هوش مصنوعی چیست؟ به زبان ساده برای همه

کامپیوتر یا رباتی را تصور کنید که می‌تواند یاد بگیرد، فکر کند، به استدلال کردن به نتیجه‌ی مشخصی برسد و مشکلاتی که سر راهش وجود دارد را حل کند. همچنین توانایی فهمیدن زبان انسانی را نیز داشته باشد و بتواند با ما ارتباط برقرار کند. داشتن چنین ربات یا کامپیوتری تا همین چند سال پیش فقط در فیلم‌های علمی – تخیلی ممکن بود؛ اما امروزه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) برای ابزارهای کامپیوتری این امکان را فراهم کرده است.

این روزها Ai به‌سرعت از یک تکنولوژی پیشرفته در حال تبدیل شدن به ابزاری ضروری در زندگی روزمره‌ی ما است. به همین دلیل لازم است با مفهوم هوش مصنوعی و نحوه‌ی عملکرد آن آشنا باشیم. همچنین شناختن انواع هوش مصنوعی و کاربردهای آن‌ها نیز می‌توانند نقش مهمی در زندگی ما داشته باشند. در این مقاله می‌خواهیم درباره‌ی اینکه هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کنند صحبت کنیم. همچنین در ادامه به کاربردهای AI هم خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی چیست؟ (Ai به زبان ساده)

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا همان Ai، شاخه‌ای از علوم کامپیوتری است که یک هدف مشخص دارد. اینکه توانایی‌های ذهن انسان را به کمک ماشین‌ها و نرم‌افزارهای کامپیوتری شبیه‌سازی کند. به زبان ساده، دانشمندان به کمک هوش مصنوعی تلاش می‌کنند تا به کامپیوترها یاد بدهند شبیه به انسان فکر کرده و تصمیم بگیرد.

همچنین توانایی یادگیری از تجربه‌های قبلی و داده‌های موجود هم از کارهایی است که ابزارهای هوش مصنوعی باید داشته باشند. اگر تا چند سال قبل نرم‌افزارها و ابزارهای کامپیوتری فقط می‌توانستند دستورهای از پیش تعیین‌شده را اجرا کنند، امروزه به لطف AI می‌توانند از تجربه‌های قبلی خود بیاموزند و عملکرد خودشان را بهبود دهند.

پایه‌ی کار ابزارهای هوش مصنوعی، بر الگوریتم‌ها و آنالیز داده‌ها استوار است. منظور از الگوریتم، همان دستورالعمل‌هایی است که نرم‌افزارهای کامپیوتری طبق آن‌ها مسائل را حل می‌کنند و وظایفی را انجام می‌دهند. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به ابزارهای هوش مصنوعی کمک می‌کند تا با آنالیز انبوهی از داده‌ها، الگوهای مختلف را تشخیص دهد و براساس آن‌ها مسائل بعدی را پیش‌بینی کرده یا درباره‌ی آن‌ها تصمیم‌گیری کند.

برای اینکه راحت‌تر نحوه‌ی عملکرد ابزارهای هوش مصنوعی را بفهمید، بیاید با یک مثال پیش برویم. امروزه از هوش مصنوعی در علم پزشکی استفاده‌های متعددی می‌شود. یکی از این استفاده‌ها تحلیل تصاویر رادیولوژی است. ابزارهای هوش مصنوعی با آنالیز کردن تعداد زیادی تصویر رادیولوژی و با پیدا کردن الگوهای بیماری‌های مختلف، حالا می‌توانند نقش یک دستیار باتجربه را برای پزشکان ایفا کنند.

در هر جای دیگری هم که صحبت از هوش مصنوعی باشد، تقریباً سازوکار آن شبیه همین مثال بالا است. ابزارهای Ai با پردازش اطلاعات و شناسایی الگو‌ها تلاش می‌کنند تا وظایفی را انجام دهند که روزگاری به هوش انسانی نیاز داشت. امروزه ابزارهای هوش مصنوعی طیف وسیعی از کارها را انجام می‌دهند. از هدایت خودکار خودرو گرفته تا خلق تصویر، ساخت ویدئو یا حتی پیشنهاد فیلم و موسیقی به کاربران براساس آنالیز رفتار کاربر و درخواست‌های او.

حتی ابزارهای هوش مصنوعی‌ عمومی و مواردی که ما می‌شناسیم (مثل Chat GPT، Gemini Google و…) هم تقریباً همین سازوکار را دارند؛ داده‌هایی که این چت بات‌ها از آن‌ها استفاده می‌کنند، شامل میلیاردها کتاب، مقاله، تصویر و محتواهای اینترنتی می‌شود. این ابزارها به کمک الگوریتم‌های پیشرفته‌ای که دارند، می‌توانند الگوهای زبانی را پیدا کرده و به‌واسطه‌ی همین الگوها با ما ارتباط برقرار کنند.

وقتی پرسشی را در چت جی‌پی‌تی می‌پرسید، این ابزارها با بررسی ارتباط بین کلمه‌ها، جستجوهای قبلی و داده‌های موجود، منظور شما را درک می‌کنند؛ سپس سراغ بررسی منابع موجود می‌روند و تلاش می‌کنند تا بهترین پاسخ را ارائه دهند. درواقع چت بات‌ها مثل انسان‌ها فکر نمی‌کنند؛ اما به‌ اندازه‌ای در شناسایی الگوهای زبانی دقت عمل دارند که می‌توانند پاسخی شبیه یک گفت‌وگوی انسانی ارائه دهند.

تفاوت هوش مصنوعی با هوش انسانی چیست؟

یکی از سوال‌های مهم درباره‌ی هوش مصنوعی، تفاوت‌های آن با هوش انسانی است. برای پاسخگویی به این سوال نگاهی به جدول زیر بیندازید. این جدول را از سایت techtarget نقل قول کرده‌ایم.

این بخش از تفاوت‌ها تا حدودی سازوکار ابزارهای هوش مصنوعی و محدودیت‌های آن‌ها را نیز نشان می‌دهد. البته در کنار این محدودیت‌ها، کامپیوترها و ربات‌های Ai مزیت‌های پرشماری هم دارند. در ادامه به این مزایا هم خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

برای آشنایی با نحوه‌ی کار سیستم‌های هوش مصنوعی توضیح زیر را به نقل از سایت simplilearn بخوانید:

“AI systems work by merging large with intelligent, iterative processing algorithms. This combination allows AI to learn from patterns and features in the analyzed data. Each time an Artificial Intelligence system performs a round of data processing, it tests and measures its performance and uses the results to develop additional expertise.”

«سیستم‌های هوش مصنوعی با ترکیب داده‌های عظیم و الگوریتم‌های پردازشی تکرار شونده و هوشمند عمل می‌کنند. این ترکیب به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا الگوها و ویژگی‌های موجود در داده‌های تحلیل‌شده را شناسایی کند. هر بار که یک سیستم هوش مصنوعی فرآیند پردازش داده را انجام می‌دهد، عملکرد خود را ارزیابی کرده و از نتایج آن برای توسعه دانش و بهبود توانایی‌های خود استفاده می‌کند.»

این نحوه‌ی عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی در حالت پایه است. اگر بخواهیم با جزئیات بیشتری این سیستم‌ها را بررسی کنیم، باید به دو دسته‌ی اصلی هوش مصنوعی و تفاوت‌های آن‌ها بپردازیم.

۱)هوش مصنوعی ضعیف یا محدود Weak AI / Narrow AI))

ماشین‌های هوش مصنوعی ضعیف یا محدود صرفاً برای انجام کار خاصی توسعه داده شده‌اند و کاربرد آن‌ها فقط محدود به همین موارد است. این ابزارها در حوزه‌ای که تعریف می‌شوند، عملکرد دقیق و خوبی ارائه می‌دهند؛ اما فاقد هوش عمومی هستند. برای مثال دستیار صوتی Siri یا Alexa و سیستم‌های تشخیص چهره در این دسته‌بندی قرار می‌گیرند.

۲)هوش مصنوعی قوی یا عمومی (Strong AI / General AI)

سیستم‌های هوش مصنوعی قوی یا عمومی، ابزارهایی هستند که سطح توانایی‌های آن‌ها در حوزه‌های متعددی هم‌تراز یا حتی بالاتر از هوش انسانی است. این سیستم‌ها می‌توانند بفهمند؛ ادراک کنند؛ یاد بگیرند؛ و از دانش خود برای حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف بهره ببرند. هدف محققان در توسعه‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی، رسیدن به چنین جایگاهی است.

تاریخچه هوش مصنوعی و نحوه شکل‌گیری آن

خیلی‌ها تصور می‌کنند عمر هوش مصنوعی محدود به همین چند سال اخیر است؛ اما وقتی بخواهیم درباره‌ی تاریخچه‌ی هوش مصنوعی صحبت کنیم، باید حداقل تا سال‌های ۱۹۴۰ عقب برویم. خود مفهوم Artificial intelligence نخستین‌بار توسط آلن تورینگ (Alan Turing) در سال ۱۹۵۰ معرفی شد. تورینگ در مقاله‌ی مهم خودش با عنوان « Computing Machinery and Intelligence» به بررسی امکان تفکر ماشین‌ها پرداخت؛ در حالی که بنیانگذار نظریات هوش مصنوعی آلن تورینگ بود، اما برای بررسی تاریخچه‌ی این تکنولوژی می‌توانیم تا سال ۱۹۴۳ هم عقب برویم و به وارن مک کالاک (Warren McCulloch) و والتر پیتس (Walter Pitts) برسیم که مدلی از نورون‌های عصبی را ارائه کردند که پایه و اساس شبکه‌های عصبی بود و فناوری اصلی هوش مصنوعی به‌واسطه‌ی آن شکل گرفت.

فعالیت‌های تورینگ و تئوری‌های شبکه‌ عصبی باعث شد تا اولین ماشین شبکه عصبی با نام SNARC توسط ماروین مینسکی (Marvin Minsky) و دین ادموندز (d Dean Edmonds) ساخته شود. بعدها جوزف ویزنباوم (Joseph Weizenbaum) هم الیزا (ELIZA) را ساخت که نخستین چت بات هوش مصنوعی بود. این چت بات در واقع شبیه‌سازی یک روان‌درمانگر بود.

در دهه‌ی ۷۰ میلادی ماروین مینسکی محدودیت‌های شبکه‌های عصبی را طبق تحقیقاتش نشان داد. مسئله‌ای که باعث شد تا تحقیقات در زمینه‌ی شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی تا حد زیادی کند شود؛ خصوصاً که این تحقیقات نیازمند بودجه‌های کلانی هم بود. نخستین زمستان هوش مصنوعی حدوداً تا اوایل دهه‌ی ۸۰ میلادی ادامه داشت.

در سال‌های ۱۹۸۰ موج جدیدی از تحقیقات هوش مصنوعی با بودجه‌های دولتی شروع شد. نتیجه‌ی این تحقیقات ایجاد سیستم‌های تخصصی، مثل MYCIN بود. از این ابزار در زمینه‌های تخصصی مهم مثل صنعت پزشکی استفاده می‌شد. البته به‌مرور زمستان دوم هوش مصنوعی هم با شکل گرفتن حباب دات کام از راه رسید تا مجدداً تحقیقات در این حوزه متوقف یا کند شود.

یکی از نقاط عطف در حوزه‌ی توسعه‌ی ابزارهای هوش مصنوعی، به مسابقه‌ی شطرنج گری کاسپاروف (قهرمان شطرنج جهان) با کامپیوتر هوش مصنوعی Deep Blue در سال ۱۹۹۷ برمی‌گردد. این کامپیوتر توسط کمپانی IBM ساخته شد و توانست گری کاسپاروف را شکست دهد. در همین دوره‌ی زمانی جفری هینتون دوباره سراغ توسعه‌ی مفاهیم مرتبط با یادگیری عمیق (Deep Learning) رفت و زمینه را برای توجه مجدد به شبکه‌های عصبی فراهم کرد. این اتفاق‌ها پایه‌گذار مراحل بعدی رشد هوش مصنوعی بود.

هوش مصنوعی از ۲۰۰۷ تا امروز

ابزارهایی که امروزه ما با پسوند Ai می‌شناسیم و خیلی وقت‌ها از آن‌ها استفاده می‌کنیم، در سال‌های ۲۰۰۷ به بعد توسعه پیدا کرده‌اند. پیشرفت در محاسبات ابری، قدرتمندتر شدن ابزارهای محاسباتی و ایجاد زیرساخت‌های متعدد باعث شد تا رشد و توسعه‌ی این تکنولوژی‌ها در دسترس‌تر قرار بگیرد.

ظهور چت ‌بات‌های مشهوری مثل Chat GPT هم به سال ۲۰۲۲ برمی‌گردد. این ابزار توسط کمپانی Open AI ایجاد شد و به‌واسطه‌ی توانایی پردازش زبان طبیعی (NLP) توانست خیلی راحت‌تر با عامل انسانی ارتباط برقرار کند و نیازهای کاربران را پاسخ دهد.

تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟

قبل از اینکه سراغ آشنایی با انواع هوش مصنوعی‌ها و کاربرد آن‌ها برویم، لازم است درباره‌ی تفاوت‌های هوش مصنوعی (Artificial intelligence) با یادگیری ماشین (machine learning) و یادگیری عمیق (deep learning) هم کمی صحبت کنیم. این‌ها اصطلاحاتی هستند که زیاد به گوشتان می‌خورد و خیلی‌ها ممکن است آن‌ها را باهم اشتباه بگیرند؛ یا تصور کنند همه‌ی این موارد یکسان هستند.

هوش مصنوعی یا Ai یک اصطلاح کلی است و به تمامی تکنیک‌ها و استراتژی‌های مختلفی اشاره دارد که برای شبیه‌تر کردن ماشین‌ها به انسان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. جاروهای روباتیک، خودروهای خودران، چت بات‌ها و دستیاران هوشمند مانند الکسا همگی از نظر ما ابزارهایی هوشمند هستند و در آن‌ها از هوش مصنوعی استفاده شده است.

نکته اما اینجاست که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق صرفاً از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی هستند؛ در نتیجه فعالیت‌های هوش مصنوعی، ممکن است شامل این دو مورد نباشند. برای مثال هوش مصنوعی مولد (Generative artificial intelligence) مفهوم جدیدتری است و توانسته قابلیت‌های خلاقانه‌ای شبیه انسان‌ها را نشان دهد.

۱.یادگیری ماشین چیست؟

با اینکه ممکن است خیلی وقت‌ها از دو مفهوم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به جای همدیگر استفاده شود، اما یادگیری ماشین فقط شاخه‌ای از هوش مصنوعی است. تعریف زیر از یادگیری ماشین را به نقل از سایت cloud.google بخوانید تا مطلب برایتان روشن‌تر شود:

“Machine learning is a subset of artificial intelligence that enables a system to autonomously learn and improve using neural networks and deep learning, without being explicitly programmed, by feeding it large amounts of data.

Machine learning allows computer systems to continuously adjust and enhance themselves as they accrue more “experiences.” Thus, the performance of these systems can be improved by providing larger and more varied datasets to be processed.”

«یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به یک سیستم امکان می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، به‌صورت خودکار بیاموزد و عملکرد خود را به کمک شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بهبود دهد. این فرآیند از طریق تغذیه سیستم با حجم زیادی از داده‌ها انجام می‌شود.

یادگیری ماشین به سیستم‌های رایانه‌ای اجازه می‌دهد با گذر زمان و با افزایش «تجربه‌های» خود، به‌طور مداوم تنظیم و بهینه شوند. بنابراین، هرچه مجموعه داده‌های بزرگ‌تر و متنوع‌تری در اختیار این سیستم‌ها قرار گیرد، عملکرد آن‌ها نیز بهتر خواهد شد.»

۲.یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است. در مدل‌های یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی چند لایه که از مغز انسان الهام گرفته شده استفاده می‌شود. در یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها برای دستیابی به ویژگی‌های اصلی و شناسایی آن‌ها نیاز به کمک یک عامل انسانی دارد؛ اما در یادگیری عمیق الگوریتم‌های هوشمند خودشان می‌توانند ویژگی‌های اصلی را از دل داده‌های خام بیرون بکشند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق در کارهایی مثل پردازش تصویر، تشخیص صوت و تصویر و کارهای زبانی عملکرد دقیق‌تری دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی بزرگ، مثل ابزارهایی که توانایی تولید عکس را دارند، معمولاً به‌صورت همزمان از چندین شبکه‌ی عصبی کمک می‌گیرند.

تصویر زیر بهتر تفاوت‌های هوش مصنوعی با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را نشان می‌دهد.

آشنایی با انواع هوش مصنوعی

آیا همه‌ی ابزارهای هوشمند، به یک اندازه هوشمند هستند؟ آیا وقتی از هوش مصنوعی صحبت می‌کنیم، ابزارهایی مثل جاروهای هوشمند را باید کنار چت بات‌هایی مثل Chat GPT قرار دهیم؟ قاعدتاً این کار صحیح نیست. به گفته‌ی کارشناسان ابزارهای هوش مصنوعی را براساس توانایی‌هایی که دارند، می‌توان در ۴ دسته‌ی اصلی سطح‌بندی کرد. این سطح‌ها عبارتند از:

۱.ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines)

خیلی از ابزارهای هوشمند دارای حافظه‌ی داخلی نیستند و فقط قرار است یک کار واحد را انجام دهند. برای مثال Deep Blue یک ربات هوشمند برای اجرای بازی‌های شطرنج بود. این ربات توسط شرکت BMI در سال ۱۹۹۰ ساخته شد و توانست گری کاسپاروف بزرگ را شکست دهد.

این ربات فقط قادر به تشخیص مهره‌های شطرنج و پیش‌بینی حرکات بعدی بود؛ ولی  حافظه نداشت و نمی‌توانست از بازی‌هایی که انجام می‌دهد و تجربه‌هایی که به‌دست می‌آورد در آینده استفاده کند.

۲.ماشین‌های حافظه‌ محدود (Limited Memory)

بیشتر سیستم‌های هوشمندی که امروزه مورد استفاده قرار می‌گیرند، دارای حافظه‌ای محدود برای ذخیره‌ی داده‌های قدیمی هستند. برای مثال خودروهای هوشمند این ویژگی را دارند. آن‌ها داده‌های مربوط به مسیرها و نقشه‌ها را جمع‌آوری می‌کنند و براساس تجربه‌های گذشته، عملکردشان در آینده بهتر می‌شود.

۳.نظریه ذهن ((Theory of Mind)

نمونه‌های اولیه‌ی ابزارهای هوشمندی که برپایه‌ی نظریه ذهن فعالیت کنند، هنوز درحال توسعه هستند. این ابزارها می‌توانند به شکل پیشرفته‌ای احساسات، باورها و نیت کاربران را درک کرده و براساس آن‌ها رفتار کنند.

۴.ماشین‌های خودآگاه‌ها (Self-Aware AI)

پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی که در آینده ممکن است انسان‌ها به آن دست پیدا کنند، شامل ماشین‌ها و ابزارهایی است که خودشان دارای خودآگاهی باشند و بتوانند وجودشان و محیط اطراف آن را کاملاً درک کنند. چنین ابزارهایی هنوز ساخته نشده‌اند و بیشتر ممکن است در فیلم‌های علمی تخیلی نمونه‌هایی از آن‌ها را دیده باشید.

مزایای هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی طی یکی دو سال اخیر تبدیل به تکنولوژی جدیدی شده که نقشش را می‌توانیم در تاروپود زندگی روزمره هم ببینیم. دلیل استقبال از این تکنولوژی به ویژگی‌ها و مزایای Ai برمی‌گردد. از جمله این مزایا می‌توانیم به موارد زیر اشاره کنیم.

۱)عملکرد فوق‌العاده Ai در توجه به جزئیات ریز

اگر سروکارتان با داده‌ است و پیوسته باید دنبال شناسایی الگوها یا پیدا کردن روابط ظریف بین داده‌ها باشید، ابزارهای هوش مصنوعی خیلی به کارتان می‌آید. این ابزارها در شناسایی الگوها و داده‌کاوی خیلی بهتر از نیروهای انسانی عمل می‌کنند و درصد خطا را پایین می‌آورند.

برای مثال انکولوژیست‌ها برای تشخیص انواع سرطان امروزه از ابزارهای هوش مصنوعی کمک می‌گیرند؛ این ابزارها می‌توانند حوزه‌های نگران‌کننده را پیدا کنند و داده‌های یافت‌شده را برای تشخیص دقیق‌تر در اختیار متخصصان قرار دهند. این ارزیابی‌ها باعث شده تا تشخیص سرطان‌هایی مثل سرطان پستان و سرطان پوست در همان مراحل اولیه شناسایی شوند.

۲)کاهش زمان داده‌کاوی در وظایف سنگین

ویژگی‌ دیگر سیستم‌های هوش مصنوعی و اتوماسیون‌ها سرعت بالای آن‌ها در داده‌کاوی است. در بخش‌هایی مثل امور مالی، بیمه و مراقبت‌های بهداشتی که روزانه حجم زیادی داده تولید می‌شود، استفاده از سیستم‌های اتوماسیون می‌توانند تا حد زیادی مشکلات موجود را حل کرده و به کارها سرعت دهند.

برای مثال در صنایع اقتصادی خیلی وقت‌ها بررسی داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل سریع آن‌ها اهمیت زیادی دارد؛ زیرا همین بررسی‌ها روی تصمیم‌گیری‌های بعدی تاثیر می‌گذارند. اینجاست که سیستم‌های هوش مصنوعی وارد عمل می‌شوند. این سیستم‌ها می‌توانند انبوهی از داده‌ها را دریافت کرده، سپس طبقه‌بندی و آنالیز کنند. بعد هم براساس خواسته‌های کاربر گزارش کاملی برای او آماده کنند.

۳)افزایش بهره‌وری و ایمنی بیشتر

استفاده از ربات‌های هوش مصنوعی در صنایع باعث شده تا علاوه بر افزایش سرعت، سطح ایمنی کارها نیز بالاتر برود. فعالیت‌های تکراری و خطرناکی که تا قبل از Ai کارگرها مجبور بودند انجام دهند، حالا به کمک ربات‌های برنامه‌ریزی شده انجام می‌شوند. این مسئله باعث شده تا خطرات ایمنی برای کارگران به شکل چشمگیری کاهش پیدا کند. از طرفی هم کارها با سرعت بیشتری پیش برود و شاهد افزایش بهره‌وری هم باشیم.

۴)ثبات در نتایج ابزارهای تحلیلی

وقتی از یک نیروی انسانی می‌خواهید اطلاعاتی را دسته‌بندی کرده و تحلیل کند، ممکن است بالاخره یک جاهایی دچار خطا شود؛ اما سیستم‌های هوشمند اتوماسیونی این مشکل را ندارند. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باعث شده تا این اتوماسیون‌ها به‌مرور در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها پیشرفت هم داشته باشند و دقیق‌تر عمل کنند.

برای مثال بررسی اسناد حقوقی برای یک نیروی انسانی کاری وقت‌گیر بوده و درصد خطا هم در آن کم نیست؛ ولی اگر همین کار را به یک سیستم هوش مصنوعی بسپارید، نتایج ثابت و قابل اعتمادی در اختیارتان قرار می‌دهد.

۵)توانایی بالا در شخصی‌سازی

خیلی از فروشگاه‌ها و پلتفرم‌ها امروزه برای ارائه‌ی تجربه‌ی کاربری بهتر از سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. کاربرد این سیستم‌ها معمولاً تجزیه‌وتحلیل رفتار کاربر و تشخیص علاقه‌مندی‌های او است. برای مثال اگر امروز مثلاً «خرید پیچ‌گوشتی جغجغه‌ای» را جستجو کنید، ممکن است فردا تبلیغ همین محصول را در سایت‌های مختلفی ببینید. این اتفاق به دلیل استفاده‌ی پلتفرم‌های تبلیغاتی از هوش مصنوعی رخ می‌دهد. این پلتفرم‌ها متوجه می‌شوند که شما علاقه‌مند به خرید چنین محصولی هستید، پس تبلیغش را به شما نشان می‌دهند.

یا حتی ممکن است وارد یک سایت فروشگاهی شوید و پس از سر زدن به یکی دو محصول متوجه شوید بخش پیشنهادات فروشگاه دقیقاً دارد محصولاتی مرتبط با خواسته‌ی شما را نشان می‌دهد. این مورد هم با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی کاملاً امکان‌پذیر است. خلاصه که اگر فروشگاه اینترنتی دارید، می‌توانید از پلاگین‌های هوش مصنوعی توصیه‌گر برای بهبود تجربه‌ی کاربری سایتتان کمک بگیرید.

۶)دسترسی شبانه‌روزی

ابزارها و سیستم‌های هوش مصنوعی نیازی به استراحت ندارند و به‌صورت ۲۴ ساعته در دسترس هستند. برای مثال اگر از یک دستیار مجازی برای فروشگاه آنلاین خود استفاده کنید، می‌توانید در هر ساعتی از شبانه‌روز به مشتریان خود مشاوره بدهید. داشتن دستیار هوشمند مجازی مزایای زیادی برای فروشگاه‌ها دارد. از جمله اینکه باعث جلب رضایت کاربران می‌شوند؛ همچنین هزینه‌های فروشگاه را نیز کاهش می‌دهد.

در استفاده‌های عمومی از چت بات‌ها، مثل Chat GPT هم حضور ۲۴ ساعته‌ی این ابزارها به چشم می‌آید. ممکن است دوست شما ساعت ۲ نیم شب در دسترس نباشد، اما اگر نیاز به مشورت دارید، همان موقع می‌توانید سراغ استفاده از چت جی‌پی‌تی و سایر چت بات‌ها بروید.

۷)مقیاس‌پذیری

سیستم‌های هوش مصنوعی قابلیت توسعه‌ دارند و هیچ‌وقت در بحث مقیاس‌پذیری به مشکل نمی‌خورند. برای کسب‌وکارهایی که داده‌های آن‌ها به‌صورت تصاعدی رشد می‌کند، مثل موتورهای جستجو، مقیاس‌پذیری اهمیت زیادی دارد. همچنین این ویژگی در حوزه‌های مرتبط با کریپتو هم حائز اهمیت است.

۸)انجام تحقیقات در کسری از دقیقه

اگر بخواهید درباره‌ی موضوعی تحقیق کنید، استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به کارتان سرعت بدهند. این موضوع برای دانشمندان و محققان اهمیت زیادی دارد؛ زیرا می‌تواند در زمان کمتری به خواسته‌هایشان برسند.

برای مثال اگر می‌خواهید یک تحقیق دانشگاهی آماده کنید، می‌توانید از جمینای گوگل یا چت جی‌پی‌تی کمک بگیرید. حتی برای ترجمه‌ی متن‌ هم استفاده از این چت بات‌ها خیلی کارگشا خواهد بود.

۹)بهینه‌سازی فرایندها

در صنایعی که درگیر فرایندهای پیچیده هستند، استفاده از سیستم‌های اتوماسیونی هوشمند می‌توانند باعث خودکارسازی و ساده‌سازی این فرایندها شوند. نکته‌ی مهم اینکه ابزارهای هوش مصنوعی توانایی بالایی هم در عیب‌یابی فرایندها دارند. این ابزارها با شناسایی الگو‌ها می‌توانند مشکلات را شناسایی داده و حتی تنگناهای جدید را پیش‌بینی کنند. به همین خاطر استفاده از ابزارها و سیستم‌های هوش مصنوعی در صنایع هر روز بیشتر می‌شود.

معایب هوش مصنوعی چیست؟

تمامی تکنولوژی‌های انسانی در کنار مزایایی که دارند، دارای معایبی هم هستند. در ادامه به مهم‌ترین معایب سیستم‌ها و ابزارهای Ai اشاره می‌کنیم.

۱)هزینه‌ی بالا

راه‌اندازی، توسعه و نگهداری از سیستم‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی بسیار هزینه‌بر است. برای مثال وقتی می‌خواهید یک مدل هوش مصنوعی جدید راه‌اندازی کنید، در ابتدا برای آموزش به مدل نیازمند منابع محاسباتی و نرم‌افزارهای متعددی خواهید بود. علاوه بر این، تامین سرمایه‌ برای تهیه‌ی زیرساخت‌ها نیز هزینه‌بر است. از بحث هزینه‌های اولیه که عبور کنیم، هزینه‌های جاری مثل نگهداری و آموزش مجدد به سیستم هم چندان پایین نیست و ممکن است به‌مرور بیشتر هم بشود.

برای مثال به گفته‌ی سن آلتمن، مدیرعامل Open Ai، آموزش مدل GPT-4 نزدیک به ۱۰۰ میلیون دلار هزینه برده است. به همین دلیل هم تهیه‌ی اشتراک ابزارهای هوش مصنوعی اغلب نیازمند پرداخت هزینه‌های بالایی است.

۲)پیچیدگی‌های فنی

توسعه، بهره‌برداری و عیب‌یابی سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند دانش فنی بالایی است. سطح دانش فنی موردنیاز در توسعه‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی اصلاً قابل قیاس با توسعه‌ی سیستم‌ها یا ابزارهای عادی نیست. برای مثال برنامه‌های یادگیری ماشین شامل یک فرایند پیچیده‌ی چند مرحله‌ای و بسیار فنی است که شامل آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب الگوریتم‌ها و پارامترها و آزمایش‌های متعدد مدل می‌شود.

۳)متخصصان محدود دنیای هوش مصنوعی

با وجود اینکه صنعت هوش مصنوعی هر روز در حال بزرگ‌تر شدن است، اما در کنار پیچیدگی‌های فنی کار، مشکل بعدی دسترسی کم به متخصصان واقعی است. در دنیای برنامه‌نویسان و طراحان افراد کمی هستند که سابقه‌ی کار با سیستم‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را داشته باشند. اگرچه علاقه‌ی دانشجویان به این حوزه بیشتر شده است، اما همچنان بازار کار نیازمند عرضه‌ی نیروهای بیشتر است تا کار با سرعت بالاتری پیش برود.

۴)سوگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، براساس آموزش‌ها و داده‌هایی که دریافت کرده‌اند، عمل می‌کنند. به همین دلیل نسبت به این داده‌ها دچار سوگیری می‌شوند. این مسئله به‌خصوص درباره‌ی هوش مصنوعی‌های بزرگ اهمیت بیشتری پیدا می‌کند؛ زیرا هرچقدر مقیاس‌ها بزرگ‌تر می‌شود، میزان سوگیری‌ها نیز افزایش می‌یابند.

برای مثال آمازون اخیراً برای ارزیابی‌های اولیه و استخدام کارکنانش از یک ابزار هوش مصنوعی کمک گرفته است؛ طبق گفته‌ی مدیران HR آمازون، در ابتدای شروع این پروژه با یک مشکل اساسی روبرو شدند. چون این ابزار به نفع استخدام نامزدهای مرد دچار سوگیری شده بود.

حتی در چت بات‌هایی مثل جی‌پی‌تی و جمینای هم ممکن است گاهی شاهد این سوگیری‌ها باشید. خصوصاً اگر سراغ موضوعاتی بروید که تعداد منابع درباره‌ی آن‌ها محدودتر است.

۵)محدود بودن به وظایف خاص

مدل‌های هوش مصنوعی معمولاً برای انجام وظایف خاصی آموزش می‌بینند و در همان حوزه هم عملکرد خوبی دارند؛ اما اگر از آن‌ها بخواهید سناریوی جدیدی را بررسی کنند، به مشکل می‌خورند. این عدم انعطاف‌پذیری باعث شده تا مفید بودن ابزارهای هوش مصنوعی تحت‌الشعاع قرار بگیرند؛ زیرا برای انجام وظایف جدید ممکن است نیازمند توسعه‌ی یک مدل هوش‌ مصنوعی دیگر باشید.

برای مثال یک مدل NLP را در نظر بگیرید که با متن‌های انگلیسی آموزش دیده است. اگر بخواهید بدون ارائه‌ی آموزش‌های گسترده از آن برای زبان‌های دیگری استفاده کنید، دچار مشکل می‌شود.

۶)از دست رفتن برخی مشاغل

گسترده شدن هوش مصنوعی باعث شده تا خیلی از مشاغل در معرض خطر قرار بگیرند. برای مثال در صنایع ممکن است به‌مرور ربات‌ها جای اپراتورهای انسانی را پر کنند؛ یا حتی در بازار دیجیتال مارکتینگ هم به‌مرور شاهد عوض شدن فضا هستیم. همین مسئله باعث شده تا تصویرگرها، تولیدکننده‌های محتوا، تبلیغ‌کننده‌ها و… هم خطر از دست دادن شغلشان را احساس کنند.

۷)تاثیرات زیست‌محیطی

زیرساخت‌هایی که برای توسعه‌ی مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، نیازمند مقادیر زیادی آب و برق هستند. این مسئله باعث شده تا نگرانی‌های زیست‌محیطی هم رفته‌رفته بیشتر شود.

۸)مسائل حقوقی

چون تکنولوژی هوش مصنوعی تازگی‌ها کاربری عمومی پیدا کرده است، متاسفانه دولت‌ها و حکومت‌ها قوانین مشخصی برای آن ندارند. همین مسئله باعث شده تا مشکلات حقوقی زیادی شکل بگیرد. حتی در ابعاد کلان هم نبودن مقررات مشخص در مورد هوش مصنوعی و ابزارهای Ai مشکل‌ساز شده است. برای مثال استفاده از داده‌های شخصی افراد، شکستن حریم خصوصی کاربران، عدم توجه هوش مصنوعی به حق تالیف و کپی‌رایت از جمله این مشکلات هستند.

کاربردهای هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در صنایع و حوزه‌های مختلفی دارد. در ادامه لیستی از جدیدترین و مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی را برایتان آماده کرده‌ایم:

۱.پردازش زبان طبیعی (NLP)

کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره به پردازش زبان طبیعی گره خورده است. اینکه می‌توانید با چت بات‌های هوش مصنوعی گفت‌وگو کنید و آن‌ها دقیقاً متوجه‌ی منظورتان می‌شوند، به لطف NLP است. حتی گوگل هم برای درک بهتر زبان انسانی از پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی خودش استفاده می‌کند. همچنین ابزارهایی مثل دستیار مجازی سیری و الکسا هم به‌واسطه‌ی NLP با کاربر ارتباط برقرار می‌کنند.

۲.تحلیل تصویر و ویدئو

بخش دیگری از کاربردهای هوش مصنوعی مربوط به تحلیل تصاویر و ویدئو است. تکنولوژی‌هایی مثل بینایی کامپیوتر امکان تحلیل و تفسیر تصاویر و ویدئوها را فراهم می‌کند. از این تکنولوژی برای کارهایی مثل تشخیص چهره، ردیابی اشیاء، تصویربرداری‌های پزشکی و… استفاده می‌شود. خودروهایی مثل تسلا هم دقیقاً از همین تکنولوژی بهره می‌برند.

۳.استفاده از ربات‌ها در فرایندهای اتوماتیک

از تکنولوژی هوش مصنوعی در سامانه‌های رباتیک و فرایندهای اتوماتیک هم به‌وفور استفاده می‌شود. ربات‌هایی که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند، در صنایع کاربردهای مختلفی دارند. همچنین در حوزه‌های پزشکی، اکتشاف، حمل‌ونقل و… هم از ربات‌های هوشمند استفاده می‌شود. کاربرد این ربات‌ها دقت عمل بالای آن‌ها در انجام کارهای تکراری و خودکارسازی فرایند تولید است.

۴.سیستم‌های توصیه‌گر

اغلب شبکه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های پخش فیلم و موسیقی از سیستم‌های توصیه‌گر استفاده می‌کنند. همچنین فروشگاه‌های آنلاین هم اخیراً سراغ استفاده از این تکنولوژی رفته‌اند. این سیستم‌ها با بررسی سلیقه، رفتار کاربر و جستجوهای قبلی، موارد تازه‌ای را به کاربر پیشنهاد می‌دهند.

۵.خدمات مالی

کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های مالی هم هر روز بیشتر می‌شود. همین حالا برای کارهایی مثل انجام معامله‌های خودکار، بررسی اعتبار کاربران، ارزیابی ریسک‌ معاملات، شناسایی تقلب‌ها و… از هوش مصنوعی کمک می‌گیرند. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های مالی انبوه را بررسی کرده، الگوهای تکراری را پیدا کنند و به پیش‌بینی آینده بپردازند.

۶.سلامت و درمان

هوش مصنوعی در پزشکی کاربردهای مختلفی دارد. برای مثال در تشخیص بیماری‌ها، بررسی عکس‌های پزشکی، تحقیقات دارویی، پایش بیماران و درمان‌های شخصی‌سازی شده از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای تکراری را پیدا کنند و به تشخیص و درمان‌ بیماران کمک کنند.

۷.ساخت دستیار مجازی و ربات‌های گفت‌وگو

ابزارهایی مثل Chat GPT، Gemini، Claude و… چت بات‌هایی هستند که به کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی ایجاد شده‌اند. البته استفاده از دستیارهای مجازی در سایت‌های اینترنتی هم امکان‌پذیر است. نمونه‌هایی از این ربات‌های گفت‌وگو را ممکن است در فروشگاه‌های آنلاین دیده باشید.

۸.صنعت بازی

در حوزه‌ی بازی از هوش مصنوعی برای خلق شخصیت‌ها، برنامه‌نویسی، بهتر کردن گرافیک بازی‌ها، شبیه‌سازی‌های فیزیکی، تست بازی‌ها و… استفاده می‌شود.

۹.ساخت خانه‌های هوشمند و بهره بردن از اینترنت اشیا

اگر علاقه‌مند به کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره هستید، باید سراغ وسایلی بروید که در آن‌ها از اینترنت اشیا استفاده شده است. برای مثال جاروبرقی‌های خودکار، دزدگیرهای هوشمند، سیستم‌های روشنایی و… از جمله‌ی این وسایل هستند. هوش مصنوعی باعث شده تا خانه‌ها هوشمند شوند. به نحوی که بتوانید به کمک گوشی خود تمامی وسایل خانه را کنترل کنید؛ یا انجام بسیاری از کارها را به این وسایل هوشمند بسپارید. برای مثال جاروهای روباتیک به‌طور خودکار تمیزکاری خانه را انجام می‌دهند.

۱۰.امنیت سایبری

هوش مصنوعی در بحث امنیت سایبری هم کاربردهای متعددی دارد. برای مثال هوش مصنوعی با بررسی ترافیک شبکه، می‌تواند الگوها و رفتارهای غیرعادی را پیدا کرده و حمله‌های احتمالی را پیش‌بینی کند. همچنین می‌تواند با شناسایی تهدیدها و واکنش سریع، امنیت سیستم‌ها را بالاتر ببرد.

البته کاربردهای هوش مصنوعی فقط به مواردی که گفته شد محدود نمی‌شود؛ این تکنولوژی در حوزه‌ها و صنایع مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد. تقریباً امروز جایی نیست که نگاه کنید و اثری از هوش مصنوعی را در آن نبینید.

آینده هوش مصنوعی و تأثیر آن بر زندگی ما

جایگاه هوش مصنوعی آن‌قدر مستحکم شده است که نمی‌توان آن را نادیده گرفت. ابزارهای Ai باعث سرعت بیشتر، دقت بالاتر و کاهش خطا می‌شود؛ این ابزارها حتی می‌توانند کارهای سخت و خطرناک‌ را به جای انسان‌ها انجام دهند. به همین دلیل هم هست که هرجایی نگاه می‌کنید، اثری از هوش مصنوعی را می‌بینید.

البته اگرچه هوش مصنوعی باعث شده تا زندگی ما تغییر کند، اما نگرانی‌هایی را نیز ایجاد کرده است. برای مثال نگرانی‌‌ها درباره‌ی از دست رفتن مشاغل مختلف، امنیت سایبری، سوء‌استفاده‌های احتمالی و نبودن قوانین مشخص در این حوزه را می‌توانیم فهرست کنیم.

به هر جهت فرقی نمی‌کند چه سنی دارید یا جایگاه شغلی‌تان چیست. درهر صورت لازم است سراغ یادگیری و آشنایی با ابزارهای هوش مصنوعی بروید؛ چون آینده‌ی ما به هوش مصنوعی گره خورده است و زندگی در آینده بدون Ai‌ تقریباً غیرممکن می‌شود.