همه چیز در مورد شاخه های هوش مصنوعی

آشنایی با شاخه های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یا Artificial intelligence اصطلاحی است که خیلی ها با شنیدنش به ماشین های خودران، ربات ها، تصاویر جالب ساخته شده با AI و چت بات هایی مانند ChatGPT فکر می کنند. اگر می خواهید بدانید دلیل این همه هیاهو و محبوبیت هوش مصنوعی چیست، مطالعه این مقاله به شما توصیه می شود. شاخه های هوش مصنوعی در صنایع بسیاری مورد استفاده قرار می گیرند و از قابلیت های این تکنولوژی هیجان انگیز برای شبیه سازی هوش انسانی استفاده می کنند.

شاخه های AI مواردی مانند یادگیری ماشینی، رباتیک و پردازش زبان طبیعی را شامل می شوند. در این مقاله به معرفی شاخه های اصلی هوش مصنوعی و ویژگی ها و کاربرد آن ها می پردازیم. اگر به اطلاعات بیشتری در مورد هوش مصنوعی نیاز دارید، دوره رایگان آموزش هوش مصنوعی آکادمی درسمن را از دست ندهید.

علم داده به عنوان محبوب ترین شاخه هوش مصنوعی

از جمله دیگر شاخه های AI، باید به علم داده اشاره نمود. به خاطر داشته باشید که علم داده یکی از مهم ترین شاخه های هوش مصنوعی به حساب می آید. سالانه افراد زیادی فقط به خاطر بازار کار فوق العاده، وارد دنیای علم داده شده و نسبت به کسب درآمد اقدام می نمایند. علم داده در واقعیت به پروسه ای گفته می شود که طی آن کارشناسان داده های مربوط به یک کسب و کار را مورد بررسی قرار می دهند تا ارتباط معنایی پیدا نمایند. علم داده ترکیبی از حوزه هایی همچون ریاضیات، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر می باشد.

این مورد از شاخه های هوش مصنوعی به خاطر تاثیر قابل توجهشان توانسته اند اهمیت زیادی پیدا نمایند. فرقی ندارد که شما به دنبال ورود به بازار کار ایران هستید یا اینکه قصد دارید تا فعالیت خود را در کشور های خارجی ادامه دهید؛ در هر صورت فعالیت در دنیای علم داده می تواند نتایج مطلوبی را برایتان به همراه داشته باشد. البته، به خاطر داشته باشید که علوم داده و مباحث قرار گرفته در این زمینه، پیش نیاز های قوی در دنیای ریاضیات دارند. 

اگر شما هم به یادگیری این مورد از شاخه های هوش مصنوعی علاقه مند هستید، الزاما باید در برترین دوره های آموزشی هم شرکت کنید. دوره استادی هوش مجموعه درسمن، توسط مهندس عباسی ارائه می شود. این دوره با تمرکز روی مشکلات و چالش های واقعی هنرجویان، برای رفع آنها تلاش می کند. ما در درسمن همه تلاش خود را به کار گرفته ایم تا تکنولوژی های جدید و الگوریتم های پیچیده را به شما آموزش دهیم. پس برای ورود به دنیای علم داده یا هوش مصنوعی، شما می توانید هم اکنون در دوره استادی هوش ما شرکت کنید.

 

رباتیک یکی از شاخه های پرطرفدار AI

شاخه های هوش مصنوعی مانند رباتیک به اندازه ای پیشرفت کرده اند که شاهد ساخت ربات های هوشمند برای افزایش بازده و کارآمدی صنایع هستیم. همچنین می توان به ربات هایی اشاره کرد که قادر هستند با شرایط مختلف سازگار شوند.

رباتیک یکی از شاخه های هوش مصنوعی محسوب می شود که به طراحی، ساخت و استفاده از ربات ها برای انجام وظایف مختلف به صورت مستقل یا با نظارت انسان می پردازد. رباتیک با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینی، امکان توسعه ربات هایی را فراهم می کند که می توانند به تنهایی حرکت کنند و با محیط اطراف تعامل داشته باشند.

شاخه های هوش مصنوعی مانند Robotics بسیاری از رشته های دیگر مانند علوم کامپیوتر، مهندسی مکانیک و مهندسی برق را ترکیب می کنند. بنابراین ربات های ساخته شده با هوش مصنوعی می توانند فعالیت های پیچیده ای مانند عملیات جستجو و نجات، تولید در خطوط مونتاژ و جراحی را انجام دهند. برای نمونه، می توان به جاروبرقی اتوماتیک Roomba اشاره کرد که از هوش مصنوعی و حسگرها برای حرکت در اتاق و شناسایی موانع استفاده می کند.

هوش مصنوعی AI نقش مهمی در رباتیک ایفا می کند. چرا که این ویژگی را برای ربات ها فراهم می کند که از تجربیات درس بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. هوش مصنوعی همچنین به ربات ها اجازه می دهد از داده های زمان واقعی برای توسعه مسیرهای جدید یادگیری استفاده کنند.
 

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یا Machine Learning یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که با توسعه الگوریتم ها، کامپیوترها را قادر می سازد از داده ها برای یادگیری و بهبود عملکرد خود استفاده کنند. به زبان ساده، یادگیری ماشینی به ماشین ها اجازه می دهد از داده ها به جای دستورات انسان برای یادگیری و تصمیم گیری استفاده کنند.

شاخه های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشینی دارای طیف وسیعی از کاربردها هستند و در صنایع مختلف محبوبیت زیادی دارند. برای نمونه، نتفلیکس از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای ارائه توصیه های شخصی سازی شده به هر کاربر استفاده می کند. همچنین می توان به کاربرد یادگیری ماشینی در صنایع تولیدی، مراقبت های بهداشتی و امور مالی اشاره کرد.

یادگیری ماشینی به سه دسته یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی تقسیم می شود که در ادامه شما را با هر کدام از این دسته ها بیشتر آشنا می کنیم:

در یادگیری تحت نظارت یا Supervised learning ماشین از مجموعه داده های شناخته شده مانند نمونه های آموزشی یاد می گیرد و خروجی را بر اساس آن ها پیش بینی می کند. یادگیری بدون نظارت یا Unsupervised learning بدون آموزش و برچسب گذاری کار می کند و ماشین باید بر اساس الگوها یاد بگیرد. یادگیری تقویتی یا Reinforcement learning نیز شامل یادگیری با چندین دستور و پاداش مثبت در ازای هر عمل خوب و پاداش منفی برای اقدامات اشتباه می باشد.
 

پردازش زبان طبیعی NLP

شاخه های پرکاربرد هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی برای درک زبان انسان به وسیله کامپیوترها مورد استفاده قرار می گیرند. پردازش زبان طبیعی یا Natural language processing را می توان یکی از شاخه های هوش مصنوعی با اهمیت بالا در نظر گرفت که به ماشین ها اجازه می دهد کلمات گفتاری یا نوشتاری را درست مانند انسان تشخیص دهند و تفسیر کنند.

پردازش زبان طبیعی یا NLP برای آسان کردن ارتباط میان افراد و ماشین ها کاربرد دارد. این شاخه به شرکت ها اجازه می دهد به اهدافی مانند خودکارسازی خدمات مشتری دست پیدا کنند. برای نمونه، می توان به دستیار شخصی الکسا اشاره کرد که به وسیله آمازون توسعه یافته و می تواند دستورات صوتی را درک کند و به آن ها پاسخ دهد.

پردازش زبان طبیعی می تواند شکاف تعامل انسان و دستگاه های الکترونیکی را پر کند. به این منظور از تکنیک های محاسباتی برای تجزیه و تحلیل زبان طبیعی برای درک معنای پشت آن استفاده می شود. از NLP می توان در ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص گفتار و ساخت چت بات ها استفاده کرد.

در این شاخه هوش مصنوعی از تکنیک هایی مانند Tokenization برای شکستن متن به کلمات و عبارات جداگانه و Part-of-speech tagging برای برچسب گذاری هر کلمه در جمله استفاده می شود.

بینایی کامپیوتری Computer Vision

شاخه های هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود عملکرد ربات ها و ماشین ها ایفا می کنند. برای مثال، در شاخه بینایی کامپیوتری یا Computer Vision با استفاده از تجزیه و تحلیل داده های بصری، به ربات ها و ماشین ها آموخته می شود محیط اطراف خود را درک کنند. شاخه بینایی کامپیوتری از الگوریتم های خاصی استفاده می کند تا امکان درک و تفسیر افراد و اشیا را در تصاویر و ویدیوها برای کامپیوترها فراهم کند.

شاخه های اصلی هوش مصنوعی مانند Computer Vision به دنبال انجام و خودکارسازی وظایفی هستند که توانایی های انسان را تکرار می کنند. اپلیکیشن های بینایی کامپیوتری از حسگرها، قابلیت های هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق استفاده می کنند تا عملکرد سیستم بینایی انسان را تقلید کنند. این اپلیکیشن ها با استفاده از الگوریتم هایی اجرا می شوند که حجم عظیمی از داده های بصری را در بر می گیرند.

بینایی کامپیوتری می تواند در بسیاری از صنایعی که به تشخیص اشیا، تشخیص تصویر و شناسایی چهره نیاز دارند مورد استفاده قرار بگیرد. نحوه کار Computer Vision به این صورت است که حسگر، تصاویر را ثبت و به دستگاه تفسیر کننده ارسال می کند. دستگاه تفسیر کننده برای آنالیز تصویر از تشخیص الگو استفاده و الگوهای موجود در تصویر را با الگوهای شناخته شده موجود در کتابخانه خود مقایسه می کند. اگر کاربر اطلاعات خاصی در مورد تصویر بخواهد، دستگاه می تواند بر اساس آنالیز خود نتایج را در دسترس قرار دهد.

شاخه های کاربردی AI

سیستم های خبره یکی از شاخه های کاربردی AI

سیستم خبره یا Expert System به یکی از شاخه های هوش مصنوعی اشاره دارد که می تواند فرایند تصمیم گیری تخصصی به وسیله انسان را در زمینه های مختلف شبیه سازی کند. سیستم های خبره در واقع نوعی برنامه کامپیوتری محسوب می شوند که توانایی حل مسائل پیچیده را دارند و می توانند مانند یک متخصص انسانی تصمیم گیری کنند.

سیستم های خبره دارای یک پایگاه دانش هستند که برای حل مسائل از آن استفاده می کنند. عملکرد سیستم خبره به همین پایگاه دانش بستگی دارد و هر چه دانش بیشتری در آن ذخیره شده باشد، سیستم عملکرد بهتری نشان می دهد. برای نمونه می توان به پیشنهاد تصحیح اشتباهات املایی هنگام تایپ در کادر جستجو گوگل اشاره کرد که نوعی سیستم خبره محسوب می شود.

شاخه های هوش مصنوعی مانند Expert Systems به دلیل عملکرد بالا و قابل اعتماد بودن می توانند در زمینه های مختلفی مورد استفاده قرار بگیرند. سیستم خبره می تواند هر مشکل پیچیده ای را در دامنه خاص خود حل کند. همچنین به گونه ای پاسخ می دهد که برای کاربران به راحتی قابل درک باشد. نتایج بسیار دقیق و قابل اعتماد هستند و در زمان کوتاهی ارائه می شوند.

هر سیستم خبره دارای اجزایی مانند رابط کاربری، موتور استنتاج و پایگاه دانش است. رابط کاربری برای تعامل آسان با سیستم کاربرد دارد و مسائل و مشکلات را به عنوان ورودی دریافت می کند. موتور استنتاج به عنوان مغز سیستم عمل می کند و قواعد استنتاج را در پایگاه دانش اعمال می کند. پایگاه دانش نیز شامل دانش کسب شده از متخصصان مختلف است که هر چه بزرگتر باشد، سیستم خبره دقیق تر خواهد بود.

شبکه های عصبی مصنوعی

یکی از شاخه های هوش مصنوعی که تلاش می کند نحوه عملکرد مغز انسان را تقلید کند، Neural Network یا شبکه عصبی مصنوعی نام دارد. در این شاخه با کمک یادگیری عمیق به کامپیوترها آموخته می شود که داده ها را با روشی که از مغز انسان الهام گرفته شده پردازش کنند. شبکه های عصبی مصنوعی به کامپیوترها کمک می کنند عملکرد خود را با درس گرفتن از اشتباهات بهبود بخشند.

شبکه های عصبی مصنوعی امکان تصمیم گیری هوشمندانه را برای کامپیوترها و ماشین ها فراهم می کنند. آن ها می توانند داده های بدون ساختار را درک و الگوها را بدون نیاز به آموزش صریح مشاهده کنند. برای مثال، شبکه عصبی می تواند جملاتی را که دارای معنای مشابه هستند تشخیص دهد.

شاخه های AI مانند Neural networks در صنایع مختلف کاربرد دارند. از تشخیص پزشکی و طبقه بندی تصاویر پزشکی گرفته تا شناسایی ترکیبات شیمیایی و پیش بینی بار الکتریکی و تقاضای انرژی.
شبکه های عصبی مصنوعی یا به اختصار ANN از سه یا چند لایه تشکیل شده اند که می توانند داده های ورودی را دریافت کنند و عملیات ساده ای را روی آن ها انجام دهند. نتایج این عملیات به لایه های دیگر فرستاده می شود. لایه اول از نورون های ورودی تشکیل می شود که داده ها را به لایه های عمیق تر می فرستند. داده های خروجی نیز به آخرین لایه خروجی فرستاده می شوند. تمام لایه های داخلی پنهان هستند و به وسیله واحدهایی تشکیل می شوند که داده ها دریافتی را از لایه ای به لایه دیگر تغییر می دهند.
 

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که از شبکه های عصبی مصنوعی به منظور یادگیری و پیش بینی آینده استفاده می کند. یادگیری عمیق یا Deep Learning با استفاده از شبکه های عصبی چند لایه، می تواند داده ها را به دقت تشخیص دهد و دسته بندی کند. اکثر روش های یادگیری عمیق از معماری شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می کنند. شبکه های عمیق معمولا تعداد زیادی لایه پنهان دارند و در بسیاری از اپلیکیشن های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرند.

یادگیری عمیق یکی از اجزای مهم تکنولوژی هایی مانند ماشین های خودران و واقعیت مجازی محسوب می شود. همچنین می توان از قابلیت های آن برای تشخیص خودکار چهره، تشخیص تقلب و ساخت دستیارهای دیجیتال استفاده کرد. شبکه های یادگیری عمیق از لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی تشکیل می شوند که برای دریافت داده ها، پردازش آن ها و ارسال نتایج کاربرد دارند.

منطق فازی Fuzzy logic

شاخه های کاربردی AI مانند منطق فازی به عنوان ابزاری قدرتمند برای سیستم های هوش مصنوعی عمل می کنند و به آن ها اجازه می دهند در موقعیت های پیچیده با دقت بیشتری تصمیم بگیرند. از منطق فازی در انواع پروژه های رباتیک و سیستم های خبره استفاده می شود. بعضی محصولات مانند واحدهای تهویه مطبوع از Fuzzy Logic برای تنظیم دما و سرعت فن با توجه به شرایط اتاق استفاده می کنند.

منطق فازی برای موقعیت هایی کاربرد دارد که داده ها کاملا دقیق نیستند و در درست بودن آن ها ابهام وجود دارد. بنابراین سیستم های هوش مصنوعی می توانند در این موقعیت ها به سرعت تصمیم گیری کنند. منطق فازی یا Fuzzy Logic در واقع برای تقلید از نحوه استدلال و شناخت انسان مورد استفاده قرار می گیرد.

بازار کار آنالیز داده چگونه پیشنهاد می شود؟ 

آنالیز داده یا Data Analysis، یکی از مهم ترین زیر شاخه های علم داده به حساب می آید که به صورت تخصصی روی اطلاعات سازمانی و کسب و کار های بزرگ تمرکز می کند. به خاطر داشته باشید که این مورد از حوزه های هوش مصنوعی، توانسته بازار کار فوق العاده ای داشته باشد. اکثر افراد فعال در این زمینه نه تنها درآمد بالایی دارند، بلکه از مزایای زیادی هنگام کار بهره مند می شوند. در کل آنالیز داده از جمله حوزه های شغلی مهمی به حساب می آید که همه کسب و کار ها به آن نیاز خواهند داشت. در نتیجه، فعالیت در این زمینه می تواند برای شما فواید متعددی داشته باشد.
 

فرآیند کاوی، یکی از مهم ترین رشته های هوش مصنوعی!

اگر در مورد شاخه های هوش مصنوعی تحقیقی انجام داده باشید، حتما تا امروز حداقل یک بار با مبحثی تحت عنوان فرآیند کاوی مواجه شده اید. قبل از اینکه بخواهیم این مبحث را به صورت دقیق بررسی کنیم، به نظر شما فرآیند کاوی به چه معنا است؟ اصلا زمانی که ما حرف از فرآیند کاوی می زنیم، دقیقا منظورمان انجام چه کاری است؟ برای پاسخ به این سوالات، در ابتدا باید چیستی فرآیند را زیر ذره بین ببریم. 

فرآیند یا پروسه، به مجموعه مراحل یا اقداماتی گفته می شود که ما را از یک نقطه شروع، به یک نقطه پایان می رسانند.  فرآیند به گونه ای طراحی شده تا یک فعالیت خاص در سازمان، مجموعه یا شرکت را به اتمام برساند. کسب و کار های دیجیتالی و سازمان های بزرگ و کوچک، همواره با فرآیند های مختلفی سر و کار دارند. هر مرحله ای که در این فرآیند ها قرار گرفته است، یک رد پای دیجیتالی را از خود به جا می گذارد.

گاهی اوقات این فرآیند ها آنقدر پیچیده و زمانبر می شوند، که کاربران اشتیاق خود به استفاده از خدمات سازمان را از دست می دهند. حتما برای شما هم پیش آمده که هنگام ثبت سفارش یا انجام یک کار دولتی یا اداری، مجبور به صرف چندین ساعت یا چندین روز وقت با ارزش خود شده اید. این مسئله نه تنها رضایت مشتریان را کاهش می دهد، بلکه بازدهی کارمندان را نیز پایین می آورد.

این مورد از شاخه های هوش مصنوعی یعنی فرآیند کاوی، به گونه ای طراحی شده تا فرآیند های موجود در یک شرکت را به صورت دقیق مورد بررسی قرار دهد و در صورت امکان، آنها را بهینه سازد. خیلی از سازمان ها و شرکت های بزرگ و کوچک فقط با استفاده از تکنیک های خاصی همچون فرآیند کاوی توانسته اند تعداد مشتریان خود را چند برابر نمایند. لازم به ذکر است که مبحث کلیدی و مهمی همچون فرآیند کاوی، در دنیای امروزی ما اهمیت زیادی دارد.

پردازش صوت

از جمله دیگر زیر شاخه های هوش مصنوعی، باید به مبحث مهم پردازش صورت اشاره نمود. پردازش صوت یکی از شاخه های رو به رشد هوش مصنوعی به حساب می آید که به شما اجازه می دهد تا سیگنال های صوتی را با دقت بالایی مورد بررسی قرار دهید. از زمان های قدیم شرکت های فعال در دنیای تکنولوژی، از مباحثی همچون پردازش صوت برای طراحی و ساخت دستیار های هوشمند استفاده می کردند. سیری، دستیار صوتی گوگل و بیکسبی از جمله ابزار هایی هستند که این مدل را به کار می گیرند.

این مورد از شاخه های هوش مصنوعی دو دسته بندی اصلی دارد: تشخیص گفتار و سنتز گفتار. تشخیص گفتار به حالتی گفته می شود که طی آن مدل های هوش مصنوعی صدای انسان را تشخیص داده و آن را به متن تبدیل می نمایند. سنتز گفتار به حالتی اشاره دارد که طی آن مدل های هوش مصنوعی، یک متن را به صوت تبدیل می نمایند. از جمله دیگر نام های سنتز گفتار می توان به Text to speech یا TTS اشاره نمود. 

بهترین شاخه های هوش مصنوعی کدام اند؟

موارد گفته شده را می توان از جمله بهترین رشته های هوش مصنوعی در نظر گرفت که سرمایه گذاری روی آنها می  تواند نتایج مطلوبی را برای شما به همراه داشته باشد. لازم به ذکر است که در دنیای هوش مصنوعی، مباحث زیادی مطرح شده و همه این مباحث دائما در حال پیشرفت هستند. جهت موفقیت در این حوزه، شما الزاما باید خدمات بهترین دوره های آموزشی به کار رفته در این زمینه را مورد استفاده قرار دهید. 

مسلما نمی توان از میان همه شاخه های هوش مصنوعی، یکی را به عنوان بهترین علامت گذاری نمود! همه این رشته ها و شاخه ها مزایا و معایب خاصی را در خود جای داده اند. جهت کسب بازدهی مطلوب شما باید تحقیقات متنوعی را روی بازار انجام دهید و در همان حوزه پیشرفت کنید. قطعا با این کار، موفق می شوید. البته، دریافت مشاوره از افراد متخصص فعال در دنیای هوش مصنوعی هم نتایج مطلوبی را برای شما به همراه دارد.

جمع بندی

شاخه های هوش مصنوعی می توانند مواردی مانند نحوه کار، شیوه تعامل با رسانه ها و حریم خصوصی انسان را تغییر دهند. با استفاده از AI افراد می توانند از دستیار صوتی بخواهند یک ماشین خودران برای رساندن آن ها به محل کار فراهم کند. هوش مصنوعی همچنین می تواند کمک زیادی به تشخیص و درمان بیماری ها کند. چرا که با استفاده از قابلیت های آن می توان داروهای موثرتری را برای نجات جان بیماران تهیه کرد.

قابلیت هایی مانند تشخیص چهره می تواند موجب دخالت در حریم خصوصی انسان شود. همچنین این امکان وجود دارد که سیستم های هوش مصنوعی جایگزین بعضی از مشاغل شوند. البته بسیاری از مشاغل می توانند از شاخه های AI به عنوان ابزاری برای بهبود عملکرد و بهره وری استفاده کنند.

دوره استادی هوش مصنوعی آکادمی درسمن به شما اجازه می دهد به شکل تخصصی هوش مصنوعی را یاد بگیرید و از مهارت های خود برای ورود به بازار کار استفاده کنید. این دوره شامل آموزش شاخه های پرطرفدار AI می باشد، از پردازش زبان طبیعی گرفته تا بینایی ماشین و یادگیری ماشینی. همچنین در پایان دوره به شما مدرک معتبر اعطا می شود.