چالش های استفاده از هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی قرار است هر صنعتی را تغییر دهد ، اما ما باید محدودیت های آن را بفهمیم.
محدودیت اصلی هوش مصنوعی این است که از داده ها درس می گیرد. راه دیگری وجود ندارد که بتوان دانش را در آن گنجانید. این بدان معناست که هرگونه عدم دقت در داده ها در نتایج منعکس می شود. و هر لایه دیگری از پیش بینی یا تحلیل باید جداگانه اضافه شود.
سیستم های هوش مصنوعی امروز برای انجام یک کار واضح و مشخص آموزش داده می شوند. سیستمی که پوکر بازی می کند نمی تواند یک نفره یا شطرنج بازی کند. سیستمی که تقلب را تشخیص دهد نمی تواند یک ماشین را رانندگی کند یا به شما مشاوره حقوقی دهد. در حقیقت ، یک سیستم هوش مصنوعی که تقلب در مراقبت های بهداشتی را تشخیص می دهد ، نمی تواند با دقت کلاهبرداری مالیاتی را تشخیص دهد یا ادعای تقلب در مورد ضمانت نامه ها را انجام دهد.
به عبارت دیگر ، این سیستم ها بسیار تخصصی هستند. آنها روی یک کار واحد متمرکز شده اند و از رفتار مانند انسان ها دور هستند.
به همین ترتیب ، سیستمهای یادگیری خود سیستمهای خودمختار نیستند. فن آوری های تصویری هوش مصنوعی که در فیلم ها و تلویزیون می بینید ، هنوز هم داستان های علمی تخیلی هستند. اما رایانه هایی که می توانند داده های پیچیده را برای یادگیری و انجام کارهای خاص انجام دهند ، کاملاً متداول هستند.
چگونه هوش مصنوعی کار می کند
هوش مصنوعی با ترکیب مقادیر زیادی از داده ها با الگوریتم های سریع ، پردازش تکراری و هوشمند کار می کند و به نرم افزار اجازه می دهد تا به طور خودکار از الگوها یا ویژگی های داده ها یاد بگیرند. AI یک مطالعه گسترده است که شامل بسیاری از تئوری ها ، روش ها و فن آوری ها ، و همچنین زمینه های اصلی زیر است:
- یادگیری ماشین ، ساختمان مدل تحلیلی را خودکار می کند. این روش با استفاده از روش های شبکه های عصبی ، آمار ، تحقیقات عملیاتی و فیزیک برای یافتن بینش های پنهان در داده ها بدون اینکه به طور صریح برنامه ریزی شود که در کجا جستجو شود یا چه نتیجه گیری شود.
- شبکه عصبی نوعی یادگیری ماشینی است که از واحدهای بهم پیوسته (مانند نورون ها) تشکیل شده است که با پاسخ دادن به ورودی های خارجی ، اطلاعات را پردازش می کند و اطلاعات را بین هر واحد انتقال می دهد. این فرآیند برای یافتن اتصالات و به دست آوردن معنی از داده های نامشخص ، به چندین پاس داده نیاز دارد.
- یادگیری عمیق با استفاده از شبکه های عصبی عظیم با بسیاری از لایه های واحد پردازش ، از مزایای پیشرفت در قدرت محاسبات و تکنیک های آموزش پیشرفته برای یادگیری الگوهای پیچیده در مقادیر زیادی از داده ها استفاده می کند. برنامه های رایج شامل تشخیص تصویر و گفتار است.
- محاسبات شناختی زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که در تلاش برای تعامل طبیعی و شبیه انسان با ماشین ها است. با استفاده از هوش مصنوعی و محاسبات شناختی ، هدف نهایی این است که یک ماشین بتواند فرآیندهای انسانی را از طریق توانایی تفسیر تصاویر و گفتار شبیه سازی کند - و سپس در پاسخ به صورت منسجم صحبت کند.
- بینایی رایانه به تشخیص الگوی و یادگیری عمیق برای تشخیص آنچه در یک تصویر یا ویدیو وجود دارد متکی است. هنگامی که ماشین ها می توانند تصاویر را پردازش ، تجزیه و تحلیل و درک کنند ، می توانند تصاویر یا فیلم ها را در زمان واقعی ضبط کرده و محیط اطراف خود را تفسیر کنند.
- پردازش زبان طبیعی (NLP) توانایی رایانه ها برای تجزیه و تحلیل ، درک و تولید زبان انسانی از جمله گفتار است. مرحله بعدی NLP تعامل با زبان طبیعی است که به انسان امکان می دهد با استفاده از زبان عادی و روزمره برای انجام کارها با رایانه ها ارتباط برقرار کند.
علاوه بر این ، چندین فناوری ، هوش مصنوعی را فعال و پشتیبانی می کنند:
- واحدهای پردازش گرافیکی برای هوش مصنوعی مهم هستند ، زیرا آنها قدرت محاسباتی سنگینی را که برای پردازش تکراری لازم است ، فراهم می کنند. آموزش شبکه های عصبی به داده های بزرگ و همچنین قدرت محاسباتی نیاز دارد.
- اینترنت اشیا مقدار زیادی از داده ها را از دستگاه های متصل ایجاد می کند ، که اکثر آنها بدون تجزیه و تحلیل هستند. خودکارسازی مدل ها با هوش مصنوعی به ما امکان استفاده بیشتر از آن را می دهد.
- الگوریتم های پیشرفته به روش های جدیدی برای تجزیه و تحلیل سریع تر داده ها و در سطوح مختلف ایجاد و ترکیب می شوند. این پردازش هوشمند برای شناسایی و پیش بینی وقایع نادر ، درک سیستم های پیچیده و بهینه سازی سناریوهای منحصر به فرد ، مهم است.
- API ها یا رابط های برنامه نویسی برنامه ، بسته های قابل حمل کد هستند که امکان افزودن عملکرد AI به محصولات و بسته های نرم افزاری موجود را ممکن می سازند. آنها می توانند قابلیت های تشخیص تصویر را به سیستم های امنیتی خانه و قابلیت های پرسش و پاسخ اضافه کنند که داده ها را توصیف می کند ، زیرنویس ها و عناوین را ایجاد می کنند ، یا از الگوهای جالب و بینش داده ها استفاده می کنند.
به طور خلاصه ، هدف هوش مصنوعی تهیه نرم افزاری است که می تواند در مورد دلایل ورودی و توضیح در مورد خروجی باشد. هوش مصنوعی تعاملاتی شبیه به انسان با نرم افزار ارائه می دهد و پشتیبانی از تصمیم گیری را برای کارهای خاص ارائه می دهد ، اما جایگزینی برای انسان ها نیست - و به زودی نخواهد بود.
