موضوع مقاله: تخیل مصنوعی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تخیل مصنوعی | مقدمه: تخیل مصنوعی که به آن تخیل ماشینی نیز گفته می‌شود، به عنوان شبیه‌سازی مصنوعی از تخیل انسان توسط رایانه‌ها یا شبکه‌های عصبی مصنوعی با اهداف عمومی یا خاص تعریف می‌شود. | ## بخش 1: تخیل مصنوعی | اصطلاح تخیل مصنوعی همچنین برای توصیف ویژگی ماشین‌ها یا برنامه‌ها استفاده می‌شود. برخی از ویژگی‌هایی که محققان امیدوارند موفق به شبیه‌سازی آن شوند عبارتند از خلاقیت، بینایی، هنر دیجیتال، شوخ‌طبعی و طنز. در تخیل مصنوعی از ابزارها و مفاهیم بسیاری از زمینه‌های گوناگونی از جمله علوم رایانه، بلاغت، روان‌شناسی، هنر، فلسفه، علوم اعصاب، رایانش احساسی، هوش مصنوعی، علوم شناختی، زبان‌شناسی، تحقیق در عملیات، نوشتن خلاق، احتمالات و منطق استفاده می‌کند. آنها کامپیوتری ساخته‌اند که از توصیف متنی یک شی بتواند تصویر آن را رسم کند، که می‌تواند ساده‌ترین راه برای تعریف تخیل باشد. ایده آنها بر اساس تعریف یک تصویر به عنوان مجموعه ای از پیکسل‌ها است که به دنباله‌های کوتاه تقسیم می‌شوند که مربوط به قسمت خاصی از یک تصویر است. دانشمندان این دنباله ای از پیکسل‌ها را «کلمات بصری» می‌نامند و از این دنباله‌ها می‌توان توسط ماشین با استفاده از توزیع آماری برای خواندن و درست کردن تصویری از شیئی که ماشین تا کنون با آن مواجه نشده‌است استفاده کرد. جستجوی تعاملی از اواسط دهه ۱۹۹۰، همراه با توسعه وب جهانی و بهینه‌سازی موتورهای جستجو توسعه یافته‌است. بر اساس اولین پرس و جو و بازخورد از یک کاربر، نتایج جستجوی پایگاه‌های اطلاعاتی بهبود می‌یابند. | ## بخش 2: تخیل مصنوعی | چگونه تخیل مصنوعی می‌تواند به جستجوی تعاملی کمک کند تخیل مصنوعی به ما امکان می‌دهد تصاویر را ترکیب کنیم و یک تصویر جدید را بدون توجه به وجود آن در دنیای واقعی ایجاد کنیم، خواه در پایگاه داده موجود باشد یا خیر. کاربر چندین تصویر مرتبط را انتخاب می‌کند و سپس فناوری این انتخاب‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و تصاویر منتخب را برای تناسب با پرس و جو رتبه‌بندی کرده و سپس سازمان‌دهی مجدد می‌کند. در این فرایند، از تخیل مصنوعی برای ترکیب تصاویر منتخب و بهبود نتیجه جستجو با تصاویر ترکیبی مرتبط اضافه شده استفاده می‌شود. الگوریتم Rocchio , که یک نقطه پرس و جو را در نزدیکی نمونه‌های مرتبط و به دور از مثال‌های نامربوط قرار می‌دهد، ساده است و در یک سیستم کوچک که پایگاه‌های داده رتبه‌بندی شده دارد، به خوبی کار می‌کند. ترکیب تکاملی از دو مرحله تشکیل شده‌است: یک الگوریتم استاندارد و یک روش بهبود برای الگوریتم استاندارد. از طریق بازخورد کاربر، تصاویر بعدی ترکیب می‌شود تا با آنچه کاربر به دنبال آن است، متناسب باشد. تخیل مصنوعی متداول تخیل مصنوعی تعریف کلی تر و کاربردهای گسترده‌تر و عمومی تری دارد. به‌طور کلی، تمام اقدامات برای شکل‌دادن به ایده‌ها، تصاویر و مفاهیم را می‌توان به تخیل ارتباط داد؛ بنابراین، تخیل مصنوعی به معنای چیزی بیش از تولید نمودار و گراف است. | ## بخش 3: تخیل مصنوعی | به عنوان مثال، تخیل اخلاقی یکی از زیر شاخه‌های تحقیقاتی مهم تخیل مصنوعی است، اگرچه طبقه‌بندی تخیل مصنوعی بسیار دشوار است. اخلاق بخش مهمی از منطق انسان است، همین‌طور که اخلاق مصنوعی در تخیل مصنوعی و هوش مصنوعی مهم است. نقد رایج به هوش مصنوعی این است که آیا انسان‌ها باید مسئولیت اشتباهات یا تصمیمات ماشین‌ها را بپذیرند؟ از آنجایی که هیچ‌کس نمی‌تواند توصیف روشنی از بهترین قوانین اخلاقی ارائه دهد، ایجاد ماشین‌هایی با قوانین اخلاقی پذیرفته شده غیرممکن است. در عوض، روش‌های یادگیری ماشینی برای آموزش ماشین‌ها به تقلید از اخلاق انسانی می‌پردازد. همان‌طور که داده‌های مربوط به تصمیمات اخلاقی از هزاران نفر مختلف جمع‌آوری می‌شود، مدل اخلاقی آموزش دیده نیز قوانین بیشتر پذیرفته شده را منعکس می‌کند. محققانی مانند اود اولیوا کارهای گسترده‌ای روی حافظه مصنوعی به ویژه حافظه بصری انجام داده‌اند. در مقایسه با تخیل بصری، حافظه بصری بیشتر بر نحوه درک، تجزیه و تحلیل و ذخیره تصاویر توسط ماشین به روشی انسانی متمرکز است. | ## جمع‌بندی | از آنجایی که این زمینه مبتنی بر ساختارهای بیولوژیکی مغز است، تحقیقات گسترده‌ای در علوم اعصاب نیز انجام شده‌است که آن را به نقطه تلاقی بزرگی بین زیست‌شناسی و علوم کامپیوتر تبدیل می‌کند.