می تواند با تکمیل خودکار نظرات و کدهای فوری، کد را سریعتر با تلاش کمتر بنویسد.

۵. رباتیک (Robotic)

دستاوردهای شرکت بوستون داینامیک در حوزه هوش مصنوعی متمایز است. اگرچه هنوز با ایجاد هوش مصنوعی در سطح فناوری که در فیلم ترمیناتور دیده می‌شود فاصله زیادی داریم، تماشای روبات‌های Boston Dynamics که از هوش مصنوعی برای حرکت و پاسخ در شرایط مختلف استفاده می‌کنند، قابل توجه هستند.

۶. بهره وری

Microsoft 365 Copilot یک نمونه عالی از مدل‌های بزرگ زبانی است است که به عنوان ابزار بهره وری هوش مصنوعی استفاده می شود و در Word، PowerPoint، Outlook، Excel، Teams و موارد دیگر تعبیه شده تا وظایف را برای شما خودکار کند. همچنین با دستور « به تیم درباره آخرین وضعیت پروژه ایمیل بزن» باعث می‌شود که Copilot به طور خودکار اطلاعات را از ایمیل‌ها و اسناد جمع‌آوری کند تا متنی را با آنچه خواسته‌اید تولید کند.

۷. صنایع پزشکی

در پزشکی، هوش مصنوعی می تواند به تشخیص بیماری ها، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، پیش بینی بروز بیماری ها و حتی طراحی داروهای جدید کمک کند. همچنین می تواند به بهبود مدیریت مراقبت های بیمار و کاهش هزینه ها کمک کند.

۷. DeepMind

شرکت خواهر گوگل یعنی DeepMind یک پیشرو در حوزه هوش مصنوعی است که به سمت هدف نهایی هوش مصنوعی عمومی گام بر می‌دارد (AGI). اگرچه هنوز به آنجا نرسیده‌ایم، این شرکت در ابتدا سرفصل‌هایی را در سال ۲۰۱۶ همراه با AlphaGo تعریف کرد که انسان حرفه‌ای را در بازی Go شکست می‌داد. ازآن زمان، DeepMind یک سیستم پیش بینی پروتئین تابی ایجاد کرده است که می‌تواند اشکال سه بعدی پیچیده پروتئین را پیش بینی کنند. همچنین این برنامه‌های پیشرفته‌ای دارد که می‌تواند بیماری‌های چشم را مانند بهترین پزشکان دنیا پیش بینی کند.

۸. تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده با استفاده از هوش مصنوعی از الگوریتم‌ها و روش‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده استفاده می‌کند. هدف اصلی این فناوری، استخراج الگوها، روابط و اطلاعات مفید از داده‌ها است تا بتواند برای اتخاذ تصمیمات بهتر و پیش‌بینی‌های دقیقتر در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار بگیرد. با استفاده از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده، می‌توانیم الگوهای پنهان و ارتباطاتی را کشف کنیم که انسان به آن‌ها دسترسی ندارد و باعث بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی عملکرد شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌شود. این فناوری در حوزه‌های مختلفی مانند تجارت، بهداشت و درمان، بازاریابی، پیش‌بینی هواشناسی و سایر زمینه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد و نقش مهمی در توسعه و پیشرفت جوامع ایفا می‌کند.

این فهرست تنها چند مورد از کاربردهای متعدد هوش مصنوعی است. همچنان این فناوری در حال توسعه است و به احتمال زیاد در آینده کاربردهای بیشتری پیدا خواهد کرد.

یکی از مشهورترین مدل‌های هوش مصنوعی در حال حاضر، مدل‌های بزرگ زبانی هستند. این مدل‌ها از یادگیری ماشینی بدون نظارت استفاده می‌کنند و بر روی مقادیر انبوه متن آموزش داده می‌شوند تا نحوه عملکرد زبان انسانی را بیاموزند. این متون شامل مقالات، کتاب ها، وب سایت ها و موارد دیگر است.

در فرآیند آموزش، مدل‌های بزرگ زبانی میلیاردها کلمه و عبارت را پردازش می‌کنند تا الگوها و روابط بین آنها را بیاموزند و این مدل‌ها را قادر می‌سازد تا پاسخ‌هایی شبیه انسان به درخواست‌ها ایجاد کنند.

معروف‌ترین مدل بزرگ زبانی را با نام GPT که چت جی پی تی بر اساس آن بنا شده، می‌شناسند. در ادامه لیستی از ۱۰ مدل زبانی مطرح در سال ۲۰۲۴ آورده شده است:

۱. GPT-4 (Generative Pre-training Transformer 4): مدل بزرگی از شرکت OpenAI که مبتنی بر یادگیری ماشین است و می‌تواند کارهای مختلفی مانند ترجمه زبان، نوشتن متن خلاقانه، و پاسخگویی به سوالات پیچیده را انجام دهد.

۲. Jurassic-1 Jumbo (Megatron-Turing NLG): یکی از بزرگترین مدل‌های زبان از گوگل AI که بیش از ۱۷۸ میلیارد پارامتر دارد و در کارهای مختلفی مانند خلاصه سازی متون، تولید کد، و پاسخگویی به سوالات باز بسیار عملکرد خوبی دارد.

۳. LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): مدل بزرگی از گوگل AI که برای گفتگوهای طبیعی با انسان طراحی شده است و می‌تواند با توجه به زمینه و تاریخچه گفتگو پاسخ‌های مرتبط و جالب توجهی ارائه دهد.

۴. PaLM (Pathway Language Model): مدل بزرگی از گوگل AI که با استفاده از تکنیک‌های جدیدتر آموزش دیده شده و در درک روابط بین مفهوم‌های مختلف و انجام استدلال منطقی عملکرد خوبی دارد.

۵. WuDao 2.0: مدل بزرگی از آکادمی علوم چین که با ۱۷۵ میلیارد پارامتر آموزش دیده شده و در زبان چینی عملکرد بسیار خوبی دارد.

۶. Megatron-Turing NLG: مدل بزرگی از Nvidia که ۵۳۰ میلیارد پارامتر دارد و با توجه به اندازه عظیمش، توانایی‌های گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی دارد.

۷. BLOOM: مدل بزرگی که توسط یک کنسرسیوم بین‌المللی با هدف ایجاد یک مدل زبان با دسترسی آزاد و متن باز ساخته شده است.

۸. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): مدل بزرگی از گوگل AI که در کارهای مبتنی بر ترجمه و تبدیل متون، مانند خلاصه سازی، پرسش و پاسخ، و ترجمه زبان‌ها، عملکرد بسیار خوبی دارد.

۹. BART (Bart for Adversarial Training): مدل بزرگی از Facebook AI که با رویکرد مبتنی بر adversarial training آموزش دیده شده و در کاربردهای مختلف پردازش زبان طبیعی عملکرد خوبی دارد.

۱۰. YOLO (You Only Look Once): مدل بزرگی از Microsoft که برای tasks مرتبط با بینایی مانند تشخیص اشیاء و افراد به کار می‌رود.

OpenAI

جای تعجب نیست که OpenAI در رقابت هوش مصنوعی امسال پیشتاز بوده، مخصوصا پس از اینکه ابزارهای هوش مصنوعی مولد چت جی پی تی را برای استفاده عموم به صورت رایگان در دسترس همگان قرار داده است. از جمله سرویس‌های آن می‌توان به ربات چت هوش مصنوعی ChatGPT اشاره کرد. همچنین Dall-E 3 که یک تولید کننده تصویر محسوب می‌شود نیز از دیگر خدمات این شرکت است.

Alphabet

شرکت مادر گوگل، آلفابت، از طریق برخی از شرکت های خود از جمله DeepMind، Waymo و گوگل فوق الذکر، چندین سیستم هوش مصنوعی مختلف را در اختیار دارد.

DeepMind همانطور که از راه‌حل‌هایش برای دستیابی به اهداف هوش مصنوعی واضح به نظر می‌رسد، همچنان به دنبال هوش مصنوعی عمومی است. این شرکت مدل‌های یادگیری ماشینی را برای Document AI توسعه داده، تجربه بیننده را در یوتیوب بهینه کرده، AlphaFold را برای محققان در سراسر جهان در دسترس قرار داده و موارد دیگر.

اگرچه ممکن است هر روز خبری از تلاش‌های هوش مصنوعی آلفابت در رسانه‌های نباشد، اما عملکرد آن در زمینه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی به طور کلی پتانسیل این ر دارد که آینده انسان‌ها را تغییر دهد

مایکروسافت

مایکروسافت علاوه بر ایجاد Microsoft 365 Copilot برای ۳۶۵ برنامه کاربردی خود، مجموعه ای از ابزارهای هوش مصنوعی را برای توسعه دهندگان در Azure فراهم می کند. برای نمونه می‌توان به پلتفرم‌های یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی محاوره‌ای، واسط برنامه‌نویسی کاربردی قابل تنظیم محسوب می‌شود که به دنبال دستیابی به توازن با انسان در کامپیوتر، کلام و زبان است. مایکروسافت همچنین سرمایه‌گذاری زیادی در توسعه OpenAI کرده است و از GPT-4 در چت جدید بینگ و همچنین نسخه پیشرفته‌تر Dall-E 2 برای Bing Image Creator استفاده می‌کند.

شرکت‌های دیگر

اینها تنها چند نمونه از شرکت‌هایی هستند که در رقابت هوش مصنوعی پیشرو محسوب می‌شوند، اما بسیاری دیگر در سراسر جهان وجود دارند که در حال پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی هستند، از جمله بایدو، علی‌بابا، کروز، لنوو، تسلا و غیره.

هوش مصنوعی این قدرت را دارد که نحوه کار، سلامت ما، نحوه مصرف رسانه و رسیدن به کار، حریم خصوصی ما و موارد دیگر را تغییر دهد.

تأثیری را که برخی از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر کل جهان داشته باشند، در نظر بگیرید. مردم می‌توانند از یک دستیار صوتی در تلفن‌هایشان بخواهند تاکسی‌هایی که از خودروهای خودران استفاده می‌کنند را به سر کار بیاورند. اینجا جایی‌است که افراد می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای کارآمدتر شدن بیشتر از همیشه استفاده کنند.

پزشکان و رادیولوژیست‌ها می‌توانند با استفاده از منابع کمتر، تشخیص سرطان را انجام دهند، توالی‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها را شناسایی کنند و مولکول‌هایی را شناسایی کنند که می‌توانند به داروهای مؤثرتری منجر شوند و به طور بالقوه جان افراد بی‌شماری را نجات دهند.

یکی از مسائل مهم دیگر در حوزه هوش مصنوعی این است که این فناوی حجم زیادی از مشاغل را در آینده نزدیک از بین می‌برد. هوش مصنوعی رایج جایگزین همه مشاغل نخواهد شد و آنچه مسلم به نظر می‌رسد این است که هوش مصنوعی ماهیت کار را تغییر خواهد داد. تنها دغدغه این است که این اتوماسیون چقدر سریع و عمیق محیط کار را تغییر می‌دهد.

با این حال، هوش مصنوعی نمی‌تواند به تنهایی کار کند، و در حالی که بسیاری از مشاغل با داده‌های معمولی و تکراری ممکن است خودکار شوند، کارگران سایر مشاغل می‌توانند از ابزارهایی مانند هوش مصنوعی مولد برای بهره‌وری و کارآمدتر شدن استفاده کنند.

طیف گسترده ای از نظرات در میان کارشناسان هوش مصنوعی در مورد سرعت پیشی گرفتن سیستم های هوشمند مصنوعی از توانایی های انسانی وجود دارد.

وسایل نقلیه خودران کاملاً خودمختار هنوز واقعیت ندارند، اما بر اساس برخی پیش‌بینی‌ها، صنعت حمل و نقل خودران به تنهایی آماده است تا بیش از ۵۰۰۰۰۰ شغل را در ایالات متحده به طور اجتناب‌ناپذیری اشغال کند، حتی بدون در نظر گرفتن تأثیر آن بر پیک‌ها و رانندگان تاکسی.