هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی، توانایی یک کامپیوتر دیجیتال یا ربات کنترل شده توسط کامپیوتر برای انجام وظایفی است که معمولا با موجودات هوشمند مرتبط است. یک فرد عادی با داشتن درک کلی از فناوری، آن را به ربات ها مرتبط می کند. چنین افرادی می گویند که هوش مصنوعی یک شخصیت ترمینال است که می تواند به تنهایی عمل کرده و فکر کند.

اگر از یک محقق هوش مصنوعی در مورد هوش مصنوعی بپرسید، او می‌گوید مجموعه‌ای از الگوریتم هایی است که می‌توانند نتایج را بدون اینکه به صراحت به آن‌ها آموزش داده شود، تولید کنند. هوش نشان داده شده توسط ماشین ها به عنوان هوش مصنوعی شناخته می شود. هوش مصنوعی در دنیای امروز بسیار محبوب شده است. شبیه سازی هوش طبیعی در ماشین هایی است که برای یادگیری و تقلید از اعمال انسان برنامه ریزی شده اند. این ماشین ها می توانند از تجربیات درس بگیرند و کارهایی شبیه انسان را انجام دهند. همانطور که فناوری هایی مانند هوش مصنوعی به رشد خود ادامه می دهند، تأثیر زیادی بر کیفیت زندگی ما خواهند داشت. طبیعی است که امروزه همه بخواهند به نحوی با فناوری هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنند، به عنوان یک کاربر نهایی یا داشتن شغلی مرتبط با هوش مصنوعی.

هوش مصنوعی چیست؟ – تعریف

• موجودی هوشمند که توسط انسان ها ایجاد شده است.
• قادر به انجام کارها به صورت هوشمند و بدون دستور صریح هست.
• توانایی تفکر و عمل عقلانی و انسانی دارد.

چگونه می توانیم ارزیابی کنیم که آیا هوش مصنوعی مانند یک انسان عمل می کند؟

حتی اگر به حالتی برسیم که یک هوش مصنوعی بتواند مانند یک انسان رفتار کند، چگونه مطمئن باشیم که می‌تواند این رفتار را ادامه دهد؟ شباهت انسانی یک موجودیت هوش مصنوعی را می‌توانیم با موارد زیر پایه گذاری کنیم:

• آزمون تورینگ
• رویکرد مدلسازی شناختی
• رویکرد قانون فکر
• رویکرد عامل منطقی

اجازه دهید نگاهی دقیق به نحوه عملکرد این رویکردها بیندازیم:

آزمون تورینگ در هوش مصنوعی چیست؟

اساس آزمون تورینگ این است که ماهیت هوش مصنوعی باید قادر به حفظ مکالمه با یک عامل انسانی باشد. عامل انسانی به طور ایده آل نباید نتیجه‌گیری کند که با یک هوش مصنوعی صحبت می‌کند.  برای رسیدن به این اهداف، هوش مصنوعی باید دارای این ویژگی‌ها باشد:

• پردازش زبان طبیعی برای برقراری ارتباط موفق.
• بازنمایی دانش به عنوان حافظه آن عمل کند.
• استدلال خودکار برای استفاده از اطلاعات ذخیره شده برای پاسخ به سؤالات و نتیجه گیری جدید.
• یادگیری ماشینی برای شناسایی الگوها و انطباق با شرایط جدید.

رویکرد مدلسازی شناختی

همانطور که از نام آن پیداست، این رویکرد سعی در ساخت یک مدل هوش مصنوعی بر اساس شناخت انسان دارد. برای درک ماهیت ذهن انسان، سه رویکرد وجود دارد:

• مشاهده افکار ما و ساختن مدلی براساس آن.
• آزمایش‌های روانی: انجام آزمایش‌ها بر روی انسان‌ها و مشاهده رفتار آن‌ها.
• تصویرسازی مغز: استفاده از MRI برای مشاهده نحوه عملکرد مغز در سناریوهای مختلف و تکرار آن از طریق کد.

رویکرد قوانین فکر

قوانین فکر فهرست بزرگی از گزاره های منطقی است که بر عملکرد ذهن ما حاکم است. همین قوانین را می توان مدون کرد و برای الگوریتم های هوش مصنوعی اعمال کرد. مسائل مربوط به این رویکرد، مانند حل یک مسئله در اصل (به طور دقیق طبق قوانین فکری) و حل آنها در عمل می تواند کاملا متفاوت باشد و برای اعمال نیاز به نکات ظریف زمینه ای دارد. همچنین، اقداماتی وجود دارد که ما بدون اطمینان از نتیجه 100% انجام می‌دهیم که اگر پارامترهای زیادی وجود داشته باشد، ممکن است الگوریتم نتواند آن‌ها را تکرار کند.

رویکرد عامل منطقی

یک عامل منطقی برای دستیابی به بهترین نتیجه ممکن، در شرایط فعلی خود عمل می کند.

بر اساس رویکرد قوانین فکر، یک موجود باید مطابق گزاره های منطقی رفتار کند. اما در مواردی با توجه به نتایج متعددی که شامل نتایج متفاوت و سازش‌های مربوطه می‌شود، هیچ کار درست منطقی وجود ندارد. رویکرد عامل منطقی سعی دارد در شرایط فعلی بهترین انتخاب ممکن را داشته باشد. این بدان معنی است که یک عامل بسیار پویاتر و سازگارتر است.

اکنون که متوجه شدیم هوش مصنوعی چگونه می تواند طراحی شود تا مانند یک انسان عمل کند، بیایید نگاهی به نحوه ساخت این سیستم ها بیندازیم.

هوش مصنوعی (AI) چگونه کار می کند؟

ساختن یک سیستم هوش مصنوعی فرآیند دقیق مهندسی معکوس قابلیت‌های انسانی در یک ماشین و استفاده از قدرت محاسباتی آن برای پیشی گرفتن از توانایی‌های ما است. برای درک اینکه هوش مصنوعی واقعا چگونه کار می کند، باید در زیر دامنه های مختلف هوش مصنوعی غوطه ور شد و درک کرد که چگونه این حوزه ها می توانند در زمینه های مختلف صنعت اعمال شوند. شما همچنین می توانید یک دوره هوش مصنوعی را بگذرانید که به شما کمک می کند درک جامعی کسب کنید.

• آموزش ماشین (Machine Learning). ML به ماشین می آموزد که چگونه بر اساس تجربیات گذشته استنباط و تصمیم گیری کند. الگوها را شناسایی کرده، داده های گذشته را تجزیه و تحلیل می کند تا معنای این نقاط داده را استنتاج کند تا به یک نتیجه گیری احتمالی بدون نیاز به دخالت دادن تجربه انسانی برسد. این اتوماسیون برای رسیدن به نتیجه با ارزیابی داده ها، باعث صرفه جویی در وقت انسانی برای کسب و کارها می شود و به آنها کمک می کند تا تصمیم بهتری بگیرند.
• یادگیری عمیق: یادگیری عمیق یک تکنیک ML است. به ماشین می آموزد که ورودی ها را از طریق لایه ها پردازش کند تا نتیجه را طبقه بندی، استنتاج و پیش بینی کند.
• شبکه های عصبی: شبکه های عصبی بر اساس اصول مشابه سلول های عصبی انسان کار می کنند. آنها مجموعه ای از الگوریتم ها هستند که رابطه بین متغیرهای زیربنایی مختلف را به تصویر می کشند و داده ها را مانند مغز انسان پردازش می کنند.
• پردازش زبان طبیعی. NLP علم خواندن، درک و تفسیر زبان توسط ماشین است. هنگامی که یک ماشین درک می کند که کاربر قصد دارد با چه چیزی ارتباط برقرار کند، مطابق با آن پاسخ می دهد.
• بینایی کامپیوتری. الگوریتم های بینایی کامپیوتری سعی می کنند یک تصویر را با تجزیه یک تصویر و مطالعه قسمت های مختلف جسم درک کنند. این به ماشین کمک می کند تا مجموعه ای از تصاویر را طبقه بندی کرده و از آنها بیاموزد تا بر اساس مشاهدات قبلی تصمیم خروجی بهتری بگیرد.
• محاسبات شناختی. الگوریتم‌های محاسبات شناختی سعی می‌کنند با تجزیه و تحلیل متن/گفتار/تصاویر/اشیاء به روشی که انسان انجام می‌دهد و سعی می‌کند خروجی مورد نظر را بدهد، مغز انسان را تقلید کند.

بیشتر بخوانید: هفت نوع مختلف آموزش چیست و آیا آن‌ها موثر هستند؟

انواع هوش مصنوعی

موجودیت‌های مختلف هوش مصنوعی برای اهداف متفاوتی ساخته می‌شوند و به همین دلیل است که متفاوت هستند. هوش مصنوعی را می توان بر اساس نوع 1 و نوع 2 (بر اساس عملکردها) طبقه بندی کرد. در ادامه معرفی مختصری از نوع اول ذکر شده است.

3 نوع هوش مصنوعی

• هوش مصنوعی (ANI).
• هوش عمومی مصنوعی (AGI).
• ابر هوش مصنوعی (ASI).

بیایید نگاهی دقیق بیندازیم.

هوش مصنوعی محدود چیست؟ (Artificial Narrow Intelligence (ANI))

این رایج ترین شکل هوش مصنوعی است که اکنون در بازار پیدا می کنید. این سیستم‌های هوش مصنوعی برای حل یک مشکل طراحی شده‌اند و می‌توانند یک کار واحد را به خوبی انجام دهند. طبق تعریف، آنها قابلیت های محدودی دارند، مانند توصیه یک محصول به یک کاربر یا پیش بینی آب و هوا. این تنها نوع هوش مصنوعی است که امروزه وجود دارد. آن‌ها می‌توانند در زمینه‌های بسیار خاص به عملکرد انسان نزدیک شوند، و حتی در بسیاری از موارد از انسان پیشی بگیرند، اما فقط در محیط‌های بسیار کنترل‌شده با مجموعه‌ای از پارامترها برتر هستند.

هوش عمومی مصنوعی (AGI) چیست؟ (Artificial General Intelligence)

AGI هنوز یک مفهوم نظری است. این به عنوان هوش مصنوعی تعریف می شود که دارای عملکرد شناختی در سطح انسانی است، در طیف گسترده ای از حوزه ها مانند پردازش زبان، پردازش تصویر، عملکرد محاسباتی و استدلال و غیره به کار می رود.

ما هنوز با ساختن یک سیستم AGI فاصله داریم. یک سیستم AGI باید متشکل از هزاران سیستم هوش مصنوعی محدود باشد که به صورت پشت سر هم کار کرده و با یکدیگر ارتباط برقرار کنند تا استدلال انسان را تقلید کنند. حتی با پیشرفته‌ترین سیستم‌ها و زیرساخت‌های محاسباتی، مانند Fujitsu’s K یا IBM’s Watson، 40 دقیقه طول کشیده تا یک ثانیه از فعالیت عصبی را شبیه‌سازی کنند. این نشان دهنده پیچیدگی و به هم پیوستگی بسیار زیاد مغز انسان و بزرگی چالش ایجاد یک AGI با منابع فعلی ما است.

ابر هوش مصنوعی (ASI) چیست؟ (Artificial Super Intelligence (ASI))

ما تقریبا وارد یک منطقه علمی – تخیلی در اینجا می‌شویم، اما ASI به عنوان پیشرفت منطقی‌تر از AGI در نظر گرفته می شود. یک سیستم ابر هوش مصنوعی (ASI) می‌تواند از تمام قابلیت‌های انسانی پیشی بگیرد. شامل تصمیم گیری، تصمیم گیری منطقی و حتی مواردی مانند ابداع هنر بهتر و ایجاد روابط عاطفی می شود.

به محض دستیابی به هوش مصنوعی عمومی، سیستم‌های هوش مصنوعی به سرعت می‌توانند قابلیت‌های خود را بهبود بخشند و به قلمروهایی پیشروی کنند که شاید حتی در خواب هم نمی‌دیدیم. در حالی که شکاف بین AGI و ASI نسبتا کم است (بعضی می گویند به اندازه یک نانوثانیه است، زیرا هوش مصنوعی با این سرعت می تواند یاد بگیرد)، سفر طولانی پیش روی ما به سمت AGI ، خود باعث می شود که این مفهوم در آینده بسیار دور عملی شود.

تفاوت بین Intelligence Augmentation و AI (Artificial Intelligence)

هوش مصنوعی (Artifical Intelligence)

• هوش مصنوعی جایگزین انسان می شود و با دقت بالایی عمل می کند.
• جایگزین تصمیم گیری انسانی می شود.
• ربات ها/ اینترنت اشیا صنعتی: ربات ها جایگزین همه انسان ها در کف کارخانه خواهند شد.
• کاربردهای بلادرنگ هوش مصنوعی در موفقیت مشتری‌مداری: 1. پشتیبانی مشتری خودکار و چت ربات – 2. دستیاران مجازی گردش کار خودکار.

هوش افزوده (Augmented Intelligence)

• افزایش و تقویت جایگزین افراد نمی شود، بلکه سیستم هایی را ایجاد می کند که به تولید کمک می کند.
• تصمیم گیری انسان را بیشتر می‌کند.
• ربات ها/ اینترنت اشیا صنعتی: ربات های مشارکتی همراه با انسان ها برای انجام وظایف سخت و تکراری کار می کنند.
• کاربردهای بلادرنگ IA در موفقیت مشتری‌مداری: 1. تجزیه و تحلیل مشتری با قابلیت IA- 2. مشتریان با ریسک بالا را کشف کنید – 3. پیش بینی فروش.

هوش مصنوعی قوی و ضعیف

تحقیقات گسترده در زمینه هوش مصنوعی نیز آن را به دو دسته دیگر یعنی هوش مصنوعی قوی و هوش مصنوعی ضعیف تقسیم می کند. این اصطلاحات توسط جان سرل (John Searle) به منظور متمایز کردن سطوح عملکرد در انواع مختلف ماشین‌های هوش مصنوعی ابداع شد. در ادامه برخی از تفاوت های اصلی بین آنها ذکر شده است.

هوش مصنوعی ضعیف

• این یک برنامه محدود با دامنه محدود است.
• این برنامه در کارهای خاصی عملکرد خوبی دارد.
• از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت برای پردازش داده ها استفاده می کند. مثال: Siri، Alexa.

هوش مصنوعی قوی

• این یک برنامه کاربردی گسترده تر با دامنه گسترده تر است.
• عملکرد این برنامه در کارهای خاص خوب است. این نرم افزار دارای هوش باورنکردنی در سطح انسانی است.
• از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت برای پردازش داده ها استفاده می کند. از خوشه بندی و ارتباط برای پردازش داده ها استفاده می کند. مثال: رباتیک پیشرفته.

هدف از هوش مصنوعی چیست؟

از نظر فنی، هدف هوش مصنوعی کمک به توانایی های انسانی و کمک به ما در تصمیم گیری های پیشرفته است. از منظر فلسفی، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که به انسان‌ها کمک کند تا زندگی معنادار و عاری از کار سخت داشته باشند و به مدیریت شبکه پیچیده افراد، شرکت‌ها، دولت‌ها و ملت‌ها کمک کند تا به نحوی کار کنند که برای همه بشریت مفید باشد.

در حال حاضر، هدف هوش مصنوعی با تمام ابزارها و تکنیک‌های مختلفی که در طول هزار سال گذشته اختراع کرده‌ایم مشترک است که عبارتند از ساده‌سازی تلاش انسان و کمک به ما در تصمیم‌گیری بهتر.

هوش مصنوعی همچنین به عنوان اختراع نهایی ما معرفی شده، خلاقیتی که ابزارها و خدمات پیشگامانه ای را اختراع می کند که به طور تصاعدی نحوه زندگی ما را تغییر می دهد و امیدواریم که نزاع، نابرابری و رنج انسانی را از بین ببرد.

همه این کارها متعلق به آینده دور است، ما هنوز با چنین نتایجی فاصله داریم. در حال حاضر، هوش مصنوعی بیشتر توسط شرکت‌ها برای بهبود کارایی، خودکارسازی وظایف سنگین و پیش‌بینی‌های تجاری بر اساس داده‌های به جای احساسات انسانی استفاده می‌شود. هزینه‌های تحقیق و توسعه تمام فناوری‌های پیشین، قبل از اینکه برای افراد عادی در دسترس قرار گیرد توسط شرکت‌ها و سازمان‌های دولتی پرداخت می‌شد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد هدف هوش مصنوعی و محل استفاده از آن، می توانید یک دوره آموزشی هوش مصنوعی را بگذرانید و جزئیات و مهارت های دوره هوش مصنوعی را درک کنید.

هوش مصنوعی (AI) کجا استفاده می شود؟

هوش مصنوعی در حوزه های مختلف برای ارائه نتایجی در مورد رفتار کاربر و ارائه توصیه هایی بر اساس داده ها استفاده می شود. به عنوان مثال، الگوریتم جستجوی پیش‌بینی‌کننده گوگل از داده‌های کاربر برای پیش‌بینی کلمه بعدی در نوار جستجو، استفاده می‌کند. Netflix از داده‌های پیشین کاربر استفاده می‌کند تا پیش‌بینی کند کاربر چه فیلمی را می‌خواهد ببیند و باعث می‌شود کاربر به پلتفرم متصل شود و زمان تماشای آن افزایش یابد. Facebook از داده‌های پیشین کاربران استفاده می‌کند تا به‌طور خودکار پیشنهادهایی برای تگ کردن دوستان بر اساس ویژگی‌های چهره‌شان در تصاویرشان ارائه دهد. هوش مصنوعی در همه جا توسط سازمان های بزرگ برای ساده تر کردن زندگی کاربر استفاده می شود. کاربردهای هوش مصنوعی به طور کلی در دسته پردازش داده ها قرار می گیرد که شامل موارد زیر می شود:

• جستجو در داده ها و بهینه سازی جستجو برای ارائه مرتبط ترین نتایج.
• زنجیره های منطقی برای استدلال اگر-آن گاه، که می توانند برای اجرای رشته ای از دستورات بر اساس پارامترها اعمال شوند.
• تشخیص الگو برای شناسایی الگوهای مهم در مجموعه داده های بزرگ برای بینش منحصر به فرد.
• استفاده از مدل های احتمالی برای پیش بینی نتایج آینده.

بیشتر بخوانید: چگونه یک مخترع شویم؟

مزایای هوش مصنوعی چیست؟

هیچ شکی در این واقعیت وجود ندارد که فناوری زندگی ما را بهتر کرده است. از نقشه­های مسیریاب، بانکداری با پاسخگویی هوشمند تلفنی گرفته تا پیشگیری از کلاهبرداری، هوش مصنوعی و سایر فن‌آوری‌ها همه چیز را فرا گرفته است. مرز باریکی بین پیشرفت و تخریب وجود دارد. همیشه سکه دو رو دارد و این در مورد هوش مصنوعی نیز صدق می کند. بیایید به برخی از مزایای هوش مصنوعی نگاهی بیندازیم.

مزایای هوش مصنوعی (AI)

• کاهش خطای انسانی.
• 24 ساعته موجود است.
• در انجام کارهای تکراری کمک می کند.
• دستیار دیجیتالی.
• تصمیم گیری سریعتر.
• تصمیم گیرنده منطقی.
• کاربردهای پزشکی.
• امنیت را بهبود می بخشد.
• ارتباط کارآمد.

بیایید نگاه دقیق تری بیندازیم.

پیش نیازهای هوش مصنوعی

به عنوان یک مبتدی، در اینجا برخی از پیش نیازهای اساسی وجود دارد که به شروع درک موضوع کمک می کند:

1. تسلط کامل بر ریاضیات، یعنی حساب دیفرانسیل و انتگرال، آمار و احتمال.
2. تجربه در زبان های برنامه نویسی مانند جاوا یا پایتون.
3. قدرت در درک و نوشتن الگوریتم ها.
4. پیشینه قوی در مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها.
5. دانش کافی در ریاضیات گسسته.
6. اراده برای یادگیری زبان های یادگیری ماشینی.

تاریخچه هوش مصنوعی (AI)

فناوری هوش مصنوعی بسیار قدیمی‌تر از چیزی است که تصور می‌کنید و اصطلاح «AI» برای محققان جدید نیست. اصطلاح هوش مصنوعی اولین بار در سال 1956 توسط دانشمندی به نام ماروین مینسکی (Marvin Minsky) در کالج دارتموث (Dartmouth) ابداع شد.

با دریافت مدرک هوش مصنوعی نسبت به سایر مشتاقان در این صنعت، برتر خواهید بود. با وجود پیشرفت هایی مانند تشخیص چهره، هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، ربات های چت و موارد دیگر، اکنون زمان ایجاد مسیری برای یک حرفه موفق در هوش مصنوعی است.

دستیارهای مجازی قبلا راه خود را به زندگی روزمره باز کرده اند و به ما در صرفه جویی در زمان و انرژی کمک می کنند. خودروهای خودران توسط غول‌های فناوری مانند تسلا اولین قدم به سوی آینده را به ما نشان داده‌اند. هوش مصنوعی می تواند به کاهش و پیش بینی خطرات تغییرات آب و هوایی کمک کند و به ما این امکان را می دهد تا قبل از اینکه خیلی دیر شود، تفاوت ایجاد کنیم. همه این پیشرفت‌ها فقط آغاز هستند، چیزهای بیشتری در راه است. گفته می شود 133 میلیون شغل جدید هوش مصنوعی توسط هوش مصنوعی تا سال 2024 ایجاد خواهد شد.

اساطیر یونان باستان برای اولین بار شامل ربات های هوشمند و موجودات مصنوعی می شد. ایجاد قیاس و کاربرد استدلال قیاسی توسط ارسطو نقطه عطفی در مسیر جستجوی بشریت برای درک هوش خود بود. با وجود ریشه‌های طولانی و عمیق، هوش مصنوعی آنطور که امروزه می‌شناسیم، تنها کمتر از یک قرن وجود داشته است.

بیایید نگاهی به جدول زمانی مهم رویدادای مربوط به هوش مصنوعی بیندازیم:

1943 – وارن مک کالوچ و والتر پیتس (Warren McCulloch and Walter Pits) مقاله ای با عنوان “حساب منطقی ایده های ماندگار در فعالیت عصبی” منتشر کردند که اولین کار در مورد هوش مصنوعی (AI) در سال 1943 بود. آنها یک مدل نورون مصنوعی را پیشنهاد کردند.

1949 – دونالد هب (Donald Hebb) نظریه اصلاح قدرت اتصال بین نورون ها را در کتاب خود با نام سازمان رفتار: یک نظریه عصب روانشناختی ارائه کرد. (A Neuropsychological Theory)

1950 – آلن تورینگ (Alan Turing)، ریاضیدان انگلیسی، کتاب «ماشین‌های محاسباتی و هوش» را منتشر کرد که در آن آزمایشی را برای تعیین اینکه آیا یک ماشین توانایی نشان دادن رفتار انسانی را دارد یا خیر پیشنهاد کرد. این تست معروف به تست تورین (Turin Test) است.

در همان سال، ماروین مینسکی و دین ادموندز (Marvin Minsky and Dean Edmonds)، فارغ التحصیلان دانشگاه هاروارد، اولین کامپیوتر شبکه عصبی به نام SNARC را ساختند.

1956 – “اولین برنامه هوش مصنوعی” به نام “نظریه پرداز منطق” توسط آلن نیول و هربرت آ. سایمون (Allen Newell and Herbert A. Simon) ساخته شد. این برنامه 38 قضیه از 52 قضیه ریاضی را تأیید کرد و همچنین برای چندین مورد اثبات های جدید و ظریف تری کشف کرد. در همان سال، کلمه “هوش مصنوعی” برای اولین بار توسط جان مک کارتی (John McCarthy )، دانشمند آمریکایی در کنفرانس دارتموث پذیرفته شد و برای اولین بار به عنوان یک رشته دانشگاهی ابداع شد.

اشتیاق نسبت به هوش مصنوعی پس از این سال به سرعت افزایش یافت.

1959 – آرتور ساموئل زمانی که در IBM کار می کرد اصطلاح یادگیری ماشین را ابداع کرد.

1963 – جان مک کارتی یک آزمایشگاه هوش مصنوعی در استنفورد راه اندازی کرد.

1966 – جوزف وایزنبام اولین ربات چت را با نام ELIZA ایجاد کرد.

1972 – اولین ربات انسان نما در ژاپن به نام WABOT-1 ساخته شد.

1974 تا 1980 – این دوره به عنوان اولین دوره زمستانی هوش مصنوعی شناخته می شود. بسیاری از دانشمندان نتوانستند تحقیقات خود را به بهترین شکل دنبال کنند یا ادامه دهند زیرا با کمبود بودجه از سوی دولت مواجه شدند و علاقه به هوش مصنوعی به تدریج کاهش یافت.

1980 – هوش مصنوعی با صدای بلند بازگشت! شرکت های تجهیزات دیجیتال R1 را توسعه دادند که اولین سیستم متخصص تجاری موفق بود و به طور رسمی به دوره زمستانی هوش مصنوعی پایان داد. در همان سال، اولین کنفرانس ملی انجمن هوش مصنوعی آمریکا در دانشگاه استنفورد برگزار شد.

1987 تا 1993 – با ظهور فناوری رایانه و جایگزین‌های ارزان‌تر، بسیاری از سرمایه‌گذاران و دولت بودجه تحقیقات هوش مصنوعی را متوقف کردند که منجر به دومین دوره زمستانی هوش مصنوعی شد.

1997 – کامپیوتر انسان را شکست می دهد! کامپیوتر IBM IBM Deep Blue قهرمان آن زمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد و اولین کامپیوتر/ماشینی شد که یک قهرمان شطرنج جهان را شکست داد.

2002 – با اختراع جاروبرقی ها باعث شد هوش مصنوعی وارد خانه ها شود.

2005 – ارتش آمریکا سرمایه گذاری روی ربات های خودمختار مانند “Big Dog” از Boston Dynamics و “PackBot” از iRobot را آغاز کرد.

2006 – شرکت هایی مانند فیس بوک، گوگل، توییتر، نتفلیکس شروع به استفاده از هوش مصنوعی کردند.

2008 – گوگل پیشرفت‌هایی در زمینه تشخیص گفتار ایجاد کرد و ویژگی تشخیص گفتار را در برنامه آیفون معرفی کرد.

2011 – Watson – یک کامپیوتر IBM، در سال 2011 برنده Jeopardy شد، یک بازی که در آن باید سوالات و معماهای پیچیده را حل می کرد. واتسون نشان داده بود که می تواند زبان ساده را درک کرده و مسائل پیچیده را به سرعت حل کند.

2012 – اندرو نگ (Andrew Ng)، بنیانگذار پروژه یادگیری عمیق مغز گوگل، 10 میلیون ویدیوی یوتیوب را با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق وارد شبکه عصبی کرد. شبکه عصبی یاد گرفت که یک گربه را بدون اطلاع از چیستی آن بشناسد، که آغاز عصر جدیدی در یادگیری عمیق و شبکه های عصبی بود.

2014 – گوگل اولین خودروی خودران را ساخت که در آزمون رانندگی قبول شد.

2014 – Alexa آمازون منتشر شد.

2016 – Hanson Robotics اولین “ربات شهروند” را ایجاد کرد، سوفیا، یک ربات انسان نما که قادر به تشخیص چهره، مکالمه کلامی و احساسات چهره بود.

2020 – بایدو در مراحل اولیه همه‌گیری SARS-CoV-2، الگوریتم LinearFold AI خود را در اختیار تیم‌های علمی و پزشکی قرار داد که به دنبال ایجاد واکسن هستند. این سیستم می‌تواند توالی RNA ویروس را تنها در 27 ثانیه پیش‌بینی کند که 120 برابر سریع‌تر از روش‌های قبلی بود.

با پیشرفت هر روز، هوش مصنوعی در همه زمینه ها به سرعت در حال پیشرفت است. هوش مصنوعی دیگر آینده نیست، حال است!

هوش مصنوعی در زندگی روزمره

در اینجا لیستی از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی وجود دارد که ممکن است در زندگی روزمره از آنها استفاده کنید:

خرید آنلاین: هوش مصنوعی در خرید آنلاین برای ارائه توصیه های شخصی به کاربران بر اساس جستجوها و خریدهای قبلی آنها استفاده می شود.

دستیارهای شخصی دیجیتال: گوشی های هوشمند از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات شخصی سازی شده استفاده می کنند. دستیارهای هوش مصنوعی می توانند به سوالات پاسخ دهند و به کاربران کمک کنند تا بدون دردسر کارهای روزمره خود را سازماندهی کنند.

ترجمه ماشینی: نرم افزار ترجمه زبان مبتنی بر هوش مصنوعی، ترجمه، زیرنویس و تشخیص زبان را ارائه می دهد که می تواند به کاربران در درک زبان های دیگر کمک کند.

امنیت سایبری: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به شناسایی و مبارزه با حملات سایبری بر اساس شناخت الگوها و عقب‌نشینی حملات کمک کنند.

هوش مصنوعی در برابر کووید-19: در مورد کووید-19، هوش مصنوعی در شناسایی شیوع، پردازش ادعاهای مراقبت های بهداشتی و ردیابی شیوع بیماری استفاده شده است.

بیشتر بخوانید: فهرست 10 مخترع بزرگ قرن نوزدهم

کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت

هوش مصنوعی واقعا پتانسیل تغییر بسیاری از صنایع را با طیف وسیعی از موارد استفاده ممکن دارد. وجه مشترک همه این صنایع مختلف و موارد استفاده این است که همه آنها مبتنی بر داده هستند.

از آنجایی که هوش مصنوعی در هسته خود یک سیستم پردازش داده کارآمد است، پتانسیل زیادی برای بهینه سازی در همه جا وجود دارد.

بیایید نگاهی به صنایعی بیندازیم که در آنها هوش مصنوعی در حال حاضر در حال درخشش است.

مراقبت های بهداشتی:

• مدیریت: سیستم های هوش مصنوعی به انجام وظایف اداری روزمره و معمولی کمک می کنند تا خطاهای انسانی را به حداقل برسانند و کارایی را به حداکثر برسانند. رونویسی یادداشت های پزشکی از طریق NLP و به ساختار اطلاعات بیمار کمک می کند تا خواندن آن برای پزشکان آسان تر شود.
• پزشکی از راه دور: برای موقعیت‌های غیر اورژانسی، بیماران می‌توانند به سیستم هوش مصنوعی بیمارستان مراجعه کنند تا علائم خود را تجزیه و تحلیل کنند، علائم حیاتی خود را وارد کنند و ارزیابی کنند که آیا نیاز به مراقبت پزشکی وجود دارد یا خیر. این امر باعث کاهش حجم کار متخصصان پزشکی می شود و فقط موارد مهم را به آنها می رساند.
• تشخیص کمکی: از طریق بینایی کامپیوتری و شبکه‌های عصبی کانولوشنال، هوش مصنوعی اکنون قادر است اسکن‌های MRI را برای بررسی تومورها و سایر تومورهای بدخیم، سریع‌تر از رادیولوژیست‌ها، با حاشیه خطای کمتر قابل‌توجهی بخواند.
• جراحی با کمک ربات: جراحی های رباتیک دارای حاشیه خطای بسیار جزئی هستند و می توانند به طور مداوم عمل های جراحی را بصورت شبانه روزی و بدون خستگی انجام دهند. از آنجایی که آنها با چنین درجه بالایی از دقت عمل می کنند، نسبت به روش های سنتی کمتر تهاجمی هستند، که به طور بالقوه زمان سپری کردن بیماران در بیمارستان را برای بهبودی کاهش می دهد.
• نظارت بر علایم حیاتی: وضعیت سلامت یک فرد، بسته به سطوح مختلف علایم حیاتی مربوطه، فرآیندی مداوم است. با توجه به اینکه دستگاه‌های پوشیدنی اکنون در بازار محبوب شده اند، این داده‌ها در دسترس نیستند، فقط منتظر تجزیه و تحلیل برای ارائه بینش‌های عملی هستند. از آنجایی که علائم حیاتی پتانسیل پیش بینی نوسانات سلامتی را حتی قبل از آگاهی بیمار دارند، در اینجا کاربردهای زیادی برای نجات زندگی وجود دارد.

تجارت الکترونیک

• توصیه‌های بهتر: این معمولا اولین مثالی است که از مردم در مورد کاربردهای تجاری هوش مصنوعی می‌پرسند، و در این زمینه هوش مصنوعی قبلا نتایج عالی ارائه کرده است. بیشتر افراد بزرگ تجارت الکترونیک، هوش مصنوعی را برای ارائه توصیه‌های محصولی مورد علاقه مشتری، وارد کرده‌اند، که منجر به افزایش قابل توجه قیمت نهایی آنها شده است.
• چت بات ها: نمونه معروف دیگر، بر اساس گسترش چت ربات های هوش مصنوعی در صنایع و هر وب سایتی است که بازدید می کنیم. این چت‌بات‌ها هم‌اکنون در ساعت‌های خاص و اوج مصرف نیز به مشتریان خدمات ارائه می‌کنند و گلوگاه منابع انسانی محدود را از بین می‌برند.
• فیلتر کردن اسپم ها و نظرات جعلی. با توجه به حجم بالای بازبینی هایی که سایت هایی مانند آمازون دریافت می کنند، فیلتر کردن محتوای مخرب غیرممکن است. از طریق قدرت NLP، هوش مصنوعی می‌توان این بررسی‌ها را از نظر فعالیت‌های مشکوک اسکن کرده و آنها را فیلتر کرد و تجربه بهتری برای خریدار ایجاد کند.
• بهینه سازی جستجو. همه تجارت الکترونیک به این بستگی دارد که کاربران آنچه را که می خواهند جستجو کرده و بتوانند آن را پیدا کنند. هوش مصنوعی نتایج جستجو را بر اساس هزاران پارامتر بهینه سازی کرده است تا اطمینان حاصل کند که کاربران دقیقا محصول مورد نظر خود را پیدا می کنند.
• زنجیره تامین: هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا برای محصولات مختلف در بازه‌های زمانی مختلف استفاده می‌شود تا آنها بتوانند سهام خود را برای پاسخگویی به تقاضا مدیریت کنند.

منابع انسانی

• ایجاد فرهنگ کار: هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های کارکنان و قرار دادن آنها در تیم‌های مناسب، اختصاص پروژه‌ها بر اساس شایستگی‌هایشان، جمع‌آوری بازخورد در مورد محل کار، و حتی تلاش برای پیش‌بینی اینکه آیا آنها در آستانه ترک شرکت خود هستند استفاده می‌شود.
• استخدام: با NLP، هوش مصنوعی می‌تواند هزاران CV (رزومه) را در عرض چند ثانیه مرور کند و مطمئن شود که آیا مناسب است یا خیر. این سودمند است زیرا عاری از هرگونه خطا یا سوگیری انسانی است و به طور قابل توجهی طول دوره های استخدام را کاهش می دهد.

ربات ها در هوش مصنوعی

حوزه رباتیک حتی قبل از اینکه هوش مصنوعی به واقعیت تبدیل شود در حال پیشرفت بوده است. در این مرحله، هوش مصنوعی به رباتیک کمک می‌کند تا در ربات‌های کارآمد، نوآوری سریع‌تری داشته باشد. ربات‌ها در هوش مصنوعی کاربردهایی در بخش‌های عمومی و صنایع به‌ویژه در صنایع تولید و بسته‌بندی پیدا کرده‌اند. در اینجا چند کاربرد ربات در هوش مصنوعی آورده شده است:

مونتاژ

• هوش مصنوعی همراه با سیستم های بینایی پیشرفته می تواند در تصحیح کمک‌کننده باشد.
• همچنین به ربات ها کمک می کند تا یاد بگیرند که کدام مسیر برای یک فرآیند خاص در حین کار، بهترین است.

خدمات مشتری

• ربات های مجهز به هوش مصنوعی در ظرفیت خدمات مشتری در صنایع خرده فروشی و گردشگری استفاده می شوند.
• این ربات ها از پردازش زبان طبیعی برای تعامل هوشمندانه و مانند یک انسان با مشتریان بهره می برند.
• هر چه این سیستم ها با انسان ها تعامل داشته باشند، با کمک یادگیری ماشینی بیشتر یاد می گیرند.

بسته بندی

• هوش مصنوعی بسته‌بندی سریع‌تر، ارزان‌تر و دقیق‌تر را امکان‌پذیر می‌کند.
• به صرفه جویی در حرکات خاصی که یک ربات انجام می دهد کمک کرده و دائما آنها را اصلاح می کند و نصب و جابجایی سیستم های رباتیک را آسان می کند.

رباتیک منبع باز (Open Source Robotics)

امروزه سیستم های رباتیک به عنوان سیستم های منبع باز با قابلیت های هوش مصنوعی فروخته می شوند.

• به این ترتیب کاربران می توانند انجام وظایف سفارشی را بر اساس یک اپلیکیشن خاص به ربات ها آموزش دهند.
• به عنوان مثال: کشاورزی در مقیاس کوچک.

برترین برنامه های کاربردی در هوش مصنوعی

1. پیش بینی های مبتنی بر هوش مصنوعی گوگل (به عنوان مثال: نقشه های گوگل).
2. برنامه های اشتراک گذاری (به عنوان مثال: Uber، Lyft).
3. AI Autopilot در پروازهای تجاری.
4. فیلترهای اسپم در ایمیل ها.
5. چکرها و ابزار سرقت ادبی.
6. تشخیص چهره.
7. توصیه های جستجو.
8. ویژگی تبدیل صدا به متن.
9. دستیاران شخصی هوشمند (به عنوان مثال: Siri، Alexa)..
10. حفاظت و پیشگیری از تقلب.

چه چیزی فناوری هوش مصنوعی را بسیار مفید می کند؟

هوش مصنوعی چندین مزیت حیاتی دارد که آن را به ابزاری عالی تبدیل می کند، مانند:

• اتوماسیون – هوش مصنوعی می تواند فرآیندها/وظایف خسته کننده را بدون هیچ خستگی خودکار کند.
• بهبود – هوش مصنوعی می تواند با بهبود تجربیات برای کاربران نهایی و ارائه توصیه های بهتر محصول، همه محصولات و خدمات را به طور موثر بهبود بخشد.
• تجزیه و تحلیل و دقت – تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی بسیار سریعتر و دقیق تر از انسان است. هوش مصنوعی می تواند از توانایی خود برای تفسیر داده ها با تصمیم گیری های بهتر استفاده کند.

به زبان ساده، هوش مصنوعی به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و فرآیندهای محصول و کسب‌وکار را با سرعتی بسیار سریع‌تر بهبود بخشند.

روندهای شغلی در هوش مصنوعی

مشاغل در هوش مصنوعی در چند سال گذشته به طور پیوسته در حال افزایش بوده اند و با سرعت فزاینده ای به رشد خود ادامه خواهند داد. 57 درصد از شرکت های هندی مشتاق استخدام افراد با استعداد برای بررسی احساسات بازار هستند. به طور متوسط، افزایش 60 تا 70 درصدی در حقوق داوطلبانی که با موفقیت عهده‌دار سمت‌هایی در هوش مصنوعی هستند، رخ داده است. گذراندن دوره هوش مصنوعی همچنین به مهندس آدیتیا بهلا (Aditya Bhalla) کمک کرده که پس از تکمیل آن، 200 درصد افزایش حقوق دریافت کند. طبق تحقیقات، تقاضا برای مشاغل هوش مصنوعی افزایش یافته است، اما نیروی کار کارآمد با آن همگام نبوده است. طبق گزارش WEF، تا سال 2020، 133 میلیون شغل در حوزه هوش مصنوعی ایجاد خواهد شد.

بمبئی در صف اول رقابت ایستاده و بنگلور و چنای پس از آن قرار دارند. طبق گزارش WEF، تا سال 2024 133 میلیون شغل در هوش مصنوعی ایجاد خواهد شد. تحقیقات نشان می دهد که تقاضا برای شغل افزایش یافته است اما نیروی کار نتوانسته است با آن همگام شود.

هوش مصنوعی در بخش های مختلفی مانند مراقبت های بهداشتی، بانکداری و مالی، بازاریابی و صنعت سرگرمی استفاده می شود. مهندسی یادگیری عمیق، دانشمند داده، مدیر علوم داده و دانشمند ارشد داده برخی از مشاغل برتر هستند که به مهارت های هوش مصنوعی نیاز دارند.

با افزایش فرصت های موجود، می توان گفت که اکنون زمان مناسبی برای ارتقاء مهارت در این حوزه است.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که یکی از اصول اصلی هوش مصنوعی را تعریف می‌کند – توانایی یادگیری از تجربه، به جای دستورالعمل‌ها.

الگوریتم های یادگیری ماشینی به طور خودکار یاد می گیرند و با یادگیری از خروجی خود بهبود می یابند. آنها برای تولید خروجی مورد نظر نیازی به دستورالعمل های صریح ندارند. آنها با مشاهده مجموعه داده های قابل دسترس خود و مقایسه آنها با نمونه هایی از خروجی نهایی یاد می گیرند. آنها خروجی نهایی را برای هر الگوی قابل تشخیصی بررسی کرده و سعی می کنند جنبه ها را مهندسی معکوس کنند تا یک خروجی تولید کنند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیر شاخه ای از یادگیری ماشینی است که با الگوریتم هایی الهام گرفته شده از ساختار و عملکرد مغز به نام شبکه های عصبی مصنوعی مرتبط است. مفاهیم یادگیری عمیق برای آموزش آنچه که به طور طبیعی برای ما انسان ها به وجود می آید برای ماشین ها استفاده می شود. با استفاده از یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری را می توان آموزش داد تا اقدامات طبقه بندی را با گرفتن تصویر، متن یا صدا به عنوان ورودی اجرا کند. یادگیری عمیق در حال محبوب شدن است. داده های برچسب گذاری شده بزرگ برای آموزش این مدل ها همراه با معماری شبکه عصبی استفاده می شود.

به زبان ساده، Deep Learning از شبیه‌سازی‌های مغزی استفاده می‌کند، به این امید که الگوریتم‌های یادگیری را کارآمد و استفاده ساده‌تر کند. اکنون بیایید ببینیم که تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین چیست.

چه رابطه ای بین AI، ML و DL وجود دارد؟

هوش مصنوعی مفهومی فراگیر است که در ابتدا فوران کرد. پس از آن ML که بعدا رشد کرد، و در نهایت DL که اکنون نوید افزایش پیشرفت‌های هوش مصنوعی را به سطحی دیگر می‌دهد، دنبال شد.

NLP چیست؟

یکی از مؤلفه‌های هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی، توانایی یک ماشین برای درک زبان انسان همانطور که صحبت می‌شود، است. هدف NLP درک و رمزگشایی زبان انسان برای ارائه نتیجه است. بیشتر تکنیک‌های NLP از یادگیری ماشینی برای استخراج از زبان انسان استفاده می‌کنند.

کامپیوتر ویژن چیست؟

بینایی کامپیوتر شاخه­ای از هوش مصنوعی است  که در آن تکنیک‌هایی توسعه می‌یابد که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا تصاویر و ویدیوهای دیجیتال را ببینند و درک کنند. هدف بینایی کامپیوتر استخراج استنتاج از منابع بصری و به کارگیری آن برای حل یک مشکل دنیای واقعی است.

امروزه کاربردهای زیادی از بینایی کامپیوتر وجود دارد، و در آینده دامنه وسیعی را در بر خواهد داشت.

• تشخیص چهره برای سیستم های نظارتی و امنیتی.
• فروشگاه های خرده فروشی نیز از بینایی کامپیوتری برای ردیابی موجودی و مشتریان استفاده می کنند.
• وسایل نقلیه خودران.
• کامپیوتر ویژن در پزشکی برای تشخیص بیماری ها استفاده می شود.
• موسسات مالی از کامپیوتر ویژن برای جلوگیری از کلاهبرداری، اجازه سپرده گذاری و نمایش اطلاعات به صورت بصری استفاده می کنند.

شبکه های عصبی چیست؟

شبکه عصبی مجموعه ای از الگوریتم هایی است که عملکرد مغز انسان را تقلید می کند تا روابط و الگوهای اساسی در مجموعه ای از داده ها را تعیین کند.

مفهوم شبکه های عصبی در توسعه سیستم های معاملاتی برای بخش مالی کاربرد پیدا کرده است. آنها همچنین در توسعه فرآیندهایی مانند پیش‌بینی سری‌های زمانی، طبقه‌بندی امنیتی و مدل‌سازی ریسک اعتباری کمک می‌کنند.

نمونه هایی از هوش مصنوعی

• Facebook Watch
• توصیه های دوستان فیس بوک.
• Siri، Alexaو دستیاران هوشمند دیگر.
• اتومبیل های خودران.
• مشاوران Robo.
• ربات های مکالمه­گر.
• فیلترهای اسپم ایمیل.
• توصیه های Netflix.
• مدیریت مراقبت های پیشگیرانه بهداشتی.
• پیگیری بیماری.
• سرمایه گذاری مالی خودکار.
• آژانس رزرو سفر مجازی.
• نظارت بر رسانه های اجتماعی.

آینده هوش مصنوعی

ما به عنوان انسان، همیشه شیفته تغییرات تکنولوژیکی و داستان های تخیلی بوده ایم، در حال حاضر، ما در میان بزرگترین پیشرفت های تاریخ خود زندگی می کنیم. هوش مصنوعی به عنوان ابداع بزرگ بعدی در زمینه فناوری ظاهر شده است. سازمان‌ها در سرتاسر جهان در حال ارائه نوآوری‌های مهم در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. هوش مصنوعی نه تنها بر آینده هر صنعت و هر انسانی تأثیر می گذارد، بلکه به عنوان محرک اصلی فناوری های نوظهور مانند داده های بزرگ، رباتیک و اینترنت اشیا عمل کرده است.

با توجه به نرخ رشد آن، این شرکت به عنوان یک مبتکر فناوری برای آینده قابل پیش‌بینی ادامه خواهد داد. از این رو، فرصت های بسیار زیادی برای افراد حرفه ای آموزش دیده و دارای گواهی وجود دارد تا وارد یک حرفه ارزشمند شوند.

با ادامه رشد این فناوری ها، تأثیر بیشتری بر محیط اجتماعی و کیفیت زندگی خواهند داشت.

فرصت های شغلی در هوش مصنوعی

• توسعه دهنده/مهندس هوش مصنوعی و ML

مهندس/توسعه‌دهنده هوش مصنوعی و ML مسئول انجام تجزیه و تحلیل آماری، اجرای تست‌های آماری و اجرای طرح‌های آماری است. علاوه بر این، آنها سیستم های یادگیری عمیق را توسعه می دهند، برنامه های ML را مدیریت کرده، الگوریتم های ML را پیاده سازی می کنند و غیره.

بنابراین، اساسا، آنها راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی و ML را برای شرکت به کار می گیرند. برای تبدیل شدن به توسعه‌دهنده AI و ML، باید در برنامه‌نویسی پایتون، اسکالا و جاوا مهارت خوبی داشته باشید.

می‌توانید روی چارچوب‌هایی مانند Azure ML Studio، Apache Hadoop، Amazon ML، و غیره کار کنید. اگر در مسیر یادگیری مهندس ai ادامه دهید، موفقیت از آن شماست!

• تحلیلگر/متخصص هوش مصنوعی

نقش یک تحلیلگر یا متخصص هوش مصنوعی شبیه به یک مهندس هوش مصنوعی است. مسئولیت کلیدی ارائه راه حل ها و طرح های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارتقای خدمات ارائه شده توسط یک صنعت خاص با استفاده از مهارت های تجزیه و تحلیل داده ها برای مطالعه روندها و الگوهای مجموعه داده های خاص است. اگر در مورد صنعت مراقبت های بهداشتی، صنعت مالی، بخش زمین شناسی، امنیت سایبری یا هر بخش دیگری صحبت کنید، به نظر می رسد که تحلیلگران یا متخصصان هوش مصنوعی تأثیر بسیار خوبی در سراسر جهان دارند.

یک تحلیلگر/متخصص هوش مصنوعی باید برنامه نویسی، تحلیل سیستم و پیشینه آمار محاسباتی خوبی داشته باشد. مدرک لیسانس یا معادل آن می تواند به شما کمک کند تا یک موقعیت سطح ابتدایی پیدا کنید، اما مدرک کارشناسی ارشد یا معادل آن برای موقعیت های اصلی تحلیلگر هوش مصنوعی ضروری است.

• دانشمند داده

به دلیل تقاضای زیاد برای دانشمندان داده، احتمال زیادی وجود دارد که قبلا با این اصطلاح آشنا شده باشید. نقش یک دانشمند داده شامل شناسایی جریان‌ها و منابع داده‌های ارزشمند، همکاری با مهندسان داده برای اتوماسیون فرآیندهای جمع‌آوری داده‌ها، برخورد با داده‌های بزرگ، تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها برای یادگیری روندها و الگوهای توسعه مدل‌های ML پیش‌بینی‌کننده است.

یک دانشمند داده همچنین مسئول ارائه راه حل ها و استراتژی هایی برای تصمیم گیرندگان با کمک ابزارها و تکنیک های تجسم جذاب است. SQL، Python، Scala، SAS، SSAS و R مفیدترین ابزار برای یک دانشمند داده هستند. آنها ملزم به کار بر روی چارچوب هایی مانند Amazon ML، Azure ML Studio، Spark MLlib و غیره هستند.

میانگین حقوق یک دانشمند داده در آمریکا 166 هزار دلار در سال است، بسته به تجربه آنها و شرکتی که در آن استخدام می شوند.

• پژوهشگر

پژوهشگر یکی از دیگر مشاغل جذاب هوش مصنوعی است. این موقعیت شغلی هوش مصنوعی دارای مسئولیت هایی مرتبط با تحقیق در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای نوآوری و کشف راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی برای مشکلات دنیای واقعی است.

همانطور که می دانیم، تحقیق در هر جریانی نیاز به تخصص اصلی دارد. به همین ترتیب، نقش یک دانشمند محقق مستلزم تسلط در رشته های مختلف هوش مصنوعی مانند آمار محاسباتی، ریاضیات کاربردی، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و شبکه های عصبی است. انتظار می رود یک دانشمند محقق دارای مهارت های برنامه نویسی Python، Scala، SAS، SSAS و R باشد. Apache Hadoop، Apache Signa، Scikit Learn، H20 برخی از فریمورک های رایج برای کار به عنوان یک دانشمند پژوهشی هستند. مدرک فوق لیسانس یا دکترا برای تبدیل شدن به یک دانشمند تحقیقاتی هوش مصنوعی ضروری است.

• مدیر تولید

امروزه در هر شرکت پیشرو، شغل مدیر تولید نقش مهمی از هوش مصنوعی را در بر می گیرد. حل مسائل چالش برانگیز با جمع‌آوری استراتژیک داده‌ها بر عهده مدیر محصول است. شما باید مهارت شناسایی مشکلات بازدارنده کسب و کار را داشته باشید و مجموعه داده های مرتبط را برای تفسیر داده ها جمع آوری کنید. هنگامی که تفسیر داده ها انجام شد، مدیر تولید استراتژی های هوش مصنوعی مؤثری را برای ارزیابی تأثیرات تجاری که توسط استنتاج های تفسیر داده ها، پیاده سازی می کند. با توجه به نقش حیاتی شغلی، هر سازمانی به یک مدیر تولید کارآمد نیاز دارد. بنابراین، می توان گفت که یک مدیر تولید تضمین می کند که یک محصول به طور فعال تولید شود. شخص باید زبان های برنامه نویسی عملی خوبی مانند پایتون، R، SQL و سایر زبان های ضروری را فرا گرفته باشد.

برای داشتن شغل مدیر تولید، باید دانش عمیقی از AI-ML، علوم کامپیوتر، آمار، مفاهیم اصلی مرتبط با بازاریابی داشته باشید. در نهایت، تجربه، مهارت، شرکت و موقعیت مکانی عوامل اصلی تعیین کننده حقوق شما به عنوان یک مدیر تولید هستند.

• دانشمند رباتیک

با پیروی از روندهای جهانی اتوماسیون و ظهور رباتیک در زمینه هوش مصنوعی، می توان گفت که قطعا نشانه ای از رشد تقاضا برای دانشمندان رباتیک است. در این دنیای پرشتاب که فناوری پیشگام است، ربات‌ها در واقع شغل افرادی که کارهای دستی یا تکراری و خسته‌کننده را انجام می‌دهند را می‌دزدند. برعکس، برای متخصصانی که در زمینه رباتیک تخصص دارند اشتغال ایجاد می کند. برای ساخت و مدیریت این سیستم های رباتیک به یک مهندس رباتیک نیازمندیم. برای داشتن شغل مهندس رباتیک، باید مدرک کارشناسی ارشد در رباتیک، علوم کامپیوتر یا مهندسی داشته باشید.

یک دانشمند رباتیک یکی از دیگر مشاغل جالب و پردرآمد هوش مصنوعی است. از آنجایی که ما از پیچیدگی ربات ها آگاه هستیم، مقابله با آنها نیازمند دانش در رشته های مختلف است. اگر رشته رباتیک شما را مجذوب خود می کند و در برنامه نویسی، مکانیک، الکترونیک، برق، حسگری و روانشناسی و شناخت مهارت دارید، خوب است که از این گزینه شغلی استفاده کنید.

شرکت های بزرگی که مشاغل هوش مصنوعی را ارائه می دهند

در اینجا 10 شرکت برتر فهرست شده هوش مصنوعی در هند که در بازار کار هوش مصنوعی بسیار محبوب هستند، ذکر شده است.

• Apple
• Google
• Amazon
• Facebook
• Accenture
• IBM
• Microsoft
• Baker Hughes
• PepsiCo
• Casetext

کسی که می‌تواند در مهارت‌های هوش مصنوعی برتر باشد، مطمئنا شغل پردرآمدی در این زمینه پیدا می‌کند. اغراق آمیز نخواهد بود اگر بگویم کسی که در زمینه هوش مصنوعی کار می کند بسیار پر تلاش هست. تا به حال، حتما با نقش قابل توجه هوش مصنوعی در عصر امروز به خوبی آشنا شده اید. اگر شما به دنبال شغل هوش مصنوعی هستید، احتمالا متوجه شده‌اید که کارفرمایان به دنبال برآوردن نیازهای تکنولوژیکی شرکت و در حال پیشرفت هوش مصنوعی هستند. برای غواصی در اقیانوس هوش مصنوعی، باید مهارت فنی مربوطه را داشته باشید.

بیشتر بخوانید: گرفتن حق ثبت اختراع به تنهایی!

سوالات متداول مهم در مورد هوش مصنوعی (AI)

هوش مصنوعی کجا استفاده می شود؟

هوش مصنوعی در تمام صنایع در سراسر جهان استفاده می شود. برخی از صنایعی که در زمینه هوش مصنوعی برای یافتن برنامه های کاربردی جدید کاوش کرده اند تجارت الکترونیک، خرده فروشی، امنیت و نظارت هستند. مانند تجزیه و تحلیل ورزشی، ساخت و تولید، خودرو و غیره …

هوش مصنوعی چگونه به زندگی ما کمک می کند؟

دستیارهای دیجیتال مجازی نحوه انجام وظایف روزانه ما را تغییر داده اند. Alexa و Siri مانند انسان های واقعی شده اند که هر روز برای هر نیاز کوچک و بزرگ خود با آنها در تعامل هستیم. توانایی های زبان طبیعی و توانایی یادگیری بدون دخالت انسان دلایلی است که آنها به سرعت رشد می کنند و در تعامل مانند انسان ها باهوش تر و سریع تر می شوند.

• آیا Alexa یک هوش مصنوعی است؟

بله، Alexa یک هوش مصنوعی است که در بین ما زندگی می کند.

• آیا Siri یک هوش مصنوعی است؟

بله، Alexa درست مانند Siri نیز یک هوش مصنوعی است که از فناوری های پیشرفته یادگیری ماشین برای عملکرد استفاده می کند.

• چرا هوش مصنوعی مورد نیاز است؟

هوش مصنوعی هر فرآیندی را بهتر، سریع‌تر و دقیق‌تر می‌کند. کاربردهای بسیار مهمی نیز دارد، مانند شناسایی و پیش‌بینی تراکنش‌های متقلبانه، امتیازدهی سریع‌تر و دقیق‌تر اعتبار، و خودکارسازی شیوه‌های مدیریت داده به صورت دستی. هوش مصنوعی فرآیند موجود در صنایع و برنامه‌های کاربردی را بهبود می‌بخشد و همچنین به توسعه راه‌حل‌های جدید برای مشکلاتی که پرداختن به آنها به صورت دستی طاقت‌فرسا است کمک می‌کند.

• هوش مصنوعی چیست؟ با مثال

هوش مصنوعی موجودی هوشمند است که توسط انسان ساخته شده است. قادر است وظایف را به صورت هوشمندانه و بدون دستور صریح انجام دهد. ما بدون اینکه متوجه باشیم در زندگی روزمره خود از هوش مصنوعی استفاده می کنیم. Spotify، Siri، Google Maps، YouTube، همه این برنامه ها از هوش مصنوعی برای عملکرد خود استفاده می کنند.

• آیا هوش مصنوعی خطرناک است؟

اگرچه گمانه زنی های متعددی در مورد خطرناک بودن هوش مصنوعی وجود دارد، در حال حاضر نمی توان گفت که هوش مصنوعی خطرناک است. از چندین جهت به زندگی ما کمک کرده است.

• هدف هوش مصنوعی چیست؟

هدف اصلی هوش مصنوعی این است که کامپیوتر ها و ماشین ها را قادر سازد تا وظایف فکری مانند حل مسئله، تصمیم گیری، ادراک و درک ارتباطات انسانی را انجام دهند.

• مزایای هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی چندین مزیت دارد که در زیر فهرست شده اند:

• 24 ساعته موجود است.
• کمک دیجیتال.
• تصمیم گیری سریعتر.
• اختراعات جدید.
• کاهش خطای انسانی.
• در انجام کارهای تکراری کمک می کند.
• چه کسی هوش مصنوعی را اختراع کرد؟

اصطلاح هوش مصنوعی توسط جان مک کارتی (John McCarthy) ابداع شد. او را پدر هوش مصنوعی می دانند.

• آیا هوش مصنوعی آینده است؟

ما در حال حاضر در عصر بزرگترین پیشرفت های هوش مصنوعی در تاریخ زندگی می کنیم. این به عنوان بهترین چیز در فناوری ظاهر شده و آینده هر صنعتی را تحت تأثیر قرار داده است. با توجه به افزایش تقاضا، نیاز به متخصصان در زمینه هوش مصنوعی بیشتر است. طبق گزارش WEF، 133 میلیون شغل جدید هوش مصنوعی توسط هوش مصنوعی تا سال 2022 ایجاد خواهد شد. بله، هوش مصنوعی آینده است.

• هوش مصنوعی و کاربرد آن چیست؟

هوش مصنوعی امروزه راه خود را در صنایع مختلف هموار کرده است. چه بازی باشد، چه مراقبت های بهداشتی. هوش مصنوعی همه جا هست. اکنون ویژگی تشخیص چهره در تلفن های ما از هوش مصنوعی استفاده می کند. Google Maps همچنین از هوش مصنوعی در برنامه های خود استفاده می کند و – بخشی از زندگی روزمره ما است. فیلترهای اسپم در ایمیل ها، ویژگی های تبدیل صوت به متن، توصیه های جستجو، محافظت و پیشگیری از کلاهبرداری، برنامه های اشتراک گذاری برخی از نمونه های هوش مصنوعی و کاربرد آن هستند.

نظر شما در مورد آینده هوش مصنوعی چیست؟