آنچه باید درمورد هوش مصنوعی بدانید !

هوش مصنوعی (AI) زمینه‌ای تخصصی است که در بررسی و توسعه قابلیت‌های ماشینی برای تفکر، یادگیری، و اتخاذ تصمیمات مشابه انسان به کار می‌رود. این زمینه به ترکیب داده‌های کمکی، الگوریتم‌های پیچیده، و توانایی ماشین‌ها برای تشخیص الگوها و حل مسائل متنوعی اعتماد می‌کند. هوش مصنوعی به طور چشم‌گیری در حوزه‌های مختلف مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، اتوماسیون، و پزشکی تعهدات زیادی دارد و در پیشرفت‌های تکنولوژیک اساسی نقش دولت‌ها، شرکت‌ها، و افراد را ایفا می‌کند.

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• هوش مصنوعی امروزه قادر به انجام چه کارهایی است؟
• آیا هوش مصنوعی ممکن است خطرناک باشد؟
• پیشرفت های اخیر هوش مصنوعی
• جدیدترین ابزار های هوش مصنوعی
• چگونه در حوزه ی هوش مصنوعی متخصص شویم؟
• بهترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی ؟
• نتیجه گیری

معرفی

هوش مصنوعی (AI) توانایی ماشین‌ها برای شبیه سازی عقل انسان و توانایی هایی نظیر استدلال و با بهره گیری از تجربیات است. آنچه انسان را از سایر موجودات متمایز می کند همین توانایی های یادگیری و استفاده از درس ها و تجربیات در موقعیت های جدید است که ما به دلیل داشتن قدرت تفکر بالا و میلیون ها نورون قادر به انجام آن ها هستیم. کامپیوتر های امروزی، مطابقت زیادی با شبکه ی عصبی بیولوژیک انسان ندارند؛ اما مزیت آن ها نسبت به انسان ها این است که قادر به تحلیل داده ها و تجربیات با سرعتی فرا تر از انسان هستند. به بیان ساده تر، چهار تعریف زیر برای هوش مصنوعی در کتاب های مرجع وجود دارد:

• سیستم هایی که شبیه انسان ها عمل می کنند.
• سیستم هایی که همانند انسان ها فکر می کنند.
• سیستم هایی که معقولانه فکر می کنند.
• سیستم هایی که معقولانه عمل می کنند.

انسان می تواند با کمک گرفتن از ابزار هوش مصنوعی بر روی کارهای حیاتی تر تمرکز کند یا تصمیمات پیچیده ی خود را با بکار گیری قدرت تحلیل بالای هوش مصنوعی اتخاذ کند مثال بارز این کاربرد، استفاده از هوش مصنوعی در حوزه ی پزشکی است.

همانطور که در زندگی روزمره قابل مشاهده است، خودکارسازی کارها بارزترین استفاده ی بشر از این ابزار است. همچنین، هوش مصنوعی این امکان را برای انسان فراهم می کند که در زمینه های گوناگون، با استفاده از اطلاعات و داده های سابق به پیش بینی بپردازد. به عنوان مثال، جی پی اس ها به واسطه ی همین قابلیت، قادر به پیش بینی مدت زمان رسیدن به مقصد می باشند.

هوش مصنوعی از تکنیک های نظریه احتمال، اقتصاد و طراحی الگوریتم برای حل مسائل علمی استفاده می کند. در هوش مصنوعی از علوم کامپیوتر برای طراحی و ساخت الگوریتم ها و از ریاضی برای مدل سازی و حل مسائل به بهینه ترین شکل ممکن استفاده می شود. علاوه بر این، روانشناسی و زبان شناسی نیز در این حوزه بکار می روند. متخصصان این حوزه باید دانش قابل قبولی در علم داده و یادگیری ماشین داشته باشند.

 

هوش مصنوعی امروزه قادر به انجام چه کارهایی است؟

دادن پاسخ کوتاه به این سوال بسیار دشوار به نظر می رسد چرا که این حوزه روز به روز در حال پیشرفت است. در این قسمت ما به ذکر چند مورد از کاربرد ها بسنده می کنیم:

• وسایل نقلیه رباتیک:

حتما شما هم بارها درباره ی خودروهای خودران شنیده اید. پیشرفته ترین این خودروها بدون دخالت و رانندگی انسان می توانند افراد را به مقصد برسانند. این خودروها با کاهش خطای انسانی می توانند آمار تصادفات جاده ای را کاهش دهند و در آینده ای نه چندان دور جایگزین خودروهای عادی شوند.

 

• تحلیل صدا:

این روزها، اکثر شرکت های سازنده ی تلفن همراه قابلیت ربات های دستیار را به محصولات خود اضافه کرده اند. این دستیار ها مصداق بارز کارایی هوش مصنوعی در سخن شناسی هستند. به عنوان مثال، ربات دستیار"Siri" که در محصولات شرکت اپل بکار برده می شود، قادر به تحلیل صدا ها، آوا ها و کلمات به کاربرده شده توسط انسان ها و پردازش زبان های طبیعی است. این ربات نه تنها صدا و صحبت های انسان را تحلیل می کند، بلکه آن را به دستورات کامپیوتری تبدیل می کند و حتی با انسان مکالمه می کند.

 

• بازی:

در بازی های یارانه ای به بازیکنان غیر حقیقی که در اصل همان هوش مصنوعی هستند، بات (Bot) می گویند. بازیکنان بات عموما می توانند با سرعت نسبتا بالایی داده ها را تحلیل کرده و مطایق با الگوریتم ها بهترین تصمیم را بگیرند. از آنجایی که این تصمیمات بر خلاف تصمیمات انسانی تحت تاثیر هیجانات لحظه ای گرفته نمی شوند، عموما دارای میزان کمتری از خطا هستند. به علاوه توانایی خارق العاده ی هوش مصنوعی در پیش بینی موقعیت های بعدی، شانس پیروزی این دسته از بازیکنان را افزایش می دهد. در نهایت می توان گفت که هوش مصنوعی در این زمینه شانس زیادی برای شکست رقیب های انسانی خود دارد.

 

• مبارزه با اسپم:

یکی از کاربرد های مهم ابزار های هوش مصنوعی استفاده از آن جهت مبارزه با هرزنامه است. هوش مصنوعی می تواند با تحلیل محتوای پیام، پیام های ناخواسته را تشخیص داده و از پیام های مهم جدا کند. این کار تا حد زیادی باعث صرفه جویی در وقت کاربر و جلوگیری از ایجاد مزاحمت برای او می شود.

 

• برنامه ریزی منطقی:

الگوریتم های یادگیری ماشین برای بهبود برنامه ریزی مسیرهای حمل و نقل کاربرد زیادی دارند. این الگوریتم ها با استفاده از تحلیل داده های مربوط به مسافت، ترافیک، هزینه ی سوخت و موارد دیگر که اکثر اوقات شامل تغییرات لحظه ای می شوند، مسیر های بهینه و کارآمدتری را برای حمل و نقل انتخاب می کنند.

 

• رباتیک:

نقش ربات ها در زندگی مدرن امروز غیر قابل انکار است. آن ها از کوچک ترین کارهای روزمره مثل جارو کشیدن خانه تا سنگین ترین کارهای صنعتی مثل مونتاژ خودرو را بطور خودکار انجام می دهند. امروزه تصور زندگی بدون این دستیارهای هوشمند غیر ممکن است.

 

• بهداشت و درمان:

هوش مصنوعی نقش مهمی در پزشکی شخصی سازه شده ایفا می کند. به این معنی که هر بیمار قادر است با توجه به پیشینه و سابقه ی پزشکی خود، نسخه ای منحصر به فرد برای درمان بیماری خود دریافت کند.

هوش مصنوعی تا حد قابل توجهی تصویر برداری پزشکی را ارتقاء داده است و از روش های سنتی تشخیص بیماری مثل ام آر آی پیشی گرفته است. در نتیجه درمان زودتر و موثرتری را برای بیماران ممکن ساخته است. تصویر زیر نشان دهده ی میزان استفاده از هوش مصنوعی در هر کدام از حوزه های بهداشت و درمان است.

 

• آموزش:

هوش مصنوعی می تواند با تحلیل نقاط ضعف و قوت و نحوه ی یادگیری دانش آموزان، برای هر یک از آن ها محتوای آموزشی منحصر به فرد خود را ارائه کند. با کمک هوش مصنوعی هر دانش آموز می تواند مشاور تحصیلی شخصی خود را داشته باشد. همچنین الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند فرآیند ارزیابی و نمره دهی را به صورت خودکار انجام دهند. قابل ذکر است که هوش مصنوعی قادر است تحصیل را برای افراد دارای معلولیت های جسمی نیز ساده تر کند.

 

• بیومتریک:

بیومتریک همان اندازه گیری ویژگی های بیولوژیک و رفتاری انسان ها استاین ویژگی ها اغلب ارثی هستند و تقلید از آن ها غیر ممکن است. امروزه از این قابلیت ها در ابزارهای الکترونیکی استفاده زیادی می شود. قابلیت شناسایی اثر انگشت یا چهره مدت هاست که برای اکثر تلفن های همراه فعال شده و برای احراز هویت در سازمان های مختلف مورد استفاده قرار می گیرد. علاوه بر این هوش مصنوعی و کاربرد آن در این زمینه، امنیت حریم خصوصی افراد و کاربران را چندین برابر کرده است.

 

 

آیا هوش مصنوعی ممکن است خطرناک باشد؟

 

در تاریخ ۲۷ مارس 2023 جمعی از محققان هوش مصنوعی و فعالان حوزه فناوری از جمله ایلان ماسک نامه ای را امضا کردند. آن ها در این نامه نگرانی خود را مبنی بر خطرات احتمالی هوش مصنوعی برای بشریت ابراز نمودند و خواستار اطمینان از هم خوانی توسعه ی AI با ارزش های انسانی و اخلاقی و بررسی دقیق پیامد های پیشرفت هوش مصنوعی شدند.

 

• تجاوز به حریم خصوصی و درجه بندی اجتماعی:

پیشرفت در فناوری های نظارتی ممکن است حریم خصوصی افراد را نقض کند. امروزه ردیابی و نظارت بر کارهای افراد با استفاده از دوربین های هوشمند بسیار رایج شده است. استفاده ی نادرست از این فناوری، ممکن است به راحتی منجر به افزایش کنترل اجتماعی و سرکوب شود. این کاربرد اشتباه می تواند به نقض حقوق بشر منجر شود و از دستیابی به حقوق شهروندی و آزادی مدنی انسان ها جلوگیری کند.

 

• اسلحه خودکار:

اسلحه خودکار به طرز ترسناکی غیر قابل پیش بینی به نظر می رسد. این ابزارها دارای الگوریتم های پیچیده ی یادگیری ماشین هستند. علاوه بر آن، محیط عملیاتی دینامیکی که دارند باعث می شود پیش بینی آن ها سخت باشد. در بسیاری از موارد این غیرقابل پیش بینی بودن باعث می شود که یک قدم از دشمن جلو باشند؛ البته که این قابلیت می تواند آن ها را به شکل وحشتناکی مرگبار نشان دهد.

از طرفی این ابزارها برای مورد استفاده قرار گرفتن، نیازی به رزمنده یا نیروی انسانی ندارند. بنابراین کشتار جمعی با تهیه ی تعداد زیادی از این نوع اسلحه به راحتی صورت پذیر است. این ابزارها همچنین این قابلیت را دارند که بر اساس داده های حس گر، تشخیص چهره و اطلاعات بیومتریک منجر به کشتار گروه های انتخابی بر اساس سن، جنسیت، قومیت یا نژادی خاص شوند.

 

• جهت دهی افکار عمومی:

این که امروزه شبکه های اجتماعی می توانند بهتر از خانواده و دوستان افراد، از سلیقه و روحیات آن ها با خبر باشند، حقیقتی غیر قابل انکار است. الگوریتم های هوش مصنوعی در این شبکه ها شما را بیشتر از هر کس دیگری می شناسند. آنها می توانند از جنسیت، قومیت، گرایشات، احساسات، هوش، شادی و دیگر ویژگی های شما آگاه شوند و به راحتی شما را با این اطلاعات تحت تاثیر قرار دهند.

 

• ناهماهنگی اهداف:

در این بخش منظور از نا هماهنگی اهداف، عدم هماهنگی بین هدف انسان و ماشین است. ماشین ها جهت بهینه سازی مسیر برای رسیدن به هدف مورد نظر برنامه ریزی شده اند. چنانچه هدف مشخص شده برای آن ها به حد کافی روشن نباشد و رعایت تمام اصول اخلاقی و قوانین شهروندی در آن ها قید نشود، ممکن است بهترین مسیر، امن ترین مسیر برای رسیدن به هدف نباشد. در این صورت رسیدن به هدف برای کاربران عواقب خطرناکی خواهد داشت.

 

• استفاده از هوش مصنوعی به جای نیروی انسانی در مشاغل:

پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی سؤالاتی را در مورد قابلیت‌های آینده این فناوری و این که آیا در نهایت از توانایی‌های انسان‌ پیشی می‌گیرد یا خیر، ایجاد کرده است.

انتظار می رود اتوماسیون ناشی از توسعه ی هوش مصنوعی در نهایت تغییرات قابل توجهی در مشاغل ایجاد کند. البته قابل ذکر است که این توسعه منجر به ایجاد مشاغل جدید خواهد شد اما ممکن است افرادی که شغل خود را در نتیجه ی این پیشرفت ها از دست می دهند، مهارت و دانش کافی برای موقعیت های شغلی جدید نداشته باشند. در این صورت پیشرفت ها در حوزه ی هوش مصنوعی منجر به نابرابری اجتماعی و اقتصادی می شود.

در یکی از نظر سنجی های اخیر شهروندان آمریکایی پیش بینی خود از تاثیر اتوماسیون بر روی مشاغل را به اشتراک گذاشته اند. در این نظر سنجی، سی عنوان شغلی مطرح شده است و کیفیت عملکرد هوش مصنوعی در ده سال آینده نسبت به انسان، مورد سوال قرار گرفته است.

در نتایج این نظرسنجی مشاغل ترجمه ی زبان ها، پیشبینی الگوهای آب و هوا و ارائه ی پشتیبانی فنی به ترتیب در صدر جدول قرار گرفته اند. به این معنی که احتمال حذف نیروی انسانی از این مشاغل به مراتب بیشتر از مشاغل دیگری مانند پرستاری از سالمندان و کودکان است که در انتهای جدول قرار دارند.

 

برای کاهش این خطرات لازم است قوانین بین المللی وضع شوند و شرکت ها و سازمان ها تا حد زیادی نسبت به استفاده ی مسئولانه، بشردوستانه و اخلاقی از این ابزار پایبند بمانند. همچنین در خصوص کسب اطلاعات از مدل های زبانی، کاربران باید همواره احتمال بروز خطا توسط هوش مصنوعی را در نظر بگیرند و صحت اطلاعات تخصصی که توسط این ابزار به آن ها ارائه می شود را بررسی کنند. پیشنهاد ما این است که هرگز برای مشاوره های پزشکی، عاطفی و یا تصمیم گیری های مهم خود به طور قطعی به این ابزار اعتماد نکنید.

 

پیشرفت های اخیر هوش مصنوعی

تاریخچه ی مفهوم هوش مصنوعی به قرن نوزدهم باز می گردد؛ اما دستیابی به آن در دهه های اخیر به دلیل افزایش داده ها برای آموزش هوش مصنوعی و افزایش قدرت محاسباتی، پیشرفت چشم گیری داشته است. در ادامه به نمونه هایی از این پیشرفت ها اشاره می کنیم:

• یادگیری عمیق:

با پیشرفت‌های اخیر در علم داده و هوش مصنوعی، زمان و انرژی بیشتری برای تحقیقات در این صنعت مصرف می‌شود. یادگیری عمیق که زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین بوده و با الگوریتم ها و شبکه های عصبی مصنوعی در ارتباط است، به طور گسترده در کارهایی مانند طبقه بندی تصاویر و تشخیص اشیاء و چهره استفاده می شود.

الگوریتم های یادگیری عمیق به ماشین ها این امکان را می دهند که مانند انسان ها از داده ها یاد بگیرند. امروزه با دیدن خودروهای خودران بیشتر در جاده ها، مدل سازی، مراقبت های بهداشتی و موارد دیگر شاهد تاثیرات پیشرفت الگوریتم های یادگیری عمیق هستیم. در ادامه به تاثیرات مثبت یادگیری عمیق بر روی بینایی ماشین می پردازیم:

 

• بینایی ماشین

 بینایی ماشین (Machine Vision)، شاخه ای از هوش مصنوعی است که به رایانه ها امکان تجزیه و تحلیل تصاویر دیجیتال را می دهد. به لطف این قابلیت، کامپیوتر ها قادر به تشخیص و طبقه بندی موجودات، اشیاء و اعمال هستند. پیشرفت های اخیر، سبب کاهش خطای ماشین و نزدیک تر شدن عملکرد آن به عملکرد انسان در این زمینه ها شده است. بینایی ماشین کاربردهای وسیعی در صنایع تولیدی و سرگرمی خواهد داشت و پیشرفت های آن روی این صنایع تاثیرگذار است. همچنین، تاثیر بسزائی در واقعیت بصری(visual reality) دارد. نمودار زیر نشان دهنده ی افزایش دقت بینایی ماشین در بازه ی زمانی مشخص است.

شبکه های عصبیCNN یک پیشرفت مهم در یادگیری عمیق هستند که به طور خاص برای پردازش داده های بصری طراحی شده اند. نمودار زیر نشان دهنده ی تاثیرات شبکه های عصبیCNN بر روی دقت بینایی ماشین است.

 

• یادگیری تقویتی:

یادگیری تقویتی یکی از مدل های آموزش ماشین است که در آن عامل یادگیرنده با آزمون و خطا سعی در دستیابی به هدف تعیین شده دارد و با تعامل با محیط می تواند بفهمد که آیا تجربه ی موفقی داشته است یا خیر. در این روش، عامل یادگیرنده در تعامل با محیط یاد می گیرد که در شرایط مختلف باید چه تصمیمی بگیرد تا بهترین عملکرد را داشته باشد.

 

یادگیری تقویتی شامل عناصر زیر است:

• عامل: عامل با محیط خود در تعامل است و تصمیم می گیرد.
• محیط: محیط بیانگر دنیای بیرونی خارج از کنترل عامل است.
• سیگنال پاداش: عامل از طریق سیگنال های پاداش برای یادگیری و بهبود اقدامات خود بازخورد دریافت می کند.

پیشرفت های این حوزه در ربات های دستیار که قادر به برقراری ارتباط با انسان هستند قابل مشاهده است.

 

• یادگیری انتقالی:

یک رویکرد دیگر در حوزه یادگیری ماشین، یادگیری انتقالی است. در این روش، مدل ماشینی قادر به بهره گیری از دانش و تجربیات پیشین خود در حل یک مسئله ی جدید و مرتبط است. این روش یادگیری، منجر به بروز پیشرفت های چشمگیر ماشین ها در حل مسئله و پردازش زبان های طبیعی شده است.

 

جدیدترین ابزارهای هوش مصنوعی

 

• پردازش زبان های طبیعی(Natural language processing):

GPT یک شبکه ی عصبی عمیق است که برای پردازش زبان های طبیعی ایجاد شده است. این ابزار که توسط OpenAI توسعه یافته، یک مدل زبان پیشرفته است که قادر به ترجمه، خلاصه سازی و پاسخ گویی به سوالات انسان ها است. این ابزار، گفتار انسان را تقلید کرده و پاسخ مناسبی به او می دهد. در نمودار زیر میزان تغییرات ایجاد شده از بازدید سایت OpenAI را در بازه ی زمانی مشخصی مشاهده می کنید. شیب شدید تغییرات در تاریخ رونمایی از GPT ، 30 نوامبر2022،  قابل ملاحظه است.

ChatGPT هم مدل زبانی دیگری با تمرکز بر روی تعاملات انسانی است. Bard رقیب جدید تر این ابزار است که از شرکت گوگل منتشر شده است. هر دو مدل زبانی در پاسخگویی به کاربران و مکالمه با آن ها کاربرد گسترده ای دارند.

 

• خودکارسازی یادگیری ماشین(Auto ML):

یادگیری ماشین خودکار فرآیندی است که طی آن مراحل مختلف یادگیری ماشین از جمله ساخت مدل و آموزش آن، بدون دخالت انسانی صورت می گیرد. مهندسین یادگیری ماشین و دانشمندان داده می توانند از این ابزارها بهره ببرند. این ابزارها می توانند در زمان دانشمندان داده صرفه جویی کنند و تا حد زیادی کمبود دانشمندان این حوزه و متخصصان یادگیری ماشین را جبران خواهند کرد. در ادامه به تعدادی از این ابزارها اشاره خواهد شد:

• Auto-Sklearn
• Auto-WEKA
• AutoKeras
• AutoGluon
• TPOT

 

• هوش مصنوعی مولد(Generative AI):

هوش مصنوعی مولد(Generative AI) قادر به تولید کردن متن و تصویر به دلخواه کاربر است. ربات های چت هم به نوعی عضو این دسته هستند. هوش مصنوعی مولد می تواند صنایع مختلف را متحول کند. در ادامه نمونه های جالبی از این ابزار را مثال می زنیم:

 

• Pandas AI

این کتابخانه یکی از کتابخانه های هوش مصنوعی مولد در پایتون است. این کتابخانه، یکی از ابزار هایی است که قابلیت هوش مصنوعی مولد را برای ساده تر کردن تجزیه و تحلیل داده ها فراهم می کند.

 

• Alpha Code

این ابزار که توسط شرکت DeepMind توسعه داده شده، برای تولید کد، طراحی شده است. همچنین این ابزار در مسابقات واقعی مورد استفاده ی شرکت کنندگان برتر قرار گرفته است که این امر نشان دهنده ی قدرت آن در نوشتن کد های بهینه و کاربردی است.

علاوه بر این Alpha Code قادر به پیش بینی خط بعدی کد، دادن پیشنهاداتی با توجه به سبک کد نویسی، بهینه سازی کد، تشخیص و تصحیح خطاهای کد برنامه نویسان است و از چندین زبان برنامه نویسی از جمله پایتون، C++ و Java پشتیبانی می کند.

 

ابزار Copilot مشابه Alpha Code است که توسط شرکت هایGitHub   و OpenAI توسعه داده شده است. تمرکز اصلی این ابزار بر روی خودکارسازی توسعه بک اند است در صورتی که هدف اصلی Alpha Code فراهم کردن این قابلیت برای توسعه فرانت اند است.

 Alpha Code و Copilot، هر دو قابل نصب به صورت افزونه بر روی IDE های محبوب توسعه دهندگان هستند.

 

• Synthesia

Synthesia یک ابزار برای تولید ویدیو است. این ابزار عملکرد فوق العاده ای در ایجاد ویدیو با کیفیت حرفه ای دارد و به سرعت و سادگی و بدون دخالت انسان، این کار را انجام می دهد.

 

• DALL-E 2

این ابزار، یکی دیگر از محصولات OpenAI برای تولید تصویر و هنر بر اساس درخواست کاربر است.

 

• Bardeen

Bardeen ابزاری برای نیازهای خلاقانه شماست. یک ابزار اتوماسیون هوش مصنوعی است که با  صرفه جویی در زمان محتوای رسانه‌های اجتماعی آنلاین را پیشنهاد داده و می نویسد.

 

چگونه در حوزه ی هوش مصنوعی متخصص شویم؟

در این بخش تلاش می کنیم تا نقشه ی راه را برای علاقمندان این حوزه روشن کرده و به معرفی علوم و مهارت های مورد نیاز در این حوزه بپردازیم.

• ریاضیات:

دانش ریاضی در درک عملکرد الگوریتم های ماشین و یادگیری عمیق کاربرد بسزائی دارد. علاقمندان به هوش مصنوعی باید زیر شاخه های زیر را در علم ریاضی فرا گیرند:

• آمار
• احتمال
• جبر خطی
• حساب دیفرانسیل و انتگرال

 

• برنامه نویسی:

بعد از یادگیری ریاضی قدم ضروری بعدی، یادگیری یک زبان برنامه نویسی است. برای هوش مصنوعی یادگیری زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا و R کاربردی و موثر است. همچنین، به مبتدیان توصیه می شود برای ورود به این حوزه زبان پایتون را یاد بگیرند چرا که یادگیری این زبان برنامه نویسی برای مبتدیان به نسبت ساده تر است.

علاوه بر این، پایتون دارای کتابخانه های زیادی برای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین است.

 

• بیگ دیتا:

مدل های هوش مصنوعی توسط داده ها آموزش داده می شوند. بنابراین اگر حجم داده ها زیاد باشد، لازم است ابزار بیگ دیتا را بشناسید و این حجم عظیم داده را مدیریت کنید. شرکت های بزرگ و موتورهای جست و جو مثل گوگل، از بیگ دیتا برای ارائه ی پیشنهادات مرورگر بر اساس جستجوهای قبلی استفاده می کنند.

 

• علم داده:

در این مرحله باید جمع آوری داده، آماده سازی داده، تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری داده ها را بیاموزید.

 

• یادگیری ماشین:

در یادگیری ماشین، مهم ترین مسئله، شناخت الگوریتم های یادگیری ماشین است. این الگوریتم ها شامل موارد زیر هستند:

 

• یادگیری تحت نظارت:

در این الگوریتم، تعدادی داده با برچسب برای یادگیری به ماشین داده می شوند و ماشین ویژگی های مشترک داده ها ی جدید را با برچسب هایی که در داده های آموزشی بوده تطبیق می دهد.

 

• یادگیری بدون نظارت:

در این الگوریتم مانند الگوریتم قبلی، داده هایی جهت آموزش به ماشین داده می شود؛ اما خبری از برچسب ها نیست. ماشین به صورت خودکار الگو های موجود در داده ها را کشف می کند و با دریافت داده های جدید حدس می زند که جایگاه آن ها در کدام دسته است.

 

• یادگیری تقویتی:

در این الگوریتم، ماشین با آزمون و خطا و تحلیل بازخوردها و سیگنال های دریافت شده از محیط، سعی می کند به هدف مورد نظر دست یابد.

 

• یادگیری عمیق:

هنگامی که الگوریتم های یادگیری ماشین را یاد گرفتید، در مرحله بعد الگوریتم های یادگیری عمیق را بیاموزید. در کنار الگوریتم های یادگیری عمیق، باید کتابخانه های آن مانند TensorFlow یا Kera’s را نیز بیاموزید. الگوریتم های یادگیری عمیق شامل موارد زیر هستند:

• شبکه ی عصبی
• CNN برای پردازش عکس و فیلم
• RNN برای پردازش زبان های طبیعی
• GAN برای تولید داده های جدید مشابه داده های واقعی
• LSTM برای پردازش زبان طبیعی و صوت

 

• هوش تجاری:

هوش تجاری به شرکت ها کمک می کند تا تصمیماتی مبتنی بر داده ها بگیرند. در این مرحله باید ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau، Powerbase یا QlikView را یاد بگیرید. این ابزارها به شما کمک می کنند تا نمودارهایی از یافته های خود ایجاد کنید و بتوانید به راحتی نتایج را برای مخاطبان خود بیان کنید.

 

بهترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی 

• Python

پایتون یکی از بهترین زبان ها برای یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و پردازش زبان های طبیعی است. این زبان به دلیل سهولت در یادگیری و داشتن کتابخانه ها و ابزار های متنوع و همچنین شی گرا بودن، زبان برنامه نویسی مورد علاقه ی بسیاری از توسعه دهندگان است. همچنین، با کمک آن پروژه های پیچیده به سادگی مدیریت می شوند.

چند نمونه از کتابخانه ها و فریم ورک های کاربردی این زبان در ادامه آمده است:

• NumPy
• SciPy
• Pandas
• PyTorch
• Keras
• Nltk
• scikit-learn 

 

• Java

جاوا یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی پرکاربرد است که عموما برای سمت سرور استفاده می شود. بهترین مزیت جاوا این است که می توان از آن برای توسعه در چندین پلتفرم استفاده کرد. علت کاربرد وسیع این زبان برنامه نویسی هم داشتن کتابخانه های متن باز است که به ویژه برای یادگیری عمیق ارائه می شوند. این زبان برنامه نویسی همچنین زبان اصلی در توسعه ی اندروید است.

چند نمونه از کتابخانه ها و فریم ورک های کاربردی این زبان در ادامه آمده است:

• OpenNLP
• Java Machine Learning library
• Neuroph
• Kubeflow
• Deep Java library

 

• Prolog

Prolog یک زبان برنامه نویسی منطقی است که خصوصا در هوش مصنوعی و اتوماسیون کاربردی حیاتی دارد. قوانین و روابط منطقی در این زبان برنامه نویسی قابل تعریف هستند. بنابراین بر خلاف اکثر زبان های دیگر در این زبان به جای اطاعت از دستورالعمل های امری از دانش و منطق برای حل مسئله استفاده می شود.

 

• C++

این زبان که یکی از رایج ترین زبان های برنامه نویسی امروزی است، هم در کار با نرم افزار و هم در کار با سخت افزار ها بکار می رود و به دلیل عملکرد سریع و قابلیت بهینه سازی، در هوش مصنوعی کاربرد گسترده ای دارد. همچنین، می توان از آن برای توسعه ی شبکه های عصبی، پیاده سازی الگوریتم ها و سیستم های تصمیم گیری، پردازش زبان های طبیعی، یادگیری ماشین و بینایی ماشین استفاده کرد.

 

• Haskell

Haskell یکی دیگر از زبان های مناسب برای توسعه ی هوش مصنوعی است که به دلیل انعطاف پذیری بالا مورد استفاده قرار می گیرد. محوریت تابع ها در این زبان، آن را به زبانی خوانا و شفاف در حوزه ی هوش مصنوعی تبدیل کرده است. مزیت استفاده از این زبان برنامه نویسی مدیریت کارآمد حافظه، بازیابی و بهینه سازی کد است.

 

• R Programming

از آن جایی که داده ها در هوش مصنوعی دارای اهمیت زیادی دارند، تجزیه و تحلیل آن ها نیز نقش مهمی به خصوص در یادگیری ماشین و پردازش زبان های طبیعی دارد. زبان برنامه نویسی R که همواره مورد استفاده ی دانشمندان داده و آمار قرار گرفته در این حوزه به توسعه دهندگان هوش مصنوعی نیز کمک می کند.

 

• Julia

این زبان برنامه نویسی دامنه ی وسیعی در توسعه ی هوش مصنوعی دارد. این زبان با ترکیب ویژگی ها و قابلیت های زبان های دیگر مانند C++، Python، R وMATLAB  به زبانی بسیار کاربردی به خصوص برای محاسبات تبدیل شده است و به جز هوش مصنوعی در محیط های علمی و مهندسی توسعه یافته است.

Julia از محاسبات موازی و توزیع شده که هر دو برای افزایش کارایی و سرعت و پردازش داده ها در مسائل پیچیده ضروری هستند، پشتیبانی می کند. همین امر مزیت بزرگی برای استفاده از آن در هوش مصنوعی است.

این زبان برنامه نویسی برای انجام وظایفی نظیر تجزیه و تحلیل داده ها در هوش مصنوعی شناخته می شود و ابزارهای مفیدی برای توسعه ی رابط کاربری پویا و تجسم داده ها در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد.

 

نتیجه گیری

هوش مصنوعی بخشی جدایی ناپذیر در زندگی مدرن امروزی است و ابعاد مختلفی از زندگی روزمره را تحت تاثیر قرار می دهد. پیشرفت ها در الگوریتم های یادگیری ماشین باعث توسعه چشمگیر این حوزه در دو دهه ی اخیر شده است. ابزار های خارق العاده ای در نتیجه این پیشرفت به وجود آمده اند که امروزه یکی پس از دیگری در عرصه تکنولوژی ظهور می کنند. هرچند پیشرفت سریع هوش مصنوعی ممکن است خطراتی را برای بشریت به همراه داشته باشد، اما انتظار می رود با وضع قوانین جهانی، این بحران ها و خطرات رفع شوند تا بتوانیم بدون نگرانی از قابلیت های زیاد AI در خودکارسازی و انجام کارهای روزمره بهره مند شویم. در این وبلاگ سعی بر آن داشتیم شما را با دنیای جذاب هوش مصنوعی آشنا کنیم و به بررسی زبان های برنامه نویسی کاربردی در این زمینه بپردازیم.

با ماشین لرنینگ، به دنیایی از پیش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری‌های هوشمند دست پیدا خواهید کرد.

 

آن چه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• مروری کوتاه بر یادگیری ماشین
• الگوریتم ها و تکنیک های پیش بینی
• چالش های پیش روی الگوریتم های پیش بینی
• کاربردهای الگوریتم های پیش بینی
• نتیجه گیری

  

معرفی

با پیشرفت و توسعه چشمگیر یادگیری ماشین در دهه های اخیر، راهی تازه برای پیش بینی آینده ایجاد شده است. یادگیری ماشین، با به کارگیری داده های آموزشی با کیفیت و الگوریتم های پیچیده، دستیابی به پیش بینی های دقیق و تصمیم گیری های هوشمند را برای ما ممکن می کند. به کمک تکنیک های یادگیری ماشین، می توان داده های گذشته را تجزیه و تحلیل کرد، الگوها و روابط بین آن ها را با سرعت و دقتی بیشتر از گذشته شناسایی کرد و سپس با کمک آن الگوها، به پیش بینی های بهینه تری از رویدادهای آینده پرداخت. همچنین، ماشین لرنینگ شامل ابزارهایی برای گرفتن تصمیمات آگاهانه تر است. بنابراین، با ماشین لرنینگ به ابزارهایی دست می یابید که به شما در تجزیه و تحلیل دقیق تر داده ها، پیش بینی های بهتر و تصمیم گیری های هوشمندانه تر کمک می کنند.

  

مروری کوتاه بر یادگیری ماشین

به مطالعه الگوریتم ها و مدل های آماری که توسط ماشین ها و کامپیوترها استفاده می شوند، ماشین لرنینگ می گویند. این مدل ها و الگوریتم ها جایگزین دستورالعمل های صریح در ماشین می شوند. بنابراین، دیگر نیازی به برنامه نویسی های طولانی و پیچیده جهت تعریف وظایف مختلف برای ماشین ها نیست. یادگیری ماشین به عنوان زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود که در آن به کمک الگوریتم ها و آموزش از طریق داده ها، ماشین به پیش بینی و تصمیم گیری می پردازد.

 

• یادگیری نظارت شده:

یادگیری نظارت شده یک نوع یادگیری ماشین است که در آن، ماشین از داده های برچسب دار برای آموزش استفاده می کند. سیستم سعی می کند با استفاده از مجموعه داده های تست، الگویی بین ورودی و خروجی پیدا کند. سپس به کمک الگو شناخته شده به پیش بینی خروجی برای هر داده ورودی جدیدی می پردازد.

 

• یادگیری بدون نظارت:

یادگیری بدون نظارت نوع دیگری از یادگیری ماشین است. در این روش یادگیری ماشین از داده های بدون برچسب و ناشناخته برای آموزش استفاده می شود. در یادگیری بدون نظارت، ماشین با بررسی و تحلیل داده های تست، الگوهای پنهان موجود در آن را شناسایی می کند و از آن الگوها برای پیش بینی استفاده می کند.

 

• یادگیری تقویتی:

هدف یادگیری تقویتی، شناسایی عمل مناسب با محیط است. در یادگیری تقویتی، ماشین با محیط در تعامل قرار می گیرد و در صورت داشتن عملکرد مناسب، سیگنال پاداش دریافت می کند. در نتیجه این آزمون و خطا، ماشین از محیط یاد می گیرد.

 

 الگوریتم و تکنیک های پیش بینی

سیستم ها، برای پیش بینی از الگوریتم ها و تکنیک های بسیاری کمک می گیرند. این الگوریتم ها و تکنیک ها، تاریخچه داده ها را بررسی می کنند، از آن ها یاد می گیرند و در پیش بینی آینده، از آن ها استفاده می کنند.

 

• الگوریتم ها:

برای معرفی مهم ترین و پرکاربردترین الگوریتم ها در پیش بینی آینده، بهتر است در ابتدا بدانیم الگوریتم ها چه هستند و چطور به پیش بینی می پردازند. الگوریتم ها، مجموعه ای از دستورالعمل ها هستند که برای حل مسئله و انجام یک عمل دنبال می شوند. الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از روش های محاسباتی از داده ها یاد می گیرند. با افزایش تعداد داده ها، این الگوریتم ها عملکرد خود را بهینه تر می کنند. در ادامه، تعدادی از الگوریتم های یادگیری ماشین که برای پیش بینی آینده بسیار مورد استفاده قرار می گیرند را معرفی می کنیم:

 

• رگرسیون:

رگرسیون یک روش آماری است که برای مدلسازی رابطه موجود بین یک یا چند متغیر مستقل و یک متغیر وابسته استفاده می شود. از الگوریتم هایی که بر اساس این روش آماری کار می کنند، در فرآیندهای پیش بینی استفاده بسیاری می شود. در این الگوریتم ها، ویژگی ها به عنوان متغیرهای مستقل در نظر گرفته می شوند و نتیجه پیش بینی های انجام شده، متغیر وابسته را تعیین می کنند. از مهم ترین الگوریتم های رگرسیون که برای پیش بینی به کار می روند، می توان به موارد زیر اشاره کرد:

 

• رگرسیون خطی:

در رگرسیون خطی، رابطه بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته یک رابطه خطی در نظر گرفته می شود. به این معنا که متغیر وابسته مانند ترکیبی خطی از متغیرهای مستقل می باشد. در این الگوریتم ها، با یافتن رابطه خطی از داده های تست، می توان به پیش بینی نتایج داده های ورودی جدید پرداخت. بنابراین، رگرسیون های خطی ابزار قدرتمندی برای پیش بینی آینده هستند.

 

• رگرسیون منطقی:

رگرسیون منطقی یا Logistic Regression ، برای پیش بینی احتمال یک نتیجه استفاده می شود. این نتیجه می تواند یک متغیر دو حالته باشد. برای مثال، ممکن است درست یا غلط بودن یک جمله مورد نظر باشد. این رگرسیون در اصل برای پیش بینی یک نتیجه طبقه بندی شده به کار می رود و در آن، ورودی بر اساس ویژگی هایی که دارد در طبقه مناسب خود قرار می گیرد و نام طبقه، به عنوان نتیجه اعلام می شود. بنابراین، این الگوریتم کاربرد گسترده ای در حوزه های مختلف دارد.

 

• شبکه عصبی:

الگوریتم شبکه عصبی، مجموعه ای از مراحل است که به کمک داده های ورودی، نورون ها را تنظیم می کند تا شبکه بتواند الگوها را شناسایی کند و به انجام عمل خاصی بپردازد. این الگوریتم شامل مراحل زیر می باشد:

• مرحله پیش پردازش: در مرحله ابتدایی، داده های ورودی که در اختیار شبکه عصبی قرار گرفته اند به فرمتی که شبکه بتواند با آن کار کند، ترجمه می شوند.
• فاز فوروارد: داده ها به وسیله لایه های نورونی به جلو حرکت می کنند. هر نورون محاسباتی را بر روی داده اعمال می کند و آن را به نورون بعد از خود، انتقال می دهد. این فرآیند تا رسیدن به خروجی نهایی ادامه پیدا می کند.
• محاسبه خطا: در این مرحله، خروجی تولید شده توسط شبکه با خروجی مورد انتظار مقایسه می شود و درصد خطا محاسبه می گردد.
• پس انتشار خطا: در این مرحله، خطا به عقب بر می گردد و اصلاح می شود.
• به روزرسانی نورون ها: با کمک اطلاعات به دست آمده از محاسبه خطا، تنظیمات نورون ها تغییر می کند.
• تکرار: مراحل بالا تا زمانی که مدل کاملا آموزش ببیند، تکرار می شوند.
• آزمایش و ارزیابی: مدل با استفاده از داده های ورودی جدید، ارزیابی و تست می شود.

 

• درخت تصمیم گیری:

الگوریتم درخت تصمیم، متعلق به خانواده الگوریتم های یادگیری نظارت شده است. اما برخلاف سایر الگوریتم های نظارت شده، از این الگوریتم برای حل مسائل رگرسیون و طبقه بندی استفاده می شود. هدف این الگوریتم، دست یابی به یک مدل آموزشی است که می تواند با کمک داده های آموزشی، مقدار متغیر هدف را پیش بینی کند. درخت تصمیم گیری، با تقسیم داده ها به گروه های مختلف و بر اساس ویژگی های ورودی، مرحله به مرحله تصمیم می گیرد و در نهایت به پیش بینی می پردازد.

 

• تکنیک ها:

 در علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین، تکنیک ها به روش ها یا رویکردهای خاصی گفته می شوند که برای دستیابی به هدفی خاص استفاده می گردند. تکنیک ها بخش مهم و جدایی ناپذیر از یادگیری ماشین هستند. چرا که روش های منظم و سازمان یافته ای را  برای حل وظایف محاسباتی مختلف ارائه می دهند. در ادامه به دو مورد از کاربردی ترین تکنیک های یادگیری ماشین برای پیش بینی آینده اشاره می کنیم:

 

• تحلیل آماری:

در یادگیری ماشین، تکنیک های تحلیل آماری برای ارزیابی و بهینه کردن عملکرد مدل های پیش بینی به کار گرفته می شوند. چرا که در پیش بینی، دقت مدل از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است. به کمک تکنیک های تحلیل آماری، خطاها تشخیص داده می شوند و نتیجه پیش بینی به واقعیت نزدیک تر می شود.

 

• تجزیه و تحلیل سری زمانی:

داده های سری زمانی، نتیجه مشاهداتی است که در مقاطع زمانی متفاوتی اتفاق افتاده اند. از تکنیک های تجزیه و تحلیل سری زمانی برای پیش بینی مقادیر آینده بر اساس داده های مشاهداتی گذشته استفاده می شود. در تجزیه و تحلیل سری زمانی، معمولا از روش های ARMIA و STL برای پیش بینی استفاده می شود.

 

چالش های پیش روی الگوریتم های پیش بینی

متخصصان با تجزیه و تحلیل داده ها به کمک الگوریتم های پیش بینی و به کارگیری اطلاعات حاصل از آن ها، توانایی پیش بینی دقیق آینده را دارند. اما موانعی بر سر راه پیشرفت و توسعه این الگوریتم ها وجود دارند که چالش ها و محدودیت هایی را ایجاد می کنند. در ادامه، چالش های موجود در به کارگیری این الگوریتم ها، توضیح داده می شود:

 

• دسترسی و کیفیت داده ها:

الگوریتم های پیش بینی به داده ها متکی هستند. بنابراین، پیشرفته بودن الگوریتم ها برای به کارگیری آن ها به تنهایی کافی نیست. برای استفاده از این الگوریتم ها، لازم است داده های با کیفیت به اندازه مورد نیاز در دسترس باشند. چرا که با داده های ناقص و نادرست، سیستم ها پیش بینی های دور از واقعیتی را ارائه می دهند. در نتیجه، دسترسی به داده های با کیفیت، از چالش های مهم پیش روی الگوریتم های پیش بینی به شمار می آید.

 

• انتخاب ویژگی:

ویژگی هایی که در آموزش مدل های پیش بینی استفاده می شوند، اهمیت بسیاری دارند. چرا که تمام ویژگی های یک مجموعه داده به یک اندازه دارای اهمیت نیستند و حتی ممکن است بعضی از ویژگی ها برای آموزش مدل ها مضر باشند. در نتیجه، انتخاب نادرست ویژگی می تواند باعث شود ماشین ها پیش بینی های صحیحی ارائه ندهند.

 

• تناسب بیش از حد:

تناسب بیش از حد، یکی از مسائل آزاردهنده در به کارگیری الگوریتم ها است. هنگامی که الگوریتم پیش بینی بسیار نزدیک به داده های آموزشی باشد، تطبیق و تناسب بیش از حد اتفاق می افتد. این امر سبب می شود تا مدل، پیش بینی هایی را ارائه دهد که تنها برای داده های آموزشی دقیق هستند. در نتیجه، تناسب بیش از حد می تواند منجر به پیش بینی های نادرستی شود.

 

• تفسیر پذیری:

به توانایی درک چگونگی پیش بینی های یک مدل یادگیری ماشین، تفسیر پذیری می گویند. این مهم است که بفهمیم الگوریتم پیش بینی چطور کار می کند و پیش بینی ها را انجام می دهد. چرا که باعث می شود تا بتوانیم به پیش بینی های مدل اعتماد کنیم و عملکرد آن را بهینه تر کنیم. از چالش هایی که ممکن است در توسعه مدل های پیش بینی به آن ها برخورد کنیم، می توان به تفسیر پذیری سخت الگوریتم های پیچیده اشاره کرد.

به طور کلی، الگوریتم های پیش بینی با وجود محدودیت ها و چالش های موجود، آینده روشنی دارند و می توانند به عنوان ابزارهای قدرتمندی مورد استفاده قرار بگیرد. همچنین، می توان با در نظر گرفتن این چالش ها و برطرف کردن آن ها از الگوریتم های پیش بینی در سازمان ها و کسب و کارها جهت تصمیم گیری هایی بهتر و آگاهانه تر، استفاده کرد.

 

 کاربردهای الگوریتم های پیش بینی

کاربردهای الگوریتم های پیش بینی، بسیار گسترده و متنوع است. با تجزیه و تحلیل داده های گذشته می توان میزان فروش و درآمد آینده را پیش بینی کرد. تقسیم بندی مشتری از دیگر کاربردهای الگوریتم های پیش بینی است. این کار، به شناسایی گروه مشتریان سود آور کمک می کند. این الگوریتم ها، می توانند زمان خروج مشتری را پیش بینی کنند. این امر به مدیران کسب و کارها کمک می کند تا از ریزش مشتری های خود جلوگیری کنند. همچنین، از تکنیک های تشخیص الگو در شناسایی تراکنش های تقلبی استفاده می شود. این الگوریتم های پیش بینی در مدیریت ریسک هم کاربرد دارند. مدیریت ریسک، حوزه ای است که در آن تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به ارزیابی و مدیریت فعالیت های تجاری و ریسک پذیر کسب و کارها کمک کند. تکنیک های پیش بینی، به رهبران کسب و کارها کمک می کنند تا با تصمیمات آگاهانه تر، عملکرد خود را بهبود بخشند و به بینش های سودمندی دست یابند. استفاده از این تکنیک ها و الگوریتم ها در بازار رقابتی امروز بسیار کارآمد و ضروری است.

  

نتیجه گیری

استفاده از ماشین لرنینگ این امکان را به ما می دهد تا با به کارگیری داده ها و الگوریتم های پیشرفته، پیش بینی های دقیقی در مورد رویدادهای آینده داشته باشیم. استفاده از الگوریتم ها و داده ها، ما را به سمت تصمیم گیری های بهتر و هوشمندانه تر هدایت می کند. همچنین، تکنیک های یادگیری ماشین با محاسبه خطاها و کاهش آن ها، پیش بینی های ما را به واقعیت نزدیک تر می  کنند. در زندگی مدرن امروزی، پیش بینی رویدادهای آینده بسیار مهم است. بنابراین، برای دستیابی به نتیجه های بهینه و پیش بینی های دقیق، دانستن چالش های این راه و رفع آن ها ضروری است.

با قدرت ماشین لرنینگ و کاربردهای آن در دنیای امروز آشنا شوید.

 

• آنچه در این مقاله خواهید خواند:
  
• معرفی
  
• یادگیری ماشین چیست؟
• یادگیری ماشین و علم داده
• نقش یادگیری ماشین در هوش مصنوعی
• یادگیری ماشین و اینترنت اشیاء
• کاربردهای ماشین لرنینگ در صنایع
  
•  منابعی که برای شروع یادگیری ماشین به شما کمک می کنند.
  
•  نتیجه گیری
  
  

معرفی

در دهه اخیر، یادگیری ماشین بسیار پررونق بوده است. یادگیری ماشین را زیرمجموعه هوش مصنوعی می دانند. بنابراین، نیاز است که برای ورود به دنیای هوش مصنوعی با یادگیری ماشین آشنا شد. مزیت این روش، یادگیری از داده ها و ارائه پیش بینی های هوشمند بدون نیاز به کدهای برنامه نویسی طولانی و پیچیده است. یادگیری ماشین در بسیاری از علوم نوظهورکاربرد دارد. همچنین در بسیاری از صنایع، تحولات سودمندی را ایجاد کرده است و توانسته است بسیاری از فعالیت های مهم را بدون صرف زمان زیاد به طور دقیق انجام دهد. در این وبلاگ می کوشیم تا شما را با کاربردهای یادگیری ماشین، آشنا کنیم.

                   
یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین به مجموعه ای از تکنیک ها گفته می شود که به رایانه ها کمک می کنند تا کارهایی را انجام دهند که به طور دقیق برای انجام آن ها برنامه ریزی نشده اند. یادگیری ماشین بر پایه الگوریتم ها است. سیستم ها با به کارگیری الگوریتم ها می توانند داده ها را بررسی کنند، الگوهای موجود در آن ها را بیابند و آموزش ببینند. الگوریتم ها، انواع مختلفی دارند و از هر کدام از آن ها برای آموزش وظیفه خاصی استفاده می شود. در ادامه به روش های کلی یادگیری ماشین و الگوریتم های مورد استفاده در آن ها می پردازیم:

 

• یادگیری تحت نظارت:

در یادگیری نظارت شده، سیستم ها با مثال آموزش می بینند. به این معنا که یک مجموعه داده شناخته شده که شامل ورودی ها و خروجی های مشخص است، به ماشین داده می شود. ماشین باید با استفاده از این داده ها، الگوی مناسب را شناسایی کند، یاد بگیرد و به پیش بینی بپردازد. الگوریتم های پرکاربرد در این روش از یادگیری ماشین، الگوریتم های رگرسیون، طبقه بندی و پیش بینی هستند.

 

• یادگیری نیمه نظارتی:

در یادگیری نیمه نظارتی، به طور همزمان از داده های برچسب دار (مشخص شده) و بدون برچسب استفاده می شود. ماشین به کمک داده های برچسب دار می تواند الگوهای موجود در داده ها را شناسایی کند، عنوان داده های بدون برچسب را مشخص کند و آموزش ببیند. از این روش یادگیری در مواردی استفاده می شود که داده ها دارای حجم زیادی هستند و برچسب گذاری تمامی آن ها، با صرف زمان و هزینه زیادی همراه است.

 

• یادگیری بدون نظارت:

در یادگیری بدون نظارت، تمام داده ها بدون برچسب و به صورت ناشناخته به ماشین داده می شوند. ماشین باید داده ها را تجزیه و تحلیل کند و رابطه بین آن ها و الگو ها را پیدا کند. هدف در این روش، دستیابی ماشین به ساختارها و ویژگی هایی از داده ها است تا بتواند آن ها را دسته بندی کنند. الگویتم های خوشه بندی در این دسته قرار می گیرند.

 

• یادگیری تقویتی:

       در یادگیری تقویتی، ماشین با تعامل با محیط آموزش می بیند. به این معنا که محیط با فرستادن سیگنال پاداش، به بهتر شدن عملکرد ماشین کمک می کند. این یک روش آزمون و خطا است. ماشین، گزینه ها و احتمالات مختلف را بررسی می کند، نتیجه را ارزیابی می کند تا بتواند با یافتن گزینه بهینه تر، پاداش بیشتری دریافت کند. در این روش، ماشین از تجربیات خود می آموزد تا بهترین عملکرد را داشته باشد.

 

نقش یادگیری ماشین در هوش مصنوعی

 

• هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی زیرمجموعه ای وسیعی از علوم کامپیوتر است.  هدف نهایی هوش مصنوعی، شبیه سازی هوش انسانی در سیستم های کامپیوتری است.  سیستم های هوشمند به گونه ای برنامه نویسی می شوند که بتوانند مانند انسان ها استدلال کنند، از تجربیات خود بیاموزند و به هدف معینی که برای آن برنامه ریزی شده اند، دست یابند.

• یادگیری ماشین چه نقشی در هوش مصنوعی دارد؟

سیستم های هوشمند می توانند به کمک الگوریتم های خاص با داده ها و مجموعه ای از دستورالعمل ها، آموزش ببینند و تصمیم گیری کنند. یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است. ماشین لرنینگ سیستم را قادر می سازد تا داده ها را بررسی و تحلیل کند، الگوهای پنهان آن ها را بفهمد، مدل های محاسباتی را بسازد و سپس به تصمیم گیری و پیش بینی بپردازد. بنابراین ماشین لرنینگ در آموزش ابزارهای هوش مصنوعی نقش کلیدی ایفا می کند. از کاربردهای یادگیری ماشین در هوش مصنوعی می توان به موارد زیر اشاره کرد:

           

• آموزش و یادگیری: از الگوریتم های یادگیری ماشین برای آموزش مدل های هوش مصنوعی استفاده می شود.
• تجزیه و تحلیل داده ها و تشخیص الگو: الگوریتم های ماشین لرنینگ در تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها، شناسایی الگوها و استفاده از آن ها کاربرد دارند.
• پیش بینی و تصمیم گیری: ابزارهای هوش مصنوعی با به کارگیری الگوهای شناسایی شده توسط الگوریتم های ماشین لرنینگ، می توانند پیش بینی کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.
• پردازش زبان طبیعی: پردازش زبان طبیعی یا NLP یکی از حوزه های هوش مصنوعی است که بر پایه یادگیری ماشین است. در این حوزه، از یادگیری ماشین برای پردازش، درک، تفسیر و تولید زبان های طبیعی مانند فارسی و انگلیسی استفاده می شود. همچنین، در طبقه بندی متون، درک احساسات و ترجمه زبان های مختلف در چت بات ها، الگوریتم های ماشین لرنینگ بسیار کاربردی هستند.
• بینایی کامپیوتر: الگوریتم های یادگیری ماشین به خصوص مدل های یادگیری عمیق، سیستم ها را قادر می سازند تا داده های بصری مانند تصاویر را درک و تحلیل کنند و به کمک آن ها، به تشخیص چهره و درک محیط اطراف بپردازند.

بنابراین، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به یکدیگر وابسته هستند و پیشرفت در روش ها و تکنیک های ماشین لرنینگ سبب توسعه هوش مصنوعی خواهد شد.

 

یادگیری ماشین و علم داده

• مروری کلی بر علم داده:

علم داده به مجموعه فعالیت هایی در زمینه جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها گفته می شود. این فعالیت ها برای دستیابی به بینش مورد نیاز جهت تصمیم گیری های آگاهانه استفاده می شوند. علم داده ترکیبی از ریاضیات، آمار، یادگیری ماشین و علوم کامپیوتر است. امروزه علم داده در صنایع کاربرد گسترده ای دارد، چرا که می تواند با پیش بینی آینده، فرصت های جدید برای سرمایه گذاری و توسعه را شناسایی کند.

 

• تاثیرات یادگیری ماشین و علم داده بر یکدیگر:

یادگیری ماشین و علم داده، دو رشته مرتبط و نزدیک هستند که یکدیگر را تکمیل می کنند. یادگیری ماشین، یکی از حوزه های مهم و کاربردی در علم داده است. دامنه فعالیت علم داده بسیار گسترده است. دانشمندان داده به جمع آوری، پیش پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها می پردازند، سپس مدل محاسباتی مناسب را پیدا می کنند و ارزیابی های لازم را انجام می دهند. تکنیک های یادگیری ماشین به دانشمندان علوم داده در تمام این فعالیت ها کمک می کنند تا مدل های محاسباتی بسازند، الگوها را از داده ها استخراج کنند، پیش بینی دقیق داشته باشند و تصمیم بگیرند. به طور کلی، یادگیری ماشین به متخصصان علوم داده در استخراج بینش از مجموعه وسیعی از داده ها جهت بهینه تر کردن عملیات کمک می کنند. در مقابل، علم داده به دلیل فراهم کردن زیرساخت داده ها و درک آن ها، اساس یادگیری ماشین است و تاثیر زیادی در آموزش و ارزیابی مدل های یادگیری ماشین دارد.

 

یادگیری ماشین و اینترنت اشیاء

 

• مروری بر اینترنت اشیاء (IOT):

اینترنت اشیاء، به توسعه اتصال به اینترنت در تمام دستگاه های فیزیکی گفته می شود. حسگرهایی که در اشیاء قرار می گیرند، به آن ها این امکان را می دهند که داده ها را از طریق اینترنت جمع آوری و تبادل کنند، در نتیجه یک شبکه ایجاد می شود. اشیاء به هم پیوسته در این شبکه، می توانند با یکدیگر و با کاربران ارتباط برقرار کنند. اینترنت اشیاء، با ایجاد راه حل های هوشمند سبب تحول بسیاری از صنایع شده است. برای مثال، استفاده از دستگاه های IOT مانند ترموستات های هوشمند و سیستم های امنیتی سبب می شود تا کاربران بتوانند از راه دور خانه های خود را کنترل و نظارت کنند. بنابراین، اینترنت اشیاء تغییرات مهمی را در نحوه تعامل ما با جهان به وجود می آورد و اشیاء فیزیکی را به دنیای دیجیتال متصل می کند. در نتیجه، امکانات جدیدی را برای نوآوری در حوزه های مختلف فراهم می کند.

 

• نقش یادگیری ماشین در اینترنت اشیاء:

یادگیری ماشین کاربردهای زیادی در IOT دارد. یادگیری ماشین، به توسعه و پیشرفت اتوماسیون خانه های هوشمند، سیستم های حمل و نقل خودران و غیره کمک می کند. به طور کلی از الگوریتم های ماشین لرنینگ برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها که توسط اشیاء متصل به اینترنت تولید می شوند، استفاده می شوند. در ادامه، به برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در اینترنت اشیاء اشاره می کنیم:

• تشخیص ناهنجاری: الگوریتم های ماشین لرنینگ می توانند با استفاده از داده ها، الگوهای عادی رفتاری را یاد بگیرند و ناهنجاری ها را شناسایی کنند. این امر در سیستم های امنیتی بسیار مهم است.
• بهینه سازی انرژی: الگوریتم های ماشین لرنینگ می توانند الگوهای مصرف انرژی را توسط داده های دستگاه های IOT بررسی کنند و به بهینه کردن مصرف انرژی کمک کنند.
• شخصی سازی: به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین می توان به تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده از دستگاه های IOT پرداخت و از الگوهای پیدا شده برای کنترل موارد گوناگون مانند روشنایی اتاق به صورت شخصی سازی شده، استفاده کرد.

 

 کاربردهای ماشین لرنینگ در صنایع

 

ماشین لرنینگ با تحلیل داده و انجام عملیات پیچیده، صنایع مختلف را متحول کرده است. در ادامه نحوه تحول تعدادی از این صنایع را توضیح خواهیم داد:

 

• مراقبت های بهداشتی:

الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند مقادیر زیادی از داده های مربوط به بیمار مانند تصاویر پزشکی را تجزیه و تحلیل کنند و بینش دقیقی را در اختیار پزشکان قرار دهند. همچنین، یادگیری ماشین می تواند با فیلتر کردن مولکول ها و برهمکنش های میان آن ها، به دارو سازان در اکتشاف داروهای جدید کمک کند.

 

• صنعت حمل و نقل:

یادگیری ماشین یکی از ابزارهای اصلی در توسعه خودروهای خودران است. در این خودروها، ماشین لرنینگ برای تصمیم گیری های درست و به موقع و همچنین جلوگیری از بروز حادثه مورد استفاده قرار می گیرد. علاوه بر این، الگوریتم های یادگیری ماشین با یافتن الگوهای ترافیک و شرایط آب و هوا می توانند نزدیک ترین و بهترین مسیر را پیشنهاد دهند. همچنین، یادگیری ماشین می تواند زمان تعمیر خودرو را پیش بینی کند.

 

• صنعت مالی:

در صنعت مالی، برای شناسایی تقلب و کلاه برداری از یادگیری ماشین استفاده می شود. الگوریتم های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها، می توانند تراکنش های مشکوک را شناسایی کنند. همچنین، از یادگیری ماشین برای اعتبارسنجی استفاده می شود، به این معنا که الگوریتم ها می توانند پیشینه اعتباری و درآمد گیرنده وام را بررسی کنند و در اختیار وام دهنده قرار دهند. بنابراین بانک ها می توانند تصمیم درستی برای ارائه تسهیلات به افراد بگیرند. برای تجربه یک تجارت کارآمد در بازارهای مالی، یادگیری ماشین بسیار کمک کننده است. این الگوریتم ها، داده های بازار، تاریخچه و رسانه های اجتماعی را تجزیه و تحلیل می کنند تا بتوانند معاملات را به حداکثر سود برسانند.

 

• صنعت خرده فروشی:

الگوریتم های یادگیری ماشین، تاریخچه خرید شما در بازارهای آنلاین را بررسی می کنند و سپس با استفاده از آن ها، محصولات مورد علاقه شما را پیشنهاد می دهند. از کاربردهای دیگر ماشین لرنینگ در این صنعت، پیش بینی تقاضا برای محصولات است. الگوریتم های یادگیری ماشین با توجه به تاریخچه فروش و تبلیغات محصولات، می توانند تقاضای کاربران در آینده را برای هر محصول با دقت خوبی پیش بینی کنند.

 

• صنعت سرگرمی:

به عنوان یکی از کاربردهای رایج ماشین لرنینگ، می توان به محتواهای شخصی سازی شده در پلتفرم های موسیقی، فیلم و غیره اشاره کرد. الگوریتم های ماشین لرنینگ با تجزیه و تحلیل پیشینه جستجوهای شما، ترجیحات شما را پیدا می کنند و آن ها را برایتان به نمایش می گذارند. با کمک ابزارهای یادگیری ماشین، سازندگان می توانند مخاطبان خود را دسته بندی کنند و برای هر گروه، محتوای مناسب را ایجاد کنند. همچنین، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با بررسی احساسات و نظرات مردم در رسانه های اجتماعی، به تهیه کنندگان کمک کنند تا با انتخاب بازیگران و ژانر مناسب فیلم ها به صنعت سینما رونق بخشند.

منابعی که برای شروع یادگیری ماشین به شما کمک می کنند.

 

کاربردهای گسترده یادگیری ماشین در زندگی امروز توجه افراد زیادی را به خود جلب کرده است. بسیاری از علاقمندان به دنبال منابع مفیدی هستند تا بتوانند به یک متخصص یادگیری ماشین تبدیل شوند. در ادامه تلاش کرده ایم تعدادی از دوره های سودمند در این زمینه را به شما معرفی کنیم:

   

• Machine Learning — Coursera
• Machine Learning Crash Course — Google AI
• Machine Learning with Python — Coursera

مطالعه کتاب های زیر در این راه به شما کمک خواهند کرد:

• کتاب Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow نوشته شده توسط Aurélien Géron
• کتاب Introduction to Statistical Learning نوشته شده توسط Gareth James، Daniela Witten، Trevor Hastie، Robert Tibshirani

 

 نتیجه گیری

در زندگی امروزی، با یادگیری ماشین لرنینگ و استفاده از امکانات آن می توان به حل مسائل پیچیده و بهبود عملکرد صنایع مختلف پرداخت. با استفاده از یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها توسط آن، می توان رویداد های آینده را پیش بینی کرد و تصمیمات آگاهانه تری گرفت. در واقع ماشین لرنینگ مانند یک دستیار هوشمند عمل می کند که می تواند در بیشتر کارها بینش های ارزشمندی را در اختیار انسان ها قرار دهد. بنابراین این روزها متخصصان یادگیری ماشین فرصت های شغلی زیادی دارند و تسلط بر یادگیری ماشین بسیار کاربردی است. در این وبلاگ تلاش کردیم تا یادگیری ماشین و کاربردهای آن را به طور خلاصه و ساده برای شما توضیح دهیم و منابع مفیدی را برای شروع در اختیار علاقمندان این حوزه قرار دهیم.

بهترین راهنمای درک هوش مصنوعی برای مبتدیان

 

درک هوش مصنوعی یک منبع حیاتی برای افرادی است که تازه وارد دنیای هوش مصنوعی شده‌اند. این مقاله به مفاهیم اساسی هوش مصنوعی می پردازد و به مبتدیان کمک می‌کند تا مفهوم‌ها، الگوریتم‌ها، و کاربردهای آن را درک کنند. در این مقاله به معرفی کلی زیرشاخه های هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• هوش مصنوعی چیست؟
• پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی
• مفاهیمی که در آغاز سفر به دنیای هوش مصنوعی باید بدانید.
• زیرشاخه های هوش مصنوعی
• منابعی که در آغاز این راه به شما کمک می کنند.
• نتیجه گیری

معرفی
این روزها، هوش مصنوعی موضوع جذابی برای بحث است اما این موضوع هم چنان در جامعه ناشناخته و نیازمند شفاف سازی است. از نگاه افرادی که در این حوزه تخصص و مطالعه ای ندارند، هوش مصنوعی نوعی ربات است که در انجام کارهای مختلف به انسان کمک می کند. در ادامه به بررسی صحت این باور عمومی می پردازیم.

 

هوش مصنوعی چیست؟

ایده هوش مصنوعی به هزاران سال پیش بر می گردد. در دوران باستان مخترعان، اشیائی را می ساختند که به صورت خودکار کار می کردند. در دهه 1950 میلادی، علاقه به هوش مصنوعی به اوج رسید. جان مک کارتی، یکی از بزرگترین نوآوران در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی، در اواسط این دهه اصطلاح هوش مصنوعی را ابداع کرد. در آن زمان هوش مصنوعی را ماشینی تعریف می کردند که قادر به انجام کارهایی است که نیاز به هوش انسانی دارد. این تعریف بسیار گسترده است و در طی این سال ها همگام با پیشرفت های تحقیقاتی این حوزه تغییر کرده است.

هوش مصنوعی، یک تخصص در علوم کامپیوتر است و به ایجاد سیستم هایی می پردازد که توانایی تصمیم گیری و حل مسئله داشته باشند. پیش بینی می شود این سیستم ها در بالاترین سطح خود به هوشی برابر و حتی فراتر از انسان دست یابند.

ابزارهای هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و استفاده از آن ها در ساخت الگوریتم ها و الگوهای گوناگون به یادگیری می پردازند و از آموخته های خود در پیش بینی و تصمیم گیری استفاده می کنند. داده ها در هوش مصنوعی می توانند تصاویر، ویدیوها، متون و غیره باشند. این داده ها، پایه و اساس فناوری هوش مصنوعی هستند و مانند یک سوخت برای سیستم های AI عمل می کنند.

 سیستم های هوش مصنوعی بر اساس قابلیت های خود به سه دسته تقسیم می شوند:

 

• هوش مصنوعی Narrow : 

ANI رایج ترین سیستم های هوش مصنوعی از این نوع هستند. به هوش مصنوعی Narrow، هوش مصنوعی ضعیف می گویند. این گروه به دلیل قابلیت های محدودی که دارد، به این نام خوانده می شود. سیستم های هوش مصنوعی ضعیف، برای انجام وظایف معینی برنامه نویسی شده اند و تنها در زمینه خاصی می توانند هوشمندانه رفتار کنند. برخلاف انسان ها، این سیستم ها برای ایجاد تغییرات جزئی در رفتار خود، نیازمند نیروی انسانی جهت برنامه ریزی و پیکربندی مجدد هستند؛ زیرا آن ها قادر نیستند خود را با اهداف و شرایط محیطی جدید، تطبیق دهند و تصمیم گیری درست داشته باشند. دستیارهای صوتی مانند سیری (Siri) در اپل و نرم افزارهای تشخیص چهره در این دسته قرار می گیرند.

 

• هوش مصنوعی عمومی (AGI):

 هوش مصنوعی عمومی به سیستم هایی گفته می شود که قادر هستند درک کنند، یاد بگیرند و وظایف انسانی زیادی را انجام دهند. هدف این گروه رسیدن به هوش انسانی است. این سیستم ها به گونه ای طراحی می شوند که توانایی یادگیری و سازگاری با محیط پیرامون و موقعیت های جدید را داشته باشند. ابزارهای AGI می توانند تجزیه و تحلیل کنند و ایده های پیچیده را درک کنند. آن ها می توانند مشکلات را به روشی شبیه به هوش انسان حل کنند.

این دسته از سیستم های مصنوعی یکی از موضوعات تحقیقاتی حال حاضر است. با وجود پیشرفت های خیره کننده ای که هوش مصنوعی تا به امروز داشته است، AGI همچنان یک مفهوم نظری است و با چالش های زیادی روبرو است.

 

• ابرهوش مصنوعی (ASI):

این دسته از هوش مصنوعی در واقع بالاترین سطحی است که ممکن است در آینده ساخته شوند. اگر روزی سیستم های هوش مصنوعی بتوانند در هر زمینه ای از هوش انسانی پیشی بگیرند، به این دسته تعلق خواهند گرفت. برخلاف سیستم های AGI  که مبتنی بر طراحی های انسانی هستند، سیستم های هوش مصنوعی فوق بشری می توانند خود را اصلاح کنند و رفتار خود را بهبود بخشند. بنابراین به سرعت می توانند از هوش انسانی پیشی بگیرند. در حال حاضر در مورد ASI تردیدها، حدس و گمان های زیادی وجود دارند.

 

پیش نیازهای یادگیری هوش مصنوعی

امروزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار پرطرفدار و محبوب هستند. بسیاری از مبتدیان و علاقمندان به این حوزه ها به دنبال فرصت شغلی در این زمینه هستند. چرا که مشاغل زیادی در این زمینه ها وجود دارند.

هوش مصنوعی، شاخه ای از علوم کامپیوتر است که به توسعه ماشین های هوشمند می پردازد تا این ماشین ها بتوانند رفتاری انسانی داشته باشند. یادگیری ماشین زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که ماشین ها را قادر می سازد تا با استفاده از داده ها و تجربیات گذشته به پیش بینی بپردازند و با دقت بیشتری بیاموزند. در نتیجه، امروزه برای بهبود مهارت ها و کسب و کارها، استفاده از این دو فناوری مهم است.

 

برای ورود به حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، دانستن پیش نیازهایی الزامی است که در ادامه به آن ها می پردازیم:

 

• دانش ریاضیات:

برای شروع فعالیت در زمینه های مختلف هوش مصنوعی، داشتن دانش کاملی از ریاضیات و مفاهیم گوناگون آن مانند آمار و احتمالات، جبرخطی، ماتریس ها و غیره برای ایجاد الگوریتم ها و قابلیت های منطقی که در نرم افزارها و سیستم ها استفاده می شوند، ضروری است.

 

• دانش برنامه نویسی:

برای یادگیری اصول و روش نوشتن کدها، باید دانش کاملی از زبان های برنامه نویسی مانند LISP، R، Python، C++، Java، Prolog و غیره داشت.

 

• مهارت های تحلیلی:

مهارت تحلیلی به معنی داشتن توانایی هایی نظیر تفکر انتقادی، تجزیه و تحلیل داده ها، توانایی تصمیم گیری و حل مسئله است. بنابراین برای ورود به حوزه های AI باید این مهارت های مهم را در خود تقویت کرد.

 

• درک الگوریتم های پیچیده:

در هوش مصنوعی از الگوریتم های مختلفی برای یادگیری رایانه ها استفاده می شود. بنابراین توانایی درک الگوریتم های پیچیده در این حوزه اهمیت بسیاری دارد. تعدادی از الگوریتم های مهم که برای شروع کار با هوش مصنوعی باید بدانید عبارتند از:

• الگوریتم های طبقه بندی
• الگوریتم های رگرسیون
• الگوریتم های خوشه بندی

 

در بخش های بعد به توضیح این الگوریتم ها خواهیم پرداخت.

• دانش مدل سازی آماری:

مدل سازی آماری، به استفاده از مدل های ریاضی و فرضیات آماری برای ایجاد داده های آموزشی و پیش بینی نتایج گفته می شود. به عبارت دیگر، مدل آماری مجموعه ای از توزیع های احتمال بر روی تمام نتایج ممکن یک آزمایش است. دانش مدل سازی آماری یکی از ابزارهای مهم در فناوری هوش مصنوعی است.

 

• دانش مدل سازی داده:

به مطالعه ساختار مجموعه داده ها برای یافتن الگوهای پنهان آن ها، مدل سازی داده می گویند. یادگیری ماشین بر پایه استفاده از داده ها و مدل سازی آن ها است. بنابراین برای شناسایی خطاها و مدل سازی در یادگیری ماشین، دانش گسترده ای از داده ها و مدل سازی داده مورد نیاز است.

 

مفاهیمی که در آغاز سفر به دنیای هوش مصنوعی باید بدانید.

• ریاضیات

ریاضیات از علوم بسیار کاربردی در هوش مصنوعی است. همه الگوریتم ها و مدل های هوش مصنوعی بر پایه ریاضیات هستند. بنابراین تخصص در ریاضیات برای درک و به کارگیری مناسب الگوریتم ها در هوش مصنوعی ضروری است. در ادامه به مهارت های مهمی که باید برای ورود به حوزه هوش مصنوعی داشت، اشاره می کنیم:

• آمار و احتمال: آمار و احتمال اصلی ترین بخش تجزیه و تحلیل داده است. بنابراین به طور گسترده ای در یادگیری ماشین و به دنبال آن در هوش مصنوعی کاربرد دارند.
  
  
• جبر خطی: برای متخصص شدن در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی لازم است که مهارت خود را در جبر خطی تقویت کنید. جبر خطی، برای درک نحوه عملکرد الگوریتم ها و پیاده سازی آن ها مورد نیاز است.
  
  
• حساب دیفرانسیل و انتگرال: دانش حساب دیفرانسیل و انتگرال برای درک کاربردهای مهم یادگیری ماشین نیاز است. در یادگیری ماشین، برای فرمول بندی توابعی که در آموزش الگوریتم ها به کار برده می شوند، از مفاهیم حساب دیفرانسیل استفاده می شود.

 

• برنامه نویسی

یکی از بخش های مهم هوش مصنوعی، برنامه نویسی است. برنامه های هوش مصنوعی با استفاده از زبان های برنامه نویسی گوناگون توسعه داده می شوند. هر کدام از این زبان ها دارای کاربرد خاصی هستند. بنابراین توسعه دهندگان هوش مصنوعی برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی با توجه به پروژه، زبان برنامه نویسی مناسب را انتخاب می کنند. در ادامه به معرفی پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی در این حوزه می پردازیم:

• پایتون: پایتون که زبانی ساده و خوانا است به عنوان مناسب ترین زبان برنامه نویسی در حوزه هوش مصنوعی شناخته می شود. پایتون کاربرد گسترده ای در محاسبات علمی، علوم داده و یادگیری ماشین دارد.
  
  
• جاوا: جاوا یک زبان برنامه نویسی محبوب در توسعه هوش مصنوعی است. این زبان برنامه نویسی شیء گرا، به جهت سادگی کاربرد ویژه ای در ارائه اپلیکیشن های موبایل، نرم افزار و توسعه هوش مصنوعی دارد.
  
  
• جاوا اسکریپت: اکثر توسعه دهندگان وب از زبان جاوا اسکریپت، در هر دو بخش بک اند و فرانت اند، برای طراحی وب سایت های پویا و ایمن استفاده می کنند. بنابراین این زبان برنامه نویسی می تواند به توسعه سریع، افزایش عملکرد و امنیت بالای نرم افزارهای هوش مصنوعی کمک کند.

 

• الگوریتم ها

برای ورود به دنیای هوش مصنوعی و معرفی الگوریتم هایی که نیاز است بدانیم، ابتدا لازم است یک تعریف کلی از الگوریتم را ارائه دهیم. الگوریتم، مجوعه ای از دستورالعمل ها است که به صورت گام به گام انجام می شوند. این دستورالعمل ها در آخر به حل یک مسئله یا انجام یک محاسبه منجر می شوند. برخی از الگوریتم ها در پردازش داده ها مورد استفاده قرار می گیرند. بنابراین الگوریتم ها در سیستم های هوشمند، نقش مهمی را ایفا می کنند. در ادامه تعدادی از پرکاربردترین الگوریتم ها را در هوش مصنوعی توضیح می دهیم:

• الگوریتم های رگرسیون: الگوریتم های رگرسیون یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند. این الگوریتم ها برای پیش بینی یک متغیر که به یک یا چند متغیر مستقل وابسته است، استفاده می شوند. در این الگوریتم ها، با استفاده از داده های تست یک مدل رگرسیون ساخته می شود و با کمک آن، مقدار متغیر وابسته برای داده های جدید پیش بینی می شود.
  
  
• الگوریتم های طبقه بندی: این الگوریتم ها، گروهی دیگر از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند که برای پیش بینی یک متغیر دسته ای، از داده های ورودی استفاده می کنند. هدف این الگوریتم ها، پیش بینی گروهی است که داده های ورودی به آن تعلق دارند.
  
  
• الگوریتم خوشه بندی: این الگوریتم ها، الگوریتم هایی هستند که با توجه به ویژگی های داده ها آن ها را به گروه های مشابه به یکدیگر تقسیم می کنند. هدف اصلی این الگوریتم ها، پیدا کردن الگوهای موجود در داده ها و ایجاد دسته های مشابه یکدیگر است.

                           

• مدل سازی

مهارت های مدل سازی، توانایی های فنی و خلاقانه برای طراحی، ساخت، آزمایش و پیاده سازی راه حل های هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد سیستم های مختلف هستند. مدل سازی در هوش مصنوعی به معنای ساخت یک مدل محاسباتی است. این مدل محاسباتی باید بتواند یک رفتار هوشمندانه را برای انجام وظیفه ای معین شبیه سازی کند. هدف از مدل سازی، به دست آوردن الگوریتمی تعمیم یافته با استفاده از داده های آموزشی است که بتواند به پیش بینی پردازد. فرآیند مدل سازی در هوش مصنوعی از پنج مرحله تشکیل می شود:

• تعریف مسئله: در ابتدا باید داده های ورودی، داده های خروجی و وجود هر محدودیتی را برای مدل شناسایی کرد.
  
  
• جمع آوری و آماه سازی داده ها: پس از شناسایی دقیق مسئله، باید داده های با کیفیتی را برای آموزش و تست مدل به دست بیاوریم.
  
  
• انتخاب الگوریتم: در این مرحله باید الگوریتم های متناسب با نوع داده ها را برای مدل سازی پیدا کنیم.
  
  
• آموزش مدل: در این مرحله با استفاده از داده های جمع آوری شده، مدل یاد می گیرد الگوها را در داده ها بیابد و از آن ها برای پیش بینی دقیق آینده استفاده کند.
  
  
• ارزیابی مدل: در مرحله پایانی، داده های جدیدی به مدل داده می شود تا عملکرد مدل سنجیده شود.

 

زیرشاخه های هوش مصنوعی

حوزه هوش مصنوعی، حوزه ای بسیار گسترده است و به زیرشاخه هایی تقسیم می شود که مهم ترین آن ها را در ادامه معرفی خواهیم کرد:

 

• برنامه ریزی (Planning):

برنامه ریزی بخش مهمی از هوش مصنوعی است و به مجموعه دستوراتی که باید برای دستیابی به هدف موردنظر انجام شود، اشاره دارد. همانطور که انسان ها برای هر کاری که انجام می دهند، هدفی را در ذهن دارند و در جهت رسیدن به آن تلاش می کنند، برنامه ریزی در تمام برنامه های هوش مصنوعی برای گرفتن تصمیمات هوشمندانه و رسیدن به اهداف، نقش مهمی را ایفا می کند. هر سیستم برنامه ریزی، نیازمند دانستن طرح و هدف وظیفه است.

 

• رباتیک (Robotics):

رباتیک شاخه ای از هوش مصنوعی و مهندسی است که برای طراحی و ساخت ربات ها استفاده می شود. ربات ها، ماشین های برنامه ریزی شده ای هستند که توانایی انجام وظایف را به صورت خودکار یا نیمه خودکار دارند. با پیاده سازی سیستم های هوش مصنوعی بر روی این ربات ها، می توان آن ها را هوشمند کرد تا بتوانند با استفاده از هوش خود و بدون دخالت مستقیم انسان ها وظایف پیچیده تری را انجام دهند. همچنین این ربات ها می توانند با بهره گیری از یادگیری ماشین با انسان ها ارتباط برقرار کنند.

  

• سیستم خبره (Expert System):

سیستم خبره یک سیستم هوش مصنوعی است که تلاش می کند مانند یک متخصص انسانی در زمینه های خاص تصمیم گیری کند. سیستم های خبره از دو بخش اصلی پایگاه داده و موتور استنتاج تشکیل شده اند. سیستم های خبره توسط موتور استنتاج، اطلاعات مربوط به یک مشکل و یا زمینه خاص را از پایگاه های داده خود که توسط متخصصان انسانی ایجاد شده اند، استخراج می کنند. به این صورت به سوالات مختلف مانند یک متخصص در تمام حوزه ها پاسخ می دهند. این سیستم ها در تشخیص های پزشکی، برنامه ریزی مالی و پیدا کردن خطا در سیستم های پیچیده کاربرد دارند.

 

• یادگیری ماشین (Machine Learning):

یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی است که با استفاده از داده ها و الگوریتم ها، به ماشین ها اجازه می دهد تا از داده ها و تجربیات گذشته خود یاد بگیرند. الگوریتم های یادگیری ماشین با به کارگیری داده های قدیمی، که داده های تست نیز نامیده می شوند، یک مدل ریاضی می سازند که بدون دخالت مستقیم انسان ها به پیش بینی و تصمیم گیری می پردازد.

روند فعالیت یک سیستم یادگیری ماشین، به صورتی است که در ابتدا از داده های تست یاد می گیرد، مدل های پیش بینی را با استفاده از علوم کامپیوتر و آمار می سازد و با توجه به داده های جدیدی که دریافت می کند، خروجی را پیش بینی می کند. هر چه کیفیت اطلاعات بهتر باشد و تعداد داده های بیشتری را در اختیار ماشین قرار دهیم عملکرد سیستم بهینه تر و دقیق تر خواهد بود.

 

یادگیری ماشین به طور کلی در چهار دسته طبقه بندی می شود:

• یادگیری تحت نظارت:

یادگیری نظارت شده نوعی روش یادگیری ماشین است که در آن داده های برچسب گذاری شده را به عنوان نمونه به ماشین می دهند. ماشین با استفاده از داده ها و تجزیه و تحلیل آن ها، مدلی را برای درک مجموعه داده ها و یادگیری آن ایجاد می کند که می تواند به پیش بینی داده های ناشناخته آینده بپردازد.

• یادگیری بدون نظارت:

در یادگیری بدون نظارت، داده هایی به ماشین داده می شوند که فاقد برچسب گذاری و طبقه بندی هستند. ماشین با استفاده از این داده ها، الگوها و ساختارهای موجود در آن ها را می یابد و از آن ها برای انجام وظایف خاص استفاده می کند.

• یادگیری تقویتی:

در این روش یادگیری، یک عامل هوشمند با تجربه و تعامل با محیط و دریافت سیگنال پاداش، عملکرد خود را در انجام یک وظیفه معین بهبود می بخشد.

• یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق یکی از زیرمجموعه های یادگیری ماشین است که ماشین را برای انجام وظایف انسانی بدون دخالت انسان آموزش می دهد. در یادگیری عمیق که به منظور تقلید از مغز انسان و عملکردهای آن به کار گرفته می شود، می توان از یادگیری نظارت شده و بدون نظارت استفاده کرد.

 

• پردازش زبان طبیعی (Natural Language processing):

پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه ای از علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به طور خلاصه NLP نامیده می شود. این زیرشاخه توانایی درک و پردازش زبان های انسانی مانند انگلیسی را به سیستم های کامپیوتری می دهد. NLP در سیستم های AI نقش مهمی را ایفا می کند. بدون NLP سیستم های AI نمی توانند دستور العمل های انسانی را درک کنند و انجام دهند. پردازش زبان طبیعی سیستم را برای برقراری ارتباط با کاربر به زبان های مختلف آماده می کند. این سیستم ها می توانند ورودی و خروجی هایی به صورت متن یا سخن داشته باشند. ابزارهای NLP وظایف مختلفی دارند که در ادامه به معرفی آن ها می پردازیم:

 

• تولید متن (Text generation):

تولید متن یکی از وظایف کلیدی در پردازش زبان طبیعی است که می تواند زبان انسانی را برای رایانه ها قابل درک و تولید کند. این امر با کمک الگوریتم ها و مدل های زبان، داده های ورودی را پردازش می کند و یک متن را به عنوان خروجی تولید می کند. با استفاده از داده های بزرگ متن الگوها، گرامر و اطلاعات متنی به مدل های هوش مصنوعی آموزش داده می شوند. این مدل ها، بر اساس الگوریتم هایی که یاد گرفته اند متن های جدیدی مانند یک جمله، داستان، مقاله و غیره ایجاد می کنند. GPT یکی از مدل های یادگیری عمیق است که توسط OpenAI برای درک عمیق از زبان طبیعی و تولید متن با موضوعات مختلف توسعه یافته است. از کاربردهای تولید متن در دنیای امروز می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تولید محتوا:

سیستم های هوش مصنوعی می توانند مقالات و متن های وبلاگ را با سرعتی بالا بنویسند.

• ربات های چت و دستیاران مجازی:

این ربات ها از تولید متن برای برقراری ارتباط با کاربران و ایجاد مکالمه استفاده می کنند. همچنین می توانند پرسش های کاربران را درک کنند و پاسخ های مناسب دهند.

• ترجمه زبان:

از مدل های تولید متن برای تقویت خدمات ترجمه زبان ها استفاده می شود. این مدل ها با تجزیه و تحلیل متن های ترجمه شده، ترجمه دقیق تری را ارائه می دهند.

• خلاصه سازی:

ای مدل ها می توانند مهم ترین نکات یک متن را شناسایی کنند و به صورت خلاصه به کاربر ارائه دهند.

• پاسخگویی سوالات (Question answering) :

مدل های پاسخگویی به سوال می توانند سوالات را درک و بررسی کنند و سپس پاسخ های دقیقی به آن ها بدهند. این فرآیند شامل تجزیه و تحلیل سوال ورودی، پیدا کردن اطلاعات مربوطه از مجموعه متن ها و ایجاد پاسخ مناسب برای سوال است. این مدل ها کاربردهای زیادی در ربات های چت، دستیاران مجازی و موتورهای جستجو دارند. اگر چه این مدل ها به دلیل نیاز به درک عمیق زبان طبیعی و داشتن توانایی استدلال و تفسیر اطلاعات از متن با چالش های زیادی روبرو هستند، اما می توان از آن ها در بهداشت و آموزش برای یافتن پاسخ سریع استفاده کرد.

• استخراج متن (Context extraction):

استخراج متن یکی از کارهای پردازش زبان طبیعی است که در آن اطلاعات مورد نیاز را از متن استخراج می کنند و برای اهداف معین از آن ها استفاده می کنند.

• طبقه بندی (Classification):

وظیفه اصلی در پردازش زبان طبیعی، طبقه بندی است. این مدل ها که با استفاده از یادگیری ماشین تحت نظارت آموزش می بینند، متن ها را می خوانند و بر اساس محتوا، آن ها را با سرعت و دقتی بالا در دسته هایی که در مرحله یادگیری ماشین به آن ها آموزش داده شده است، قرار می دهند.

• ترجمه ماشین (Machine translation):

مدل های ترجمه ماشین می توانند یک متن را به طور خودکار از زبانی به زبان دیگر ترجمه کنند. الگوریتم های پیشرفته ترجمه ماشینی که توسط شبکه های یادگیری عمیق توسعه یافته اند، ماشین های ترجمه را قادر می سازند تا ترجمه ای روان را متناسب با دستورات زبان و سایر عوامل زمینه ای در زبان هدف ارائه دهند. از جمله این عوامل زمینه ای می توان به اصطلاحات محلی اشاره کرد.

• بینایی (Vision):

بینایی، رشته ای از علوم کامپیوتر است که کامپیوترها را برای تقلید از سیستم بینایی انسان آموزش می دهد. این کامپیوترها می توانند اشیاء را در تصاویر و ویدیوها شناسایی و پردازش کنند. از کاربردهای این شاخه می توان به آشکارسازهای چهره اشاره کرد.

• تشخیص تصویر (Image recognition):

تشخیص تصویر، تکنیکی در هوش مصنوعی است که رایانه ها را قادر می سازد با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین تصاویر را درک و تفسیر کنند. از این تکنیک، برای تشخیص بیماری با تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی استفاده می شود.

• بینایی ماشین (Machine vision):

بینایی ماشین یکی از کاربردهای بینایی کامپیوتری است. با این تکنولوژی، ماشین می تواند اطلاعات بصری را ضبط و تجزیه و تحلیل کند. سیستم های بینایی ماشین برنامه ریزی شده اند تا وظایفی مانند شمارش اشیاء، خواندن شماره سریال و غیره را انجام دهند.

• تشخیص گفتار (Speech Recognition):

تشخیص گفتار، یک  تکنولوژی است که به ماشین کمک می کند تا زبان گفتاری را بفهمد و آن را به زبانی قابل خواندن برای ماشین ترجمه کند. از تشخیص گفتار برای مکالمه با رایانه استفاده می شود. با کمک این فناوری می توان به کامپیوتر دستور داد و خروجی مورد نظر را دریافت کرد. این فناوری در سال های اخیر با توسعه الگوریتم های یادگیری عمیق و در دسترس بودن مقادیر زیادی از داده های آموزشی، پیشرفت چشمگیری داشته است. امروزه دستگاه های زیادی وجود دارند که از این فناوری بهره می برند. دستیارهای مجازی مانند سیری در اپل نمونه ای از آن ها هستند. سیستم های تشخیص گفتار را می توان به دو گروه تقسیم کرد:

• متن به گفتار (Text to speech):

سیستم های تبدیل متن به گفتار، متن نوشته شده را می خوانند. این سیستم ها برای افرادی که دارای اختلالات بینایی هستند یا توانایی خواندن را ندارند، بسیار کاربردی هستند.

• گفتار به متن (Speech to text):

سیستم های تبدیل گفتار به متن قادر هستند آن چه را که به آن ها دیکته می شود، تایپ کنند. این روش برای جستجوی سریع تر به موتورهای جستجو اضافه شده است.

 

نتیجه گیری

هوش مصنوعی به سرعت در حال توسعه است و این قابلیت را دارد که در آینده ای نه چندان دور زندگی ما انسان ها را تغییر دهد. اگر چه اکنون نیز هوش مصنوعی در بسیاری از کارهای روزانه و حرفه های مختلف به انسان ها کمک می کند، در آینده این کاربردها گسترده تر خواهند شد. بنابراین اکثر مردم برای بهبود عملکرد خود نیازمند آشنایی با هوش مصنوعی هستند. همچنین بسیاری از علاقمندان این حوزه به دنبال روش هایی ساده، مفید و سریع برای یادگیری بخش های مختلف هوش مصنوعی هستند تا بتوانند با تخصص در آن ها وارد بازار کار پویا و رو به رشد آن شوند. در این وبلاگ تلاش کردیم تا شما را با هوش مصنوعی و زیر مجموعه های آن آشنا کنیم و منابع مفیدی را برای افزایش مهارت در زمینه های گوناگون این حوزه به شما معرفی کنیم.