هوش مصنوعی
زمان تخمینی مطالعه: 18 دقیقه
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها اشاره دارد که به کامپیوترها و ماشین قابلیت انجام وظایفی را می‌دهد که نیازمند هوش انسانی هستند. هدف اصلی هوش مصنوعی تقویت قابلیت‌های ماشین‌ها در راستای کمک به انسان‌ها است که از مهم‌ترین این قابلیت‌ها باید به تفکر، یادگیری، استنتاج، تشخیص الگو و حل مسئله اشاره کرد.
هوش مصنوعی متشکل از زیرشاخه‌های مختلفی مثل یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، بینایی کامپیوتر و غیره است که هر یک کاربردهای خاص خود را دارند. همچنین این فناوری به گروه‌های مختلفی مثل ماشین‌های واکنش‌گرا، تئوری ذهن، حافظه طولانی کوتاه مدت و هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی تقسیم می‌شود که دو مورد آخری در کانون توجه شرکت‌ها قرار دارند.
هوش مصنوعی ضعیف
هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI) به سیستم‌ها و برنامه‌هایی گفته می‌شود که قادر به انجام یک وظیفه خاص هستند و هوشمندی آن‌ها محدود است. این نوع هوش مصنوعی با هدف تقویت و ارتقای قابلیت‌های خاص کامپیوترها و ماشین‌ها در حل یک وظیفه خاص پدید آمده است و به طور کلی نمی‌تواند به صورت کامل و جامع هوش انسانی را شبیه‌سازی کند. به طور معمول، هوش مصنوعی ضعیف در حوزه‌های محدودی مورد استفاده قرار می‌گیرد و برای انجام وظایف خاص طراحی و آموزش داده می‌شود. به عنوان مثال، سیستم‌های پاسخ‌گویی صوتی مثل سیری اپل، Google Assistant و Amazon Alexa مثالی از هوش مصنوعی ضعیف هستند. این سیستم‌ها می‌توانند به سوالات کاربران پاسخ دهند، دستورات را اجرا کنند، توصیه‌ها و پیشنهادهای مرتبط را ارائه کنند و وظایفی مشابه را انجام دهند، اما آن‌ها نمی‌توانند به صورت کلی و همه‌جانبه هوش انسانی را شبیه‌سازی کنند و در زمینه‌های دیگر خارج از حوزه وظیفه‌شان به خوبی عمل نمی‌کنند.
هوش مصنوعی قوی
هوش مصنوعی قوی (Strong AI) به سیستم‌ها و برنامه‌هایی اشاره دارد که توانایی انجام وظایف هوشمندانه و شبیه به انسان را دارند. این نوع هوش مصنوعی با هدف پیاده‌سازی کامل الگوی مغزی انسان‌ها در دست ساخت است و قادر است به صورت مستقل فکر کند، مساله‌ها را حل کند و علت و معلولی را درک کند. به بیان دقیق‌تر، هوش مصنوعی قوی به دنبال ایجاد یک سیستم هوشمند است که قدرت تفکر، یادگیری، استنتاج و حل مساله را داشته باشد و در طیف گسترده‌ای از وظایف و موقعیت‌ها عمل کند. به طور کلی، هوش مصنوعی قوی با هدف ایجاد یک سیستم هوشمند که توانایی تجربه و درک جهان را داشته باشد و به بهبود خود بپردازد، در دستور کار ساخت توسط شرکت‌ها قرار دارد.
هوش مصنوعی قوی هنوز در مرحله تحقق کامل نیست و چالش‌های فنی، اخلاقی و فلسفی زیادی را شامل می‌شود. تاکنون تلاش‌های بسیاری در جهت ساخت هوش مصنوعی قوی صورت گرفته است، اما تا به امروز هیچ سیستمی به صورت کامل و جامع هوش مصنوعی قوی را پیاده‌سازی نکرده است.
مفهوم هوش مصنوعی قوی موضوعی پژوهشی و فلسفی است و مورد بحث و بررسی فیلسوفان، محققان و پژوهشگران هوش مصنوعی است. دست‌یابی به هوش مصنوعی قوی این امکان را به ما می‌دهد تا بتوانیم با سیستم‌های هوشمندی همکاری کنیم که توانایی تفکر و فهم عمیقی دارند و به ما در حل مسایل پیچیده کمک می‌کنند.
هوش مصنوعی قادر به انجام چه کارهایی است؟
هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد، زیرا قادر به انجام انواع مختلفی از کارها است. برخی از فعالیت‌ها و کارهایی که هوش مصنوعی می‌تواند انجام دهد عبارتند از:
تشخیص الگو
تشخیص الگو یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی است. در این فرآیند، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها و رویدادها، الگوها، ساختارها و خصوصیات مشترک آن‌ها را تشخیص می‌دهد و قادر است بر اساس این الگوها، پیش‌بینی‌ها، تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی انجام دهد. تشخیص الگو در هوش مصنوعی به وسیله الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود. این الگوریتم‌ها می‌توانند به صورت خودکار، الگوها و روابط میان داده‌ها را استخراج کنند و بر اساس آن‌ها قوانین و مدل‌های پیش‌بینی و تصمیم‌گیری ایجاد کنند.
برای مثال، در زمینه تشخیص چهره‌ها، الگوریتم‌های تشخیص الگو می‌توانند با تحلیل ویژگی‌های مشترک در تصاویر چهره، الگوهای مشخصی را تشخیص دهند و بر اساس آن‌ها بتوانند تشخیص دهند که آیا یک تصویر شامل چهره است یا خیر و حتی بتوانند شناسایی کنند که این چهره به چه فردی تعلق دارد.
همچنین، در حوزه تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده‌ها، الگوهایی را کشف کند که انسان‌ها به سادگی قادر به شناسایی آن‌ها نیست. این الگوها می‌توانند در تشخیص روندها، تغییرات، ارتباطات و تعاملات پنهان در داده‌ها مفید واقع شوند و برای تحلیل و پیش‌بینی‌های آینده استفاده شوند.
تشخیص الگو در دنیای هوش مصنوعی اشاره به توانایی سیستم‌های هوشمندی دارد که قادر هستند الگوها، ساختارها و خصوصیات مشترک داده‌ها را تشخیص داده و بر اساس آن‌ها تحلیل‌ها، پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی انجام دهند.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی NLP سرنام (Natural Language Processing) حوزه‌ای کاملا کاربردی از هوش مصنوعی است که به بررسی و تحلیل زبان طبیعی، یعنی زبانی که انسان‌ها در ارتباطات خود استفاده می‌کنند، می‌پردازد. پردازش زبان طبیعی با هدف فهمیدن و پردازش زبان انسانی به صورت ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در زمینه پردازش زبان طبیعی، سیستم‌های هوشمند و الگوریتم‌های ماشین برای تفسیر و فهمیدن متن‌ها، گفتار، ورودی‌های صوتی و داده‌های زبانی دیگر تلاش می‌کنند. این فرایند شامل چند وظیفه مهم به شرح زیر است:
تحلیل و تفسیر معنا: در این فرآیند، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی تلاش می‌کنند تا معنای جملات و اظهارنظرها را درک کنند، اطلاعات مهم را استخراج کنند و مفاهیم را تحلیل کنند.
تشخیص و تحلیل ساختار زبانی: می‌توانند قواعد گرامری و ساختارهای زبانی را تشخیص دهند و از آن‌ها در تحلیل و تفسیر جملات استفاده کنند.
تحلیل احساسات و نظرات: نظرات و احساسات افراد را در متن‌ها و اظهارنظرها تشخیص داده و ارزیابی می‌کنند. این وظیفه به تحلیل احساسات مثبت، منفی یا نقدها می‌پردازد.
ترجمه ماشینی: در این حوزه، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی تلاش می‌کنند تا متن یا گفتاری را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنند.
بازیابی اطلاعات و جستجو: داده‌ها و اطلاعات مورد نیاز را از متن‌ها بازیابی کرده و در جستجوها کمک می‌کنند.
تولید متن خودکار: به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا متن‌ها و جملات خودکار را تولید کنند. به عنوان مثال، سیستم‌های تولید متن خودکار می‌توانند خلاصه‌ها، مقالات و حتی داستان‌ها را به شکل خودکار ایجاد کنند.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از مهم‌ترین حوزه‌های هوش مصنوعی است که اشاره به سیستم‌ها و الگوریتم‌هایی دارد که قادرند از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، اقدام به تصمیم‌گیری و پیش‌بینی کنند. در واقع، ماشین‌ها با تحلیل داده‌ها و الگوهای موجود در آن‌ها، توانایی تطبیق خود با شرایط و محیط را پیدا می‌کنند و از این طریق توانایی یادگیری و کارایی خود را بهبود می‌بخشند. در یادگیری ماشین، ابتدا به سیستم‌های ماشین مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی داده می‌شود. این داده‌های آموزشی شامل ورودی‌ها و خروجی‌های متناظر هستند. سیستم بر اساس این داده‌های آموزشی، قواعد و الگوریتم‌های خود را بهینه می‌کند و تلاش می‌کند الگوها و روابط موجود در داده‌ها را تشخیص دهد. سپس با استفاده از این الگوریتم‌ها، سیستم می‌تواند پیش‌بینی‌ها، تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌هایی را انجام دهد و در مواجهه با ورودی‌های جدید، نتایج تخمینی را ارائه کند. به طور کلی، یادگیری ماشین به سه دسته اصلی زیر تقسیم می‌شود:
یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): در این پارادایم، داده‌های آموزشی شامل ورودی‌ها و خروجی‌های متناظر آن‌ها (برچسب‌ها) هستند. سیستم با تحلیل این داده‌های آموزشی، یک مدل را ایجاد می‌کند که بتواند برای ورودی‌های جدید، خروجی تخمینی بدهد. به عنوان مثال، در تشخیص ایمیل‌های اسپم، سیستم با استفاده از داده‌های آموزشی که ایمیل‌ها به عنوان ورودی و برچسب “اسپم” یا “غیر اسپم” به عنوان خروجی دارند، یک مدل ایجاد می‌کند تا بتواند ایمیل‌های جدید را دسته‌بندی کند.
یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): در این حالت، داده‌های آموزشی بدون برچسب هستند و سیستم باید الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها راتشخیص دهد. سیستم به طور خودکار و بدون دسترسی به برچسب‌ها، به دنبال الگوها، ارتباطات و ساختارهای مخفی در داده‌ها می‌شود. مثالی از این روش، خوشه‌بندی داده‌ها است که در آن سیستم تلاش می‌کند داده‌ها را به گروه‌های مشابه یا خوشه‌هایی با ساختار مشابه تقسیم کند. علاوه بر این، هنجاری‌سازی داده (Normalization) و کاهش بعد (Dimensionality Reduction) نیز از تکنیک‌های مرتبط با یادگیری ماشین هستند که برای پیش‌پردازش داده‌ها و بهبود عملکرد مدل‌ها استفاده می‌شوند.
یادگیری ماشین در بسیاری از زمینه‌ها و کاربردهای مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. به عنوان مثال، در تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تشخیص الگوها در داده‌های مالی، سامانه‌های توصیه‌گر، خودرانها و بسیاری موارد دیگر. یادگیری ماشین با توجه به مزیت‌هایی که ارائه می‌دهد، از جمله امکان پردازش حجم بزرگ داده‌ها، قابلیت تعمیم، تطبیق و بهبودپذیری، به عنوان یک ابزار قدرتمند در حل مسائل پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرد.
یادگیری تقویتی چیست: یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) یکی از زیرشاخه‌های مهم یادگیری ماشین است که در آن یک عامل قابلیت یادگیری رفتاری را در محیطی مشخص با استفاده از تعامل با آن محیط به دست می‌آورد. این روش یادگیری بر پاداش و جریمه براساس عملکرد عامل در محیط تمرکز دارد. در یادگیری تقویتی، عامل یک مجموعه از وضعیت‌ها و عمل‌ها را در نظر می‌گیرد و با توجه به وضعیت فعلی خود، یک عمل را انتخاب می‌کند. سپس عمل انتخاب شده انجام می‌شود و عامل با مشاهده نتیجه عمل، بازخوردی دریافت می‌کند که می‌تواند مثبت (پاداش) یا منفی (جریمه) باشد. هدف عامل در یادگیری تقویتی، بهینه‌سازی عملکرد خود است به نحوی که مجموع پاداش‌های دریافتی در طول زمان بیشینه شود.
به طور کلی محیط و عامل از مولفه‌های کلیدی یادگیری تقویتی هستند. در معماری فوق، محیط در تعامل با عامل است و ممکن است دارای وضعیت‌ها و قوانین مختلفی باشد. عامل، هدف را دنبال می‌کند و با توجه به وضعیت فعلی و بازخورد دریافتی، تصمیم‌هایی را برای انتخاب کاری می‌گیرد. هدف عامل ممکن است به حداکثر رساندن پاداش کلی در طول زمان تعریف شود یا به صورت دست‌یابی به یک هدف خاص در محیط.
روش‌های مختلفی برای پیاده‌سازی یادگیری تقویتی وجود دارد که از آن جمله باید به الگوریتم‌هایی مانند Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN)، Policy Gradient و Actor-Critic اشاره کرد. این الگوریتم‌ها بر اساس روش‌های مختلفی مانند تابع ارزش، تابع سیاست و ترکیبی از آن‌ها، عملکرد عامل را بهبود می‌بخشند و توانایی یادگیری رفتار بهینه را در محیط‌های پیچیده‌تر از طریق تعامل با آن‌ها پیدا می‌کنند. یادگیری تقویتی در حوزه‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد که از آن جمله باید به آموزش ربات‌ها، بازی‌های کامپیوتری، مدیریت منابع، مهندسی کنترل و بسیاری دیگر اشاره کرد. این روش یادگیری به دلیل قابلیت تطبیق با محیط‌های پیچیده و قابلیت یادگیری رفتار بهینه در محیط‌های غیرقطعی و پویا، بسیار مورد توجه قرار گرفته است.
بازیابی اطلاعات و جستجو
بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) و جستجو به معنای یافتن و بازیابی اطلاعات مورد نیاز کاربران از یک مجموعه بزرگ از داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند است.
بازیابی اطلاعات با هدف طبقه‌بندی و دسترسی ساده به اسناد مورد استفاده قرار می‌گیرد تا کاربران مدت زمان کمتری را صرف جستجو برای یافتن اسناد کنند. در این حوزه، سامانه‌های بازیابی اطلاعات بر اساس کلمات کلیدی و سایر ویژگی‌های مشخص شده توسط کاربر یا سیستم، به جست‌وجوی اسناد می‌پردازند و اسناد مرتبط را بازیابی می‌کنند. این سیستم‌ها از الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلفی استفاده می‌کنند که بهبود جست‌وجوی اطلاعات و دقت بازیابی را به همراه دارند. به عنوان مثال، مدل‌های بر پایه امتیازدهی به اسناد مانند TF-IDF، مدل‌های زبانی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین ممکن است در این سیستم‌ها به کار گرفته شوند.
این فرآیند همچنین در زمینه یافتن پاسخ به سوالات کاربران نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این حالت، کاربران سوالات خود را به صورت متنی یا گفتاری مطرح می‌کنند و سیستم با تحلیل سوال و درک مفهوم آن، سعی در پیدا کردن پاسخ مناسب می‌کند. این سیستم‌ها معمولا از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی، استنتاج منطقی و مدل‌های یادگیری ماشین برای تفسیر و پاسخ به سوالات استفاده می‌کنند. همچنین، سیستم‌های جست‌وجو در هوش مصنوعی ممکن است از منابع مختلفی مانند پایگاه داده‌ها، سند‌ها، وب و منابع دیگر برای جستجوی پاسخ استفاده کنند. به طور کلی، هدف اصلی بازیابی اطلاعات و جستجو، ارائه اطلاعات مورد نیاز کاربران و سازمان‌ها، بهبود دقت و سرعت جست‌وجو، پاسخ‌دهی به سوالات کاربران با استفاده از منابع گسترده و ایجاد تجربه کاربری بهتر در سامانه‌ها است. این حوزه‌ها در کاربردهای مختلفی از جمله جست‌وجوی وب، موتورهای جست‌وجو، سامانه‌های پرسش و پاسخ و موارد مشابه استفاده می‌شوند و اهمیت بسیاری در ساخت و توسعه سامانه‌های هوشمند و خدمات مبتنی بر داده دارند.
خودرانها
هوش مصنوعی نقش کاملا کلیدی در ارتباط با خودرانها دارد. خودرانها یا خودروهای هوشمند، خودکار و بدون نیاز به راننده قادر به حرکت و اتخاذ تصمیمات مختلف در شهرها یا جادهها هستند. هوش مصنوعی در این حوزه به منظور اتخاذ تصمیمات هوشمندانه توسط خودروها و تفسیر و تحلیل محیط جاده و شناسایی عوامل مختلف مانند خودروهای دیگر، ترافیک، علایم راهنمایی و عابران پیاده استفاده می‌شود. از جمله فنون و روش‌هایی که هوش مصنوعی برای هدایت بهتر خودرانها اتخاذ می‌کند به موارد زیر باید اشاره کرد:
شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks): این شبکه‌ها برای تشخیص و شناسایی الگوها و ویژگی‌های تصاویر و ویدیوهایی که توسط سنسورهای خودروها دریافت می‌شوند، استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها قادر به تشخیص و شناسایی علائم راهنمایی، خودروهای دیگر، عابران پیاده و اشیا در خیابان‌ها یا جادهها هستند.
الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): با استفاده از این پارادایم یادگیری ماشین، خودروها می‌توانند تصمیماتی را بر اساس محیط و شرایط جاده‌ای که در آن قرار دارند، اتخاذ کنند. به عنوان مثال، الگوریتم‌ها قادر به یادگیری رفتارهای مناسب برای تعامل با خودروهای دیگر، ترافیک و موقعیت‌های پیچیده در جاده هستند.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing): این فناوری به خودروها کمک می‌کند تا سوالات و دستورات صوتی راننده یا سرنشینان را درک کنند و به آن‌ها پاسخ دهند. این قابلیت به راننده اجازه می‌دهد تا بدون استفاده از رابط‌های دستی با خودرو در تعامل باشد.
سیستم‌های تصمیم‌گیر (Decision-making Systems): این سیستم‌ها برای انتخاب مسیر مناسب، تصمیم‌گیری در مورد اولویت‌بندی و عملکرد در مواقع اضطراری استفاده می‌شوند. آن‌ها با تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده توسط سنسورها و بر مبنای تجربیاتی که در گذشته به دست آورده‌اند، سعی می‌کنند عملکرد الگوریتم در هدایت ماشین را بهبود دهند تا ضریب امنیت خودرانها بیشتر شود.
تحلیل و پیش‌بینی
تحلیل و پیش‌بینی در هوش مصنوعی به مجموعه روش‌ها و الگوریتم‌هایی اشاره دارد که با استفاده از داده‌ها و الگوهای موجود، سعی در تحلیل و فهم وضعیت فعلی و پیش‌بینی رویدادها و رفتارهای آینده دارند. تحلیل و پیش‌بینی می‌تواند در حوزه‌ها و زمینه‌های کاربردی مختلفی مثل تجارت، پزشکی، زمین‌شناسی، هواشناسی، تغییرات جوی و غیره مورد استفاده قرار گیرد. در تحلیل و پیش‌بینی، ابتدا داده‌های موجود جمع‌آوری می‌شوند و سپس با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های هوش مصنوعی، فرآیند تحلیل و استخراج اطلاعات مهم و الگوهای مخفی انجام می‌شود. سپس با استفاده از این اطلاعات و الگوها، پیش‌بینی‌ها و تخمین‌ها درباره وضعیت آینده و رفتارهای ممکن ایجاد می‌شود.
به عنوان مثال، در حوزه آب و هواشناسی، با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از سنسورها و دستگاه‌های مختلف می‌توان تحلیل و پیش‌بینی در ارتباط با شرایط آب و هوایی انجام داد. الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، با تحلیل الگوهایی مانند فشار هوا، دما، رطوبت و سرعت باد، قادر به پیش‌بینی شرایط جوی در آینده و رفتارهای پیچیده‌تر مانند تشکیل سیلاب، طوفان و غیره هستند و به ما کمک می‌کنند آمادگی لازم برای مقابله با این پیامدهای غیرمنتظره را داشته باشیم.
در حوزه تجارت و مالی، با تحلیل داده‌های مالی، الگوهای بازار و رفتار کسب‌وکارها، می‌توان پیش‌بینی‌هایی درباره نرخ ارز، قیمت سهام، رشد صنایع و سایر شاخص‌های مالی انجام داد.
بازیابی و تحلیل تصویر
هوش مصنوعی قادر است تصاویر و ویدیوها را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی را از آن‌ها استخراج کند. این موضوع شامل تشخیص و شناسایی اشیا، تشخیص چهره، تحلیل تصویر پزشکی و غیره است. بازیابی و تحلیل تصویر با استفاده از هوش مصنوعی به صورت زیر انجام می‌شود:
تشخیص الگو: ابتدا، الگوها و ویژگی‌های مختلف در تصویر تشخیص داده می‌شوند. این موضوع شامل تشخیص اشیا، چهره‌ها، شکل‌ها، استخراج ویژگی‌های محلی و سایر الگوها است.
استخراج ویژگی‌ها: سپس، ویژگی‌های مهم و معنادار از تصویر استخراج می‌شوند. این موضوع می‌تواند شامل ویژگی‌های هندسی مانند خطوط، شکل‌ها و ارتفاع‌ها، ویژگی‌های آماری مانند میانگین و واریانس رنگ‌ها و سایر ویژگی‌های خاص باشد.
تحلیل و استنتاج: با استفاده از ویژگی‌های استخراج شده، تحلیل و استنتاج روی تصویر انجام می‌شود. این موضوع شامل شناسایی الگوها، تفسیر محتوای تصویر، تشخیص و طبقه‌بندی اشیا، تهیه گزارش و تفسیر نتایج است.
یادگیری و به‌روزرسانی: الگوریتم‌های هوشمند با یادگیری از داده‌های جدید و بازخورد کاربران عملکرد خود را بهبود می‌دهد. این فرآیند شامل به‌روزرسانی مدل‌های یادگیری ماشین، تطبیق با تغییرات محیط و بهبود کارایی و دقت سیستم است.
پردازش متن و متا‌داده‌ها: در بعضی موارد، بازیابی و تحلیل تصویر ممکن است نیاز به پردازش متن و متا‌داده‌های مرتبط با تصویر داشته باشد که خواندن و تحلیل متن‌های مرتبط با تصویر، تشخیص و استخراج اطلاعات از متن‌ها و ادغام آن‌ها با هدف تحلیل تصویر در دستور کار قرار می‌گیرد.
رباتیک
هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی در دنیای رباتیک دارد و می‌تواند بهبود و پیشرفت چشمگیری را در عملکرد ربات‌ها و سیستم‌های خودکار به همراه داشته باشد. برخی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در رباتیک به شرح زیر است:
تصمیم‌گیری و کنترل: هوش مصنوعی می‌تواند ربات‌ها را به گرفتن تصمیمات هوشمندانه کمک کند. الگوریتم‌های تصمیم‌گیری و کنترل هوشمند، با بررسی وضعیت محیط، داده‌های حس‌گرها ، بهترین حرکات و عملکرد را برای ربات تعیین می‌کنند. این بخش شامل الگوریتم‌های کنترل خطی و غیرخطی، کنترل بهینه و الگوریتم‌های تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) می‌شود.
بینایی ماشین و تشخیص تصویر: با استفاده از الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی عمیق، ربات‌ها می‌توانند اشیا، چهره‌ها، الگوها و ویژگی‌های تصویر را تشخیص داده و تحلیل کنند. این قابلیت به ربات‌ها امکان می‌دهد تا بر اساس اطلاعات بصری، تصمیمات منطقی و هوشمندانه‌تری بگیرند و وظایفی مانند تشخیص و شناسایی اشیا، مسیریابی، پیروی از نشانه‌ها و تعامل با محیط را انجام دهند.
یادگیری ماشین و تطبیق: هوش مصنوعی به ربات‌ها امکان می‌دهد تا از تجربیات گذشته خود یاد بگیرند و خود را با محیط سازگارتر کنند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، ربات‌ها می‌توانند اطلاعات جدید را فرا بگیرند، مسایل پیچیده را حل کنند و تصمیمات بهتری بگیرند. برای دست‌یابی به این هدف ترکیبی از پارادایم‌های یادگیری تقویتی، یادگیری نظارت شده و یادگیری نیمه‌نظارت مورد استفاده قرار می‌گیرد.
تعامل و همکاری: هوش مصنوعی به ربات‌ها اجازه می‌دهد با محیط و سایر اجزای سیستم‌های رباتیکی تعامل و همکاری کنند. این فرآیند شامل تشخیص و تفسیر اطلاعات دریافتی از حس‌گرها، تشخیص اشیا و تعامل با آن‌ها، تشخیص صدا و گفتار، تشخیص حرکت و موقعیت، و همچنین هماهنگی و همکاری بین چند ربات می‌شود. با استفاده از هوش مصنوعی، ربات‌ها قادر به تعامل با انسان‌ها و دیگر ربات‌ها در محیط‌های پیچیده و تغییرپذیر می‌شوند.
برنامه‌ریزی و مسیریابی: هوش مصنوعی به ربات‌ها کمک کند تا برنامه‌ریزی و مسیریابی را به شکل بهتری انجام دهند. با استفاده از الگوریتم‌های جستجو، الگوریتم‌های بهینه‌سازی و روش‌های مسیریابی هوشمند، ربات‌ها می‌توانند مسیرها و عملیات حرکتی خود را بر اساس شرایط و هدف تعیین کنند و به صورت خودکار و هوشمند عمل کنند.
ارتباطات سازنده با انسان‌ها: در فرآیند فوق هوش مصنوعی به ماشین‌های هوشمند قدرت تشخیص و تفسیر گفتار و زبان، تشخیص حالت و احساسات انسان و تعامل طبیعی و مفهومی با انسان‌ها را می‌دهد. با این قابلیت، ربات‌ها می‌توانند در حوزه‌هایی مانند پزشکی، راهنمایی، آموزش و سایر فعالیت‌های مرتبط با انسان‌ها موثرتر عمل کنند.
کلام آخر
در مجموع، هوش مصنوعی به کامپیوترها و سیستم‌های ماشینی قدرت تصمیم‌گیری و انجام وظایف هوشمندانه را می‌دهد و برای حل مسایل مختلف در زمینه‌های مختلفی مانند پزشکی، رباتیک، خودروهای خودران و غیره استفاده می‌شود.
بدون دیدگاه