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.
 

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.

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.