هوش مصنوعی چیست + همه آن چیز که باید در مورد AI بدانید

حتما برای شما هم اتفاق افتاده است که گاه قصد داشته اید تا فقط چند دقیقه ای پست های اپلیکیشنی مثل اینستاگرام را چک کنید ولی یهو وقتی به خودتان آمدید متوجه شده اید که چندین ساعت است که گرم بازدید از ریلزهایی هستید که دقیقا بر مبنای خط فکری شماست؛ انقدر مجذوب پست ها شده اید که گذر زمان را فراموش کرده اید. آیا تا به حال به دلیل اصلی این موضوع فکر کرده اید؟ آیا فقط یه اتفاق تصادفی است یا کاسه ای زیر نیم کاسه است؟ باید بگویم که اتفاق عجیبی در کار نیست و همه اینها طبق برنامه ریزی پیش می رود. پایه و اساس همه این موضوعات و نوآوری ها هوش مصنوعی است. در ادامه این مطلب با ما همراه باشید تا به صورت کلی و جامع به بررسی این موضوع بپردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial intelligence) به اختصار AI شاخه ای از تکنولوژی است که کامپیوترها و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا یادگیری، درک، حل مسئله، تصمیم‌گیری، خلاقیت و استقلال انسان را شبیه‌سازی کنند. اپلیکیشن ها و دستگاه های مجهز به هوش مصنوعی می توانند اشیا را دیده و شناسایی کنند، زبان انسان ها را بفهمند و به آن پاسخ دهند، اطلاعات و تجربیات جدید بیاموزند، توصیه های دقیقی را به کاربران و کارشناسان ارائه دهند، به طور مستقل عمل کنند و نیاز به هوش یا مداخله انسانی نداشته باشند (از نمونه های کلاسیک هوش مصنوعی می توان خودروهای خودران را نام برد.)

در سال 2024، بیشتر محققان و متخصصان هوش مصنوعی بر پیشرفت‌های هوش مصنوعی مولد (generative AI) متمرکز شده‌اند، فناوری‌ای که می‌تواند متن، تصاویر، ویدیو و سایر محتواهای اورجینال تولید کند. برای درک کامل هوش مصنوعی مولد، ابتدا باید تکنولوژی هایی را که ابزارهای هوش مصنوعی مولد بر اساس آن ساخته شده اند را بررسی کرد: یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که دقیقاً در زیر آن قرار می گیرد، و شامل ایجاد مدل‌هایی با استفاده از آموزش الگوریتمی برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها است؛ طیف وسیعی از تکنیک‌ها را در بر می گیرد و کامپیوترها را قادر می‌سازد بدون اینکه برای انجام کار خاصی برنامه‌ریزی شده باشند، از داده‌ها بیاموزند و استنتاج کنند.

یکی از محبوب ترین انواع الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه عصبی (یا شبکه عصبی مصنوعی) است و از ساختار و عملکرد مغز انسان الگو برداری شده اند. ساده ترین شکل یادگیری ماشین، یادگیری تحت نظارت نامیده می شود که شامل استفاده از مجموعه داده های برچسب گذاری شده برای آموزش الگوریتم هایی جهت طبقه بندی داده ها و یا پیش بینی دقیق نتایج است.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی چند لایه به نام شبکه های عصبی عمیق استفاده می کند که قدرت تصمیم گیری پیچیده مغز انسان را با دقت بیشتری شبیه سازی می کند.

شبکه‌های عصبی عمیق شامل یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و حداقل سه یا گاه تا صدها لایه پنهان هستند؛ شبکه‌های عصبی مورد استفاده در مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین معمولاً فقط یک یا دو لایه پنهان دارند. از آنجایی که یادگیری عمیق نیازی به مداخله انسانی ندارد، یادگیری ماشین را در مقیاس فوق العاده ای امکان پذیر می کند. یادگیری عمیق شامل یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارتی، یادگیری خود نظارتی، یادگیری تقویتی و یادگیری انتقالی است.

هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) به مدل‌های یادگیری عمیقی اشاره دارد که توانایی تولید محتوای اورجینال پیچیده (مانند متون طولانی، تصاویر با کیفیت بالا، ویدیو ها یا صداهای واقعی و غیره) را دارند.

مدل های مولد سال ها در آمار برای آنالیز داده های عددی مورد استفاده قرار گرفته اند. اما در طول دهه گذشته، برای آنالیز و تولید انواع داده های پیچیده تر تکامل یافتند. این تکامل با ظهور سه نوع مدل یادگیری عمیق پیچیده همزمان شد: رمز گذارهای خودکار متغیر، مدل های گسترشی، ترانسفورماتورها (مدل‌های ترانسفورماتور).

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟

به طور کلی، هوش مصنوعی مولد در سه مرحله عمل می کند:

آموزش، برای ایجاد یک مدل پایه.
تنظیم، برای تطبیق مدل با یک اپلیکیشن خاص.
تولید، ارزیابی و تنظیم بیشتر، برای بهبود دقت.

مزایای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مزایای متعددی را در صنایع و اپلیکیشن های مختلف ارائه می دهد. برخی از رایج ترین مزایای از این قرار هستند:

اتوماسیون کارهای تکراری؛ خودکار سازی کارهای معمول، تکراری و اغلب خسته‌کننده ی دنیای دیجیتال مانند جمع‌آوری داده‌ها و کارهای فیزیکی نظیر تولید.
خودکار سازی کارها موجب می شود که وقت نیروی متخصص صرف اموری با ارزش بالاتر و خلاقانه تر شود.
یافتن بینش بیشتر و سریعتر از داده ها.
بهبودی تصمیم گیری. امکان‌پذیری پیش‌بینی‌های سریع‌تر، دقیق‌تر و تصمیم‌گیری‌های قابل اعتماد و مبتنی بر داده.
خطاهای انسانی کمتر. کاهش خطاهای انسانی از طریق راهنمایی افراد، شناسایی خطاهای احتمالی قبل از وقوع و خودکارسازی کامل فرآیندها بدون دخالت انسان؛ برای مثال در حوزه مراقبت‌های بهداشتی می توان جراحی رباتیک که با هوش مصنوعی هدایت می ‌شود را نام برد.
از آنجاییکه الگوریتم های یادگیری ماشین در معرض داده های فراوانی قرار می گیرند، می توانند به طور مداوم دقت خود را بهبود بخشند، خطاها را بیشتر کاهش دهند و از تجربه یاد بگیرند.
دسترسی تمام وقت. فعالیت و دسترسی در تمام ساعات شبانه روز و ثبات عملکردی؛ ابزارهایی نظیر ربات‌های چت هوش مصنوعی یا دستیاران مجازی.
کاهش خطرات فیزیکی. خودکار سازی امور خطرناک بمانند کنترل حیوانات، جابجایی مواد منفجره، انجام وظایف در اعماق اقیانوس ها، ارتفاعات بالا یا در فضای های روباز.

موارد استفاده از هوش مصنوعی

کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای واقعی بسیار زیاد هستند. چند نمونه از موارد استفاده در صنایع مختلف را در ذیل بررسی می کنیم:

تجربه مشتری، خدمات و پشتیبانی

شرکت ها می توانند چت ربات های مبتنی-بر-هوش مصنوعی و دستیاران مجازی را برای رسیدگی به سوالات مشتریان، تیکت های پشتیبانی و موارد دیگر پیاده سازی کنند. این ابزارها از پردازش زبان طبیعی (NLP) و قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد برای درک و پاسخ به سوالات مشتری در مورد وضعیت سفارش، جزئیات محصول و سیاست‌های بازگشت کالا استفاده می‌کنند.

ربات‌های چت و دستیارهای مجازی پشتیبانی دائمی ارائه می‌کنند، پاسخ‌های سریع‌تری به سؤالات متداول ارائه می‌کنند، زمان نیروی انسانی برای تمرکز در انجام کارهای سطح بالاتر را خالی می کنند و به مشتریان خدمات سریع‌تر و ثابت‌تری ارائه می‌دهند.

کشف تقلب

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای تراکنش‌ها را آنالیز کنند و ناهنجاری‌ها را تعیین کنند؛ از جمله این موارد می توان هزینه‌ها یا مکان‌های ورود به سیستم غیرمعمول که نشان‌دهنده تراکنش‌های جعلی هستند را نام برد. این امر به سازمان‌ها امکان می‌دهد به کلاهبرداری های احتمالی سریع‌تر واکنش دهند و با محدودسازی تأثیر آن، آرامش بیشتری برای خود و مشتریان فراهم آورند.

بازاریابی شخصی

خرده‌فروشان، بانک‌ها و سایر شرکت‌هایی که با مشتری ها در ارتباط هستند، می‌توانند از هوش مصنوعی برای ایجاد تجربیات شخصی سازی شده مشتریان و کمپین‌های بازاریابی استفاده کنند که این امر نیز خشنودی مشتریان را بدنبال خواهد داشت، فروش را بهبود خواهد ‌بخشید و از ریزش آن جلوگیری خواهد کرد.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق بر اساس داده‌های قبلی (تاریخچه) و رفتارهای خرید مشتری، می‌توانند محصولات و خدماتی را که مشتریان احتمالاً طالب آنها هستند را توصیه کنند و حتی نسخه‌های شخصی‌سازی شده و پیشنهادهای ویژه برای مشتریان خاص را بصورت آنی ایجاد کنند.

منابع انسانی و استخدام

پلتفرم‌های استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با بررسی رزومه، تطبیق توانایی های کارجویان با شرح وظایف شغلی و حتی انجام مصاحبه‌های اولیه با استفاده از آنالیز ویدئویی، استخدام را ساده‌تر کنند. این ابزارها می توانند به طور چشمگیری کوهی از کاغذبازی های اداری مرتبط با شمار زیاد کارجویان را کاهش دهند.

همچنین با کاهش زمان پاسخگویی و استخدام می‌توانند تجربه کارجویان را بهبود بخشند (چه آن‌ دسته که استخدام می شوند و چه آن دسته که درخواستشان رد می شود).

توسعه و نوسازی اپلیکیشن

ابزارهای تولید کد هوش مصنوعی مولد و ابزارهای اتوماسیون می‌توانند وظایف کدگذاری تکراری مرتبط با توسعه اپلیکیشن ها را ساده‌سازی بکنند و مهاجرت و نوسازی (تغییر قالب‌بندی و تبدیل مجدد) اپلیکیشن های قدیمی در مقیاس های مناسب را سرعت بخشند. این ابزارها می توانند کارها را سرعت بخشند، به اطمینان از ثبات کد کمک کنند و خطاها را کاهش دهند.

تعمیر و نگهداری پیشگیرانه

مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های حسگرها، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و فناوری عملیاتی (OT) را آنالیز کنند تا با استفاده از آن، زمان نیاز به تعمیر و نگهداری و خرابی تجهیزات را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند. تعمیر و نگهداری پیشگیرانه مبتنی بر هوش مصنوعی به جلوگیری از خرابی کمک می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا با جلوتر بودن از مشکلات، قبل از اینکه آنها زنجیره تامین را تحت تاثیر قرار دهند، به آنها رسیدگی کنید.

چالش ها و خطرات هوش مصنوعی

سازمان ها در تلاش هستند تا از آخرین فناوری های هوش مصنوعی استفاده کنند و از مزایای فراوان آن بهره مند شوند. اقتباس و بکارگیری سریع تکنولوژی های هوش مصنوعی ضروری است؛ از طرفی دیگر پذیرش و حفظ جریان های کاری هوش مصنوعی با چالش ها و خطراتی نیز همراه است.

خطرات داده

سیستم‌های هوش مصنوعی به مجموعه‌های داده‌ای متکی هستند که ممکن است در برابر مسمومیت داده‌ها، دستکاری داده‌ها، سوگیری داده‌ها یا حملات سایبری که می‌تواند منجر به نقض داده‌ها شود، آسیب‌پذیر باشد. سازمان‌ها می‌توانند این خطرات را با برخی تمهیدات کاهش دهند؛ برخی از این تمهیدات از این قرار هستند: محافظت از یکپارچگی داده‌ها و اجرای امنیت و در دسترس بودن در کل چرخه عمر هوش مصنوعی، از توسعه گرفته تا آموزش و استقرار و پس از استقرار.

خطرات مدل

عوامل تهدید می توانند مدل های هوش مصنوعی را با سرقت، مهندسی معکوس یا دستکاری غیرمجاز هدف قرار دهند. مهاجمان ممکن است یکپارچگی یک مدل را با دستکاری در اجزای اصلی آن که رفتار، دقت و عملکرد یک مدل را تعیین می کنند (از قبیل معماری، وزن یا پارامترهای آن) به خطر بیاندازند.

ریسک های عملیاتی

مانند همه تکنولوژی‌ها، مدل‌ها در معرض خطرات عملیاتی مانند رانش مدل (model drift)، سوگیری و خرابی در ساختار حاکمیت هستند. در صورت عدم رسیدگی، این خطرات می توانند منجر به خرابی سیستم و همچنین آسیب پذیری های امنیت سایبری شوند؛ این آسیب پذیری ها می توانند توسط عوامل تهدید مورد استفاده قرار گیرند.

هوش مصنوعی ضعیف در مقایسه با هوش مصنوعی قوی

به منظور زمینه سازی استفاده از هوش مصنوعی در سطوح مختلف پیشرفت، محققان انواع مختلفی از هوش مصنوعی را تعریف کرده اند که به سطح پیچیدگی آن اشاره دارد:

هوش مصنوعی ضعیف: هوش مصنوعی ضعیف یا باریک شامل سیستم های هوش مصنوعی می شود که برای انجام یک کار خاص یا مجموعه ای از وظایف طراحی شده اند. از مثال‌های این نوع هوش می توان اپلیکیشن ‌های دستیار صوتی هوشمند مانند الکسای آمازون، سیری اپل، ربات های چت رسانه‌های اجتماعی یا وسایل نقلیه خودران تسلا را بیان کرد.

هوش مصنوعی قوی: هوش مصنوعی قوی یا هوش عمومی مصنوعی (AGI)، به توانایی درک، یادگیری و به کارگیری دانش در طیف گسترده ای از وظایف در سطحی برابر یا فراتر از هوش انسانی اشاره دارد. این سطح از هوش مصنوعی در حال حاضر در حد تئوری است و هیچ سیستم هوش مصنوعی شناخته شده ای به این سطح از پیشرفت نرسیده است. محققان استدلال می کنند که حتی اگر AGI امکان پذیر باشد، نیازمند افزایش اساسی قدرت محاسباتی است. علیرغم پیشرفت‌های اخیر در توسعه هوش مصنوعی، سیستم‌های علمی تخیلی هوش مصنوعی خودآگاه همچنان در این حوزه باقی خواهند ماند.

تاریخچه هوش مصنوعی

ایده ماشینی که قادر به تفکر است ریشه در یونان باستان دارد. از زمان ظهور محاسبات الکترونیکی، موارد زیر رخدادها و نقاط عطف مهم در تکامل هوش مصنوعی هستند:

1950

مقاله ماشین‌ها و هوش محاسباتی توسط آلن تورینگ منتشر شد؛ معروفیت تورینگ به شکستن کد ENIGMA آلمان در طول جنگ جهانی دوم است و از وی اغلب به عنوان پدر علوم کامپیوتری نیز یاد می شود. در این مقاله علاوه بر ارائه آزمون تورینگ این سوال نیز مطرح شد که آیا ماشین ها قادر به تفکر هستند؟

1956

جان مک کارتی در اولین کنفرانس هوش مصنوعی در کالج دارتموث، اصطلاح هوش مصنوعی را ابداع کرد و زبان Lisp توسط وی اختراع شد؛ در اواخر همان سال، آلن نیول، جی سی شاو و هربرت سایمون، اولین برنامه کامپیوتری هوش مصنوعی بنام Logic Theorist را ارائه کردند.

1967

فرانک روزنبلات Mark 1 Perceptron را به عنوان اولین کامپیوتر مبتنی بر یک شبکه عصبی که از طریق آزمون و خطا یاد می گرفت را ساخت. یک سال بعد، کتاب پرسپترون‌ها توسط ماروین مینسکی و سیمور پیپرت منتشر شد.

1980

شبکه های عصبی که از یک الگوریتم پس انتشار برای آموزش خود استفاده می کنند، به طور گسترده در اپلیکیشن های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفتند.

1995

استوارت راسل و پیتر نورویگ کتاب هوش مصنوعی: رویکردی مدرن را منتشر کردند که در آن، به چهار هدف یا تعریف بالقوه هوش مصنوعی پرداخته شده است.

1997

دیپ بلو در یک مسابقه شطرنج، قهرمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد.

2004

جان مک کارتی با انتشار مقاله ای با عنوان هوش مصنوعی چیست؟ تعریفی از هوش مصنوعی ارائه کرد که اغلب به آن استناد می شود.

2011

Watson تولید شرکت IBM، کن جنینگز و برد راتر را در بازی Jeopardy شکست داد. همزمان، علم داده به عنوان یک رشته محبوب ظهور می کند.

2015

ابر کامپیوتر مینوا از یک شبکه عصبی عمیق خاص به نام شبکه عصبی کانولوشنال برای شناسایی و دسته‌بندی تصاویر با دقت بالاتری نسبت به انسان معمولی استفاده کرد.

2022

افزایش مدل‌های زبانی بزرگ (large language models) به اختصار LLM‌، مانند ChatGPT از شرکت OpenAI تغییر عظیمی در عملکرد هوش مصنوعی و پتانسیل آن برای افزایش ارزش سازمانی ایجاد کرد. با این شیوه‌های جدید هوش مصنوعی مولد، بر اساس مقادیر زیادی داده می‌توان مدل‌های یادگیری عمیق را از قبل آموزش داد.

2024

آخرین روندهای هوش مصنوعی به تداوم رنسانس هوش مصنوعی اشاره دارد. مدل‌های چندوجهی می‌توانند انواع مختلفی از داده‌ها را به عنوان ورودی دریافت کنند و تجربیات غنی‌تر و قوی‌تری ارائه ‌کنند. این مدل‌ها قابلیت‌های تشخیص تصویر computer vision و تشخیص گفتار NLP را با هم ترکیب می‌کنند.

سخن پایانی

در مطلب امروز هوش مصنوعی (artificial Intelligence) یا به اختصار AI بررسی شد و عنوان شد که هوش مصنوعی شاخه ای از تکنولوژی است که کامپیوترها و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا یادگیری، درک، حل مسئله، تصمیم‌گیری، خلاقیت و استقلال انسان را شبیه‌سازی کنند. در گام بعد زیر مجموعه های این تکنولوژی یعنی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد مورد کنکاش قرار گرفت.

موارد استفاده و مزایا و چالش های فراروی هوش مصنوعی موضوعات دیگری بودند که در این مطلب به آنها اشاره شد و در نهایت با مرور تاریخچه این بخش از علوم کامپیوتری مقاله را به پایان رساندیم.

سوالات متداول

هوش مصنوعی به زبان ساده چیست؟

هوش مصنوعی (AI) به سیستم‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که قادر به انجام وظایف پیچیده‌ای هستند که سابقا فقط توسط انسان قابل انجام بودند؛ استدلال، تصمیم‌گیری یا حل مشکلات نمونه هایی از این وظایف هستند.

هوش مصنوعی خوب است یا بد؟

ذاتاً نه می توان گفت که هوش مصنوعی خوب است و نه می توان آن را کلا بد دانست؛ ابزاری است که بسته به نحوه توسعه و کاربری، می توان آن را برای اهداف مفید و مضر استفاده کرد. برای تعامل با هوش مصنوعی باید بسیار محتاط و مسئولیت پذیر بود تا اطمینان حاصل شود که استفاده از آن به شیوه ای اخلاقی و شفاف انجام می شود.

امروزه از هوش مصنوعی چگونه استفاده می شود؟

از هوش مصنوعی به طور گسترده ای استفاده می شود، به عنوان مثال بر اساس جستجوها و خریدهای قبلی یا سایر رفتارهای آنلاین آنها می توان توصیه های شخصی به افراد ارائه کرد. هوش مصنوعی در تجارت نیز بسیار مهم است؛ بهینه سازی محصولات، برنامه ریزی موجودی، تدارکات و بسیاری موارد دیگر از جمله کارکردهای هوش مصنوعی هستند.

آیا هوش مصنوعی قادر خواهد بود جهان را تحت کنترل خود درآورد؟

اگر به داستان های علمی تخیلی اعتقاد دارید، پس معنای کلمه تخیلی را نمی دانید. پاسخ کوتاه به این ترس منفی است؛ هوش مصنوعی جهان را تسخیر نخواهد کرد، حداقل نه به شیوه ای که در فیلم ها به تصویر کشیده می شود.