هوش مصنوعی چیست، چگونه کار می کند و چرا اهمیت دارد؟
هوش مصنوعی چیست ؟ اگرچه همیشه واضح نیست، اما هوش مصنوعی سالهاست است که یکی از روزمرگیهای میلیونها نفر بوده است. دستیارهای مجازی مانند سیری و الکسا نمونههای بارز این هستند که چگونه هوش مصنوعی میتواند به روشهای مختلف از انسانها پشتیبانی کند – البته فقط با راحتتر کردن کارها.
با این حال، هنگامی که هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT وارد صحنه شد، توانایی عجیب و غریب آن برای تقلیدکردن و پاسخ دادن به سوالات و همچنین در دسترس بوده، ناگهان بحثها در مورد یادگیری ماشینی و اخلاق را به حوزه عمومی سوق داد. مفاهیمی مانند یادگیری عمیق، NLP و شبکه های عصبی در مکالمات حرفه ای و حتی مکالمات شخصی روزمره نفوذ کردند.
برای کسانی که با علوم کامپیوتر آشنایی ندارند، تلاش برای درک جنبه های مختلف هوش مصنوعی و مفاهیم آن می تواند بسیار دشوار باشد. در اینجا، هوش مصنوعی چیست، چگونه کار می کند، تفاوت بین یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و موارد دیگر را بررسی می کنیم.
فهرست مطالب:
- درک اصول اولیه: هوش مصنوعی چیست؟
- ساخت یک هوش مصنوعی مسئول
- یادگیری ماشینی چیست؟
- یادگیری عمیق چیست؟
- پردازش زبان طبیعی چیست؟
- شبکه های عصبی چیست و چگونه کار می کنند؟
- سیستم مدیریت هوش مصنوعی چیست؟
- استانداردها و هوش مصنوعی
درک اصول اولیه: هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی به توانایی ماشین یا سیستم کامپیوتری برای انجام وظایفی اشاره دارد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این شامل سیستمهای برنامهنویسی برای تجزیه و تحلیل دادهها، یادگیری از تجربیات و تصمیمگیری هوشمندانه میشود که توسط ورودی انسان هدایت میشود. آشناترین شکل هوش مصنوعی دستیارهای مجازی مانند سیری یا الکسا هستند، اما تکرارهای زیادی از این فناوری وجود دارد.
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که صنایع مختلف را با توانمند ساختن ماشینها برای حل مشکلات پیچیده و تفکر شهودی، فراتر از اتوماسیون صرف، متحول کند. این حوزهها و فناوریهای مختلفی مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی را در بر میگیرد.
ساخت یک هوش مصنوعی مسئول
هوش مصنوعی توانایی ترکیب، تجزیه و تحلیل و عمل بر روی حجم عظیمی از داده ها در چند ثانیه را دارد و همین موضوع آن را بسیار قدرتمند میکند. مانند هر فناوری قدرتمند، بسیار مهم است که آن را با مسئولیت پذیری اجرا کنیم تا پتانسیل آن را به حداکثر برسانیم و در عین حال اثرات منفی را نیز به حداقل برسانیم.
برای مثال، اگر هوش مصنوعی با استفاده از دادههای بررسی نشده آموزش داده شود، میتواند سوگیریهای مضر در مورد نژاد، مذهب، تربیت یا سایر ویژگیهای انسانی را تکرار کند. اگر در هوش مصنوعی مورد استفاده در سلامت، موارد اصولی و مهم مورد توجه قرار نگیرد، میتواند فاجعهبار باشد.
یکی دیگر از نگرانی های اخلاقی کلیدی پیرامون هوش مصنوعی، حفظ حریم خصوصی است. با توجه به جمعآوری حجم وسیعی از دادهها از پایگاههای اطلاعاتی در سراسر جهان، سیستمهای هوش مصنوعی، نیاز به اطمینان از محافظت و استفاده مسئولانه از اطلاعات شخصی را دارد. برای مثال، فناوری تشخیص چهره، که اغلب در سیستمهای امنیتی یا پلتفرمهای رسانههای اجتماعی استفاده میشود، سؤالاتی را در مورد رضایت و سوء استفاده احتمالی ایجاد میکند. (همانطور که در برخی از شبکههای مجازی دیدهایم که با هوش مصنوعی میتوان با فیلمی از یک فرد معروف ساخت بدون آنکه آن فرد اطلاعی از این موضوع داشته باشد.)
اطمینان از توسعه مسئولانه هوش مصنوعی برای پیشرفت ایمن، قابل اعتماد و اخلاقی آن بسیار مهم است. اما چگونه می توان به شفافیت و توضیح پذیری در زمینه هوش مصنوعی مسئول پرداخت؟ این موضوع لازمه بحث و گفتگو مفصلتری است.
اگر هنوز در دوره رایگان 7 اصل مهم در مدیریت مطلوب کسب و کار شرکت نکرده اید، کلیک نمایید. |
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشین در هسته خود به توانایی یک سیستم کامپیوتری برای یادگیری از داده ها بدون برنامه ریزی صریح اشاره دارد. یک مثال فیلتر اسپم در ایمیل ها است. با شناسایی الگوهای مشابه در پیامهای هرزنامه، پلتفرمهای ایمیل میتوانند یاد بگیرند که چه پیامهایی مفید هستند و چه چیزهایی باید از صندوق ورودی دور نگه داشته شوند.
بنابراین یادگیری ماشین چگونه کار می کند؟ با مقدار زیادی از داده ها شروع می شود. الگوریتمهای یادگیری ماشین بر روی مجموعههای داده عظیمی آموزش داده میشوند که یاد میگیرند آنها را تجزیه و تحلیل کنند تا الگوها، روابط و روندها را شناسایی کنند. سپس می توان از این الگوها برای پیش بینی یا تصمیم گیری در مورد داده های جدید و دادههایی که بایستی نادیده گرفته شوند، استفاده کرد.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی گاهی اوقات به جای یکدیگر استفاده می شوند، اما یک تفاوت وجود دارد.
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است. با این حال، یادگیری عمیق می تواند انواع بیشتری از اطلاعات را تجزیه و تحلیل کند و عملیات پیچیده تری را انجام دهد. فرآیند یادگیری عمیق از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است – به ویژه نحوه اتصال نورون ها و کار با یکدیگر برای پردازش اطلاعات- این موضوع، به آن اجازه می دهد تا پیش بینی های دقیق تر و عمیق تری از داده ها انجام دهد.
به عنوان مثال، در یادگیری ماشینی اولیه، یک کامپیوتر می تواند تشخیص پرندگان را در تصاویر بیاموزد. این دستگاه که بر روی تصاویر پرندگان و سایر حیوانات یا اشیاء آموزش دیده است، با قرار گرفتن در معرض ویژگی های منحصر به فرد پرندگان مانند بال ها و منقار، یاد می گیرد که بین آنها تمایز قائل شود.
یادگیری عمیق این را یک گام فراتر می برد. با ماندن در مثال پرنده، یادگیری عمیق ممکن است یاد بگیرد که نه تنها ویژگی های اولیه پرنده را بشناسد، بلکه جزئیات پیچیده ای مانند الگوهای پر را نیز تشخیص دهد، که این امر باعث می شود پرندگان دقیق تر شناسایی شوند و حتی بتوانند عقاب ها را از کبوتر جدا کنند.
پردازش زبان طبیعی چیست؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) رشتهای از هوش مصنوعی است که بر توانایی رایانهها برای درک و تعامل با زبان انسان تمرکز دارد.
NLP شامل طیف گسترده ای از فناوری ها است که به رایانه ها اجازه می دهد ساختار و معنای زبان انسان را درک کنند. این شامل وظایفی مانند تشخیص گفتار، درک زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی است.
NLP با تجزیه و تحلیل و تفسیر زبان، رایانه ها را قادر می سازد تا اطلاعات مفید را استخراج کنند، به سؤالات پاسخ دهند و مکالمه را ادامه دهند. به عنوان مثال، دستیاران مجازی مانند الکسا می توانند اطلاعاتی درباره دمای بیرون، عناوین اخبار یا میانگین وزن یک نهنگ ارکا را درک کرده و ارائه دهند.
این دوره آموزشی را پیشنهاد میکنیم: دوره آموزشی تولید محتوا برای سایت و رسانه های اجتماعی
شبکه های عصبی چیست و چگونه کار می کنند؟
مغز انسان را تصور کنید: شبکه ای از میلیاردها نورون، دریافت اطلاعات از دنیای بیرون، ارسال آن اطلاعات به قسمت های دیگر مغز، سنتز معنای آن بر اساس تجربیات گذشته، و ارتباط واکنشی در پاسخ.
شبکه های عصبی مصنوعی مدل های ریاضی هستند که امکان یادگیری عمیق را فراهم می کنند. هسته آنها تقلیدی از مغز انسان هستند. متشکل از لایههایی از گرههای به هم پیوسته – به نام نورونهای مصنوعی یا پرسپترون – هر نورون مصنوعی ورودیها را دریافت میکند، محاسبات را انجام میدهد و خروجی تولید میکند. این خروجیها سپس به لایه بعدی پرسپترون منتقل میشوند و یک ساختار سلسله مراتبی ایجاد میکنند.
قدرت شبکه های عصبی در توانایی آنها در یادگیری و تشخیص الگوهای موجود در داده ها نهفته است
سیستم مدیریت هوش مصنوعی چیست؟
یک سیستم مدیریت هوش مصنوعی مانند مغزهایی است که چگونه یک سازمان پروژه های هوش مصنوعی خود را مدیریت می کند. همه چیز در مورد تنظیم قوانین و روش هایی برای اطمینان از استفاده مسئولانه و موثر از هوش مصنوعی است. این سیستم به مدیریت همه چیز از ارزیابی خطرات گرفته تا عملی کردن هوش مصنوعی به شیوه ای مسئولانه کمک می کند.
به آن به عنوان یک نقشه راه برای استفاده عاقلانه از هوش مصنوعی با تکامل فناوری فکر کنید. چارچوب مدیریت هوش مصنوعی روشی ساختاریافته برای مدیریت ریسک ها و فرصت های مرتبط با هوش مصنوعی تعیین می کند. این مؤلفههای کلیدی مانند شفافیت، توضیحپذیری و استقلال را پوشش میدهد و به سازمانها دستورالعملهای روشنی در مورد نحوه استفاده از هوش مصنوعی مطابق با مقررات در حال تحول میدهد (مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا).
با مدیریت و نظارت مسئولانه، هوش مصنوعی میتواند پتانسیل خود را به عنوان یک توسعه فناوری بسیار مثبت برآورده کند.
استانداردها و هوش مصنوعی
ماموریت ISO ایجاد استانداردهای شناخته شده جهانی در صنایع مختلف است و هوش مصنوعی نیز از این قاعده مستثنی نیست.
استانداردهای بین المللی برای هوش مصنوعی چارچوبی را برای هدایت استفاده مسئولانه و اخلاقی از فناوری های هوش مصنوعی ارائه می دهد. این استانداردها حوزه هایی مانند حریم خصوصی، سوگیری، شفافیت و پاسخگویی را پوشش می دهند. با رعایت این استانداردها، سازمان ها می توانند برای اطمینان از اینکه سیستم های هوش مصنوعی آنها منصفانه، شفاف و از اصول اخلاقی پیروی می کنند، کار کنند.
یکی از نمونه های استاندارد بین المللی در زمینه هوش مصنوعی ISO/IEC 23894 است که بر مدیریت ریسک در سیستم های هوش مصنوعی تمرکز دارد. هدف این استاندارد اطمینان از قابل فهم بودن الگوریتمها و مدلهای هوش مصنوعی است و میتوان آنها را از نظر تعصب و انصاف بررسی کرد و در نتیجه اعتماد و اطمینان را در سیستمهای هوش مصنوعی ایجاد کرد.
- سیستم های مدیریت هوش مصنوعی ISO/IEC 42001
- ISO/IEC 23894 AI – راهنمای مدیریت ریسک
- چارچوب ISO/IEC 23053 برای سیستم های هوش مصنوعی با استفاده از ML
استانداردهای ISO همچنین به قابلیت همکاری و سازگاری سیستمهای هوش مصنوعی میپردازند و اطمینان میدهند که فناوریهای هوش مصنوعی میتوانند به طور یکپارچه با هم کار کنند و دادهها را به طور موثر تبادل کنند. این امر اهمیت ویژهای دارد زیرا هوش مصنوعی در صنایع و برنامه های مختلف ادغام می شود.
با تسریع توسعه و پذیرش هوش مصنوعی، توسعه استانداردهای دقیق برای اطمینان از تبدیل شدن هوش مصنوعی به یک فناوری کلیدی خواهد بود.
اگر هنوز در دوره رایگان 7 اصل مهم در مدیریت مطلوب کسب و کار شرکت نکرده اید، کلیک نمایید. |
دیدگاهتان را بنویسید