هوش مصنوعی

هوش مصنوعی شاخه ای از علوم رایانه است که هدف اصلی آن تولید ماشین‌های هوشمندی است که توانایی انجام وظایفی که نیازمند به هوش انسانی است را داشته باشد. هوش مصنوعی در حقیقت نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای کامپیوتر است و منظور از هوش مصنوعی در واقع ماشینی است که به گونه ای برنامه نویسی شده که همانند انسان فکر کند و توانایی تقلید از رفتار انسان را داشته باشد. این تعریف می تواند به تمامی ماشین هایی اطلاق شود که بگونه‌ای همانند ذهن انسان عمل می‌کنند و می‌توانند کارهایی مانند حل مسئله و یادگیری داشته باشند.

اهداف هوش مصنوعی

اساس هوش مصنوعی آن است که هوش انسان و طریق کار آن به‌گونه‌ای تعریف شود که یک ماشین بتواند آن را به راحتی اجرا کند و وظایفی که بر آن محول می‌شود را به درستی اجرا کند. هدف هوش مصنوعی در حقیقت بر سه پایه استوار است:

1.  یادگیری
2.  استدلال
3.  درک

تاریخچه هوش مصنوعی

تاریخچه هوش مصنوعی به سال های جنگ جهانی دوم بر می‌گردد. زمانی که نیروهای آلمانی برای رمز نگاری و ارسال ایمن پیام ها از ماشین enigma استفاده می کردند و دانشمند انگلیسی، آلن تورینگ در تلاش برای شکست این کدها برآمد. تورینگ به همراه تیمش ماشین bombe را ساختند که enigma را رمز گشایی می کرد. هر دو ماشین enigma و bombe پایه های یادگیری ماشینی (machine learning) هستند که یکی از شاخه های هوش مصنوعی یا همان Artificial intelligence می‌باشد. تورینگ ماشینی را هوشمند می‌دانست که بدون اینکه به انسان حس صحبت با ماشین را بدهد، با او ارتباط برقرار کند و این مسئله پایه علم هوش مصنوعی است یعنی ساخت ماشینی که همانند انسان فکر، تصمیم گیری و عمل کند.

رفته رفته با پیشرفت فناوری و سایر سخت افزارهای مورد نیاز برای توسعه هوش مصنوعی، ابزار هوشمند و سرویس‌های هوشمندی به بازار عرضه شدند که از هوش مصنوعی در بسیاری از فرآیندهایشان استفاده می‌کردند. بسیاری از سرویس‌های معروفی همانند موتورهای جستجو، ماهواره‌ها و غیره از هوش مصنوعی استفاده می‌کردند. با معرفی گوشی‌های هوشمند و پس از آن گجت‌های هوشمند، هوش مصنوعی گام بلندی را برای ورود به زندگی انسان‌های پشت سر گذاشت. از این زمان به بعد هوش مصنوعی برای انسان‌ها جلوه کاربردی تری پیدا کرد و انسان‌ها بیشتر با واژه هوش مصنوعی و کاربردهای آن آشنا شدند.

شاخه های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک علم بسیار گسترده و پیچیده است که شاخه‌های متعددی دارد؛ شاخه های هوش مصنوعی عبارتند از:

• سیستم خبره 
• رباتیک 
• یادگیری ماشین
• شبکه عصبی
• منطق فاری 
• پردازش زبان طبیعی

هوش مصنوعی به چند نوع تقسیم می‌شود؟

آنچه امروزه به هوش مصنوعی مشهور است به دو دسته‌ی “ANI” و “AGI” تقسیم می‌شود.

ANI

ANI مخفف Artificial Narrow Intelligence (هوش محدود مصنوعی) است و معمولاً به آن “هوش مصنوعی ضعیف” هم می‌گویند. این نوع هوش مصنوعی تنها می‌تواند در یک حیطه‌ی محدودی از تخصص فعالیت کند. برای مثال می‌توان به آبی بزرگ (Big Blue) اشاره کرد. ابر کامپیوتری که IBM در سال ۱۹۹۷ ساخت تا بزرگ‌ترین شطرنج بازان جهان را شکست دهد. آبی بزرگ یک کار را بسیار عالی انجام می‌دهد: شکست انسان در شطرنج. اما تخصص آن به همین مورد محدود می‌شود.

شاید تا به حال متوجه این موضوع نبوده باشید، ولی همین حالا هم توسط هوش مصنوعی ضعیف یا ANI محاصره شده‌ایم. ماشین‌هایی که عادات جستجوی شما در گوگل را ردگیری می‌کنند و بر اساس هزاران متغییر مختلف تبلیغات مناسب را برای شما به نمایش در می‌آورند، بر اساس ANI های ابتدایی ساخته شده‌اند که در طول زمان سلایق شما را یاد می‌گیرند. مثال دیگر فیلترهای هوشمند سرویس‌های ایمیل برای پاکسازی اینباکس شما از اسپم است. سیستم‌هایی که در یک لحظه بین میلیون‌ها پیام به جستجو می‌پردازند و تصمیم می‌گیرند که کدام یک واقعی است و کدام باید حذف شود.

هوش‌ مصنوعی امروزی کار‌هایی را انجام می‌دهد که از قبل برای آن برنامه ریزی شده ‌است. برای مثال دستیار‌های صوتی امروزه به صورتی برنامه ریزی شده‌اند که تنها قادر به نمایش وضعیت آب و هوا،ارسال پیام، تنظیم آلارم، پخش آهنگ و … باشند. آن‌ها کار‌هایی خارج از چیزی که برایشان از قبل تعریف شده انجام نمی‌دهند. آن‌ها فکر نمی‌کنند و دارای احساسات نیستند و برای جواب سوالاتی‌ که از آن‌ها می‌پرسیم برنامه‌ریزی شده اند. در واقع پایگاه داده‌ای از مجموعه‌ی سوال و جواب به آن‌ها داده شده است. شاید برای رفع این مشکل نیاز به شبیه سازی یک مغز مانند مغز انسان باشد! این گونه دستیار‌های صوتی، خود قادر به جمله سازی برای پاسخ به سوالات کاربران هستند و دیگر پاسخ‌های تکراری نمی‌دهند. (برخی از دستیار‌های صوتی مانند کورتانا، پاسخ برخی از سوالات پیچیده را در اینترنت جستجو می‌کند و جواب می‌دهند.)

ANI نسخه‌ی مفید و نسبتاً بی‌ضرر هوش ماشین است که می‌تواند به تمام بشریت سود برساند؛ زیرا اگرچه قادر به پردازش میلیاردها عدد و درخواست در یک زمان است، اما همچنان مقید به عمل در یک حیطه‌ی خاص است که آن عملکرد هم محدود به تعداد ترانزیستورهایی است که ما به آن اجازه می‌دهیم داشته باشد. در سمت دیگر، هوش مصنوعی‌ای که نگرانی بسیاری را بر انگیخته است “Artificial General Intelligence” (هوش عمومی مصنوعی) یا به اختصار AGI است.

AGI

ساختن چیزی که حتی با کمی اغماض بتوان نام AGI بر آن گذاشت می‌تواند بزرگترین دستاورد علوم کامپیوتر باشد و اگر روزی به آن دست پیدا کنیم، همه‌ی زوایای جهانی را که می‌شناسیم را تغییر خواهد داد. موانع زیادی برای رسیدن به هوش مصنوعی برابر با ذهن انسان وجود دارد. یکی از موانع این است که هرچند شباهت‌های زیادی بین نحوه‌ی عملکرد مغز ما و شیوه‌ی پردازش اطلاعات توسط کامپیوترها وجود دارد، اما وقتی نوبت به تفسیر اطلاعات مانند مغز انسان می‌رسد، ماشین‌ها عادت بدی دارند که بیش از حد به جزئیات توجه می‌کنند. شاید حکایت کسی که برای تفریح به طبیعت رفته بود و “درخت ها نمی‌گذاشتند جنگل را ببیند!” به خوبی توصیف کننده‌ی این وضعیت باشد.

دانشمندان در پی شبیه سازی مغز انسان هستند. اما به دلیل توان کم ابر کامپیوتر‌های فعلی و مصرف زیاد انرژی این کار به صورت کامل امکان پذیر نیست. IBM برای رفع مشکل مصرف انرژی ابر کامپیوتر‌ها، در حال توسعه‌ی تراشه‌هایی مبتنی بر شبکه‌‌های عصبی است. IBM تا به حال توانسته به قدرتی فراتر از قدرت پردازشی مغز یک موش دست پیدا کند. اندازه کل مجموعه‌ی طراحی شده برابر با سایز یک یخچال کوچک است.

درون این مجموعه بسته‌‌های کوچکی به اندازه‌ی درایو دیسک سخت ( هارد درایو) رایانه قرار گرفته است. داخل این بسته‌های کوچک تراشه‌هایی که همگی مبتنی بر فناوری شبکه‌های عصبی هستند قرار گرفته‌اند. IBM این تراشه‌ها را TrueNorth نام گذاری کرده است.  این تراشه‌ها با استفاده از سیلیکون و متشکل از آنالوگ‌های فیزیکی طراحی شده‌اند که شامل نئورون‌ها و سیناپس‌ها (ارتباط بین نئورون) هستند و به صورت اختصاصی برای فعالیت در بستر شبکه‌های عصبی طراحی شده‌اند.

هر تراشه شامل بیش از یک میلیون نئورون و ۲۵۶ سیناپس بین نئورون‌ها است. درون هر بسته  بیش از ۴۸ میلیون نئورون سیلیکونی قرار گرفته که تعداد آن‌ها از نئورون‌های موجود در غشا مغزی یک موش بیشتر است. مغز موش‌ها بیش از ۲۱ میلیون نئورون در خود جای داده است. با در نظر گرفتن این موضوع می‌توان به جرات گفت که قدرت پردازشی فوق‌العاده‌ای درون این بسته‌ها جا گرفته است. پیاده‌سازی چنین شبکه‌ی عظیمی با استفاده از معماری‌های معمول می تواند فضای زیادی را اشغال کند بطوریکه انرژی مورد نیاز برای راه‌اندازی آن می‌توان با انرژی الکتریکی مورد نیاز یک شهر برابری کند؛ اما آنچه که IBM ساخته است تنها به ۷۰ میلی وات انرژی نیاز دارد.

اما اگر روزی یک شبیه سازی کامل از مغز انسان ساخته شود؛ این شبیه ساز باید قادر به فکر کرن درک احساسات انسانی مانند عشق، نفرت و درد باشد و همانند یک انسان عمل کند.

هوش مصنوعی جه کاربردهایی دارد؟

کاربرد‌ها در زندگی

امروزه نیز می‌توان کاربرد‌های هوش مصنوعی‌ را در زندگی روزمره مشاهده کرد. برای مثال برخی از چراغ‌های راهنمایی رانندگی هوشمند با محاسبه زمان مورد نیاز برای توقف خودرو‌ها در پشت چراغ قرمز از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. غلط یاب‌ گوشی‌های هوشمند کلماتی را که نادرست نوشته شده‌اند را شناسایی و آن را با کلمه‌ی درست جایگذاری می‌کنند. آن‌ها شیوه نگارش شما را یاد می‌گیرند و کلماتی مناسب را برای تکمیل جمله ارائه می دهند. دستیار‌های صوتی گوگل (Google Now) ، اپل (Siri) و مایکروسافت (Cortana) به سوالات و درخواست‌های شما پاسخ می‌دهند و در هنگام رانندگی تنها با گوش سپردن به سخنان شما؛ برای دوستانتان پیامک می نگارد و ارسال می‌کند . همچنین با شناختی که از شما دارند (مانند سلیقه) به بررسی رستوران‌های نزدیک مورد علاقه شما می‌پردازند و بهترین رستوران را پیشنهاد می‌دهند.

همچنین برخی از موتور‌های جستجوگر مانند  گوگل شیوه جستجو نمودن شما را یاد می‌گیرند و متناسب با آنچه که به دنبال آن می‌گردید، نتایج را سفارش سازی می‌کنند. به تبلیغات هوشمند گوگل  نیز می‌‌توان اشاره کرد: کافی است یک اپلیکیشن را از فروشگاه اپلیکیشن گوگل (Google Play) دانلود و یا فیلمی را از یوتیوب نگاه کنید تا تبلیغات مرتبط با آن‌ها را در سایت‌هایی که از کد‌های تبلیغاتی گوگل استفاده می‌کنند مشاهده کنید. اپلیکیشن و سایت فیسبوک را نیز می‌توان به عنوان یکی از سایت‌هایی نام برد که با استفاده از هوش مصنوعی، تبلیغات خود را برای کاربران هدفمند نموده  و باعث شده است تا سودی چند برابر به دست آورد.

از دیگر کاربرد‌های هوش مصنوعی می‌توان  تطابق دادن اثر انگشت‌ها یا چهره‌ها برای باز نمودن قفل امنیتی گوشی‌های هوشمند را نام برد.

کاربردهای دیگر…

در حال حاضر نرم افزار‌هایی با استفاده از یادگیری ماشینی ساخته شده‌اند که قادر به تشخیص و توصیف اجسام درون تصویر و  تشخیص حالات (احساسات) از روی صورت هستند. شرکت‌های بزرگی مانند گوگل و مایکروسافت نیز اقدام‌هایی در مورد توسعه‌ی پروژه‌هایی مانند سیستم تشخیص اجسام درون تصویر نیز انجام داده‌اند؛ اما تا به حال آن را برای استفاده عموم منتشر نکرده اند.