هوش مصنوعی یکی از پرطرفدارترین واژه‌های کلیدی در حوزه فناوری است و این امر دلایل مختلفی دارد. طی سال‌های اخیر، شاهد نوآوری‌ها و پیشرفتهای متعددی هستیم که پیش‌ازاین در قلمرو داستان‌های علمی-تخیلی قرار داشتند و اکنون به تدریج به واقعیت تبدیل می‌شوند. درواقع، تحولات اخیر نشان‌دهنده پتانسیل عظیم کار با هوش مصنوعی در متحول ساختن جنبه‌های گوناگون زندگی و صنعت است.
کارشناسان هوش مصنوعی را به‌عنوان یک عامل تولید درنظر می‌گیرند که پتانسیل ایجاد منابع جدید رشد و تغییر نحوه انجام کار در صنایع مختلف را دارا می‌باشد. برای مثال، مقاله PWC پیش‌بینی می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند تا سال ۲۰۳۵، مبلغ ۱۵.۷ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند.
چین و ایالات متحده آماده بهره‌مندی حداکثری از رونق هوش مصنوعی هستند و تقریبا ۷۰ درصد از تاثیر جهانی را به‌خودشان اختصاص می‌دهند. پیش‌بینی‌های کارشناسان و متخصصان نشان‌دهنده اهمیت استراتژیک هوش مصنوعی در اقتصاد جهانی و رقابت‌پذیری کشورها است.
هوش مصنوعی چیست
هوش مصنوعی به‌عنوان یک فناوری، قابلیت شبیه‌سازی فرآیندهای شناختی انسانی مانند یادگیری، ادراک، حل مسئله، تصمیم‌گیری، خلاقیت و خودگردانی را در رایانه‌ها و ماشین‌ها فراهم می‌آورد. فناوری هوش مصنوعی با بهره‌مندی از الگوریتم‌های پیچیده، امکان تقلید و بازتولید عملکردهای ذهنی انسان را در سیستم‌های محاسباتی میسر می‌سازد. صنعت هوش مصنوعی با ایجاد سیستم‌های قدرت‌مندی که قادر به استدلال، برنامه‌ریزی و یادگیری از داده‌ها روند انجام کارها و پیشرفت علم را تسریع کند.
کاربردها و دستگاه‌های مجهز به هوش مصنوعی، توانایی تشخیص و شناسایی اشیا، درک و پاسخگویی به زبان انسانی، یادگیری از اطلاعات و تجربیات جدید، ارائه توصیه‌های دقیق به کاربران و متخصصان و عمل مستقل را دارا هستند. به‌عنوان نمونه‌ای بارز، خودروهای خودران که نیازمند کمترین دخالت انسانی هستند از این قابلیت‌ها بهره می‌برند.
سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از حسگرها و الگوریتم‌های پیشرفته، محیط پیرامون را درک کرده و تصمیمات لازم را اتخاذ می‌کنند. بدین‌ترتیب، هوش مصنوعی امکان جایگزینی یا تکمیل هوش و مداخله انسانی را در بسیاری از حوزه‌ها فراهم می‌آورد.
طی سال‌های اخیر، تمرکز عمده محققان و متخصصان هوش مصنوعی روی پیشرفتهای هوش مصنوعی معطوف شده است. تکنولوژی هوش مصنوعی قابلیت تولید متن، تصاویر، ویدئو و سایر محتوای اصیل را دارد و برای درک کامل هوش مصنوعی، شناخت فناوری‌های زیربنایی آن، یعنی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ضروری است. هردو حوزه به‌عنوان پایه‌های اساسی هوش مصنوعی مولد، امکان پردازش داده‌های حجیم و استخراج الگوهای پیچیده را فراهم می‌کنند.
انواع هوش مصنوعی
هوش مصنوعی براساس قابلیت‌ها، کارکردها و فناوری‌ها به چندین دسته مختلف تقسیم می‌شود که هریک از آنها برای کار متفاوتی استفاده می‌شود.
هوش مصنوعی ضعیف
هوش مصنوعی ضعیف برای انجام وظایف محدود و مشخص طراحی شده که از مهم‌ترین آنها می‌توان به تشخیص چهره، جستجوی اینترنتی یا رانندگی خودروهای برقی اشاره کرد. اکثر سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی مانند سیستم‌هایی که قادر به انجام بازی‌های پیچیده‌ای مانند شطرنج هستند در دسته هوش مصنوعی قرار می‌گیرند. این سیستم‌ها در یک محدوده یا مجموعه زمینه‌های از پیش تعریف‌شده عمل می‌کنند.
هوش مصنوعی قوی
هوش مصنوعی قوی از قابلیت‌های شناختی گسترده و مشابه انسان است که آن را قادر می‌سازد به‌صورت خودکار به وظایف جدید و ناآشنا رسیدگی کند. چنین چارچوب هوش مصنوعی قدرت‌مندی، ظرفیت تشخیص، جذب و استفاده از هوش خود را برای حل هر چالشی بدون نیاز به راهنمایی انسان دارا می‌باشد.
هوش مصنوعی فوق هوشمند
مدل هوش مصنوعی فوق هوشمند تصوری از آینده را نشان می‌دهد که در آن ماشین‌ها می‌توانند از هوش انسانی در تمام زمینه‌ها از جمله خلاقیت، ادراک عمومی و حل مسئله فراتر روند؛ درحقیقت ابرهوش مصنوعی که درحالت فرضی قرار داشته و هنوز محقق نشده است.
ماشین‌های واکنشی
سیستم‌های هوش مصنوعی، خاطرات یا تجربیات گذشته را برای اقدامات آینده ذخیره نمی‌کنند. آنها موقعیت‌های مختلف را تحلیل و به آنها پاسخ می‌دهند؛ به‌عنوان‌مثال، Deep Blue که گری کاسپاروف را در شطرنج شکست داد، نمونه‌ای ازاین نوع هوش مصنوعی است.
حافظه محدود
مدل‌های حافظه محدود می‌توانند با مطالعه داده‌های گذشته‌ای که تصمیمات آگاهانه و بهبودیافته‌ای بگیرند. اکثر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی امروزی، از چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی گرفته تا خودروهای خودران در این دسته قرار می‌گیرند.
نظریه ذهن
هوش مصنوعی پیشرفتهای محسوب می‌شود که محققان هنوز درحال کار روی آن هستند. مدل هوش مصنوعی نظریه ذهن مستلزم درک و به‌خاطر سپردن احساسات، باورها، نیازها و بر اساس آنها تصمیم‌گیری است. این نوع، مستلزم درک واقعی انسان توسط ماشین است.
هوش مصنوعی خودآگاه
هوش مصنوعی خودآگاه آینده صنعت تکنولوژی را نشان می‌دهد که پیشرفت مستمر باعث می‌شود، حتی ماشین‌ها دارای آگاهی، احساس و خودآگاهی شوند مدل هوش مصنوعی خودآگاه هنوز نظری است و توسعه آن می‌تواند روی انسان‌ها و تعامل‌شان با ربات‌ها و ماشین‌ها تغییر پیدا کنند.
یادگیری ماشینی
در یادگیری ماشینی سیستم‌های هوش مصنوعی که قادر به خودبهبودی ازطریق تجربه، بدون برنامه‌نویسی مستقیم هستند. آنها روی ایجاد نرم‌افزاری تمرکز می‌کنند که می‌تواند به‌صورت مستقل با دسترسی و استفاده از داده‌ها یاد بگیرد.
یادگیری عمیق
زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی که شامل لایه‌های متعدد شبکه‌های عصبی است. برای یادگیری از مقادیر زیادی داده استفاده می‌شود و فناوری پشت کنترل صوتی در دستگاه‌های مصرفی، تشخیص تصویر و بسیاری از برنامه‌های کاربردی دیگر است.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
فناوری پردازش زبان طبیعی، ماشین‌ها را قادر می‌سازد زبان انسانی را درک و تفسیر کنند. در چت‌بات‌ها، خدمات ترجمه و برنامه‌های کاربردی تحلیل احساسات استفاده می‌شود.
رباتیک
حوزه رباتیک شامل طراحی، ساخت، بهره‌برداری و استفاده از ربات‌ها و سیستم‌های کامپیوتری برای کنترل آنها، بازخورد حسی و پردازش اطلاعات است.
چگونه از هوش مصنوعی سوال کنیم؟
برای بهره‌مندی از ابزارهای هوش مصنوعی نظیر ChatGPT و Gemini یا Copilot تسلط به نوشتن پرامپت بسیار خوب ضروری است. پرامپت‌دهی تکنیکی است که در تعامل با مولد هوش مصنوعی به‌منظور تولید محتوا به‌کار می‌رود که مشابه دستورالعمل‌ها و اصلاح پاسخ‌ها ازطریق مکالمه است. پرامپت ترکیبی از هنر و دانش است و یادگیری نحوه ایجاد دستورات موثر، مهارتی به‌شمار می‌رود که می‌تواند ارزش افزوده را به‌سرعت و کارآمدی بیشتری آشکار سازد.
آگاهی از نحوه طرح پرسش‌های صحیح، نقشی حیاتی در بهره‌مندی حداکثری از ابزارهای هوش مصنوعی ایفا می‌کند. یادگیری نحوه برقراری ارتباط موثر با هوش مصنوعی، می‌تواند تجربه یادگیری را ازطریق دستیابی کارآمدتر به اطلاعات و بینش‌ها، به‌صورت چشم‌گیری ارتقا بخشد.
در نگارش دستورات، وضوح و شفافیت از اهمیت به‌سزایی برخوردار است. یک دستور ساختاریافته، معمولا شامل چهار جز اصلی است
- نقش: تعیین نقشی که انتظار دارید هوش مصنوعی ایفا کند.
- زمینه: ارائه جزئیات بیشتر که به پاسخ‌های دقیق‌تر منجر می‌شود.
- وظیفه: تعیین وظیفه‌ای که از هوش مصنوعی انتظار دارید.
- قالب: مشخص کردن نحوه دریافت پاسخ مورد نظر.
فرمول پایه دستورات به شرح زیر است: یک [نقش] را مشخش و [زمینه] را ارائه دهید؛ سپس یک [وظیفه] را تعریف کرده و [قالب] را تعیین کنید.
به‌عنوان‌مثال، می‌توان گفت: «شما یک دانشجوی دانشگاه هستید که درحال مطالعه دولت ایران هستید. اکنون یک راهنمای مطالعه ۲۰ سوالی برای آزمون قانون اساسی ایران ایجاد کنید.»
نقشه راه یادگیری هوش مصنوعی
نقشه راه اصولی یادگیری کار با هوش مصنوعی شامل مفاهیم پایه‌ای مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و شبکه‌های عصبی می‌شود. منابع آنلاین، دوره‌های آموزشی و کتاب‌های تخصصی می‌توانند در این مرحله بسیار مفید باشند.
سپس، به یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی مرتبط مانند پایتون، و کتابخانه‌های تخصصی مانند TensorFlow و PyTorch بپردازید؛ در این مرحله، تمرین عملی و پیاده‌سازی پروژه‌های کوچک بسیار اهمیت دارد. پس از کسب تسلط نسبی روی مباحث پایه و ابزارهای مورد نیاز، به مطالعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیشرفته‌تر و کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و رباتیک بپردازید.
در مراحل نهایی، مطالعه مقالات علمی و شرکت در کنفرانس‌های تخصصی باعث می‌شود از آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی آگاه شوید. انتخاب حوزه تخصصی و مشارکت در پروژه‌های متن‌باز و ارائه مقالات علمی می‌تواند به شما در ایجاد رزومه‌ای قوی و ورود به بازار کار کمک کند. به‌یاد داشته باشید که یادگیری هوش مصنوعی یک فرآیند مداوم است و نیاز به صبر، پشتکار و تمرین مستمر دارد.
