هوش مصنوعی چگونه کار میکند؟

0
5078

تعریف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یا Artificial intelligence که به طور مخفف آن را AI نیز می‌نامند، در واقع تکنولوژی است که قابلیت تفکر دارد. شاخه ای از علوم رایانه است که هدف اصلی آن تولید ماشین‌های هوشمندی است که توانایی انجام وظایفی که نیازمند به هوش انسانی است را داشته باشد. هوش مصنوعی در حقیقت نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است.

منظور از هوش مصنوعی در واقع ماشینی است که به گونه ای برنامه نویسی شده که همانند انسان فکر کند و توانایی تقلید از رفتار انسان را داشته باشد. این تعریف می تواند به تمامی ماشین هایی اطلاق شود که به گونه‌ای همانند ذهن انسان عمل می‌کنند و می‌توانند کارهایی مانند حل مسئله و یادگیری داشته باشند.

هوش مصنوعی (AI) شاخه گسترده ای از علوم رایانه است که مربوط به ساخت ماشین های هوشمند با توانایی انجام وظایفی است که معمولاً به هوش انسان نیاز دارند. هوش مصنوعی یک علم میان رشته ای با چندین رویکرد است، اما پیشرفت در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باعث ایجاد تغییر الگو تقریباً در هر بخش از صنعت فناوری می شود.

اساس هوش مصنوعی آن است که هوش انسان و طریق کار آن به‌گونه‌ای تعریف شود که یک ماشین بتواند آن را به راحتی اجرا کند و وظایفی که بر آن محول می‌شود را به درستی اجرا کند. هدف هوش مصنوعی در حقیقت بر سه پایه استوار است:

  •  یادگیری
  • استدلال
  • درک

شاخه های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک علم بسیار گسترده و پیچیده است که شاخه‌های متعددی دارد؛ شاخه های هوش مصنوعی عبارتند از:

  1. سیستم خبره (Experts Systems)
  2. رباتیک (Robotics)
  3. یادگیری ماشین (Machine Learning)
  4. شبکه عصبی (Neural Network)
  5. منطق فاری (Fuzzy Logic)
  6. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

هوش مصنوعی چگونه آموزش می‌بیند؟

امروزه سیستم‌های هوش مصنوعی به کمک یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هوشمند می‌شوند و می‌توانند یاد بگیرند و آموزش ببینند. در ادامه هر کدام را معرفی می‌کنیم.

هوش مصنوعی
هوش مصنوعی

یادگیری ماشین: یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) یکی از زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها این امکان را می دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند بدون اینکه به برنامه نویسی صریحی برای آن نیاز داشته باشند. تمرکز اصلی یادگیری ماشین بر توسعه برنامه‌های رایانه ای است که بتوانند به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و از آن برای یادگیری خود استفاده کنند.

در یادگیری ماشین فرآیند یادگیری با مشاهدات یا داده ها آغاز می شود و سیستم از مثال ها، تجارب مستقیم و یا دستور العمل ها و… استفاده می‌کند تا به یک الگو مشخص برسد و بر اساس آن الگو شروع به تصمیم گیری و حل مسئله کند. هدف اصلی یادگیری ماشین آن است که به کامپیوتر اجازه بدهیم که بدون دخالت و کمک انسان به طور اتوماتیک یادگیری داشته باشد و بتواند بر اساس مشاهدات و داده‌ها رفتار خود را تنظیم کند.

الگوریتم های بسیار مختلفی برای یادگیری ماشین وجود دارد و هر روزه صدها الگوریتم جدید نیز در این زمینه تولید می‌شوند. به طور معمول این الگوریتم‌ها به وسیله سبک یادگیری (learning style) (مانند یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارت) و یا با توجه به شباهتشان در فرم و عملکرد (مانند طبقه بندی، برگشت، درخت تصمیم گیری، دسته کردن، یادگیری عمیق و…) گروه بندی می شوند. صرف نظر از هر دو گروه‌بندی، تمام الگوریتم های یادگیری ماشین معمولا در زمینه‌های زیر فعالیت می‌کنند:

  • نمایش: مجموعه ای از طبقه بندی کننده ها یا زبانی که کامیوتر آن را می فهمد.
  • ارزشیابی: همچنین معروف به عملکرد هدف/ نمره دهی.
  • بهینه سازی: روش جست و جو؛ اغلب طبقه بندی کننده ای با بالاترین امتیاز.

هدف اساسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین تفسیر موفقیت آمیز داده‌ها و تعمیم یادگیری‌ها به فراتر از نمونه‌های آموزش داده شده است.

یادگیری عمیق: یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در واقع از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوع خاصی به کار می‌گیرد، تقلید می‌کند. این نوع از یادگیری یکی از عناصر مهم در علم داده می‌باشد که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را دارند، بسیار کاربردی است و روند تحلیل و تفسیر داده‌ها را سریعتر و آسان تر می کند.

به نوعی می توان گفت یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری ماشین است به گونه ای که در سطح کارهای پیچیده، نمایش یا انتزاع، عمل یادگیری را برای یک سیستم هوش مصنوعی انجام می‌دهد و به این صورت ماشین درک بهتری از واقعیت های وجودی پیدا می‌کند و می تواند الگوهای مختلف را شناسایی کند. در ساده ترین سطح، یادگیری عمیق را می توان راهی برای خودکار سازی تجزیه و تحلیل پیش بینی‌ها دانست.

برای شناسایی نحوه کارکرد یادگیری عمیق باید با شبکه‌های عصبی آشنا باشید. این نوع از یادگیری در واقع همانند یادگیری به وسیله شبکه‌های عصبی هستند که دارای لایه پنهان زیادی می‌باشند و هر چقدر در این لایه ها جلو تر بروید به مدل های پیچیده‌تر و کامل‌تری می‌رسید.

سطوح مختلف هوش مصنوعی

یک سیستم هوش مصنوعی بر اساس آن چه که از دنیای بیرون درک می‌کند و می‌تواند به آن پاسخ دهد، دارای سه سطح می‌باشد. هوش مصنوعی محدود، عمومی و سوپر هوش مصنوعی.

سطوح هوش مصنوعی
سطوح هوش مصنوعی
  1. هوش مصنوعی محدود (artificial narrow intelligence): هوش مصنوعی محدود بسیار زودتر از انواع دیگر هوش مصنوعی پدید آمده است. این روزها نمونه های هوش مصنوعی محدود زیاد است. برای مثال رایانه‌ هایی که در بازی های پیچیده‌ای مانند شطرنج، تصمیم گیری هوشمندانه در زمینه تجارت و انواع دیگر کارهای مهم توانسته‌اند بهتر از انسان عمل کنند نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود هستند. زمانی که در مورد هوش مصنوعی محدود صحبت می‌کنیم منظورمان سیستم‌های هوشمندی است که در انجام دادن یک وظیفه (task) به خصوص، بهتر از انسان عمل می‌کنند. برای مثال سیستم هوشمندی که می‌تواند به صورت خودکار گفتار را به نوشتار تبدیل کند یا سیستم‌های تشخیص چهره که قادرند هویت یک فرد را حتی در شلوغی و سیل عظیمی از جمعیت تشخیص دهند.
  2. هوش مصنوعی عمومی (Artificial General Intelligence): منظور از هوش مصنوعی عمومی ماشینی است که می‌تواند دنیای اطراف خود را همانند یک انسان درک کند و دارای ظرفیت و گنجایش مشابه برای انجام فعالیت‌ها و وظایفی است که یک انسان به طور معمول آن‌ها را انجام می‌دهد. در حال حاضر هوش مصنوعی عمومی وجود ندارد اما رد پای آن را می‌توانیم در داستان های دارای ژانر عملی-تخیلی مشاهده کنیم. از نظر تئوری یک هوش مصنوعی عمومی می‌تواند هم سطح انسان فعالیت کند و یا حتی در زمینه‌هایی مانند حافظه و غیره از او بهتر عمل کند. با این سطح از آگاهی و دانش یک ماشین می‌تواند تمام کارهایی که زمانی بر انسان محول می‌شد را بدون نیاز به وجود انسان انجام دهد و با گذشت زمان بیشتر ماشین‌های دارای هوش مصنوعی عمومی می‌توانند در بسیاری از زمینه‌ها جای انسان را پر کنند. خاتمه دادن به نیاز حضور نیروی انسانی در بسیاری از کارها و استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی عمومی یا کامل می‌تواند مانند هر تکنولوژی دیگری هر دو جنبه مثبت و منفی در زندگی اجتماعی و فردی انسان‌ها داشته باشد. اما با همه‌ی این‌ها وجود آن بسیار مفید و در عین حال اجتناب ناپذیر خواهد بود. به کمک هوش مصنوعی عمومی که دارای توانایی‌ها و ظرفیت‌های زیادی برای کمک به بشریت می‌باشد، بسیاری از مشکلاتی که انسان امروزی با آن سر و کله می‌زند، حل خواهد شد. سیستم‌های هوش مصنوعی عمومی می‌تواند از کارهای عادی تا کارهای بسیار مهم و خطیر را به بهترین شکل انجام دهند. در سطح عمومی آن‌ها می‌توانند کارهایی مثل رانندگی، دستیار شخصی هوشمند با توانایی درک همه‌ی نیازهای کاربر، یک دستیار پزشک و یا سیستم تشخیص بیماری و غیره باشد. در سطوح بالا این سیستم‌ها می‌توانند کارهایی را انجام دهند که به زندگی و امنیت و جان انسان‌ها بستگی دارد و می‌توانند به خوبی از پس چنین کارهایی بر بیایند.
  3. سوپر هوش مصنوعی(Artificial Super Intelligence): سوپر هوش مصنوعی در واقع عبارتی است که برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود که سطح هوش و درک انسانی را پشت سر گذاشته و به نوعی دارای هوش فرا بشری خواهد شد. تا به حال هنوز هیچ جامعه‌ای نتوانسته به سوپر هوش مصنوعی دست پیدا کند. در حقیقت رسیدن یا نرسیدن و یا حتی زمان رسیدن به آن در حاله‌ای از ابهام می‌باشد. هم چنین این مسئله که چنین هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می‌دهد و یا این مسئله که آیا قرار است تهدیدی برای بشر باشد یا فرصتی برای او، هم مبهم است و بسیاری از صاحب نظران نظرات بسیار متفاوتی را در این مورد دارد و بحثی داغ بین صاحبان غول‌های تکنولوژی می‌باشد. برای رسیدن به این سطح از هوش مصنوعی، یک سیستم هوشمند باید تست تورینگ را پشت سر گذاشته باشد و هیچ ماشینی تا به حال به سطحی از درک و شعور و وسعت دانش یک انسان بالغ نرسیده است که از این تست سر بلند بیرون آمده باشد.
کاربرد هوش مصنوعی

از این علم می توان در کسب و کارهای مختلف استفاده کرد و در هر کسب و کاری منفعت های بسیاری را به همراه خواهد داشت. در ادامه به چند نمونه از این کاربرد ها در هر حوزه می پردازیم:

کاربرد هوش مصنوعی
کاربرد هوش مصنوعی
  1. هوش مصنوعی در حوزه سلامت
  2. هوش مصنوعی در حوزه کسب و کار
  3. هوش مصنوعی در حوزه آموزش و پرورش
  4. هوش مصنوعی در حوزه اقتصاد
  5. هوش مصنوعی در حوزه قانون و قضا
  6. هوش مصنوعی در حوزه تولید
  7. هوش مصنوعی در برقراری امنیت
  8. هوش مصنوعی و تفسیر داده ها
کاربرد هوش مصنوعی در زمینه درمان و پزشکی

هوش مصنوعی کاربردهای بیشماری در زمینه پزشکی و درمان دارد. معنی این کاربرهای بیشمار آن است که از تشخیص ارتباط بین کدهای ژنتیکی گرفته تا استفاده از ربات های هوش مصنوعی برای عمل های جراحی دشوار، همه و همه در زمره کاربرهای هوش مصنوعی در زمینه پزشکی می باشد. ماشین‌های هوشمند امروزه در کنار پزشکان و متخصصان به تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی کمک می‌کنند. به‌علاوه آن‌ها توانایی تشخیص الگوهای ژنتیکی را دارند که منجر به بیماری‌های خاص می‌شوند. در داروسازی نیز می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی، مولکول‌های کاربردی‌تر در ساخت دارو را کشف کرد. هوش مصنوعی با همه این کاربردهایش توانسته دوره مدرنی را در خدمات درمان و سلامتی ایجاد کند و آن را به سطح دیگری ببرد. در ادامه نمونه هایی از کاربرد هوش مصنوعی در زمینه پزشکی را بررسی می کنیم:

هوش مصنوعی در پزشکی
هوش مصنوعی در پزشکی
  • استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص دقیق تر و کاهش خطاهای پزشکی: عدم اطلاع دقیق و کامل از سوایق بیماری افراد یکی از دلایل مهمی است که می تواند منجر به خطاهای پر هزینه و مرگ آور پزشکی شود. با توجه به همه این اطلاعات، هوش مصنوعی می تواند با سرعت بسیار زیادی یک بیماری را پیش بینی و یا تشخیص دهد.
  • توسعه داروهای جدید مبتنی بر هوش مصنوعی: صنعت داروسازی همواره هزینه بسیار زیادی را برای تحقیق و توسعه دارد، که لازمه این تحقیقات هزاران ساعت زمان و هزاران نیروی انسانی می باشد که این موارد بودجه های سرسام آوری می طلبد. آمار نشان داده که انجام آزمایش های پزشکی بر روی هر دارو حدود ۲.۶ میلیارد دلار هزینه نیاز دارد، در حالی که تنها ۱۰ درصد از داروهایی که مورد آزمایش قرار می گیرند، قابلیت عرضه به بازار را دارند. با توجه به همه این موارد کمپانی های داروسازی با توجه به کاربردهای زیادی که هوش مصنوعی می تواند در این زمینه به همراه داشته باشد، به سمت استفاده از هوش مصنوعی رفته اند.
  • ساده و موثر کردن روند درمان برای بیماران با استفاده از هوش مصنوعی: با استفاده از نوآوری های جدید هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان، می توان به تجربه بیمار بهبود بخشید و علاوه بر آن به پرسنل بیمارستان کمک کرد تا میلیون ها نقطه داده را سریع‌تر و مؤثرتر پردازش کنند.
  • جمع آوری و مدیریت داده ها و اطلاعات پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی: یکی از مرزهای بعدی که قرار است توسط کلان داده‌ها فتح شود، بدون شک صنعت بهداشت و درمان خواهد بود. اطلاعات بسیار با ارزش بعضی اوقات در میان میلیون ها داده از بین می‌رود و این امر باعث می شود تا زیان های چند صد میلیارد دلاری به این صنعت وارد شود. علاوه بر آن، عدم توانایی در اتصال نقاط مهم داده‌ها، ایجاد داروهای جدید، تولید داروهای پیشگیری و روند تشخیص مناسب را کند می کند. بسیاری از فعالان در صنعت بهداشت و درمان برای جلوگیری از این ضرر و زیان‌ها به هوش مصنوعی روی آورده اند. این فناوری توانایی آن را دارد که میلیون‌ها داده را در چند دقیقه تجزیه و تحلیل می کند و اطلاعاتی را از آن ها استخراج کند که برای بدست آوردن آن ها به صرف زمان زیادی نیازمند بوده‌ایم.
  • کمک گرفتن از ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی در جراحی: در سال‌های اخیر استفاده از ربات های در جراحی تا حدودی محبوب شده است. بیمارستان ها با استفاده از ربات‌ها در بسیاری از زمینه‌ها، اعم از روش‌های درمان حداقل تهاجمی تا عمل ‌قلب باز، از ربات ها بهره می‌برند. براساس گزارش یکی از کلینیک‌های آمریکا، ربات‌ها به پزشکان کمک می کنند تا روش‌های درمانی پیچیده را با دقت، انعطاف پذیری و کنترلی انجام دهند که فراتر از توانایی‌های انسانی می‌باشد. ربات‌های مجهز به دوربین، بازوهای مکانیکی و ابزار جراحی باعث افزایش تجربه، مهارت و دانش پزشکان برای ایجاد نوع جدیدی از جراحی می شوند. جراحان این بازوهای مکانیکی را با استفاده از یک رایانه کنترل می کنند. این ربات به پزشک نمایی سه بعدی به همراه بزرگنمایی از محل جراحی در بدن بیمار را می دهد که این کار قبلا امکان‌پذیر نبوده و پزشکان در گذشته تنها بر قدرت چشمانشان متکی بودند. در نهایت این ربات می تواند جراح و اعضای کل تیم را هدایت کند.

ارسال یک پاسخ

لطفا دیدگاه خود را وارد کنید!
لطفا نام خود را در اینجا وارد کنید