مقالات

نحوه عملکرد هوش مصنوعی (AI) و کاربردهای آن

هوش مصنوعی (AI)، کلید واژه جدید در دنیای فناوری، قرار است نحوه عملکرد نسل‌های آینده را تغییر دهد.

ما هر روز با هوش مصنوعی تعامل داریم و اغلب آن را نمی دانیم.

از گوشی های هوشمند گرفته تا چت بات ها، هوش مصنوعی در بسیاری از جنبه های زندگی ما رایج است.

فهرست مطالب

زمان تخمینی مطالعه: 10 minuti

سرمایه گذاری های رو به رشد در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و استفاده روزافزون از هوش مصنوعی در فضای سازمانی نشان دهنده چگونگی تحول بازار کار برای کارشناسان هوش مصنوعی است.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی احتمالاً یکی از هیجان انگیزترین پیشرفت هایی است که ما به عنوان انسان تجربه می کنیم. این شاخه ای از علوم کامپیوتر است که به ایجاد ماشین های هوشمند اختصاص داده شده است که مانند انسان ها کار می کنند و واکنش نشان می دهند.

انواع هوش مصنوعی

چهار نوع اصلی هوش مصنوعی وجود دارد. من هستم:

1. ماشین های راکتیو

این نوع هوش مصنوعی صرفاً واکنشی است و توانایی ایجاد «خاطرات» یا استفاده از «تجارب گذشته» برای تصمیم‌گیری را ندارد. این ماشین ها برای انجام وظایف خاص طراحی شده اند. به عنوان مثال، قهوه سازهای قابل برنامه ریزی یا ماشین لباسشویی برای انجام عملکردهای خاصی طراحی شده اند، اما حافظه ندارند.

2. هوش مصنوعی با حافظه محدود

این نوع هوش مصنوعی از تجربیات گذشته و داده های حال برای تصمیم گیری استفاده می کند. حافظه محدود به این معنی است که ماشین ها ایده های جدیدی تولید نمی کنند. آنها یک برنامه داخلی دارند که حافظه را مدیریت می کند. برنامه ریزی مجدد برای ایجاد تغییرات در چنین ماشین هایی انجام می شود. خودروهای خودران نمونه هایی از هوش مصنوعی با حافظه محدود هستند.

3. نظریه ذهن

این ماشین‌های هوش مصنوعی می‌توانند احساسات انسانی را اجتماعی کرده و درک کنند و توانایی درک شناختی افراد را بر اساس محیط، ویژگی‌های چهره و غیره خواهند داشت. هنوز ماشین هایی با چنین قابلیت هایی ساخته نشده اند. تحقیقات زیادی در مورد این نوع هوش مصنوعی در حال انجام است.

4. خودآگاهی

این آینده هوش مصنوعی است. این ماشین ها فوق العاده هوشمند، حساس و آگاه خواهند بود. آنها قادر به واکنش بسیار مشابه با یک انسان هستند، اگرچه احتمالاً ویژگی های خاص خود را دارند.

راه های پیاده سازی هوش مصنوعی

بیایید راه های زیر را بررسی کنیم که توضیح می دهد چگونه می توانیم هوش مصنوعی را پیاده سازی کنیم:

فراگیری ماشین

آن استیادگیری خودکار که به هوش مصنوعی توانایی یادگیری را می دهد. این کار با استفاده از الگوریتم‌ها برای کشف الگوها و ایجاد بینش از داده‌هایی که در معرض آنها قرار می‌گیرند انجام می‌شود.

یادگیری عمیق

'Lیادگیری عمیقکه زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است، هوش مصنوعی را با قابلیت تقلید از شبکه عصبی مغز انسان ارائه می دهد. این می تواند الگوها، نویزها و منابع سردرگمی را در داده های شما معنا کند.

بیایید سعی کنیم درک کنیم که چگونه کار می کند deep learning.

تصویر زیر را در نظر بگیرید:

تصویر بالا سه لایه اصلی a را نشان می دهد شبکه عصبی:

سطح ورودی
لایه پنهان
سطح خروجی

سطح ورودی

تصاویری که می خواهیم جدا کنیم به لایه ورودی می روند. فلش ها از تصویر روی نقاط جداگانه در لایه ورودی کشیده می شوند. هر یک از نقاط سفید در لایه زرد (لایه ورودی) نشان دهنده یک پیکسل در تصویر است. این تصاویر نقاط سفید لایه ورودی را پر می کنند.

ما باید هنگام دنبال کردن این آموزش هوش مصنوعی، ایده روشنی در مورد این سه سطح داشته باشیم.

لایه پنهان

لایه های پنهان مسئول هرگونه محاسبات ریاضی یا استخراج ویژگی در ورودی های ما هستند. در تصویر بالا، لایه هایی که با رنگ نارنجی نشان داده شده اند، نمایانگر لایه های پنهان هستند. خطوط قابل مشاهده بین این لایه ها "وزن" نامیده می شود. هر یک از آنها معمولاً یک عدد شناور یا عدد اعشاری را نشان می دهد که در مقدار لایه ورودی ضرب می شود. همه وزن ها در لایه پنهان جمع می شوند. نقاط در لایه پنهان یک مقدار را بر اساس مجموع وزن ها نشان می دهد. سپس این مقادیر به لایه پنهان بعدی منتقل می شوند.

ممکن است تعجب کنید که چرا چندین سطح وجود دارد. لایه های پنهان تا حدی به عنوان جایگزین عمل می کنند. هرچه لایه‌های پنهان بیشتر باشد، داده‌هایی که وارد می‌شوند و آنچه می‌توان تولید کرد پیچیده‌تر می‌شود. دقت خروجی مورد انتظار عموماً به تعداد لایه‌های پنهان موجود و پیچیدگی داده‌های ورودی بستگی دارد.

سطح خروجی

لایه خروجی عکس های جداگانه ای به ما می دهد. هنگامی که لایه تمام این وزن‌های وارد شده را اضافه می‌کند، مشخص می‌کند که آیا تصویر پرتره است یا منظره.

مثال: پیش بینی هزینه بلیط هواپیما

این پیش بینی بر اساس عوامل مختلفی انجام می شود، از جمله:

شرکت هواپیمایی
فرودگاه مبدا
فرودگاه مقصد
تاریخ حرکت

بیایید با برخی از داده های تاریخی قیمت بلیط برای آموزش ماشین شروع کنیم. هنگامی که دستگاه ما آموزش داده شد، داده های جدیدی را به اشتراک می گذاریم که به پیش بینی هزینه ها کمک می کند. قبلاً وقتی با چهار نوع ماشین آشنا شدیم، ماشین‌های با حافظه را مورد بحث قرار می‌دادیم. در اینجا ما فقط در مورد حافظه و نحوه درک الگوی موجود در داده ها و استفاده از آن برای پیش بینی قیمت های جدید صحبت می کنیم.

در ادامه این آموزش اجازه دهید نگاهی به نحوه عملکرد هوش مصنوعی و برخی از کاربردهای هوش مصنوعی بیندازیم.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند

یکی از کاربردهای رایج هوش مصنوعی که امروزه شاهد آن هستیم، تعویض خودکار وسایل در خانه است.

هنگامی که وارد یک اتاق تاریک می شوید، حسگرهای موجود در اتاق حضور شما را تشخیص داده و چراغ ها را روشن می کنند. این نمونه ای از ماشین های بدون حافظه است. برخی از برنامه‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی حتی می‌توانند الگوهای استفاده را پیش‌بینی کنند و قبل از دادن دستورالعمل‌های صریح، دستگاه‌ها را روشن کنند.

برخی از برنامه ها و کاربردهای هوش مصنوعی آنها قادر به شناسایی صدای شما و انجام یک عمل بر اساس آن هستند. اگر بگویید «تلویزیون را روشن کن»، حسگرهای صوتی روی تلویزیون صدای شما را تشخیص داده و آن را روشن می‌کنند.

با Google Home Mini شما می توانید آن را هر روز انجام دهید.

آخرین بخش این آموزش هوش مصنوعی، کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی را نشان می دهد.

مورد استفاده: پیش بینی کنید که آیا فرد دیابت دارد یا خیر

'Lهوش مصنوعی دارای چندین مورد استفاده عالی است، و این بخش از آموزش به شما کمک می کند تا آنها را بهتر درک کنید، با شروع کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی. بیان مشکل پیش بینی این است که آیا یک فرد دیابت دارد یا خیر. اطلاعات خاص بیمار به عنوان ورودی برای این مورد استفاده می شود. این اطلاعات شامل موارد زیر خواهد بود:

تعداد حاملگی ها (اگر زن)
غلظت گلوکز
فشار خون
سن
سطح انسولین

ویدیوی «آموزش هوش مصنوعی» Simplilearn را تماشا کنید تا ببینید چگونه یک مدل برای این بیان مشکل ایجاد می‌شود. مدل با پیاده سازی شده است پــایتــون استفاده كردن TensorFlow.

نتیجه

کاربردهای هوش مصنوعی دوباره هستندdefiچگونگی انجام فرآیندهای کسب و کار در زمینه های مختلف، مانند بازاریابی، مراقبت های بهداشتی، خدمات مالی و موارد دیگر. شرکت ها به طور مداوم در حال بررسی راه هایی هستند که بتوانند از این فناوری بهره مند شوند. از آنجایی که تلاش برای بهبود فرآیندهای فعلی همچنان در حال رشد است، برای متخصصان منطقی است که در زمینه هوش مصنوعی مهارت کسب کنند.

سوالات متداول

AIoT به چه معناست؟

'Lهوش مصنوعی اشیا (AIoT) این ترکیبی از هوش مصنوعی (AI) در راه حل های اینترنت اشیا (IoT) است. اینترنت اشیاء (یا اینترنت اشیا) مبتنی بر ایده اشیاء "هوشمند" زندگی روزمره است که با یکدیگر در ارتباط هستند (به لطف اینترنت) و قادر به تبادل اطلاعات در اختیار، جمع آوری و/یا پردازش هستند. .
به لطف این ادغام، هوش مصنوعی قادر خواهد بود برای پردازش داده ها و تبادل اطلاعات با اشیاء دیگر به شبکه متصل شود و مدیریت و تجزیه و تحلیل مقادیر عظیمی از داده ها را بهبود بخشد. برنامه هایی که قادر به ادغام اینترنت اشیا و هوش مصنوعی هستند دارای یک تأثیر اساسی بر شرکت ها و مصرف کنندگان. برخی از نمونه های متعدد؟ وسایل نقلیه خودمختار، مراقبت های بهداشتی از راه دور، ساختمان های اداری هوشمند، تعمیر و نگهداری پیش بینی.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

کواندو پارلیامو دی پردازش زبان طبیعی ما به الگوریتم های هوش مصنوعی (AI) اشاره می کنیم که قادر به تجزیه و تحلیل و درک زبان طبیعی هستند، یعنی زبانی که ما هر روز از آن استفاده می کنیم.
NLP امکان برقراری ارتباط بین انسان و ماشین را فراهم می کند و با متون یا توالی کلمات (صفحات وب، پست ها در رسانه های اجتماعی...) و همچنین با درک زبان گفتاری و همچنین متون (تشخیص صدا) سروکار دارد. اهداف می تواند از درک ساده محتوا، ترجمه، تا تولید متن به طور مستقل از داده ها یا اسناد ارائه شده به عنوان ورودی متفاوت باشد.
اگرچه زبان‌ها دائماً در حال تغییر هستند و با اصطلاحات یا عباراتی مشخص می‌شوند که ترجمه آنها دشوار است، NLP حوزه‌های کاربردی متعددی مانند غلط‌گیر املا یا سیستم‌های ترجمه خودکار برای متون نوشتاری، ربات‌های گفتگو و دستیارهای صوتی برای زبان گفتاری پیدا می‌کند.

منظور از تشخیص گفتار چیست؟

Lo تشخیص گفتار قابلیتی است که به رایانه اجازه می دهد زبان انسان را در قالب های نوشتاری یا سایر فرمت های داده درک و پردازش کند. به لطف استفاده از هوش مصنوعی، این فناوری اکنون قادر است نه تنها زبان طبیعی، بلکه سایر تفاوت های ظریف مانند لهجه ها، گویش ها یا زبان ها را نیز شناسایی کند.
این نوع تشخیص صدا به شما امکان می دهد کارهای دستی را انجام دهید که معمولاً به دستورات تکراری نیاز دارند، به عنوان مثال در ربات های چت با اتوماسیون صوتی، برای مسیریابی تماس ها در مراکز تماس، در راه حل های دیکته و رونویسی صدا، یا در کنترل های رابط کاربری رایانه شخصی، تلفن همراه و روشن. سیستم های برد

هوش مصنوعی عمومی چیست؟

'Lهوش مصنوعی عمومی (به انگلیسی Artificial General Intelligence یا AGI) نوعی هوش مصنوعی است که توانایی درک، یادگیری و مقابله با وظایف پیچیده را دارد. مشابه انسان ها.
در مقایسه با سیستم‌های هوش مصنوعی متخصص در کارهای خاص (هوش مصنوعی باریک یا ASI - Narrow AI)، یک AGI نشان می‌دهد تطبیق پذیری شناختی، یادگیری از تجربیات مختلف، درک و سازگاری با طیف وسیعی از موقعیت ها بدون نیاز به برنامه نویسی خاص برای هر کار فردی.
علیرغم فاصله فعلی، هدف نهایی یک AGI - اگرچه قطعاً یک کار پیچیده - رفتن به آن است ذهن و توانایی های شناختی انسان را تا حد امکان تکرار کنید.