هوش مصنوعی چیست؟

یکی از سوالاتی که این روزها در هر محفل و جمعی شنیده می‌شود این است که هوش مصنوعی چیست و اصلاً به چه چیزی هوش مصنوعی می‌گوییم؟ آیا هوش مصنوعی می‌تواند جای هوش انسانی را بگیرد؟ آیا این هوش برای بشر خطرناک است یا می‌تواند به رشد و پیشرفت ما کمک کند؟

هوش مصنوعی (Artificial intelligence که با مخفف AI نیز شناخته می‌شود) به سیستم‌های کامپیوتری‌ای می‌گویند که می‌توانند وظایف پیچیده‌ای که مربوط به هوش انسانی می‌شود، مانند تصمیم‌گیری، حل مسئله و یا استدلال را انجام دهند.

در حال حاضر، می‌توانید هوش مصنوعی را در قالب فناوری‌های مختلفی مانند تبدیل تصاویر پیر به جوان، تبدیل عکس به فیلم، تبدیل صدا و غیره ببینید. اما آیا هوش مصنوعی فقط به چنین فناوری‌هایی محدود است و یا می‌تواند در هر حوزه‌ای ورود کند؟

در این مقاله، می‌خواهیم به طور مفصل به این بپردازیم که هوش مصنوعی چیست و چه انواعی دارد. در ادامه، با مزایا و معایب این فناوری آشنا می‌شویم و کمی هم درباره‌ی نحوه‌ی استفاده از آن و جایگاهی که می‌تواند در آینده داشته باشد، صحبت خواهیم کرد.

هوش مصنوعی چیست؟

در گذشته‌ای نه‌چندان دور، فقط انسان می‌توانست کارهایی مانند گفتار، تصمیم‌گیری، شناسایی الگوها و استدلال را انجام دهد. هوش مصنوعی به طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) که می‌توانند وظایف انسانی این چنینی را انجام دهند، گفته می‌شود.

اگر چه این فناوری‌ها زیرمجموعه‌ی هوش مصنوعی هستند، اما درباره‌ی اینکه آیا واقعاً از هوش استفاده می‌کنند یا خیر، اختلاف نظرهای زیادی وجود دارد؛ زیرا برخی از محققان و نظریه‌پردازان معتقدند بسیاری از فناوری‌هایی که در دنیای امروز استفاده می‌شوند، همان یادگیری ماشین پیشرفته هستند که اولین گام هوش مصنوعی واقعی یا هوش مصنوعی عمومی (GAI) به شمار می‌روند و برخی دیگر معتقدند محاسباتی که در این فناوری‌ها استفاده می‌شود، طبق دستورالعمل انجام می‌شوند و مفهوم هوش را دربرنمی‌گیرند.

صرف‌نظر از اینکه هوش یا هوش مصنوعی چیست، در حال حاضر بیشتر مردم زمانی که از هوش مصنوعی نام می‌برند، منظورشان مجموعه فناوری‌هایی است که مبتنی بر یادگیری ماشینی هستند. چت‌جی‌پی‌تی یا اپلیکیشن‌های مبتنی بر بینایی ماشین، نمونه‌ای از این فناوری‌ها هستند. این فناوری‌ها، کارهایی را انجام می‌دهند که قبلاً توسط انسان و در مدت‌زمان بسیار بیشتری انجام می‌شدند. اما حالا تنها با چند کلیک و در کمترین زمان ممکن، کارهایی مانند تولید محتوای نوشتاری، صوتی، تصویری و حتی کارهایی مانند هدایت خودرو، تجزیه و تحلیل نتایج و بسیاری موارد دیگر به راحتی انجام می‌شود.

چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

در حال حاضر، انواع مختلفی از هوش مصنوعی برای انجام طیف گسترده‌ای از کارها طراحی و عرضه شده است. به عنوان مثال، حتماً با بلندگوهای هوشمند الکسا یا دستیار صوتی گوگل اسیستنت آشنا هستید. این دو ابزار، یک مثال خوب از هوش مصنوعی هستند. همچنین، ChatGPT، چت جدید Bing و Google Bard نیز از نمونه‌های چت ربات‌هایی هستند که به شما کمک می‌کنند تا به بهترین شکل ممکن، پاسخ سوال‌هایتان را پیدا کنید.

زمانی که از این ابزارها سوالی می‌پرسید، پاسخ‌های دریافتی‌تان نتیجه‌ی اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. با اینکه این ابزارها نمی‌توانند جای هوش انسانی و تعامل با انسان‌ها را بگیرند، اما با قابلیت‌هایی که دارند، می‌توانند مهارت‌های جدید را یاد بگیرند و به ما کمک کنند تا از نتیجه‌ی تجربیات و تجزیه و تحلیل‌هایشان استفاده کنیم.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

زمانی که از این ابزارها سوالی می‌پرسید، پاسخ‌های دریافتی‌تان نتیجه‌ی اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. با اینکه این ابزارها نمی‌توانند جای هوش انسانی و تعامل با انسان‌ها را بگیرند، اما با قابلیت‌هایی که دارند، می‌توانند مهارت‌های جدید را یاد بگیرند و به ما کمک کنند تا از نتیجه‌ی تجربیات و تجزیه و تحلیل‌هایشان استفاده کنیم.

یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌ها را به کامپیوتر می‌دهند و از تکنیک‌های آماری برای یادگرفتن اینکه چطور در یک کاری بهتر و بهتر شوند، استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها، داده‌های تاریخی را به عنوان ورودی دریافت کرده و مقادیر خروجی را پیش‌بینی می‌کنند. انواع مختلفی از یادگیری ماشین وجود دارد که عبارتنداز:

•       یادگیری نظارت‌شده: از مجموعه داده‌های برچسب‌دار برای تخمین خروجی موردانتظار استفاده می‌شود.
•       یادگیری بدون نظارت: از مجموعه داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کند.
•       یادگیری نیمه نظارت‌شده.

یادگیری عمیق

در یادگیری عمیق که نوعی یادگیری ماشین است، معماری‌های شبکه عصبی‌ای پیاده‌سازی می‌شوند که  از شبکه‌ی عصبی مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. این شبکه‌ها، حاوی تعدادی لایه‌های پنهان هستند و فرایند یادگیری از طریق همین لایه‌های پنهان انجام می‌گیرد. داده‌ها پس از ورود به لایه‌های پنهان، پردازش می‌شوند و ماشین می‌تواند به طور عمیق بیاموزد و به مرور زمان، اتصالات و وزن‌های شبکه را اصلاح کند.

منظور از مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی

مدل‌های زبان بزرگ (LLM مخفف عبارت large language models) از معروف‌ترین و شناخته شده‌ترین انواع هوش مصنوعی به شمار می‌روند. این مدل‌ها تحت یادگیری ماشین بدون نظارت، عملیات آموزش را انجام می‌دهند و ورودی‌شان، حجم انبوهی از داده‌های متنی است. LLM پس از دریافت میلیاردها کلمه و عبارت به صورت ورودی، نحوه‌ی عملکرد زبان انسانی را یاد می‌گیرد و برای این کار نیز، مقالات، کتاب‌ها، وب‌سایت‌ها و سایر منابع را پردازش کرده تا الگوها و روابط بین‌شان را بیاموزد و پاسخ‌هایی شبیه به پاسخ انسان بدهد.

در حال حاضر، یکی از مجبوب‌ترین مدل‌های زبانی هوش مصنوعی، GPT 3.5 است که براساس چت‌جی‌پی‌تی ساخته شده‌است. GPT-4 نیز بزرگ‌ترین LLM دنیاست. دومین مدل زبانی شناخته‌شده‌ی دنیا Bard است که توسط شرکت گوگل توسعه یافته و از LaMDA استفاده می‌کند.

شبکه عصبی چیست؟

شبکه‌های عصبی، عامل موفقیت یادگیری ماشین هستند. این شبکه‌ها، مدل‌های ریاضی‌ای هستند که براساس ارتباط بین نورون‌های مغز انسان و سیگنال‌های ردوبدل شده در آن طراحی شده‌اند. فرض کنید چند ربات دارید و می‌خواهید از آن‌ها برای حل یک پازل استفاده کنید و هر کدام را طوری برنامه‌ریزی می‌کنید که یک شکل یا رنگ خاص را تشخیص دهند. برای اینکه پازل‌تان را تکمیل کنید، باید تمام این ربات‌ها را به یکدیگر متصل کنید تا بتوانید از توانایی کل‌شان استفاده کنید. شبکه‌ی عصبی نیز مانند یک گروه بزرگ از ربات‌ها عمل می‌کند.

زمانی که این شبکه‌ها چیز جدیدی را یاد می‌گیرند، پارامترهای داخلی قبلی‌شان را تغییر می‌دهند تا چیزی که جدیداً آموخته‌اند را جایگزین آن کنند. بدین صورت، شبکه‌ی عصبی مانند مغز انسان از تجربیات خود استفاده می‌کند تا آموخته‌هایش را بروز کند و در نهایت از این اطلاعات برای هدف خاصی استفاده کند.

این شبکه‌ها، از لایه‌های به هم پیوسته‌ی الگوریتم‌هایی تشکیل شده‌اند که داده‌هایشان را به یکدیگر تغذیه می‌کنند و با گذشت داده‌ها بین لایه‌ها، شبکه آموزش داده‌می‌شود. فرآیند آموزش آنقدر تکرار می‌شود تا خروجی شبکه، نزدیک به داده‌ی موردانتظار باشد. اینجاست که شبکه یاد می‌گیرد که کار خواسته‌شده را چطور انجام دهد.

به‌‎وجود آمدن مدل‌های هوش‌مصنوعی Generative

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) یک مدل یادگیری عمیق است که می‌تواند داده‌های خام را به عنوان ورودی دریافت کرده و پس از فرایند آموزش، خروجی آماری احتمالی را تولید کند. در سطح بالا، این مدل‌ها از داده‌های آموزشی برای ایجاد اثر جدید استفاده می‌کنند.

تا همین چند وقت پیش، از مدل‌های مولد فقط برای تجزیه و تحلیل داده‌های عددی در آمار استفاده می‌شد. با پیشرفت و گسترش یادگیری عمیق، شاهد گسترش این مدل به کارهای مربوط به تصویر، گفتار و انواع مختلف داده‌ی پیچیده هستیم. یکی از اولین مدل‌های مولد، رمزگذار خودکار متغیر یا VAE است که در سال 2013 معرفی شد و از آن موقع تاکنون، از این مدل به طور گسترده‌ای برای تولید تصاویر و گفتار واقعی استفاده می‌شود.

نمونه‌های اولیه مدل مولد مانند GPT-3، BERT یا DALL-E 2 بر روی مجموعه‌ای بزرگی از داده‌های بدون برچسب آموزش دیده‌اند و توانسته‌اند طیف وسیعی از مسائل را حل کنند. زمانی که نیاز به داده‌های برچسب‌دار از بین می‌رود، اتوماسیون با سهولت بیشتری انجام می‌شود و شرکت‌های بسیاری می‌توانند از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرایندهای خود استفاده کنند.

مثال‌هایی از هوش مصنوعی

در طی چند سال اخیر، واردشدن هوش مصنوعی به زندگی انسان به قدری قابل‌توجه بوده که نمی‌توان از اهمیت آن چشم‌پوشی کرد. مهم‌ترین پیشرفت در هوش مصنوعی را می‌توان توسعه و انتشار ابزار GPT 3.5 و GPT 4 دانست. با این حال، دستاوردهای بزرگ دیگری هم وجود دارند که دانستن‌شان خالی از لطف نیست:

ChatGPT و تمام GPT‎ها

GPT مخفف عبارت Generative Pre-trained Transformer است. ChatGPT نیز یک ربات چت (صحبت) هوش مصنوعی است که می‌تواند به زبان طبیعی با انسان صحبت کند و پاسخ سؤالات او را بدهد. به لطف OpenAI نسخه‌های زیادی از این ربات منتشر شده‌است و کاربران زیادی توانسته‌اند از این نسخه‌ها برای حل مشکلات‌شان استفاده کنند.

به عنوان مثال، GPT-3 در سال 2020 معرفی شد و با بیش از 175 میلیارد پارامتر، توانست به بزرگترین مدل زبان هوش مصنوعی تبدیل شود. آخرین نسخه‌ی این ابزار GPT-4 است که بیش از یک تریلیون پارامتر دارد و می‌توانید از طریق ChatGPT Plus یا copilot Chat به آن دسترسی داشته باشید.

ماشین‌های خودران

ماشین‌های خودران یا چیزی که با نام ماشین‌های بدون راننده معرفی می‌شوند، یکی از جدیدترین فناوری‌هایی هستند که به لطف هوش مصنوعی توانسته‌اند به پیشرفت و بهبود خود ادامه دهند. در این خودروها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ترکیب داده‌های حسگرها و دوربین‌های مختلف، محیط اطراف را درک کرده و بهترین تصمیم برای هدایت ماشین را می‌گیرند.

ویژگی راننده‌ی خودکار (autopilot) تسلا در ماشین‌های برقی، از مهم‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی است که در اکثر تاکسی‌های بدون راننده (روبوتاکسی) از آن استفاده می‌شود.

رباتیک

اگر چه پیشرفت‌های هوش مصنوعی در صنعت رباتیک هنوز با چیز‌هایی که در فیلم ترمیناتور نشان داده شده فاصله دارد، اما ربات‌های شرکت‌هایی نظیر Boston Dynamics توانسته‌اند به قابلیت‌های مهمی مانند حرکت هموار‌تر در سطوح مختلف دست پیدا کنند.

DeepMind

DeepMind شرکت همسو با گوگل است که توانسته گام مهمی برای رسیدن به هوش مصنوعی عمومی (AGI) بردارد. با اینکه این هدف هنوز محقق نشده، اما خبر شکست بازیکن حرفه‌ای GO از این سیستم در سال 2016 توانست دنیا را متحیر کند. از آن زمان تاکنون، DeepMind یک سیستم پیش‌بینی protein-folding ایجاد کرده که با پیش‌بینی اشکال سه بعدی پروتئین‌ها، توانسته به تشخیص بیماری‌های چشمی کمک کند.

AGI یا Artificial General Intelligence چیست؟

هوش مصنوعی عمومی که با نام AGI نیز شناخته می‌شود، یک مفهوم فرضی است که شامل که درک ماشین و انجام وظایف براساس تجربه می‌شود. از آنجایی که سیستم‌های AGI می‌توانند مانند یک انسان استدلال و فکر می‌کنند، این نوع هوش مصنوعی در سطح عقل انسان است.

AGI مانند یک انسان قابلیت انجام کارهای فکری، تفکر انتزاعی، یادگیری از تجربیات و استفاده از دانش برای حل مشکلات جدید را داراست. این سیستم دارای یک عقل سلیم است که با هیچ یک از انواع هوش مصنوعی در دسترس، قابل دستیابی نیست. با اینکه دستیابی به هدف ساخت یک سیستم با آگاهی خاص، هنوز هم انجام نشده، اما با پیشرفت تکنولوژی، بعید به‌نظر نمی‌رسد.

ASI یا Super AI چیست؟

ابر هوش مصنوعی یا ASI سیستمی است که از دید برخی از افراد حتی قابلیت نابودی بشر را دارد! با اینکه این مفهوم شبیه به رمان‌ها و فیلم‌های علمی تخیلی به‌نظر می‌رسد، اما در حالت کلی، سیستمی است که در آن، هوش ماشینی از هوش انسانی پیشی گرفته و در همه‌ی کارها بهتر از انسان عمل می‌کند.

این سیستم می‌تواند خود را بیاموزد و به مرور زمان بهتر از قبل شود. با تمام این تفاسیر، ASI یک مفهوم فرضی است و اگر به طور اخلاقی پیاده‌سازی شود، می‌تواند تحول عظیمی در دنیا به وجود بیاورد و باعث پیشرفت‌های زیادی شود.

هوش مصنوعی Strong AI و Weak AI

از آنجایی که تعریف هوش کار سختی است، کارشناسان آن را به مفاهیم پایه‌تری مانند هوش مصنوعی قوی (strong AI) و هوش مصنوعی ضعیف (weak AI) تقسیم‌بندی کرده‌اند. اما معنی این دو مفهوم ai چیست و چگونه تعریف می‌شوند؟

Strong AI

این نوع هوش مصنوعی که به عنوان AGI نیز شناخته می‌شود، ماشینی است که می‌تواند برای حل مسائلی که تابحال بر رویشان آموزش ندیده، بکار گرفته شود. این نوع هوش مصنوعی شبیه به چیزی است که در فیلم‌های علمی تخیلی با نام ربات هوشمند دیده‌اید. دو نمونه‌ی مشهور این ربات‌های سینمایی ربات‌های سریال Westworld و ربات Data در مجموعه فیلم Star Trek: The Next Generation هستند.

با اینکه این نوع هوش مصنوعی هنوز ساخته نشده، اما ایجاد چنین ماشینی که بتوان از آن برای هر کاری کمک گرفت، هدف محققان زیادی است. برخی از محققان معتقدند در صورت ساخت سیستم Strong AI باید آن را محدود کرد تا نتواند در آینده انسان را تهدید کند.

این سیستم برخلاف weak AI شامل مجموعه‌ی کاملی از توانایی‌های شناختی است و دستیابی به آن بسیار سخت خواهد بود.

Weak AI

Weak AI یا هوش مصنوعی ضعیف که با عنوان‌های دیگری نظیر narrow AI یا specialized AI نیز شناخته می‌شود، نوعی هوش مصنوعی است که معمولاً فقط برای حل یک مشکل تعریف‌شده مانند ماشین بدون راننده، تبدیل صدا به متن و غیره استفاده می‌شود.

از آنجایی که این هوش معمولاً بر روی یک کار متمرکز است، محدودیت‌های بیشتری نسبت به هوش انسانی دارد. نمونه‌های Weak AI عبارتنداز:

• ماشین بدون راننده؛
• جستجو و فیلتر اسپم ایمیل گوگل؛
• ربات‌های سخنگو؛
• پیشنهادهای شبکه‌ی نتفلیکس.

انواع هوش مصنوعی

از آنجایی که محققان تلاش می‌کنند تا اشکال پیشرفته‌تری از هوش مصنوعی بسازند، دائما در حال فرموله‌کردن درک دقیق‌تری از معنای هوش هستند. برای شفاف‌سازی این مفاهیم، آن‌ها انواع هوش را به 4 دسته تقسیم کرده‌اند.

1. ماشین‌های واکنش‌گرا (Reactive machines)

2. ماشین‌های با حافظه‌ی محدود (Limited memory machines)

3. ماشین‌های تئوری ذهنی (Theory of mind machines)

ماشین‌هایی که دارای تئوری ذهنی هستند، همان شکل اولیه‌ی هوش مصنوعی هستند که علاوه بر این که می‌توانند جهان اطرافشان را ببینند، درک درستی هم از موجودیت‌های جهان دارند. تا این لحظه، ساخت چنین ماشینی امکان‌پذیر نبوده است.

4. ماشین‌های خودآگاه (Self-aware machines)

این ماشین‌ها از لحاظ نظری جزو پیشرفته‌ترین انواع هوش مصنوعی به شمار می‌روند و درک کاملی از جهان، دیگران و حتی خودشان دارند. این همان چیزی است که باعث ترس بسیاری از مردم شده است و تصور می‌کنند با رسیدن بشر به این هوش، کنترل جهان از دست انسان‌ها خارج می‌شود. ساخت ماشین‌های خودآگاه همانند ماشین‌های تئوری ذهنی هنوز محقق نشده‌است.

استفاده از AI در دنیای امروز

در حال حاضر، از هوش مصنوعی در صنایع و کاربردهای مختلفی استفاده می‌شود. یکی از شناخته‌شده‌ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی در چت‌بات‌ها، وب‌سایت‌های ساخت تصاویر و یا بلندگوهایی مانند الکسا یا سیری است. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند جواب سؤالات شما را بدهد، پیش‌بینی آب‌وهوا را اعلام کند، محاسبات ساده را انجام دهد و انجام بسیاری از کارهای روزمره انسان را راحت‌تر کند.

همچنین، از هوش مصنوعی برای طراحی بازی‌های مختلف، کار با وسایل خودران، طراحی و برنامه‌ریزی ربات‌ها، پردازش زبان و طیف وسیعی از کارهای دیگر استفاده می‌شود. طی چند سال اخیر، سرعت انتشار هوش مصنوعی در زندگی انسان‌ها به قدری زیاد شده که بعید نیست در آینده‌ای نه‌چندان دور، حجم عظیمی از کارهای انسانی به این فناوری سپرده شود.

هوش مصنوعی به چه شکل‌هایی قابل استفاده است؟

آیا می‌دانید اشکال مختلف هوش مصنوعی چیست و انسان‌ها در کجا از این فناوری استفاده می‌کنند؟ کمابیش تمام انسان و حتی شاید خود شما هم در زندگی روزمره‌تان به طور خواسته یا ناخواسته از هوش مصنوعی کمک می‌گیرید. هدف از استفاده از این ابزار، راحت‌ترشدن کارها و افزایش دقت است. به همین دلیل، روزبه‌روز به موارد استفاده از هوش مصنوعی در زندگی انسان اضافه می‌شود.

در این قسمت، می‌خواهیم چند نمونه از متداول‌ترین نمونه‌های رایگان و پولی هوش مصنوعی را معرفی کنیم:

• دستیارهای صوتی: یکی از معروف‌ترین دستیارهای صوتی که براساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی ساخته شده، آمازون الکسا است که به صورت یک دستگاه اکوی صوتی بر روی قفسه یا روی میز شما قرار می‌گیرد. این دستگاه قادر به درک سؤالات و انجام دستورات مختلف است.
• ربات‌های چت یا همان چت‌بات‌ها: چت‌بات‌ها می‌توانند با کاربران تعامل داشته‌باشند و پاسخ سوالاتشان را بدهند. این چت‌بات‌ها قابلیت همدلی، ابراز نگرانی و دلداری‌دادن را دارند و با اینکه هنوز نمی‌توانند مانند یک انسان رفتار کنند، اما می‌توان از آن‌ها به عنوان یک همکار و یا دستیار مجازی استفاده کرد.
• مترجم زبان: سیستم یادگیری ماشین از ابزارهای مختلفی مانند گوگل ترنسلیت، آمازون ترنسلیت، مایکروسافت ترنسلیت و چت‌جی‌پی‌تی برای ترجمه‌ی صریح و روان متون استفاده می‌کند.
• بهره‌وری بیشتر: سیستم Microsoft 365 Copilot یک نمونه‌ی عالی از LLM است که می‌توان از آن برای بهره‌وری هوش مصنوعی استفاده کرد. در این سیستم، ابزارهای مختلفی مانند Outlook، Word، PowerPoint، Excel، Teams و بسیاری موارد دیگر وجود دارد که با استفاده از آن‌ها، می‌توانید کارهایتان را به راحتی انجام دهید. به عنوان مثال، با درخواست “ایمیل به تیم درباره‌ی آخرین وضعیت پروژه”، این سیستم به صورت خودکار تمام اطلاعات را از ایمیل‌ها و اسناد متنی جمع‌آوری کرده و یک متن تنظیم‌شده به شما تحویل می‌دهد.
• تشخیص عکس و ویدئو: برنامه‌های مختلفی مبتنی بر هوش مصنوعی طراحی‌شده‌اند که می‌توانند محتوای تصویر و ویدئو را بررسی کرده و اطلاعات درخواست‌شده را تشخیص داده و استخراج کنند.
• توسعه‌ی نرم‌افزار: بسیاری از توسعه‌دهندگان از چت‌جی‌پی‌تی برای نوشتن و اشکال‌زدایی کدهایشان استفاده می‌کنند. این ابزارها برای راحتی بیشتر کار برنامه‌نویسی است و می‌توانند کدها را سریع‌تر و با اشکال کمتری بنویسند. همچنین، در صورتی که کد با خطا مواجه شود، راه‌های تصحیح آن را به برنامه‌نویس پیشنهاد می‌دهد.
• ایجاد کسب‌وکار جدید: به عنوان مثال، شما می‌توانید از GPT-4 API برای ایجاد کسب‌وکار جدیدتان استفاده کنید و با کمک راهنمایی‌ها و پیشنهادات این ابزار، با سرعت بیشتری به هدفتان برسید.

استفاده از AI در حوزه سلامت

با توجه به پیچیده‌بودن سیستم بدن انسان و سخت‌بودن تشخیص بیماری‌ها، می‌توان از هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار کمک گرفت.

روزبه‌روز به مدل‌ها و شبکه‌هایی که برای کمک به تشخیص و درمان بیماری‌ها ساخته می‌شوند، اضافه می‌شود. به عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی زیادی برای تشخیص تومورهای سرطانی از روی عکس یا اسکن رادیولوژی ساخته شده‌اند. فقط کافی‌است که تصویر را به هوش مصنوعی بدهید تا تمام نواحی تومور را علامت‌گذاری کرده و اطلاعات مختلفی نظیر سایز، ضخامت و غیره را بدهد.

همچنین، با واردکردن تمام اطلاعات مختلف یک بیمار مانند آزمایش خون، نتایج تصویربرداری‌های مختلف و غیره، می‌توان تمام احتمالات ممکن را لحاظ کرد و با دقت بیشتری بیماری را تشخیص داد.

آینده هوش مصنوعی

با توجه به موارد استفاده و پیشرفت‌هایی که در هوش مصنوعی انجام شده، در حال حاضر این فناوری می‌تواند نحوه‌ی کار ما را آنالیز کرده، سلامت ما را تضمین کند و تمام راهکار‌ها و شیوه‌ی زندگی‌مان را تغییر دهد.

اگر بخواهیم با دید بزرگتری به این مسئله نگاه کنیم:

•       دیگر لازم نیست کارهای سخت و مشکل را به انسان‌ها بسپاریم و انسان‌ها بیشتر از اینکه نقش کاری سنگین داشته باشند، بر انجام کار‌ها نظارت می‌کنند و بدین صورت، استهلاک بدن کمتر می‌شود.
•       بیماری‌هایی که در نتیجه‌ی کار سنگین ایجاد می‌شوند، رفته‌‎رفته کم خواهند شد.
•       خطاهای انسانی کمتر می‌شود.
•       با راهکار‌های مفیدی که هوش مصنوعی پیشنهاد می‌دهد، آلودگی زیست-محیطی کمتر می‌شود.
•       به دلیل کمتر‎ شدن حجم کاری، انسان‌ها بیشتر از گذشته می‌توانند برای تفریح و سلامت خود وقت بگذارند.
•       زمان کمتری برای تشخیص بیماری‌ها لازم است.
•       با ایجاد ساختارهای مولکولی موثر، داروهای بهتری برای انواع بیماری‌ها ساخته می‌شود.
•       در زمان کمتری می‌توانیم به پاسخ سوالاتمان برسیم.

موارد بالا، فقط قسمت کوچکی از آینده‌ای است که می‌توان با کمک هوش مصنوعی به آن رسید. البته، برخی از نظریه‌پردازان عقیده‌ی دیگری در این رابطه دارند و تصور می‌کنند که هوش مصنوعی باعث تهدید زندگی انسانی است. با این حال، محققان زیادی بر این باورند که با استفاده‌ی درست از هر ابزاری، می‌تواند به بشر کمک کرد و به احتمال زیاد، بتوانیم در آینده‌ای نه‌چندان دور، بخش عظیمی از مشکلات انسانی را با کمک این فناوری حل کنیم.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی که آن را با نام AI نیز می‌شناسند، یک فناوری در حال تکامل و مفید است که از روی سیستم هوش انسانی الهام گرفته شده‌است. البته، سیستم هوش انسانی تا حد زیادی به فیزیک بدن محدود است و نمی‌توان آن را با سرعت و در زمان دلخواه استفاده کرد. بدین منظور، هوش مصنوعی معرفی شد تا بتواند طیف گسترده‌ای از وظایف انسانی را در مدت‌زمان بسیار کم و دقت بالا، حل کند.

هوش مصنوعی دارای زیرشاخه‌های زیادی است. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، زیرشاخه‌ی هوش مصنوعی هستند. انواع مختلف هوش مصنوعی برای انجام کارهای مختلفی نظیر حسابرسی، بهداشتی، حمل‌ونقل، سیستم‌های تعاملی و غیره استفاده می‌شوند.

با افزایش جمعیت انسان‌ها و سریع‌ترشدن روند مصرف و تخریب منابع، نیاز به یک فناوری مانند هوش مصنوعی که بتواند راهکارهای درستی بدهد و از کمترین میزان منابع استفاده کند، بسیار ضروری است.

با اینکه هوش مصنوعی پیشرفت زیادی داشته و تاکنون توانسته در کارهای مختلفی به انسان‌ها کمک کند، اما برخی از نظریه‌پردازان معتقدند که این فناوری می‌تواند برای انسان مضر باشد و با دردست‌گرفتن کنترل، انسان‌ها را محدود کرده و آن‌ها را تهدید کند. با این حال، محققان و توسعه‌دهندگان این نظریه را قبول ندارند و بر این باورند که با رعایت اخلاق و پروتکل‌های مشخص، می‌توان از این فناوری برای کمک به نسل بشر استفاده کرد.