آینده هوش مصنوعی

فیلمهای علمی تخیلی هالیوود که در دوران کودکی تماشا می کردیم یا حتی فیلم بالیوود "ربات" ، جایی که ربات حتی می تواند احساسات انسانی را درک کند، را به خاطر بیاورید. 
ممکن است این داستان ها در زمان زیادی تخیلی نمانند. آینده، هوش مصنوعی است و به همان اندازه که به نظر می رسد دیوانه است ، آینده دیگر نمی تواند در دست ما باشد و ممکن است در دست دستگاه ما باشد! مغز ما روی توسعه هوش مصنوعی متمرکز است که توسعه آن سریعتر از آنچه تصور می کنیم اتفاق می افتد.
آینده هوش مصنوعی
بسیاری از افراد مانند استفان هاوکینگ ، استیو وزنیاک ، الون مسک و دیگران پیش بینی کرده اند که هوش مصنوعی می تواند خطرناک باشد زیرا اگر ماشین ها بهتر از انسان ها فکر کنند ، پس انسان کجا خواهد بود؟
ترسناک است؟
ما این قدرت را داریم که آنچه ایجاد کرده ایم را پخش کنیم. آنچه باید بدانیم این است که کجا خط توقف را ترسیم کنیم.
هوش مصنوعی بسیار پرقدرت و هیجان انگیز است - اما قطعاً ترسناک نیست. در این مقاله ، در مورد فرصت های قانع کننده در زمینه هوش مصنوعی صحبت خواهیم کرد که در گذشته غیرقابل تصور بودند.
آقای Sundar Pichai ، مدیرعامل گوگل زمانی گفته است که همه چیز در گوگل بر محور هوش مصنوعی خواهد بود و این بدان معنی است که هوش مصنوعی فرصت های شغلی بیشماری را ایجاد می کند که به خلاقیت ، مهارت تفکر انتقادی و موارد دیگر نیاز دارد.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین و همچنین یادگیری عمیق است. در هر دو زمینه پیشرفت چشمگیری حاصل شده است. از یک طرف ، الگوریتم های یادگیری ماشینی به تکامل مشاغل کمک می کنند ، و از سوی دیگر ، تشخیص گفتار ، تکنیک های پردازش تصویر و الگوهای اثر انگشت به سرعت درحال تسخیر دنیا است.
ما از وسایل هوشمند استفاده می کنیم که کارهای روزمره ما را آسان می کنند. به عنوان مثال ، الکسا می تواند در مورد قرارهای روزانه شما به شما یادآوری کند ، بطور دائم لیست مواد غذایی شما را بررسی کند ، در مواقع لزوم موسیقی مورد علاقه خود را پخش کند ، اخبار بخواند و حتی برخی از بازی های مغزی را انجام دهد! این وسایل مانند یک همراه انسان هستند - که انسان نیست - اما قابلیت های شبیه به انسان را دارد.
رستوران هایی وجود دارند که روبات ها به انسان غذا می دهند - چگونه سفارش می دهند؟ چگونه قدم می زنند ، می چرخند و غذا را به مشتری مناسب می دهند؟
اتومبیل های خودران وجود دارند. چگونه خودرو از سیگنالهای قرمز ، ترافیک ، زمان حرکت آهسته یا سریع و غیره اطلاع دارد؟
سناریوهای جدی تر تجارت شامل فیلترینگ اسپم ، پیشنهادات محصول و شخصی سازی فیدها ، قیمت گذاری پویا (به عنوان مثال در هنگام رزرو بلیط آنلاین) ، بهینه سازی (به عنوان مثال ، گرفتن بهترین مسیر برای یک مقصد) ، تجزیه و تحلیل احساسات و موارد دیگر می باشد.
برای انجام همه اینها نیاز به پردازش زیادی در پشت صحنه است - تعداد زیادی از داده ها تجزیه و تحلیل می شوند ، گزارش ها تهیه می شوند ، حالات جدید تجاری ایجاد می شوند و ایده ها فقط باید در حال تکامل باشند.
نکته مهم در مورد علم داده و هوش مصنوعی چیست؟
برای کارکرد هوش مصنوعی ، "داده" مهم است. تک تک داده های ایجاد شده از کاربر باید با دقت مورد بررسی قرار گیرد تا الگوهای رفتاری ، لایک ، دوست نداشتن ، روندها و موارد دیگر را تشخیص دهد. وقتی با شخص دیگری مثل X یا Y در تعامل هستیم ، خاطراتی از X یا Y در مغز ما باقی می ماند - ما ظاهر آنها ، صدای آنها ، بیان آنها ، امثال آنها و موارد دیگر را به یاد می آوریم. چگونه یک ماشین چنین کاری را انجام می دهد؟
آنچه در آینده می بیند
برای درک اینکه آینده هوش مصنوعی چیست ، باید از پیشرفت های فعلی و وضعیت هوش مصنوعی از امروز بدانیم!
مغز انسان پیچیده است و افراد مختلف به روش های مختلفی فکر می کنند.
یادگیری - ما با توانایی انتخاب کردن متولد نشده ایم. ما با تجربه یاد می گیریم - چه چیزی بخوریم ، چه چیزی بپوشیم ، چگونه در شرایط مختلف واکنش نشان دهیم. برای اینکه بتوانیم از این طریق تکامل و فکر کنیم ، یک ماشین باید درست - مثل انسان - قادر به یادگیری ، تکامل و پیشرفت خود باشد.
استدلال - استدلال و منطق همان چیزی است که هر انسان را از دیگری متفاوت می کند و مغز انسان را پیچیده می سازد. بعضی اوقات ، استدلال ساده است و از یک رویکرد سنتی پیروی می کند ، اما برای برخی موارد ، کلیات مؤثر نیستند. استدلال می تواند مبتنی بر تجربیات ، حقایق و قوانین باشد. ماشین آلات باید همه اینها را بدانند تا بتوانند به خوبی استدلال کنند.
بینایی - با ترکیب قدرت یادگیری و استدلال ، بینندگان قادر به دادن قدرت به یک دستگاه هستند تا بتواند فکر کند و ادراک کند ، تصمیم بگیرد و پیش بینی کند.
صحبت کردن - برای تعامل یک ماشین با انسان ، باید بتواند درست مانند انسان صحبت کند. نرم افزار تشخیص گفتار ، صدا را به متن پردازش می کند. پیشرفت چشمگیر در تشخیص گفتار گامی بزرگ در جهت پیروزی هوش مصنوعی بوده است.
سیستم هوش مصنوعی که می تواند با هوش انسانی قابل مقایسه باشد باید تمام 4 جنبه را با هم ترکیب کند.
به عنوان انسان ، ما سریعتر یاد می گیریم ، حتی با داده های کمتری ، همه چیز را سریعتر پردازش می کنیم ، اما ماشین ها برای استنباط هر چیز مفیدی به داده های زیادی نیاز دارند. این ممکن است در آینده تغییر کند.
بگذارید هر یک از زیر شاخه های هوش مصنوعی ، وضعیت فعلی آنها و آنچه را که در آینده از هر یک می توان انتظار داشت ، بررسی کنیم.
فراگیری ماشین
پیشرفت قابل توجهی در تکنیک های یادگیری ماشین وجود دارد. ماشین آلات می توانند با جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و پردازش داده ها از منابع مختلف ، می توانند مشکلات دنیای واقعی را به راحتی حل کنند. هدف نهایی یادگیری ماشین این است که دستگاه بتواند بدون دخالت انسان تصمیم گیری کند. یادگیری ماشینی در آموزش ، پزشکی ، نتایج موتورهای جستجو ، بازاریابی دیجیتال و غیره مفید است ... این شاخه از هوش مصنوعی دامنه بزرگی دارد زیرا شرکتها برای بهبود تجربه کاربر به شدت در یادگیری ماشین متکی هستند.
موتور جستجوی گوگل بزرگترین و شناخته شده ترین نمونه این مورد است. با شناسایی گفتار ، جستجوی تصویر ، ترجمه و بسیاری ویژگی های دیگر ، Google مطمئناً در آینده از سطوح جدید یادگیری ماشین استفاده خواهد کرد.
شرکت هایی مانند آمازون و فلیپکارت بر اساس دوست داشتن و دوست نداشتن کاربرانشان ، تجربیات شخصی سازی شده ای را در اختیار کاربران قرار می دهند. الگوریتم های ML آنها می توانند بیشتر به کاربران در تصمیم گیری در مورد خرید بر اساس نتایج پیش بینی خود کمک کنند.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق یک افزونه یادگیری ماشین است ، که می تواند مشکلات پیچیده تری را برطرف کرده و روی داده های زیادی کار کند تا سناریوهای جدید تجاری ایجاد کند. اتومبیل های رانندگی ، دید رایانه ای ، تشخیص چهره از طریق تلفن و فیس بوک (برچسب ها) نمونه های بسیار خوبی از یادگیری عمیق هستند. یادگیری عمیق هنوز به طور کامل مورد بررسی قرار نگرفته است. اتومبیل های خودران هنوز اعتماد 100 درصدی به کاربران نمی دهند. شناخت و طبقه بندی یادداشت های دست نویس چندان دور از واقعیت نیست. بنابراین آینده بسیار امیدوارکننده است و به افرادی که دارای تفکر و استدلال خلاق زیادی برای این بخش از هوش مصنوعی هستند نیاز دارد.
پردازش زبان طبیعی
گفته می شود NLP آینده مشاغل است
دستیاران مجازی مانند الکسا ، سیری و کورتانا در حال حاضر شیوه انجام کارهای روزمره افراد را تغییر می دهند. اگر به جای تجزیه و تحلیل بخش های عظیمی از داده ها دستیار های ماشینی برای درک آنچه کاربر می خواهد ، بتوانند فقط با پرسیدن چند سؤال از کاربر، متوجه آن شوند ، نیاز به تجزیه و تحلیل کل قطعات داده را کاهش می یابد. این نوع با تعامل انسان با یک زبان طبیعی می تواند شیوه انجام تجارت را دگرگون کند.
NLP می تواند به آسانی در تجزیه و تحلیل داده های صوتی ، تصویری و متنی کمک کند و پیشرفت هایی را در زمینه علم داده ایجاد کند. اینکه هنگامی تشخیص گفتار بهتر شود و ماشین آلات بتوانند احساسات را درک کنند ، می تواند یک واقعیت باشد.
رباتیک
رباتیک امیدوار کننده ترین منطقه هوش مصنوعی است که در آینده گام های بزرگی خواهد برد. مهندسان روباتیک دائماً به فکر راه هایی برای ایجاد روبات هایی هستند که مانند انسان رفتار می کنند ، مانند انسان در تعامل هستند و مانند انسان ها فکر می کنند. نسل آینده مهندسین یا ذهن جوان امروز از 6-7 سالگی به رباتیک علاقه مند هستند و در حال حاضر اصول رباتیک را یاد می گیرند. روباتیک این قدرت را دارد که آینده ما را بیش از یک راه تغییر دهد 
آموزش - روبات های انسان نما به دانش آموزان کمک می کنند که به سرعت یاد بگیرند و یادگیری را شخصی سازی کنند.
صفحه اصلی - روبات های متصل به ابر قادر به پیروی از دستورالعمل ها هستند و ماشین لباسشویی را برای ما روشن می کنند ، کارهای ساده آشپزی مانند سرخ کردن ، پخت ، تهیه میز شام را انجام می دهند و پنکه را برای ما روشن می کنند. همه اینها بدون مداخله مداوم از سوی انسانها - فقط یکبار تنظیم است.
در آینده ، روبات ها می توانند به صدا گوش دهند ، صداها و دستورالعمل های مختلف را بشناسند و درک کنند ، با فرامین صوتی ارتباط برقرار کنند و کارهای ساده ای انجام دهند.
بهداشت و درمان - روبات ها می توانند وضعیت یک بیمار را درک کنند ، علائم آنها را تشخیص دهند ، کمک های اولیه را ارائه دهند و جلسات بیشتری با پزشکان برقرار کنند.
همراه شما و سرگرم کننده - ربات می تواند با شما بازی کند و با شما ارتباط برقرار کند. واقعیت مجازی به خوبی می تواند حرف اصلی برای فردا باشد.
شبکه های عصبی و منطق فازی
در زمینه منطق فازی چیزهای زیادی برای کشف وجود دارد. منطق دودویی سنتی دیگر برای کنترل فرآیندهای پیچیده کافی نیست. به دلیل ویژگیهای غیرخطی اکثر فرایندها ، هیچ الگوی ریاضی خاصی برای هر موقعیتی قابل استفاده نیست. کنترل کننده های منطق فازی به طور فزاینده ای در سراسر جهان مورد پذیرش قرار می گیرند ، به خصوص با سیستم هایی که حاوی اطلاعات زیادی بدون ساختار هستند و برای حل مشکلات به مکانیسم های پیچیده تری نیاز دارند.
سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری
درست مانند انسان تصمیم گیری می کند ، رایانه ها نیز بر اساس ورودی های انسان می توانند این کار را انجام دهند. به عنوان مثال ، یک نرم افزار تجزیه و تحلیل وام می تواند به شما ایده بدهد که وام ممکن است براساس نیاز خود برای شما مناسب باشد ، یک برنامه بازار سهام به شما می گوید که چقدر باید بر اساس شرایط بازار سرمایه گذاری کنید. در آینده ، این سیستم های هوشمند ممکن است بتوانند سلامت را بررسی کرده و در یک قطعه ماشین آلات ، عیب و نقص را تشخیص دهند ، مشکلات و بیماریهای جدید را بر اساس اطلاعات موجود در حال حاضر تشخیص دهند ، پیشرفت هایی را در یک سیستم لجستیک و غیره ارائه دهند.
مشاغل و موارد دیگر
مشاغل بسیار زیاد خواهد بود - هوش مصنوعی هرگز نمی تواند جایگزین انسان شود. یک ماشین ممکن است به تنهایی فکر کند ، اما هنوز هم بر اساس برخی از دستورالعمل هایی است که انسان می دهد. اسمارت فون هوشمند است اما هنوز تحت کنترل ماست 

پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی بسیار زیاد است و آینده نیز به نظر می رسد خوب است ، شرط اینكه ما انسانها با دقت و احتیاط بتوانیم از این فناوری برای بهره مندی خودمان استفاده كنیم.

نظر شما

0 نظر

نظری ثبت نشده است