همه چیز در مورد هوش مصنوعی

به گزارش سایت مشهد فوری ، این روزها همه جا صحبت از«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) است که به طور مخفف با عنوان AI از آن یاد می‌شود. اما هوش مصنوعی واقعا چیست و چه کار می‌کند؟ این دقیقا همان سوالی است که قصد داریم در این مطلب به آن پاسخ دهیم.

تاریخچه
نقش هوش مصنوعی هر روز در زندگی ما بیشتر می‌شود. آخرین ترند در این زمینه تراشه‌های هوش مصنوعی و کاربردهای مختلف آن‌ها در گوشی‌های هوشمند است. اما شروع توسعه‌ی این تکنولوژی در واقع به خیلی قبل‌تر برمی‌گردد؛ یعنی زمانی در دهه‌ی ۵۰ میلادی که «دانشگاه دارتموث» (Dartmouth College) در ایالات متحده یک پروژه‌ی تحقیقات تابستانی را به هوش مصنوعی اختصاص داد. ریشه‌های هوش مصنوعی را حتی می‌توان در عمق بیشتری از تاریخ و در فعالیت‌های «آلن نیوئل» (Allen Newell)، «هربرت ای. سیمون» (Herbert A. Simon) و «آلن تورینگ» (Alan Turing) جست‌وجو کرد. آزمون مشهور تورینگ در سال ۱۹۵۰ توسط او در مقاله‌ای مطرح شد. این مقاله یکی از اولین اسنادی است که در آن به وجود آمدن ماشین‌های هوشمند پیش‌بینی شده است. با این حال مقوله‌ی هوش مصنوعی تا پیش از معرفی شدن سوپرکامپیوتر «دیپ بلو» (Deep Blue) توسط کمپانی IBM هنوز توجه جهانیان را به خود جلب نکرده بود. این سوپرکامپیوتر اولین ماشینی بود که توانست قهرمان شطرنج جهان «گری کاسپارف» (Garry Kasparov) را در مسابقه‌ای که در سال ۱۹۹۶ میلادی برگزار شد شکست دهد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای سال‌های متمادی است که در دیتاسنترها و کامپیوترهای بزرگ استفاده می‌شوند، ولی حضور آن‌ها در حوزه‌ی لوازم الکترونیک مصرفی به سال‌های اخیر برمی‌گردد.

تعریف هوش مصنوعی
تعریف هوش مصنوعی آن را به عنوان شاخه‌ای از علوم کامپیوتر مشخص می‌کند که با خودکارسازی رفتارهای هوشمندانه سروکار دارد. بخش سخت ماجرا این است: از آنجا که خود هوش را نمی‌توانیم به درستی تعریف کنیم، امکان تعریف دقیق هوش مصنوعی هم وجود ندارد. به طور کلی اصطلاح هوش مصنوعی برای تشریح کردن سیستم‌هایی به کار می‌رود که هدف آن‌ها استفاده از ماشین‌ها برای تقلید و شبیه‌سازی هوش انسانی و رفتارهای مرتبط با آن است. این هدف گاه ممکن است با استفاده از الگوریتم‌های ساده و الگوهای از پیش تعیین شده محقق شود، ولی گاهی هم نیاز به الگوریتم‌ها فوق‌العاده پیچیده دارد.

انواع مختلف هوش مصنوعی
هوش مصنوعی نمادین (Symbolic) با نمادهایی انتزاعی کار می‌کند که برای نشان دادن دانش استفاده می‌شوند. هوش مصنوعی نمادین، هوش مصنوعی کلاسیکی است که بر اساس این ایده کار می‌کند که تفکر انسان را می‌توان در سطحی سلسله مراتبی و منطقی بازسازی کرد. در این روش اطلاعات از بالا با کار کردن روی نمادهای معنی‌دار برای انسان، ارتباطات انتزاعی و نتیجه‌گیری‌های منطقی پردازش می‌شوند.

هوش مصنوعی عصبی (Neural AI) در اواخر دهه‌ی ۸۰ میلادی در علوم کامپیوتر محبوبیت پیدا کرد. در این گونه، دانش با استفاده از نمادها نمایش داده نمی‌شود، بلکه به جای آن، نورون‌های مصنوعی و ارتباط میان آن‌ها نماینده‌ی دانش هستند. این هوش مصنوعی چیزی شبیه به یک مغز بازسازی شده است. در این روش دانش کسب شده به قطعاتی کوچک‌تر (نورون‌ها) خرد و سپس از آن گروه‌هایی متصل به هم تشکیل می‌شود. این نوع هوش مصنوعی رویکردی پایین به بالا دارد. بر خلاف هوش مصنوعی نمادین، یک سیستم هوش مصنوعی عصبی باید ابتدا آموزش داده شود و در معرض محرک‌هایی قرار بگیرد تا شبکه‌های عصبی در آن تجربه کسب کنند، بزرگ شوند و اندوخته‌ی دانش بیشتری داشته باشند.

شبکه‌های عصبی (Neural Networks) در لایه‌هایی سازماندهی می‌شوند که با خطوطی شبیه‌سازی شده به یکدیگر متصل هستند. بالاترین لایه، لایه‌ی دریافت است. این لایه مانند حسگری عمل می‌کند که اطلاعات را برای پردازش دریافت می‌کند و آن‌ها را به لایه‌های پایین‌تر می‌فرستد. این فرآیند پس از دریافت اطلاعات با حداقل دو لایه‌ی دیگر (در سیستم‌های بزرگ تا بیش از بیست لایه) ادامه پیدا می‌کند که به صورت سلسه مراتبی روی هم قرار دارند و اطلاعات را با استفاده از پیوندها دسته‌بندی و ارسال می‌کنند. در پایین‌ترین بخش سلسله مراتب لایه‌ی خروجی قرار دارد که به طور معمول تعداد نورون‌های مصنوعی آن از تمام لایه‌های دیگر کمتر است. این لایه داده‌های محاسبه شده را به فرمتی تبدیل می‌کند که برای ماشین قابل خواندن باشد.

شیوه‌ها و ابزارها
ابزارها و شیوه‌های مختلفی برای به کار بردن هوش مصنوعی در دنیای واقعی وجود دارد که برخی از آن‌ها را می‌توان در ترکیب با هم استفاده کرد.

اساس کار تمام این روش‌ها «یادگیری ماشینی» (Machine Learning) است. تعریف یادگیری ماشینی سیستمی است که تجربه را به دانش تبدیل می‌کند. این پروسه به سیستم این توانایی را می‌دهد که الگوها و قوانین را با سرعتی که همواره در حال افزایش است شناسایی کند. در انواع مختلف یادگیری ماشینی از هر دو نوع هوش مصنوعی نمادین و عصبی استفاده می‌شود.

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرگونه‌ای از یادگیری ماشینی است که اهمیت آن رو به افزایش است. در این مورد تنها از هوش مصنوعی عصبی یا همان شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود. اکثر کاربردهای امروزی هوش مصنوعی بر پایه‌ی یادگیری عمیق هستند. به لطف امکان گسترش دادن سریع طراحی شبکه‌های عصبی و تبدیل کردن آن‌ها به سیستم‌هایی پیچیده‌تر و قوی‌تر با لایه‌های جدید، مقیاس یادگیری عمیق را می‌توان به سادگی تغییر داد و آن را با کاربردهای بسیار زیادی منطبق کرد.

22