هوش مصنوعی کیست؟ توضیح بده.
هوش مصنوعی هوشی است که توسط ماشین‌ها ظهور پیدا می‌کند، در مقابل هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. اما پیش از هرچیز باید این موضوع را دانست که کلمه هوش، نشان دهنده امکان استدلال است و اینکه آیا هوش مصنوعی می‌تواند به توانایی استدلال دست یابد یا خیر، خود موضوع اختلاف محققان است.هوش مصنوعی (AI) توانایی سیستم‌های محاسباتی برای انجام وظایفی است که معمولاً با هوش انسانی مرتبط هستند، مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله، ادراک و تصمیم‌گیری. این حوزه‌ای از پژوهش در علوم کامپیوتر است که به توسعه و مطالعه روش‌ها و نرم‌افزارهایی می‌پردازد که به ماشین‌ها امکان می‌دهد محیط خود را درک کرده و با بهره‌گیری از یادگیری و هوش، اقداماتی انجام دهند که شانس دستیابی به اهداف تعریف‌شده را به حداکثر برسانند.کتاب‌های AI پیشرو، این شاخه را به عنوان شاخه مطالعه بر روی «عوامل هوشمند» تعریف می‌کنند: هر سامانه‌ای که محیط خود را درک کرده و کنش‌هایی را انجام می‌دهد که شانسش را در دستیابی به اهدافش بیشینه می‌سازد. برخی از منابع شناخته شده از اصطلاح «هوش مصنوعی» جهت توصیف ماشینی استفاده می‌کنند که عملکردهای «شناختی» را از روی ذهن انسان‌ها تقلید می‌کنند، همچون «یادگیری» و «حل مسئله»، با این حال این تعریف توسط محققان اصلی در زمینه AI رد شده است.کاربردهای هوش مصنوعی شامل موتورهای جستجو پیشرفتهٔ وب (مثل گوگل و بینگ)، سامانه توصیه‌گر (که توسط یوتیوب، آمازون و نتفلیکس استفاده می‌شوند)، فهم زبان انسان‌ها (همچون چت‌جی‌پی‌تی، جیمنای و گراک)، خودروهای خودران (مثل تسلا)، هوش مصنوعی مولد یا خلاقیت محاسباتی (مثل چت‌جی‌پی‌تی یا تولید اثر هنری مانند دال-ئی و میدجرنی) تصمیم‌گیری خودکار و رقابت در بالاترین سطوح سامانه‌های بازی استراتژیک (همچون شطرنج و گو). با بیشتر شدن توانایی ماشین‌ها، وظایفی که نیازمند «هوشمندی» هستند اغلب از تعریف AI برداشته می‌شود، پدیده‌ای که به آن اثر هوش مصنوعی گفته می‌شود. به عنوان مثال، فهم نوری کاراکتر را اغلب از چیزهایی که AI در نظر گرفته می‌شوند مستثنی می‌کنند، چرا که این فناوری تبدیل به فناوری عادی و روزمره‌ای شده است. (استفاده از هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند پزشکی و آموزش رو به افزایش است).هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و مجدد دچار امواج ناامیدی و کمبود بودجه شده (که به آن «زمستان AI» می‌گویند)، سپس فناوری‌های جدیدی در پی آن آمده و موفقیت و بودجه‌های تحقیقاتی این حوزه مجدداً احیا گشته‌اند. تحقیقات AI رهیافت‌های متفاوتی را از زمان تأسیسش امتحان کرده و آن‌ها را کنار گذاشته است، رهیافت‌هایی چون: شبیه‌سازی مغز، مدل‌سازی حل مسئله توسط مغز انسان، منطق صوری، بانک‌های اطلاعاتی بزرگ دانش و تقلید رفتار جانوران. در اولین دهه‌های قرن ۲۱ میلادی، یادگیری ماشینی که شدیداً از آمار ریاضیاتی بهره می‌برد در این حوزه غلبه داشت و این فناوری اثبات کرد که به شدت موفق است و به حل چندین مسئله چالش‌برانگیز در صنعت و فضای آکادمیک کمک نمود.شاخه‌های مختلف تحقیقات هوش مصنوعی حول اهداف به‌خصوصی متمرکز بوده و از ابزارآلات خاصی استفاده می‌کنند. اهداف سنتی تحقیقات AI شامل این موارد اند: استدلال، نمایش دانش، برنامه‌ریزی، یادگیری، پردازش زبان طبیعی، ادراک و توانایی در جابجایی و دستکاری اشیاء. هوش جامع (توانایی حل مسائل دلخواه) در میان اهداف بلند مدت این حوزه است. جهت حل چنین مسائلی، محققان AI فنون حل مسئله وسیع و یکپارچه‌ای را شامل این موارد به کار بسته‌اند: جست‌وجو و بهینه‌سازی ریاضیاتی، منطق صوری، شبکه‌های عصبی مصنوعی و روش‌های مبنی بر آمار، احتمالات و اقتصاد. AI همچنین با حوزه‌هایی چون علوم کامپیوتر، روان‌شناسی، زبان‌شناسی، فلسفه و بسیاری از حوزه‌های دیگر مرتبط است.این شاخه بر این فرض بنا شده است که هوش انسانی «را می‌توان به دقت توصیف نمود، به طوری که می‌توان آن را توسط یک ماشین شبیه‌سازی نمود». این فرض بحث‌های فلسفی را پیرامون ذهن و اخلاقیات خلق موجودات هوشمند برانگیخته است، موجوداتی که دارای هوش شبیه-انسان اند. این مسائل توسط افسانه‌ها، داستان‌های تخیلی و فلسفه از زمان‌های باستان مورد کاوش واقع شده‌اند. ادبیات علمی-تخیلی و آینده‌پژوهی نیز پیشنهاد می‌دهند که AI با پتانسیل و قدرت عظیمی که دارد، ممکن است منجر به ایجاد ریسک وجودی برای بشریت گردد.تاریخچه.هوش مصنوعی توسط فلاسفه و ریاضی‌دانانی نظیر جرج بول که اقدام به ارائهٔ قوانین و نظریه‌هایی در مورد منطق نمودند، مطرح شده بود. با اختراع رایانه‌های الکترونیکی در سال ۱۹۴۳، هوش مصنوعی، دانشمندان آن زمان را به چالشی بزرگ فراخواند. در این شرایط، چنین به‌نظر می‌رسید که این فناوری قادر به شبیه‌سازی رفتارهای هوشمندانه خواهد بود.با وجود مخالفت گروهی از متفکران با هوش مصنوعی که با تردید به کارآمدی آن می‌نگریستند تنها پس از چهار دهه، شاهد تولد ماشین‌های شطرنج باز و دیگر سامانه‌های هوشمند در صنایع گوناگون شدیم. این دستاوردها شامل توسعهٔ برنامه‌های خبره و الگوریتم‌های اولیهٔ یادگیری ماشین نیز می‌شد که در دههٔ ۱۹۸۰ با ظهور سیستم‌های تخصصی به‌طور گسترده در صنعت و پزشکی مورد استفاده قرار گرفتند.حوزه پژوهش در زمینه هوش مصنوعی در یک کارگاه آموزشی در کالج دارتموث در سال ۱۹۵۶ متولد شد. شرکت‌کنندگان آلن نیول (دانشگاه کارنگی ملون)، هربرت سیمون (دانشگاه کارنگی ملون)، جان مک‌کارتی (مؤسسه فناوری ماساچوست)، ماروین منسکی (مؤسسه فناوری ماساچوست) و آرتور ساموئل (آی‌بی‌ام) از بنیان‌گذاران و رهبران پژوهش در زمینه هوش مصنوعی شدند. آن‌ها به همراه دانشجویانشان برنامه‌هایی نوشتند که مطبوعات آن را «شگفت‌آور» توصیف می‌کردند، رایانه‌ها استراتژی‌های بردِ بازی چکرز را فرا می‌گرفتند، سوالاتی در جبر حل می‌کردند، قضیه‌های منطقی اثبات می‌کردند و انگلیسی صحبت می‌کردند. در اواسط دهه ۱۹۶۰ میلادی وزارت دفاع آمریکا سرمایه‌گذاری‌های سنگینی در حوزه پژوهش در زمینه هوش مصنوعی انجام می‌داد، در آن دهه آزمایشگاه‌های فراوانی در سراسر جهان تأسیس شد. بنیانگذاران هوش مصنوعی در مورد آینده خوشبین بودند: هربرت سیمون پیش‌بینی کرد «ماشین‌ها ظرف بیست سال قادر به انجام هر کاری هستند که یک انسان می‌تواند انجام دهد». ماروین مینسکی، نوشت: «در طی یک نسل … مسئله هوش مصنوعی اساساً حل خواهد شد». با این حال، پیچیدگی شناخت انسانی و محدودیت سخت‌افزاری رایانه‌های آن دوران، تحقق این پیش‌بینی‌ها را با تأخیر مواجه ساخت و به دوره‌هایی موسوم به «زمستان هوش مصنوعی» انجامید.نام هوش مصنوعی در سال ۱۹۶۵ میلادی به عنوان یک دانش جدید ابداع گردید. البته فعالیت در این زمینه از سال ۱۹۶۰ میلادی شروع شد. (مرجع۱) بیشتر کارهای پژوهشی اولیه در هوش مصنوعی بر روی انجام ماشینی بازی‌ها و نیز اثبات قضیه‌های ریاضی با کمک رایانه‌ها بود. در آغاز چنین به نظر می‌آمد که رایانه‌ها قادر خواهند بود چنین فعالیت‌هایی را تنها با بهره گرفتن از تعداد بسیار زیادی کشف و جستجو برای مسیرهای حل مسئله و سپس انتخاب بهترین روش برای حل آن‌ها به انجام رسانند. این روش بعدها به الهام‌بخش الگوریتم‌های جستجوی اکتشافی و شاخه‌هایی چون یادگیری ماشین تبدیل شد.اصطلاح هوش مصنوعی برای اولین بار توسط جان مک‌کارتی (که از آن به‌عنوان پدر علم و دانش تولید ماشین‌های هوشمند یاد می‌شود) استفاده شد. وی مخترع یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی به نام لیسپ است.در سال ۱۹۵۶ در کنفرانس دارتموث آقای جان مک‌کارتی و همکارانشان برای اولین بار از اصطلاح هوش مصنوعی استفاده کردند. این کنفرانس با هدف بررسی امکان ساخت ماشین‌های هوشمندی که بتوانند مانند انسان فکر کنند، برگزار شده بود. این موضوع برای جندین دهه به دستمایه‌ای برای ساخت فیلم‌های علمی تخیلی تبدیل شده بود. فیلم‌هایی مانند The Matrix که جهان ما را به صورت یک شبیه‌سازی به تصویر می‌کشد که ماشین‌ها بر آن حکومت می‌کنند یا فیلم Transcendence که در آن یک دانشمندِ در حال مرگ، ذهنش را به یک کامپیوتر منتقل می‌کند. افزون بر این، شخصیت‌های هوش مصنوعی در فرهنگ عامه و ادبیات علمی–تخیلی، مانند هال ۹۰۰۰ در فیلم ۲۰۰۱: یک ادیسه فضایی، نقش پررنگی در شکل‌گیری برداشت عمومی از این فناوری ایفا کرده‌اند.با این عنوان می‌توان به هویت رفتارهای هوشمندانه یک ابزار مصنوعی پی برد. (ساختهٔ دست بشر، غیرطبیعی، مصنوعی) حال آنکه هوش مصنوعی به عنوان یک اصطلاح عمومی پذیرفته شده که شامل محاسبات هوشمندانه و ترکیبی (مرکب از مواد مصنوعی) است.از اصطلاح "Strong and Weak AI" می‌توان تا حدودی برای معرفی رده‌بندی سامانه‌ها استفاده کرد. این دسته‌بندی در ادامهٔ پژوهش‌ها به مفاهیمی چون هوش مصنوعی عمومی (AGI) و فراهوش مصنوعی (Superintelligence) گسترش یافته‌است که موضوع بحث‌های فلسفی و اخلاقی فراوانی در مورد آیندهٔ بشر و رابطهٔ انسان و ماشین به شمار می‌روند.در دهه‌های پایانی قرن بیستم، پژوهش در زمینهٔ هوش مصنوعی وارد مرحله‌ای تازه شد. ظهور شبکه‌های عصبی مصنوعی که الهام‌گرفته از ساختار مغز انسان بودند، امکان مدل‌سازی روابط پیچیده و یادگیری از داده‌ها را فراهم کرد. اگرچه نخستین تلاش‌ها در این زمینه به دلیل محدودیت قدرت پردازشی با موفقیت محدودی روبه‌رو شدند، اما زمینه برای پیشرفت‌های چشمگیر در سال‌های بعد فراهم گردید.در دههٔ ۱۹۹۰ و اوایل قرن بیست‌ویکم، با افزایش توان سخت‌افزاری رایانه‌ها و دسترسی به پایگاه‌های دادهٔ بزرگ، هوش مصنوعی جهشی تازه را تجربه کرد. دستاوردهایی همچون پیروزی رایانهٔ دیپ بلو ساخت شرکت آی‌بی‌ام بر گری کاسپاروف قهرمان شطرنج جهان در سال ۱۹۹۷، توجه جهانی را بار دیگر به ظرفیت‌های هوش مصنوعی جلب نمود.از اوایل دههٔ ۲۰۱۰، با گسترش یادگیری عمیق و بهره‌گیری از توان پردازشی GPUها، موجی جدید در پژوهش‌های هوش مصنوعی شکل گرفت. شبکه‌های عصبی عمیق توانستند در حوزه‌هایی چون بینایی رایانه‌ای، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار به موفقیت‌های بی‌سابقه‌ای دست یابند. سامانه‌هایی مانند الکس‌نت در سال ۲۰۱۲ که نقطهٔ عطفی در رقابت‌های تشخیص تصویر بود، آغازگر این انقلاب محسوب می‌شوند.موفقیت‌های تجاری و صنعتی هوش مصنوعی نیز در این دوره گسترش یافت. از کاربرد آن در موتورهای جستجو و شبکه‌های اجتماعی گرفته تا سامانه‌های ترجمه ماشینی و خودران، هوش مصنوعی به یکی از فناوری‌های بنیادین زندگی معاصر تبدیل شده‌است. پروژه‌هایی مانند دیپ‌مایند و سامانهٔ آلفاگو که توانست در سال ۲۰۱۶ قهرمان بازی گو را شکست دهد، نشان‌دهندهٔ توانایی این فناوری در حل مسائل پیچیده‌ای بود که پیش‌تر فراتر از حد توان رایانه‌ها تصور می‌شد.در کنار پیشرفت‌های علمی و صنعتی، مسائل اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی نیز به موضوعی محوری تبدیل شده‌است. نگرانی‌هایی همچون از بین رفتن مشاغل، افزایش نابرابری اقتصادی، سوگیری الگوریتم‌ها و خطرات بالقوهٔ هوش مصنوعی عمومی و فراهوش مصنوعی موجب شده‌است که نهادهای بین‌المللی، دولت‌ها و دانشگاه‌ها به تدوین چارچوب‌های حقوقی و اخلاقی در این زمینه بپردازند.در دههٔ ۲۰۲۰، مدل‌های زبانی بزرگ و سامانه‌های مولد مانند جی‌پی‌تی و ترنسفورمرها توانستند توانایی‌های چشمگیری در تولید متن، کد، تصویر و حتی موسیقی از خود نشان دهند. این سامانه‌ها علاوه بر کاربردهای پژوهشی و صنعتی، بحث‌های گسترده‌ای دربارهٔ حدود خلاقیت ماشینی و جایگاه انسان در عصر جدید فناوری به همراه داشته‌اند.آزمون تورینگ.آزمون تورینگ آزمونی است که توسط آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ در نوشته‌ای به نام «محاسبات و هوشمندی» مطرح شد. در این آزمون شرایطی فراهم می‌شود که شخصی با ماشینی تعامل برقرار کند و پرسش‌های کافی برای بررسی اقدامات هوشمندانهٔ ماشین، از آن بپرسد. چنانچه در پایان آزمایش نتواند تشخیص دهد که با انسان یا با ماشین در تعامل بوده است، آزمون با موفقیت انجام شده است. تاکنون هیچ ماشینی از این آزمون با موفقیت بیرون نیامده است. کوشش این آزمون برای تشخیص درستی هوشمندی یک سامانه است که سعی در شبیه‌سازی انسان دارد.تعریف و طبیعت هوش مصنوعی.هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. در واقع می‌توان نسل‌هایی از دانشمندان را سراغ گرفت که تمام دوران زندگی خود را صرف مطالعه و تلاش در راه یافتن جوابی به این سؤال عمده نموده‌اند که: هوش چیست؟اما اکثر تعریف‌هایی که در این زمینه ارائه شده‌اند بر پایه یکی از ۴ باور زیر قرار می‌گیرند:شاید بتوان هوش مصنوعی را این‌گونه توصیف کرد: «هوش مصنوعی عبارت است از مطالعه این که چگونه رایانه‌ها را می‌توان وادار به کارهایی کرد که در حال حاضر انسان‌ها آن‌ها را صحیح یا بهتر انجام می‌دهند» (مرجع۲). هوش مصنوعی به هوشی که یک ماشین از خود نشان می‌دهد یا به دانشی در کامپیوتر که سعی در ایجاد آن دارد گفته می‌شود. بیشتر نوشته‌ها و مقاله‌های مربوط به هوش مصنوعی آن را «دانش شناخت و طراحی عامل‌های هوشمند» تعریف کرده‌اند. یک عامل هوشمند، ساماندهی است که با شناخت محیط اطراف خود، شانس موفقیت خود را بالا می‌برد.اینکه هوش مصنوعی چیست و چه تعریفی می‌توان از آن بیان نمود؟ مبحثی است که تاکنون دانشمندان به یک تعریف جامع در آن نرسیده‌اند و هریک تعریفی را ارائه نموده‌اند که در زیر نمونه‌ای از این تعاریف آمده است.هوشمندی مفهومی نسبی دارد و نمی‌توان محدوده صحیحی را برای ارائه تعریف از آن مشخص نمود. رفتاری که از نظر یک فرد هوشمند به نظر می‌رسد؛ ممکن است برای یک فرد دیگر این‌گونه به نظر نرسد. اما در مجموع خصوصیات زیر قابلیت‌های ضروری برای هوشمندی است:به فرض اینکه تعاریف بالا را از هوشمندی بپذیریم، موارد زیر فهرستی است از وظایفی که از یک سامانه هوشمند انتظار می‌رود و تقریباً اکثر دانشمندان هوش مصنوعی بر آن توافق نظر دارند به شرح زیر است:رویکردهای اصلی به هوش مصنوعی.رویکردهای شاخص به هوش مصنوعی (به ترتیب روند زمانی که مطرح شدند و البته همگی سپس به بقا در حیطه خودشان ادامه دادند):۱- مبتنی بر منطق و Rule۲- مبتنی بر تشخیص الگو / روش‌های احتمالاتی / روش‌های آماری۳- مبتنی بر الگوریتمهای مکاشفه ای (Heuristics) / گفتمان هوش محاسباتی / گفتمان محاسبات نرم۴- مبتنی بر گراف‌های دانش و هستان‌شناسی‌ها۵- مبتنی بر هوش مصنوعی عامل گرا و عامل‌های دیجیتالی۶- مبتنی بر شبیه‌سازی رخدادها / مولدهای رخداد۷- مبتنی بر یادگیری ماشین۸- مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق / شبکه عصبی کپسولی۹- مبتنی بر GAN و Transformers و Encoders و Decoders و هوش مصنوعی مولد (Generative AI)۱۰- مبتنی بر مدل‌های بزرگ آموزش داده شده۱۱- مبتنی بر مدل‌های بزرگ زبانی LLM۱۲- مبتنی بر دستوردهی به LLMها (یعنی Prompt Engineering)۱۳- هوش مصنوعی توضیح پذیر (XAI) / اعتماد پذیر / مسئول / جویا (RAG)۱۴- هوش مصنوعی ارزان و بهره‌ور (مانند کاهش مصرف انرژی در مدارهای هوش مصنوعی با استفاده از سخت‌افزارهای فوتونیکی)۱۵- هوش مصنوعی انسان وار (Human Like) و معماری شناختی۱۶- هوش مصنوعی عمومی (AGI)۱۷- ابرهوش مصنوعی (ASI)۱۸- هوش مصنوعی مستقل / خودمختار / عامل‌های خودتجربه گر۱۹- مدل‌های جهان (World Models) / شبیه سازیِ هوش مصنوعی۲۰- پارادایم‌های نامتعارف و نوظهور هوش مصنوعی (مانند شبکه‌های عصبی کوانتومی، دیگر شیوه‌های ترکیبی هوش و کوانتوم)۲۱- خِرَد ترکیبی (Hybrid Wisdom)کاربردهای هوش مصنوعی.هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی دارد. تعدادی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی شامل استفاده در وسایل نقلیه خودگردان (مثل پهپادها و اتومبیل‌های خودران)، تشخیص‌های پزشکی، خلق آثار هنری، اثبات قضیه‌های ریاضی، انجام بازی‌های فکری، تعیین هویت تصاویر (تشخیص چهره) و صداها، ذخیره انرژی، جستجوگرهای اینترنتی، تهیه قراردادها و پیش‌بینی آرای قضایی می‌شوند.هوش مصنوعی در اقتصاد.یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در زمینهٔ تجارت، اقتصاد و کلان داده است. برای مثال، با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان با ضریب خطای پایینی، تغییرات فصلی و بلندمدت در عرضه یا تقاضای محصولات مختلف را پیش‌بینی کرد. این موضوع می‌تواند به شدت در سیاست، اقتصاد کلان و کنترل عرضه و تقاضا مفید واقع شود. همچنین، شرکت‌هایی مانند گوگل خدماتی در زمینهٔ هوش مصنوعی به شرکت‌های بزرگ ارائه می‌دهند که می‌تواند به برنامه‌ریزی، انبارگردانی، پیش‌بینی سیر صعودی یا نزولی فروش در محصولات به خصوص و نیز برندسازی آن‌ها کمک کند.پیش‌بینی قیمت در بازارها (مانند پیش‌بینی قیمت نفت با هوش مصنوعی) یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در اقتصاد است.هوش مصنوعی در ورزش.به‌طور تاریخی، پیش‌بینی فوتبال به انسان‌های ماهری وابسته بود که می‌توانستند سوابق و وضعیت دو تیم و بازیکنان را تحلیل کنند. با انقلاب دیجیتال، سایت‌های شرط‌بندی کار را برای پیش‌بینی آسان و آسان‌تر کردند. اما حتی ظهور سایت‌ها و شرط‌بندی آنلاین هم تأثیری در نحوه شرط‌بندی ایجاد نکرد. همچنان علاقه‌مندان تلاش می‌کنند تا وضعیت طرفین و بازیکنان را بررسی کنند. هوش مصنوعی این را تغییر می‌دهد. اینترنت باعث ظهور سایت‌ها و فروم‌هایی شد که تیپسترهای شرط‌بندی فرم معرفی می‌کنند. با ظهور هوش مصنوعی، فرم شرط‌بندی می‌تواند چیزی فراتر از یک محاسبه انسانی باشد و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بازی را عوض می‌کنند.شبکه‌های اجتماعی.در شبکه‌های اجتماعی مطرح مانند توئیتر یا اینستاگرام، برای تشخیص الگوهای رفتاری انسانی، جلوگیری از هرزنامه و انتشار محتوای مجرمانه و نیز شناسایی مخاطبان هدف برای تبلیغات، از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. همچنین، برخی از ربات‌های شبکهُ اجتماعی بر پایهٔ هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند تا در بالاترین سطوح رفتارهای انسانی را شبیه‌سازی نمایند.هوش مصنوعی در خدمات حقوقی.کاربرد هوش مصنوعی در خدمات حقوقی به سرعت در حال افزایش است و سیستم‌های نوین مبتنی بر پردازش زبان طبیعی به تدریج در حال به عهده گرفتن بخشی از وظایف حقوق‌دانان هستند. نرم‌افزارهای مبتنی بر تکنولوژی هوش مصنوعی در حال حاضر امکان تهیه قراردادهای دقیق، تحلیل قراردادها و اسناد حقوقی موجود و پیش‌بینی آرای دادگاه‌ها را فراهم کرده‌اند.هوش مصنوعی در فرهنگ، میراث فرهنگی و میراث مکتوب.هوش مصنوعی از طریق فناوری‌ها و کاربردهای خود می‌تواند به توسعه فرهنگ، کاربردها و ابزارهای فرهنگی، حفاظت از میراث فرهنگی و میراث مکتوب یاری برساند. مواردی مانند پردازش زبان طبیعی، جست و جوی معنایی، خوانش رایانشی کتابها، متن کاوی، ایده کاوی، روانکاوی رایانشی، قرآن کاوی رایانشی، مدلهای زبانی بزرگ، نویسه خوانی نوری OCR (برای کتب خطی و قدیمی یا چاپی و جدید)، اکتشافات زبانشناسی، اکتشافات فرهنگی، پایگاه‌های داده و دادگان مرجع زبانی و فرهنگی و میراثی، دوقلوی دیجیتال برای میراث فرهنگی، دوقلوی دیجیتال برای میراث مکتوب، واقعیت مجازی هوشمند و واقعیت افزوده هوشمند برای میراث فرهنگی و دیگر موارد.هوش مصنوعی در هنر.هوش مصنوعی در هنر، فصل تازه‌ای از خلاقیت را رقم زده است. امروزه الگوریتم‌ها می‌توانند نقاشی بکشند، موسیقی بسازند، شعر بسرایند و حتی در طراحی لباس یا فیلم‌نامه‌نویسی مشارکت کنند. این فناوری نه‌تنها ابزار جدیدی برای هنرمندان به‌شمار می‌آید، بلکه مرزهای سنتی بین انسان و ماشین را نیز به چالش می‌کشد. البته همچنان بحث‌هایی دربارهٔ اصالت، حق مؤلف و نقش احساسات انسانی در هنر مطرح است. با این حال، هوش مصنوعی حالا دیگر نه فقط یک ابزار، بلکه نوعی «همکار خلاق» برای هنرمندان معاصر شده است.هوش مصنوعی در تبلیغات.هوش مصنوعی در تبلیغات، انقلابی در نحوهٔ ارتباط برندها با مخاطبان ایجاد کرده است. از تحلیل داده‌های رفتاری کاربران گرفته تا تولید خودکار محتوای متنی، تصویری و ویدیویی، این فناوری به برندها کمک می‌کند پیام‌هایی دقیق، شخصی‌سازی‌شده و مؤثرتر ارائه دهند.یکی از پدیده‌های نوظهور در این حوزه، استفاده از شخصیت‌ها یا اینفلوئنسرهای مجازی ساخته‌شده با هوش مصنوعی است. این چهره‌های دیجیتال، که به اونها اینفلوئنسر هوش مصنوعی هم گفته می شه بدون محدودیت‌های انسانی، می‌توانند در هر زمان و مکان برای برندها محتوا تولید کنند، به زبان‌های مختلف صحبت کنند و تصویر برند را مطابق با نیاز بازار هدف شکل دهند. این شخصیت‌ها به‌ویژه در شبکه‌های اجتماعی محبوب شده‌اند و توانسته‌اند میلیون‌ها دنبال‌کننده جذب کنند.نیروی انسانی و تخصص.توسعهٔ هوش مصنوعی نیازمند حضور متخصصان در زمینه‌های مختلف از جمله علوم رایانه، یادگیری ماشین، علوم داده و اخلاق فناوری است.فلسفه هوش مصنوعی.به‌طور کلی ماهیت وجودی هوش به مفهوم جمع‌آوری اطلاعات، استقراء و تحلیل تجربیات به منظور رسیدن به دانش یا ارائه تصمیم است. در واقع هوش به مفهوم به‌کارگیری تجربه به منظور حل مسائل دریافت شده تلقی می‌شود. هوش مصنوعی علم و مهندسی ایجاد ماشین‌هایی هوشمند با به‌کارگیری از کامپیوتر و الگوگیری از درک هوش انسانی یا حیوانی و نهایتاً دستیابی به مکانیزم هوش مصنوعی در سطح هوش انسانی است.در مقایسهٔ هوش مصنوعی با هوش انسانی می‌توان گفت که انسان قادر به مشاهده و تجزیه و تحلیل مسائل در جهت قضاوت و اخذ تصمیم است در حالی که هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و رویه‌هایی از قبل تعبیه شده بر روی کامپیوتر است. در نتیجه علی‌رغم وجود رایانه‌های بسیار کارا و قوی در عصر حاضر ما هنوز قادر به پیاده کردن هوشی نزدیک به هوش انسان در ایجاد هوش‌های مصنوعی نبوده‌ایم.به‌طور کلّی، هوش مصنوعی را می‌توان از زوایای متفاوتی مورد بررسی و مطالعه قرار داد. مابین هوش مصنوعی به عنوان یک هدف، هوش مصنوعی به عنوان یک رشتهٔ تحصیلی دانشگاهی یا هوش مصنوعی به عنوان مجموعهٔ فنون و راهکارهایی که توسط مراکز علمی مختلف و صنایع گوناگون تنظیم و توسعه یافته است، باید تفاوت قائل بود.اتاق چینی.اتاق چینی یک آزمایش ذهنی است که اولین بار توسط مقاله جان سرل به‌نام «ذهن‌ها، مغزها، و برنامه‌ها» در مجله «علوم رفتاری و ذهنی» در سال ۱۹۸۰ منتشر شد. وی با این سؤال که آیا یک برنامه هوشمند مترجم که توانایی ترجمه از زبان چینی به زبان انگلیسی را دارد، ضرورتی برای فهم موضوع مورد ترجمه دارد یا خیر و با تشبیه ذهن به یک برنامهٔ هوشمند رایانه‌ای این استدلال را در برابر مواضع فلسفی کارکردگرایی و نظریه محاسباتی ذهن که در آن‌ها، ذهن به عنوان یک محاسبه‌گر یا دستکاری کنندهٔ نماد عمل می‌کند، قرار داد. در واقع نتایج حاصل از آزمایش اتاق چینی حکایت از این دارد که هیچ برنامه‌ای نمی‌تواند به کامپیوتر ذهن، فهم یا آگاهی بدهد. حال آن برنامه هر آنچه می‌خواهد هوشمند باشد و باعث شود کامپیوتر همچون انسان رفتار کند. اگر چه این آزمایش در اصل جوابی برای اظهارات محققان هوش مصنوعی بود، اما این ادعا در برابر اهداف تحقیقات هوش مصنوعی قرار نمی‌گیرد چرا که این موضوع حدی برای هوشمندی کامپیوتر قائل نیست. همچنین این آزمایش مختص رایانه‌های دیجیتال است و دامنه آن همه ماشین‌ها نیستند.چگونگی استفاده هوش مصنوعی.هوش مصنوعی چگونه استفاده می‌شود؟.به‌طور کلی هوش مصنوعی به دو دسته زیر تفکیک می‌شود:Narrow AI یا هوش مصنوعی ضعیف: این نوع هوش مصنوعی در یک زمینه محدود عمل می‌کند و شبیه‌سازی هوش انسانی است. هوش مصنوعی ضعیف اغلب بر روی یک کار مشخص تعریف می‌شود و در محدوده تعریفش بسیار عالی عمل می‌کند. شاید این ماشین‌ها بسیار هوشمند به نظر برسند اما حقیقت این است که حتی از ابتدائی‌ترین سطوح هوش انسانی هم ساده‌تر عمل می‌کنند.Artificial General Intelligence یا هوش مصنوعی عمومی: که با عنوان هوش مصنوعی قوی هم شناخته می‌شود، نوعی از هوش مصنوعی است که بیشتر در فیلم‌ها دیده‌ایم، مانند ربات‌های فیلم Westworld. هوش مصنوعی قوی بسیار شبیه به انسان عمل می‌کند چنان‌که می‌تواند توانایی‌های خود را بر حل مسائلی در حوزه‌های مختلف به کار بگیرد.مدیریت پیچیدگی.ایجاد و ابداع فنون و تکنیک‌های لازم برای مدیریت پیچیدگی را باید به عنوان هستهٔ بنیادین تلاش‌های علمی و پژوهشی گذشته، حال و آینده در تمامی زمینه‌های علوم رایانه و به ویژه در هوش مصنوعی معرفی کرد. شیوه‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در واقع، برای حل آن دسته از مسائل به وجود آمده است که به‌طور سهل و آسان توسط برنامه‌نویسی تابعی یا شیوه‌های ریاضی قابل حلّ نبوده‌اند.در بسیاری از موارد، با پوشانیدن و پنهان ساختن جزئیّات فاقد اهمیت است که بر پیچیدگی فائق می‌آییم و می‌توانیم بر روی بخش‌هایی از مسئله متمرکز شویم که مهم‌تر است. تلاش اصلی در واقع، ایجاد و دستیابی به لایه‌ها و ترازهای بالاتر از هوشمندی انتزاع را نشانه می‌رود تا آنجا که سرانجام، برنامه‌های رایانه‌ای درست در همان سطحی کار خواهند کرد که خود انسان‌ها رسیده‌اند.به یاری پژوهش‌های گستردهٔ دانشمندان علوم مرتبط، هوش مصنوعی تاکنون راه بسیاری پیموده است. در این راستا، تحقیقاتی که بر روی توانایی آموختن زبان‌ها انجام گرفت و همچنین درک عمیق از احساسات، دانشمندان را در پیشبرد این دانش کمک زیادی کرده است. یکی از اهداف متخصصین، تولید ماشین‌هایی است که دارای احساسات بوده و دست کم نسبت به وجود خود و احساسات خود آگاه باشند. این ماشین باید توانایی تعمیم تجربیات قدیمی خود در شرایط مشابه جدید را داشته و به این ترتیب اقدام به گسترش دامنه دانش و تجربیاتش کند.برای نمونه ربات هوشمندی که بتواند اعضای بدن خود را به حرکت درآورد، نسبت به این حرکت خودآگاه بوده و با آزمون و خطا، دامنه حرکت خود را گسترش می‌دهد و با هر حرکت موفقیت‌آمیز یا اشتباه، دامنه تجربیات خود را وسعت بخشیده و سرانجام راه رفته یا حتی می‌دود یا به روشی برای جابجا شدن دست می‌یابد که سازندگانش برای او متصور نبوده‌اند.هر چند نمونه بالا ممکن است کمی آرمانی به نظر برسد، ولی به هیچ عنوان دور از دسترس نیست. دانشمندان عموماً برای تولید چنین ماشین‌هایی از وجود مدل‌های زنده‌ای که در طبیعت وجود دارند، به ویژه آدمی نیز سود برده‌اند.هوش مصنوعی اکنون در خدمت توسعه علوم رایانه نیز هست. زبان‌های برنامه‌نویسی پیشرفته، که توسعه ابزارهای هوشمند را ممکن ساخته‌اند، پایگاه‌های داده‌ای پیشرفته، موتورهای جستجو، و بسیاری نرم‌افزارها و ماشین‌ها از نتایج پژوهش‌هایی در راستای هوش مصنوعی بوده‌اند.از زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی می‌توان به لیسپ، پرولوگ، کلیپس و ویپی اکسپرت اشاره کرد.شاخه‌های هوش مصنوعی در دانش رایانه.شاخه‌های گوناگونی از هوش مصنوعی در دانش‌های رایانه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرند، برخی این شاخه‌ها عبارتند از:تکنیک‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی.عملکرد اولیهٔ برنامه‌نویسی هوش مصنوعی ایجاد ساختار کنترلی مورد لزوم برای محاسبهٔ سمبولیک است. از مهم‌ترین و پرکاربردترین زبان برای هوش مصنوعی می‌توان از پایتون نام برد و در کنار آن زبان‌های برنامه‌نویسی لیسپ و پرولوگ علاوه بر اینکه از مهم‌ترین زبان‌های مورد استفاده در هوش مصنوعی هستند خصوصیات نحوی و معنایی آن‌ها باعث شده که آن‌ها شیوه‌ها و راه حل‌های قوی برای حل مسئله ارائه کنند.تأثیر قابل توجه این زبان‌ها بر روی توسعه هوش مصنوعی از جمله توانایی‌های آن‌ها به عنوان ابزارهای فکر کردن است. در حقیقت همان‌طور که هوش مصنوعی مراحل رشد خود را طی می‌کند، زبان‌های لیسپ و پرولوگ بیشتر مطرح می‌شوند که این زبان‌ها کار خود را در محدودهٔ توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی در صنعت و دانشگاه‌ها دنبال می‌کنند و طبیعتاً اطلاعات در مورد این زبان‌ها به عنوان بخشی از مهارت هر برنامه‌نویس هوش مصنوعی است.استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی یا همان API می‌تواند استفاده از هوش مصنوعی در پروژه‌های برنامه‌نویسی را بسیار ساده‌تر سازد. APIهای هوش مصنوعی، رابط‌های RESTful هستند که به برنامه‌نویس اجازه می‌دهند به کمک مدل‌های از پیش تمرین داده شده شرکت‌های مختلف استفاده کنند و قابلیت‌های مرتبط با هوش مصنوعی نرم‌افزار خود را گسترش دهند در واقع در API برنامه‌ها از قابلیت‌های کاربردی یکدیگر استفاده می‌نمایند تا توانایی خود را افزایش دهند به‌طور مثال برنامه‌های مسیریابی از API نقشه گوگل و مسیریابی ترافیک ماهواره ای گوگل بهره می‌برند و توانایی خود را بسیار بهبود می‌بخشند. برای معرفی برخی از این APIهای هوش مصنوعی می‌توان از Wit.ai, Api.ai و ملیسا نام برد.عامل‌های هوشمند.عامل‌ها قادر به شناسایی الگوها و تصمیم‌گیری بر اساس قوانین فکر کردن خود هستند. قوانین و چگونگی فکر کردن هر عامل در راستای دستیابی به هدفش، تعریف می‌شود. این سامانه‌ها بر اساس قوانین خاص خود فکر کرده و کار خود را به درستی انجام می‌دهند. پس عاقلانه رفتار می‌کنند، هر چند الزاماً مانند انسان فکر نمی‌کنند.در بحث هوشمندی اصطلاح پیس سرنام واژه‌های "کارایی "، "محیط "، "اقدام گر " و "حسگر " است.سامانه‌های خبره.سامانه‌های خبره زمینه‌ای پرکاربرد در هوش مصنوعی و مهندسی دانش است که با توجه به نیاز روزافزون جوامع بر اتخاذ راه حل‌ها و تصمیمات سریع در مواردی که دانش‌های پیچیده و چندگانهٔ انسانی مورد نیاز است و بر اهمیت نقش آن‌ها نیز افزوده می‌شود. سامانه‌های خبره به حل مسائلی می‌پردازند که به‌طور معمول نیازمند تخصص‌های کاردانان و متخصّصان انسانی است. به‌منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر این‌گونه سامانه‌ها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری می‌گردد.اخبار جعلی، دیپ فیک و امنیت سیاسی.مفهومی به نام دیپ‌فیک به هوش‌های مصنوعی اطلاق می‌شود که قادر هستند چهره و صدای افراد را بازسازی و شبیه‌سازی نمایند. امروزه تشخیص نسخه‌های فیک و تقلبی از نسخه‌های اصلی کار بسیار مشکلی است.این موضوع می‌تواند تهدیدی برای افراد مشهور اعم از هنرمندان، ورزشکاران و سیاست‌مداران باشد و زندگی حرفه‌ای آن‌ها را دچار خدشه و چالش نماید. بازسازی سخنرانی یک رئیس‌جمهور و درج موارد ناخواسته در میان آن یا بازسازی تصاویر سیاست‌مداران در یک فضای خاص می‌تواند نمونه‌ای از این موارد باشد.به‌طورکلی هوش مصنوعی دیپ‌فیک، یک فناوری تغییر دهنده محتوا محسوب می‌شود. طبق گزارش ZDNet دیپ فیک «چیزی را ارائه می‌دهد که در واقع رخ نداده است». طبق این گزارش ۸۸٪ آمریکایی‌ها معتقدند دیپ فیک بیشتر از فایده باعث آسیب می‌شود اما تنها ۴۷٪ آنها معتقدند که ممکن است مورد هدف قرار گیرند. با اوج‌گیری رقابت‌های انتخاباتی شکل‌گیری فیلم‌های تبلیغاتی جعلی می‌تواند تهدیدی برای سیاست‌مداران محسوب شود.هوش مصنوعی مولدهوش مصنوعی مولد (Generative AI) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که تمرکز آن بر تولید محتوای جدید است؛ مانند متن، تصویر، ویدئو، موسیقی و حتی کد برنامه‌نویسی. مدل‌های مولدی مانند GPT, DALL·E و Stable Diffusion از جمله شناخته‌شده‌ترین نمونه‌ها در این حوزه هستند. این مدل‌ها با آموزش بر حجم عظیمی از داده‌ها، قادرند محتوایی شبیه به انسان تولید کنند.یکی از کاربردهای اصلی این مدل‌ها، تولید خودکار مقاله، طراحی گرافیکی، پاسخ‌دهی به سؤالات، و ایجاد شخصیت‌های مجازی است. با پیشرفت این فناوری، مباحثی چون تولید اخبار جعلی، حقوق مالکیت معنوی، و اخلاق در هوش مصنوعی به موضوعات داغ تبدیل شده‌اند.Nature. (2023). "What is generative AI?" Retrieved fromهوش انسانی و توسعه هوش مصنوعی.انسانها هوش مصنوعی را ساخته اند و ایده های انسانها (مانند ایده های الگوریتمی)، اساس مهندسی موتورهای هوش مصنوعی را فراهم آورده است. بیش از 20 متد مشخص در مجموعه روش شناسی مهندسی سیستم های هوش مصنوعی، کاملا متکی بر هوش و شهود انسانی است. لذا با ژرف اندیشی و ایده پردازی مستمر انسانی (در حیطه مهندسی هوش مصنوعی) می توان کارایی، بهره وری و به صرفه بودن الگوریتم ها، روش ها، رویکردها و موتورهای هوش مصنوعی را ارتقا داد.منابع.کتب درسی AI.این کتب، پراستفاده‌ترین کتب درسی AI در ۲۰۰۷ میلادی بوده‌اند.دوتا از پراستفاده‌ترین کتب درسی در ۲۰۲۱ میلادی.