مدت زمان تقریبی مطالعه: 7 دقیقه
4 دی 1400
معرفی هوش مصنوعی+ 10 کاربرد هوش مصنوعی
هوش مصنوعی، تکنولوژی است که زندگی ما انسان ها را زیر و رو کرده است و کاربرد هوش مصنوعی در تمامی ابعاد زندگی ما مشخص است. در دهههای اخیر، هوش مصنوعی بهعنوان یک حوزه پیشرفته و پر اهمیت در علوم کامپیوتر و مهندسی، توجه بسیاری از افراد را به خود جلب کرده است. هوش مصنوعی به استفاده از تکنیکها و الگوریتمهای کامپیوتری برای شبیهسازی و تقلید قابلیتهای هوش انسانی در حل مسائل پیچیده اشاره دارد. این حوزه علاوه بر ایجاد امکانات جدید برای کامپیوترها، تأثیرات عمیقی را بر سبک زندگی روزمره ما و صنایع مختلف دارد.
در این مقاله ی وبلاگ نادین سافت درمورد هوش مصنوعی و کاربرد های آن صحبت می کنیم.
مقدمه ای بر هوش مصنوعی (artificial intelligence)
در دهه 1950 پدران این تکنولوژی، مینسکی و مک کارتی، هوش مصنوعی را به عنوان وظایف قابل انجام توسط ماشین توصیف کردند که پیش از این، به هوش انسانی برای انجام دادن آن کار نیاز داشت.
اما واقعا AI چیست و آیا می توان به همین تعریف برای توصیف آن به یک مخاطب بسنده کرد؟
AI شاخهای مهم و گسترده از علم کامپیوتر است. ساخت ماشین های هوشمند، تقلید از تواناییهای حل مسئله و تصمیم گیری به روش ذهن انسان و ترکیب دادهها با علوم کامپیوتر از جمله اموری هستند که با استفاده از هوش مصنوعی ممکن شده اند و روند پیشرفت آن ها روز به روز در حال افزایش است.

هوش مصنوعی (AI) چیست؟
هر چند هنوز تعریف دقیقی از هوش مصنوعی وجود ندارد اما به طور کلی هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به دستهای از تکنولوژیها و سیستمهای کامپیوتری گفته میشود که به آن ها اجازه میدهد کارهایی را انجام دهند که نیازمند انسان و هوش انسانی هستند. هدف اصلی AI تولید کامپیوترهایی است که قادر به انجام فعالیتهای هوشمند مانند یادگیری، استنتاج، تصمیمگیری، تشخیص الگو، ترجمه زبان، تشخیص تصویر، درک گفتار و بسیاری کارهای دیگر باشند.
هوش مصنوعی به دو دسته ی کلی تقسیم می شود:
- ضعیف (Weak AI یا Narrow AI):
در این نوع، سیستمها به شکل محدود به یک وظیفه خاص می پردازند و در زمینهای خاص مهارت دارند. به عبارت دیگر، آنها فقط توانایی انجام یک کار خاص را دارند، مانند ماشین های خودران یا سیستمهای تشخیص چهره. - قوی (Strong AI یا General AI):
این سطح از AI به ماشینها توانایی فهم و اجرای وظایف هوش بشری را می دهد یعنی یک ماشین قدرت انجام تمام وظایف هوشی انسانی را دارد.
تکنولوژیهای مختلفی مانند یادگیری عمیق (Deep Learning)، شبکههای عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)، الگوریتمهای یادگیری ماشین (Machine Learning) و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) از تکنولوژی های برتر هوش مصنوعی هستند.
تاریخچه هوش مصنوعی از تولد تا امروز
ایده هوش مصنوعی به هزاران سال پیش برمی گردد، به زمانی که فیلسوفان باستان به مسائل زندگی و مرگ توجه خاصی می کردند. در دوران باستان، مخترعان چیزهایی به نام «automatons» می ساختند که مکانیکی بودند و مستقل از دخالت انسان حرکت می کردند. کلمه automatons از یونان باستان گرفته شده است و به معنای “عمل به میل خود” است. یکی از قدیمی ترین سوابق مربوط به یک خودکار مربوط به 400 سال قبل از میلاد است و به کبوتر مکانیکی اشاره دارد که توسط یکی از دوستان افلاطون ساخته شده است. سالها بعد، یکی از معروفترین خودکارها توسط لئوناردو داوینچی در حدود سال 1495 ساخته شد. این ها از اولین نمونه های ماشین های خودکار در تاریخ است.
در دهه 1950، مفهوم AI برای اولین بار توسط دانشمندان مطرح شد. وارن مککارتی (Warren McCulloch) و والتر پیتس (Walter Pitts)، دو نورونشناس معروف آمریکایی، مدل سادهای از عصبهای مغزی انسان را ایجاد کردند. جان مککارتی (John McCarthy) اصطلاح “هوش مصنوعی” را در کنفرانس دارتموت برای اولین بار ارائه داد.
در دهه ی 90میلادی الگوریتمهای جدید و مدلهای پیشرفتهتر ایجاد شدند. یکی از مهمترین تکنولوژی و کاربرد هوش مصنوعی در این دوره، یادگیری عمیق (Deep Learning) بود که باعث بهبود قابلیتهای شبکههای عصبی و تشخیص الگو شد.
در بین سال های 2010 تا 2020، جهان شاهد پیشرفتهای عظیم در زمینه ی این تکنولوژی بود. از جمله پیشرفت های چشمگیر در این دهه، میتوان به پیشرفتهای بزرگ در ترجمه زبان، بازیهای کامپیوتری و تشخیص تصویر اشاره کرد. همچنین استفاده از یادگیری عمیق به ویژه در بخشهایی مانند تشخیص چهره و پردازش زبان طبیعی بسیار تاثیرگذار بود.

زیرمجموعههای هوش مصنوعی چه هستند؟
AI به زیرمجموعههای مختلف تقسیم میشود که هر کدام باعث ایجاد انواع کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف می شود. در ادامه تعدادی از این زیرمجموعهها را مشاهده میکنید:
یادگیری ماشین (machine learning):
یادگیری ماشینی (ML) زیر مجموعه هوش مصنوعی به شمار میآید که به برنامههای نرمافزاری، این امکان را میدهد تا در پیشبینی نتایج دقیقتر عمل کنند؛ البته بدون اینکه مستقیما برای این کار برنامهریزی شده باشند. الگوریتمهای یادگیری ماشین از دادهها به عنوان ورودی برای پیش بینی مقادیر جدید برای خروجی استفاده میکنند. یادگیری ماشین در این زمینه به دو حوزهی زیر تقسیم بندی میشود که شامل:
- یادگیری با ناظر (Supervised Learning):
سوالات و جوابها به کامپیوتر ارائه میشود و به کمک الگوریتمها، رابطه بین سوال و جوابها توسط سیستم کامپیوتری مشخص میشود. - یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning):
در حالت عدم وجود ناظر، تمرکز بر روی یافتن الگو بین دادهها قرار میگیرد. در واقع روش این کار بر مبنای صحیح و خطا است.
البته دو شیوه ی جدید دیگر به تازگی اضافه شده است که شامل موارد زیر هستند:
- یادگیری نیمهنظارتی (Semi-supervised Learning):
این روش تعداد کمی از دادههای بدون چسب را با مقدار زیادی از دادههای برچسب دار در حین آموزش با هم ترکیب میکند. یادگیری نیمه نظارتی بین یادگیری بدون نظارت و یادگیری با ناظر قرار دارد. - یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):
در این روش یک هدف غیر مشخص به سیستم ارائه میشود. به عنوان مثال، ارتقا بهره وری، سیستم به هدف مورد نظر میرسد و نتیجه را ارائه میکند. سپس سیستم نظر انسان را بررسی می کند و مجددا نتیجه را اصلاح میکند تا به نتیجهی مورد نظر برسد.
یادگیری عمیق (deep learning):
یادگیری عمیق روشی در هوش مصنوعی (AI) است که به کامپیوتر ها آموزش می دهد تا داده ها را به روشی که الهام گرفته از مغز انسان است، پردازش کنند. مدلهای یادگیری عمیق میتوانند الگوهای پیچیده را در تصاویر، متن، صداها و سایر دادهها تشخیص دهند و بر اساس آن، پیشبینی دقیقی انجام دهند.
شبکههای عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) یکی از مهمترین زیرمجموعههای یادگیری عمیق است که با الهام از ساختار نورونهای مغز انسان شکل گرفته اند. این مدلها به کامپیوترها امکان میدهند تا از دادههای ورودی یاد بگیرند و الگوها و ارتباطات پیچیده در دادهها را تشخیص دهند.
پردازش زبان طبیعی (NLP):
شاخهای از هوش مصنوعی به حساب میآید که به کامپیوتر ها در فهمیدن، درک و تفسیر زبان انسان کمک میکند و به کامپیوترها امکان میدهد تا زبان انسانی را تولید کنند. از ترجمه ماشینی گرفته تا تحلیل احساسات در متنها، همگی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی هستند.
پردازش گفتار (Speech Processing):
پردازش گفتار یکی از زیرمجموعههای مهم هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان تشخیص، تجزیه و تحلیل، تولید و تفسیر گفتار انسانی را میدهد. این زیرمجموعه در تبدیل گفتار به متن (Speech to Text) و تبدیل متن به گفتار (Text to Speech)، تشخیص احساسات و سنتز گفتار مصنوعی نقش بسیار مهمی دارد.

کاربردهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در بسیاری از زمینهها و صنایع مختلف کاربر دارد. در زیر، 10 مثال از پر استفاده ترین کاربردهای هوش مصنوعی را مشاهده میکنید:
- خودروهای خودران:
هوش مصنوعی در پیشرفت ماشین های خودران و سیستمهای کمکی به رانندگان، به کار میرود. سیستمهای تشخیص علائم راهنمایی، پیشبینی ترافیک، و تصمیمگیری ماشین های خودران از این فناوری استفاده میکنند. - پزشکی و تشخیص بیماری:
از این تکنولوژی در تشخیص بیماریها، پیشبینی ابتلا به بیماریها، تحلیل تصاویر پزشکی مانند تصاویر اشعه X و MRI و توسعه پزشکی برای استفاده از داروها به کار میرود. - Computer Vision و تشخیص تصویر:
این فناوری برای تشخیص الگوها و اشیاء در تصاویر و ویدئوها، تشخیص چهره، تعیین موقعیت اشیاء در محیط و دیگر کاربردها استفاده میشود. - ترجمه زبان:
سیستمهای ترجمه ماشینی با استفاده از AI به ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر میپردازند. - تجارت الکترونیک:
هوش مصنوعی با تحلیل رفتارهای کاربران و تاریخچه خرید آنها، محصولات مشابه یا پیشنهادات مرتبط را به آن ها نمایش میدهد. - بانکداری و امور مالیاتی:
هوش مصنوعی در تحلیل دادههای مالی، پیشبینی نمودارهای بازار سهام، تشخیص تقلب مالی و مدیریت سرمایه به کار میرود. - بازیهای کامپیوتری:
از AI در توسعه شخصیتهای مصنوعی بازیهای کامپیوتری و بهبود تجربه بازیکنان استفاده می شود. - صنعت تولید:
رباتها و سیستمهای خودکار در خطوط تولید با استفاده از AI، کارهای تکراری را انجام داده و کارایی تولید را افزایش میدهند. - مدیریت منابع و سیستمهای انرژی:
در مدیریت بهینه منابع انرژی، پیشبینی مصرف انرژی، تعمیر و نگهداری تجهیزات و بهینهسازی سیستمهای توزیع انرژی از AI استفاده می شود.

کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت
هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار پیشرفته، در صنعت مدیریت نقش مهمی ایفا میکند. از افزایش دقت تصمیمگیری تا بهینهسازی فرآیندها، هوش مصنوعی در مدیریت به کمک نیروی های منابع انسانی می آید و با استفاده از دادهها و الگوریتمهای پیشرفته، پیشرفت های چشمگیری در کارهای مدیریتی ایجاد میکند.
یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در مدیریت، پیشبینی و تحلیل دقیق داده ها و الگوهای بازار است. این امر به مدیران اطلاعات دقیقی در مورد تغییرات بازار، نیازمندیهای مشتریان و روند بازار می دهد. همچنین، هوش مصنوعی در تصمیمگیریهای پیچیده و استراتژیک به مدیران در انتخاب بهترین گزینهها کمک می کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی در بهبود فرآیندهای کسب و کار نیز تأثیرگذار است. از بهبود مدیریت منابع انسانی با استفاده از تحلیل دادههای عملکرد کارکنان تا بهینهسازی زنجیره تأمین و مدیریت موجودی، هوش مصنوعی باعث افزایش بهرهوری و کاهش هدررفتها میشود.

کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
هوش مصنوعی (AI) در پزشکی هم کاربرد دارد و به پزشکان و متخصصان کمک میکند تا خدمات بهتری به بیماران ارائه دهند.
سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند تصاویر پزشکی مثل تصاویر اشعه X و سونوگرافی را تجزیه و تحلیل کنند تا بیماریها را تشخیص دهند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی میتواند تصاویر رنگی از لکههای پوستی را برای تشخیص سرطان پوستی بررسی کند.
یکی دیگر از کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی این است که AI میتواند با استفاده از دادهها و سوابق پزشکی، احتمال ابتلا به بیماریهای مختلف مثل دیابت و فشار خون را بررسی کند.کمک کند. این به افراد کمک میکند تا بهترین راهکارهای پیشگیری را انتخاب کنند. همچنین سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند به پزشکان در انتخاب ترتیب درست درمانها و داروهای مناسب برای بیماران کمک کنند.
امروزه رباتها و سیستمهای هوش مصنوعی در کشور های پیشرفته وجود دارد که میتوانند به بیماران کمک کنند تا تمامی مراحل درمان خود را در خانه انجام دهند و به بیماران در مورد تنظیم داروها، تمرینهای فیزیکی و مراقبتهای پزشکی یادآوری می کنند.

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت معماری
هوش مصنوعی در صنعت معماری به عنوان یک ابزار نوآورانه برای بهبود فرآیندها و ارتقاء کیفیت طراحی و ساختمانسازی استفاده میشود. یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در این حوزه، تجزیه و تحلیل دادهها و اطلاعات مربوط به طراحی و ساخت ساختمانهاست. این تجزیه و تحلیل دقیق میتواند به معماران کمک کند تا از الگوها و طراحی های گذشته استفاده کنند و برای پروژههای جدید، تصمیم گیری های بهتری بگیرند استفاده کنند.
با تجزیه و تحلیل دقیق اطلاعات مشتریان و کاربران در محیطهای مختلف، معماران میتوانند فضاها را به گونهای طراحی کنند که تجربه کاربران را بهبود دهد. با تحلیل دادههای مختلف از شغلها و فعالیتهای مختلف در محیطهای مختلف، معماران میتوانند نیازهای فضایی را پیشبینی کنند و در طراحیهای خود از فضاها بهینه استفاده کنند.
کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
هوش مصنوعی در کشاورزی نقش مهمی ایفا میکند و میتواند به بهبود عملکرد و افزایش راندمان در بخش کشاورزی کمک کند. از مهم ترین کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی این است که میتواند اطلاعات مرتبط با آب و هوا را بررسی کرده و به کشاورزان پیشبینیهای دقیقی در مورد شرایط آب و هوایی ارائه دهد. این اطلاعات به کشاورزان کمک میکند تا زمان مناسبی برای کاشت و داشت را انتخاب کنند و منابع آب را مدیریت کنند.
هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل دادههای کشاورزی مانند نوع خاک، تاریخ کاشت و میزان آبیاری، به کشاورزان کمک می کند تا بهترین روشهای کاشت و مراقبت از محصولات را انتخاب کنند و به تشخیص سریع آفات و بیماریهای گیاهی کمک می کند و درمان مناسب را توصیه کند. این اقدام میتواند به کاهش افت تولید محصولات کشاورزی کمک کند.
کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و سیستم آموزشی
کاربرد هوش مصنوعی در آموزش و ارتقاء فرآیند یادگیری بسیار چشم گیر است و به محیطهای آموزشی امکانات جدیدی اضافه میکند. سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند برای هر دانشآموز یا دانشجو برنامه ی آموزشی خاصی تنطیم کنند و بر اساس علایق و نیازهای هر دانشآموز، پیشنهادات آموزشی ارائه دهند.
AI میتواند به طور خودکار عملکرد دانشآموزان را ارزیابی کرده و بازخورد خود را نسبت به آن ارائه کند که به اساتید و دانشآموزان در تعیین سطح دانش و پیشرفت دانش آموز کمک میکند.
همچنین هوش مصنوعی میتواند دادههای آموزشی را تجزیه و تحلیل کرده و الگوهای یادگیری دانشآموزان را شناسایی کند تا به آن ها در بهبود برنامههای آموزشی و افزایش کیفیت آموزش کمک کند.
سایر کاربردهای هوش مصنوعی را در مقالات دیگر نادین سافت بخوانید:
شتاب نوآوری و هوش مصنوعی در تورهای گردشگری
سخن آخر
اینکه چگونه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی زندگی ما را تغییر داده اند و در آیندهی نزدیک آن را آسانتر از حال حاضر خواهند کرد، نیازی به توضیح ندارد. با توجه به زیر مجموعهها و گرایشهای هوش مصنوعی ما انتظار رشد بیشتری از آنها در فناوری داریم.
سوالات متداول:
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به دستهای از تکنولوژیها و سیستمهای کامپیوتری گفته میشود که به آن ها اجازه میدهد کارهایی را انجام دهند که نیازمند انسان و هوش انسانی هستند.
پدران تکنولوژی هوش مصنوعی چه کسانی هستند؟
وارن مککارتی (Warren McCulloch) و والتر پیتس (Walter Pitts)، دو نورونشناس معروف پدران تکنولوژی هوش مصنوعی هستند.
هوش مصنوعی به چند دسته تقسیم می شود؟
ضعیف (Weak AI یا Narrow AI):
در این نوع، سیستمها به شکل محدود به یک وظیفه خاص می پردازند و در زمینهای خاص مهارت دارند. به عبارت دیگر، آنها فقط توانایی انجام یک کار خاص را دارند، مانند ماشین های خودران یا سیستمهای تشخیص چهره.
قوی (Strong AI یا General AI):
این سطح از AI به ماشینها توانایی فهم و اجرای وظایف هوش بشری را می دهد یعنی یک ماشین قدرت انجام تمام وظایف هوشی انسانی را دارد.