در دنیای امروز، آشنایی با هوش مصنوعی و اصطلاحات آن نه تنها مفید، بلکه ضروری است. این فناوری به سرعت در حال پیشرفت است و در حال دگرگونی صنایع و جنبههای مختلف زندگی ما است. حتی اگر در حال حاضر به طور مستقیم با هوش مصنوعی سروکار ندارید، درک مفاهیم و اصطلاحات پایه آن میتواند به شما کمک کند تا در مورد تحولات آینده و نحوه تاثیرگذاری آنها بر دنیای ما آگاه باشید.
این مطلب به عنوان یک راهنمای مقدماتی برای مبتدیان در هوش مصنوعی عمل میکند. در اینجا با بیش از 12 اصطلاح رایج در این حوزه آشنا خواهید شد که به احتمال زیاد در اخبار، محل کار یا مکالمات روزمره با آنها روبرو خواهید شد.
هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما است. از دستیارهای مجازی گرفته تا اتومبیلهای خودران، هوش مصنوعی در حال تغییر نحوه کار، زندگی و تعامل ما با دنیای اطرافمان است.
برای درک بهتر این فناوری قدرتمند، تسلط بر برخی از اصطلاحات کلیدی هوش مصنوعی ضروری است. در این مقاله، 12 مورد از مهمترین اصطلاحات هوش مصنوعی را که باید بشناسید، به همراه تعاریف و نمونههایی از نحوه استفاده از آنها، معرفی میکنیم.
هوش مصنوعی (AI) به شاخهای از علوم کامپیوتر اطلاق میشود که به خلق سیستمهای هوشمند میپردازد. این سیستمها قادر به انجام وظایف پیچیدهای هستند که معمولاً نیازمند هوش و تفکر انسانی هستند. هوش مصنوعی شامل طیف گستردهای از تکنیکها و رویکردها برای رسیدن به این هدف است، از جمله:
هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در حوزههای مختلف از جمله پزشکی، امور مالی، حمل و نقل و تولید دارد. با پیشرفت این فناوری، انتظار میرود که هوش مصنوعی نقش فزایندهای در زندگی ما ایفا کند.
یادگیری ماشین زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است که بر روی الگوریتمهایی تمرکز دارد و از مهمترین اصطلاحات هوش مصنوعی است که به سیستمها اجازه میدهد بدون برنامهریزی صریح از دادهها یاد بگیرند و عملکرد خود را ارتقا دهند.
به عبارت دیگر، سیستمهای یادگیری ماشین میتوانند با قرار گرفتن در معرض حجم عظیمی از داده، بهطور خودکار الگوها را شناسایی کرده و در طول زمان از آنها برای بهبود عملکرد خود در وظایف مختلف استفاده کنند.
یادگیری ماشین در زمینههای مختلفی مانند تشخیص تقلب، توصیه محصول و تشخیص پزشکی کاربرد دارد.
یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین است که از شبکههای عصبی مصنوعی پیچیده برای یادگیری از دادهها استفاده میکند. شبکههای عصبی عمیق از چندین لایه از گرههای عصبی به هم پیوونده تشکیل شدهاند که به آنها امکان میدهد مقادیر زیادی از داده را پردازش و از آنها برای یادگیری الگوهای پیچیده استفاده کنند.
یادگیری عمیق یکی دیگر از اصطلاحات هوش مصنوعی است که یک حوزه تحقیقاتی فعال است و کاربردهای جدیدی برای این فناوری به طور مداوم در حال کشف است.
دادههای بزرگ یا به اصطلاح بیگ دیتا به مجموعه دادههای عظیمی اطلاق میشود که به دلیل حجم، سرعت و تنوع زیاد، پردازش آنها با استفاده از روشهای سنتی دشوار است.
هوش مصنوعی اغلب برای تجزیه و تحلیل دادههای بزرگ و استخراج بینشهای ارزشمند استفاده میشود.
شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) سیستمهای محاسباتی پیچیدهای هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شدهاند. آنها از تعدادی گره به هم پیوسته به نام “نورون” تشکیل شدهاند که اطلاعات را پردازش و منتقل میکنند. هر نورون به تعدادی نورون دیگر متصل است و این اتصالات با “وزن”هایی مرتبط هستند که قدرت سیگنالهای منتقل شده بین نورونها را تعیین میکنند.
شبکههای عصبی مصنوعی با استفاده از فرآیندی به نام “یادگیری” آموزش دیدهاند. در یادگیری، به شبکه مجموعه دادهای از ورودیها و خروجیهای مورد نظر ارائه میشود. شبکه سپس اتصالات و وزنهای خود را تنظیم میکند تا بهترین تقریب را برای خروجیهای مورد نظر برای هر ورودی ایجاد کند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخهای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسان میپردازد. هدف NLP این است که به کامپیوترها توانایی درک، تفسیر و تولید زبان انسان را بدهد.
NLP کاربردهای متنوعی در حوزههای مختلف از جمله ترجمه ماشینی، چتباتها، استخراج متن و تشخیص گفتار دارد.
بینایی کامپیوتر (CV) شاخهای از هوش مصنوعی است که به توانایی کامپیوترها برای درک و تجزیه و تحلیل اطلاعات بصری میپردازد. هدف CV این است که به کامپیوترها توانایی دیدن و درک دنیای اطراف خود را به روشی مشابه انسان بدهد.
CV کاربردهای متنوعی در حوزههای مختلف از جمله تشخیص چهره، نظارت تصویری، رانندگی خودران و رباتیک دارد.
رباتیک شاخهای از مهندسی و علوم کامپیوتر است که به طراحی، ساخت، عمل و کاربرد رباتها میپردازد. رباتها ماشینهای الکترومکانیکی هستند که میتوانند به طور مستقل یا با کنترل انسان وظایف را انجام دهند. آنها معمولاً از ترکیبی از حسگرها، محرکها و کامپیوترها برای ناوبری، دستکاری و تعامل با محیط خود استفاده میکنند.
اتوماسیون به استفاده از فناوری برای انجام وظایف به طور خودکار بدون نیاز به مداخله انسان اشاره دارد. این امر با استفاده از ماشینها، رباتها و نرمافزارها برای انجام کارهایی که معمولاً توسط انسانها انجام میشود، حاصل میشود. اتوماسیون میتواند مزایای متعددی داشته باشد، از جمله افزایش کارایی، کاهش هزینهها و بهبود کیفیت.
هوش مصنوعی نقش فزایندهای در اتوماسیون وظایف در طیف گستردهای از صنایع ایفا میکند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی در موارد زیر استفاده میشود:
یادگیری تقویتی نوعی یادگیری ماشین است که در آن عاملان یاد میگیرند که در یک محیط با انجام اقداماتی که پاداش را به حداکثر میرساند و مجازات را به حداقل میرساند، تعامل داشته باشند. برخلاف سایر روشهای یادگیری ماشین، در RL به عاملان صریحاً گفته نمیشود که چگونه کار کنند. در عوض، آنها باید از طریق تجربه یاد بگیرند که کدام اقدامات منجر به نتایج مثبت میشود.
تکینگی، لحظهای فرضی در زمان است که در آن پیشرفت فناوری به طور فزایندهای غیرقابل کنترل و غیرقابل پیشبینی میشود؛ و منجر به تغییرات غیرقابل برگشتی در تمدن بشری میشود. این مفهوم اغلب با هوش مصنوعی فوقالعاده (AGI) مرتبط است، که به عنوان هوش ماشینی تعریف میشود که از هوش انسان در همه جنبهها، از جمله توانایی در درک و استدلال، یادگیری و حل مسئله و خلاقیت فراتر میرود.
پیامدهای تکینگی عمیق و مبهم است. برخی از کارشناسان معتقدند که این امر میتواند منجر به عصر طلایی صلح و رفاه بیسابقه برای بشریت شود، در حالی که برخی دیگر هشدار میدهند که این امر میتواند منجر به انقراض انسان یا حتی ظهور هوش مصنوعی که به طور بالقوه خصمانه است، شود.
در دنیای هوش مصنوعی، الگوریتمها نقش حیاتی ایفا میکنند. آنها مجموعه ای از دستورالعملها هستند که به طور واضح تعریف شدهاند و برای حل یک مسئله یا انجام یک وظیفه خاص دنبال میشوند. الگوریتمها را میتوان به عنوان بلوکهای سازنده برنامههای هوش مصنوعی در نظر گرفت، زیرا آنها چارچوب را برای نحوه عملکرد این برنامهها فراهم میکنند.
انواع مختلفی از الگوریتمها وجود دارد که هر کدام برای حل نوع خاصی از مسئله طراحی شدهاند. برخی از متداولترین انواع الگوریتمها عبارتند از: