بر اساس نوع و پیچیدگی وظایفی که یک سیستم قادر به انجام آن است، هوش مصنوعی را می‌توان به چهار دسته تقسیم کرد.
ماشین‌های واکنشی (Reactive machines)
حافظه محدود (Limited memory)
نظریه ذهن (Theory of mind)
خودآگاهی (Self-awareness)
یک ماشین واکنش گرا، بر پایه اصول اولیه هوش مصنوعی عمل می‌کند و همانطور که از اسمش مشخص است، تنها از هوش خود برای درک و واکنش به جهان اطراف استفاده می‌کند. این ماشین قادر به ذخیره حافظه نیست، بنابراین برای تصمیم گیری در زمان، به تجربیات گذشته وابستگی ندارد.
ماشین واکنشی به طور مستقیم فقط برای انجام وظایف خاص و تخصصی طراحی شده است و قابلیت درک جهان را به میزان محدودی دارد. محدود کردن دامنه بینش ماشین واکنش گرا مزایای خود را دارد: این نوع هوش مصنوعی بسیار قابل اعتماد و قابل پیش بینی است و هر بار به محرک‌های مشابه به یک شیوه ثابت واکنش نشان می‌دهد.
Deep Blue در دهه 1990 توسط IBM به عنوان یک ابررایانه که شطرنج بازی می‌کند، طراحی شد و استاد بزرگ، گری کاسپاروف را در یک بازی شکست داد. دیپ بلو فقط می‌توانست مهره‌های روی صفحه شطرنج را شناسایی کند و بداند که هر کدام بر اساس قوانین شطرنج چگونه حرکت می‌کنند، موقعیت فعلی هر مهره را تصدیق کرده و منطقی ترین حرکت را در آن لحظه تعیین کند. کامپیوتر حرکات بالقوه آتی حریف را دنبال نمی‌کرد یا سعی نمی‌کرد مهره‌های خود را در موقعیت بهتری قرار دهد.
AlphaGo گوگل همچنین قادر به ارزیابی حرکات آینده نیست، اما برای ارزیابی پیشرفت‌های بازی به شبکه عصبی خود متکی است و نسبت به Deep Blue در یک بازی پیچیده تر، برتری می‌دهد. AlphaGo با شکست دادن قهرمان Go Lee Sedol در سال 2016 بر رقبای کلاس جهانی برتری داشت.
از نمونه هایی از هوش مصنوعی، هوش مصنوعی حافظه محدود است که این توانایی را دارد که داده‌ها و پیش بینی‌های قبلی را هنگام جمع آوری اطلاعات و سنجیدن تصمیم‌های بالقوه، ذخیره کند. اساساً به دنبال سرنخ‌هایی در مورد آنچه ممکن است در آینده رخ دهد می‌باشد و گذشته را مرور می‌کند. هوش مصنوعی حافظه محدود، پیچیده تر است و امکانات بیشتری نسبت به ماشین‌های واکنشی ارائه می‌دهد.
هوش مصنوعی حافظه محدود در زمانی به وجود می‌آید که یک تیم به صورت مداوم یک مدل را تجزیه و تحلیل می‌کنند یا در یک محیط هوش مصنوعی ساخته می‌شود تا مدل‌ها به صورت خودکار آموزش و به روز رسانی شوند.
هنگام استفاده از هوش مصنوعی حافظه محدود در ML، مراحل زیر را دنبال نمایید:
نظریه ذهن، تنها در حد یک گمانه است. هنوز هم با تمام توانمندی‌های فنی و علمی، برای رسیدن به سطح بعدی هوش مصنوعی، موفق به دستیابی به آن نشده‌ایم.
این مفهوم که مبتنی بر پیش فرض روان شناختی می‌باشد به این معناست که موجودات زنده دیگر دارای افکار و احساساتی هستند که بر رفتار فرد تأثیر می‌گذارند. از دیدگاه ماشین‌های هوش مصنوعی، این بدان معنا است که هوش مصنوعی قادر است به احساسات انسان‌ها، حیوانات و سایر ماشین‌ها پی ببرد، آنها را درک کند و از طریق خوداندیشی و تصمیم گیری، تصمیم‌هایی بگیرد و از این اطلاعات برای تصمیم گیری خود استفاده کند. در واقع، ماشین‌ها باید قادر باشند مفهوم ذهن، نوسانات احساسی در تصمیم گیری و سایر مفاهیم روان شناختی را در زمان واقعی درک و پردازش کنند و یک رابطه دوطرفه بین افراد و هوش مصنوعی برقرار کنند.
بخوانید: کلیدهای صدا و پاور در آیفون 15 پرو تغییر خواهد کرد
هنگامی که نظریه ذهن می‌تواند ایجاد شود، گام نهایی خودآگاهی خواهد بود. این نوع هوش مصنوعی دارای آگاهی در سطح انسانی است و وجود خود در جهان و همچنین حضور و وضعیت عاطفی دیگران را درک می‌کند. بر اساس آنچه با آنها ارتباط برقرار می‌کنند می‌تواند بفهمد که دیگران به چه چیزهایی ممکن است نیاز داشته باشند.
هنگامی که نظریه ذهن در هوش مصنوعی پیاده سازی شود، به طور مداوم در راستای خودآگاهی هوش مصنوعی، قدم برداشته خواهد شد. این نوع هوش مصنوعی دارای آگاهی در سطح انسانی است و وجود خود در جهان و همچنین حضور و وضعیت عاطفی دیگران را درک می‌کند. این هوش مصنوعی می‌تواند با توجه به نحوه ارتباطاتی که با دیگران دارد، نیاز آنها را بر اساس نحوه ارتباط درک کند.
خودآگاهی در هوش مصنوعی به تلاش محققان انسانی وابسته است که ابتدا اصول هوشیاری را درک کنند و سپس یاد بگیرند که چگونه آن را تکرار کنند تا بتوانند آن را در ماشین‌ها پیاده سازی کنند.
بخوانید: مزایا، چالش‌ها و آینده هوش مصنوعی
فناوری هوش مصنوعی اشکال مختلفی دارد، از چت ربات گرفته تا اپلیکیشن‌های ناوبری و ردیاب‌های تناسب اندام پوشیدنی. مثال‌های زیر وسعت کاربردهای هوش مصنوعی را نشان می‌دهد.
ChatGPT یک چت بات است که قادر به تولید محتوای نوشتاری در انواع فرمت‌ها، از مقالات تا کدهای برنامه نویسی و پاسخ به سوالات ساده، می‌باشد. این سیستم که در نوامبر 2022 توسط OpenAI معرفی شد، از یک زبان قدرتمند پشتیبانی می‌کند و به آن اجازه می‌دهد که به شدت به نوشتار انسانی نزدیک شده و آن را تقلید کند.
Google Maps برای نظارت بر ترافیک و ارزیابی سریع ترین مسیر از داده‌های موقعیت مکانی گوشی‌های هوشمند و همچنین اطلاعات گزارش شده توسط کاربران درباره مواردی مانند تصادفات رانندگی استفاده می‌کند.
دستیارهای شخصی مانند Siri، Alexa و Cortana از پردازش زبان طبیعی یا NLP برای دریافت دستورالعمل‌های کاربران برای تنظیم یادآوری، جستجوی اطلاعات آنلاین و کنترل چراغ‌های خانه استفاده می‌کنند. در بسیاری از موارد، این دستیارها برای یادگیری ترجیحات کاربر و بهبود تجربه آنها در طول زمان با پیشنهادات بهتر و پاسخ‌های مناسب تر طراحی شده‌اند.
فیلترهای اسنپ چت از الگوریتم‌های ML برای تمایز بین سوژه تصویر و پس زمینه، ردیابی حرکات صورت و تنظیم تصویر روی صفحه بر اساس آنچه کاربر انجام می‌دهد، استفاده می‌کنند.
اتومبیل‌های خودران نمونه قابل تشخیصی از یادگیری عمیق هستند، زیرا از شبکه‌های عصبی عمیق برای شناسایی اشیاء اطراف خود، تعیین فاصله آنها از سایر اتومبیل‌ها، شناسایی علائم راهنمایی و رانندگی و موارد دیگر استفاده می‌کنند.
حسگرها و دستگاه‌های پوشیدنی که در صنعت مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شوند، نیز از یادگیری عمیق برای ارزیابی وضعیت سلامتی بیماران استفاده می‌کنند. این حسگرها می‌توانند اطلاعاتی مانند سطح قند خون، فشار خون و ضربان قلب بیماران را اندازه گیری کنند. علاوه بر این، آنها قادرند الگوهایی را از داده‌های پزشکی قبلی بیماران استخراج کرده و از آن برای پیش بینی هر گونه شرایط سلامتی آینده استفاده کنند. این دستگاه‌ها توانایی تشخیص و پیش بینی اختلالات سلامتی را با استفاده از تکنولوژی یادگیری عمیق بهبود می‌بخشند.
بخوانید: تردز اینستاگرام چیست؟
MuZero، که توسط شرکت DeepMind توسعه یافته است، یک برنامه کامپیوتری است که به عنوان یک پیشرو امیدوارکننده در تلاش برای دستیابی به هوش عمومی مصنوعی واقعی محسوب می‌شود. این برنامه توانسته است در بازی‌هایی مانند شطرنج و مجموعه‌ای از بازی‌های آتاری، حتی بدون آموزش قبلی، با استفاده از قدرت خود، میلیون‌ها بازی را انجام داده و پیشرفت چشمگیری را به دست آورد.
