هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

دکتر بهروز نقویان

هوش مصنوعی هر روز عناوین صفحه اول بیشتری کسب می کند. هوش مصنوعی ، یا هوش مصنوعی ، فناوری هایی است که دستگاه ها را قادر می سازد از تجربه یاد بگیرند و کارهای مشابه انسان را انجام دهند.

این بیشتر به این دلیل است که هوش مصنوعی به خودی خود فن آوری های مختلفی را توصیف می کند که توانایی یادگیری را به روشی هوشمندانه به ماشین ها می دهد.

سیستم های هوش مصنوعی ، با جستجوی کوه های داده های ایجاد شده توسط انسان ، جستجوی هوشمندانه را انجام می دهند ، متن و تصاویر را تفسیر می کنند تا الگوهای موجود در داده های پیچیده را کشف کنند و سپس بر روی آن یادگیری ها عمل کنند.

بسیاری از فن آوری های انقلابی هوش مصنوعی کلمات کلیدی متداول مانند "پردازش زبان طبیعی" ، "یادگیری عمیق" و "تحلیلی پیش بینی کننده" هستند. فن آوری های پیشرفته ای که سیستم های رایانه ای را قادر می سازند معنای زبان انسان را درک کنند ، از تجربه یاد بگیرند و به ترتیب پیش بینی کنند.

یادگیری ماشینی کاربردی از هوش مصنوعی است که به سیستمهای رایانه ای امکان یادگیری و پیشرفت خودکار از تجربه را بدون برنامه ریزی صریح فراهم می کند. یادگیری ماشینیبر توسعه الگوریتم هایی تمرکز دارد که می توانند داده ها را تجزیه و تحلیل کرده و پیش بینی های لازم را انجام دهند. ، یادگیری ماشین در صنایع بهداشت ، داروسازی و صنایع علوم زندگی برای کمک به تشخیص بیماری ، تفسیر تصویر پزشکی و تسریع در پیشرفت دارو انجام می شود.

یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می کند که با پردازش داده ها یاد می گیرند. شبکه های عصبی مصنوعی شبکه های عصبی بیولوژیکی مغز انسان را تقلید می کنند.

 چندین لایه شبکه عصبی مصنوعی با هم کار می کنند تا یک خروجی واحد از بسیاری از ورودی ها را تعیین کنند ، 

 عمیق ، تشخیص گفتار است که دستیار صوتی را در تلفن ها قادر می سازد سؤالاتی از قبیل "سلام سیری ، هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟" را درک کند.

 شبکه عصبی | ایجاد انجمن

 شبکه ای از خطوط که تصویر مغز انسان را تشکیل می دهد.

شبکه های عصبی یادگیری عمیق را امکان پذیر می کنند. همانطور که گفته شد شبکه های عصبی سیستم های رایانه ای هستند که پس از اتصالات عصبی در مغز انسان الگوسازی می شوند. معادل مصنوعی یک نورون انسانی یک پرسپترون است. درست مانند بسته های عصبی ، شبکه های عصبی را در مغز ایجاد می کنند ، پشته های ادسپرون شبکه های عصبی مصنوعی را در سیستم های رایانه ای ایجاد می کنند.

 شبکه های عصبی با پردازش نمونه های آموزشی می آموزند. بهترین نمونه ها در قالب مجموعه داده های بزرگ مانند ، مثلاً مجموعه ای از 1000 عکس گربه آمده است. دستگاه با پردازش بسیاری از تصاویر (ورودی ها) قادر به تولید یک خروجی واحد است و در پاسخ به این سؤال که "آیا تصویر گربه است یا نه؟"

 این فرایند داده ها را بارها و بارها تجزیه و تحلیل می کند تا به آنها پیوند پیدا کند و به داده های قبلاً تعریف نشده معنی دهد. از طریق مدل های مختلف یادگیری ، مانند تقویت مثبت ، به این ماشین آموزش داده می شود که با موفقیت جسم را شناسایی کرده است.

محاسبات شناختی یکی دیگر از اجزای اساسی هوش مصنوعی است. هدف آن تقلید و بهبود تعامل بین انسان و ماشین است. محاسبات شناختی به دنبال بازآفرینی روند تفکر انسان در یک مدل رایانه است ، در این حالت با درک زبان انسانی و معنای تصاویر.

 محاسبات شناختی و هوش مصنوعی تلاش می کنند ماشین هایی با رفتارهای انسانی و توانایی پردازش اطلاعات را وقف کنند.

 پردازش زبان طبیعی   ، به رایانه ها اجازه می دهد زبان و گفتار انسانی را تفسیر ، تشخیص و تولید کنند. هدف نهایی پردازش زبان طبیعی فعال کردن تعامل بدون درز با ماشینهایی است که هر روز با آموزش سیستمها برای درک زبان انسان در متن و تولید پاسخهای منطقی امکان پذیر می شویم.

 نمونه های پردازش زبان طبیعی در دنیای واقعی  سخنرانی چندین زبان را در زمان واقعی برای تسهیل ارتباط تفسیر می کند.

دید رایانه روشی است که یادگیری عمیق و شناسایی الگوی را برای تفسیر محتوای یک تصویر پیاده سازی می کند. از جمله نمودارها ، جداول و تصاویر موجود در اسناد و همچنین متن و فیلم دیگر. بینایی رایانه یک زمینه جدایی ناپذیر از هوش مصنوعی است و کامپیوترها را قادر می سازد داده های بصری را شناسایی ، پردازش و تفسیر کنند.

 واحد پردازش گرافیکی یا پردازنده های گرافیکی پردازنده اصلی توانائی هوش مصنوعی هستند ، و قدرت محاسبات گسترده ای را برای پردازش سریع میلیون ها نفر از داده ها و محاسبات لازم فراهم می کنند.

 اینترنت اشیا یا IoT شبکه تجمعی دستگاه هایی است که به اینترنت متصل هستند. پیش بینی می شود IoT بیش از 100 میلیارد دستگاه را در سالهای آینده به هم وصل کند.

 پردازش داده های هوشمند با استفاده از الگوریتم های پیشرفته برای تجزیه و تحلیل سریع تر چند سطحی از داده ها بهینه شده است. این راه حل برای پیش بینی وقایع نادر ، سیستمهای درک و موقعیتهای منحصر به فرد است.

 با ادغام برنامه های رابط کاربری یا API ها ، جنبه های هوش مصنوعی را می توان به نرم افزار موجود وصل کرد و عملکرد عادی آن را با هوش مصنوعی تقویت می کند.