شاخه های هوش مصنوعی: معرفی ۷ شاخه اصلی Ai

هوش مصنوعی در صنایع مختلف پیشرفت‌های چشمگیری داشته است. سیستم‌هایی که رفتارها و ویژگی‌های مشابه آنچه در هوش انسانی مشاهده می‌شود را تقلید می‌کنند، قادر به یادگیری، استدلال و درک مسائل برای انجام اقدامات هستند. در دنیای امروز، درک مفاهیم مختلف شاخه های هوش مصنوعی که به حل مشکلات واقعی کمک می‌کنند، اهمیت زیادی دارد. این مفاهیم از طریق به‌کارگیری فرآیندها و تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین، که یکی از شاخه های هوش مصنوعی است، قابل دست‌یابی است.

در این مقاله از مجله میراکام، به بررسی شاخه‌های اصلی هوش مصنوعی خواهیم پرداخت که در دنیای کسب‌وکار به‌طور ویژه تأثیرگذار هستند:

1. بینایی کامپیوتری (Computer Vision)
2. منطق فازی (Fuzzy Logic)
3. سیستم‌های خبره (Expert Systems)
4. رباتیک (Robotics)
5. یادگیری ماشین (Machine Learning)
6. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق (Neural Networks/Deep Learning)
7. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی در صنعت خودرو

معرفی اجزای اصلی هوش مصنوعی

قبل از پرداختن به عناصر مختلف و شاخه های هوش مصنوعی، لازم است که مفهوم این تکنولوژی را به‌طور واضح مشخص کنیم. هوش مصنوعی شامل توانایی ماشین‌ها برای پردازش، تجزیه‌وتحلیل و استنباط اطلاعات است، به‌طوری‌که قادر به انجام وظایف شناختی هستند که معمولاً با هوش انسانی مرتبط است.

حال، بیایید نوآوری‌های هوش مصنوعی را که توسط مهندسان و دانشمندان توسعه یافته است، بررسی کنیم و ببینیم چگونه این فناوری‌ها دنیای امروز ما را شکل می‌دهند.

– یادگیری (Learning)

یکی از جنبه‌های کلیدی هوش مصنوعی، یادگیری است که به سیستم‌های هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که داده‌ها را جذب کرده و عملکرد خود را به‌طور خودکار بدون نیاز به کدنویسی مستقیم انسان بهبود بخشند. فناوری‌های هوش مصنوعی از طریق برچسب‌گذاری داده‌ها، شناسایی الگوها و تقویت بازخورد (که معمولاً از طریق پاداش‌ها یا مجازات‌ها انجام می‌شود) بهبود می‌یابند. مجازات‌ها نتایج منفی مرتبط با اقدامات یا نتایج ناخواسته هستند.

مثال: سیستم‌هایی مانند سیری یا الکسا از طریق یادگیری مداوم، توانایی خود را در درک ساختار صحیح دستور زبان و گرامر بهبود می‌دهند.

– استدلال و تصمیم‌گیری (Reasoning and Decision-Making)

استدلال و تصمیم‌گیری یکی دیگر از اجزای حیاتی هوش مصنوعی هستند. این سیستم‌ها از قوانین منطقی، مدل‌های احتمالاتی و الگوریتم‌ها برای استنباط نتایج و اتخاذ تصمیمات بر اساس استدلال استفاده می‌کنند.

مدل‌های هوش مصنوعی به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که از استدلال برای دستیابی به نتایج قابل‌اعتماد هنگام مواجهه با چالش‌ها استفاده کنند.

مثال: ابزارهایی مانند گرامرلی تصمیم می‌گیرند که چه زمانی باید ویرگول‌ها و دیگر علائم نگارشی را به‌درستی وارد کنند.

– حل مسئله (Problem-Solving)

حل مسئله که به‌طور نزدیک با استدلال و تصمیم‌گیری در ارتباط است، در هوش مصنوعی شامل پردازش داده‌ها، دستکاری آن‌ها و استفاده از آن‌ها برای یافتن راه‌حل‌هایی برای مشکلات خاص است.

مثال: در شطرنج، هوش مصنوعی حرکات حریف را تحلیل کرده و بهترین پاسخ ممکن را بر اساس قوانین بازی و سناریوهای احتمالی آینده طراحی می‌کند.

– ادراک (Perception)

آخرین جزء اصلی هوش مصنوعی، ادراک است که به استفاده از ارگان‌های حسی واقعی یا شبیه‌سازی‌شده توسط فناوری اشاره دارد. سیستم‌های هوش مصنوعی داده‌ها را تفسیر می‌کنند تا اشیاء را شناسایی کرده و روابط فیزیکی آن‌ها (مثلاً فاصله) با این اشیاء را درک کنند. این فرآیند معمولاً شامل وظایفی مانند شناسایی تصویر، تشخیص اشیاء، بخش‌بندی تصویر و تجزیه‌وتحلیل ویدئو است.

مثال: خودروهای خودران، مانند آن‌هایی که با فناوری ناوبری تسلا مجهز شده‌اند، داده‌های بصری را پردازش می‌کنند تا جاده‌ها، خطوط و موانع را شناسایی کرده و این عناصر را در قالب یک نقشه یکپارچه کنند.

بیشتربخوانید: هوش مصنوعی در صنعت برق: کاربردهای Ai در صنعت برق

شاخه های هوش مصنوعی: معرفی ۷ شاخه اصلی

اصلی ‌ترین شاخه های هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین و جذاب‌ترین بخش‌های این فناوری پیشرفته هستند که تأثیرات زیادی در دنیای امروز دارند. در این بخش، به معرفی هفت شاخه کلیدی هوش مصنوعی خواهیم پرداخت که هرکدام از آن‌ها کاربردهای متعددی در صنایع مختلف دارند. این شاخه‌ها به‌طور مستقیم بر روی نحوه انجام وظایف روزمره، بهبود تصمیم‌گیری‌ها، و حتی شکل‌دهی به آینده فناوری تأثیرگذارند.

۱. بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

یکی از محبوب‌ترین شاخه های هوش مصنوعی در حال حاضر، بینایی کامپیوتری (Computer Vision) است که هدف آن توسعه تکنیک‌هایی است که به کامپیوترها کمک می‌کند تصاویر و ویدیوهای دیجیتال را ببینند و درک کنند.

با اعمال مدل‌های یادگیری ماشین بر روی تصاویر، کامپیوترها می‌توانند اشیاء، چهره‌ها، افراد، حیوانات و بسیاری دیگر را شناسایی کنند. مدل‌های الگوریتمی به کامپیوترها کمک می‌کنند تا درک کنند داده‌های بصری در چه زمینه‌هایی قرار دارند و با دریافت داده‌های بیشتر از یک مدل، کامپیوترها می‌توانند خودشان یاد بگیرند که یک تصویر را از تصویر دیگر متمایز کنند.

مثال: سیستم‌هایی مانند سیری یا الکسا از طریق یادگیری مداوم، درک خود از ساختار صحیح دستور زبان و گرامر را بهبود می‌بخشند.

– کاربردهای بینایی کامپیوتری در صنایع مختلف شامل:

• ردیابی اشیاء: دنبال کردن یا ردیابی اشیاء شناسایی‌شده.
• طبقه‌بندی تصاویر: طبقه‌بندی و پیش‌بینی دقیق تصویر در دسته‌های خاص.
• شناسایی چهره‌ها: باز کردن قفل گوشی‌های هوشمند با شناسایی ویژگی‌های چهره.

۲. منطق فازی (Fuzzy Logic)

منطق فازی تکنیکی است که به حل مسائل یا جملاتی که می‌توانند درست یا نادرست باشند، کمک می‌کند. این روش تصمیمات انسانی را شبیه‌سازی می‌کند و تمام احتمالات موجود بین مقادیر دیجیتال «بله» و «نه» را در نظر می‌گیرد. به‌سادگی، این مورد از شاخه های هوش مصنوعی درجه‌ای از درستی یک فرضیه را اندازه‌گیری می‌کند.

شما می‌توانید از این شاخه از هوش مصنوعی برای استدلال در مورد موضوعات نامشخص استفاده کنید. این روش یک راه انعطاف‌پذیر و مناسب برای پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشین و شبیه‌سازی تفکر انسانی به‌صورت منطقی است.

معماری منطق فازی از چهار قسمت تشکیل شده است:

• پایه قواعد: شامل تمام قواعد و شرایط «اگر-آنگاه».
• فازی‌سازی: کمک به تبدیل ورودی‌ها.
• موتور استنتاج: تعیین درجه تطابق بین قواعد و ورودی‌های فازی.
• تفازی‌سازی: تبدیل مجموعه‌های فازی به مقادیر دقیق.

مثال: شرکت‌هایی مانند نیسان از منطق فازی برای کنترل ترمز در موقعیت‌های خطرناک استفاده می‌کنند، که بسته به شتاب خودرو، سرعت و سرعت چرخ‌ها متغیر است.

۳. سیستم‌های خبره (Expert Systems)

سیستم‌های خبره برنامه‌هایی هستند که برای انجام یک وظیفه خاص طراحی شده‌اند، مشابه با یک کارشناس انسانی. این سیستم‌ها عمدتاً برای حل مشکلات پیچیده با توانایی‌های تصمیم‌گیری شبیه به انسان طراحی شده‌اند.

آن‌ها از مجموعه‌ای از قواعد به نام قواعد استنتاجی استفاده می‌کنند که برایشان از طریق یک پایگاه دانش تعریف شده‌اند. با استفاده از مفاهیم منطقی «اگر-آنگاه»، این سیستم‌ها می‌توانند مسائل پیچیده را حل کنند و در مدیریت اطلاعات، تشخیص ویروس‌ها، تحلیل وام‌ها و بسیاری موارد دیگر کمک کنند.

مثال: سیستم‌های خبره مانند CaDeT که یک سیستم پشتیبانی تشخیصی است و می‌تواند به متخصصان پزشکی در تشخیص سرطان در مراحل اولیه کمک کند.

۴. رباتیک (Robotics)

ربات‌ها ماشین‌های برنامه‌ریزی‌شده‌ای هستند که می‌توانند به‌طور خودکار مجموعه‌ای از اقدامات پیچیده را انجام دهند. افراد می‌توانند از دستگاه‌های خارجی برای کنترل آن‌ها استفاده کنند، یا سیستم‌های کنترل آن‌ها در خود ربات‌ها تعبیه شده است.

ربات‌ها به انسان‌ها در انجام کارهای خسته‌کننده و تکراری کمک می‌کنند. ربات‌های هوش مصنوعی به‌ویژه می‌توانند به شرکت‌هایی مانند ناسا در اکتشافات فضایی کمک کنند. ربات‌های انسان‌نما جدیدترین پیشرفت‌ها در این زمینه هستند و نمونه‌های شناخته‌شده‌ای از تکامل رباتیک محسوب می‌شوند.

مثال: ربات Sophia که توسط شرکت Hanson Robotics توسعه داده شده است، از ترکیب هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی کار می‌کند. او چهره‌های انسان‌ها را شناسایی کرده و احساسات و ژست‌ها را درک می‌کند و حتی می‌تواند با افراد تعامل کند.

۵. یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین توانایی ماشین‌ها برای یادگیری خودکار از داده‌ها و الگوریتم‌ها است و یکی از پرچالش‌ترین شاخه های هوش مصنوعی محسوب می‌شود. یادگیری ماشین عملکرد را با استفاده از تجربیات گذشته بهبود می‌بخشد و می‌تواند بدون برنامه‌نویسی خاص تصمیم‌گیری کند.

این فرایند با جمع‌آوری داده‌های تاریخی آغاز می‌شود تا مدل‌های منطقی برای استنباط‌های آینده ساخته شوند. دقت خروجی بستگی به اندازه داده‌ها دارد، هرچه داده‌ها بیشتر باشند، مدل بهتری ساخته می‌شود و در نتیجه دقت آن افزایش می‌یابد.

– انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین:

• یادگیری نظارت‌شده: ماشین‌ها با داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بینند تا نتیجه را پیش‌بینی کنند.
• یادگیری بدون نظارت: ماشین‌ها با داده‌های بدون برچسب آموزش می‌بینند و مدل اطلاعات را از ورودی استخراج کرده و ویژگی‌ها و الگوها را شناسایی می‌کند تا نتیجه‌ای تولید کند.
• یادگیری تقویتی: ماشین‌ها از طریق آزمایش و خطا یاد می‌گیرند و از بازخورد برای شکل‌دهی به اقدامات خود استفاده می‌کنند.

۶. شبکه‌های عصبی / یادگیری عمیق (Neural Networks/Deep Learning)

شبکه‌های عصبی همچنین به‌عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) یا شبکه‌های عصبی شبیه‌سازی‌شده (SNNs) شناخته می‌شوند. در قلب الگوریتم‌های یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی الهام‌گرفته از مغز انسان هستند و شیوه‌ای مشابه به سیگنال‌دهی بین نورون‌های زیستی دارند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی شامل لایه‌های گره‌ای هستند که شامل یک لایه ورودی، یک یا چند لایه مخفی و یک لایه خروجی می‌باشند. هر گره که نورون مصنوعی نیز نامیده می‌شود، به سایر نورون‌ها متصل است و دارای آستانه و وزن خاص خود است.

۷. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

پردازش زبان طبیعی به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که متن و کلمات صحبت‌شده را مانند انسان‌ها درک کنند. با ترکیب یادگیری ماشین، زبان‌شناسی و مدل‌های یادگیری عمیق، کامپیوترها می‌توانند زبان انسانی را در داده‌های صوتی یا متنی پردازش کرده و معنای کامل، هدف و احساسات آن را درک کنند.

مثال: در شناسایی گفتار یا تبدیل گفتار به متن، داده‌های صوتی به‌طور قابل‌اعتمادی به داده‌های متنی تبدیل می‌شوند. این فرآیند می‌تواند چالش‌برانگیز باشد زیرا افراد با نتونا و تاکیدات مختلف صحبت می‌کنند.

– کاربردهای پردازش زبان طبیعی:

• چت‌بات‌های مجازی: این سیستم‌ها می‌توانند اطلاعات زمینه‌ای را شناسایی کنند تا پاسخ‌های بهتری به مشتریان ارائه دهند.
• تشخیص هرزنامه: پردازش زبان طبیعی می‌تواند زبان موجود در ایمیل‌ها را برای شناسایی فیشینگ یا هرزنامه بررسی کند.
• تحلیل احساسات: تحلیل زبان استفاده‌شده در پلتفرم‌های رسانه اجتماعی برای استخراج احساسات و نگرش‌ها نسبت به محصولات.

بیشتربخوانید: تحول دیجیتال زنجیره تامین: گام‌های اساسی برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌ها

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری نوین، انقلابی در صنایع مختلف به وجود آورده است و با سرعت بالایی در حال پیشرفت است. هر یک از شاخه های هوش مصنوعی، از بینایی کامپیوتری گرفته تا پردازش زبان طبیعی، ابزارهایی را ارائه می‌دهند که می‌توانند به کسب‌وکارها در بهبود عملکرد، کاهش هزینه‌ها و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه کمک کنند. با بهره‌گیری از این فناوری‌ها، شرکت‌ها می‌توانند تجربه‌های مشتری بهتری را ارائه دهند، فرآیندهای پیچیده را ساده‌سازی کنند و حتی به رشد و توسعه بازارهای جدید دست یابند.

اگر می‌خواهید سازمان شما از مزایای هوش مصنوعی بهره‌مند شود و فرآیندهای خود را به شکلی هوشمند و بهینه‌تر اجرا کنید، مدرسه تحول دیجیتال میراکام آماده است تا خدمات پیاده سازی هوش مصنوعی در سازمان را به شما ارائه دهد. با استفاده از تجربیات متخصصین ما، می‌توانید گام‌های مؤثری در جهت تحول دیجیتال کسب‌وکار خود بردارید و با بهره‌گیری از آخرین تکنولوژی‌ها، به رشد و توسعه پایدار دست یابید.

سوالات متداول