دلایل اهمیت هوش مصنوعی در جهان امروز
دلایل اهمیت هوش مصنوعی در جهان امروز
در بحث های قبلی زندگی مورچه‌ها و ارتباط آنها با هوش مصنوعی را بررسی کرده و به اختصار آموختیم که چگونه مورچه‌ها یکی از هوشمندترین موجودات روی کره زمین هستند.
نوبت به بررسی تخصصی‌تر هوش مصنوعی و الگوریتم‌هایی که از زندگی مورچه‌ها، زنبورها و سایر جانداران الهام گرفته‌اند می رسد.
اما قبل از آن، لازم است بحث هوش مصنوعی را با دانستن موضوعات زیر، تکمیل کنیم:
سیر تکامل هوش مصنوعی:
۱- شبکه عصبی یا Neural Network :
از سالهای آغازین پیدایش هوش مصنوعی برابر با حدود ۱۹۵۰ تا حدود سالهای ۱۹۷۰، این تفکر در اولویت اندیشه‌های دانشمندان بوده است.
دانشمندان کشف کردند که برای ماشین‌ها می‌توانند قدرت فکر کردن طراحی و پیاده‌سازی کنند.
این کشفیات با بهره‌گیری از یافته هایی در مورد شبکه عصبی انسان و دیگر جانداران پدید آمد.
۲- یادگیری ماشین‌ها یا Machine Learning :
پس از آن، در فاصله سالهای ۱۹۸۰ تا ۲۰۱۰ بحث یادگیری ماشین ها مطرح شد.
اینکه کاری کنند که ماشینهای تولید شده بتوانند با توجه به شرایط و جزئیات، مسائلی را یاد بگیرند.
در این دوره پیشرفتهای چشم گیری در صنعت رباتیک و تولید دستگاههای هوشمند بعمل آمد.
۳- یادگیری عمیق یا Deep Learning :
از سال ۲۰۱۲ به بعد تا الان، این متد پا گرفته و بعنوان جدیدترین متد توسعه هوش مصنوعی شناخته می شود.
به این صورت است که پردازش لایه‌ای برای حصول نتیجه انجام میگرد. خروجی هر لایه‌ی پردازش شده بعنوان ورودی برای لایه‌ی بعدی به کار برده می‌شود.
برای مثال نرم افزارهای تشخیص چهره، با یک تصویر بعنوان داده خام ورودی را تصور کنید:
با توجه به پایگاه داده ای که از قبل برای نرم افزار تهیه شده، باید در چند مرحله تشخیص دهد که این تصویر متعلق به کیست.
در مرحله اول کلیات جامع و خلاصه‌ای را مورد بررسی قرار می‌دهد و با این کار تعداد گزینه‌های موجود کاهش می‌یابد.
در مراحل بعدی مشخصات و آیتم‌های جزئی‌تر و دقیق‌تری تحلیل شده و در نهایت نتیجه اعلام می‌شود.
در هر مرحله، داده‌های خروجی مرحله قبل، بعنوان ورودی برای تحلیل و پردازش مورد استفاده‌اند.
برخی دلایل اهمیت هوش مصنوعی :
انجام تکراری و مکرر کارها بدون خستگی و اعتراض :
با سپردن فرآیند انجام کارهای مکرر و تکراری به ماشین‌ها و ابزارآلات حوزه‌ی هوش مصنوعی، می‌توان صرفه‌جویی قابل توجهی انجام داد.
قابلیت افزودن آن به امکانات موجود :
هوش مصنوهی را می توان به جای استفاده ی همیشگی در محصولات جدید، به محصولات موجود نیز اضافه نمود. مانند Siri که به عنوان یک ویژگی جدید در محصولات Apple افزوده شده است.
امکان پردازش میزان بیشتری از داده ها :
با کمک هوش مصنوعی می‌توان حجم بیشتری از داده‌ها را در کسر کمتری از زمان، بررسی و پردازش کرد.
دقت بیشتر، نتیجه ی بهتر :
استفاده از هوش مصنوعی در علوم مختلف با تکیه بر افزایش دقتی که به کار تزریق می شود باعث شده تا امکانات قدیمی بهبود یافته و حتی موضوعاتی جدید پدید آیند.
برای مثال تعامل با Alexa، Google Search و Google photo بهینه تر شده است.
یا در علم پزشکی، MRI و رادیولوژی با بهره‌گیزی از هوش مصنوعی دقیق‌تر شده اند.
کاربرد هوش مصنوعی در برنامه نویسی :
همانطور که در مطلب قبلی عنوان شد، الگوریتم‌هایی برای جستجو، طبقه‌بندی و انواع دیگر پردازش داده‌ها شکل گرفته‌اند که بسیاری از پروژه‌های برنامه‌نویسی را راحت و یا در حقیقت تولید برخی دیگر را که قبلا امکانش نبود، ممکن کرده‌اند.
هوشمندی داده های خام :
وقتی الگوریتم‌ها خودآموز هستند و خودشان امورشان را مدیریت می‌کنند، در نتیجه داده‌ها خود می‌توانند خصوصیت هوشمند باشند و از قالب صرفا داده‌ی خام خارج شوند.
استفاده های نوین از هوش مصنوعی در جهان امروز :
قابلیت‌های کشف شده از این مسئله به حدی مهم و فراگیر است که تقریبا در تمامی گوشه‌های زندگی انسانها به چشم می‌خورد.
کاربرد در صنایع :
امروزه می‌توان به جای مراقبت ۲۴ ساعته از بیماران در بیمارستان، از هوش مصنوعی برای پایش سلامت آنها بهره برد.
یک فروشگاه که قیمتگذاری و مدیریت اجناس و امور پرداخت و بسته‌بندی در آن را ماشینهای هوشمند انجام می‌دهند.
یا هر سیستم تجزیه و تحلیل و پیش بینی کننده که قابلیت سخنوری نیز دارد.
اینترنت اشیاء :
پیش بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۰ بسیاری از دستگاههایی که شاید همین الان هم انتظار نداریم، به اینترنت متصل شده و کنترل آنها از طریق شبکه‌ها انجام گیرد.
ا
ین امکان با بهره‌گیری از هوش مصنوعی در جهت هوشمندسازی این ابزار به بهترین نحو امکان‌پذیر خواهد بود.
در حمل و نقل، پزشکی، ارتباطات، محیط زیست، رسانه و بسیاری موارد دیگر مورد استفاده است.
نرم افزارهای تحلیلی :
با به کار بردن هوش مصنوعی در طراحی نرم افزارها، میزان هوشمندی و بهره‌وری آنها افزایش داشته است.
انواع نرم افزارهای تحلیلی داده‌ها که مبتنی بر این تکنولوژی هستند در حال توسعه می‌باشند.
از الگوریتم‌های متنوع آن در تحلیل داده‌ها و به نتیجه رساندن اهداف استفاده‌های فراوانی می‌شود.
