هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence همانطور که احتمالا می‌دانید شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است. و هدف اصلی آن این است که ماشین‌های هوشمندی را تولید کند که توانایی انجام وظایفی مانند انجام عمل انسانی و... را داشته باشند. به طور کلی یک نوع شبیه سازی هوش انسانی است. اما منظور از این ماشین‌هایی که گفتیم چیست؟ منظور ما ماشین هایی است که به گونه‌ای مانند انسان‌ها می‌توانند عمل کنند، فکر کنند و یا توانایی کارهایی مثل یادگیری یا حل مسئله را دارند. در ادامه با ما در کدیاد همراه باشید. می‌خواهیم به بررسی این موضوع و تاریخچه و کاربردهای آن بپردازیم.
در Artificial Intelligence، ماشینی است که هوش انسانی را برای تفکر، یادگیری و انجام وظایف خود شبیه‌سازی می کند. به بیانی دیگر، هوش مصنوعی یک فناوری مبتنی بر کامپیوتر است که تلاش می کند با تقلید از هوش انسان، ماشین ها را قادر به تفکر، استدلال و تصمیم‌گیری کند. این یک حوزه وسیع در علوم کامپیوتر است که هدف آن ایجاد سیستم ها و فناوری هایی برای انجام وظایفی است که به هوش انسانی یا فراتر از آن نیاز دارند. سیستم های هوش مصنوعی از داده ها و الگوریتم ها برای تصمیم‌گیری و بهبود عملکرد خود استفاده می کند و شامل ایجاد برنامه‌های هوشمندی است که قادر به انجام مستقل وظایف، تصمیم گیری و تعامل با محیط خود هستند.
بیایید با هم این موضوع را به زبان ساده بررسی کنیم. در واقع افراد با گذشت این همه مدت و پیشرفت علم، باز هم با شنیدن واژه‌ی هوش مصنوعی، اولین چیزی که به ذهنشان می‌رسد ربات‌ها است. و این را در ذهن خود متصور می‌شوند که منظور از چنین هوشی همان ربات‌هایی هستند که برای انجام کارهای راحت‌تر کارهای انسان‌ها طراحی شده‌اند. و حتی بعضی‌ها این را در ذهن خود دارند که قرار است در آینده‌ای نزدیک، جای انسان‌ها را بگیرند. یا حتی کره زمین و زندگی انسان‌ها را نابود کنند. اما بهتر است این ذهنیت را تغییر دهید. به طور کلی این یعنی تکنولوژی‌ای که به صورتی قابلیت این را دارد که تفکر کند. اما این را در نظر داشته باشید این تفکری که می‌گوییم با تفکری که انسان دارد متفاوت است و فرق دارد. ولی به نوعی سعی دارد تا از تفکر انسانی تقلید کند.
چنین هوشی توسط فیلسوفان و ریاضی‌دانانی مثل جرج بول، طرح شد.(جرج بول اقدام به ارائه قانون‌هایی در خصوص منطق کرد.) در سال 1943 با اختراع رایانه‌های الکترونیکی دانشمندهای آن دوره را به چالش‌های بزرگی کشید. این شرایط اینطور به نظر می‌رسد که این تکنولوژی امکان شبیه سازی رفتارهای انسانی را دارد. آیا می‌دانید که پدر هوش مصنوعی کیست؟ درست است. نامی آشنا به نام آلن تورینگ - Alan Turing، پدر این علم است. و آزمون مشهور آلن تورینگ در سال 1950 به دست او در مقاله‌ای منتشر شد.
در سال 1956 گروهی از محققان، کنفرانسی ترتیب دادند که در آن موضوع مورد بحث توسعه ماشین هایی بود که بتوانند هوش انسان را از طریق حل مسئله و یادگیری شبیه سازی کنند. درست بعد از این کنفرانس بود که هوش مصنوعی به رشته‌های دانشگاهی اضافه شد. در طول دهه‌های 1950 و 1960 تحقیقات در این زمینه به سرعت در حال توسعه بودند. اما در دهه 1970، تحقیقات به علت قدرت محاسباتی محدود ریاضیاتی متوقف شد. در دهه‌های 1980 و 1990 ماجرا تغییر کرد و الگوریتم‌های ماشین لرنینگ معرفی شدند. در این دوره سیستم‌های خبره برای تقلید از توانایی تصمیم‌گیری انسان طراحی شدند. درست در سال 1977 سیستم‌های هوش مصنوعی نشان دادند می‌توانند در بازی‌های پیچیده مانند شطرنج، از توانایی‌های انسان پیشی بگیرند. این روند توسعه بطور فزاینده ادامه پیدا کرد تا اینکه هوش مصنوعی به بخش جدایی ناپذیر از زندگی انسان تبدیل شد و هم اکنون ما در قرن بیست و یکم شاهد انواع دستیاران مجازی مانند الکسا و سیری، وسایل نقلیه خودران، طیف گسترده‌ای از ابزارها مانند چت GPT و صدها نمونه دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی و شاخه‌های آن هستیم.
در Artificial Intelligence را به طور کلی می‌توان به سه سطح مختلف طبقه بندی کرد که مجزا از یکدیگر نیستند بلکه مراحلی برای نشان دادن فرایند تکامل هوش مصنوعی به شمار می‌روند. در ادامه این سه سطح متوالی را به ترتیب بررسی خواهیم کرد:
هوش مصنوعی محدود به ماشین‌هایی اطلاق می‌شود که فاقد هوش هستند و فقط برای انجام یک کار به خصوص یا طیف محدودی از وظایف طراحی شده‌اند. آنها در یک دامنه از پیش تعریف شده عمل می کنند و ظرفیت درک یا انجام وظایف خارج از آن دامنه را ندارند. این سیستم های هوش مصنوعی برای انجام وظایف خود به شدت به مجموعه داده های بزرگ و الگوریتم های یادگیری ماشین متکی هستند. نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود شامل دستیارهای مجازی مانند سیری یا الکسا و الگوریتم‌های توصیه در پلتفرم‌هایی مانند نتفلیکس و آمازون، ربات‌های چت برای خدمات مشتری و وسایل نقلیه خودران است.
هوش مصنوعی عمومی سیستم‌هایی هستند که هوشی مشابه هوش انسان را دارند. به این معنا که درست مشابه انسان، توانایی درک، یادگیری و تصمیم‌گیری را در طیف وسیعی از حوزه ها دارند و قادر به استدلال و قضاوت هستند. سیستم‌های AGI به انجام وظایف یا حوزه‌های خاصی محدود نمی‌شوند؛ آنها می‌توانند با طیف گسترده ای از فعالیت ها سازگار شوند. این سیستم‌ها توانایی یادگیری و بهبود عملکرد خود را در طول زمان بدست می‌آورند و قادرند مهارت یا دانش جدیدی را بدون دخالت انسان به دست آورند. توسعه این سطح از AI، یک هدف چالش برانگیز است و محققان هنوز به آن دست پیدا نکرده‌اند. بنابراین بیشتر برنامه‌هایی که در حال استفاده از آنها هستیم، سیستم‌های هوش مصنوعی محدود هستند.
هوش مصنوعی فوق هوشمند شامل سیستم‌هایی است که از هوش و قدرت ذهنی انسان در انجام وظایف خود پیشی می‌گیرد. بنابراین می‌تواند با پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، مشکلات پیچیده را با سرعت و درکی که انسان قادر به آن نیست حل کند به تحقیقات علمی و حل چالش‌ها و مشکلات اساسی بپردازد. این سطح از AI قادر است با انسان به روشی قابل درک ارتباط برقرار کند، در گفتگوهای عمیق و معنادار شرکت کند، استدلال خود را توضیح دهد و در کارهای مختلف همکاری داشته باشد. هوش مصنوعی فوق هوشمند مانند هوش مصنوعی عمومی همچنان در حال تحقیق و بررسی است اما به عنوان یک موضوع نگران کننده، توسعه هوش مصنوعی فوق‌هوشمند اگر به درستی کنترل نشود یا با ارزش‌های انسانی هماهنگ نباشد، می‌تواند پیامدهای غیرقابل پیش‌بینی و گاها فاجعه باری را در پی داشته باشد.
1. ماشین لرنینگ (ML)
به همین منظور Machine Learning به عنوان زیرمجموعه‌ای از Artificial Intelligence، بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز دارد که ماشین‌ها را قادر به یادگیری و پردازش داده یا اطلاعات می‌کند. این شامل آموزش یک ماشین با هدف تشخیص الگوی مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی داده است که بدون برنامه‌ریزی قبلی بتواند به سرعت با شرایط سازگار شود. ML نقش مهمی در کاربردهای مختلف، از تشخیص تصویر و گفتار گرفته تا سیستم‌های توصیه و وسایل نقلیه خودران، ایفا می‌کند.
2. شبکه عصبی و یادگیری عمیق
یادگیری عمیق زیر مجموعه شبکه عصبی مصنوعی است و شبکه عصبی مصنوعی نیز در زیرمجموعه Machine Learning قرار می‌گیرد. شبکه عصبی مصنوعی یک مدل محاسباتی الهام گرفته شده از شبکه عصبی انسان است که لایه‌هایی تشکیل شده از گره‌ها یا نورون‌های به هم پیوسته دارد و برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری و همچنین تصمیم‌گیری استفاده می‌شود. از آنجا که یادگیری عمیق نوع خاصی از شبکه عصبی مصنوعی با لایه‌های بیشتر است، امکان مدلسازی پیچیده داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند. مدل‌های یادگیری عمیق به دلیل توانایی خود در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده و عملکرد فوق‌العاده در وظایف مختلف AI شناخته شده‌اند و پیشرفت قابل توجهی در زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و سیستم های مستقل داشته‌اند.
3. بینایی کامپیوتر
قابلیت‌های سیستم‌های بینایی کامپیوتر توسط تکنیک‌های یادگیری عمیق به طور قابل توجهی افزایش یافته است. هدف بینایی کامپیوتر یا همان بینایی ماشین، شبیه‌سازی ادراک بینایی انسان با پردازش، تجزیه و تحلیل داده های بصری است. بینایی کامپیوتر در صنایع مختلف از جمله وسایل نقلیه خودران، مراقبت‌های بهداشتی (تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی)، سرگرمی (واقعیت مجازی)، تولید (کنترل کیفیت و رباتیک) و همچنین امنیت و نظارت نقش حیاتی دارد زیرا ماشین‌ها را قادر به دیدن و درک محیط اطراف خود می‌کند.
4. رباتیک
ربات‌ها، ماشین‌هایی خودمختار در Artificial Intelligence هستند که برای تعامل با دنیای فیزیکی طراحی شده‌اند و به حسگر یا الگوریتم های AI برای تصمیم گیری و اجرای وظایف خود مجهز هستند. هدف رباتیک ایجاد ماشین هایی است که می توانند محیط خود را درک کنند، تصمیمات هوشمندانه بگیرند و وظایف را بدون دخالت مداوم انسان انجام دهند. این برنامه در زمینه هایی مانند تولید، مراقبت های بهداشتی، کشاورزی و اکتشافات فضایی و غیره کاربرد دارد.
5. سیستم های خبره
سیستم‌های خبره در Artificial Intelligence، سیستم‌های مبتنی بر رایانه هستند که از قابلیت‌های حل مسئله و تصمیم‌گیری متخصصان انسانی در حوزه‌های خاص تقلید می‌کنند و برای ارائه استدلال و حل مسائل پیچیده طراحی شده‌اند. سیستم‌های خبره در زمینه‌هایی مانند پزشکی، مالی و مهندسی برای کمک به وظایفی مانند تشخیص، برنامه‌ریزی و عیب‌یابی استفاده می‌شوند.
6. منطق فازی
منطق فازی در Artificial Intelligence روشی برای مقابله با عدم قطعیت و بی‌دقتی در تصمیم‌گیری است. به عبارتی، منطق فازی سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا در هنگام مواجهه با عدم قطعیت در دنیای واقعی، تصمیم‌های دقیق‌تر و شبیه به انسان بگیرند. از کاربردهای این حوزه می‌توان به کنترل سیستم‌های خبره، کنترل دمای سیستم‌های تهویه و همچنین کنترل رباتیک اشاره کرد.
7. پردازش زبان طبیعی (NLP)
پردازش زبان طبیعی زمینه ای است که بر تعامل بین کامپیوتر و زبان انسان تمرکز دارد. به این صورت که زبان کامپیوتر را به زبان انسانی با شیوه‌ای معنادار تفسیر می‌کند. NLP کاربردهای مختلفی از جمله تشخیص متن و گفتار، ترجمه زبان ماشین و تجزیه و تحلیل احساسات ربات‌های گفتگو دارد. بنابراین به یکی از اجزای حیاتی Artificial Intelligence برای انجام وظایف انسانی تبدیل شده است.
8. داده کاوی
داده کاوی فرآیند تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای مدلسازی و کشف الگوهای پیچیده Artificial Intelligence است که با پیش‌بینی اطلاعات و خوشه‌بندی آنها به سازمان‌ها برای گرفتن تصمیمات آگاهانه کمک می‌کند. داده کاوی به عنوان یکی از جنبه های اساسی در AI، در زمینه هایی مانند تجارت، امور مالی، بهداشت و درمان و علمی کاربرد دارد.
9. شناسایی الگو
تشخیص الگو نقش مهمی در AI مانند تشخیص تصویر، گفتار و پردازش زبان طبیعی ایفا می‌کند و ماشین‌ها را قادر به تجزیه و تحلیل الگوهای مرتبط با داده‌های پیچیده می‌سازد.
الگوریتم‌های AI مجموعه‌ای از قوانینی هستند که برای حل وظایف یا مشکلات خاصی در یک سیستم AI استفاده می‌شوند. آنها تعریف می کنند که یک سیستم چگونه داده ها را پردازش و دستکاری می کند تا نتایج دلخواه را ایجاد کند. الگوریتم‌ها بر وظایف خاصی متمرکز هستند و برای قادر ساختن ماشین‌ها در خودکارسازی انجام وظایف، پیش‌بینی هوشمندانه و حل مسائل پیچیده طراحی شده‌اند و وظیفه پردازش اطلاعات، تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری به کمک تقلید از توانایی‌های انسان را بر عهده دارند.
انواع الگوریتم‌های AI عبارتند از:
مدلسازی در AI که اغلب به واسطه حوزه‌های ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق بیشتر شناخته می‌شود، فرآیند ایجاد الگوریتم و تعریف آن در رایانه با هدف خودکار سازی وظایف است. این مدلسازی شامل ایجاد توابع ریاضی فرآیندها و شبیه‌سازی پدیده‌های مختلف، به کمک توانایی رایانه در تقلید از ادراک انسان است و می‌خواهد نحوه تعامل سیستم های AI با داده‌ها را توصیف کند. در واقع مدلسازی به این سیستم اجازه می‌دهد تا از داده‌ها بیاموزند، تصمیمات آگاهانه بگیرند و طیف وسیعی از وظایف را به صورت خودکار انجام دهند. مدل‌ها با استفاده از داده و الگوریتم‌ها، Artificial Intelligence را قادر به پردازش اطلاعات می‌کنند و به طور گسترده در تمام جنبه‌های آن استفاده می شوند.
همانطور که می‌دانید این علم میان رشته‌ای است و علوم مختلفی مانند مهندسی اطلاعات، کامپیوتر، روان‌شناسی، ریاضی، فیزیک و... با این فرض به وجود آمدند. و بزرگ‌ترین هدف متخصصان و محققین این امر دستیابی به General AI یا هوش عمومی است. به طور کلی اهداف و مسئله‌های زیادی دارد که در ادامه به بررسی کوتاه آنها خواهیم پرداخت.
در حوزه‌های مختلفی مانند تجارت، پزشکی ،سرمایه گذاری، آموزش و غیره استفاده می‌شود. در این قسمت به بررسی نحوه استفاده از Artificial Intelligence به عنوان یک ابزار قدرتمند در زندگی روزمره خواهیم پرداخت.
یکی از کاربردهای بارز AI در تجارت و بازاریابی است. از الگوریتم‌های هوشمند برای تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی رفتار مشتریان، توصیه محصولات مشابه و بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری استفاده می‌شود. با استفاده از AI و ML، کسب‌وکارها می‌توانند تصمیمات بهتری بگیرند و به مشتریان خود خدمات و محصولاتی را ارائه دهند که به نیازهای آنها بیشتر پاسخ می‌دهد.
در حوزه بهداشت، AI می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی، پیش‌بینی خطر بروز بیماری‌ها و توسعه داروهای جدید مورد استفاده قرار گیرد. الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند با دقت بالا و سرعت بیشتری تشخیص بیماری‌ها را بررسی کنند و به پزشکان در تصمیم‌گیری‌های درمانی کمک کنند.
در صنعت مالی، AI می‌تواند در تجزیه و تحلیل داده‌های مالی، پیش‌بینی روند بازار، تصمیم‌گیری در سرمایه‌گذاری و توصیه استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار گیرد. الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند الگوها و روندهای مختلف در بازارهای مالی را تشخیص دهند و به صندوق‌های سرمایه‌گذاری و خرده فروشی ها توصیه‌هایی ارائه کنند.
AI می‌تواند در حوزه آموزش و یادگیری نیز نقش مهمی ایفا کند. با استفاده از سیستم‌های هوشمند و Machine Learning، می‌توان فرآیند یادگیری را بهبود داد و منابع آموزشی مناسبی را برای هر فرد به طور شخصی سفارشی کرد. همچنین، سیستم‌های هوشمند می‌توانند در تشخیص نقاط ضعف و قوت دانشجویان کمک کنند و به معلمان در ارائه بازخورد و راهنمایی های مناسب برای بهبود عملکرد دانشجویان کمک کنند.
5. سیستم‌های خانگی هوشمند
با پیشرفت Artificial Intelligence، سیستم‌های خانگی هوشمند نیز رونق گرفته‌اند. از دستگاه‌های هوشمند مانند روبات‌های خانگی، سیستم‌های کنترل خانه هوشمند و سیستم‌های صوتی هوشمند می‌توان در کنترل و مدیریت خانه استفاده کرد. این سیستم‌ها می‌توانند فرآیندهای روزمره مانند کنترل نورپردازی، تنظیم دما، مدیریت امنیت و غیره را به طور خودکار انجام دهند و به راحتی قابل کنترل و مدیریت توسط کاربران باشند.
Artificial Intelligence به عنوان یک فناوری قدرتمند، امکانات بسیاری را برای استفاده در زندگی روزمره فراهم می‌کند. با استفاده از AI، می‌توانیم فرآیندها را بهبود داده، تصمیمات بهتری بگیریم و به نیازها و خواسته‌ها بهتر پاسخ دهیم. اما در همه این استفاده‌ها، مسائل امنیتی و حریم خصوصی نیز باید مورد توجه قرار گیرد. با در نظر گرفتن این مسائله می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در زندگی روزمره ما عمل کند و به ما در بسیاری از زمینه‌ها
6. خدمات حقوقی
در حال حاضر سیستم‌های نوین بر اساس پردازش زبان طبیعی امروزه در حال انجام بخشی از وظایف حقوقدانان است. نرم افزارهایی که اکنون موجود است امکان ارائه تحلیل قراردادها و مدارک و سند های حقوقی و ... را فراهم نموده است.
7. اقتصاد
یکی از پرکاربردترین زمینه هایی که Artificial Intelligence می‌تواند در آن هم فعالیت کند، اقتصاد و تجارت است. با استفاده از چنین هوشی می‌توان تغییرات فصلی، ضریب خطای پایین و... را پیش بینی نمود. همچنین خدماتی را نظیر انبارگردانی، افزایش یا کاهش فروش و … را به شرکت های بزرگ ارائه می‌دهد که به به برند سازی آنها کمک زیادی می‌نماید.
8. شبکه‌های اجتماعی
امروز با پیشرفت شبکه‌هایی نظیر Twitter، Instagram، Telegram و... برای مشخص نمودن الگوریتم‌های رفتاری انسانی، شناسایی نمودن مخاطبین برای تبلیغات و... از Artificial Intelligence استفاده می‌کنند. از طرفی دیگر بعضی از ربات‌های این شبکه‌ها هم بر پایه‌ی این هوش فعالیت می‌کنند تا بتوان رفتارهای انسانی را شبیه سازی کرد.
زبان های برنامه نویسی در تلاش برای قادر ساختن سیستم ها برای همکاری با انسان هستند. زیرا برنامه نویسی پایه و اساس هوش مصنوعی است. اجزای سیستم های AI که شامل الگوریتم و مدلسازی می شوند، منطق محاسباتی‌شان از طریق برنامه نویسی طراحی و اجرا شده است. بنابراین توسعه و پیشرفت Artificial Intelligence بدون برنامه نویسی امکان پذیر نخواهد بود.
برنامه نویسان و محققان هوش مصنوعی، نیاز به ابزارهای قدرتمند برنامه نویسی دارند تا الگوریتم ها و مدل‌های هوش مصنوعی خود را پیاده سازی کرده و آنها را به کار بگیرند. انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب بستگی به اهداف پروژه و ترجیح توسعه دهنده دارد. در ادامه محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در Artificial Intelligence را بررسی خواهیم کرد.
کدنویسی مختصر و قابل درک، گستردگی در کتابخانه های منبع باز و رایگان، سازگاری با انواع پلتفرم ها و همچنین آسان بودن در یادگیری، زبان برنامه نویسی پایتون را قادر ساخته تا در تمام شاخه های Artificial Intelligence بکار رود. همچنین در عین کسب محبوبیت، برنامه نویسان و توسعه دهندگان را از تمرکز بر خطا های فنی پایتون در هنگام اجرا عملیات نسبتا بی نیاز کند.
جاوا یک زبان برنامه نویسی همه کاره در Artificial Intelligence به حساب می آید. زیرا با داشتن کتابخانه ها و فریمورک های وسیع، توانسته در شاخه های یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، شبکه عصبی و Machine Learning به طور گسترده ای مورد استفاده قرار بگیرد.
زبان برنامه نویسی R به دلیل مدلسازی آماری و قابلیتی که در پردازش و تحلیل داده ها دارد، در Artificial Intelligence به خصوص Machine Learning و همچنین در علم داده بسیار ارزشمند است. زبان R با داشتن اکوسیستم قوی و کتابخانه های گسترده، توسعه مدل های AI و تجزیه داده های ML را ساده کرده است.
زبان برنامه نویسی Julia با وجود نحو سطح بالایی که دارد، عملکرد قدرتمندی در مدلسازی و توسعه الگوریتم‌های AI ارائه می کند. بنابراین زبانی ایده‌آل در Machine Learning و علم داده به حساب می آید. به طور کلی، زبان برنامه نویسی جولیا به عنوان یک ابزار قدرتمند برای برنامه نویسان هوش مصنوعی عمل می کند. زیرا توسعه سریع در این زمینه را تسهیل کرده است.
زبان برنامه نویسی ++C به عنوان یک زبان سطح بالا، توسعه دهندگان را قادر می سازد تا با سرعت بالاتری کد خود را اجرا کنند، که این ویژگی در AI اهمیت زیادی دارد. کتابخانه ها و چارچوب های گسترده این زبان، طیف وسیعی از ابزارها را برای توسعه برنامه های مبتنی بر AI فراهم کرده است. زبان ++C همچنین اجرای وظایف محاسباتی سنگین الگوریتم های Machine Learning را تسهیل می کند.
زبان برنامه نویسی Lisp یکی از اولین زبان های بکار رفته در توسعه Artificial Intelligence است که به خصوص در شاخه های سیستم خبره و پردازش زبان طبیعی (NLP) به کار می رود. زبان Lisp همچنین قدرت منحصر به فردی در مدل سازی و پردازش داده های AI را دارد.
از آنجا که Artificial Intelligence توانسته به تمام صنایع راه پیدا کند، تقاضا برای متخصصان آن روز به روز در حال افزایش است. برای رسیدن به تخصص در این زمینه و ورود به بازار کار، شما مستلزم پیروی از یک نقشه راه اصولی و حساب شده هستید که در ادامه به آن پرداخته‌ایم:
مرحله 1: انتخاب زبان برنامه‌نویسی
محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی که معمولاً در توسعه Artificial Intelligence بکار می‌روند عبارتند از پایتون، جاوا، R و ++C. بنابراین انتخاب بهترین زبان به اهداف شما بستگی دارد. اما پیشنهاد ما به شما زبان برنامه‌نویسی پایتون است. زیرا به دلیل داشتن سینتکس ساده و کتابخانه‌ها و چارچوب‌های گسترده در هوش مصنوعی، یادگیری را برای مبتدیان آسان‌تر کرده است. شما می‌توانید
مرحله 2: یادگیری کتابخانه‌های آماده‌سازی داده
کتابخانه‌های آماده‌سازی داده بر داده‌ها تمرکز دارند تا آنها را برای مدلسازی Machine Learning بکار ببرند. این کتابخانه‌ها قابلیت مدیریت و پردازش داده، رگرسیون خطی و رمزگذاری متغیرها را فراهم می‌کنند. چندین کتابخانه محبوب آماده سازی داده مانند Matplotlib ,Pandas ,NumPy ,Scikit-learn و Keras در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی وجود دارد که برای مبتدیان، کتابخانه های Pandas و Scikit-learn گزینه‌های مناسب‌تری هستند. زیرا علاوه بر برخورداری از پشتیبانی خوب، یادگیری و استفاده نسبتا آسانی ارائه می‌دهند.
مرحله 3: یادگیری ریاضیات مورد نیاز ماشین لرنینگ
مبانی ریاضی مانند جبر خطی، دیفرانسیل، انتگرال و احتمالات، پایه و اساس مدلسازی و الگوریتم‌های ماشین لرنینگ هستند. درک مبانی ریاضی شما را قادر می‌سازد تا الگوریتم‌های ماشین لرنینگ را به طور موثر توسعه داده و تفسیر کنید و همچنین خطا در بهینه‌سازی توابع را کاهش دهید و دقت پردازش را به حداکثر برسانید.
مرحله 4: یادگیری ماشین لرنینگ سطح مقدماتی تا پیشرفته
با فرض اینکه پایتون را آموخته‌اید، قدم بعدی شما پیدا کردن یک دوره جامع آموزش ماشین لرنینگ است. ماشین لرنینگ به عنوان عضوی جدایی ناپذیر از هوش مصنوعی، نقش اساسی در توسعه تکنولوژی دارد و مشاغل مرتبط به آن به شکل فزاینده‌ای در بازار مورد تقاضا هستند.
مرحله 5: یادگیری کتابخانه‌های ماشین لرنینگ
کتابخانه‌های ماشین لرنینگ مجموعه‌ای از ابزار، توابع و الگوریتم‌هایی هستند که توسعه‌دهندگان را قادر به پیاده‌سازی مدل‌های ماشین لرنینگ می‌کنند. کتابخانه‌هایی مانند Caffe, TensorFlow Scikit-learn ,Keras و PyTorch الگوریتم‌های مختلف از پیش ساخته شده را برای کارهایی مانند طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی و غیره ارائه می‌دهند. پیشنهاد ما به مبتدیان کتابخانه‌های Scikit-learn یا Keras برای شروع است که دارای یک API نسبتاً ساده هستند. البته اگر قصد دارید سطح بالاتری را تجربه کنید، به سراغ TensorFlow و PyTorch بروید که کاربرد بیشتری دارند.
مرحله 6: انجام پروژه ماشین لرنینگ
احتمالا مهمترین گام در یادگیری برنامه نویسی هوش مصنوعی، انجام پروژه است و به مبتدیان این امکان را می‌دهند که درک عمیق‌تری از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ و نحوه پیاده سازی آنها در عمل به دست آورند. علاوه بر آن، انجام پروژه برای ساختن رزومه و داشتن نمونه کار ضروری است. اگر مبتدی هستید و به دنبال پروژه ماشین لرنینگ می‌گردید، در سطح گوگل پروژه‌های زیادی در سطوح مختلف برای انجام وجود دارد؛ برای مثال می‌توانید به پلتفرم GitHub نگاهی بیندازید.
برخی از رهبران بزرگ عرصه‌ی تکنولوژی، که احتمالا شما نیز آنها را می‌شناسید یا اینکه دست کم نام آنها را شندیه‌اید، پیش بینی‌هایی در خصوص Artificial Intelligence کرده‌اند که در ادامه به بررسی آنها خواهیم پرداخت.
ساخت یک سیستم هوشمند، شامل مراحل و فرآیندهای متعددی است که نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و شناخت کامل از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مرتبط می‌باشد.
یکی از اصول اساسی در ساخت سیستم های AI، داده‌ها هستند. در این مرحله، باید داده‌های مورد نیاز برای آموزش و تست سیستم را جمع‌آوری کنید. این می‌تواند شامل داده‌های مشاهداتی، داده‌های تاریخی یا داده‌های تولید شده براساس شبیه‌سازی‌ها باشد. در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری شده را پیش‌پردازش می‌کنیم. این شامل پاکسازی داده‌ها، تبدیل ویژگی‌ها به فرمت مناسب، نرمال‌سازی داده‌ها و حذف اطلاعات تکراری و ناهمخوانی می‌شود.
باید مدل‌های AI مناسبی را براساس هدف پروژه انتخاب و طراحی کنید. این شامل انتخاب الگوریتم‌های Machine Learning، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم و سایر مدل‌های مرتبط است.
مدل‌های انتخاب شده را با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده آموزش می‌دهیم. این شامل تعیین پارامترهای مدل، انجام فرآیند آموزش و بهینه‌سازی مدل است. در این مرحله، ممکن است نیاز به تکرار فرآیند آموزش و بهینه‌سازی باشد تا بهترین عملکرد مدل حاصل شود.
مدل انتخاب شده را به محیط عملیاتی منتقل می‌کنیم. این شامل اجرای مدل در محیط واقعی، تست و ارزیابی عملکرد مدل در شرایط واقعی و بهبود عملکرد آن است. بعد از انتقال مدل به محیط عملیاتی، می‌توانید مدل را نگهداری کنید و در صورت نیاز، آن را بهبود دهید. این شامل مانیتورینگ عملکرد مدل، جمع‌آوری داده‌های جدید، آموزش دوباره مدل با داده‌های جدید و بهبود عملکرد مدل براساس بازخورد‌ها است.
آینده هوش مصنوعی ارتباط تنگاتنگی با برنامه نویسی دارد زیرا هوش انسانی و هوش مصنوعی به کمک برنامه‌نویسی قادر به تعامل با یکدیگر می شوند. همانطور که هوش مصنوعی به طور فزاینده در تمامی صنایع راه پیدا می کند، فرصت های شغلی بیشتری هم برای برنامه نویسان ایجاد خواهد کرد. زیرا هوش مصنوعی برای توسعه خود به برنامه نویسی وابسته است.
از طرفی هم هوش مصنوعی یک ابزار کار قدرتمند برای برنامه نویسان محسوب می شود که توانسته وظایف را به شکل هدفمندتری پیش ببرد. در واقع برنامه نویسان به کمک هوش مصنوعی می توانند چرخه های تکرار کدنویسی را خودکار کنند، بازدهی کار خود را افزایش دهند و توسعه محصولات (مانند نرم افزار) را به شکل ایده آلی تسریع بخشند و همچنین داده های بزرگ را در زمان کمتر و با دقت بالاتری پردازش کنند.
هر کدام از شاخه های Artificial Intelligence که به معرفی آنها پرداختیم، زمینه شغلی خود را دارند. همانطور که بررسی کردیم، AI در تمامی صنایع راه پیدا کرده و زمینه های شغلی گسترده‌ای برای برنامه نویسان و متخصصین این حوزه به وجود آورده است. از آنجا که بازار تقاضای زیادی برای جذب متخصص دارد و نیروی کار در این حوزه کم است، بنابراین برنامه نویسان در این زمینه با فرصت های شغلی متنوع و پردرآمدی روبرو هستند که امنیت شغلی مناسبی را برایشان فراهم می کند.
که Artificial Intelligence باعث تغییرات عمده‌ای در زندگی ما شده است. امکانات و قابلیت‌های زیادی به طور چشمگیری روبه افزایش هستند. با این حال، همراه با این پیشرفت‌ها، خطرات و نگرانی‌هایی نیز برای استفاده از این فناوری ها به وجود آمده است.
کلام آخر
ممکن است در عصر حاضر Artificial Intelligence به آن طریقی که ما متصور می‌شویم وجود نداشته باشد. ولی بسیاری از امور روزمره و روزانه‌ای که ما انجام می‌دهیم مثل جست و جوهای اینترنتی در گوگل یا تلگرام یا اینستاگرام و... از چنین هوشی تاثیر گرفته‌اند. نکته جالب اینجا است که شما در هر لحظه و هر آن در حال استفاده از آن هستید. اما آنقدر به آنها عادت کرده‌اید که حتی فکر نمی‌کنید که دارید از چنین هوشی استفاده می‌کنید. به نظر می رسد دلیل اصلی آن این باشد که به طور کامل اطلاعاتی درباره‌ی آن و کاربردهایش نداشته‌اید.
