پیدایش AI به دهه 1950 میلادی باز میگردد. آلن تورینگ و جان مک کارتی ایدههای اولیه هوش مصنوعی را مطرح کردند. آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ مقالهای منتشر کرد که در آن به سؤال “آیا ماشینها میتوانند فکر کنند؟” پاسخ میدهد و ایدهای به نام “آزمون تورینگ” را مطرح میکند.
یکی از اولین کاربردهای هوش مصنوعی در دهه 1950 برای بازیابی اطلاعات بود. در این کاربرد، سیستمهای AI برای جستجو و استخراج اطلاعات از مجموعههای بزرگ داده استفاده میشدند. این کاربرد پیشرفت کرد و بهبود یافت و در دهههای بعدی به زمینههای دیگری مانند تشخیص چهره، خودروهای خودران و سیستمهای پشتیبان تصمیمگیری در صنعت گسترش یافت.
با توجه به آنچه پیش از این گفته شد، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به مجموعهای از تکنیکها و روشهایی اطلاق میشود که هدف آن توانایی ساخت و تعامل با سیستمهایی است که عملکردهای هوشمندانه ای دارند. در واقع، هوش مصنوعی تلاش میکند تا قدرت تفکر و یادگیری انسان را در سیستمهای کامپیوتری شبیهسازی کند.
هوش مصنوعی بر اساس مجموعهای از الگوریتمها، قوانین و قواعد منطقی عمل میکند که به سیستم ها اجازه میدهد بر اساس دادهها و اطلاعاتی که به آن داده شده است، تصمیمگیری و عملکرد داشته باشد. از ویژگی سیستم های AI توانایی یادگیری و بهبود عملکرد خود و استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین است که میتوانند از تجربه و دادههای جدید استفاده کنند تا عملکرد خود را بهبود بخشند.
هوش مصنوعی در بسیاری از زمینهها استفاده می شود، از جمله صنعت، پزشکی، حمل و نقل، رباتیک، بازیهای کامپیوتری و …. این فناوری قابلیتهای بسیاری را در سیستمها ایجاد می کند، از جمله تشخیص الگو، تصمیمگیری، ترجمه زبان، تشخیص صدا و تصویر و حتی خلاقیت در برخی موارد.
با پیشرفت هوش مصنوعی، امیدواریم در آینده بتوانیم سیستمهای هوشمند و خودکار بسازیم که بتوانند به طور مستقل و هوشمندانه با محیط و انسانها تعامل کنند و مشکلات پیچیده را حل کنند.
فرایند یادگیری هوش مصنوعی
فرایندهای یادگیری در هوش مصنوعی پیش از این معمولا از طریق نظارت انسان در فرایند یادگیری انجام می شد اما در حال حاضر و در کاربردهای اخیر، یادگیری بدون نظارت و کمک صورت می گیرد. به عبارت دیگر استفاده از الگوریتم های پیچیده و پایگاه داده های بسیار عظیم به هوش مصنوعی قابلیت یادگیری بدون راهنمایی انسان را فراهم می آورد.
ChatGPT مشهورترین نمونه یادگیری بدون نظارت است. حجم متنهای موجود در اینترنت و کتابهای دیجیتالی آن قدر زیاد است که در عرض چندین ماه ChatGPT یادگرفت که با کلمات جمله های معنادار بسازد و مشارکت انسان باعث بالا رفتن دقت در پاسخ و خروجی ها شد.
برای توضیح یادگیری به زبان ساده، تصور کنید کتابهای بسیار زیادی به یک زبان خارجی دارید که در برخی از آنها تصاویری هم وجوددارد. با نگاه به صفحات مختلف متوجه می شوید که یک کلمه ثابت در صفحاتی که طرح یا عکسی از درخت دارد تکرار شده و کلمهای دیگر در صفحاتی که تصویری از یک خانه وجود دارد.
در مرحله بعد احتمالا خواهید دید که معمولا در عبارات استفاده شده برای این تصاویر، یک واژه مشخص تکرار شده که ممکن است معنای «یک» یا نوعی حرف تعریف را بدهد و این روند به همین ترتیب ادامه پیدا میکند و فرایند یادگیری تکمیل می شود.
چت جیپیتی از این نوع تحلیلِ ارتباط بین کلمات استفاده می کند تا یک مدل آماری بسیار بزرگ بسازد؛ مدلی که با بهکارگیری آن پیش بینی و ساخت جملات جدید و صحیح ممکن می شود.
توانمندی بالا در تحلیل داده ها به هوش مصنوعی اجازه می دهد تعداد بسیار زیادی از کلمات را – چه به صورت جداگانه، چه به صورت گروهی در یک جمله و در صفحات مختلف- به خاطر بسپارد و سپس با بررسی آنها در کسری از ثانیه بتواند موقعیتهای مختلف استفاده از آنها را بارها و بارها و بارها مرور و مقایسه کند.
پیشرفتهای چشمگیری که با مدلهای یادگیری عمیق در یک سال اخیر به دست آمده، موج تازهای از اشتیاق و نگرانی همزمان را بر سر تواناییهای بالقوه هوش مصنوعی را ایجاد کرده است و به نظر نمی رسد که بحث به این زودیها تمام شدنی باشد.
این روزها گویا آثار علمی تخیلی جان گرفته اند و در زندگی ما جاری شده اند. هوش مصنوعی در حال حاضر به ارائه توانایی های شگفت انگیز و فرابشری خود پرداخته است.
نقش چت بات هوشمند در دنیای مدرن
با بمباران اطلاعات چه کنیم تا درست تصمیم بگیریم؟