هوش مصنوعی فرآیندهای هوش انسانی را با استفاده از ماشین‌ها، به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری، تقلید می‌کند. کاربردهای خاص هوش مصنوعی شامل سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین می‌شود.
با پیشرفت روزافزون در حوزه هوش مصنوعی، فروشندگان سعی کرده‌اند نحوه استفاده از محصولات و خدمات خود را تبلیغ کنند. به طور کلی، هوش مصنوعی به پایه‌های سخت‌افزار و نرم‌افزار تخصصی نیاز دارد تا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را بنویسد و آموزش دهد. هرچند که هیچ زبان برنامه‌نویسی اختصاصی برای هوش مصنوعی وجود ندارد، اما زبان‌هایی نظیر پایتون، R، جاوا، سی پلاس پلاس، و جولیا از محبوبیت زیادی در میان توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی برخوردار هستند.
به طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی با گرفتن مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی، تحلیل و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را برای یافتن همبستگی‌ها و الگوها انجام می‌دهند. این الگوها سپس برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده استفاده می‌شوند. به عنوان مثال، یک ربات چت با تحلیل نمونه‌های متنی می‌تواند تعاملاتی مشابه انسان‌ها را یاد بگیرد، یا یک تشخیص‌دهنده تصویر می‌تواند از میلیون‌ها نمونه، اشیاء را تشخیص و توصیف کند. تکنیک‌های هوش مصنوعی مدرن می‌توانند به سرعت محتوای متنی، تصاویر، موسیقی، و رسانه‌های دیگر را تولید کنند.
تمرکز بر یافتن داده‌ها و ایجاد قوانین برای تبدیل آنها به اطلاعات مفید دارد. الگوریتم‌ها، دستورالعمل‌های گام‌به‌گام را برای اجرای یک کار خاص در اختیار سخت‌افزار قرار می‌دهند.
تمرکز بر انتخاب الگوریتم مناسب برای دستیابی به نتیجه دلخواه است.
برای تنظیم دقیق الگوریتم‌ها و اطمینان از ارائه نتایج دقیق استفاده می‌شود.
از شبکه‌های عصبی، سیستم‌های مبتنی بر قوانین، روش‌های آماری، و سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی برای تولید محتوای جدید استفاده می‌شود.
اصطلاحات هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، و یادگیری عمیق اصطلاحات متداول در زمینه فناوری اطلاعات هستند و گاهاً به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، به ویژه توسط شرکت‌ها در مواد بازاریابی. با این حال، تفاوت‌هایی نیز وجود دارد. اصطلاح هوش مصنوعی که در دهه ۱۹۵۰ ابداع شده، به مقایسه هوش انسانی و ماشینی اشاره دارد. این اصطلاح مجموعه‌ای از قابلیت‌ها را پوشش می‌دهد که با پیشرفت فناوری‌های جدید دائماً در حال تغییر است. فناوری‌هایی که زیر چتر هوش مصنوعی قرار می‌گیرند، شامل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هستند.
یادگیری ماشینی برنامه‌های نرم‌افزاری را قادر می‌سازد تا در پیش‌بینی نتایج بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح دقیق‌تر عمل کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های تاریخی به عنوان ورودی برای پیش‌بینی مقادیر خروجی جدید استفاده می‌کنند. این رویکرد با رشد مجموعه داده‌های آموزشی بزرگ به طور قابل توجهی کارآمدتر شده است. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی، بر اساس درک ما از ساختار مغز است و مطالعه عمیق ساختار شبکه‌های عصبی مصنوعی، اساس پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی می‌باشد که به عنوان مثال خودروهای خودران و ChatGPT به وجود آمده‌اند.
هوش مصنوعی به دلیل پتانسیل آن برای تغییر روش زندگی، کار و بازی اهمیت دارد. این به طور موثر در تجارت برای خودکار کردن وظایف انجام شده توسط انسان، مانند خدمات مشتری، تولید سرنخ، تشخیص تقلب و کنترل کیفیت استفاده شده است. هوش مصنوعی می‌تواند وظایف را بسیار بهتر از انسان‌ها انجام دهد، به خصوص در کارهای تکراری و جزئیات‌محور.
توسعه تکنیک‌های هوش مصنوعی نه تنها به افزایش کارایی کمک کرده است، بلکه درها را برای فرصت‌های تجاری جدید برای برخی از شرکت‌های بزرگتر باز کرده است. فناوری‌های هوش مصنوعی قلب بسیاری از بزرگترین و موفق‌ترین شرکت‌های امروزی را تشکیل داده و از آنها برای بهبود عملکرد و پیشی گرفتن از رقبا استفاده می‌شود. برای مثال، در زیرمجموعه گوگل آلفابت، هوش مصنوعی در موتور جستجو، خودروهای خودران Waymo و Google Brain (که معماری شبکه عصبی ترانسفورماتور را ایجاد کرده است) استفاده می‌شود.
دو نوع اول AI، ماشین‌های واکنشی و حافظه محدود، انواعی هستند که امروزه وجود دارند. تئوری ذهن و خودآگاهی انواعی از AI هستند که در آینده ساخته خواهند شد. بنابراین، هنوز نمونه واقعی وجود ندارد.
هوش مصنوعی از رایانه‌ها و ماشین‌ها برای شبیه‌سازی توانایی‌های حل مسئله و تصمیم‌گیری ذهن انسان استفاده می‌کند.
هوش مصنوعی تقلید از فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها، به ویژه سیستم‌های کامپیوتری است.
آینده هوش مصنوعی در سال ۲۰۵۰ نامشخص است، اما می‌توان آن را پیشرفته و در زندگی روزمره ما ادغام کرد. هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از مشکلات جهان را حل کند و فرصت‌های جدیدی برای نوآوری و رشد ایجاد کند. با این حال، تئوری و اخلاق نیز نقش مهمی در شکل دادن به آینده هوش مصنوعی خواهند داشت.
هوش مصنوعی (AI):
شبیه‌سازی فرآیندهای شناختی انسان توسط ماشین‌ها به ویژه سیستم‌های کامپیوتری است. طیف گسترده‌ای از کاربردها مانند سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین را پوشش می‌دهد. سیستم‌های AI با تجزیه و تحلیل جلسات آموزشی با برچسب‌های سنگین، شناسایی الگوها و پیش‌بینی روندهای آینده کار می‌کنند. مفاهیم اصلی پروژه AI عبارتند از یادگیری، استدلال، اصلاح خود و خلاقیت.
یادگیری ماشینی (ML):
یادگیری ماشینی به برنامه‌های کاربردی نرم‌افزار اجازه می‌دهد تا دقت پیش‌بینی نتایج را بدون برنامه‌نویسی صریح بهبود بخشند. از داده‌های تاریخی برای آموزش الگوریتم‌ها استفاده می‌کند و سه نوع اصلی وجود دارد: یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. ML نقشی کلیدی در AI بازی می‌کند و سیستم‌ها را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و با اطلاعات جدید سازگار شوند.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی است. او نقش کلیدی در پیشرفت‌های اخیر در AI، از جمله برنامه‌هایی مانند تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی، ایفا کرده است. استفاده از یادگیری عمیق در شبکه‌های عصبی برای پیشرفت هایی مانند ماشین‌های خودران و مدل‌های زبان پیشرفته مانند ChatGPT اساسی است.
هوش مصنوعی ضعیف :
هوش مصنوعی ضعیف برای انجام وظایف خاص طراحی و آموزش داده شده است. به عنوان مثال می‌توان به روبات های صنعتی و دستیارهای شخصی مجازی مانند سیری اپل اشاره کرد. این سیستم‌ها در حوزه های خاص برتری دارند، اما فاقد قابلیت های شناختی گسترده مرتبط با هوش انسانی هستند. ۵. AI قوی (هوش عمومی مصنوعی – AGI): AI قوی یا AGI به برنامه‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند توانایی‌های شناختی مغز انسان را در حوزه‌های مختلف تکرار کنند. این شامل سیستم‌هایی با درجه بالایی از استقلال، انعطاف‌پذیری و توانایی انتقال دانش از یک عملکرد به عملکرد دیگر است. دستیابی به AGI هنوز یک هدف است و با برنامه‌های فعلی AI متفاوت است.
