هوش مصنوعی چگونه کار میکند

هوش مصنوعی (AI) روشی برای ایجاد سیستم‌های رایانه‌ای است که می‌تواند کارهایی را انجام دهد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارد، مانند تشخیص گفتار، تصمیم‌گیری و درک زبان.هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌هایی کار می‌کند که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها هستند که به رایانه می‌گویند چه‌کاری انجام دهد. این الگوریتم‌ها برای دریافت داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل آن‌ها و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس آن تحلیل طراحی‌شده‌اند.به‌عنوان‌مثال، فرض کنید می‌خواهیم یک سیستم هوش مصنوعی ایجاد کنیم که بتواند اشیاء را در تصاویر تشخیص دهد. ما با آموزش الگوریتم هوش مصنوعی با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگی از تصاویر که با اشیاء موجود در آن‌ها برچسب‌گذاری شده‌اند، شروع می‌کنیم. این الگوریتم تصاویر را تجزیه‌وتحلیل می‌کند و یاد می‌گیرد که الگوهای مربوط به اشیاء مختلف را تشخیص دهد.هنگامی‌که الگوریتم آموزش داده شد، می‌توانیم از آن برای تجزیه‌وتحلیل تصاویر جدید و تشخیص اشیاء موجود در آن‌ها استفاده کنیم. برای انجام این کار، الگوریتم تصویر را به قطعات کوچک‌تری به نام ویژگی‌ها تقسیم می‌کند و این ویژگی‌ها را با الگوهایی که در طول آموزش آموخته مقایسه می‌کند. بر اساس این مقایسه‌ها، الگوریتم پیش‌بینی می‌کند که چه اجسامی در تصویر هستند.الگوریتم‌های هوش مصنوعی انواع مختلفی دارند که هرکدام نقاط قوت و ضعف خاص خود رادارند. به‌عنوان‌مثال، یادگیری تحت نظارت شامل ارائه الگوریتم با داده‌های برچسب دار و آموزش آن برای تشخیص الگوها است. یادگیری بدون نظارت شامل اجازه دادن به الگوریتم تجزیه‌وتحلیل داده‌ها بدون دانش قبلی در مورد آنچه باید به دنبال آن باشد است. یادگیری تقویتی شامل پاداش دادن به الگوریتم زمانی که تصمیمات صحیح می‌گیرد و جریمه کردن آن در صورت اتخاذ تصمیمات نادرست است.در اینجا برخی از رایج‌ترین آن‌ها آورده شده است:یادگیری نظارت‌شده: در این نوع الگوریتم، یک مدل با استفاده از داده‌های برچسب دار برای تشخیص الگوها و پیش‌بینی داده‌های جدید آموزش داده می‌شود. برای مثال، اگر می‌خواهید الگوریتمی ایجاد کنید که ارقام دست‌نویس را تشخیص می‌دهد، آن را با استفاده از مجموعه‌ای از ارقام دست‌نویس برچسب‌گذاری آموزش می‌دهید، جایی که هر رقم با شماره مربوطه خود برچسب‌گذاری می‌شود. مزایای یادگیری نظارت‌شده شامل توانایی ایجاد مدل‌های دقیق برای طیف گسترده‌ای از وظایف است. نقطه‌ضعف آن این است که به داده‌های برچسب‌دار نیاز دارد که می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد.یادگیری بدون نظارت: در این نوع الگوریتم، یک مدل بر روی داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شود تا الگوها را شناسایی کرده و داده‌های مشابه را باهم گروه‌بندی کند. به‌عنوان‌مثال، می‌توانید از یادگیری بدون نظارت برای گروه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید آن‌ها استفاده کنید. مزایای یادگیری بدون نظارت شامل توانایی یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها است که ممکن است بلافاصله آشکار نباشد. نقطه‌ضعف این است که خوشه‌های حاصل ممکن است معنی‌دار یا مفید نباشند.یادگیری تقویتی: در این نوع الگوریتم، یک عامل یاد می‌گیرد که با دریافت پاداش یا تنبیه بر اساس اقدامات خود تصمیم‌گیری کند. برای مثال، می‌توانید از یادگیری تقویتی برای آموزش حرکت در پیچ‌وخم به ربات استفاده کنید. از مزایای یادگیری تقویتی می‌توان به توانایی یادگیری از تجربیات و سازگاری با شرایط در حال تغییر اشاره کرد. نقطه‌ضعف این است که راه‌اندازی سیستم پاداش می‌تواند زمان‌بر و دشوار باشد.یادگیری عمیق: زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه‌های عصبی برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کند. شبکه‌های عصبی بر اساس مغز انسان، با لایه‌هایی از نورون‌های مصنوعی که اطلاعات را پردازش می‌کنند، مدل‌سازی می‌شوند. یادگیری عمیق در تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و بسیاری از برنامه‌های کاربردی دیگر استفاده می‌شود. از مزایای یادگیری عمیق می‌توان به توانایی پردازش حجم زیادی از داده‌ها و ایجاد مدل‌های دقیق اشاره کرد. نقطه‌ضعف آن این است که به مقدار زیادی قدرت محاسباتی نیاز دارد و ممکن است تفسیر آن دشوار باشد.الگوریتم‌های تکاملی: این‌ها خانواده‌ای از الگوریتم‌ها هستند که از تکامل بیولوژیکی الهام گرفته‌اند و می‌توانند برای مسائل بهینه‌سازی استفاده شوند. به‌عنوان‌مثال، می‌توانید از یک الگوریتم تکاملی برای بهینه‌سازی یک زنجیره تأمین یا یک فرآیند تولید استفاده کنید. از مزایای الگوریتم‌های تکاملی می‌توان به توانایی آن‌ها دریافتن راه‌حل‌های بهینه برای مسائل پیچیده اشاره کرد. نقطه‌ضعف این است که آن‌ها می‌توانند ازنظر محاسباتی گران باشند و نیاز به تنظیم زیادی داشته باشند.هوش مصنوعی در بسیاری از برنامه‌ها ازجمله تشخیص گفتار، پردازش تصویر و ویدئو، پردازش زبان طبیعی و وسایل نقلیه خودران استفاده می‌شود. همان‌طور که مقدار داده‌های موجود برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنان در حال رشد است، قابلیت‌های آن‌ها همچنان در حال گسترش است و در طیف گسترده‌ای از صنایع حتی مفیدتر می‌شوند.