هوش مصنوعی چیست | آشنایی با مفهوم AI

هوش مصنوعی (AI) توانایی یک ماشین برای انجام کارهایی است که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این مفهوم از دهه ۱۹۵۰ مطرح شده و با پیشرفت فناوری، تعریف آن نیز تکامل یافته است. امروزه، هوش مصنوعی در خودروهای اتوماتیک، لپ‌تاپ‌ها، چت‌بات‌هایی مانند ChatGPT و ابزارهای تولید تصویر به کار می‌رود. اما هوش مصنوعی دقیقاً چیست و چگونه کار می‌کند؟

اصطلاح هوش مصنوعی از این ایده سرچشمه می‌گیرد که اگر هوش، ویژگی ذاتی موجودات زنده است، پس وجود آن در ماشین‌ها به معنای تولید مصنوعی آن است. آلن تورینگ، دانشمند کامپیوتر، یکی از اولین افرادی بود که به بررسی استفاده از اطلاعات و منطق توسط ماشین‌ها برای تصمیم‌گیری شبیه انسان پرداخت. او آزمونی به نام آزمون تورینگ طراحی کرد که توانایی ماشین را در تقلید از انسان می‌سنجد.

سیستم‌های محاسباتی سنتی بر اساس برنامه‌نویسی دقیق برای انجام وظایف خاص کار می‌کنند. اما هوش مصنوعی به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا اطلاعات را ذخیره کرده و از تجربیات گذشته بیاموزند، شبیه به نحوه یادگیری مغز انسان. این قابلیت، به سیستم‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا وظایف جدید را یاد گرفته و انجام دهند، حتی اگر صریحاً برای آن برنامه‌ریزی نشده باشند.

نظر کارشناسان درباره هوش مصنوعی چیست؟

برخی کارشناسان هوش را توانایی سازگاری، حل مسئله، برنامه‌ریزی، بداهه‌نوازی در شرایط جدید و یادگیری دانسته‌اند. اگرچه سیستم‌های هوش مصنوعی جایگزینی برای هوش انسانی یا تعاملات اجتماعی نیستند، اما امروزه برخی از ویژگی‌های انسانی مانند یادگیری، حل مسئله، الگوب‌یابی، درک و حتی خلاقیت محدودی را از خود نشان می‌دهند.

با این حال، یک مؤلفه مهم از هوش انسانی که هوش مصنوعی هنوز قادر به تقلید آن نیست، “زمینه” است. به عنوان مثال، مدل‌های زبانی بزرگی مانند گوگل AI فاقد منطق دنیای واقعی بوده و ظرافت‌های انسانی همچون طعنه و طنز را تشخیص نمی‌دهند. این موضوع در مثال‌هایی چون پیشنهاد چسب برای پنیر پیتزا یا بنزین برای اسپاگتی آشکار می‌شود. اگرچه این مثال‌ها ممکن است خنده‌دار به نظر برسند، اما یک سیستم هوش مصنوعی که فاقد درک معنایی است، می‌تواند در شرایط واقعی به نتایج نامطلوبی منجر شود.

چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

هوش مصنوعی طیف گسترده‌ای از کاربردها را در اختیار ما قرار داده است که بسیاری از آن‌ها به طور روزمره در زندگی‌مان نفوذ کرده‌اند. در سطح مصرف‌کننده، این فناوری در جستجوی گوگل، دستگاه‌های پوشیدنی و حتی جاروبرقی‌های هوشمند به کار می‌رود. بلندگوهای هوشمندی که به دستیارهای صوتی مانند الکسا یا گوگل مجهز هستند، نمونه‌های دیگری از این فناوری هستند.

چت‌بات‌های محبوب هوش مصنوعی مثل ChatGPT، Copilot مایکروسافت و Claude، ابزارهای قدرتمندی برای انجام وظایف محاوره‌ای هستند. از آن‌ها می‌توان برای پرسیدن سوالات، تجزیه و تحلیل مفاهیم پیچیده، نگارش پیش‌نویس ایمیل یا طرح پروژه و حتی خلق داستان‌های خلاقانه استفاده کرد. با این حال، به دلیل ماهیت این مدل‌ها، باید توجه داشت که آن‌ها گاهی اوقات اطلاعات نادرست یا ساختگی ارائه می‌دهند. بنابراین، همیشه توصیه می‌شود که اطلاعات ارائه شده توسط چت‌بات‌ها را با منابع معتبر دیگر نیز بررسی کنید.

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در محصولات مصرفی، شخصی‌سازی است. این فناوری در تبلیغات هدفمند و سیستم‌های امنیتی بیومتریک به کار می‌رود. برای مثال، تلفن همراه شما با استفاده از فناوری تشخیص چهره (Face ID) می‌تواند شما را از دیگران تشخیص دهد. این سیستم با مقایسه صورت شما با میلیاردها تصویر دیگر، الگوهای منحصر به فردی را شناسایی می‌کند.

در سطح سازمانی، تیم‌های بازاریابی و تولید محتوا می‌توانند از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرآیندهای کاری خود بهره ببرند. همچنین، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار از هوش مصنوعی برای نوشتن و اجرای کد استفاده می‌کنند. در حوزه پزشکی نیز، هوش مصنوعی به طور قابل توجهی سرعت و دقت تحقیقات را افزایش داده است.

یادگیری ماشین (ML) چیست؟

یادگیری ماشین (ML) فرایندی است که طی آن، مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها بر روی حجم عظیمی از داده‌ها آموزش می‌بینند تا الگوهایی را شناسایی کنند. این الگوها به سیستم کمک می‌کنند تا پیش‌بینی‌ها انجام داده و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌ای اتخاذ کند. بزرگ‌ترین تفاوت یادگیری ماشین با سایر حوزه‌های علوم کامپیوتر، توانایی آن در خودکارسازی وظایفی است که به طور صریح برای انجام آن‌ها برنامه‌ریزی نشده‌اند. به همین دلیل است که بسیاری از افراد، یادگیری ماشین را مترادف با هوش مصنوعی می‌دانند؛ اما در واقع، ML زیرمجموعه‌ای از AI است.

هنگامی که داده‌ها ساختارمند و سازمان‌یافته هستند، سیستم می‌تواند ناهنجاری‌ها را آسان‌تر تشخیص دهد. به عنوان مثال، اگر تراکنش کارت اعتباری شما از منطقه‌ای دور انجام شود که معمولاً در فعالیت‌هایتان دیده نمی‌شود، سیستم می‌تواند این رویداد را به عنوان یک ناهنجاری شناسایی کند.

از جمله کاربردهای رایج یادگیری ماشین می‌توان به موتورهای جستجو، تشخیص تصویر و صدا، و تشخیص تقلب اشاره کرد. برای مثال، هنگامی که شما عکس‌هایی را در فیسبوک آپلود می‌کنید، سیستم تشخیص تصویر این شبکه اجتماعی می‌تواند چهره‌ها را شناسایی کرده و به شما پیشنهاد دهد که دوستان خود را در این عکس‌ها تگ کنید. با گذشت زمان و افزایش حجم داده‌های تصویری، دقت این سیستم در تشخیص چهره بهبود می‌یابد.

یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند؟

یادگیری ماشین معمولاً به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود: یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت.

یادگیری با نظارت

این روش متداول برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی، از داده‌های دارای برچسب استفاده می‌کند. این داده‌ها توسط انسان‌ها دسته‌بندی و برچسب‌گذاری شده‌اند. سپس، سیستم‌های یادگیری ماشین با استفاده از این داده‌ها، الگوها را یاد می‌گیرند.

به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم یک مدل یادگیری ماشین برای تشخیص تصاویر دایره و مربع آموزش دهیم. در این حالت، مجموعه‌ای بزرگ از تصاویر دایره‌ای (مانند تصاویر سیارات، چرخ‌ها و …) و مربع‌ای (مانند تصاویر میز، تخته سفید و …) را همراه با برچسب‌های مربوطه جمع‌آوری می‌کنیم. الگوریتم با استفاده از این مجموعه داده، ویژگی‌های هر شکل را یاد می‌گیرد (مثلاً دایره‌ها گوشه ندارند و مربع‌ها چهار ضلع برابر دارند) و سپس می‌تواند شکل‌های جدید را تشخیص دهد.

یادگیری بدون نظارت

در مقابل، یادگیری بدون نظارت به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهد تا بدون داشتن برچسب قبلی، الگوهایی را در داده‌ها پیدا کنند. این الگوریتم‌ها به دنبال شباهت‌هایی هستند که می‌توانند برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده شوند.

به عنوان مثال، می‌توان از این روش برای دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خریدشان استفاده کرد و سپس کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده‌ای را برای هر گروه طراحی کرد.

یادگیری تقویتی

در یادگیری تقویتی، سیستم آموزش می‌بیند تا با استفاده از داده‌های ورودی، پاداش دریافتی خود را به حداکثر برساند. این فرایند شبیه به آزمون و خطا است و سیستم از طریق تجربه و دریافت بازخورد، به تدریج به بهترین نتیجه ممکن دست می‌یابد.

به عنوان مثال، تصور کنید می‌خواهیم به یک سیستم یاد دهیم تا یک بازی ویدیویی را انجام دهد. هر بار که سیستم امتیاز بالایی کسب می‌کند، پاداش مثبت و در صورت کسب امتیاز پایین، پاداش منفی دریافت می‌کند. سیستم با تحلیل بازی و انجام حرکات مختلف، از این پاداش‌ها یاد می‌گیرد و به مرور زمان، بدون نیاز به دخالت انسان، قادر می‌شود تا به امتیاز بسیار بالایی دست یابد.

یادگیری تقویتی کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف دارد. برای مثال، در تحقیقات روباتیک، از این روش برای آموزش روبات‌ها جهت انجام کارهای پیچیده در محیط‌های واقعی استفاده می‌شود. تصور کنید یک روبات باید در محیطی ناشناخته حرکت کند و از موانع عبور کند. روبات با استفاده از یادگیری تقویتی می‌تواند بهترین راهکار را برای عبور از موانع پیدا کند و به تدریج مهارت‌های خود را بهبود بخشد. این نوع یادگیری که به روبات‌ها امکان می‌دهد تا در شرایط جدید و پیچیده تصمیم‌گیری کنند، نمونه‌ای از هوش مصنوعی پیشرفته محسوب می‌شود.

انواع مختلف هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی را می‌توان به سه دسته اصلی تقسیم کرد: هوش مصنوعی محدود (Narrow AI)، هوش مصنوعی عمومی (General AI) و ابر هوش مصنوعی (Super AI).

هوش مصنوعی محدود چیست؟

هوش مصنوعی محدود یا ANI به سیستم‌هایی گفته می‌شود که برای انجام وظایف مشخص و محدود برنامه‌ریزی شده‌اند. این سیستم‌ها در انجام کارهایی که برای آن‌ها طراحی شده‌اند، بسیار ماهر هستند، اما توانایی انجام کارهای فراتر از محدوده تعریف‌شده خود را ندارند. دستیارهای صوتی مانند Siri، Alexa و Google Assistant، سیستم‌های تشخیص تصویر، و چت‌بات‌هایی مثل ChatGPT نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود هستند.

ANI به این دلیل که هوش کلی ندارد، گاهی اوقات هوش مصنوعی ضعیف نیز نامیده می‌شود. با این حال، این به معنای ضعف این سیستم‌ها نیست. آن‌ها در انجام وظایف تخصصی خود بسیار قدرتمند هستند.

شناخت هوش مصنوعی عمومی (AGI)

هوش مصنوعی عمومی (AGI) یا هوش مصنوعی قوی، هنوز مفهومی فرضی است که به توانایی ماشین در درک و انجام خودکار طیف وسیعی از وظایف، بر اساس تجربیات انباشته‌شده اشاره دارد. این نوع هوش به سطح هوش انسانی نزدیک‌تر است، زیرا سیستم‌های AGI قادر خواهند بود مانند انسان‌ها استدلال و تفکر کنند.

مانند انسان، AGI می‌تواند به طور بالقوه هر کار ذهنی را درک کند، به صورت انتزاعی بیاندیشد، از تجربیات خود بیاموزد و این دانش را برای حل مشکلات جدید به کار گیرد. در واقع، ما در مورد سیستمی یا ماشینی صحبت می‌کنیم که قادر به درک عقل سلیم باشد؛ قابلیتی که در حال حاضر در هیچ یک از سیستم‌های هوش مصنوعی موجود یافت نمی‌شود.

توسعه سیستمی با چنین سطحی از آگاهی، هنوز راه درازی در پیش دارد؛ اما هدف نهایی تحقیقات در حوزه هوش مصنوعی است. OpenAI اشاره می‌کند که مدل زبانی GPT-5 آینده می‌تواند ما را به این هدف نزدیک‌تر کند.

ابر هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی ابر هوشمند (ASI) به هوش ماشینی اطلاق می‌شود که در تمامی جنبه‌ها از هوش انسان پیشی می‌گیرد و از تمام اشکال آن فراتر می‌رود. چنین سیستمی نه تنها می‌تواند تحولات بنیادینی در بشریت ایجاد کند، بلکه بالقوه تهدیدی برای بقای آن نیز محسوب می‌شود. اگر این موضوع شبیه طرحی از یک رمان علمی تخیلی به نظر می‌رسد، دلیل آن این است که به نوعی در مرز واقعیت و تخیل قرار دارد.

یک سیستم هوشمند که قابلیت یادگیری و بهبود خودکار دارد، هنوز در حد یک مفهوم نظری است. با این حال، اگر توسعه و کاربرد آن به صورت اخلاقی و مؤثر مدیریت شود، می‌تواند منجر به پیشرفت‌های چشمگیر در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی و فناوری شود.

چند نمونه از بهترین هوش مصنوعی ها

توسعه و انتشار مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-3.5 و GPT-4، به همراه ظهور آواتارهای هوش مصنوعی شبیه انسان و فناوری دیپ‌فیک، تحولات شگرفی را در حوزه هوش مصنوعی رقم زده‌اند. البته اینها تنها بخشی از دستاوردهای انقلابی اخیر در این حوزه هستند.

مدل‌های GPT و ChatGPT

یکی از برجسته‌ترین نمونه‌ها، مدل‌های زبانی GPT (Generative Pre-trained Transformer) و چت‌بات ChatGPT است. این مدل‌ها توانایی تولید و ترجمه متون، پاسخ به سوالات و انجام وظایف پیچیده‌تر زبانی را دارند.

GPT-3 که در سال 2020 با 175 میلیارد پارامتر معرفی شد، در زمان خود بزرگ‌ترین مدل زبان بود. نسخه‌های بعدی مانند GPT-3.5 و GPT-4 با افزایش تعداد پارامترها و بهبود عملکرد، توانایی‌های این مدل‌ها را به سطح جدیدی برده‌اند. ChatGPT که بر پایه GPT-3.5 ساخته شده، به دلیل دسترسی آسان و قابلیت‌های تعاملی، به محبوب‌ترین ابزار هوش مصنوعی تبدیل شده است.

خودروهای اتوماتیک

ایمنی، اصلی‌ترین دغدغه‌ی کاربران بالقوه‌ی خودروهای خودران است؛ با این حال، پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی، این فناوری را به سوی آینده‌ای روشن‌تر سوق می‌دهد. این وسایل نقلیه با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های حاصل از سنسورها و دوربین‌ها را پردازش کرده و با درک محیط اطراف، بهترین تصمیم را برای حرکت اتخاذ می‌کنند.

تسلا با ویژگی رانندگی خودکار در خودروهای برقی خود، این فناوری را به محبوبیت رسانده است. اما Waymo، زیرمجموعه‌ی گوگل، نیز با ارائه خدمات تاکسی بدون راننده در شهرهای سان فرانسیسکو و فونیکس، گامی بزرگ در این حوزه برداشته است. Cruise نیز به‌عنوان یک سرویس روباتاکسی شناخته می‌شود و شرکت‌های خودروسازی بزرگی همچون آئودی، GM و فورد نیز بر روی توسعه‌ی این فناوری سرمایه‌گذاری قابل توجهی انجام داده‌اند.

رباتیک

Boston Dynamics با دستاوردهای خود در حوزه‌ی هوش مصنوعی و رباتیک، توجه جهانی را به خود جلب کرده است. اگرچه ساخت ربات‌هایی با هوش مصنوعی به پیشرفته‌ی ترمیناتور هنوز دور از دسترس است، اما ربات‌های انسان‌نمای این شرکت با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، توانایی حرکت و تطبیق با محیط‌های مختلف را به نمایش گذاشته‌اند.

DeepMind

DeepMind، زیرمجموعه‌ی گوگل، با تمرکز بر هوش مصنوعی عمومی (AGI)، پیشرفت‌های شگفت‌انگیزی داشته است. این شرکت در سال 2016 با شکست دادن بهترین بازیکن حرفه‌ای گو در جهان توسط AlphaGo، به شهرت جهانی رسید.

DeepMind همچنین با توسعه‌ی AlphaFold، توانایی پیش‌بینی ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را به دست آورده است. علاوه بر این، این شرکت در تشخیص بیماری‌های چشمی به دقت پزشکان متخصص دست یافته است.

منظور از مدل‌های بزرگ زبانی چیست؟

یکی از بارزترین نمونه‌های هوش مصنوعی امروزی، مدل‌های بزرگ زبانی یا LLMها هستند. این مدل‌ها با بهره‌گیری از روش یادگیری ماشین بدون نظارت و تغذیه از حجم عظیمی از متون، به تقلید از نحوه عملکرد زبان انسان می‌پردازند. شرکت‌های فناوری، اغلب این داده‌های متنی را به صورت رایگان از اینترنت گردآوری می‌کنند تا هزینه‌های توسعه را کاهش دهند. این داده‌ها شامل طیف گسترده‌ای از متون همچون مقالات علمی، کتاب‌ها، محتوای وب‌سایت‌ها و انجمن‌های آنلاین است.

در فرایند آموزش، LLMها میلیاردها کلمه و عبارت را پردازش می‌کنند تا الگوها و روابط پیچیده‌ای میان آن‌ها را شناسایی کنند. به این ترتیب، این مدل‌ها قادر می‌شوند به درخواست‌های کاربران، پاسخ‌هایی شبیه به پاسخ‌های انسانی تولید کنند.

با این حال، مهم است به خاطر داشته باشیم که LLMها صرفاً الگوهای زبانی را تقلید می‌کنند و در واقع قادر به تفکر مستقل یا درک عمیق از مفاهیم نیستند. به عبارت دیگر، این مدل‌ها نمی‌توانند واقعیت، منطق یا عقل سلیم را به طور کامل درک کنند.

در حال حاضر، GPT-4 Turbo که توسط OpenAI توسعه یافته است، یکی از پیشرفته‌ترین LLMها محسوب می‌شود. همچنین، GPT-4 با بیش از 1.78 تریلیون پارامتر، بزرگترین مدل زبانی شناخته شده است. ChatGPT نیز بر پایه مدل‌های GPT-3.5 و GPT-4 فعالیت می‌کند. از سوی دیگر، Gemini که توسط گوگل توسعه یافته است، LLM دیگری است که با وجود عدم انتشار دقیق تعداد پارامترهای آن، تخمین زده می‌شود که به 175 تریلیون پارامتر برسد.

منظور از شبکه‌های عصبی چیست؟

موفقیت یادگیری ماشین عمدتاً مدیون شبکه‌های عصبی است. این مدل‌های ریاضی با الهام از ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده‌اند و نحوه ارتباط و انتقال سیگنال‌ها بین نورون‌ها را شبیه‌سازی می‌کنند.

تصور کنید گروهی از ربات‌ها در حال همکاری برای حل یک پازل پیچیده هستند. هر ربات وظیفه تشخیص یک شکل یا رنگ خاص در قطعات پازل را بر عهده دارد. یک شبکه عصبی نیز به همین ترتیب عمل می‌کند؛ مجموعه‌ای از واحدهای پردازشی است که با همکاری یکدیگر به حل مسائل پیچیده می‌پردازند.

شبکه‌های عصبی قادرند پارامترهای داخلی خود را تنظیم کرده و در نتیجه خروجی‌های متفاوتی تولید کنند. به عبارت ساده‌تر، این شبکه‌ها با استفاده از داده‌های آموزشی، الگوها و روابط پیچیده‌ای را شناسایی کرده و بر اساس آن‌ها پیش‌بینی می‌کنند.

یک شبکه عصبی از لایه‌های متعددی تشکیل شده است که هر لایه داده‌ها را پردازش کرده و به لایه بعدی منتقل می‌کند. با تنظیم وزن‌های بین لایه‌ها، می‌توان شبکه عصبی را برای انجام وظایف مختلف آموزش داد. در طول فرآیند آموزش، وزن‌ها به گونه‌ای تغییر می‌کنند که خروجی شبکه به خروجی مطلوب نزدیک‌تر شود.

پس از اتمام آموزش، شبکه عصبی قادر خواهد بود وظایف محوله را با دقت بالایی انجام دهد. برای مثال، یک شبکه عصبی آموزش‌دیده می‌تواند انواع مختلف میوه‌ها را در تصاویر شناسایی کند یا با تحلیل داده‌های سنسور، زمان خرابی یک آسانسور را پیش‌بینی نماید.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق شاخه‌ای از یادگیری ماشین است که بر آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی متمرکز است. این شبکه‌ها، با داشتن چندین لایه (معمولاً سه لایه یا بیشتر)، قادرند وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند. در واقع، یادگیری عمیق به شبکه‌های عصبی اجازه می‌دهد تا با استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها، الگوهای بسیار پیچیده را در داده‌ها شناسایی کنند.

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند از چند لایه ساده تا صدها لایه پیچیده تشکیل شوند. این مدل‌ها از دو روش یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت یا ترکیبی از هر دو بهره می‌برند.

با توجه به توانایی یادگیری عمیق در تشخیص الگوهای پیچیده، این فناوری به طور گسترده‌ای در حوزه‌های مختلفی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص گفتار و پردازش تصویر کاربرد دارد.

هوش مصنوعی مکالمه‌ای چیست؟

هوش مصنوعی مکالمه‌ای به سیستم‌هایی گفته می‌شود که برای برقراری ارتباط با کاربران به صورت گفت‌وگو طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها طوری آموزش دیده‌اند که بتوانند مکالمات طبیعی را درک کرده و به آن‌ها پاسخ دهند. هوش مصنوعی مکالمه‌ای از پردازش زبان طبیعی (NLP) بهره می‌برد تا بتواند ورودی‌های زبانی کاربران را تحلیل کرده و پاسخ‌های مناسب و طبیعی ارائه دهد.

از جمله نمونه‌های رایج هوش مصنوعی مکالمه‌ای می‌توان به چت‌بات‌هایی مانند جیمینی، دستیارهای صوتی هوشمند مانند آمازون الکسا و دستیارهای مجازی موجود در گوشی‌های هوشمند مانند سیری اشاره کرد.

چه خدماتی از هوش مصنوعی در دسترس است؟

در ادامه، برخی از نمونه‌های رایج هوش مصنوعی که به صورت رایگان یا تجاری در دسترس عموم هستند، آورده شده است:

• دستیارهای صوتی: دستیارهای صوتی مانند الکسا (Amazon Alexa)، سیری (Siri) و دستیار گوگل (Google Assistant) با بهره‌گیری از پردازش زبان طبیعی قادر به درک و پاسخ به سوالات و دستورات شما هستند.
• چت‌بات‌ها: چت‌بات‌های هوش مصنوعی نظیر ChatGPT، Copilot و Perplexity به عنوان دستیارهای مجازی عمل کرده و قادر به برقراری تعامل با انسان‌ها هستند. در برخی موارد، این چت‌بات‌ها می‌توانند مکالماتی شبیه به انسان برقرار کرده و حتی احساساتی مانند همدلی را شبیه‌سازی کنند.
• ابزارهای ترجمه زبان: سرویس‌هایی مانند Google Translate، Microsoft Translator، Amazon Translate و ChatGPT از روش‌های یادگیری ماشین برای ترجمه متون استفاده می‌کنند.
• افزایش بهره‌وری: Microsoft Copilot، یک مثال عالی از یک مدل زبانی بزرگ (LLM) است که به عنوان یک ابزار هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری در مجموعه نرم‌افزاری Microsoft 365 تعبیه شده است. این ابزار قادر است وظایف تکراری را خودکار کرده و به عنوان مثال، با دریافت یک درخواست ساده، به طور خودکار اطلاعات مورد نیاز را از ایمیل‌ها و اسناد جمع‌آوری کرده و یک متن کامل را تولید کند.
• تشخیص تصویر و ویدیو: برنامه‌های مختلفی با استفاده از هوش مصنوعی قادر به استخراج اطلاعات از تصاویر و ویدیوها هستند. این اطلاعات شامل شناسایی چهره‌ها، متن و اشیاء می‌شود. Clarifai و Amazon Rekognition دو نمونه از این ابزارها هستند.
• توسعه نرم‌افزار: توسعه‌دهندگان مدت‌هاست که از ChatGPT برای نوشتن و رفع خطاهای کد استفاده می‌کنند. ابزارهای هوش مصنوعی دیگری نیز وجود دارند که کار برنامه‌نویسی را آسان‌تر می‌کنند. Copilot یکی از این ابزارهاست که با تکمیل خودکار کد و ارائه پیشنهادات، سرعت توسعه نرم‌افزار را افزایش می‌دهد.
• ایجاد کسب‌وکار: بسیاری از شرکت‌ها ابزارهای هوش مصنوعی را برای توسعه کسب‌وکارها ارائه می‌دهند. API GPT-4 و Amazon Bedrock دو نمونه از این ابزارها هستند.

کدام شرکت در رقابت هوش مصنوعی پیشرو است؟

با ظهور پرشتاب هوش مصنوعی مولد، رقابت تنگاتنگی میان شرکت‌های فناوری، از غول‌های قدیمی تا استارت‌آپ‌های نوپا، شکل گرفته است. هرچند تعیین رهبر ثابت در این میدان پرشتاب دشوار است، اما برخی بازیگران کلیدی در این رقابت حائز اهمیت‌اند.

OpenAI

OpenAI با عرضه رایگان ابزارهای قدرتمند هوش مصنوعی مولد همچون ChatGPT و Dall-E 3، تحولی عظیم در این حوزه ایجاد کرده است.

Anthropic

Anthropic، سازنده مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند Claude، به عنوان رقیب جدی OpenAI شناخته می‌شود. تمرکز این شرکت بر ایمنی و اخلاق در تحقیقات هوش مصنوعی است.

Alphabet

Alphabet، شرکت مادر گوگل، از طریق شرکت‌هایی چون DeepMind، Waymo و Google، در طیف گسترده‌ای از سیستم‌های هوش مصنوعی فعال است.

گوگل با رونمایی از Bard، یک ابزار کم‌کارآمد مبتنی بر LaMDA، شروع چندان خوبی در رقابت چت‌بات‌های هوش مصنوعی نداشت. این شرکت سپس دو بار LLM پشت Bard را تغییر داد و در نهایت به Gemini رسید. DeepMind نیز به دنبال دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI) است و دستاوردهایی مانند AlphaFold را در اختیار محققان قرار داده است.

Microsoft

مایکروسافت با سرمایه‌گذاری کلان در OpenAI و توسعه ابزارهایی مانند Microsoft Copilot، مجموعه‌ای قدرتمند از ابزارهای هوش مصنوعی را برای توسعه‌دهندگان ارائه می‌دهد.

Apple

اپل نیز با ارتقای خط تولید آی‌پدها و احتمالاً اعلامیه‌های جدید در WWDC، به این رقابت پیوسته است.

سایر شرکت‌ها

شرکت‌های دیگری همچون Baidu، Alibaba، Cruise، Lenovo و Tesla نیز در این حوزه فعال‌اند.

هوش مصنوعی چگونه جهان را متحول خواهد کرد؟

با توجه به سرعت و گستردگی نفوذ هوش مصنوعی در زندگی روزمره، این فناوری به زودی بر شیوه کار، خرید، مصرف محتوا، حریم خصوصی، سلامت و بسیاری جنبه‌های دیگر زندگی ما تأثیرگذار خواهد بود. همانند دیگر تحولات بزرگ تاریخی، هوش مصنوعی نیز همزمان فرصت‌ها و چالش‌های بسیاری را پیش روی ما قرار می‌دهد.

پیشرفت فناوری همواره ماهیت کار را دگرگون کرده است. هوش مصنوعی نیز با خودکارسازی بسیاری از وظایف، تحولات شگرفی را در محیط‌های کاری ایجاد خواهد کرد و شغل‌های جدیدی را به وجود آورده و برخی دیگر را منسوخ خواهد ساخت. برای مثال، در حوزه‌های خلاقانه، هوش مصنوعی با کاهش هزینه‌ها، زمان و نیاز به نیروی انسانی، تولید محتواهای بازاریابی و ویدیویی را تسریع کرده است.

هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در سیستم‌های مراقبت بهداشتی و تحقیقات پزشکی کاربرد دارد. این فناوری می‌تواند دسترسی به خدمات بهداشتی را گسترش داده و آن‌ها را مقرون‌به‌صرفه‌تر کند. پزشکان و رادیولوژیست‌ها با کمک هوش مصنوعی می‌توانند با دقت بیشتری به تشخیص بیماری‌ها، از جمله سرطان، پرداخته و در نتیجه جان بسیاری را نجات دهند. همچنین، هوش مصنوعی به محققان کمک می‌کند تا توالی‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها را شناسایی کرده و داروهای مؤثرتر تولید کنند.

در کنار این مزایا، هوش مصنوعی سوالات مهمی را درباره حریم خصوصی داده‌ها، از جمله افکار ما، مطرح می‌کند. گسترش فناوری تشخیص چهره و نظارت، نگرانی‌های بسیاری را در این زمینه برانگیخته است. اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند در ارتقای امنیت سایبری نیز مؤثر باشد، اما در عین حال تهدیدات جدیدی را نیز ایجاد می‌کند.

آیا هوش مصنوعی شغل ها را تهدید می‌کند؟

احتمال جایگزینی بخش قابل توجهی از نیروی کار فعلی با سیستم‌های هوشمند مصنوعی، در آینده‌ای نزدیک به واقعیتی انکارناپذیر تبدیل شده است.

اگرچه هوش مصنوعی تمام مشاغل را به طور کامل از بین نخواهد برد، اما بدون شک ماهیت کار را دستخوش تغییرات اساسی خواهد کرد. پرسش اصلی اینجاست که خودکارسازی با چه سرعتی و تا چه عمقی محیط کار را تحت تأثیر قرار خواهد داد.

با این حال، باید توجه داشت که هوش مصنوعی به تنهایی قادر به انجام کارها نیست. در حالی که بسیاری از مشاغل تکراری و مبتنی بر داده ممکن است به طور کامل خودکار شوند، کارکنان در سایر حوزه‌ها می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی مانند مدل‌های زایشی برای افزایش بهره‌وری و کارایی خود بهره‌مند شوند.

در مورد سرعت پیشرفت سیستم‌های هوشمند مصنوعی و توانایی آن‌ها در فراتر رفتن از هوش انسانی، نظرات متخصصان بسیار متنوع است.

منبع: zdnet