هوش مصنوعی چیست ؟ (کامل‌ترین راهنمایی به زبان ساده)

هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری نوظهور، صنایع مختلف، نحوه زندگی، کار و تعاملات ما را تحت تأثیر قرار داده است. هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را در مدت زمانی کوتاه تجزیه و تحلیل کند و مطابق‌ آن‌ تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی‌های آگاهانه‌ای ارائه دهد.

براساس آمارهای منتشر شده در وب‌سایت جهانی «Statista»، هوش مصنوعی یک بازار رو به رشد است و پیش‌بینی می‌شود که رشد آن تا سال ۲۰۲۶ به حدود ۳۰۰ میلیارد دلار برسد. این عدد بسیار زیاد نشان‌دهنده اهمیت بالای هوش مصنوعی و پتانسیل آن برای رشد اقتصادی قابل توجه است.

هوش مصنوعی در سالیان اخیر تاثیر مهمی بر خودکارسازی حمل و نقل، وظایف و آموزش داشته که مطمئناً در سال‌های آتی این تاثیر بیشتر هم خواهد شد. در مقاله پیش رو، قصد داریم تا شما را به طور کامل با هوش مصنوعی و موارد مهم مرتبط با آن آشنا کینم؛ پس تا انتها با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی شاخه‌ای از علم رایانه و کامپیوتر است که بر خلق ماشین‌های هوشمند تمرکز دارد. این ماشین‌های هوشمند قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. سیستم‌های هوش مصنوعی برای شبیه‌سازی توانایی‌های شناختی انسان، مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله، ادراک و درک زبان، طراحی شده‌اند.

هوش مصنوعی یا «AI»، مخفف عبارت «Artificial Intelligence» است. کلمه مصنوعی یا «Artificial» به این منظور به ماشین‌های هوشمند اطلاق می‌شود که به جای ایجاد و خلق شدن آن به شکل طبیعی، توسط انسان تولید شده است. در حقیقت منظور از کلمه مصنوعی در بررسی هوش مصنوعی به زبان ساده، خلق شدن صفر تا صد این پدیده توسط انسان است.

کلمه هوش یا «Intelligence» نیز به توانایی درک، استدلال، یادگیری و به کارگیری دانش برای حل مشکلات اشاره دارد؛ لذا منظور از هوش مصنوعی ، توانایی ماشین‌ها یا سیستم‌های کامپیوتری برای تقلید یا تکرار فعالیت‌های شناختی انسان است.

هدف هوش مصنوعی توسعه سیستم‌هایی است که می‌توانند محیط خود را درک کنند، درباره آن استدلال کرده، از تجربه‌ها بیاموزند و برای دستیابی به اهداف خاص، تصمیم‌گیری یا اقداماتی انجام دهند.

هوش مصنوعی طیف گسترده‌‌ای از تکنیک‌ها و رویکردها، از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی، روباتیک، سیستم‌های خبری و غیره را در بر می‌گیرد. این تکنیک‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند، الگوها را تشخیص دهند، پیش‌بینی کنند و رفتار خود را بر اساس بازخورد یا اطلاعات جدید تطبیق دهند.

یادگیری ماشینی یا ماشین لرنینگ (Machine learning) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی محسوب می‌شود که نقش مهمی در توانایی سیستم‌ها برای یادگیری داده‌ها و بهبود عملکرد آن‌ها بدون برنامه‌نویسی مستقیم ایفا می‌کند. روش آموزشی ماشین لرنینگ شامل آموزش الگوریتم‌هایی با مثال‌های تعیین شده است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا الگوها را کشف کنند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های دقیقی انجام دهند.

هوش مصنوعی کاربردهای عملی متعددی در صنایع و مسائل مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، حمل‌و‌نقل، سرگرمی و خدمات دارد. این سیستم  می‌تواند فناوری‌های متعددی مانند دستیار مجازی، سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation systems)، وسایل نقلیه خودران، سیستم‌های تشخیص تصویر، الگوریتم‌های تشخیص تقلب و بسیاری دیگر را تقویت کند.

با توجه به اینکه هوش مصنوعی در سال های اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است، ایجاد تمایز بین سطوح مختلف آن، مثل هوش مصنوعی «محدود» و «قوی»، اهمیت بسیار زیادی دارد. هوش مصنوعی محدود، به سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که برای انجام وظایف خاص در یک حوزه محدود مانند بازی شطرنج یا تشخیص گفتار طراحی شده‌اند.

از طرفی هوش مصنوعی عمومی یا قوی، قادر است تا طیف گسترده‌ای از وظایف را با مدنظر قرار دادن هوش انسانی انجام دهد. هوش مصنوعی عمومی می‌تواند علوم مختلفی را درک کند، بیاموزد و حتی به کار گیرد. دانشمندان همچنان در حال فعالیت بر روی توسعه این نوع هوش مصنوعی هستند تا توانایی‌های آن در آینده افزایش یابد.

تاریخچه هوش مصنوعی

شاید برایتان جالب باشد که بدانید تاریخچه هوش مصنوعی به دوران باستان برمی‌گردد زیرا در آن زمان دانشمندان رویای ساخت موجودات مصنوعی با هوش بالا و حتی جعل خدایان را داشتند. با این حال، توسعه هوش مصنوعی مدرن به عنوان یک رشته علمی از اواسط قرن بیستم آغاز شد. در سال ۱۹۵۶ در کنفرانس دارتموث، هوش مصنوعی به عنوان یک حوزه یا شاخه علمی در نظر گرفته شد. در این کنفرانس محققان به این نتیجه رسیدند که باید ماشین‌هایی بسازند که هوش انسانی را تقلید کند.

در دهه ۱۹۵۰ تا ۱۹۶۰ تحقیقات اولیه بر روی هوش مصنوعی انجام گرفت. در سال‌های بعد، محققان بر روی توسعه مفاهیم و تکنیک های اساسی در هوش مصنوعی تمرکز کردند. دستاوردهای مهم دانشمندان و محققان در آن زمان، ساخت ماشین تورینگ توسط آلن تورینگ، اختراع زبان برنامه‌نوسی «LISP» به وسیله جان مک و توسعه برنامه‌های اولیه هوش مصنوعی مانند نظریه منطق و حل مسئله عمومی است. برای درک مفهوم هوش مصنوعی به زبان ساده، توصیه می‌کنیم تا فیلم «Imitation game» که در خصوص زندگی‌نامه آلن تورینگ است را تماشا کنید.

آلن تورینگ

مهم‌ترین اتفاق در حد فاصل سال‌های ۱۹۶۰ تا ۱۹۸۰ میلادی، ظهور هوش مصنوعی نمادین بود. هوش مصنوعی نمادین که از آن با عنوان هوش مصنوعی خوب قدیمی (GOFAI) یا good old-fashioned AI یاد می‌شود، بر بازنمایی دانش و استفاده از قوانین برای دستکاری نمادها متکی بود. در این دوره، محققان هوش مصنوعی پیشرفت قابل توجهی در حل مسئله، پردازش زبان و سیستم‌های خبره یا «Expert system» داشتند. با این حال، هوش مصنوعی نمادین با محدودیت‌هایی در مدیریت عدم قطعیت مواجه بود و توانایی یادگیری مؤثر داده‌ها را نداشت. این محدودیت‌ها و مشکلات باعث شد تا دانشمندان و محققان به فکر ایجاد راه‌حل‌های جایگزین باشند.

در دهه ۱۹۸۰  مهم‌ترین اتفاق در حوزه هوش مصنوعی، ظهور و برجسته شدن پدیده یادگیری ماشینی یا ماشین لرنینگ بود که به عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی با تمرکز بر الگوریتم‌ها و مدل‌هایی که می‌توانستند از داده‌ها بیاموزند و عملکردشان را بهبود ببخشند به وجود آمد. تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، شبکه‌ باور بیزی (Bayesian network) و الگوریتم‌های ژنتیک در این زمان توسعه یافتند. از طرفی در این دوره زمانی تکامل سیستم‌های خبره نیز ادامه پیدا کرد.

دهه ۱۹۹۰ تا ۲۰۰۰ میلادی، دهه افول هوش مصنوعی بود که دلیل این موضوع را می‌توان انتظارات بیش از حد از هوش مصنوعی، وعده‌های اغراق شده دانشمندان در خصوص هوش مصنوعی و کاربردهای عملی محدود این علم بیان کرد. متخصصین حوزه AI از دهه ۱۹۸۰ تا ۱۹۹۰ میلادی به عنوان زمستان هوش مصنوعی یاد می‌کنند.

از سال ۲۰۰۰ میلادی، هوش مصنوعی به دلایلی همچون پیشرفت در قدرت محاسباتی، در دسترس بودن مجموعه داده‌های بزرگ و پیشرفت در الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، حیات دوباره‌ای پیدا کرد.

هوش مصنوعی در حال حاضر در کاربردهای متنوعی مثل دستیار مجازی سیری و الکسا، وسایل نقلیه خودکار، ابزارهای تشخیص پزشکی و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرند و پیش‌بینی می‌شود که کاربردهای آن‌ها در سال‌های آینده به طور قابل توجهی افزایش یابد.

اینفوگرافی تارخچه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

عملکرد و کاربرد هوش مصنوعی بر پایه ترکیب الگوریتم‌ها، داده‌ها و قدرت محاسباتی بنا شده است. عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی با توجه به روش یا تکنیک مورد استفاده، می‌تواند متفاوت باشد. با این حال کارکرد کلی هوش مصنوعی از یک قالب مشخص، خارج نیست. در ادامه به‌طور دقیق‌تر به اصول کارکرد هوش مصنوعی به زبان ساده خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند

جمع‌آوری داده ها

سیستم‌های هوش مصنوعی برای یادگیری و تصمیم‌گیری هوشمندانه به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. این داده ها می‎‌توانند از منابع مختلفی مانند متن، تصاویر، صدا یا سایر ورودی‌ها تأمین شوند. کیفیت و تنوع داده‌ها نقش مهمی در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی دقیق و قوی دارد.

پردازش اولیه داده‌ها

داده‌های خام اغلب نیاز به پردازش اولیه و پاکسازی دارند زیرا باید نویز و اطلاعات نامربوط و غلط، از آن‌ها حذف بشود.

انتخاب الگوریتم

الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس مسئله مطرح شده و داده‌های موجود انتخاب می‌شوند. تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق (Deep learning)، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه‌ای است. انتخاب الگوریتم به نتیجه مورد نظر، ماهیت داده‌ها و وظایف و کارکرد مشخص شده هوش مصنوعی بستگی دارد.

مرحله آموزش یا یادگیری

در مرحله آموزش، سیستم هوش مصنوعی از الگوریتم انتخاب شده و داده‌های تعیین شده برای یادگیری الگوها، روابط و قوانین استفاده می‌کند. در این مرحله بهینه‌سازی پارامترهای الگوها برای به حداقل رساندن خطاها نیز صورت می‌پذیرد.

ارزیابی و آزمایش مدل

پس از آموزش، مدل هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های آزمایشی به منظور تعیین عملکرد، دقت و قابلیت های تعمیم مدل مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. یک مدل هوش مصنوعی ممکن است چندین بار تحت آموزش و ارزیابی قرار گیرد تا عملکرد خود را بهبود بخشد.

استقرار و استنباط

زمانی که مدل هوش مصنوعی مرحله ارزیابی را پشت سر گذاشت، می‌توان آن را برای انجام استنتاج یا پیش‌بینی‌های بلادرنگ بر روی داده‌های جدید، به کار برد. در طول استنتاج، مدل آموزش داده شده، داده‌های ورودی را می‌گیرد و بر اساس الگوها و قوانین آموخته شده، خروجی یا تصمیم مورد نظر را ارائه می‌دهد.

بازخورد یا فیدبک و ارتقا

سیستم‌های هوش مصنوعی را می‌توان با استفاده از فیدبک یا بازخورد کاربران و آموزش مجدد مدل با داده‌های جدید ارتقا داد. به‌طور‌کلی، بازخورد کاربران می‌تواند به تصحیح خطاها، به‌روزرسانی مدل و یا انطباق مدل با شرایط و زمان کمک کند.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند

توجه داشته باشید که هوش مصنوعی یک حوزه وسیع با تکنیک‌ها و روش‌های مختلف است و عملکردهای خاص آن، با توجه به کاربرد، می‌تواند بسیار متفاوت باشد؛ با این حال عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی را می‌توان در ۳ عبارت خلاصه کرد:

  • یادگیری داده‌ها
  • شناسایی الگوها
  • تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی براساس دانش آموخته شده

اهداف هوش مصنوعی چیست؟

اهداف هوش مصنوعی با توجه به عوامل مختلفی مثل زمینه کاربرد آن‌ها می‌تواند متفاوت باشد. در ادامه به بیان برخی از اهداف کلی هوش مصنوعی به زبان ساده می‌پردازیم.

اتوماسیون

یکی از اهداف اولیه هوش مصنوعی، اتوماسیون یا خودکارسازی وظایفی است که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. سیستم‌های هوش مصنوعی با این هدف طراحی شده‌اند که کارها و وظایف مختلف را دقیق‌تر و سریع‌تر از انسان‌ها انجام دهند. نتیجه چنین اتفاقی، افزایش راندمان کاری و ایجاد زمان آزاد برای انسان‌ها جهت انجام فعالیت‌های مهم‌تر و خلاقانه‌تر است.

حل مسئله

هوش مصنوعی به دنبال توسعه سیستم‌هایی است که قادر به تجزیه‌ و‌ تحلیل مسائل پیچیده، تشخیص الگوها و ایجاد راه‌حل‌های بهینه یا نزدیک به بهینه هستند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و قدرت محاسباتی، می‌تواند مسائل پیچیده‌ای را در زمینه‌هایی مانند لجستیک و تخصیص منابع، برطرف کند.

پیش‌بینی

هوش مصنوعی تلاش می‌کند تا پیش‌بینی‌های دقیقی را بر اساس داده‌ها و الگوهای ثبت شده انجام دهد. سیستم‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از اطلاعات، می‌توانند روندها را شناسایی کرده، نتایج آینده را پیش‌بینی نمایند و به افراد یا سازمان‌ها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کنند.

شخصی‌سازی

هدف هوش مصنوعی ارائه تجربیات و توصیه‌های شخصی به کاربران است. این سیستم‌ها قادر هستند تا رفتارها و تعاملات قبلی کاربران را درک نمایند و خدمتشان را مطابق با میل و نیاز کاربر تطبیق دهند.

پردازش زبان طبیعی

هوش مصنوعی در تلاش است تا ماشین‌ها را قادر به درک و تولید زبان انسان کند. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تسهیل ارتباط بین انسان‌ها و ماشین‌ها به کار گرفته می‌شوند و فرایندهایی مانند تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات و چت با ربات‌های گفتگو را ممکن می‌سازند.

بینایی رایانه‌ای

هوش مصنوعی به دنبال توسعه سیستم‌هایی است که قادر به تفسیر و درک اطلاعات بصری باشند. بینایی رایانه‌ای موجب می‌شود که معنا و مفاهیم را از تصاویر یا فیلم‌ها تجزیه و تحلیل و استخراج کنند. نتیجه چنین اتفاقی به وجود آمدن برنامه‌هایی مثل تشخیص اشیا، تشخیص چهره، طبقه‌بندی تصویرها و غیره است.

ایجاد ابزار حمایتی

یکی از مهم‌ترین اهداف هوش مصنوعی به زبان ساده، ایجاد یک ابزار حمایتی و مشارکتی برای انسان‌های خلاق و باهوش است. سیستم‌های هوش مصنوعی کمکی، می‌توانند توانایی‌های انسانی را افزایش دهند، تصمیم‌گیری را تقویت کنند و باعث خودکارسازی وظایف عادی و معمولی شوند که نتیجه تمامی این اتفاقات، افزایش بهره‌وری و کارایی است.

توجه داشته باشید که اهداف هوش مصنوعی بر اساس کاربرد و نیازهای اجتماعی متفاوت است. همانطور که هوش مصنوعی، هر روز و هر لحظه به تکامل خود ادامه می دهد، اهداف و چالش‌های جدیدی پدیدار خواهد شد که توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی را امکان‌پذیر خواهند کرد.

کاربرد هوش مصنوعی و اهمیت آن

هوش مصنوعی به زبان ساده کاربردهای گسترده‌ای در صنایع و حوزه های گوناگون دارد. در ادامه به بررسی اجمالی برخی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی و اهمیت آن خواهیم پرداخت.

مراقبت های بهداشتی

هوش مصنوعی در حوزه درمانی می‌تواند به تشخیص پزشکی، ایجاد برنامه‌های درمانی شخصی، اکتشاف دارو، نظارت بر بیمار و مراقبت‌های بهداشتی کمک کند. سیستم‌های پزشکی مجهز به هوش مصنوعی قادر هستند تا تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس یا «ام آر آی» را برای تشخیص بیماری‌ها و کمک به جراحی، تجزیه و تحلیل کنند. هوش مصنوعی پتانسیل کارایی در تجزیه و تحلیل داده‌های ژنتیک را نیز دارد.

امور مالی

هوش مصنوعی به دلیل امکان کشف کلاه‌برداری و تقلب، ارزیابی ریسک و تجارت الگوریتمی، تحولات مهمی را در امور مالی به وجود آورده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم زیادی از داده‌های مالی را در زمان تعیین شده تجزیه و تحلیل کنند، الگوهای نمایانگر فعالیت‌های کلاهبردارانه را شناسایی نمایند و پیش‌بینی‌های دقیقی برای حمایت از تصمیم‌های سرمایه‌گذاری انجام دهند.

ارائه خدمات به مشتریان

بعضی از سیستم‌های هوش مصنوعی مثل چت ربات‌ها و دستیاران مجازی، قادر هستند تا سوالات و درخواست‌های مشتریان را در زمان کوتاهی پاسخ دهند. در این سیستم‌ها از روش و تکنیک پردازش زبان طبیعی استفاده شده است و به همین دلیل آن‌ها قادر هستند تا سؤالات مشتری را به طور مؤثر درک کنند و به آن‌ها پاسخ دهند.

حمل و نقل و لجستیک

هوش مصنوعی باعث پیشرفت در وسایل نقلیه خودران، بهینه‌سازی برنامه ریزی مسیر و افزایش ایمنی حمل و نقل شده است. در خودروها و کامیون‌های خودران، از فناوری‌های هوش مصنوعی مانند بینایی رایانه‌ای و ماشین لرنینگ برای حرکت در جاده‌ها، تصمیم‌گیری در زمان درست و بهبود کارایی کلی حمل‌ونقل بهره گرفته شده است. پیش‌بینی می‌شود که در آینده این کاربرد هوش مصنوعی به طور قابل توجهی گسترش یابد.

هوش مصنوعی در حمل و نقل

تجارت الکترونیک و بازاریابی

هوش مصنوعی پلتفرم‌های تجارت الکترونیک را براساس ترجیحات و رفتار خرید کاربران بهبود می‌دهد. الگوریتم های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مشتری را به منظور پیش‌بینی الگوهای خرید، بهینه سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری و بهبود کمپین‌های بازاریابی هدفمند، تجزیه و تحلیل کنند.

رباتیک کردن سیستم‌های تولید

استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های تولید با هدف خودکارسازی فرآیندهای ساخت و افزایش کنترل کیفیت، بسیار رایج است. در محیط‌های تولیدی مثل کارخانه‌ها، ربات‌ها می‌توانند به جای انسان‌ها برای انجام کارهای تکراری و خطرناک به کار گرفته شوند که نتیجه این موضوع افزایش بهره‌وری و کاهش خطرات در محیط کار است.

پردازش و ترجمه زبان طبیعی

هوش مصنوعی ، ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را بفهمند و همچنین آن را تولید کنند که پیامد این موضوع به وجود آمدن برنامه‌هایی مانند تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات و دستیارهای صوتی است. این فناوری‌ها، ارتباطات و دسترسی به زبان‌ها و فرهنگ‌های مختلف را بهبود می‌بخشند.

حفظ محیط زیست

هوش مصنوعی نقش مهمی در نظارت بر محیط زیست، مدل‌سازی آب و هوا و مدیریت منابع دارد. در حقیقت هوش مصنوعی قادر است که به تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ مربوط به تغییرات آب و هوایی، شناسایی الگوها و توسعه مدل‌های پیش‌بینی به منظور درک بهتر و کاهش خطرات زیست محیطی کمک کند.

سیستم‌های امنیتی

هوش مصنوعی به شکل قابل توجهی در سیستم‌های امنیتی با هدف بهبود تشخیص، پیشگیری و پاسخ به تهدیدها، به کار می‌رود. سیستم‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، شناسایی الگوها و تشخیص ناهنجاری‌ها در زمان تعیین شده استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها قابلیت شناسایی نقض‌های امنیتی، نفوذها یا فعالیت‌های مخرب را دارند و شرایط را برای ارائه پاسخ‌های به موقع و انجام اقدامات در برابر تهدیدات سایبری فراهم می‌کنند.

اهمیت هوش مصنوعی در پتانسیل بالای آن در نوآوری، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت پردازش و تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای گوناگونی شناسایی نمایند.  هوش مصنوعی همچنین این پتانسیل را دارد که به چالش‌های پیچیده اجتماعی مثل مراقبت‌های پزشکی، تغییرات آب و هوایی و مدیریت منابع کمک کند. با این حال، توجه به ملاحظات اخلاقی و اطمینان از شفافیت و کاهش تعصبات هنگام توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی برای به حداکثر رساندن تأثیر مثبت آن‌ها بر جامعه، اهمیت زیادی دارد. در ادامه این مقاله به موضوع اخلاق در هوش مصنوعی نیز، خواهیم پرداخت.

مزایا و معایب هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک پدیده دائما در حال رشد است، به‌طوری‌که این رشد و ارتقا برای بسیاری از مردم و متفکران نگرانی‌های زیادی ایجاد کرده است. AI مزایای بسیاری دارد و بهره‌گیری صحیح از آن می‌تواند در حل مسائل پرشماری موثر باشد. از طرفی نباید نسبت به معایب و خطرات مهم این فناوری نیز غافل شد. در ادامه به‌طور جداگانه به بررسی مزایا و معایب هوش مصنوعی می‌پردازیم.

مزایای هوش مصنوعی 

مزایای هوش مصنوعی متعدد است که مهم‌ترین آن‌ها بدین شرح می‌باشند:

اتوماسیون
هوش مصنوعی می‌تواند کارهای تکراری و پیش پا افتاده را خودکار کند و در نتیجه به‌طور غیرمستقیم موجب افزایش بهره‌وری، کارایی و صرفه‌جویی در هزینه گردد. در چنین شرایطی، هر شخص می‌تواند بر فعالیت‌های مهم‌تر خود تمرکز کرده و خلاقیت بیشتری داشته باشد.

تجزیه و تحلیل داده‌ها
هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل سریع و دقیق حجم وسیعی از داده‌ها، شناسایی الگوها، روندها و پیوستگی‌هایی که ممکن است برای انسان‌ها آشکار نباشد، بسیار ماهر است.

دقت فوق‌العاده بالا
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند وظایف و فعالیت‌های مورد نظر را با بالاترین دقت ممکن انجام دهند و مشکلاتی همچون خطاهای انسانی و ناهماهنگی را به حداقل برسانند.

در دسترس بودن 
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم و بدون وقفه کار کنند. در هر ساعتی از روز می‌توان با آن‌ها دسترسی داشت و از خدمات‌شان بهره‌مند شد.

شخصی‌سازی محتواها براساس هر کاربر
هوش مصنوعی می‌تواند خدمات خود را طبق ترجیحات، رفتار و خواسته‌های هر فرد، شخصی‌سازی کند که این موضوع باعث افزایش رضایت کاربر و تعامل بهتر با آن‌ها می‌شود.

مدیریت و کنترل داده‌های پیچیده 
هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه داده‌های پیچیده را در مقیاس بزرگ مدیریت کند و الگوهای ارزشمندی را از آن‌ها استخراج نماید که پردازش آن برای انسان‌ها بسیار مشکل است.

نوآوری و پیشرفت
هوش مصنوعی در تحقیق و توسعه زمینه‌های علمی مختلف، نقش مهمی دارد و به‌همین‌دلیل می‌تواند به نوآوری و خلاقیت دامن بزند.

کمک به اتخاذ تصمیم‌های صحیح
سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوطه، در نظر گرفتن عوامل متعدد و ارائه راهکارهای مختلف، به انسان‌ها در اتخاذ تصمیم‌های آگاهانه کمک کنند.

بهبود ایمنی و کاهش خطرات
می‌توان از هوش مصنوعی برای بهبود ایمنی در وسایل نقلیه خودران، افزایش ایمنی خودرو، به حداقل رساندن تصادفات و کاهش خطرات، استفاده کرد.

معایب هوش مصنوعی

معایب هوش مصنوعی 

هوش مصنوعی علی‌رغم داشتن مزایای پر تعداد، معایبی نیز دارد که مهم‌ترین آن‌ها عبارتند‌از:

افزایش بیکاری
اتوماسیون هوش مصنوعی می‌تواند مشاغلی که به‌طور سنتی توسط انسان انجام می شود را به نوعی از بین ببرد؛ در نتیجه چنین اتفاقی، احتمال بیکاری افزایش می‌یابد و منتقدان باور دارند که نباید ساده از آن گذر کرد.

نگرانی‌های اخلاقی
هوش مصنوعی همواره ملاحظات اخلاقی مهمی همچون حریم خصوصی و امنیت داده‌ها را در نظر می‌گیرد؛ با این حال اگر در طراحی AI، نظارت و سامان‌دهی وجود نداشته باشد، ممکن است در اثر استفاده از آن، مشکلاتی همچون نقض حریم خصوصی به‌وجود‌ آید.

وابستگی به داده‌های با کیفیت
سیستم های هوش مصنوعی به شدت به داده‌های با کیفیت بالا و مرتبط متکی هستند. دادههای نادرست یا ناقص می‌تواند منجر به نتیجه‌گیری و تصمیم‌گیری اشتباه آن‌ها شود.

نداشتن درک انسانی 
سیستم‌های هوش مصنوعی اغلب فاقد استدلال عقلی، شهود و توانایی درک ظرافت‌های زبان انسانی یا تعاملات اجتماعی هستند. این موضوع شاید مهم‌ترین تفاوت میان هوش انسانی و AI باشد.

قابل استفاده برای اهداف نامناسب
فناوری‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای اهداف مخرب مثل حملات سایبری و کمپین‌های اطلاعاتی غیرقانونی استفاده نمود. برخی از متخصصین کامپیوتر و دیجیتال نیز با دستکاری الگوریتم‌های هوش مصنوعی از آن برای اهداف نادرست بهره‌ می‌گیرند.

هزینه‌های اولیه بالا و الزامات زیرساخت
توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی نیازمند سرمایه‌گذاری‌های بسیار زیاد در فناوری و زیرساخت آن‌ها است؛ به همین دلیل همه سازمان و ارگان‌ها قادر نیستند که از سیستم‌های هوش مصنوعی پشتیبانی کنند.

خلاقیت و نوآوری محدود
هوش مصنوعی قادر است تا وظایف را به‌طور خودکار و بهبود یافته انجام دهند اما از لحاظ خلاقیت، شهود و توانایی تولید ایده‌های نو و جذاب، با محدودیت مواجه است.

پیامدهای پیش بینی نشده
پیچیدگی و استقلال برخی از سیستم های هوش مصنوعی به نحوی است که پیش‌بینی یا درک کامل رفتار آن‌ها را چالش برانگیز می‌کند و این موضوع ممکن است به نتایج یا خطاهای غیرمنتظره ختم گردد.

اتکا به فناوری 
وابستگی روزافزون جامعه به سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است آن را در برابر خرابی‌ها، قطعی‌ها یا اختلالات سیستم، آسیب‌پذیر کند و این موضوع می‌تواند تاثیرات قابل‌توجهی بر خدمات یا زیرساخت‌های حیاتی داشته باشد.

تأثیر بر تعاملات انسانی 
افزایش استفاده از هوش مصنوعی در زمینه‌های خاص مانند خدمات مشتری یا تعاملات اجتماعی، ممکن است ارتباط شخصی و انسانی را کاهش دهد و بر کیفیت تعاملات انسان با انسان تأثیر بگذارد.

استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش مهارت

هوش مصنوعی را می‌توان با هدف ارتقای مهارت‌ها و حرفه‌ای شدن در حوزه های مختلف به کار گرفت.

۱- یادگیری مهارت

با استفاده از  پلتفرم‌ها و برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانید مهارت‌های مهمی مثل برنامه‌نویسی را یاد بگیرید و با ارتقای آن حتی به فکر درآمدزایی باشید. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مانند یک مدرس خصوصی برای شما باشند و سیستم تدریس‌شان را با برنامه‌ریزی شما تطبیق دهند.

۲- تحقیق و جمع‌آوری اطلاعات

هوش مصنوعی به واسطه خودکارسازی جمع‌آوری اطلاعات و تجزیه و تحلیل داده‌ها قادر است که از تلاش‌های تحقیقاتی پشتیبانی کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تعداد زیادی از مقالات تحقیقاتی و منابع مختلف را به منظور استخراج اطلاعات مرتبط، شناسایی روندها و غیره مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند.

اگر با نرم‌افزار اکسل کار می‌کنید، می‌توانید برای محاسبه و نگارش فرمول‌های پیچیده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی مثل ChatGPT بهره بگیرید و فرمول‌های به دست آمده را در اکسل کپی کنید.

۳- کمک به تصمیم‌گیری حرفه‌ای

هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه نظریه‌ها و پیش‌بینی‌های منطقی مبتنی بر داده، در تصمیم‌گیری‌ها موثر باشد. الگوریتم‌های AI به دلیل تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده و شناسایی الگوها، قادر به ارائه توصیه‌های مهم برای راه‌حل‌های استراتژیک در حوزه‌های مختلف هستند.

۴- اتوماسیون فعالیت‌های روتین

هوش مصنوعی را می‌توان برای خودکار کردن کارهای تکراری و پیش پا افتاده به کار گرفت و در نتیجه وقت بیشتری برای تمرکز در فعالیت‌های مهم‌تر و خلاقانه‌تر داشت.

۵- بهره‌وری شخصی

ابزارها و برنامه‌های دارای هوش مصنوعی می‌توانند از طریق کمک به برنامه‌ریزی، اولویت‌بندی وظایف و مدیریت زمان، بهره‌وری شخصی شما را افزایش دهند. در حقیقت شما با استفاده از هوش مصنوعی قادر خواهید بود که سازمان‌دهی موثری در فعالیت‌هایتان داشته باشید و گردش کار خود را به طور موثر مدیریت نمایید.

۶- تکمیل پروژه‌ها

هوش مصنوعی برای طراحان و فعالان حوزه‌های مختلف مثل طراحی‌های گرافیکی، طراحی سایت و بازاریابی، یک نعمت بزرگ است و می‌توان از آن به عنوان یک ابزار کمکی برای تکمیل پروژه‌ها بهره گرفت. به عنوان مثال، در حال حاضر بسیاری از متخصصین فتوشاپ از هوش مصنوعی «Generative fill» برای کامل کردن پروژه‌ها و طراحی‌های خود استفاده می‌کنند.

۷- افزایش هماهنگی در تیم‌ها

امروزه تیم‌های تحقیقاتی و پروژه‌ای مختلفی در جهان از چت‌ بات‌ های هوش مصنوعی و دستیاران مجازی در هماهنگی‌های خود بهره می‌گیرند. با توجه به نتایج مثبت این موضوع، قطعا تیم‌ها و گروه‌های بیشتری به سمت آن خواهند رفت.

چند نمونه از کاربرد هوش مصنوعی در زندگی روزمره

امروزه هوش مصنوعی به طور غیرقابل انکاری در زندگی روزمره ما دخیل شده است و نباید از اهمیت این موضوع غافل شد. برای درک بهتر این واقعیت، در ادامه به بیان چند مثال از تأثیرات هوش مصنوعی به زبان ساده در زندگی روزمره خواهیم پرداخت.

دستیارهای مجازی

دستیارهای مجازی مانند سیری اپل، الکسای آمازون، دستیار گوگل و کورتانای مایکروسافت، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای درک و پاسخ به دستورات صوتی استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها قادر به انجام فعالیت‌هایی مثل تنظیم یادآوری‌ها، پاسخ به سؤالات، پخش موسیقی، به‌روزرسانی آب و هوا و کنترل دستگاه‌های خانه هوشمند، هستند.

امور پزشکی

همان‎طور که پیش‌تر نیز ذکر شد، هوش مصنوعی در علم پزشکی بسیار پرکاربرد است و از آن می‌توان برای تجزیه و تحلیل اطلاعات پزشکی بیمار مثل ام آر آی استفاده کرد. در حال حاضر بسیاری از بیمارستان‌ها در کشورهای پیشرفته جهان به سیستم‌های AI مجهز هستند و پیش‌بینی می‌شود که این آمار در آینده افزایش بسیار زیادی داشته باشد.

هوش مصنوعی در پزشکی

سیستم‌های توصیه‌گر

پلت‌فرم‌های آنلاین مانند Netflix، Amazon و Spotify، از سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیشنهاد محتوای شخصی‌سازی شده هر کاربر طبق سوابق مشاهدات، خرید و شنیدن‌های او، استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها قادرند تا ترجیحات و رفتار شما را تجزیه و تحلیل نمایند و براساس آن، توصیه‌های مناسبی ارائه دهند.

شبکه‌های اجتماعی

امروزه درصد بالایی از مردم جهان با شبکه‌های اجتماعی مختلف درگیر هستند و این شبکه‌ها به محلی برای تعامل بهتر مردم با یکدیگر تبدیل شده است. سازندگان شبکه‌های اجتماعی از هوش مصنوعی برای اهداف مختلفی مثل یافتن صفحات، گروه‌ها و پست‌های مورد علاقه هر شخص استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین برای فیلتر کردن محتواهای نامناسب در این شبکه‌ها، کاربرد دارد.

تاکسی‌ها و سرویس‌های حمل و نقل آنلاین

در سرویس‌های جهانی حمل و نقل آنلاین نظیر اوبر (Uber)، ازالگوریتم‌های هوش مصنوعی به منظور تطبیق رانندگان با مسافران، تعیین کرایه‌ها بر اساس مسافت، تقاضا و بهینه‌سازی مسیرها برای حمل و نقل بهتر استفاده می‌شود. هوش مصنوعی همچنین برای تأیید سوابق راننده، تشخیص کلاه‌برداری‌ها و پشتیبانی مشتری نیز کاربرد دارد.

پشتیبانی آنلاین مشتری

چت ربات‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای توسط مشاغل برای ارائه پشتیبانی فوری مشتری استفاده می‌شود. این چت‌بات‌ها از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک و پاسخ به سؤالات مشتری، ارائه کمک‌های اولیه و راهنمایی کاربران در انجام وظایف رایج، استفاده می‌کنند. معروف‌ترین چت‌بات هوش مصنوعی در حال حاضر، ChatGPT است که طرفداران پرشماری در جهان دارد.

فیلتر کردن ایمیل‌های مزاحم

سرویس‌های ارائه دهنده پست الکتریکی یا ایمیل برای فیلتر کردن ایمیل‌های مزاحم از صندوق ورودی هر کاربر، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. این الگوریتم ها محتوا، اطلاعات فرستنده و بازخورد کاربر را تجزیه و تحلیل نموده و براساس آن ایمیل‌های مخرب را شناسایی و دسته‌بندی می‌کنند.

تشخیص تصویر و گفتار

امروزه فناوری تشخیص تصویر با استفاده از هوش مصنوعی، یک فناوری پرکاربرد در جهان تکنولوژی است و در برنامه‌هایی مانند تشخیص چهره گوشی‌های هوشمند استفاده می‌شود. فناوری‌های تشخیص گفتار نیز، فرایندهایی همچون تبدیل صدا به متن و کنترل صدا را ممکن می‌سازند.

مکان‌یابی و نقشه‌برداری

برنامه‌های مکان‌یابی مانند «Google Maps» و «Waze» از هوش مصنوعی برای به‌روزرسانی ترافیک، تخمین زمان رسیدن به مقصد و پیشنهاد مسیرهای جایگزین استفاده می‌کنند.

خرید آنلاین

در پلتفرم‌های خرید و فروش آنلاین، وجود هوش مصنوعی به منظور بهینه‌سازی فرایند خرید، بسیار مهم است. هوش مصنوعی در این پلتفرم‌ها می‌تواند در شخصی‌سازی تبلیغات، استراتژی قیمت‌گذاری و شناسایی علایق مشتریان، موثر باشد.

هوش مصنوعی در خرید

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به زبان ساده دارای تقسیم‌بندی‌های مختلفی است که این تقسیم‎‌بندی‌ها معمولاً براساس عوامل متفاوت مثل قابلیت‌های آن‌ها انجام می‌شود. در ادامه به بررسی دقیق انواع AI خواهیم پرداخت.

ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines)

این سیستم‌های هوش مصنوعی تنها بر اساس ورودی زمان حال کار می‌کنند و حافظه یا توانایی یادگیری از تجربیات گذشته را ندارند. ماشین‌های واکنشی داده‌های ورودی را به سرعت تجزیه و تحلیل می‌نمایند و بر اساس آن پاسخ‌هایی تولید می‌کنند. ماشین‌های واکنشی نمی‌توانند درک جامعی از جهان داشته باشند یا در مورد آینده پیش‌بینی کنند. برخی از مهم‌ترین مدل‌های ماشین‌های واکنشی عبارتند از:

  • Deep blue (اولین هوش مصنوعی که قهرمان شطرنج جهان را شکست داد).
  • وسایل نقلیه خودران که براساس داده‌های حسگر زمان، حرکت می‌کنند.

هوش مصنوعی با حافظه محدود

این سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مقدار محدودی از داده‌ها یا تجربیات گذشته را برای بهبود عملکرد خود حفظ و استفاده کنند. آن‌ها قادرند تا اطلاعات قبلی خود را را برای تصمیم‌گیری و پاسخ‌دهی به یک مسئله در زمان حال، به کار بگیرند. یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی محدود در برنامه‌هایی مانند سیستم‌های توصیه‌گر یا دستیاران شخصی است زیرا این سیستم‌ها همواره در حال تعامل و یادگیری از کاربر هستند تا پاسخ خود را مطابق با میل و علایق وی ارائه دهند.

هوش مصنوعی نظریه ذهن

هوش مصنوعی نظریه ذهن به سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند حالات ذهنی، باورها، مقاصد یا احساسات را به خود و دیگران نسبت دهند. این نوع هوش مصنوعی قادر است رفتار سایر موجودات را بر اساس حالات ذهنی آن‌ها استنباط و پیش‌بینی کند. هوش مصنوعی نظریه ذهن با هدف ایجاد درک در تعاملات اجتماعی و ارتباطات، به‌وجود آمده است.

هوش مصنوعی خودآگاه

هوش مصنوعی خودآگاه یک مفهوم نظری یا تئوری است که در آن سیستم‌های AI دارای فهم، تجربیات ذهنی و خودآگاهی مشابه انسان هستند. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند درون خود را بررسی کند و این یک ویژگی خارق‌العاده برای آن محسوب می‌شود. هوش مصنوعی خودآگاه در حال حاضر در مرحله تحقیق و توسعه قرار دارد اما بدون شک، در آینده بیشتر درباره این نوع هوش مصنوعی خواهیم شنید.

هوش مصنوعی خود آگاه

توجه داشته باشید که دسته‌بندی های فوق منحصر به فرد نیستند و برخی سیستم‌های هوش مصنوعی می توانند ویژگی‌های چندین مدل را به طور همزمان نشان دهند. علاوه‌بر‌این، فناوری AI به سرعت در حال تکامل است و بدون شک با پیشرفت تکنولوژی و تحقیقات، دسته‌بندی جدیدی نیز برای آن ایجاد خواهد شد.

هوش مصنوعی قوی و ضعیف به چه معناست؟

هوش مصنوعی قوی که به آن هوش مصنوعی عمومی یا AGI نیز گفته می‌شود، به سیستم‌هایی اطلاق می‌گردد که دارای توانایی‌های شناختی مشابه انسان در طیف وسیعی از وظایف و حوزه‌ها هستند.

هدف هوش مصنوعی قوی نشان دادن هوش، درک، استدلال و هوشیاری شبیه به انسان در ماشین‌ها است. ماشین‌های دارای هوش مصنوعی قوی، می‌توانند هرکاری که از فکر انسان برمی‌آید را انجام دهند.

از سوی دیگر، هوش مصنوعی ضعیف که به عنوان هوش مصنوعی محدود نیز شناخته می‌شود، به سیستم‌هایی از هوش مصنوعی اطلاق می‌گردد که برای انجام وظایف خاص در یک دامنه محدود، طراحی شده‌اند.

هوش مصنوعی ضعیف می‌تواند بر روی یک فعالیت مشخص مثل تشخیص گفتار یا طبقه‌بندی تصاویر تمرکز کند و در این فعالیت‌ها حتی نسبت به انسان عملکرد بهتری داشته باشد.

با این حال سیستم‌های هوش مصنوعی محدود، فاقد توانایی‌های شناختی عمومی هستند و آگاهی یا درک فراتر از وظایف تخصصی خود ندارند. به عبارتی دیگر سیستم‌های هوش مصنوعی ضعیف صرفاً برای اهداف خاصی طراحی شده‌اند و قادر به انجام وظایف خارج از محدوده از پیش تعریف شده نیستند.

به طور کلی تمایز میان هوش مصنوعی قوی و هوش مصنوعی ضعیف را می‌توان در سطح هوش و استقلال سیستم جستجو کرد. در هوش مصنوعی قوی، هدف، ایجاد هوشی مشابه انسان است که بتواند وظایف مختلفی را با بالاترین کیفیت انجام دهد؛ در حالی که هوش مصنوعی ضعیف بر ارائه عملکرد تخصصی در یک حوزه معین تمرکز دارد.

در حال حاضر، هوش مصنوعی قوی عموماً در فاز تحقیقاتی و توسعه قرار دارد و هوش مصنوعی ضعیف به طور گسترده‌‌ای در صنایع و کاربردهای مختلف در حال استفاده است.

تفاوت هوش افزوده و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و هوش افزوده با یکدیگر مرتبط هستند اما معانی متفاوتی دارند در ادامه برای درک بهتر این موضوع، به تعریف و مقایسه این دو اصطلاح می‌پردازیم.

هوش مصنوعی یا AI

منظور از هوش مصنوعی توسعه سیستم‌های کامپیوتری یا ماشین‌هایی است که می‌توانند وظایفی را که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، انجام دهند. هوش مصنوعی بر ایجاد سیستم‌هایی تمرکز دارد که قادر به تقلید عملکردهای شناختی انسان مانند یادگیری، حل مسئله، ادراک و تصمیم‌گیری هستند.

هوش مصنوعی شامل طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و فناوری‌ها است که هدفشان توسعه سیستم‌های هوشمند است. این سیستم‌ها باید بتوانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل نمایند و براساس این تجزیه و تحلیل، تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی انجام دهند.

هوش افزوده

هوش افزوده که گاهی اوقات به عنوان تقویت هوش (intelligence amplification) نیز از آن یاد می‌شود، بر همکاری و هم‌افزایی بین انسان و ماشین تاکید دارد. هدف هوش افزوده، افزایش هوش انسانی، تصمیم‌گیری و قابلیت‌های حل مسئله با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی است.

در هوش افزوده، AI به عنوان ابزاری برای تقویت و توانمندسازی هوش انسانی کاربرد دارد و دیگر بحث جایگزینی مطرح نیست. هوش افزوده نقاط قوت انسان و ماشین را تشخیص می‌دهد و به دنبال ترکیب آن‌ها برای نتایج بهتر است.

به طور کلی هوش مصنوعی بر توسعه سیستم‌های هوشمندی متمرکز است که می‌توانند وظایف را به طور مستقل انجام دهند، در حالی که هوش افزوده بر استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی برای افزایش هوش انسانی و تصمیم‌گیری تمرکز دارد.

در حقیقت هدف در هوش افزوده ایجاد همکاری بین انسان و ماشین است و هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای تقویت قابلیت‌های انسانی و کمک در فرآیندهای تصمیم‌گیری به کار گرفته می‌شود.

در مفهوم هوش افزوده ، نظارت و قضاوت نهایی را انسان انجام می‌دهد و هوش مصنوعی صرفا وظیفه پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را دارد. در  هوش افزوده، نقاط قوت هوش مصنوعی و هوش انسانی با یکدیگر ترکیب می‌شود تا نتایج بهتری به دست آید. پیامد چنین اتفاقی، قابلیت بیشتر انسان برای اتخاذ تصمیم‌های آگاهانه و رفع مشکلات پیچیده است.

معرفی ۵ سایت هوش مصنوعی برای استفاده عمومی

هرکدام از این سایت‌هایی که در ادامه معرفی کرده‌ایم، دارای کاربردهای مختلفی هستند که با توجه به نیاز، می‌توان از آن‌ها بهره گرفت.

۱. Perplexity

سایت Perplexity یک هوش مصنوعی از نوع چت‌بات است که می‌تواند سوالات مختلف کاربران را با قدرت زیادی پاسخ دهد. این سایت یک مزیت بسیار مهم نسبت به ChatGPT دارد و آن هم ارائه منابع صحیح است.

Perplexity برای محققان و متخصصین تحقیق و توسعه یک ابزار کمکی عالی محسوب می‌شود؛ زیرا با استفاده از آن می‌توانند در خصوص مباحث علمی مختلف به تحقیق بپردازند و منابع مرتبط را نیز دریافت کنند.

این سایت می‌تواند پاسخ خود را براساس مقالات معتبر یا مطالب موجود در وب‌سایت‌های معتبر ارائه دهد و همین موضوع یک مزیت عالی برای آن محسوب می‌شود.

۲. ChatGPT

بدون شک محبوب‌ترین و پرکاربردترین چت‌بات هوش مصنوعی، ChatGPT است. این هوش مصنوعی می‌تواند هر سوالی را به هر زبان و در هر زمینه‌ای پاسخ دهد.

ChatGPT که متعلق به شرکت OpenAI است، مزایای پرشماری دارد، اما غالباً منابع درستی ارائه نمی‌دهد و این موضوع را برای استفاده از آن باید مدنظر قرار داد.

۳. Gamma

اگر به دنبال یک هوش مصنوعی هستید که برایتان پاورپوینت با کیفیت عالی بسازد، Gamma بهترین گزینه خواهد بود. این هوش مصنوعی با دریافت اطلاعات از شما، پاورپوینت مناسبی را آماده می‌کنید که از آن می‌توانید برای ارائه‌های خود استفاده کنید و یا آن را شخصی‌سازی کنید. این هوش مصنوعی کاربردهای دیگری نیز دارد که ما صرفا به ساخت پاورپوینت در آن بسنده کردیم.

۴. Poe

در این سایت مجموعه‌ای از چند هوش مصنوعی پرکاربرد مثل Sage، ChatGPT، GPT4 و موارد دیگر است که از نوع چت‌بات هستند. البته برخی از این هوش مصنوعی‌ها دسترسی محدود یا «Limited access» دارند که باید این موضوع را مدنظر قرار دهید.

۵. AutoDraw

این هوش مصنوعی که توسط گوگل ساخته شده، می‌تواند خطوط عادی‌ای که کشیده‌اید را تبدیل به نقاشی کند. در حقیقت هوش مصنوعی Autodraw خط‌خطی‌ها و نقاشی‌های ساده و آماتور کاربرها را تجزیه و تحلیل می‌نماید و نقاشی اصلی آن‌ها را پیش‌بینی می‌کند؛ در حقیقت، این هوش مصنوعی بیشتر جنبه سرگرمی دارد.

مسئله اخلاق در هوش مصنوعی

مسئله اخلاق در هوش مصنوعی به دلیل تأثیر بالقوه سیستم‌های هوش مصنوعی بر افراد، جوامع و رفاه کلی بشریت مطرح می‌شود. در ادامه برخی از نگرانی‌های اخلاقی کلیدی مرتبط با هوش مصنوعی آورده شده است:

ارائه نتایج دارای تبعیض

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند جهت‌گیری‌های موجود در داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند را ذخیره کنند و این موضوع منجر به نتایج تبعیض‌آمیز می‌شود. اطمینان از وجود انصاف در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و کاهش تعصب برای جلوگیری از رفتار ناعادلانه یا تبعیض آمیز بر اساس عواملی مانند نژاد، جنسیت، یا پیشینه اجتماعی و اقتصادی بسیار مهم است.

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

هوش مصنوعی اغلب برای آموزش و تصمیم‌گیری به مقادیر زیادی از داده‌های شخصی نیاز دارند. حفاظت از حقوق حریم خصوصی افراد و حصول اطمینان از شیوه‌های مدیریت امن داده‌ها به منظور جلوگیری از دسترسی غیرمجاز، نقض داده‌ها یا سوءاستفاده از اطلاعات شخصی، ضروری است.

پاسخگویی و شفافیت

سیستم های هوش مصنوعی می‌توانند تصمیم‌های پیچیده‌ای بگیرند که همیشه به راحتی برای انسان قابل توضیح نیستند. اطمینان از شفافیت و پاسخگویی در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و فرآیندهای تصمیم‌گیری به منظور ایجاد اعتماد، درک چگونگی دستیابی به نتایج حاصل از هوش مصنوعی و امکان نظارت معنادار، بسیار مهم است.

جابجایی شغل و تاثیر اجتماعی-اقتصادی

اتوماسیون وظایف، به واسطه هوش مصنوعی ممکن است بازار کار را مختل کند و منجر به جابجایی شغل و نابرابری‌های اجتماعی- اقتصادی شود. به همین دلیل موضوعاتی همچون بررسی تأثیر هوش مصنوعی بر اشتغال، حمایت کارگران آسیب دیده و ارائه تکنیک‌های اقتصادی جدید برای کاهش پیامدهای منفی AI، اهمیت زیادی دارد.

سلاح‌های خودکار

توسعه سلاح‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی نگرانی‌های اخلاقی را در مورد عدم کنترل انسانی و احتمال ایجاد عواقب ناخواسته توسط آن‌ها در جنگ، ایجاد کرده است. برای مقابله با این مشکلات باید مقررات بین‌المللی واضح و کاملی وضع گردد.

تعامل صحیح انسان و ماشین

تعیین میزان مسئولیت انسان در هنگام تصمیم‌گیری یا انجام اقدامات سیستم‌های هوش مصنوعی، یک چالش اخلاقی پیچیده محسوب می‌شود. نقش‌ها و مسئولیت‌های انسان‌ها در رابطه با سیستم‌های هوش مصنوعی باید کاملا شفاف‌سازی گردد تا از بروز خطرات احتمالی مثل واگذاری تصمیمات حیاتی‌ به ماشین‌ها بدون نظارت مناسب، جلوگیری شود.

برای مواجهه صحیح با چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی باید یک رویکرد جامع وجود داشته باشند. دقت کنید که در رفع این چالش‌ها، تمامی افراد اعم از محققان حوزه AI، سیاست‌مداران، اخلاق‌دانان و کارشناسان صنعت، دخیل هستند.

اطمینان از همسویی سیستم‌های هوش مصنوعی با ارزش‌های انسانی، احترام به حقوق اساسی و ارائه خدمات در راستای حفظ منافع بشریت برای توسعه و استقرار مسئولانه و سودمند فناوری‌های هوش مصنوعی، ضروری است.

حاکمیت و مقررات در رابطه با هوش مصنوعی

وجود حاکمیت و مقررات هوش مصنوعی به منظور حصول اطمینان از توسعه، استقرار و استفاده صحیح و اخلاقی از فناوری‌های هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد. در اینجا برخی از جنبه های کلیدی حاکمیت و مقررات هوش مصنوعی به زبان ساده آورده شده است:

چارچوب‌های سیاسی

دولت‌ها و نهادهای نظارتی نقشی حیاتی در ایجاد چارچوب‌های سیاسی برای توسعه فناوری‌های AI دارند. این چارچوب‌ها اصول، دستورالعمل‌ها و استانداردهای کاربردهای هوش مصنوعی را تعیین می‌کنند و مواردی همچون ملاحظات اخلاقی، حریم خصوصی، شفافیت، عدالت و پاسخگویی را مدنظر قرار می‌دهند.

ارائه دستورالعمل‌های اخلاقی

همان‌طور که قبلا هم بیان شد، ایجاد دستورالعمل‌های اخلاقی برای توسعه و استفاده مسئولانه از AI ضروری است. دستورالعمل‌های اخلاقی می‌توانند به موضوعاتی مانند افزایش شفافیت، حریم خصوصی داده‌ها و نظارت انسانی بپردازند. سازمان‌ها، مؤسسات تحقیقاتی و نهادهای صنعتی نقش مهمی در تأیید این دستورالعمل‌ها دارند.

قوانین هوش مصنوعی

پاسخگویی الگوریتمی

مقررات صحیح، موجب ارتقای پاسخگویی الگوریتمی می‌گردد و شفافیت و قابل توضیح بودن سیستم‌های AI را تضمین می‌نمایند. مقررات بایستی شامل الزامات ارزیابی تاثیر الگوریتمی، ارزیابی جهت‌گیری‌های احتمالی، خطرات و پیامدهای اجتماعی سیستم‎های AI باشد.

ایمنی و امنیت

مقررات می‌توانند استانداردهایی را برای ایمنی و امنیت سیستم‌های AI تعیین کنند. به عنوان مثال، در مورد وسایل نقلیه خودران، باید مقررات کاملی در خصوص الزامات ایمنی وسایل نقلیه وجود داشته باشد.

توجه داشته باشید که قوانین و مقررات صحیح، نگرانی‌های مربوط به امنیت سایبری را برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز، دستکاری یا استفاده مخرب از سیستم‌های هوش مصنوعی برطرف می‌نمایند.

انطباق و اجرا

مقررات باید دارای مکانیسم‌هایی برای انطباق و اجرا باشند. این مکانیزم‌ها باعث می‌شوند که نهادهای نظارتی، کنترل بهتری برای اجرای مقررات هوش مصنوعی داشته باشند و هرگونه خروج از مقررات را با جریمه مواجه کنند.

مشارکت عمومی و آموزش

مشارکت عمومی و آموزش برای کنترل صحیح هوش مصنوعی، حیاتی است. دولت‌ها، سازمان‌ها و ذینفعان باید آگاهی مردم را نسبت به AI بالا ببرند.

در مبحث حاکمیت و مقررات هوش مصنوعی، وجود تعادل اهمیت زیادی دارد. این تعادل باید به گونه‌ای باشد که نوآوری و جذابیت AI را افزایش دهد و در عین حال نگرانی‌های اخلاقی و حفظ منابع اجتماعی را نیز مدنظر قرار دهد.

با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، نظارت مستمر، بازنگری و انطباق مقررات برای همگام شدن با پیشرفت‌ها و رفع چالش‌های نوظهور، ضروری خواهد بود.

سوالات متداول

رشته هوش مصنوعی چیست؟

رشته هوش مصنوعی از زیرمجموعه‌های رشته علوم و مهندسی کامپیوتر محسوب می‌شود که طرفداران پرشماری دارد. در این رشته تمرکز اصلی بررسی علوم کامپیوتری مرتبط با تشخیص، درک و استدلال‌های شبیه انسان است.

چگونه از هوش مصنوعی سوال کنیم؟

نحوه پرسش از هوش مصنوعی با توجه به قابلیت‌های آن متفاوت است. به عنوان مثال در چت‌بات‌ها مثل ChatGPT باید سوال خود را به طور واضح تایپ کنید؛ اما در دستیارهای صوتی مثل سیری اپل باید سوال را به صورت صوتی بپرسید. دریافت پاسخ صحیح و دقیق از هوش مصنوعی منوط به پرسش صحیح و واضح از آن است.

چگونه هوش مصنوعی یاد بگیریم؟

برای یادگیری هوش مصنوعی می‌توان از روش‌هایی مثل شرکت در دوره‌های آنلاین، خواندن کتاب، مطالعه وبلاگ‌ها، بررسی پروژه‌های عملی، شرکت در انجمن‌های مرتبط با AI و غیره استفاده کرد.

آیا هوش مصنوعی احساس دارد؟

هوش مصنوعی صرفا بر اساس داده‌ها، الگوریتم‌ها و قوانین از پیش تعریف شده توسط توسعه دهندگان انسانی عمل می‌کند. البته نوعی از هوش مصنوعی با نام خودآگاه امروزه در حال توسعه است و در آینده احتمالا ایجاد خواهد شد.

امتیازی به این نوشته بدهید
منبع IBM techtarget.com britannica
ممکن است شما دوست داشته باشید
اشتراک در
اطلاع از
guest

0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
0
افکار شما را دوست داریم، لطفا نظر دهید.x
//