هوش مصنوعی چیست و چرا به مهم‌ترین فناوری قرن تبدیل شده است؟

تاریخچه هوش مصنوعی

تاریخچه هوش مصنوعی به دهه‌های بسیاری از تلاش‌ها و پژوهش‌های انجام‌شده توسط دانشمندان و محققان در زمینه علوم کامپیوتر، ریاضیات، فلسفه و روان‌شناسی برمی‌گردد. در زیر به برخی از رویدادهای مهم در تاریخچه هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:

• در سال 1950، دانشمند بریتانیایی، آلن تورینگ، مقاله‌ای منتشر کرد که در آن ایده‌ای برای ساخت ماشینی که بتواند به‌صورت هوشمندانه کار کند مطرح کرد. این مقاله، به‌عنوان یکی از مقاله‌های تاثیرگذار و مهم در دنیای هوش مصنوعی شناخته می‌شود. 
• در دهه 1950، دانشمندان نام‌داری مثل جان مک‌کارتی و ماروین منسکی، به ساخت شبکه‌های عصبی برای شبیه‌سازی عملکرد مغز انسان پرداختند.
• در دهه 1960، جان مک‌کارتی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را ابداع کرد. این الگوریتم‌ها به کمک داده‌های ورودی، مدلی را برای پیش‌بینی و تشخیص الگو ارائه می‌کردند که چند دهه دست‌مایه ساخت الگوریتم‌های بزرگ‌تر شدند. 
• در دهه 1970، مرحله جدیدی از پژوهش‌های هوش مصنوعی با تمرکز بر پردازش زبان طبیعی و منطق پدید آمد. 
• در دهه 1980، روش‌های جدیدی مانند درخت تصمیم، منطق فازی و الگوریتم‌های تکاملی در هوش مصنوعی معرفی شدند.
• در دهه 1990، با پیشرفت فناوری و رایانه‌ها، هوش مصنوعی به‌صورت گسترده‌تری در زمینه‌های مختلفی مانند پردازش تصویر، تشخیص چهره، بازیابی اطلاعات و رباتیک مورد استفاده قرار گرفت.
• در اوایل سال 2000، با پیدایش الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، هوش مصنوعی به یکی از پرکاربردترین و مهم‌ترین رشته‌های علوم کامپیوتر تبدیل شد.
• امروزه، هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین و تاثیرگذارترین فناوری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد و تقریبا در هر صنعت و حوزه‌ای ردپایی از این فناوری را در زمینه تحلیل داده‌ها مشاهده می‌کنید. 

هوش مصنوعی چیست؟

همان‌گونه که اشاره کردیم هوش مصنوعی یکی از شاخه‌های کلیدی و مهم علم کامپیوتر است که تمرکزش بر طراحی الگوریتم‌ها و مدل‌هایی است که قادر هستند به‌صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسانی، وظایف خاصی را انجام دهند. این سیستم‌ها معمولا برای حل مسائل پردازش داده‌ها، تصمیم‌گیری، تشخیص الگو، شناسایی اجسام یا بهبود عملکرد انسان در برخی از وظایف استفاده می‌شوند.

در تعریف فنی و تخصصی هوش مصنوعی، اصطلاح «هوش» به قابلیت‌هایی اشاره دارد که در انسان وجود دارد، از جمله تفکر، یادگیری، استدلال و تصمیم‌گیری. به‌طور کلی، هدف هوش مصنوعی این است که سیستم‌هایی را طراحی کند که بتوانند این قابلیت‌ها را شبیه‌سازی کنند و در برخی موارد حتا از انسان بهتر عمل کنند. برای دستیابی به این هدف، هوش مصنوعی از فناوری‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، منطق فازی و درخت تصمیم استفاده می‌کند. امروزه، زیرشاخه‌های مهمی از هوش مصنوعی مثل پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، بازیابی اطلاعات و رباتیک، در صنایع مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تفاوت هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی

هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی، دو حوزه عجین‌شده با یک‌دیگر هستند که البته تفاوت‌هایی با یک‌دیگر دارند. در برنامه‌نویسی، برنامه‌نویسان کدهای دقیق و مشخصی را برای رسیدن به یک هدف خاص می‌نویسند، در حالی که در هوش مصنوعی، سعی می‌شود کامپیوترها را به‌گونه‌ای برنامه‌ریزی کرد تا بتوانند برای حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری‌های دشوار به‌گونه‌ای عمل کنند که به نحوی شبیه به انسان باشد.

به‌عنوان مثال، در برنامه‌نویسی، اگر بخواهید یک برنامه ایجاد کنید که جمع دو عدد را انجام دهد، کد دقیق و مشخصی برای این عملیات می‌نویسید تا برنامه بتواند دو عدد را با یک‌دیگر جمع کند. در مقابل، اگر در نظر داشته باشید با استفاده از هوش مصنوعی یک سیستم تشخیص چهره ایجاد کنید باید از الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی استفاده کنید و سیستم را به‌گونه‌ای برنامه‌ریزی کنید که بتواند چهره‌ها را با دقت بالا تشخیص دهد. به‌طور کلی، برنامه‌نویسی برای حل مسائل خاص و مشخصی به‌کار می‌رود، در حالی که هوش مصنوعی برای حل مسائل پیچیده و فراتر از قابلیت برنامه‌نویسی ساده به‌کار می‌رود. 

شاخه‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به شاخه‌های مختلفی تقسیم می‌شود که برخی از آن‌ها اهمیت بیشتری دارند. این شاخه‌ها به‌شرح زیر هستند: 

• یادگیری ماشین: در این شاخه، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای آموزش کامپیوترها برای تشخیص الگوها و روابط در داده‌ها استفاده می‌شوند. این شاخه به عنوان یکی از پرکاربردترین شاخه‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شود.
• پردازش زبان طبیعی: این شاخه به مطالعه و تحلیل متون و محاوره‌های زبان انسانی می‌پردازد و از فنونی مانند پردازش اطلاعات، تحلیل معنایی و تفسیر متون استفاده می‌کند.
• تصویربرداری و پردازش تصویر: در این شاخه، تصاویر و ویدئوها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی تحلیل و پردازش می‌شوند. این شاخه در حوزه‌هایی مانند تشخیص چهره، ردیابی اشیاء، تشخیص بیماری‌ها و غیره استفاده می‌شود. 
• شبکه‌های عصبی: این شاخه به مدل‌سازی ساختار مغز انسان و استفاده از الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی برای حل مسائل پیچیده و تحلیل داده‌های پراکنده می‌پردازد.
• هوش مصنوعی تقویتی: در این شاخه، کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، تصمیم‌هایی را برای رسیدن به هدف خود می‌گیرند و با توجه به نتیجه اعمال خود، بهبود و بهینه‌سازی رفتار خود را انجام می‌دهند. این شاخه عمدتا به نام یادگیری ماشین تقویتی شناخته شده و در زیرمجموعه یادگیری ماشین قرار می‌گیرد. 
• رباتیک: در این شاخه، هوش مصنوعی برای طراحی و ساخت ربات‌هایی که به‌صورت خودکار و هوشمندانه عمل می‌کنند استفاده می‌شود.

سطوح مختلف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به چند سطح اصلی تقسیم می‌شود که هر یک از آن‌ها در زمینه‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این سطوح به‌شرح زیر هستند: 

هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI)

هوش مصنوعی ضعیف که برخی منابع به آن هوش مصنوعی محدود نیز می‌گویند، توانایی انجام یک وظیفه خاص را دارد. به بیان دقیق‌تر، هوش مصنوعی محدود (Artificial Narrow Intelligence) به ماشین‌هایی گفته می‌شود که تنها برای انجام یک وظیفه خاص طراحی شده‌اند و قادر به انجام وظایف دیگر نیستند. به عبارت دیگر، این نوع هوش مصنوعی توانایی یادگیری مباحث مختلفی را که در زمینه‌های متنوعی قرار دارند ندارد و تنها در یک حوزه خاص عملیاتی و قابل استفاده است.

به‌طور مثال، سیستم‌های پاسخ‌دهی خودکار، تشخیص چهره، ترجمه متون، ماشین‌های خودران و سیستم‌های حمل و نقل هوشمند، نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود هستند. این ماشین‌ها می‌توانند وظایف خود را در حد انتظارات کاربران انجام دهند. در مجموع، هوش مصنوعی محدود به معنای ساخت ماشین‌هایی با هوشمندی محدود است که تنها برای انجام یک کار خاص آموزش 

دیده‌اند. 

هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence)

مدل پیشرفته‌تر هوش مصنوعی است که توانایی انجام چند وظیفه را دارد و قادر است مباحث مختلف را یاد گرفته و راه‌حل‌های کارآمدی برای مسائل پیچیده ارائه دهد. هدف از ساخت هوش مصنوعی عمومی، ایجاد یک عامل هوشمند با قابلیت‌هایی نزدیک به انسان‌ها است که بتواند بدون مشکل با آن‌ها ارتباط برقرار کند. به‌طور معمول، هوش مصنوعی عمومی با هوش انسان مقایسه می‌شود. در حال حاضر هنوز هوش مصنوعی عمومی به‌صورت کامل تحقق پیدا نکرده است و تحقق آن یکی از چالش‌های بزرگ در حوزه هوش مصنوعی است. با این حال، تحقق هوش مصنوعی عمومی می‌تواند به‌عنوان یک گام مهم به سوی توسعه هوش مصنوعی قوی (Strong AI) و بهبود زندگی انسان‌ها در آینده کمک کند.

هوش مصنوعی قوی (Strong AI)

 هوش مصنوعی قوی که گاهی‌اوقات به آن هوش مصنوعی کامل گفته می‌شود، به مدلی اشاره دارد که توانایی اندیشیدن مانند انسان را دارد. به عبارت دیگر، این نوع هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت خودمختار و با استفاده از منطق و دانش خود به مسائل پیچیده و چالش‌برانگیز غلبه کرده و راه‌حل‌های مناسبی برای آن‌ها ارائه دهد. هدف از ساخت هوش مصنوعی قوی ایجاد یک ماشین هوشمند و انعطاف‌پذیر است که بتواند تمامی وظایف انسان را به‌خوبی انجام دهد. به‌عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی قوی می‌تواند به‌صورت خودمختار و بدون کمک انسان، تحقیقات علمی انجام دهد، راه‌حل‌های پیچیده و جدیدی برای مسائل پیشنهاد دهد و با موجودات دیگر هوشمند، ارتباط برقرار کند.

به‌طور خلاصه می‌توان گفت که هوش مصنوعی ضعیف در حال حاضر توسط بسیاری از سیستم‌ها و برنامه‌های کاربردی استفاده می‌شود، اما هوش مصنوعی عمومی و قوی هنوز در مراحل آغازین راه قرار دارند و تحقق آن‌ها نیازمند پیشرفت‌های بزرگ در حوزه فناوری و علوم کامپیوتر است.

تفاوت هوش مصنوعی محدود، عمومی و قوی در چیست؟

همان‌گونه که اشاره کردیم، هوش مصنوعی محدود (ANI)، هوش مصنوعی عمومی (AGI) و هوش مصنوعی قوی (ASI)، سه دسته‌ متفاوت از هوش مصنوعی هستند.

• هوش مصنوعی محدود به ماشین‌هایی گفته می‌شود که تنها برای انجام یک وظیفه خاص طراحی شده‌اند و قادر به انجام وظایف دیگر نیستند. 
• هوش مصنوعی عمومی به ماشین‌هایی گفته می‌شود که توانایی انجام وظایف مختلف و یادگیری در زمینه‌های مختلف را دارند. 
• هوش مصنوعی قوی به ماشین‌هایی گفته می‌شود که هوشی فراتر از انسان‌ها به‌دست خواهند آورد. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند کاملا خودمختار و بر مبنای منطق و دانش خود تصمیم‌گیری کند. 

به‌طور خلاصه، تفاوت اصلی این سه نوع هوش مصنوعی در سطح هوشمندی و توانایی آن‌ها در انجام وظایف مختلف است. هوش مصنوعی محدود توانایی انجام یک وظیفه خاص را دارد، هوش مصنوعی عمومی توانایی انجام وظایف مختلف را دارد و هوش مصنوعی قوی توانایی اندیشیدن دارد. 

هوش مصنوعی چگونه آموزش می‌بیند؟

هوش مصنوعی برای یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کند. این داده‌ها ممکن است از منابع مختلفی مثل پایگاه‌ داده‌ها، فایل‌های متنی، تصاویر، صداها و ویدئوها دریافت شوند. در واقع، یکی از قابلیت‌های مهم هوش مصنوعی، توانایی تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده است.

برای آموزش هوش مصنوعی، ابتدا باید به آن داده‌های آموزشی ارائه شود. این داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تحلیل و پردازش می‌شوند و مدل‌های هوش مصنوعی ساخته می‌شوند. هنگامی که مدل‌های هوش مصنوعی ساخته شدند باید به آن‌ها اجازه داده شود که با داده‌های جدید آزمایش شوند تا توانایی آن‌ها در پیش‌بینی و پردازش داده‌های جدید بهبود یابد. این فرآیند به‌عنوان اعتبارسنجی و آزمون مدل‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

برای بهبود کارایی هوش مصنوعی، اغلب از روش‌هایی مانند یادگیری تقویتی و یادگیری عمیق استفاده می‌شود. در یادگیری تقویتی، هوش مصنوعی بر مبنای معیارهای پاداش و مجازات به‌صورت تدریجی و با تلاش زیاد تلاش می‌کند رفتاری را که بهترین پاداش را به همراه دارد پیدا کرده و از خود نشان دهد. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق برای پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده و همچنین یادگیری ساختارهای پیچیده‌تری مورد استفاده قرار می‌گیرند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از فناوری‌های اصلی و کلیدی هوش مصنوعی است. در واقع، بخش عمده‌‌ای از مسائل و پردازش داده‌ها توسط  الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود. در فناوری فوق، سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های آموزشی یاد می‌گیرند که نتایج درست و دقیقی ارائه کنند و در صورتی که با داده‌های جدید روبه‌رو شدند واکنش مناسب به آن‌ها نشان دهند. 

هدف اصلی یادگیری ماشین، ایجاد یک مدل یا الگوریتم است که بر اساس داده‌های آموزشی بتواند از داده‌های تاریخی بیاموزد و از تجارب خود برای داده‌های جدید استفاده کند. برای این منظور، یک مدل یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های آموزشی می‌تواند رابطه بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را یاد بگیرد و سپس با استفاده از این رابطه داده‌های جدید را پردازش کند. 

یادگیری ماشین به زیرشاخه‌های مختلفی تقسیم می‌شود که یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی از مهم‌ترین آن‌ها هستند. در یادگیری نظارت‌شده، مدل با داده‌هایی که از قبل برچسب‌گذاری شده‌اند، آموزش داده می‌شود. 

در یادگیری بدون نظارت، مدل برای شناسایی الگوهایی که در داده‌ها وجود دارند، آموزش داده می‌شود و در یادگیری تقویتی، مدل با استفاده از روش‌های تعاملی با محیط، آموزش می‌بیند تا رفتار مناسبی از خود نشان دهد. 

هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می‌دهد؟

هوش مصنوعی به‌صورت کلی برای حل مسائل پیچیده و پردازش کلان‌داده‌های پیچیده استفاده می‌شود. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی به شرح زیر هستند:

• پردازش زبان طبیعی: هوش مصنوعی می‌تواند به‌خوبی برای پردازش زبان طبیعی و ترجمه متون به زبان‌های دیگر مورد استفاده قرار گیرد.
• تشخیص الگو: هوش مصنوعی می‌تواند الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کند و از آن‌ها برای پیش‌بینی و تحلیل استفاده کند.
• یادگیری ماشین: هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از یادگیری ماشین، مدل‌هایی برای پردازش داده‌ها و پیش‌بینی رویدادها ایجاد کند.
• شناسایی تصاویر: هوش مصنوعی می‌تواند بر مبنای پردازش ویژگی‌های شاخص اشیاء یا موجودات، به شناسایی آن‌ها در تصاویر بپردازد. 
• تحلیل داده‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند کلان‌داده‌‌های پیچیده را تحلیل کند و بر مبنای داده‌های تحلیل‌شده، بینش‌های دقیق تجاری در اختیار سازمان‌ها قرار دهد. 
• بازیابی اطلاعات: هوش مصنوعی می‌تواند برای بازیابی اطلاعات از پایگاه داده‌ها مورد استفاده قرار گیرد.
• خودران: امروزه هوش مصنوعی در خودروهای خودران و سیستم‌های حمل‌ونقل مورد استفاده قرار می‌گیرد و در جهت‌یابی و تشخیص مسیرها به خودروهای خودران کمک می‌کند. 
• پیش‌بینی‌های مالی: هوش مصنوعی می‌تواند برای پیش‌بینی روند تغییرات بازار سهام و رویدادهای مالی استفاده شود.

همچنین، هوش مصنوعی در بسیاری از صنایع و حوزه‌های مختلف مثل بهداشت، پزشکی، تولید، آموزش، بازیابی اطلاعات و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.

برنامه‌نویسی هوش مصنوعی

برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، فرایند طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی است که توسط کامپیوتر و با استفاده از داده‌های آموزشی می‌توانند به‌صورت خودکار و با دقت بالا وظایف خاصی را انجام دهند. برنامه‌نویسی هوش مصنوعی شامل مراحل اصلی زیر است:

• تعریف مسئله: در این مرحله، مسئله به‌صورت دقیق تعریف می‌شود و ورودی‌ها و خروجی‌های مورد انتظار به‌صورت دقیق مشخص می‌شوند.
• جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مورد نیاز برای آموزش و ارزیابی سیستم جمع‌آوری می‌شوند.
• پیش‌پردازش داده‌ها: در این مرحله داده‌های جمع‌آوری‌شده پیش‌پردازش می‌شوند و کارهایی مثل استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها انجام می‌شود. 
• انتخاب الگوریتم: الگوریتم یا مدل مناسب برای حل مسئله، انتخاب و آموزش داده می‌شود.
• آموزش مدل: در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شود تا بتواند به‌صورت دقیق و با کارایی بالا وظایف خاصی را انجام دهد.
•  ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، عملکرد آن بر اساس داده‌های تست ارزیابی می‌شود.
• بهینه‌سازی مدل: در صورت لزوم، مدل بهینه‌سازی می‌شود تا بهترین عملکرد را ارائه دهد.
• استفاده از مدل: پس از آموزش و بهینه‌سازی، مدل برای پردازش داده‌های جدید و انجام وظایف خاص استفاده می‌شود.

برای برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مانند پایتون، جاوا، سی‌پلاس‌پلاس، سی‌شارپ و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین، برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، کتاب‌خانه‌های مختلفی مثل TensorFlow، Keras، PyTorch و غیره در دسترس متخصصان قرار دارد. 

کلام آخر

هوش مصنوعی به‌عنوان یکی از حوزه‌های مهم علمی و فناوری در دنیای امروز، جایگاه ویژه‌ای در توسعه صنایع و خدمات دارد. علاوه بر این، قابلیت‌های گسترده این فناوری باعث شده تا استفاده از آن در حوزه‌های مختلفی مثل تولید، بهداشت و درمان، انرژی، بازیابی اطلاعات، آموزش و غیره امکان‌پذیر باشد. با توجه به اهمیت زیاد این فناوری و کاربردهای شاخص آن که نقش مهمی در پیشبرد چشم‌انداز اقتصاد ایران دارد، فصل جدیدی تحت عنوان هوش مصنوعی به مجله شبکه افزوده شده است تا بتوانیم گامی هرچند کوچک در زمینه پیشرفت و تعالی این فناوری در کشور برداریم.