همه چیز در مورد هوش مصنوعی

احتمالا بارها عبارت هوش مصنوعی را شنیده‌اید و در مورد آن سوالاتی برایتان پیش آمده است. هوش مصنوعی نسل جدیدی از فناوری است که در حقیقت از گذشته وجود داشته و به مرور زمان پیشرفت کرده است. در این مقاله به دلیل پیچیدگی این تکنولوژی قصد داریم به همه جنبه‌ها و تعاریف آن بپردازیم.

هوش مصنوعی چیست؟

اگر بخواهیم به زبان ساده بگوییم، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یا AI یک سیستم را قادر می‌سازد تا مثل یک انسان فکر کند و به مسائل پاسخ دهد. البته این موضوع فقط مربوط به حل مشکلات نیست و در فضاهای مختلفی مثل بازی‌ها، تشخیص الگو‌ها، تشخیص متن و… هم کاربرد‌های زیادی دارد. این نوع سیستم‌ها عموما انجام این نوع فعالیت‌ها را با پردازش حجم‌های بزرگی از اطلاعات انجام می‌دهند و در بسیاری از موارد سعی می‌کنند تا با توجه به الگو‌ها، بتوانند تصمیم مناسبی بگیرند.

البته عموما انسان‌ها بر فرآیند یادگیری هوش مصنوعی نظارت دارند و تصمیمات خوب و غلط را از یکدیگر جدا می‌کنند. اما برخی از انواع هوش‌های مصنوعی برنامه‌ریزی شده‌اند تا بدون نظارت یک انسان معلومات خود را بیشتر کنند و تصمیم بگیرند. نظرات بسیار زیادی در مورد هوش مصنوعی و خطرات آن وجود دارد، اما تاکنون این تکنولوژی باعث عملکرد بهتر دستگاه‌ها شده است. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به انسان‌ها کمک کند تا بسیاری از کار‌ها را به‌صورت خودکار انجام دهند و سیستم را برای آن برنامه‌ریزی کنند.

در برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به موارد زیر دقت می‌شود:

• یادگیری: این بخش از هوش مصنوعی روی جمع‌آوری دیتا تمرکز می‌کند تا بتواند به کمک آن‌ها به قوانین و اطلاعات قابل استفاده برسد. قوانین ساخته شده در این حالت به نام الگوریتم شناخته می‌شوند و سیستم‌های دیگر هم می‌توانند از این الگوریتم‌ها برای انجام کارها به صورت قدم به قدم استفاده کنند. اطلاعات جمع‌آوری شده در این حالت برای انسان‌ها کاربرد چندانی ندارند و فقط می‌توانند سیستم‌های دیگر را کمی هوشمند‌تر کنند.
• منطق: این قسمت از هوش مصنوعی همانطور که از نام آن پیداست، به دنبال پیدا کردن راه حل منطقی می‌گردد و سعی می‌کند بهترین الگوریتم را پیدا کند تا به جواب مورد نظر برسد. برخی از افراد گمان می‌کنند تا در این بخش بهتر است که هوش مصنوعی از منطق انسانی پیروی کند اما در حقیقت بهترین روش این است که هوش مصنوعی منطق خود را دنبال کند.
• تصحیح خود: این بخش از هوش مصنوعی برنامه‌ریزی شده تا دائما کاربردی بودن الگوریتم‌ها را بررسی کند و در صورت نیاز آن‌ها را جایگزین کند. این بخش به دستگاه اجازه می‌دهد تا بدون نظارت انسان‌ها، همیشه بیشترین بازدهی را داشته باشد و از کاهش آن جلوگیری کند.
• خلاقیت: بخش خلاقیت به کمک منابع متفاوت، می‌تواند فایل‌های مختلفی را تولید کند. این بخش از شبکه‌های عصبی بر اساس برخی قوانین استفاده می‌کند و آن‌ها را با پیروی از الگوریتم‌ها مرتب می‌کند تا بتواند به شما تصاویر، موزیک‌ها، متون و ایده‌های جدیدی را ارائه دهد. 

چرا هوش مصنوعی اهمیت بالایی دارد؟

شرکت‌های مختلف به هوش مصنوعی اهمیت زیادی می‌دهند و علت آن این است که این سیستم می‌تواند در سرتاسر زندگی ما نقش داشته باشد و کار‌های ما را آسان‌تر کند. در حال حاضر هم در صنایع زیادی از هوش مصنوعی در راستای هوشمند‌تر کردن کار‌ها انجام می‌شود و حتی برخی شغل‌ها هم به صورت کامل به بخش هوش مصنوعی منتقل شده‌اند. هوش مصنوعی در برخی بخش‌ها می‌تواند عملکرد بسیار خوبی داشته باشد و ممکن است گاهی اوقات از انسان‌ها هم بهتر عمل کند.

این موضوع در مواردی که اطلاعات زیادی برای اسکن وجود دارد و جزئیات مهم هستند به وضوح قابل مشاهده است. برای مثال تصحیح و چک انواع فرم‌ها در حال حاضر توسط هوش مصنوعی انجام می‌شود زیرا این دستگاه‌ها می‌توانند با سرعت و دقت بیشتری کار را انجام دهند. AI همچنین در موارد بسیار ساده‌تر، مثل استفاده از برنامه‌های مسیریابی هم دیده می‌شود. این نوع برنامه‌ها به کمک الگوریتم‌های مشخص می‌توانند همیشه بهترین راهکار را به کاربر ارائه دهند تا در زمان صرفه جویی کنند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی

مزایا

• مناسب برای کار‌هایی با جزئیات بالا: یکی از نکات شگفت‌انگیز در مورد هوش مصنوعی، دقت بسیار بالای آن است. این دستگاه‌ها می‌توانند به جزئیات زیادی توجه کنند و حتی در برخی موارد، از متخصصین هم تشخیص دقیق‌تری داشته باشند. برای مثال، هوش مصنوعی نشان داده که حتی از دکتر‌ها هم در تشخیص سرطان بهتر عمل می‌کند.
• صرفه‌جویی در زمان برای کار‌هایی با حجم اطلاعات بالا: هوش مصنوعی به صورت گسترده در صنایعی که از حجم اطلاعات بالایی برخوردارند استفاده می‌شود. در میان این صنایع می‌توان به بانکداری و بیمه اشاره کرد که در آن‌ها حجم بالایی از اطلاعات دائما باید پردازش شود. این سیستم‌ها می‌توانند با سرعت بالایی درخواست‌ها را بررسی کنند و حتی روش‌های مختلف کلاه‌برداری را هم تشخیص دهند.
• جلوگیری از کار فیزیکی و خلاقیت بیشتر: یکی از مواردی که در دوران کرونا اتفاق افتاد، اتوماتیک شدن بخش‌هایی مثل انبار‌ها بود. این کار به افراد نشان داد که استفاده از دستگاه‌ها می‌تواند سرعت کار‌ها را بسیار بالا ببرد و از کار فیزیکی جلوگیری کند. پیش‌‌بینی می‌شود که این ماشین‌ها به زودی با هوش مصنوعی تلفیق شوند و حتی بهتر عمل کنند.
• دریافت نتایج دقیق: نتایج تولید شده توسط دستگاه‌های هوش مصنوعی روز به روز دقیق‌تر می‌شوند و ایراد‌های کمتری در آن‌ها دیده می‌شود. برای مثال می‌توان به ابزار‌های ترجمه اشاره کرد. این ابزار‌ها به صورت روزانه بهبود پیدا می‌کنند و حتی به کسب و کار‌های کوچک هم اجازه می‌دهند تا به مشتریان مختلف از کشور‌های متفاوت خدمات خود را ارائه کنند. 
• بهبود رضایت کاربر: هوش مصنوعی می‌تواند علاوه بر الگو‌های مصرفی، علایق و سلیقه کاربران را هم متوجه شود. این موضوع به آن کمک می‌کند تا به هر کاربر محتوای مورد علاقه او را نشان دهد و زمان استفاده مفید کاربر از اینترنت را بیشتر کند. این شخصی‌سازی در بخش‌های مختلفی مثل پیام‌رسانی، تبلیغات، توصیه سایت‌ها و محتوای سلیقه‌ای قابل مشاهده است.
• فعال بودن مداوم: سیستم‌های هوش مصنوعی نیازی به استراحت ندارند و می‌توانند در 24 ساعت شبانه روز به کاربران کمک کنند. این موضوع در سایت‌هایی که به پشتیبانی گسترده‌تری نیاز دارند بسیار کاربردی است. 

معایب

• هزینه بالا: استفاده از هوش مصنوعی در عموم موارد نیاز به بودجه زیادی دارد که باعث می‌شود استفاده از آن برای همه افراد یا کسب و کار‌ها امکان پذیر نباشد.
• نیازمند تخصص: شما برای استفاده از AI نیاز به افرادی دارید که در این زمینه تخصص دارد. این موضوع باز هم آن را از دسترس افراد تازه‌کار و افرادی که دانش کمی دارند خارج می‌کند.
• تعداد محدود کاربران تایید شده برای ساخت ابزار: افرادی وجود دارند که می‌توانند ابزار‌های شخصی‌سازی شده‌ای را توسط هوش مصنوعی تولید کنند. این ابزار‌ها می‌توانند به هر سرویس خاصی کمک کنند تا بازدهی بهتری داشته باشند. اما مشکل اینجاست که تعداد افراد تایید شده برای انجام این کار کم است و همین موضوع می‌تواند روی سرعت و هزینه کار شما تاثیر بگذارد.
• حذف شغل‌های افراد: یکی از بزرگ‌ترین معایب هوش مصنوعی، توانایی بالای آن است. این توانایی هرروز بخش‌های بیشتری از صنایع مختلف را در بر می‌گیرد و به همین صورت، تعداد افراد مورد نیاز در آن صنعت کمتر می‌شود. استفاده از هوش مصنوعی در برخی موارد می‌تواند شغل‌ها را از بین ببرد و نرخ بیکاری را افزایش دهد.

هوش مصنوعی قوی و ضعیف

هوش مصنوعی عموما به دو دسته ضعیف و قوی تقسیم می‌شود.

هوش مصنوعی ضعیف

هوش مصنوعی ضعیف به نام Narrow AI هم شناخته می‌شود. این نسخه از هوش مصنوعی همانطور که در نام آن پیداست، مدل ضعیف شناخته می‌شود اما توانایی‌ها آن بسیار زیاد است. در این نسخه، دستگاه برنامه ریزی می‌شود تا بتواند کارهای خاصی را مثل انسان‌ها انجام دهد. از هوش مصنوعی ضعیف در کار‌هایی مثل رانندگی خودرو، ترجمه زنده و رفع ایراد مطالب سایت استفاده می‌شود. تمرکز هوش مصنوعی روی انجام یک کار به صورت عالی متمرکز شده و همین موضوع آن را در یک زمینه قوی و در زمینه‌های دیگر بدون استفاده می‌کند.

ممکن است این سیستم‌های هوش مصنوعی از نظر شما بسیار هوشمند به نظر برسند اما باید گفت که آن‌ها حتی از ساده‌ترین حالت مغز یک انسان هم عملکرد ضعیف‌تر و محدودتری دارند. دستیار‌های هوش مصنوعی مثل سیری و الکسا، تکنولوژی‌های خودران، سرچ گوگل، ربات‌های مجازی، تشخیص اسپم ایمیل و پیشنهادات نتفلیکس همگی نمونه‌هایی از هوش مصنوعی ضعیف هستند.

هوش مصنوعی قوی

هوش مصنوعی قوی که با نام AGI هم شناخته می‌شود، در حقیقت نمونه‌ای از هوش مصنوعی ضعیف است که می‌تواند در هر زمینه‌ای به خوبی عمل کند. AGI در حقیقت به گونه‌ای برنامه ریزی شده تا بتواند مشکلاتی را حل کند که در گذشته هرگز با آن‌ها روبه‌رو نشده است. این فرایند بیشترین شباهت را به ذهن انسان دارد. اگر بخواهیم منظور را واضح‌تر بیان کنیم، باید بگوییم این نوع هوش مصنوعی در فیلم‌ها نمایش داده می‌شود و تمامی شخصیت‌های ساختگی مثل سریال Westworld هم در دسته هوش مصنوعی قوی قرار می‌گیرند. 

البته باید گفت که دستگاهی با این مشخصات هنوز ساخته نشده است. ساخت دستگاهی با سطح درک و هوش انسان ممکن است بسیار هیجان انگیز به نظر برسد اما این کار به همان میزان هم مشکل است. این کار به حدی گسترده است که برخی افراد در حال حاضر هم با انجام آن مشکل دارند. برخی از متخصصین می‌گویند که انجام این کار ممکن است در پایان به ساخت یک سیستم خلق شود که از قدرت بالایی برخوردار است و نمی‌توان معیار‌های مناسب را به آن یاد داد. از نظر تئوری، استفاده از یک سیستم قوی دقیقا مثل استفاده از چند سیستم ضعیف است که نه‌تنها بخش‌های زیادی را پوشش می‌دهند، بلکه می‌توانند به مرور زمان هم اطلاعات جدیدی یاد بگیرند.

چهار نسخه اصلی هوش مصنوعی

برخی از متخصصان هوش مصنوعی برای شناخت بهتر این تکنولوژی، آن را به 4 نسخه تقسیم کرده‌اند. این تقسیم از سیستم‌های بسیار ساده شروع می‌شود و به سیستم‌هایی می‌رسد که از خودآگاهی کامل برخوردارند. البته خبر خوب این است که این چنین سیستم‌هایی هنوز ساخته نشده‌اند. 

• سیستم‌های واکنش دهنده: این سیستم‌های هوش مصنوعی از حافظه برخوردار نیستند و به عملکرد‌های خاصی اختصاص داده می‌شوند. برای مثال می‌توان به سیستم Deep Blue اشاره کرد که توسط شرکت IBM در سال 1990 ساخته شده بود. این سیستم می‌توانست مهره‌های شطرنج را شناسایی، و حرکات آن‌ها را پیش‌بینی کند. البته به خاطر اینکه سیستم‌های این‌چنینی از حافظه برخوردار نبودند، نمی‌توانستند از تجربیات گذشته خود استفاده کنند. 
• سیستم‌های حافظه محدود: این سیستم‌های هوش مصنوعی از حافظه برخوردارند و می‌توانند از اتفاقات گذشته استفاده کنند و تصمیم‌های آینده را تغییر دهند. برخی از سیستم‌های خودران برپایه این حافظه طراحی شده‌اند و می‌توانند تصمیم‌های ساده‌ای را بگیرند.
• تئوری ذهن: تئوری ذهن در حقیقت یک اصطلاح روانشناسی محسوب می‌شود. استفاده از این اصطلاح در سیستم‌های هوش مصنوعی به معنای دارا بودن هوش اجتماعی و توانایی درک احساسات آن است. این نوع از سیستم‌های هوش مصنوعی مصنوعی می‌توانند با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند و اهداف آن‌ها را درک کنند یا رفتار آن‌ها را پیش‌بینی کنند. این موضوع برای شروع استفاده گسترده از هوش مصنوعی ضروری است.
• خودآگاه: در این حالت، سیستم متوجه حضور خود است که به آن خودآگاهی می‌دهد. ابزار‌های خودآگاه از وضعیت خود مطلع هستند و نزدیک‌ترین حالت را به انسان‌ها دارند. البته سیستم‌های این دسته هنوز ساخته نشده‌اند.

تاریخچه هوش مصنوعی

همیشه در طول تاریخ، تفکراتی راجع به دستگاه‌هایی وجود داشته که از هوش انسانی برخوردارند. حتی یکی از خدایان روم باستان هم دستیارانی داشته که برخی از افراد آن‌ها را به ربات‌هایی که از طلا تشبیه می‌کنند. به همین دلیل اگر بخواهیم منشا هوش مصنوعی را دنبال کنیم، احتمالا به متفکرانی مثل ارسطو و رنه دکارت هم می‌رسیم که نوشته‌هایی مرتبط با این موضوع دارند. 

اما در اواخر قرن 19 و اوایل قرن 20 بود که برای اولین بار شاهد به کارگیری هوش مصنوعی بودیم. 

دهه 1940: جان ون نیومن برای اولین بار ایده‌ای را در مورد پردازش اطلاعات کامپیوتری مطرح کرد. طبق ایده او، کامپیوتر در هر بار پردازش، اطلاعاتی را در خود ذخیره کند و در دفعات بعدی از آن استفاده کند. این در حقیقت بنیان گذاری شبکه‌های عصبی محسوب می‌شد.

دهه 1950: در این دهه به لطف تولد کامپیوتر‌های مدرن، دانشمندان می‌توانست ایده‌ها و نظریات خودشان را در مورد هوش مصنوعی امتحان کنند. یک راه برای فهمیدن اینکه آیا یک کامپیوتر دارای هوش مصنوعی است یا خیر، توسط آلن تورینگ (ریاضیدان بریتانیایی) ابداع شد. تست او توانایی کامپیوتر‌ها را در پاسخ دادن به بازجویان می‌سنجید تا میزان طبیعی بودن پاسخ آن‌ها را ببیند.

سال 1956: در این سال هوش مصنوعی مدرن شروع گسترده‌ای داشت و یک کنفرانس تابستانی با این موضوع توسط آژانس پروژه‌های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی در دانشگاه دارتموث برگزار شد. 10 نفر از افراد برتر در این زمینه، در این کنفرانس شرکت کردند. در میان افراد حاضر می‌توان به ماروین مینسکی، الیور سلفریج و جان مک کارتی (شناخته شده به عنوان ابداع کننده عبارت هوش مصنوعی) اشاره کرد.همچنین افرادی مثل آلن نوئل (دانشمند کامپیوتر) و هربرت سایمون (اقتصاد‌دان و دانشمند سیاسی) هم در این مراسم حضور داشتند. 

این دو در مراسم منطق فوق‌العاده خودشان را در قالب یک برنامه ارائه کردند. این برنامه که در حقیقت به عنوان اولین برنامه هوش مصنوعی شناخته می‌شد، می‌توانست برخی از مسائل ریاضی را اثبات کند.

دهه 1950 و 1960: پس از برگزاری کنفرانس دانشگاه دارتموث، رهبران این صنعت پیش‌بینی کردند که سرعت پیشرفت هوش مصنوعی بسیار بالا رفته است. حتی برخی از آن‌ها اعلام کردند که فاصله زیادی با زمانی که یک سیستم در حد مغز انسان معرفی شود وجود ندارد. در این دهه از زمان شروع تحقیقات گسترده در مورد هوش مصنوعی تقریبا 20 سال می‌گذشت بهبود‌های گسترده‌ای در این زمینه به وجود آمده بود.

برای مثال، در اواخر دهه 1950، نوئل و سایمون الگوریتم General Problem Solver یا همان (GPS) را منتشر کردند که در حل مشکلات بزرگ‌تر دچار مشکل می‌شود. اما این الگوریتم در حقیقت روش ساخت مدل‌های سخت‌تر و پیچید‌تر را هموار کرده است. مک‌کارتی همچنین زبانی به نام Lisp را ساخت که حتی تا همین امروز هم در برنامه نویسی هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

در اواسط دهه 1960 یکی از پروفسور‌های ام آی تی، ELIZA را توسعه داد که به عنوان پایه و اساس چت بات‌های امروزی استفاده می‌شود.

دهه 1970 و 1980: در این زمان مشخص شد که تا عمومی شدن هوش مصنوعی زمان زیادی وجود دارد و نمونه‌های اولیه آن، هنوز بسیار ساده هستند. به دلیل ناامیدی به وجود آمده از هوش مصنوعی، دولت و شرکت‌ها از حمایت آن دست برداشتند و متخصصین AI را به حال خود رها کردند. این موضوع باعث به وجود آمدن دورانی شد که از سال 1974 تا سال 1980 ادامه داشت و به عنوان زمستان سرد هوش مصنوعی شناخته می‌شد. 

در دهه 1980، تحقیق‌هایی روی یادگیری عمیق انجام شد که شکل‌هایی از استفاده آن را در صنایع مختلف نشان می‌داد. این موضوع موج جدیدی از علاقه را به سمت هوش مصنوعی فرستاد. البته این موج تنها تا زمانی ادامه داشت تا دولت دوباره بودجه اختصاص داده شده به این صنعت را قطع کند. این اتفاق که دومین زمستان سرد هوش مصنوعی محسوب می‌شد، در اواسط دهه 1990 اتفاق افتاد.

دهه 1990: در این دهه شاهد ارتقا قدرت کامپیوتر‌ها بودیم و انفجار اطلاعاتی این زمینه، دوباره باعث بازگشت هوش مصنوعی شد. بخش عمده‌ای از پیشرفت‌های امروزه هوش مصنوعی در همین زمان پایه گذاری شده بودند. ترکیب اطلاعات جدید و توانایی بیشتر سیستم‌های کامپیوتری باعث پیشرفت‌های بزرگی در عرصه‌هایی مثل شبکه‌های عصبی، هوش مصنوعی، رباتیک، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق شد. 

در سال 1997، پیشرفت‌های هوش مصنوعی سرعت گرفت و حتی رکورد‌هایی را هم ثبت کرد. یکی از این رکورد‌ها، شکست گری کسپارو (استاد حرفه‌ای شطرنج) توسط سیستم دیپ بلو (Deep Blue) از شرکت IBM بود. این کامپیوتر به عنوان اولین سیستمی شناخته شد که توانست یک قهرمان جهانی شطرنج را شکست دهد.

دهه 2000: پیشرفت‌های گسترده‌تر در بخش‌هایی مثل یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، شبکه‌های نورونی، تشخیص گفتار و هوش کامپیوتری در این زمان، تمامی سرویس‌ها و محصولاتی که ما امروزه استفاده می‌کنیم را شکل داد. این موضوعات شامل عرضه موتور جستجو گوگل در سال 2000 و عرضه موتور پیشنهادات آمازون در سال 2001 می‌شود. سیستم پیشنهاد فیلم‌های نتفلیکس، تشخیص چهره فیس‌بوک و سیستم تشخیص گفتار مایکروسافت برای تبدیل صدا به متن همگی در این زمان به وجود آمدند. گوگل هم در همین زمان شروع به آزمایش اولین نسخه خودران ماشین بود. 

دهه 2010: در سال‌های بین 2010 و 2020 تقریبا می‌توان گفت که یک پیشرفت پرسرعت و بدون وقفه در زمینه هوش مصنوعی وجود داشت. این پیشرفت شامل رونمایی دستیار صوتی سیری از اپل و الکسا از آمازون، پیروزی سیستم واتسون IBM در یک مسابقه، خودرو‌های خودران، معرفی TensorFlow گوگل (یک فریم‌ورک اوپن سورس ورک برای پروژه یادگیری عمیق گوگل) افتتاح آزمایشگاه OpenAI، شروع برنامه نویسی زبان GPT-3 و موتور ساخت تصویر Dall-E، پیروزی کامپیوتر تفکر عمیق AlphaGo گوگل و همگام‌سازی سیستم‌هایی بر‌پایه هوش مصنوعی با دقت بالا می‌شود.

دهه 2020: در دهه فعلی ما شاهد گسترش ابزار‌های سازنده هوش مصنوعی هستیم که می‌توانند به تنهایی محتوای جدیدی را تولید کنند. این سیستم‌ها به واسطه وارد کردن یک دستور به شکل متن، عکس، ویدیو و… وارد عمل می‌شوند و دستور را پردازش می‌کنند. پس از پردازش فرمان، سیستم‌های هوش مصنوعی مختلف می‌توانند محتوای جدیدی را به کاربر تحویل دهند. این محتوا شامل مقاله، راه‌حل برای مشکلات و حتی تصاویر یا صدای اشخاص مختلف می‌شود. 

توانایی زبان‌هایی مثل چت جی‌پی‌تی 3، گوگل بارد و مایکروسافت بینگ در حال حاضر افراد زیادی را تحت تاثیر قرار داده‌اند ولی این تکنولوژی هنوز در مراحل اولیه قرار دارد و این موضوع گاهی اوقات در پاسخ‌های آن‌ها مشخص است. 

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در زبان به دو بخش یادگیری ماشینی (Machine Learning) و یادگیری عمیق تقسیم (Deep Learning) می‌شود. اما مشکل اینجاست که در گفتار، افراد عموما آن‌ها را به جای یکدیگر استفاده می‌کنند. باید بدانید که یادگیری عمیق در حقیقت یک شکل از یادگیری ماشینی است و یادگیری ماشینی یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی محسوب می‌شود. 

یادگیری ماشینی (ML)

یادگیری ماشینی در حقیقت بخشی از هوش مصنوعی است که سعی می‌کند سیستم یادگیری انسان را کپی کند. این سیستم در حقیقت از اطلاعات و الگوریتم‌ها استفاده می‌کند تا مسائل جدید را یاد بگیرد و به مرور زمان دقت خود را بیشتر کند. یکی از بزرگ‌ترین دستاورد‌ها در این زمینه، شکست استادان شطرنج در برابر کامپیوتر محسوب می‌شود که در آن زمان پیشرفت بسیار چشمگیری به حساب می‌آمد.

البته این موضوع در حال حاضر بسیار گسترش یافته و قابلیت‌های بسیار زیادی به آن اضافه شده است. البته باید گفت که سیستم ماشین لرنینگ در حل مسائلی که تاکنون با آن‌ها روبه‌رو نشده بسیار ناتوان است و هیچ کاری را نمی‌تواند انجام دهد. این سیستم براساس اطلاعات تولید شده از قبل کار می‌کند اما در زمینه‌هایی که با آن‌ها آشناست بسیار خوب عمل می‌کند.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق در حقیقت یک زیر‌شاخته از یادگیری ماشینی است که در حقیقت یک شبکه عصبی با 3 لایه یا بیشتر محسوب می‌شود. این شبکه‌های عصبی تلاش می‌کنند تا عملکرد مغز انسان را شبیه‌سازی کنند و این موضوع به آن‌ها اجازه می‌دهد تا از حجم‌های زیاد اطلاعات، موضوعات جدیدی را یاد بگیرند. 

یک سیستم عصبی تک لایه می‌تواند پیش‌بینی‌های تقریبا درستی را انجام دهد اما در اینجا لایه‌های دیگر به آن کمک می‌کنند تا دقت و اطمینان بیشتری به وجود بیاید. یادگیری عمیق عموما در سرویس‌هایی استفاده می‌شود که سعی در اتوماتیک کردن کار‌ها دارند و می‌خواهند بدون دخالت انسان کار‌ها را انجام دهند. این تکنولوژی در بسیاری از محصولات امروزی مثل دستیار‌های صوتی یا کنترل‌های صوتی تلوزیون‌ها استفاده می‌شود. البته این تکنولوژی در حال حاضر وارد صنعت ماشین‌های خودران هم شده و در حال گسترش است.

استفاده از هوش مصنوعی در دنیای امروزی

در سال جاری شاهد گسترش چشمگیر ابزار‌های هوش مصنوعی هستیم که می‌تواند بسیار جذاب و در عین حال بسیار ترسناک باشد. دستگاه‌هایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند توانایی یادگیری دارند و در حال حاضر قادر به انجام کار‌های زیادی هستند. در بخش پایین هم 7 مثال از کاربرد‌های هوش مصنوعی در دنیای امروزی عنوان شده که می‌تواند برای شما جذاب باشد.

خودکار کردن کار‌ها: اگر سیستم‌های اتوماتیک با هوش مصنوعی تلفیق شوند، می‌توانند فواید بسیار زیادی داشته باشند و در زمینه‌های بیشتری فعالیت کنند. یکی از بزرگ‌ترین نمونه‌ها در این زمینه، فعالیت‌های نیازمند و زمان و کار‌های بسیار زیاد هستند. برای مثال فرض کنید که یک سیستم اطلاعات را به صورت دستی از انسان‌ها دریافت می‌کند و پس از وارد کردن آن‌‌ها به مرجع دیتا، می‌تواند کار روی آن‌ها را شروع کند.

اما با ورود هوش مصنوعی به این زمینه، دستگاه می‌تواند به صورت خودکار اطلاعات مربوطه را وارد کند و حتی آن‌ها را دسته‌بندی هم بکند. یکی از نکات قابل توجه در این بخش، صرفه‌جویی قابل توجه در بخش زمان است که دیگر نیاز به ورود اطلاعات به صورت دستی را از بین می‌برد و به جای آن، سیستم می‌تواند در مدت زمان بسیار کوتاهی تمامی موارد مورد نیاز را اسکن کند.

یادگیری ماشینی: یادگیری ماشینی را می‌توان به عنوان مواجه کردن هوش مصنوعی با مسائل جدید توصیف کرد. این سیستم به همراه یادگیری عمیق کار می‌کند و می‌تواند حجم‌های گسترده‌ای از اطلاعات را آنالیز، و بسپس براساس آن‌ها عمل کند. این سیستم می‌تواند کار‌های روتین را با سرعت و دقت بسیار زیادی انجام دهد و نیاز به کار‌های زمان‌بر را از بین ببرد. البته باید گفت که یادگیری ماشینی در مواجه شدن با مسائل جدید بسیار ضعیف عمل می‌کند.

بینش ماشینی: این سیستم به دستگاه اجازه می‌دهد تا دنیای اطراف را ببیند. بینش ماشینی با استفاده از یک دوربین، اطلاعات را آنالیز می‌کند و سپس آن‌ها را وارد سیتسم‌های تبدیل آنالوگ به دیجیتال و پردازش دیجیتالی می‌کند تا بتواند تصاویر ثبت شده توسط دوربین را پردازش کند و از اطلاعات آن‌ها استفاده کند. بسیاری از افراد این سیستم را با بینایی انسان مقایسه می‌کنند اما باید بدانید که این سیستم از ویژگی‌های بیولوژیکی برخوردار نیست و حتی می‌تواند برنامه‌ریزی شود تا سمت دیگر دیوار را هم ببیند. 

به عنوان نمونه‌های استفاده از این سیستم می‌توان به سیستم‌های تشخیص هویت امضا و سیستم‌های تشخیص پزشکی اشاره کرد. این سیستم‌ها از پردازش تصاویر به کمک بینش ماشینی استفاده می‌کنند و اطلاعات را به صورت دیجیتالی تحویل می‌دهند.

پردازش زبان طبیعی: این سیستم در حقیقت همان پردازش واژه‌های انسان به کمک برنامه کامپیوتری است. یکی از قدیمی‌ترین و بهترین مثال‌ها برای این سیستم، صندوق ایمیل‌های شما محسوب می‌شود. این صندوق با بررسی موضوع و متن تصمیم می‌گیرد که آیا این ایمیل را یک شخص حقیقی ارسال کرده یا این ایمیل حقه‌ای از طرف کلاه‌برداران است. این سیستم بر‌پایه یادگیری ماشینی ساخته شده و به همان روش به مسائل نگاه می‌کند. برخی از معروف‌ترین مثال‌ها در این زمینه، ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار محسوب می‌شود.

صنعت رباتیک: این بخش از صنعت هوش مصنوعی روی ساخت و طراحی ربات‌ها تمرکز دارد. ربات‌ها عموما در بخش‌هایی استفاده می‌شوند که کار آن‌ها برای انسان‌ها سخت است یا افراد نمی‌توانند آن کار‌ها را به صورت مستمر انجام دهند. برای مثال، ربات‌ها در خط تولید‌هایی استفاده می‌شوند که کار در آن‌جا برای انسان‌ها غیرممکن است. دانشمندان همچنین در تلاشند تا از یادگیری ماشینی برای ساخت ربات‌هایی استفاده کنند که رفتار‌های اجتماعی دارند.

ماشین‌های خودران: این خودرو‌ها از ترکیب بینش ماشینی، تشخیص تصاویر و یادگیری عمیق استفاده می‌کنند تا بتوانند خودرو را مدیریت کنند. این سیستم‌ها به خودرو اجازه می‌دهد تا علائم روی جاده را ببیند و بسته به آن‌ها عملکرد خود را تغییر دهد. همچنین یادگیری عمیق هم برای تشخیص خطوط جاده یا حفظ یک حالت خاص استفاده می‌شود که می‌تواند به مرور زمان بهبود پیدا کند. 

ساخت متن، عکس و صوت: روش‌های خلق محتوا به کمک هوش مصنوعی کارکرد بسیار جالبی دارند و می‌توانند در آینده بسیاری از مشاغل تغییر زیادی را ایجاد کنند. این سیستم‌ها به واسطه ورود یک متن کار می‌کنند و می‌توانند با استفاده از دانش‌های قبلی خودشان، حالت‌های جدیدی از محتوا را به شما تحویل دهند. این موضوع می‌تواند به شرکت‌ها در تولید محتوا با سرعت و شخصی‌سازی بیشتر کمک کند.

زمینه‌های استفاده از هوش مصنوعی

امروزه هوش مصنوعی راهش را به صنعت‌های زیادی باز کرده و در کار‌های زیادی تاثیر گذار است. البته پیش‌بینی می‌شود که این تعداد به صورت روزانه بیشتر شود اما در حال حاضر 10 زمینه وجود دارند که حضور هوش مصنوعی در آن‌ها تغییر زیادی را به وجود آورده و در ادامه به بررسی آن‌ها می‌پردازیم. 

هوش مصنوعی در صنعت پزشکی: به تازگی شاهد گسترش استفاده از هوش مصنوعی در صنایع پزشکی هستیم که با این امید که به کمک ابزار‌های جدید بتوان به افراد بیمار کمک کرد و هزینه‌های آن‌ها را کاهش داد. شرکت‌ها در حال استفاده از یادگیری ماشینی هستند تا بتوانند تشخیص‌های پزشکی را بسیار دقیق‌تر از انسان انجام دهند. یکی از شناخته‌ شده ترین سیستم‌ها در این زمینه، سیستم واتسون است که توسط شرکت IBM ساخته شده است.

این سیستم از زبان شبکه عصبی پشتیبانی می‌کند و می‌تواند به سوال‌هایی که از او پرسیده می‌شود پاسخ دهد. واتسون اطلاعات مربوط به بیمار را دریافت می‌کند و از منابع مختلفی استفاده می‌کند تا آن را تکمیل کند. سپس، پیشنهادات و توصیه‌هایش را با درصد خطای کمی به بیمار ارائه می‌دهد. سیستم‌های دیگر برای کمک به بیماران از دستیار‌های مجازی استفاده می‌کنند.

این سیستم‌ها هم می‌توانند اطلاعات بیمار را دریافت کنند و توصیه‌های مفیدی را به او ارائه دهند یا حتی برای او زمانی را برای مراجعه به متخصصین تنظیم کند. برخی از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی هم می‌توانند برای پیش‌بینی، درمان یا آشنایی با بیماری‌هایی مثل کوید-19 به بیماران کمک کنند.

هوش مصنوعی در مشاغل: الگو‌های یادگیری ماشینی در حال حاضر وارد صنایع شده‌آند تا به آن‌ها در مورد حفظ و ارتباط با مشتریان کمک کنند. این سیستم‌ها می‌توانند مشکلات کاربران را به همراه پاسخ شرکت بررسی کنند و فرآیند خدمات را به صورت خودکار انجام دهند. اضافه شدن ربات‌هایی مثل چت جی‌پی‌تی به صنایع، نگرانی‌هایی را برای افراد به وجود آورده‌اند که شامل حذف مشاغل، طراحی محصولات و تغییر مدل‌های تجاری می‌شود. 

هوش مصنوعی در یادگیری: سیستم‌های هوش مصنوعی در بخش یادگیری می‌توانند شبیه به یک معلم خصوصی برای دانش آموزان عمل کنند که به تنهایی آموزش و امتحانات را به عهده می‌گیرند. مزیت این ربات‌ها این است که آن‌ها می‌توانند با نیاز‌های دانش آموزان هماهنگ شوند و او را به بالاترین توان خود نزدیک کنند. همچنین به دلیل نداشتن محدودیت زمانی، این ربات‌ها می‌توانند در تمامی شرایط با دانشجویان تمرین کنند و آن‌ها را به سطح مورد نیاز برسانند. 

این تکنولوژی می‌تواند محل و نحوه یادگیری دانش‌آموزان را تغییر دهد و یا حتی شغل برخی از استادان را هم حذف کند. همانطور که در موتور‌های هوش مصنوعی جدید دیده شد، هوش مصنوعی سازنده می‌تواند از طریق راه‌های جدیدی با دانش‌آموزان ارتباط برقرار کند و مطالب را با روش‌های خاص به آن‌ها بیاموزد. این ویژگی‌ها حتی می‌توانند در تغییر روش درس خواندن و امتحانات کاربران هم موثر باشند.

هوش مصنوعی در مسائل مالی: در حال حاضر برنامه‌هایی بر‌پایه هوش مصنوعی وجود دارند که می‌توانند به افراد در حساب‌هایشان کمک کنند. این برنامه‌ها در حقیقت اطلاعات کامل اشخاص را دریافت می‌کنند و سپس به آن‌ها مشاوره‌های خاصی را در مورد مسائل مالی ارائه می‌کنند. امروزه بخش عمده‌ای از خرید و فروش‌های سهام در وال‌استریت به وسیله هوش مصنوعی انجام می‌شود. 

هوش مصنوعی در قانون: در طی کردن روند‌های قانونی، شما به زمان و تلاش زیادی نیاز دارید تا بتوانید تمامی مراحل را طی کنید. این موضوع حتی در برخی موارد هم نیاز به کمک افراد متخصص نیاز دارد که می‌تواند هزینه‌ها را به صورت چشمگیری بالا ببرد. اما حالا با اتوماتیک شدن این عملیات به لطف هوش مصنوعی، در زمان و هزینه‌ها صرفه‌جویی بزرگی صورت می‌گیرد. 

حالا حتی شرکت‌های حقوقی هم از این تکنولوژی استفاده می‌کنند تا بتوانند اطلاعات را آنالیز، و نتیجه را پیش‌بینی کنند. آن‌ها از بینش کامپیوتری استفاده می‌کنند تا اطلاعات را آرشیو و طبقه‌بندی کنند و درخواست‌ها را پردازش کنند.

هوش مصنوعی در رسانه و سرگرمی: شرکت‌های رسانه‌ای از روش‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند تا محتوای تبلیغاتی را تولید کنند یا مخاطبان هدف خود را بهتر شناسایی کنند. این سیستم‌ها حتی در زمینه تولید محتوا، تشخیص کلاه‌برداری و خلق فیلم‌نامه هم به آن‌ها کمک می‌کند. همچنین سیستم‌های خبری اتوماتیک هم به شرکت‌های خبری کمک می‌کند تا کارهای روتین را با سرعت بیشتر و هزینه کمتری انجام دهند.

در اینجا هم سیستم‌ها به نویسندگان کمک می‌کند تا به دنبال محتوا‌های خوب بگردند یا برای متون خود، تیتر‌های خوبی را انتخاب کنند. البته این موضوع که تا چه حد می‌توان به اخبار تولید شده توسط هوش مصنوعی اعتماد کرد هنوز مشخص نیست.

هوش مصنوعی در برنامه نویسی و کار‌های کامپیوتری:‌ سیستم‌های هوش مصنوعی تولید کننده می‌توانند در دنیای برنامه نویسی و کد‌ها هم کار‌های جالبی را انجام دهند. این سیستم‌ها همچنین می‌‌توانند با استفاده از توصیف کد‌های مورد نظر، آن‌ها را برای شما تولید کنند اما این ویژگی هنوز در مراحل ابتدایی است و نمی‌تواند به زودی جایگزین برنامه نویسان شود. البته از هوش مصنوعی در زمینه‌های زیادی مثل اتوماتیک کردن پردازش‌ها، تشخیص کلاه‌برداری و انجام تعمیرات یا حفظ امنیت استفاده می‌شود. 

هوش مصنوعی در تولید: خطوط تولید یکی از اولین نقاطی بودند که تحت تاثیر هوش مصنوعی قرار گرفتند. برای مثال، ربات‌های صنعتی برنامه‌ریزی شده‌اند تا بتوانند بدون کمک انسان‌ها به ساخت برخی قسمت‌ها بپردازند. ربات‌های کوچک‌تری هم وجود دارند که با انسان‌ها همکاری می‌کنند و می‌توانند چند کار را انجام دهند.

هوش مصنوعی در بانکداری:‌ بانک‌ها در حال حاضر در حال به کارگیری هوش مصنوعی هستند که می‌تواند سرعت آن‌ها را تا حد زیادی افزایش دهد. این سیستم‌ها می‌توانند اطلاعات مربوطه را به مشتریان اطلاع رسانی کنند و کار‌هایی را انجام دهند که به دخالت انسان نیازی ندارند. این ربات‌ها حتی می‌توانند در مورد تایید صلاحیت مشتریان برای وام گرفتن و موقعیت‌های خوب سرمایه‌گذاری هم تصمیم بگیرند. 

هوش مصنوعی در حمل و نقل: به اضافه نقش حیاتی هوش مصنوعی در خودرو‌های بدون راننده، این سیستم‌ها همچنین می‌توانند در مدیریت ترافیک شهر‌ها هم تاثیر داشته باشند. این دستگاه‌ها می‌توانند تاخیر پرواز‌ها را پیش‌بینی کنند و روش‌های بهتری را برای حمل و نقل کالا‌هایتان به شما پیشنهاد کنند. در زنجیره‌های تامین هم هوش مصنوعی می‌تواند تقاضای مشتریان را پیش‌بینی کند و حتی کمبود کالا‌ها در آینده را هم به شما اعلام کند. این موضوع در زمان فراگیری کوید 19 اثبات شد زیرا بسیاری از شرکت‌ها برای وضعیت به وجود آمده آماده نبودند. 

کاربرد‌های هوش مصنوعی

همانطور که در بخش‌های بالا مشخص شد، هوش مصنوعی کاربرد‌های بسیار زیادی دارد و می‌تواند در زمینه‌های متعددی استفاده شود. اما 4 بخش دیگر هم وجود دارد که کمک‌های هوش مصنوعی در آن‌ها، بسیار چشمگیر است. این ویژگی‌ها به حکومت‌ها و نهاد‌های دولتی کمک بسیار زیادی می‌کنند اما بخش‌هایی هم در آن‌ها وجود دارد که می‌تواند صحت برخی اطلاعات را زیر سوال ببرد و باعث گمراهی افراد شود. در ادامه به بررسی این 4 زمینه می‌پردازیم.

تشخیص اجسام

تشخیص اجسام در حقیقت به قسمتی از یادگیری عمیق گفته می‌شود که در آن سیستم‌ها از بینش ماشینی استفاده می‌کنند تا اشیا و افراد موجود در یک تصویر را شناسایی کنند. حتما تا‌کنون تصاویر از این سرویس را دیده‌اید. در این ویژگی، سیستم به صورت خودکار اجسام را تشخیص می‌دهد و دور آن‌ها مستطیلی را رسم می‌کند. 

البته سیستم با سرعت بسیار بالایی اجسام را به صورت جداگانه ثبت می‌کند و سپس آن‌ها را روی تصاویر زنده نشان می‌دهد که می‌تواند مصارف گوناگونی داشته باشد. همچنین این ویژگی می‌تواند مختصات هر یک از اجسام را هم به صورت جداگانه به شما ارائه کند که می‌تواند برای طراحان مناسب باشد. یکی از کاربرد‌های مهم این سیستم، استفاده از آن در دوربین‌های شهری است. به لطف این ویژگی حالا دوربین‌ها می‌توانند حرکات افراد را زیر نظر داشته باشند و تمامی حرکات غیر‌عادی را تشخیص دهند.

این هشدار می‌تواند در برخی موارد بسیار مفید باشد و اتفاقات غیرعادی و حوادث را پیش‌بینی کند. البته باید بدانید که در این سیستم‌ها محدودیت‌هایی هم وجود دارد. برای مثال، سیستم تشخیص اجسام نمی‌تواند مواردی که در فضایی کمتر از 5 درصد تصویر قرار دارند را تشخیص دهد. این موضوع برای زمانی که اجسام با فاصله بسیار کمی از یکدیگر هم قرار گرفته‌اند وجود دارد. 

تشخیص چهره

این ویژگی‌ شباهت زیادی به تشخیص اجسام دارد اما کمی پیچیده‌تر است. در ویژگی تشخیص اجسام دوربین فقط باید به سیستم‌ها وصل شود و سپس سیستم به صورت خودکار می‌تواند اجسام را شناسایی کند. اما در تشخیص چهره، دوربین باید به سیستمی وصل شود که اطلاعات چهره افراد را در خود دارد. سپس دوربین می‌تواند به کمک الگو‌های هوش مصنوعی، تصویر صورت افراد را با تصاویر ثبت شده از آن‌‌ها در سیستم منطبق کند و هویت آن‌ها را تشخیص دهد.

این تکنولوژی برپایه پردازش تصاویر و یادگیری ماشینی ساخته شده و از یادگیری عمیق برای بهبود توانایی‌هایش استفاده می‌کند. استفاده از سیستم تشخیص چهره در مکان‌هایی مثل فرودگاه‌ها کاربرد زیادی دارد و می‌تواند در حفظ امنیت نقش زیادی داشته باشد. یکی از مزایای این سیستم، سرعت بالای آن و عدم نیاز به همکاری افراد است. سیستم‌های هوش مصنوعی حتی بدون اینکه متوجه آن شوید، می‌توانند به سرعت هویت شما را تشخیص دهند و اطلاعات شما را در سیستم نمایش دهند.

تشخیص گفتار

این ویژگی را می‌توان معمول‌ترین حالت هوش مصنوعی دانست زیرا می‌توان آن را در تمامی تلفن‌های همراه پیدا و به راحتی از آن استفاده کرد. این ویژگی به سیستم اجازه می‌دهد تا صدای کاربر را پردازش کند و آن را در قالب یک متن تحویل دهد. دستگاه‌های زیادی برای انجام این کار وجود دارند اما در میان موثر‌ترین آن‌ها می‌توان به سیستم‌هایی اشاره کرد که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند.

این سیستم‌ها با سرعت بسیار بالایی می‌توانند حرف‌های شما را براساس گرامر و قوانین زبانی پردازش کنند تا بهتر متوجه آن شوند و نتایج دقیق‌تری را به شما تحویل دهند. اما تشخیص گفتار اینجا متوقف نمی‌شود و در حقیقت، سیستم‌های آن به مرور زمان حتی موضوعات جدیدتری را هم یاد می‌گیرند. 

دیپ فیک و شبکه‌های مولد

دیپ فیک و شبکه‌های مولد عموما برای ساخت ویدیو‌های مختلفی از افراد متفاوت استفاده می‌شود. در این ویدیو‌ها شما می‌توانید دیالوگ‌های دلخواه را به آن‌ها بدهید و سخنانی را ثبت کنید که آن‌ها هرگز نگفته‌اند. با گسترش هوش مصنوعی، شبکه‌های مولد و محتوای تولید شده توسط آن‌ها بیشتر در دسترس عموم قرار گرفته و این موضوع کمی نگران کننده است. دیپ فیک‌ها می‌توانند در شرایطی استفاده شوند که بسیار نگران کننده است زیرا بسیاری از ویدیو‌های تولید شده توسط این سیستم‌ها می‌تواند باعث گمراهی افراد شود.

در زمان انتخابات بیش از هر زمان دیگری شاهد استفاده از این تکنولوژی‌ها بودیم زیرا طرفداران یک شخص خاص دست به تولید محتوا‌های نامناسب برای رقبای او می‌زندند تا شانس انتخاب شدن آن را کاهش دهند. به دلیل واقعی بودن این ویدیو‌ها، محتوای تولید شده توسط دیپ فیک می‌تواند باعث تغییر واقعیت برای بسیاری از افراد شود. البته هنوز راه حلی برای مقابله با این موضوع وجود ندارد و برای پیدا کرد آن باید کمی صبر کنیم.

در کل این موضوع برای شبکه‌های مولد صدق می‌کند. این شبکه‌ها می‌توانند محتوای جدیدی را تولید کنند که تاکنون وجود نداشته است. این محتوای جدید می‌تواند در قالب فیلم، عکس و یا حتی صدا باشد که می‌تواند روی نظرات کاربران تاثیر زیادی بگذارد.

چت بات‌های هوش مصنوعی

چت بات‌های هوش مصنوعی به تازگی از محبوبیت فراوانی برخوردار شده‌اند اما هنوز بسیاری از افراد ماهیت آن‌ها را نمی‌دانند. چت بات‌ها در حقیقت اشکال مختلفی از هوش مصنوعی هستند که طراحی شده‌اند تا شبیه به انسان‌ها رفتار کنند و حرف بزنند. این ربا‌ت‌ها از فناوری تحلیل طبیعی زبان استفاده می‌کنند تا منظور کاربر را درک کنند و به او پاسخت دهند. البته استفاده از این فناوری همچنین به آن‌ها کمک می‌کند تا پاسخ‌های طبیعی را به کاربران ارائه کنند و شباهت بیشتری به صحبت کردن انسان‌ها داشته باشند.

در حقیقت چت بات‌های هوش مصنوعی می‌توانند از دستور‌هایی پیروی کنند که تاکنون نشنیده‌اند و برای آن‌ها برنامه ریزی نشده‌اند. پس از دریافت دستور از طریق کاربر، این ربات‌ها می‌توانند بسته به اطلاعات موجود، پاسخی را در جواب به آن ارائه کنند. این موضوع به افراد اجازه می‌دهد تا در مورد موضوع‌های متفاوتی صحبت کنند و به پاسخ‌های دلخواهشان برسند.

در ادامه چند مورد از چت بات‌های معروف را بررسی کرده‌ایم تا با ویژگی‌های آن‌ها بیشتر آشنا شوید.

چت بات Chat GPT

چت بات Chat GPT به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از محبوب‌ترین تکنولوژی‌های تاریخ است. این برنامه با جذب 100 میلیون کاربر در دو ماه، رکورد بیشترین سرعت جذب مخاطب را به خود اختصاص داده است. البته این سیستم به سرعت در حال تغییر است و تصور افراد را از توانایی‌های هوش مصنوعی تغییر می‌دهد. 

توانایی این ربات در ارائه پاسخ‌هایی شبیه به انسان‌ها و دقت بالا در پاسخ‌ها، باعث شده تا کاربران به سرعت به آن علاقه‌مند شوند. در حقیقت این ربات حتی می‌تواند محتوای جدیدی را تولید کند که شامل مقالات و حتی اشعار هم می‌شود. همین موضوع باعث شده تا بسیاری از افراد از توانایی‌های آن در مسائلی مانند تحصیل استفاده کنند. البته باید بدانید که توانایی این چت بات محدود است زیرا چت جی پی تی برای ارائه پاسخ فقط از سرور‌های خودش استفاده می‌کند و ممکن است که نتایج آن به روز یا درست نباشند.

ابزار DALL-E

یکی دیگر از ابزار‌های هوش مصنوعی، ربات دال-ای است که در زمینه دیگری فعالیت می‌کند. این ربات می‌تواند با دریافت فرمان‌های متنی، تصاویر جدیدی را خلق کند که بسیار به واقعیت نزدیک هستند. این ربات می‌تواند تصاویری را خلق کند که شما مشخص می‌کنید و این کار می‌تواند در اشکال بسیار زیادی انجام شود که توانایی آن را بسیار بالا می‌برد. شما با این ابزار می‌توانید تصویر دلخواهتان را در قالب یک نقاشی قدیمی یا یک تصویر از آینده به وجود بیاورید که بسیار تحسین‌ برانگیز است.

البته مثل تمامی ابزارهای هوش مصنوعی دیگر، این ربات هم ایراداتی دارد و در ترسیم برخی موارد کمی ضعف دارد اما نتایج آن عمدتا بسیار خوب هستند. البته استفاده از این ربات تنها به ساخت تصاویر جدید محدود نمی‌شود. شما همچنین می‌توانید از آن برای تغییر تصاویر موجود هم استفاده کنید. برای مثال، شما می‌توانید تصویر یک فوتبالیست را به آن تحویل دهید و بخواهید که آن را با تصویر شما جایگزین کند. 

مایکروسافت CoPilot

این ابزار در حقیقت برای ویندوز طراحی شده و می‌تواند به صورت مستقیم با اطلاعات و فایل‌های شما کار کند. مبنای اصلی برنامه کوپایلت هم همان فرمان‌های متنی است که می‌تواند شما را به نتایج دلخواهتان برساند. این برنامه به مایکروسافت 365 اضافه شده و می‌تواند در برنامه‌هایی که شما به صورت روزانه استفاده می‌کنید، تغییراتی را ایجاد کند. 

برای مثال، شما می‌توانید به CoPilot دستور بدهید که آخرین تغییرات برنامه را به اعضای تیم شما اعلام کند و این سیستم با استفاده از اطلاعات موجود در تقویم، ایمیل‌ها، مخاطبان و اسناد برای اعضای تیم شما آخرین اخبار را ارسال می‌کند. 

ابزار Mid‌Journey

میدجرنی هم یکی دیگر از ابزار‌های تولید کننده هوش مصنوعی است که می‌تواند با فرمان‌های متنی، تصاویر جدیدی را خلق کند. این موضوع آن را در رقابت با دال-ای می‌گذارد اما باید بدانید که تصاویر تولید شده توسط میدجرنی کمی با واقعیت فاصله دارند. برای مثال، شما می‌توانید از دال-ای بخواهید تا تصویر شما را در شهر نیویورک خلق کند و نتیجه بسیار واقعی به نظر خواهد رسید.

اما فضای کاری MidJourney بیشتر به محتوای رویایی و فانتزی ربط دارد و نمی‌توان آن‌ها را قابل باور دانست. 

البته اشکالاتی هم در این ابزار وجود دارد که می‌تواند بسیاری از تصاویر آن را غیر‌قابل استفاده کند. یکی از بزرگ‌ترین ایرادات میدجرنی، عدم توانایی آن در خلق دست و انگشتان است. البته این سیستم از زمان ارائه در حال بروزرسانی است و حالا در پنجمین نسل خود قرار دارد. حالا تصاویر این ابزار کیفیت بیشتر، سبک‌های متنوع‌تر و افکت‌های بوکه بهتری دارند و می‌توانند کمی بیشتر کاربران را راضی کنند.

مایکروسافت بینگ

مایکروسافت برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و رقابت با شرکت‌های دیگر، سعی کرده تا دستیار جدیدی را به مرورگر خود اضافه کند. این دستیار، مایکروسافت بینگ جدید نام دارد که در حقیقت شبیه به ربات چت جی پی تی عمل می‌کند. این چت بات به صورت یکپارچه با مرورگر مایکروسافت اج ساخته شده و می‌تواند به شما در یک وب‌گردی موثر‌تر کمک کند.

حالا یک لوگو جدید برای بینگ به مرورگر اج اضافه شده که شما با کلیک روی آن، می‌توانید سوال‌هایتان را بپرسید. این دستیار هم به سرعت پاسخ‌هایی را برای شما تولید می‌کند و حتی در صورت نیاز، بحث را ادامه می‌دهد. یکی از مزایای این ربات نسبت به چت جی پی تی، آنلاین بودن آن است. بینگ می‌تواند جدیدترین نتایج را در سرتاسر دنیای وب پیدا کند و پاسخی مرتبط را به شما ارائه کند.

بینگ جدید حتی می‌تواند در موارد خاصی مثل نوشتن ایمیل یا ساخت یک ارائه هم به شما کمک کند و مطالب خوبی را به همراه منابع مرتبط با شما به اشتراک بگذارد.

گوگل بارد

پس از ورود مایکروسافت به دنیای هوش مصنوعی، ورود گوگل به این زمینه قطعی بود و همانطور که انتظار می‌رفت، نسل جدید ربات گوگل در مراسم برنامه نویسان این شرکت معرفی شد. دستیار هوش مصنوعی گوگل، بارد نام دارد و می‌توان آن را رقیب مستقیم مایکروسافت بینگ دانست. 

این ابزار هم مانند بینگ به صورت مستقیم به اینترنت وصل می‌شود و می‌تواند پاسخ‌های دقیقی را در اختیار شما قرار دهد. از آن‌جایی که بارد برای رقابت با بینگ طراحی شده، قابلیت‌های آن‌ها بسیار مشابه است اما باید گفت که بینگ در حال حاضر در دسترس عموم افراد قرار دارد اما بارد هنوز به صورت گسترده ارائه نشده است. اما از طرف دیگر، در مراسم معرفی این ابزار مشخص شد که گوگل ویژگی‌های بسیار زیادی را در آن جای داده و ممکن است که این ابزار پس از عرضه عمومی، به سرعت از بینگ محبوب‌تر شود.

خطرات هوش مصنوعی

درست مثل تمامی ابزار‌های موجود در دنیای تکنولوژی، هیچ ابزاری بدون ایراد نیست و هوش مصنوعی هم مشکلات خاص خودش را دارد. از گذشته هم مشکلات و پیش زمینه‌هایی در مورد هوش مصنوعی وجود داشته که ممکن است تصور بسیاری از افراد را بر هم بریزد.

حذف مشاغل مختلف: یکی از اولین و بزرگ‌ترین مشکلات هوش مصنوعی، اتوماتیک شدن بسیاری از کار‌ها توسط ‌آن است. این موضوع ممکن است در ابتدا خوب به نظر برسد اما در حقیقت، خودکار شدن کار‌های روتین می‌تواند باعث از بین رفتن شغل‌های زیادی شود و افراد زیادی را بی‌کار کند. این موضوع همچنین روی مشاغل باقی مانده هم تاثیر می‌گذارد زیرا حضور این سیستم‌ها در شغل‌ها دائما در حال گسترش است و افراد باید نحوه کار با آن‌ها را یاد بگیرند.

افشای اطلاعات: استفاده از هوش مصنوعی به معنای آن است که شرکت‌ها و افراد باید اطلاعات زیادی را در اختیار این سیستم بگذارند تا نتایج دقیق‌تر و بهتری را دریافت کنند.