نوع اول: ماشین های انفعالی
نمونه این دسته deep blue است که یک برنامه شطرنج بود که در دهه 1990 توانست گری کاسپاروف، قهرمان شطرنج جهان را شکست دهد. deep blue می توانست مهره های روی هر خانه شطرنج را شناسایی کند و حرکت های پیش رو را پیش بینی کند. مشکل برنامه آن بود که نمی توانست تجربه های قبلی خود را به یاد بسپارد و از آن برای حرکت های آینده اش استفاده کند. این برنامه هربار تمام حرکت های استراتژیک ممکن خود و رقیب را بررسی و آنالیز می کرد و بهترین آن ها را انتخاب می کرد. این نوع از هوش مصنوعی و برنامه های این چنینی برای هدف های محدودی قابل استفاده هستند و نمی توانند به راحتی در موقعیت های دیگری کاربرد داشته باشند.
نوع دوم: حافظه محدود
این سیستم هوش مصنوعی برعکس قبلی می تواند از تجارب گذشته برای تصمیمات آینده اش استفاده کند. برخی از کارکرد های تصمیم گیری در ماشین های خود ران از این نوع طراحی هستند. این نوع ماشین ها از مشاهداتشان برای تصمیماتی که در آینده ای نه چندان دور می خواهند بگیرند استفاده می کنند. مثلا اینکه لاینی که در آن در حال رانندگی هستند را عوض کنند. البته این نوع مشاهدات و تجربیات به صورت همیشگی ذخیره نمی شوند.
نوع سوم: تئوری ذهن
این نوع از هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد اما اساس این عبارت روانشناختی به تمامی اعتقادات و دانش ها، آرزوها و آمال و نیت هر فرد بر می گردد و تاثیری که هر کدام از آن ها بر تصمیم گیری یک فرد دارد. این هوش مصنوعی قادر به درک و آنالیز این نوع از تصمیم گیری ها می باشد.
نوع چهارم: خود آگاهی
در این دسته سیستم هوش مصنوعی آگاهی از خود و هوشیاری وجود دارد. ماشین های دارای خود آگاهی می توانند بفهمند که در چه سطح و حالتی هستند و می توانند از اطلاعاتی که بدست می آورند احساسات دیگران را نتیجه گیری کنند. البته این نوع از هوش مصنوعی نیز همانند مورد سوم هنوز وجود ندارد.
آیا رباتیک همان هوش مصنوعی است؟
رباتیک در حقیقت حوزه ای از علم و تکنولوژی است که با ربات ها سر و کار دارد و به طور کلی می‌توان گفت ربات‌ها ماشین‌هایی هستند که برای انجام یک سری کارها به صورت اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک، از قبل برنامه ریزی شده‌اند. رباتیک علمی است که با طراحی، ساخت و برنامه نویسی انواع ربات‌ها سر و کار دارد و تنها بخش کوچکی از زیر مجموعه آن است که به هوش مصنوعی مربوط می شود و با آن ادغام شده و تشکیل ربات های دارای هوش مصنوعی را می دهد. هوش مصنوعی نیز زیر مجموعه‌ای از علوم کامپیوتر است که به تولید برنامه‌هایی می‌پردازد که وظایفی که نیاز به هوش انسانی دارد را انجام دهند. الگوریتم های هوش مصنوعی دارای یادگیری، درک، حل مسئله، درک زبان طبیعی و یا استدلال منطقی می باشند.
از هوش مصنوعی در دنیا کاربردهای متنوع و فراوانی دارد و این تکنولوژی در زمینه‌های مختلفی برای اتوماتیک کردن و یا هوشمند کردن فرآیندها استفاده می‌شود. برای مثال موتور جستجوگر گوگل از هوش مصنوعی در جستجو ایش استفاده می‌کند تا بهترین و نزدیک‌ترین نتیجه به آن چه که کاربر می‌خواهد را پیدا کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی تنها به منظور کنترل ربات‌ها ساخته نشده‌اند. در واقع زمانی که از هوش مصنوعی برای کنترل یک ربات استفاده می‌کنیم، در حقیقت این هوش مصنوعی تنها یک بخشی از سیستم رباتیکی بزرگتری است که این سیستم بزرگ‌تر خود شامل سنسورها، فعال کننده‌ها و برنامه نویسی‌هایی است که هوش مصنوعی در آن دخیل نمی‌باشد. هوش مصنوعی و رباتیک دو علم کاملا جدا از هم هستند و اصلا به یکدیگر شباهتی ندارند و تنها در برخی از بخش‌ها به منظور هوشمند شدن ربات‌ها از هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
در مقاله‌ای دیگر به موضوع “تفاوت هوش مصنوعی با رباتیک” پرداخته‌ایم برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد اینکه رباتیک و هوش مصنوعی چه تفاوتی با یکدیگر دارند این مقاله را مطالعه کنید.
کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کارهای مختلف
از این علم می توان در کسب و کارهای مختلف استفاده کرد و در هر کسب و کاری منفعت های بسیاری را به همراه خواهد داشت. در ادامه به چند نمونه از این کاربرد ها در هر حوزه می پردازیم:
مهم ترین نکته در این حوزه بهبود نتایج بیماران و در عین حال کاهش هزینه است. شرکت های فعال در حوزه سلامت می خواهند با استفاده از یادگیری ماشین، روند تشخیص و درمان را بهتر و سریعتر انجام دهند. یکی از شناخته شده ترین فناوری ها در این زمینه سیستم IBM Watson است. این سیستم زبان طبیعی را درک می کند و قادر به پاسخگویی به سوالاتی که از آن پرسیده می شود است. این سیستم تمام اطلاعات مربوط به بیمار از منابع موجود را استخراج می کند تا یک فرضیه ایجاد کند و پس از اطمینان آن را ارائه می دهد. سایر برنامه هایی که هوش مصنوعی دارند مانند چت بات ها، می توانند به بیماران برای برنامه ریزی قرار ملاقات، پاسخ به پرسش ها، صدور صورت حساب کمک کنند و یا به صورت یک دستیار سلامت مجازی به فرد بازخوردهای پزشکی ارائه دهد.
هوش مصنوعی در حوزه کسب و کار
برای کارها و فرآیندهای بسیار تکراری که در هر کسب و کار توسط انسان ها انجام می شود، می توان از فرآیندهای اتوماسیون رباتیک استفاده کرد. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با analytics و CRM ادغام شوند تا با کشف اطلاعات لازم، بهتر به مشتریان خدمت کنند. از چت بات ها نیز می توان برای ارائه خدمات فوری به مشتریان در وب سایت نیز استفاده کرد.
هوش مصنوعی در حوزه آموزش و پرورش
هوش مصنوعی در این حوزه می تواند به خودکار شدن نمره دهی و درجه بندی دانش آموزان کمک کند و به معلمان زمان بیشتری بدهد. هوش مصنوعی می تواند دانش آموزان را ارزیابی کند و با نیازهای آن ها سازگار باشد و با هر فرد متناسب با سرعت او کار کند. سیستم های مربی هوش مصنوعی می توانند پشتیبانی بیشتری به دانش آموزان ارائه دهند و اطمینان حاصل کنند که روند آموزش آن ها در راه درستی قرار دارد. Artificial intelligence می تواند نحوه یادگیری و مکان یادگیری دانش آموزان را تغییر دهد و حتی برخی از معلمان او را عوض کند.
سیستم های هوش مصنوعی در برنامه های مالی شخصی، مانند Mint یا Turbo Tax، می توانند اطلاعات مالی شخصی هر فرد را جمع آوری کنند و به آن ها مشاوره مالی دهند. از برنامه های دیگر مانند IBM Watson حتی در روند خرید خانه نیز می توان استفاده کرد. امروزه نرم افزارها در وال استریت بخش عظیمی از معاملات را انجام می دهند.
هوش مصنوعی در حوزه قانون و قضا
روند کشف اسناد و مدارک غالبا برای انسان ها بسیار سخت است. اتوماسیون و هوش مصنوعی می تواند به این فرآیند کمک کرده و کارآمدتر از زمان استفاده کند. استارتاپ ها در حال ساخت دستیارهای رایانه ای هستند که پرسش و پاسخ ها را غربال می کند و می توانند با بررسی و طبقه بندی و یک بانک اطلاعاتی ، سؤالات برنامه ریزی شده در زمینه هستی شناسی را پاسخ دهد.
هوش مصنوعی در حوزه تولید
این زمینه ای است که ربات ها هرچه تمام تر می توانند کار را به گردش دربیاورند. ربات های صنعتی می توانند تک تک وظایف محول شده را به طور کامل انجام دهند و جدا از کارکنان انسانی فعالیت کنند.
هوش مصنوعی در برقراری امنیت
از هوش مصنوعی و تکنولوژی پردازش تصویر در برقراری امنیت، ردیابی مجرمان، پیدا کردن هویت خلافکاران و… استفاده می‌شود. این سیستم‌ها قادرند با استفاده از هوش مصنوعی چهره افراد مختلف، موجودیت اشیاء و … را تشخیص دهند و هنگام مشاهده انجام تخلفات یا عملی مجرمانه آن را تشخیص داده و به نهاد مربوطه هشدار دهد.
هوش مصنوعی و تفسیر داده‌ها
کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data) عبارتی است که برای توصیف مقادیر بزرگی از داده (اعم از داده های ساختار یافته و بدون ساختار) استفاده می‌شود. از کلان داده ها می‌توان برای استخراج اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم گیری‌های مهم و حیاتی استفاده کرد و حرکات استراتژیک و حساس را با دقت بیشتری اجرا نمود. یک دانشمند داده به کمک کلان داده‌ها نه تنها قادر به تجزیه و تحلیل نیازهای افراد می‌باشد بلکه از قوانین حاکم بر بازارها و روندهای مختلف نیز اطلاع می‌یابد. تحلیل مقادیر زیادی داده، بدون هیچ گونه سیستم هوشمند و تنها به وسیله انسان امکان پذیر نیست. زیرا هم حجم داده بسیار گسترده است و هم هر روز بر میزان این حجم افزوده می‌شود. بنابراین مشخص است که با استفاده از هوش مصنوعی در تفسیر کلان داده‌ها است که به بسیاری از مفاهیم جدید می‌رسیم که نتیجه‌اش قابلیت متحول کردن بخش عظیمی از جامعه و زندگی انسان‌ها را دارد.
چالش‌های هوش مصنوعی
به کارگیری هوش مصنوعی نه تنها در ایران بلکه در بسیاری از کشورهای پیشرفته با چالش‌های متعددی مواجه است. چالش عمده ای که کسب و کارها در به کارگیری هوش مصنوعی با آن سر و کار دارند مربوط به افراد و نیروی انسانی، داده‌ها و اطلاعات مورد نیاز و یا ترجیحات و ترازهای تجاری می باشد. در ادامه هر کدام از این چالش‌ها را به طور مختصر بررسی می‌کنیم.
چالش‌های مربوط با داده‌ها و اطلاعات
مشکل مربوط به داده ها احتمالا یکی از مسائلی است اکثر شرکت ها با آن درگیر خواهند بود. هر سیستم هوش مصنوعی به اندازه داده‌هایی که به آن داده می‌شود عملکرد خوبی خواهد داشتدر حقیقت داده عنصر اصلی مورد نیاز تمام راه حل‌هایی است که هوش مصنوعی قرار است پیش روی یک کسب و کار قرار دهد. برخی از مشکلات مربوط به داده و جمع آوری آن عبارتند از:
- چگونگی کیفیت و کمیت داده ها
- برچسب داده ها
- قابل فهم و شرح بودن
- Case-specific بودن فرآیند آموزش
- جانب داری
- مقابله با خطاهای مدل ها
چالش‌های مربوط به افراد و نیروهای انسانی
دو مشکل عمده در رابطه با افراد برای به کارگیری هوش مصنوعی وجود دارد و این دو مشکل یکی نبود درکی از هوش مصنوعی در بین افراد غیر متخصص و کارمندان یک شرکت است و دیگری کمبود متخصصان هوش مصنوعی در حوزه هر کسب و کار می باشد. به کارگیری هوش مصنوعی در یک کسب و کار تا حد زیادی نیاز به مدیریتی آشنا با هوش مصنوعی و درک آن تکنولوژی دارد. متاسفانه هنوز بسیاری از افراد به هوش مصنوعی به صورت یک افسانه نگاه می‌کنند و انتظارات غیر علمی و تا حدی تخیلی از آن دارند و نمی‌دانند که هوش مصنوعی چه تحولی را می‌تواند در کسب و کار آن‌ها ایجاد کند.
چالش‌های درون سازمانی و سیاست‌های درونی هر کسب و کار
در هر کسب و کارو سازمانی برای به کارگیری هوش مصنوعی چند مشکل عمده وجود دارد که ناشی از سیاست‌های داخلی سازمان و تصمیمات درون سازمانی است. این چالش‌ها عبارتند از:
- کمبود ترازهای بیزینسی
- دشواری در ارزیابی
- چالش های ادغام کسب و کار و هوش مصنوعی با یکدیگر
- مسائل حقوقی
