هوش مصنوعی چیست؟ هوش مصنوعی چه کاربردی دارد؟ انواع حوزه های AI چیست؟ سطوح مختلف Artificial Intelligence چیست؟ سایت های هوش مصنوعی کدام ها هستند؟ برنامه هوش مصنوعی چه نوع نرم افزارهایی هستند؟ با ورود به چه رشته هایی می توان شروع به یادگیری هوش مصنوعی کرد؟ چه مشاغلی بعد از یادگیری هوش مصنوعی می توان داشت؟ هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟ خطرات هوش مصنوعی چیست؟ این ها سوالاتی هستند که در این مطلب از وبلاگ سایت اموزش برنامه نویسی الکامکو می خواهیم به آنها جواب دهیم. پس تا آخر همراه ما باشید.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به انگلیسی (Artificial Intelligence یا AI) یک حوزه پیشرفته از علوم کامپیوتر است که به طراحی و ساخت سیستم‌های هوشمند مبتنی بر الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی می‌پردازد. این سیستم‌ها برای انجام وظایفی که به نظر ماشینی می‌آیند، مانند تشخیص الگو، ترجمه متن، تشخیص چهره، پیش‌بینی خطا، پردازش زبان طبیعی و یا بازی‌های کامپیوتری به کار می‌روند.

تعریف هوش مصنوعی: هوش مصنوعی چیست به زبان ساده

هنوز تعریف دقیقی که تمامی دانشمندادن بر روی آن توافق داشته باشند از هوش مصنوعی ارائه نشده ولی اکثر تعریف‌ها را می‌توان به شکل زیر دسته بندی کرد.

1. مانند انسان فکر می‌کند
2. منطقی فکر می‌کند
3. مانند انسان عمل می‌کند
4. منطقی عمل می‌کند

دو تعریف اول مربوط به فرآیندهای تفکر و استدلال است، در حالی دو تعریف دیگر با رفتار سر و کار دارند.

همچنین بخوانید» بهترین ترین راه های یادگیری برنامه نویسی

هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟

هوش مصنوعی به عنوان یکی از پرکاربردترین فناوری‌های دنیا، در بسیاری از صنایع و حوزه‌های کاربردی به کار می‌رود. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی عبارتند از:

۱- کاربرد هوش مصنوعی در صنعت خودرو: هوش مصنوعی در تولید خودروهای خودران و بی‌سابقه، کاهش هزینه‌های تولید، بهبود کیفیت و ایمنی خودروها و همچنین بهبود تجربه کاربری در این صنعت به کار می‌رود.

۲- کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان: هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های مزمن، پیشگیری از بیماری‌های انتقالی، بهبود پیشبینی درمان و دستیابی به بهترین درمان برای بیماران استفاده می‌شود.

۳- کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی و فروش: هوش مصنوعی در تحلیل رفتار مشتری، پیش‌بینی روند بازار، بهبود روش‌های فروش و بهبود تجربه خرید به کار می‌رود.

۴- کاربرد هوش مصنوعی در سیستم‌های خانگی هوشمند: هوش مصنوعی در سیستم‌های خانگی هوشمند مانند ترموستات، سیستم‌های نورپردازی و سیستم‌های امنیتی به کار می‌رود.

۵- کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری و مالی: هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌های مالی، پیش‌بینی شاخص‌های بازار، تشخیص تقلب و بهبود خدمات بانکی به کار می‌رود.

۶- کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بازی‌های رایانه‌ای: هوش مصنوعی در ایجاد شخصیت‌های مجازی، بهبود گیم‌پلی، افزایش هوشمندی نرم‌افزارهای بازی و بهبود تجربه بازی به کار می‌رود.

۷- کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت: 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.

۸- کاربرد 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.

۹- کاربرد 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.

۱۰- کاربرد هوش مصنوعی در حوزه اقتصاد: 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.

۱۱- 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.

۱۲- هوش مصنوعی در حوزه برنامه نویسی:

هوش مصنوعی در برنامه نویسی به سهولت می تواند به نحوی کاربردی باشد که باعث افزایش کیفیت و سرعت کار می شود. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در برنامه نویسی عبارتند از:

۱- پردازش زبان طبیعی (NLP): در بسیاری از برنامه های کاربردی و وب سایت ها از NLP استفاده می شود. با استفاده از هوش مصنوعی، برنامه های کاربردی می توانند با استفاده از زبان طبیعی کاربر، سفارشات را شناسایی کنند و به درستی به آن ها پاسخ دهند.

۲- سیستم های توصیه دهنده: استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی در سیستم های توصیه دهنده می تواند به کاربران کمک کند تا بهترین محصولات را برای خرید پیدا کنند. به عنوان مثال، سیستم های توصیه دهنده در فروشگاه های آنلاین مانند آمازون و وال مارت، محصولات را بر اساس تاریخچه خرید کاربر و علایقشان پیشنهاد می دهد.

۳- یادگیری ماشینی: یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در برنامه نویسی یادگیری ماشینی است. با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی، برنامه های کاربردی می توانند از داده ها یاد بگیرند، فرمول های پیش بینی و مدل های استنتاجی خود را بهبود بخشند و تصمیمات بهتری بگیرند.

۴- تشخیص و تصویربرداری: با استفاده از شبکه های عصبی، برنامه های کاربردی می توانند ترکیبات مختلف تصویر را تشخیص داده و فرمان هایی را که بیانگر محتویات تصویر هستند پردازش کنند. این کاربرد، برای پردازش تصاویر پزشکی، شناسایی چهره و شناسایی آبجکت (شناسایی اشیاء در تصویر) کاربرد دارد.

۵- روش های نظارتی و بدون نظارتی: روش های نظارتی و بدون نظارتی به صورت گسترده در هوش مصنوعی (AI)، ماشین لرنینگ (ML) و یادگیری عمیق (Deep Learning) مورد استفاده قرار می گیرند.این تولید داده متناسب با مدل دقیق و معرفی سامانه ی پیمان کار مناسب با یک سامانه NLP کمک نموده که با سرعت و کیفیت بگردمای مناسب کارروده نماید.

به طور کلی، هوش مصنوعی به مدیریت و پردازش داده ها، تحلیل های پیشرفته داده ها، پشتیبانی در تصمیم گیری و بهبود عملکرد برنامه های کاربردی کمک می کند. این باعث می شود که برنامه نویسان قادر باشند سریع تر و با دقت بیشتر به راه حل های مبتنی بر داده ها برای مشکلات برنامه نویسی برسند.

امروزه هزاران زبان برنامه نویسی وجود دارد که می‌توان از آن‌ها استفاده کرد و قابلیت‌های بی‌شمار هوش مصنوعی را به محصولات خود اضافه کرد اما برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در سیستم‌ها و خدمات شرکت خود، به مهندسان نرم‌افزاری نیاز دارید که این کار را انجام دهند. علاوه بر این، توسعه‌دهندگان باید بهترین زبان‌ها را برای استفاده از هوش مصنوعی بدانند.

حال سؤال اینجاست که بهترین زبان‌ها کدم‌اند؟ چندین مورد وجود دارند که می‌توانند رؤیاهای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی شما را محقق کنند. بیایید به بررسی برخی از بهترین زبان‌های موجود برای هوش مصنوعی بیندازیم:

1. پایتون
2. لیسپ
3. جاوا
4. C++ (سی پلاس پلاس)
5. R
6. Julia (جولیا)
7. C# (سی شارپ) » آموزش سی شارپ را می توانید از اینجا دنبال کنید.
8. JavaScript (جاوا اسکریپت)
9. Golang (Go)
10. Rust

انواع هوش مصنوعی : 

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

۱- سیستم خبره (Experts Systems): 

سیستم خبره (Expert Systems) یکی از انواع سیستم‌های هوش مصنوعی است که طراحی شده است تا بتواند به صورت خودکار مسائل پیچیده را حل کند. این سیستم‌ها به کمک قوانین و دانش موجود در یک حوزه خاص از دانش، مانند پزشکی، حقوق، مهندسی، مدیریت و…، به تصمیم‌گیری در مواقعی که نیاز به دانش و تجربه خاصی دارند، می‌پردازند.

این سیستم‌ها عمدتاً شامل سه قسمت اصلی هستند:

1. پایگاه دانش: این قسمت حاوی تمامی اطلاعات و دانش مورد نیاز سیستم است. این اطلاعات ممکن است شامل دانش افراد متخصص، کتاب‌ها، مقالات، استانداردها و تجارب جمعی باشد.
2. موتور استنتاج: این قسمت اطلاعات ورودی را دریافت کرده و با استفاده از قوانین و دانش موجود در پایگاه دانش، به تصمیم‌گیری می‌پردازد. برای این کار، الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم‌های جستجو، قوانین منطق فازی، شبکه‌های عصبی و… استفاده می‌شود.
3. رابط کاربری: این قسمت ارتباط بین کاربر و سیستم را فراهم می‌کند و اطلاعات ورودی را از کاربر دریافت می‌کند. این رابط می‌تواند به صورت متنی، صوتی و تصویری باشد.

با توجه به ویژگی‌های منحصر به فرد سیستم‌های خبره، این سیستم‌ها در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، صنعت، حقوق، مهندسی، مدیریت و… مورد استفاده قرار می‌گیرند.

۲- رباتیک (Robotics):

رباتیک یک حوزه مهم از علوم کامپیوتر و مهندسی و یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که به طراحی، ساخت و عملکرد ربات ها می پردازد. ربات ها دستگاه هایی هستند که برای انجام وظایف خاصی طراحی شده اند و قادر به انجام کارهایی هستند که انسان ها نمی توانند به آن ها برسند. ربات ها می توانند برای انجام کارهای خطرناک، پر تکرار، زمان بر، یا کارهایی که نیاز به دقت بالا دارند، استفاده شوند.

در رباتیک، به طور کلی سه بخش اصلی وجود دارد: سخت افزار، نرم افزار و کنترل. سخت افزار برای ساختن بدنه و قطعات ربات استفاده می شود، نرم افزار برای برنامه نویسی رفتار ربات و کنترل برای کنترل حرکت ربات مورد استفاده قرار می گیرد.

رباتیک در بسیاری از صنایع، از جمله خودروسازی، تولید مواد غذایی، پزشکی، ساختمانی و بسیاری دیگر مورد استفاده قرار می گیرد. همچنین، ربات ها می توانند در حوزه های دیگری مانند علم، آموزش و حتی هنر هم مورد استفاده قرار گیرند.

۳- یادگیری ماشین (Machine Learning):

یادگیری ماشین یک حوزه از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می دهد از داده ها و الگوهای موجود در داده ها یاد بگیرند و برای پیش بینی و تصمیم گیری استفاده شوند. در یادگیری ماشین، کامپیوترها برای بهبود کارایی خود به طور خودکار و با استفاده از روش های آماری و الگوریتم های یادگیری، بر اساس داده های آموزشی، الگوها و قوانینی را که در داده ها وجود دارند، استخراج می کنند.

یادگیری ماشین به عنوان یک فرایند از دو مرحله اصلی تشکیل شده است: آموزش و تست. در مرحله آموزش، الگوریتم های یادگیری برای یادگیری الگوها و قوانین از داده های آموزشی استفاده می کنند. سپس در مرحله تست، الگوریتم های یادگیری برای پیش بینی و تصمیم گیری از داده های تست استفاده می شوند.

یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع، از جمله تجارت، پزشکی، تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، تحلیل داده ها، تحلیل خطرات مالی و بسیاری دیگر مورد استفاده قرار می گیرد.

۴- شبکه عصبی (Neural Network): 

شبکه عصبی (Neural Network) یکی از روش‌های هوش مصنوعی است که الهام گرفته از ساختار سیستم عصبی انسان است. در این روش، شبکه‌ای از نورون‌ها که به صورت لایه‌ای ساختار یافته است، به یادگیری الگوهایی از داده‌های ورودی می‌پردازد. هدف اصلی این روش، تشخیص و پیش‌بینی اطلاعات از داده‌های ورودی و کشف الگوهای پنهان در داده‌ها است.

شبکه‌های عصبی شامل لایه‌های مختلفی از نورون‌ها هستند که با هم متصل شده‌اند. هر نورون در لایه خود با نورون‌های لایه قبلی و بعدی ارتباط دارد و وظیفه هر نورون، پردازش داده‌های ورودی و ارسال خروجی به نورون‌های لایه بعدی است.

در شبکه‌های عصبی، هر لایه از نورون‌ها می‌تواند به یکی از سه نوع لایه معروف در شبکه‌های عصبی تعلق داشته باشد: لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی. لایه ورودی وظیفه دریافت داده‌های ورودی را دارد، لایه پنهان وظیفه پردازش داده‌های ورودی را دارد و لایه خروجی نتایج پردازش را ارائه می‌کند.

برای آموزش شبکه عصبی، داده‌های ورودی به شبکه داده می‌شوند و شبکه تلاش می‌کند الگوهای موجود در داده‌های ورودی را شناسایی کند. این فرآیند با استفاده از یک الگوریتم یادگیری، مانند الگوریتم پس‌انتشار خطا، صورت می‌گیرد.

۵- منطق فاری (Fuzzy Logic): 

منطق فازی (Fuzzy Logic) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که برای مدل‌سازی مفاهیمی که نمی‌توان به صورت دقیق با آن‌ها کار کرد، استفاده می‌شود. در منطق فازی، مفاهیم و اطلاعات به صورت فازی یا غیردقیق و درجه‌ای بیان می‌شوند.

در منطق فازی، مقادیر عضویت به عنوان نشانگر برای شدت تعلق یک شی به یک مجموعه فازی استفاده می‌شود. این مقادیر می‌توانند در بازه‌های [۰، ۱] یا [-۱، ۱] قرار گیرند. با استفاده از این مقادیر، می‌توان قواعد منطقی را به صورت فازی تعریف کرد و نتایج را به صورت فازی بدست آورد.

منطق فازی در بسیاری از بخش‌های علمی، صنعتی و کاربردی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله در علوم کامپیوتر، کنترل صنعتی، تشخیص پتانسیل سیل، خودروهای خودران، رباتیک، تصمیم‌گیری، و دستگاه‌های تصمیم‌گیری فازی.

۶- پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing):

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به بررسی و تفسیر زبان طبیعی (زبانی که انسان‌ها برای ارتباط و انتقال اطلاعات استفاده می‌کنند) می‌پردازد. هدف اصلی NLP، درک و پردازش زبان طبیعی در سیستم‌های کامپیوتری است.

بعضی از کاربردهای NLP عبارتند از:

1. تحلیل و تفسیر متون: سیستم‌های NLP می‌توانند متن‌های ورودی را تحلیل کرده و اطلاعات مهم موجود در آنها را استخراج کنند، مانند نوع متن، مفاهیم اصلی، اشارات، و تحلیل احساسات.
2. ترجمه ماشینی: با استفاده از NLP، سیستم‌های ترجمه ماشینی قادر به ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر هستند.
3. پاسخ‌دهی به سوالات: سیستم‌های NLP می‌توانند به سوالات مشخصی پاسخ دهند، مانند سوالاتی که با “چگونه”، “چرا”، “کجا” و “چه” شروع می‌شوند.
4. تولید متن: با استفاده از NLP، سیستم‌های کامپیوتری قادر به تولید متن‌هایی برای برخی موارد مانند خلاصه شدن یک متن یا تولید گزارش هستند.
5. تحلیل گفتار: سیستم‌های NLP می‌توانند گفتار را به متن تبدیل کنند، با استفاده از تبدیل گفتار به متن و استخراج اطلاعات مهم موجود در آن.
6. پردازش احساسات: سیستم‌های NLP قادر به تحلیل احساسات موجود در یک متن هستند، مانند تشخیص خشم، خوشحالی یا نگرانی.

سطوح مختلف هوش مصنوعی: 

سطوح هوش مصنوعی به طور کلی به شکل‌های مختلف پردازش اطلاعات و تفسیر آنها توسط سامانه‌های هوش مصنوعی اشاره دارد. این سطوح می‌توانند به طور خلاصه به چهار دسته زیر تقسیم شوند:

۱. سطح پردازش الگو: در این سطح، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به تشخیص الگوهای ساده و تکراری هستند، مانند تشخیص روشن و تاریک یا شناسایی حروف الفبا در تصویر.

۲. سطح پردازش سطح بالا: در این سطح، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به تشخیص الگوهای پیچیده‌تر و مفاهیم هستند، مانند شناسایی اشیاء در تصویر و تفسیر متن.

۳. سطح پردازش دانش‌محور: در این سطح، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به استفاده از دانش‌های خود و دانش خارجی برای حل مسائل هستند، مانند ترجمه زبان یا توصیه سیستم‌های فروشگاهی.

۴. سطح پردازش خودآگاه: در این سطح، سیستم‌های هوش مصنوعی قادر به ارائه پاسخ‌هایی نظیر توجه، علاقه و نیازهای خود هستند و می‌توانند خود را بهبود دهند. این سطح همچنین شامل سیستم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی عمیق و شبکه‌های یادگیری تقویتی است.

همچنین بخوانید » دوره فلاتر از مبتدی تا پیشرفته برای ساخت اپ های اندروید و ios : دوره جامع متخصص فلاتر نیاز به پیش نیاز ندارد و از پایه و سطح صفر همه چیز خط به خط آموزش داده می شود.

معرفی برخی از سایت های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یکی از زمینه‌های پویای دانش جهان است و همکنون بسیاری از مردم را به خود جذب کرده است. بسیاری از وبسایت‌ها و منابع آنلاین مرتبط با هوش مصنوعی وجود دارند که به شما کمک می‌کنند تا نحوه عملکرد AI را بهتر درک کنید. در ادامه چندین وبسایت پرطرفدار در زمینه هوش مصنوعی آورده شده است:

1. machinelearningmastery.com : این وبسایت دوره های آموزشی، کتابخانه ها و منابع دیگری در مورد یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و سایر موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی را ارائه می دهد.

2. datacamp.com: با تمرین و آموزش های تعاملی در دوره های کاملا آنلاین، این وبسایت بر روی مباحث یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده و کاربردهای عملی هوش مصنوعی تمرکز می کند.
3. kdnuggets.com : این وبسایت اخبار نرم افزار و ابزارهای هوش مصنوعی، مطالب و جزئیات مربوط به پروژه های موفق هوش مصنوعی در شرکت ها و بسیاری موارد دیگر را ارائه می دهد.
4. deeplearning.ai: به عنوان یکی از مهمترین سایت های مرجع در زمینه یادگیری ژرف، این وبسایت الگوریتم ها، مدل ها و مفاهیم چندرسانه ای برای افرادی که قصد دارند در زمینه هوش مصنوعی تخصص پیدا کنند، ارائه می دهد.
5. towardsdatascience.com: این وبسایت به عنوان یک منبع اختصاصی برای علاقه مندان به موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی در بینایی ماشین، یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها محسوب می شود.
6. arxiv.org: این وبسایت در مورد نظریه، روش ها و کاربرد های مرتبط با موضوعات دیپ لرنینگ، تجزیه و تحلیل داده ها، شبکه های عصبی، یادگیری ماشینی و سایر موضوعات پیشرفته مرتبط با هوش مصنوعی ارائه می دهد.

7. openai.com: شرکت OpenAI یکی از شرکت های پیشرو در زمینه هوش مصنوعی است. OpenAI تلاش می کند تا تحقیقات و توسعه در حوزه هوش مصنوعی را به دنبال کند و جامعه را در مورد آن آگاه کند.

برنامه هوش مصنوعی چیست؟

درباره رشته هوش مصنوعی

با ورود ماشین های هوشمند به زندگی ما، زمینه های شغلی مربوط به هوش مصنوعی مورد توجه قرار گرفته است. برخی از این شغل ها شامل:

1. مهندس هوش مصنوعی: مهندس هوشمند، الگوریتم های هوش مصنوعی را برای حل مسائل مختلف طراحی و بهبود می دهد.
2. کارشناس داده: کارشناسان داده در سازمانها و کسب و کارهای کوچک و بزرگ از داده های بزرگ استفاده می کنند تا درک بهتری از رفتار مشتریان و رقبا پیدا کنند.
3. روان شناس هوش مصنوعی: روان شناس های هوش مصنوعی با استفاده از شناخت نظریه انسان شناسی، با هدف درک بهتر از نحوه کارکرد مغز، الگوریتم های بهینه برای کاربرد در مهندسی هوش مصنوعی ایجاد می کنند.
4. علوم شناختی: علوم شناختی تلاش می کنند برای ایجاد مدل های روانشناسی برای روبات ها و هوش مصنوعی.
5. مهندس مسیر ربات: مهندسین مسیر ربات با کنترل کردن نقشه های راهنما، به ربات ها کمک می کنند تا بتوانند به تنظیم و کنترل موقعیت، حرکت و دید روبات دست برسند.
6. بازاریاب هوش مصنوعی: بازاریاب های هوش مصنوعی با استفاده از داده مورد نیاز برای بهبود تجربه مشتری، رقابت خود را با رقبا تقویت می کنند.

با توجه به پوشش گسترده‌ای که هوش مصنوعی دارد، بسیاری از رشته‌ها می‌توانند در زمینه‌های مرتبط با هوش مصنوعی به عنوان متخصصان کار کنند.

هوش مصنوعی چه رشته ای است؟

هوش مصنوعی یا AI طیف گسترده‌ای از رشته‌های مختلف را در بر می گیرد. هوش مصنوعی بیشتر در زمینه‌های مهندسی کامپیوتر، ریاضیات، آمار، علوم رایانه، روان‌شناسی، فلسفه، نوروساینس، رباتیک، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و بسیاری دیگر از زمینه‌های دانشگاهی قرار دارد.

با توجه به طیف گسترده‌ای که هوش مصنوعی دارد، افرادی با تخصص‌های مختلف مانند مهندسان کامپیوتر، رشته‌های کسب و کار، فلسفه، علوم شناختی، رباتیک، ریاضیات، نوروساینس، روان‌شناسی و بسیاری دیگر می‌توانند در زمینه‌های مرتبط با هوش مصنوعی به عنوان متخصصان کار کنند.

هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟

خطرات هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) با پیشرفت های اخیر در زمینه های مختلف انواع هوش های مصنوعی مانند تحلیل داده ها، یادگیری ماشینی و شبکه های عصبی، امکانات بیشتری در برابر انسان ها به دست آورده است. با این حال، هوش مصنوعی همچنان با خطراتی مواجه است که می تواند برای جامعه و جهانی که در آن زندگی می کنیم، پیامدهای جدی و ناخواسته ای به دنبال داشته باشد.

برخی از خطرات هوش مصنوعی عبارتند از:

۱. یکی از خطرات هوش مصنوعی تاثیر در روابط اجتماعی است: این تکنولوژی می تواند باعث شکست روابط اجتماعی شود، زیرا در برخی موارد مردم ممکن است برای برخورد با ربات ها و کامپیوتر ها انسانی بیشتر از انسان باشند.

۲. یکی از خطرات اصلی هوش مصنوعی افزایش بیکاری است: هوش مصنوعی می تواند موجب کاهش نیروی انسانی در برخی صنایع شود و این می تواند موجب افزایش بیکاری و کاهش درآمد برخی افراد شود. در واقع خطر بروز تعارض بین سیستم‌های هوش مصنوعی و اهداف انسانی ممکن است باعث افزایش بیکاری و افزایش فاصله اجتماعی شود.

۳. نمی توان هوش مصنوعی را کنترل کرد و این یکی از خطرات AI محسوب می شود: هوش مصنوعی در برخی موارد می تواند به طور خودکار و بدون نیاز به مداخله انسانی اقدام به انجام تصمیمات بگیرد، و به همین دلیل کنترل بر آن ممکن نباشد.

۴. خطرات امنیتی یکی دیگر از خطرات Ai است: هکرها و بدافزارها می توانند از هوش مصنوعی برای هدایت حملات سایبری و سرقت اطلاعات استفاده کنند، به همین دلیل تحقیقات بیشتری در زمینه امنیت هوش مصنوعی لازم است.

نمی‌توان به صورت دقیق پیش‌بینی کرد که هوش مصنوعی در آینده چگونه خواهد بود، اما می‌توان با توجه به پیشرفت‌های اخیر در این حوزه، چندین تصور پیرامون آینده هوش مصنوعی مطرح کرد.

اولین تصور، ادامه پیشرفت ماشین‌های هوشمند است. با افزایش قدرت پردازش و توسعه الگوریتم‌های جدید، ماشین‌ها در آینده به طور مداوم بهتر و قوی‌تر خواهند شد. بعلاوه، با توسعه شبکه‌های ارتباطی بیشتر، ماشین‌های هوشمند قادر خواهند بود به صورت پویا با یکدیگر ارتباط برقرار کنند و در نتیجه، برای حل مسائل پیچیده‌تر همکاری بیشتری انجام دهند.

نتیجه گیری هوش مصنوعی