هوش مصنوعی
Wiki Article
ما اکنون در عصر «کلانداده» زندگی میکنیم؛ عصری که در آن توانایی جمعآوری حجم عظیمی از اطلاعات را داریم که پردازش تمام آنها توسط انسانها بینهایت دشوار و وقتگیر است. استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلفی ازجمله تکنولوژی، بانکداری، مارکتینگ و سرگرمی، این دشواری را تاحدود زیادی حل کرده است.
کار اصلی هوش مصنوعی این است که وظایف انسانی را با دقت و سرعت بسیار بالاتر انجام دهد. برای مثال، در بانکها از هوش مصنوعی برای تشخیص تراکنشهای مشکوک، در پزشکی برای تحلیل تصاویر و تشخیص بیماریها و در کسبوکارها برای پیشبینی رفتار مشتریان استفاده میکنند.
از آن زمان تا به الان، رباتها در کارخانهها حضور پر رنگتری پیدا کردند و به افزایش سرعت تولید و ایمنی محیط کار کمک میکنند.
برای بهبود مدل، میتوان نمونههای بیشتری جمعآوری کرد و خط دیگری را برای پیشبینی دقیقتر کشید(مانند تصویر سمت چپ).
هوش مصنوعی با تمام مزایا و فرصتهایی که برای بهبود کیفیت زندگی و افزایش کارایی در صنایع مختلف ایجاد میکند، خطرات و چالشهای مهمی نیز بههمراه دارد.
بهعنوان یک علاقهمند به هوش مصنوعی، سوال من اینه که کدامیک از رویکردهای هوش مصنوعی، آیندهٔ بهتری داره و چرا؟ آیا اصلاً میشه چنین پیشبینی رو انجام داد؟
وقتی از «حافظه» مدل صحبت میکنیم، منظورمان مجموعهای از پارامترهای عددی است که بر نحوهی پاسخدهی مدل به سوالات، نظارت میکند.
سیر تحول هوش مصنوعی از سالهای اولیه (دهه ۱۹۵۰) تا جهشهای انفجاری امروز در یک نگاه
این دادهها در حافظه بلندمدت به عنوان «تجربه» ذخیره نمیشوند، بلکه صرفاً برای اطلاعرسانی به مدل در لحظه به کار میروند. خودروهای خودران و بسیاری از چتباتها یک مثال عالی از این نوع هستند.
البته این مثال مسخرهای است، اما به خوبی نشان میدهد نوع مدلی که برای یادگیری ماشین انتخاب میکنیم، نوع و محدودیت یادگیری آن را تعیین میکند.
همچنین ساخت عکس با هوش مصنوعی دستگاههای هوشمند، مدیریت موجودی مواد غذایی در یخچال را سادهتر کرده و به کاربران اطلاعاتی در مورد تاریخ انقضا و وضعیت مواد میدهند.
این سیستمها میتوانند به خریداران پیشنهادات دقیقتر و متناسبتری ارائه دهند و در این راه به افزایش رضایت مشتریان و بهبود تجربه خرید کمک کنند.
برای آشنایی بیشتر میتوانید به مقاله معرفی کتابخانههای پایتون برای هوش مصنوعی مراجعه کنید. در نتیجه در اغلب موارد به سادگی میتوانید پایتون را انتخاب اول خود بدانید. دلیل دیگر محبوبیت پایتون، نوشتار ساده پایتون است که بسیار به زبان انگلیسی نزدیک است. به جز پایتون از زبانهای برنامه نویسی زیر نیز در حوزه هوش مصنوعی استفاده میشود:
نقطه قوت کوپایلت، یکپارچگی عمیق آن با اکوسیستم کاری مایکروسافت است. این هوش مصنوعی در نرمافزارهایی مثل ورد، اکسل و پاورپوینت حضور دارد.