هوش مصنوعی چیست و چطور کار میکند؟

هوش مصنوعی (AI) طی دهه ‌ی گذشته به شکلی چشمگیر در جنبه ‌های مختلف زندگی روزمره ما نفوذ کرده است. این فناوری در کاربردهایی همچون شخصی ‌سازی محتوا در شبکه‌ های اجتماعی، شناسایی چهره دوستان و اعضای خانواده در تصاویر گوشی ‌های هوشمند و همچنین در پیشبرد دستاوردهای پزشکی نقش بسزایی ایفا می ‌کند.

با این حال، گسترش سامانه‌ های هوشمندی مانند ChatGPT از شرکت OpenAI و Meta AI، نگرانی ‌هایی را در زمینه ‌های زیست‌ محیطی، اخلاقی و نحوه بهره‌ برداری از داده ‌های کاربران برانگیخته است.

هوش مصنوعی (AI) به سیستم های رایانه ‌ای این توانایی را می‌ دهد که از طریق تحلیل داده ‌ها، الگوهای نهفته را شناسایی کرده و یاد بگیرند. این قابلیت موجب می ‌شود که ماشین ‌ها بتوانند وظایف مختلف را به‌ گونه ‌ای مؤثرتر، سریع‌ تر و با دقت بالاتر انجام دهند.

هوش مصنوعی پایه‌ و اساس بسیاری از محصولات و خدمات مدرن را تشکیل می ‌دهد؛ برای مثال، الگوریتم پیشنهاد دهنده ‌ی نتفلیکس با تحلیل رفتار تماشای کاربران، فیلم‌ ها و سریال ‌هایی متناسب با علایق آن ‌ها پیشنهاد می ‌کند. همچنین، فناوری هوش مصنوعی در سامانه هدایت خودکار ناوگان خودروهای شرکت Waymo به‌ کار گرفته شده تا تصمیم ‌گیری در لحظه و رانندگی ایمن را برای خودروها امکان ‌پذیر کند.

هوش مصنوعی دقیقاً چگونه کار می ‌کند؟ چه کارهایی از آن ساخته است؟ و اگر بخواهید وارد دنیای جذاب AI و یادگیری ماشین شوید، باید از کجا شروع کنید؟ در ادامه، نگاهی ساده و کاربردی به مفاهیم، کاربردها و مسیر ورود به این حوزه خواهیم داشت.

در این مقاله، به مفاهیم پایه ‌ای هوش مصنوعی خواهیم پرداخت و راهنمایی برای مبتدیان ارائه می‌ دهیم تا بفهمند هوش مصنوعی چگونه کار می ‌کند. تکنیک‌ ها و الگوریت م‌های مختلفی که هوش مصنوعی را به حرکت در می ‌آورند، روش ‌های مبتنی بر داده که به آن امکان یادگیری و تطبیق می ‌دهند، و انواع مختلف هوش مصنوعی که امروزه وجود دارند را بررسی خواهیم کرد. در پایان، شما پایه و اساس خوبی برای درک نحوه کار هوش مصنوعی و شروع فعالیت در این حوزه هیجان ‌انگیز خواهید داشت.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) شاخه ‌ای از علوم رایانه است که به طراحی و برنامه ‌نویسی سیستم ‌هایی می ‌پردازد که قادرند از داده ‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و وظایفی را انجام دهند که در گذشته تنها از عهده‌ ی انسان‌ ها بر می‌ آمد. این وظایف شامل مواردی مانند تشخیص گفتار، شناسایی تصاویر، و تصمیم‌ گیری در شرایط مختلف است.

الگوریتم ‌ها و مدل‌ های مورد استفاده در هوش مصنوعی اغلب بر پایه‌ ی یادگیری ماشین (Machine Learning)  و شبکه ‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) توسعه یافته ‌اند. در سطوح پیشرفته ‌تر، فناوری ‌هایی مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) نیز به کار گرفته می ‌شوند تا توانایی سیستم ‌ها در درک، تحلیل و تولید اطلاعات انسانی‌ مانند، افزایش یابد.

هوش مصنوعی، یک فناوری پیشرفته است که صدها، و حتی هزاران کاربرد متنوع در صنایع مختلف دارد و بستری را برای توسعه راه ‌حل‌ های نوآورانه فراهم می‌ سازد. این فناوری با بهره‌ گیری از الگوریتم ‌های یادگیری ماشین، به بهبود کیفیت زندگی انسان‌ ها کمک می ‌کند؛ از جمله با خودکارسازی وظایف تکراری، فعال ‌سازی دستیارهای مجازی و حتی تولید متن برای مکالمات آنلاین، مانند آن چه در تماس ‌های ویدیویی نظیر Zoom مشاهده می ‌شود.

با ظهور هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، امکان تولید محتوا از طریق درخواست‌ های متنی برای کاربران فراهم شده است. ابزارهایی مانند ChatGPT یا Google Gemini  می ‌توانند بر اساس این ورودی‌ ها، متونی تولید کنند که از نظر ساختار و معنا به محتوای انسانی شباهت زیادی دارند.

تعریف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) به استفاده از سیستم‌ های کامپیوتری برای انجام وظایفی گفته می‌ شود که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این فناوری بر پایه الگوریتم ‌ها و مدل‌ هایی بنا شده است که می ‌توانند داده ‌ها را تحلیل کنند، الگوها را شناسایی کرده و بر اساس آن تصمیم‌ گیری نمایند. هوش مصنوعی به گونه ‌ای طراحی شده که با گذر زمان از تجربیات خود بیاموزد و عملکرد خود را بهبود بخشد، تا بتواند وظایف پیچیده‌ تری را با دقت و کارایی بالاتر انجام دهد.

هدف نهایی هوش مصنوعی ساخت ماشین ‌هایی است که بتوانند مانند انسان فکر کنند، استدلال کنند و کارهایی را انجام دهند که حتی فراتر از توانایی ‌های انسانی باشند. هوش مصنوعی به دو نوع قوی (Strong AI) و ضعیف (Weak AI) تقسیم می ‌شود که تفاوت آن‌ ها در سطح هوش و توانایی در شبیه ‌سازی شناخت انسانی است. حال ببینیم این نوع هوش ‌ها چگونه عمل می‌ کنند؟

هوش مصنوعی قوی (Strong AI)

هوش مصنوعی قوی، نوعی فرضی از هوش مصنوعی است که دارای خود آگاهی و توانایی شناختی در سطح انسان است. در این حالت، ماشین ‌ها می‌ توانند مانند انسان فکر کنند، استدلال کنند و تصمیم ‌گیری ‌های مستقل انجام دهند. با این که چنین فناوری ‌ای هنوز به واقعیت نپیوسته و بیشتر در قلمرو داستان ‌های علمی ‌تخیلی قرار دارد، پژوهشگران همچنان در تلاش ‌اند تا سیستم‌ هایی بسازند که به این سطح از پیچیدگی نزدیک شوند. از نمونه ‌های شناخته ‌شده هوش مصنوعی قوی در فرهنگ عامه می ‌توان به ربات‌ های فیلم «ترمیناتور» و اندروید «دیتا» در سریال «پیشتازان فضا: نسل بعدی» اشاره کرد.

هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI)

هوش مصنوعی ضعیف، شکل فعلی و رایج هوش مصنوعی است که برای انجام وظایف مشخصی طراحی شده است؛ کارهایی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، اما در این نوع سیستم ‌ها، توانایی درک، استدلال یا تصمیم ‌گیری خارج از محدوده برنامه‌ ریزی‌ شده وجود ندارد. این ماشین ‌ها تنها در چارچوب تعیین‌ شده عمل می‌ کنند و توان تفکر مستقل ندارند. از نمونه‌ های بارز هوش مصنوعی ضعیف می ‌توان به دستیارهای صوتی مانند سیری، الکسا و گوگل اسیستنت اشاره کرد که با بهره ‌گیری از پردازش زبان طبیعی و الگوریتم ‌های یادگیری ماشین، به سؤالات کاربران پاسخ می‌ دهند. همچنین، خودروهای خودران، چت ‌بات ‌ها و سیستم‌ های پیشنهاد دهنده در فروشگاه ‌های آنلاین نیز نمونه‌ هایی از این نوع هوش مصنوعی هستند.

هوش مصنوعی چه کاربردهایی دارد؟

هوش مصنوعی به کامپیوترها امکان می ‌دهد حجم زیادی از داده ‌ها را پردازش کنند، الگوها را شناسایی کنند و دستورالعمل ‌های دقیقی را برای انجام کارها بر اساس آن اطلاعات دنبال نمایند.

کامپیوترها قادر به تفکر، همدلی یا استدلال انسانی نیستند.

با این حال، پژوهشگران سامانه ‌هایی را توسعه داده‌ اند که قادرند وظایفی را انجام دهند که به‌ طور سنتی مستلزم هوش انسانی هستند؛ هدف از طراحی این سامانه ‌ها، شبیه ‌سازی فرآیندهای یادگیری، کسب دانش و بکارگیری آن، همانند عملکرد ذهن انسان است.

این فناوری قادر است با تحلیل سوابق خرید کاربران، رفتار خرید آن ‌ها را پیش ‌بینی کرده و بر این اساس، محصولات متناسب با علایق و ترجیحات آن ‌ها را پیشنهاد دهد.

هوش مصنوعی همچنین هسته‌ اصلی عملکرد دستیارهای صوتی نظیر Siri از شرکت اپل و Alexa از آمازون را تشکیل می‌ دهد، و در توسعه سامانه ‌های هدایت خودکار خودروها نیز نقشی کلیدی ایفا می ‌کند.

شبکه ‌های اجتماعی مانند فیسبوک، تیک ‌تاک و ایکس (توییتر سابق) با کمک AI تصمیم می ‌گیرند چه پست ‌هایی به کاربران نشان داده شود. سرویس ‌های پخش موسیقی مثل اسپاتیفای و دیزر نیز از هوش مصنوعی برای پیشنهاد آهنگ استفاده می‌ کنند.

هوش مصنوعی در حوزه پزشکی هم کاربردهای متعددی دارد؛ دانشمندان با کمک AI به شناسایی سرطان، بررسی نتایج رادیولوژی، تسریع در تشخیص بیماری ‌ها و یافتن درمان‌ های جدید می‌ پردازند.

در این بخش به بررسی کاربردهای عملی هوش مصنوعی می ‌پردازیم و خواهیم دید که چگونه AI می ‌تواند در حوزه ‌هایی مانند بازاریابی، خدمات مشتری، تحلیل تصاویر پزشکی، آموزش شخصی ‌سازی ‌شده، بازی‌ های ویدیویی و فراتر از آن، تغییراتی چشمگیر ایجاد کند.

اکنون این پرسش مطرح می ‌شود: هوش مصنوعی در عمل چگونه کار می ‌کند؟

کسب ‌و کار

هوش مصنوعی این توانایی را دارد که شیوه عملکرد کسب ‌و کارها را به ‌طور کامل متحول کند. این فناوری می ‌تواند وظایف تکراری را خودکارسازی کند، حجم عظیمی از داده‌ ها را تحلیل کرده و دیدگاه‌ های ارزشمندی برای تصمیم ‌گیری فراهم آورد. هوش مصنوعی به‌ ویژه در حوزه ‌هایی مانند بازاریابی، خدمات مشتری و شناسایی کلاه ‌برداری تأثیر چشمگیری داشته است. در بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی، کسب ‌و کارها می ‌توانند محتوای شخصی ‌سازی ‌شده‌ ای به مشتریان ارائه دهند و اثربخشی کمپین‌ های تبلیغاتی خود را افزایش دهند. همچنین، با خودکارسازی پاسخ به پرسش ‌های رایج و تسریع در حل مشکلات، هوش مصنوعی موجب بهبود خدمات مشتری می‌ شود. علاوه بر این، هوش مصنوعی از طریق تحلیل الگوها و شناسایی رفتارهای غیر عادی در تراکنش ‌های مالی، به کسب‌ و کارها در شناسایی و پیشگیری از کلاهبرداری کمک می ‌کند.

مثال ‌هایی از کاربرد هوش مصنوعی در کسب‌ و کارها:

• چت ‌بات ‌ها برای خدمات مشتری: بسیاری از کسب‌ و کارها از چت ‌بات ‌های مجهز به هوش مصنوعی برای ارائه خدمات پشتیبانی به مشتریان و پاسخگویی به سوالات آن ‌ها استفاده می ‌کنند. این چت ‌بات ‌ها قادرند تعاملات پایه با مشتریان را مدیریت کرده و بدین ترتیب به نمایندگان انسانی اجازه می ‌دهند تا تمرکز خود را بر روی مسائل پیچیده ‌تر معطوف کنند.
• تحلیل ‌های پیش‌ بینی‌ کننده: کسب ‌و کارها می ‌توانند از تحلیل ‌های پیش‌ بینی ‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش ‌بینی روندها و شناسایی الگوهای رفتار مشتریان استفاده کنند. این اطلاعات به کسب ‌و کارها کمک می ‌کند تا تصمیمات بهتری درباره توسعه محصولات، استراتژی ‌های بازاریابی و پیش‌ بینی فروش بگیرند.

بهداشت و درمان

هوش مصنوعی صنعت بهداشت و درمان را دگرگون کرده است؛ این فناوری موجب بهبود دقت در تشخیص بیماری ‌ها، توسعه درمان  ‌های نوین و فراهم ‌سازی مراقبت ‌های شخصی‌ سازی‌ شده می‌ شود. برای مثال، الگوریتم ‌های هوش مصنوعی در تحلیل تصاویر پزشکی می ‌توانند ناهنجاری ‌ها یا بیماری ‌های احتمالی را شناسایی کنند. همچنین، با پردازش حجم عظیمی از داده ‌های بالینی و پژوهشی، هوش مصنوعی قادر است داروها و روش ‌های درمانی جدیدی را توسعه دهد.
سیستم ‌های تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی نیز به پزشکان در ارائه تشخیص‌  های دقیق ‌تر و پیشنهاد مؤثرترین گزینه ‌های درمانی کمک می‌ کنند.

مثال ‌هایی از کاربرد هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان:

• تحلیل تصاویر پزشکی: هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر پزشکی مانند رادیولوژی، سی ‌تی ‌اسکن و ام ‌آر ‌آی را تحلیل کند تا علائم بیماری ‌هایی مانند سرطان را شناسایی کند. این فناوری به پزشکان کمک می‌ کند تا سریع ‌تر و با دقت بیشتری بیماری ‌ها را تشخیص دهند.
• پزشکی شخصی ‌سازی ‌شده: هوش مصنوعی قادر است داده ‌های ژنتیکی و سوابق پزشکی هر بیمار را تحلیل کند و برنامه ‌های درمانی خاص و متناسب با شرایط فردی او ارائه دهد. این روش منجر به درمان ‌های مؤثرتر و نتایج بهتر برای بیماران می ‌شود.

آموزش

هوش مصنوعی پتانسیل آن را دارد که آموزش را متحول کند، به‌ ویژه از طریق ارائه تجربه‌ های یادگیری شخصی ‌سازی ‌شده و توسعه سیستم‌ های آموزشی هوشمند. یادگیری شخصی ‌سازی‌ شده با بهره‌ گیری از هوش مصنوعی، محتوای آموزشی را با نیازها و ترجیحات هر دانش ‌آموز تطبیق می ‌دهد و در نتیجه، انگیزه و میزان یادگیری را افزایش می ‌دهد. از سوی دیگر، سیستم‌ های آموزشی هوشمند با استفاده از هوش مصنوعی، در حین فرایند یادگیری بازخورد و راهنمایی ‌های متناسب با عملکرد هر فرد ارائه می ‌دهند. این قابلیت به دانش ‌آموزان کمک می‌ کند تا مؤثرتر بیاموزند و عملکرد بهتری داشته باشند.

مثال‌ هایی از کاربرد هوش مصنوعی در آموزش:

• تحلیل تصاویر پزشکی: هوش مصنوعی می ‌تواند تصاویر پزشکی مانند رادیولوژی، سی ‌تی ‌اسکن و ام ‌آر‌ آی را تحلیل کند تا علائم بیماری ‌هایی مانند سرطان را شناسایی کند. این فناوری به پزشکان کمک می ‌کند تا سریع ‌تر و با دقت بیشتری بیماری ‌ها را تشخیص دهند.
• پزشکی شخصی‌ سازی‌ شده: هوش مصنوعی قادر است داده ‌های ژنتیکی و سوابق پزشکی هر بیمار را تحلیل کند و برنامه ‌های درمانی خاص و متناسب با شرایط فردی او ارائه دهد. این روش منجر به درمان ‌های مؤثرتر و نتایج بهتر برای بیماران می ‌شود.

سرگرمی

هوش مصنوعی همچنین صنعت سرگرمی را دگرگون کرده و زمینه‌ ساز خلق شکل ‌های نوینی از بازی ‌ها و تولید محتوا شده است. بازی‌ های مجهز به هوش مصنوعی می ‌توانند با تطبیق ‌پذیری نسبت به رفتار و ترجیحات بازیکنان، تجربه ‌ای عمیق ‌تر و جذاب ‌تر فراهم کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی توانایی تولید محتوای خلاقانه مانند موسیقی، آثار هنری یا داستان را از طریق تحلیل نمونه ‌های موجود دارد. همچنین، با ارائه پیشنهادهای شخصی‌ سازی‌ شده بر اساس رفتار کاربران، تجربه کاربری در سرویس ‌هایی مانند پلتفرم ‌های پخش آنلاین به ‌طور چشمگیری بهبود می ‌یابد.

مثال‌ هایی از کاربرد هوش مصنوعی در صنعت سرگرمی:

• موتورهای پیشنهاد دهنده: موتورهای پیشنهاد دهنده مجهز به هوش مصنوعی توسط سرویس‌ هایی مانند نتفلیکس و اسپاتیفای برای ارائه پیشنهاد محتوا بر اساس سابقه تماشا یا شنیدن کاربران به کار گرفته می ‌شوند. این فناوری به کاربران کمک می ‌کند تا محتوای جدیدی را کشف کنند که احتمالاً با علایق آن ‌ها سازگار بوده و مورد پسندشان قرار گیرد.
• هوش مصنوعی در بازی ‌های ویدیویی: هوش مصنوعی برای کنترل شخصیت ‌های غیر قابل بازی (NPC) مورد استفاده قرار می ‌گیرد و موجب واقعی ‌تر و جذاب ‌تر شدن تجربه بازی می ‌شود. شخصیت‌ های NPC مجهز به هوش مصنوعی قادرند به رفتار بازیکن واکنش نشان دهند و با ایجاد موقعیت ‌های پویا، بازی را چالش‌ برانگیزتر و سرگرم‌ کننده‌ تر کنند.

هوش مصنوعی چگونه کار می‌ کند؟

برای ایجاد هوش مصنوعی، ابتدا باید مسئله به ‌طور دقیق تعریف شده، نتایج مورد انتظار مشخص شوند، داده‌ ها جمع ‌آوری و ساماندهی گردند و فناوری مناسب انتخاب شود. سپس راه‌ حل طراحی ‌شده مورد آزمایش قرار می ‌گیرد و در صورت نیاز، اصلاح و بهینه ‌سازی می ‌شود تا به نتیجه مطلوب برسد.

فرآیند کلی عملکرد هوش مصنوعی را می‌ توان در پنج مرحله خلاصه کرد:

ورودی (Input)

ابتدا داده‌ ها از منابع مختلف مانند متن، صدا، تصویر و ویدیو جمع‌ آوری می ‌شوند. این داده‌ ها به دسته‌ هایی تقسیم می ‌شوند، مانند داده‌ هایی که قابل خواندن برای الگوریتم ‌ها هستند و داده ‌هایی که نیستند. سپس، پروتکل و معیارهایی تعریف می ‌شود که مشخص می ‌کند کدام داده‌ ها پردازش شوند و برای رسیدن به چه نتایجی استفاده شوند.

پردازش (Processing)

 پس از جمع‌ آوری و ورود داده ‌ها، مرحله بعدی این است که به هوش مصنوعی اجازه داده شود تصمیم بگیرد با این داده ‌ها چه کند. سیستم، داده ‌ها را مرتب و تفسیر می ‌کند و با استفاده از الگوهایی که برای یادگیری آن‌ ها برنامه ‌ریزی شده است، آن‌ ها را بررسی می ‌کند تا بتواند الگوهای مشابه را در داده‌ های جدید ورودی تشخیص دهد.

نتایج (Outcomes)

در مرحله‌ ی پس از پردازش، هوش مصنوعی با تکیه بر الگوهای پیچیده ‌ای که در داده ‌ها شناسایی کرده است، می ‌تواند پیش ‌بینی‌ هایی درباره رفتار مشتریان یا روندهای بازار ارائه دهد. در این مرحله، سیستم طوری طراحی می ‌شود که داده‌ ها را به دو دسته‌ ی «قابل قبول» و «غیر قابل قبول» تقسیم کند—یعنی بررسی کند که آیا داده ‌های جدید با الگوهای پیشین هم‌ خوانی دارند یا نه. این فرآیند مبنایی برای تصمیم‌ گیری‌ های بعدی هوش مصنوعی فراهم می ‌سازد.

تنظیمات (Adjustments)

اگر برخی داده‌ ها در دسته «ناموفق» قرار گیرند، هوش مصنوعی از این خطاها یاد می‌ گیرد و فرآیند پردازش با شرایط اصلاح‌ شده تکرار می‌ شود. در این مرحله، ممکن است لازم باشد قوانین الگوریتم بر اساس نوع داده بازبینی شده یا تغییرات جزئی در ساختار آن اعمال شود. گاهی نیز نیاز است به مرحله ‌ی تولید نتایج بازگردید تا سیستم بهتر با ویژگی ‌های جدید داده ‌ها تطبیق یابد.

ارزیابی (Assessments)

مرحله‌ نهایی در تکمیل یک وظیفه توسط هوش مصنوعی، ارزیابی است. در این مرحله، سیستم با بهره ‌گیری از بینش ‌های استخراج‌ شده از داده ‌ها و اصلاحات انجام‌ شده، پیش ‌بینی ‌هایی دقیق ‌تر ارائه می ‌دهد. همچنین، بازخوردهای به‌ دست ‌آمده از مرحله‌ ی تنظیمات در الگوریتم لحاظ می‌ شوند تا عملکرد هوش مصنوعی در اجرای وظایف آینده بهبود یابد.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین زیرمجموعه ‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه ‌ها این امکان را می ‌دهد تا با تحلیل و تطبیق داده ‌ها، به ‌صورت مستقل یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند.
روش ‌های مختلفی برای یادگیری ماشین وجود دارد، اما سه روش اصلی آن عبارت‌ اند از: یادگیری نظارت ‌شده، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی.

• یادگیری نظارت ‌شده: یادگیری نظارت ‌شده به فرایند آموزش مدل بر روی داده‌ های برچسب ‌خورده گفته می ‌شود؛ یعنی مجموعه داده شامل ورودی ‌ها و خروجی ‌های مورد انتظار است. الگوریتم با استفاده از این داده ‌ها یاد می‌ گیرد و پس از آموزش قادر است داده‌ های جدید و دیده‌ نشده را پیش‌ بینی کند. از جمله کاربردهای یادگیری نظارت‌ شده می ‌توان به طبقه ‌بندی تصاویر، تشخیص اسپم و شناسایی گفتار اشاره کرد.
• یادگیری بدون نظارت: یادگیری بدون نظارت شامل یافتن الگوها در دادهر‌های بدون برچسب است، یعنی مجموعه داده تنها شامل ورودی‌ ها است و خروجی مشخصی وجود ندارد. الگوریتم به ‌دنبال یافتن الگوها و روابط در داده ‌هاست و از آن ‌ها برای پیش ‌بینی داده ‌های جدید استفاده می‌ کند. نمونه ‌هایی از یادگیری بدون نظارت شامل خوشه ‌بندی، تشخیص ناهنجاری و کاهش ابعاد هستند.
• یادگیری تقویتی: یادگیری تقویتی شامل آموزش مدل از طریق روش آزمون و خطا و با بهره ‌گیری از پاداش یا تنبیه برای اقدامات خاص است. در این روش، الگوریتم با تعامل مستمر با محیط، می ‌آموزد که کدام اقدامات صحیح و کدام نادرست هستند. یادگیری تقویتی معمولاً در حوزه‌ هایی مانند رباتیک، بازی ‌ها و سیستم ‌های پیشنهاد دهنده به کار می ‌رود.
• سایر انواع یادگیری ماشین: علاوه بر یادگیری نظارت ‌شده، بدون نظارت و تقویتی، تکنیک ‌های دیگری نیز در یادگیری ماشین وجود دارد. از جمله می ‌توان به یادگیری نیمه ‌نظارتی اشاره کرد که در آن مدل از ترکیبی از داده ‌های برچسب ‌دار و بدون برچسب یاد می ‌گیرد. یادگیری عمیق نیز یکی دیگر از روش‌ های رایج است که با استفاده از شبکه‌ های عصبی، از حجم عظیمی از داده ‌ها یاد می‌ گیرد. یادگیری انتقالی هم تکنیکی است که از یک مدل آموزش ‌دیده به‌ عنوان نقطه شروع برای انجام یک وظیفه‌ ی جدید استفاده می‌ کند.

شبکه ‌های عصبی

شبکه‌ های عصبی یکی از زیرمجموعه ‌های یادگیری ماشین هستند که از مجموعه‌ ای از نورون ‌های مصنوعی برای پردازش و تحلیل داده ‌ها استفاده می ‌کنند. این شبکه ‌ها بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده‌ اند و توانایی شناسایی الگوها و روابط موجود در داده‌ ها را دارند.

شبکه‌ های عصبی یکی از ابزارهای قدرتمند در حوزه هوش مصنوعی، به‌ ویژه در زمینه یادگیری ماشین هستند. این شبکه ‌ها می ‌توانند بر روی مجموعه‌ داده‌ های بزرگ آموزش ببینند و توانایی پیش ‌بینی و تصمیم ‌گیری بر اساس آن داده ‌ها را به ‌دست آورند. همین ویژگی موجب شده است تا در کاربردهای متنوعی مانند شناسایی تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و بازی ‌های رایانه ‌ای مورد استفاده قرار گیرند.

قابلیت یادگیری و بهبود عملکرد شبکه ‌های عصبی از طریق دریافت بازخورد، آن ‌ها را به یکی از اجزای کلیدی بسیاری از سیستم‌ های هوش مصنوعی تبدیل کرده است.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی یکی از بخش ‌های مهم هوش مصنوعی است که به رایانه ‌ها امکان می ‌دهد زبان انسان را پردازش، تحلیل و درک کنند. در این حوزه، الگوریتم ‌ها و مدل ‌هایی توسعه داده می ‌شوند که بتوانند گفتار یا متن انسانی را تفسیر کرده و معنای آن را استخراج کنند. این توانایی به ماشین ‌ها کمک می‌ کند تا وظایفی مانند ترجمه زبان، تحلیل احساسات و تعامل با چت ‌بات ‌ها را انجام دهند. با درک زبان انسان توسط ماشین‌ ها، امکان طراحی برنامه ‌های هوشمند و پیشرفته ‌تری فراهم می ‌شود که می ‌توانند به شکلی طبیعی ‌تر و مؤثرتر با انسان‌ ها تعامل داشته باشند و تجربه کاربری را به ‌طور چشمگیری بهبود بخشند.

روباتیک

روباتیک یکی از بخش ‌های حیاتی هوش مصنوعی است که به ساخت ماشین ‌های هوشمندی می ‌پردازد که قادرند به ‌طور خودکار و مستقل وظایف مختلف را انجام دهند. روباتیک به هوش مصنوعی کمک می ‌کند تا از طریق فراهم کردن بستری فیزیکی برای تعامل با دنیای واقعی و جمع ‌آوری داده‌ ها، عملکرد بهتری داشته باشد. این حوزه شامل طراحی، ساخت و برنامه ‌نویسی روبات ‌ها برای انجام کارهای پیچیده، خطرناک یا غیر ممکن برای انسان ‌ها است.

روباتیک کاربردهای گسترده ‌ای دارد که از جمله آن‌ ها می ‌توان به صنعت، مراقبت ‌های بهداشتی و اکتشافات فضایی اشاره کرد.

با ادغام هوش مصنوعی و روباتیک، ماشین‌ ها می ‌توانند یاد بگیرند و خود را با شرایط جدید تطبیق دهند، عملکرد خود را بهبود بخشند و استقلال بیشتری پیدا کنند که این امر به نتایجی کارآمدتر و مؤثرتر منجر می ‌شود.

هوش مصنوعی مولد چیست و برنامه ‌هایی مانند ChatGPT و Meta AI چگونه کار می ‌کنند؟

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) توسط مدل‌ های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs)  قدرت می ‌گیرد؛ مدل ‌هایی که بر پایه الگوریتم‌ های پیچیده‌ ی یادگیری ماشین و با بهره ‌گیری از شبکه‌ های عصبی عمیق  (Deep Learning)، بر روی حجم گسترده ‌ای از داده‌ ها آموزش دیده‌ اند. در حالی که هوش مصنوعی سنتی عمدتاً به شناسایی الگوها و انجام پیش ‌بینی محدود می ‌شود، هوش مصنوعی مولد قادر است محتوای جدید خلق کند—مانند تولید متن، تصویر، موسیقی، ویدئو یا کد—بر اساس دانشی که از داده ‌های آموزشی کسب کرده است؛ بدون آن ‌که صرفاً به تکرار یا تقلید محدود شود.

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) برای تولید محتوای جدیدی به کار می ‌رود که از نظر ظاهری و معنا، مشابه محتوای تولید شده توسط انسان است.

این فناوری با بهره‌ گیری از مدل ‌های یادگیری ماشین و از طریق آموزش بر روی حجم گسترده ‌ای از داده ‌های موجود ــ از جمله متون و تصاویر آنلاین ــ توانایی تولید محتواهای نوین را به دست می‌آورد.

ChatGPT و چت ‌بات رقیب چینی آن، DeepSeek، از جمله پرکاربردترین ابزارهای هوش مصنوعی مولد به ‌شمار می ‌روند که قادرند انواع مختلفی از محتوا از جمله متن، تصویر، کد برنامه‌ نویسی و سایر اشکال داده را تولید کنند.

Google Gemini و Meta AI نیز از جمله سامانه ‌های هوش مصنوعی مولد هستند که قابلیت برقراری مکالمات متنی تعاملی با کاربران را دارند.

برنامه‌ هایی مانند Midjourney و Veo 3 مخصوص خلق تصاویر یا ویدئو بر اساس دستورات ساده متنی طراحی شده ‌اند.

هوش مصنوعی مولد همچنین می ‌تواند موسیقی با کیفیت بالا تولید کند.

آهنگ ‌هایی که سبک یا صدای هنرمندان مشهور را تقلید می‌ کنند، به ‌سرعت محبوب شده ‌اند و گاهی طرفداران را در مورد اصالتشان سردرگم کرده ‌اند.

چرا هوش مصنوعی بحث ‌برانگیز است؟

با وجود اذعان به پتانسیل ‌های هوش مصنوعی، برخی کارشناسان نگران پیامدهای رشد سریع این فناوری هستند.

صندوق بین‌المللی پول (IMF) هشدار داده که هوش مصنوعی می ‌تواند تقریباً ۴۰ درصد مشاغل را تحت تأثیر قرار دهد و نابرابری مالی جهانی را تشدید کند.

پروفسور جفری هینتون، دانشمند کامپیوتر که یکی از «پدر خوانده‌ های» توسعه هوش مصنوعی محسوب می ‌شود، ابراز نگرانی کرده که سیستم ‌های قدرتمند هوش مصنوعی ممکن است حتی منجر به نابودی انسان‌ ها شوند—اگر چه این نگرانی توسط همکارش یان لوکان، یکی دیگر از «پدر خوانده‌ های» هوش مصنوعی، رد شده است.

منتقدان همچنین به احتمال بازتولید اطلاعات مغرضانه یا تبعیض علیه برخی گروه‌ های اجتماعی توسط این فناوری اشاره می ‌کنند.

زیرا بخش قابل ‌توجهی از داده ‌هایی که برای آموزش سامانه ‌های هوش مصنوعی استفاده می ‌شوند، از منابع عمومی نظیر پست ‌ها و نظرات کاربران در شبکه‌ های اجتماعی استخراج می‌ گردند؛ منابعی که ممکن است بازتاب‌ دهنده تعصبات و افراط‌ گرایی ‌های رایج در جامعه، از جمله تبعیض ‌های جنسیتی، نژادی یا فرهنگی باشند. برای نمونه:

• شرکت فیسبوک بابت اشتباه الگوریتمی‌ ای که به ‌اشتباه مردان سیاه‌ پوست را با برچسب «میمون ‌ها» شناسایی کرده بود، رسماً عذرخواهی کرد.
• پلتفرم توییتر نیز تأیید کرد که الگوریتم هوش مصنوعی مورد استفاده برای برش خودکار تصاویر، دچار تعصب نژادی است.

همچنین، هرچند برنامه‌ های هوش مصنوعی پیشرفت کرده ‌اند، اما هنوز در معرض اشتباه هستند، مثلاً تولید تصاویری از افراد با تعداد نادرست انگشتان یا اعضای بدن.

سیستم ‌های هوش مصنوعی مولد به «توهم ‌زدگی» مشهورند؛ یعنی گاهی حقایق نادرست را به ‌عنوان حقیقت ارائه می‌ کنند و حتی منابعی جعلی برای اطلاعات نادرست خود می ‌آفرینند.

برای نمونه، شرکت اپل در ژانویه سال جاری، توسعه یک ویژگی جدید مبتنی بر هوش مصنوعی را متوقف کرد؛ زیرا این فناوری به‌ طور نادرست خلاصه‌ ای از اعلان ‌های یک اپلیکیشن خبری ارائه می ‌داد.

شبکه خبری بی ‌بی ‌سی نیز نسبت به این عملکرد اعتراض کرد، چرا که هوش مصنوعی اپل به اشتباه به مخاطبان اعلام کرد لوئیجی مانگیونه — متهم به قتل مدیرعامل شرکت UnitedHealthcare، برایان تامپسون — دست به خودکشی زده است.

شرکت گوگل نیز به دلیل ارائه پاسخ‌ های نادرست توسط سامانه ‌های خلاصه‌ سازی مبتنی بر هوش مصنوعی در نتایج جستجو، مورد انتقاد قرار گرفته است.

این موضوع باعث افزایش نگرانی ‌ها درباره بکارگیری هوش مصنوعی در محیط ‌های آموزشی و کاری شده است؛ جایی که این فناوری به طور گسترده برای کمک به خلاصه ‌سازی متون، نگارش ایمیل ‌ها و مقالات، و همچنین رفع اشکالات برنامه ‌نویسی استفاده می‌ شود.

نگرانی‌ ها شامل استفاده دانش‌ آموزان از هوش مصنوعی برای «تقلب» در تکالیف و ورود مخفیانه آن توسط کارکنان در محل کار است.

• یکی از افراد گفته است: «حقوق می ‌گیرم تا مشکلاتی را که هوش مصنوعی ایجاد کرده است، برطرف کنم.»

نویسندگان، موسیقیدان ‌ها و هنرمندان به دلایل اخلاقی با فناوری هوش مصنوعی مخالفت کرده ‌اند و توسعه ‌دهندگان این فناوری را به استفاده از آثارشان برای آموزش مدل ‌ها بدون کسب رضایت یا پرداخت حق ‌الزحمه متهم کرده ‌اند.

هزاران خالق اثر، از جمله بیورن اولویوس (خواننده و ترانه ‌سرای گروه آبا)، نویسندگان ایان رانکین و جوآن هریس، و بازیگر جولیان مور، در اکتبر ۲۰۲۴ بیانیه ‌ای را امضا کردند که در آن هوش مصنوعی را تهدیدی جدی، ناعادلانه و بزرگ برای معیشت خود عنوان کرده ‌اند.

• بیلی آیلیش و نیکی میناژ خواستار توقف استفاده از فناوری هوش مصنوعی به ‌عنوان «شکارچی» آثار موسیقایی شده ‌اند.
• کتابی که با کمک هوش مصنوعی نوشته شده است، به بررسی دلایل ترس هنرمندان از این فناوری می ‌پردازد.

چهار نوع اصلی هوش مصنوعی

در حالی که یادگیری در هوش مصنوعی می ‌تواند در دسته‌ هایی مانند «هوش محدود (Narrow Intelligence)»، «هوش عمومی مصنوعی (Artificial General Intelligence)» و «هوش فوق ‌العاده (Super Intelligence)» قرار بگیرد، هر کدام از این طبقه ‌بندی ‌ها توانایی ‌های رو به رشد هوش مصنوعی را نشان می ‌دهند – بسیاری از آن‌ ها هنوز در دنیای واقعی دیده نشده ‌اند. در واقع، «هوش عمومی مصنوعی» هنوز به واقعیت نرسیده است.

در ادامه چهار نوع اصلی هوش مصنوعی در شکل فعلی آن ‌ها آورده شده است:

• ماشین ‌های واکنشی (Reactive Machines)

این سیستم‌ های هوش مصنوعی هیچ حافظه‌ ای ندارند و تنها برای انجام وظایف خاص طراحی شده ‌اند. در این نوع سیستم‌ ها، یک ورودی، همیشه خروجی ثابتی تولید می‌ کند.

ماشین‌ های واکنشی ساده ‌ترین نوع هوش مصنوعی محسوب می ‌شوند. این ماشین ‌ها به گونه ‌ای طراحی شده ‌اند که تنها قادر به درک محیط اطراف خود و واکنش نشان دادن به آن هستند، اما توانایی ذخیره ‌سازی خاطرات یا تجربیات گذشته را ندارند. این سیستم‌ ها معمولاً فقط قادر به انجام وظایف محدود و تخصصی می‌ باشند. با این حال، مزیت اصلی ماشین ‌های واکنشی، قابلیت اطمینان و ثبات عملکرد آن‌ ها است. نمونه ‌های برجسته این نوع ماشین ‌ها شامل Deep Blue و الگوریتم AlphaGo گوگل هستند.

مثال ‌هایی از ماشین ‌های واکنشی:

Deep Blue: توسط شرکت IBM در دهه ۱۹۹۰ ساخته شد و یک ابرکامپیوتر بازی شطرنج بود که قهرمان بین ‌المللی شطرنج «گری کاسپاروف» را شکست داد.

AlphaGo گوگل: الگوریتمی است که بازی تخته ‌ای ” Go” را در سطحی فراتر از توان انسانی بازی می‌ کند. این الگوریتم با بهره گیری از شبکه‌ های عصبی، وضعیت فعلی بازی را ارزیابی می ‌کند و در بازی ای پیچیده ‌تر نسبت به Deep Blue برتری دارد

• ماشین ‌های دارای حافظه محدود (Limited Memory Machines)

این الگوریتم طوری طراحی شده که نحوه‌ ی همکاری نورون ‌های مغز ما را شبیه ‌سازی کند، بنابراین با جمع ‌آوری داده‌ های بیشتر، هوشمندتر می ‌شود.

هوش مصنوعی با حافظه محدود (Limited Memory) پیچیدگی بیشتری نسبت به ماشین‌ های واکنشی دارد. این نوع هوش مصنوعی قادر به ذخیره‌ سازی داده‌ های گذشته و پیش ‌بینی بر اساس آن‌ ها است و هم ‌زمان اطلاعات جدید را جمع ‌آوری کرده و گزینه ‌های تصمیم‌ گیری را ارزیابی می ‌کند. هوش مصنوعی با حافظه محدود نسبت به مدل ‌های واکنشی، امکانات و قابلیت‌ های گسترده ‌تری ارائه می‌ دهد. این نوع هوش زمانی شکل می ‌گیرد که یک تیم به ‌طور مستمر مدلی را آموزش دهد تا بتواند داده‌ های جدید را تحلیل و از آن ‌ها استفاده کند، یا محیطی طراحی شود که مدل ‌ها به ‌صورت خودکار آموزش ببینند و بروزرسانی شوند.

مراحل استفاده از هوش مصنوعی با حافظه محدود در یادگیری ماشین عبارت ‌اند از:

1. ایجاد مجموعه داده‌ های آموزشی
2. ساخت مدل یادگیری ماشین
3. اطمینان از توانایی مدل در انجام پیش ‌بینی ‌ها
4. اطمینان از این که مدل بتواند بازخوردهای انسانی یا محیطی را دریافت کند
5. ذخیره ‌سازی بازخوردهای انسانی و محیطی به ‌عنوان داده
6. تکرار مراحل بالا به‌ صورت یک چرخه مداوم

• نظریه ذهن (Theory of Mind)

این نوع از هوش مصنوعی هنوز محقق نشده است، اما دارای ظرفیتی است که بتواند درک کند، دیگر موجودات دارای افکار، احساسات و نیت‌ های مستقل هستند. چنین قابلیتی، در صورت تحقق، به هوش مصنوعی امکان می ‌دهد تا در تعامل با دیگران، رفتار خود را به ‌صورت متناسب و سازگار با موقعیت و شرایط اطراف تنظیم کند.

نظریه ذهن یک مفهوم روان ‌شناختی است که بر این باور استوار است که موجودات زنده دارای افکار و احساساتی هستند که بر رفتار خود و دیگران تأثیر می ‌گذارند. در حوزه هوش مصنوعی، نظریه ذهن به معنای توانایی ماشین ‌ها در درک احساسات و نحوه تصمیم‌ گیری انسان‌ ها، حیوانات و حتی سایر ماشین ‌ها است — این درک از طریق بازتاب درونی (self-reflection) و قدرت تحلیل صورت می ‌گیرد.

در این سطح، ماشین ‌ها قادر خواهند بود با توجه به حالات روانی و تصمیمات دیگران، تصمیمات خود را به ‌صورت مستقل اتخاذ کنند.

نمونه‌ هایی از نظریه ذهن:

در حال حاضر، هیچ نمونه ‌ای از هوش مصنوعی با توانایی «نظریه ذهن» وجود ندارد، زیرا فناوری و دانش علمی ما هنوز به سطحی نرسیده ‌اند که بتوان چنین قابلیت پیشرفته‌ ای را در ماشین ‌ها پیاده ‌سازی کرد.

• خود آگاهی (Self-awareness)

هوش مصنوعی خود آگاه هنوز وجود ندارد، اما فراتر از نظریه ذهن عمل می ‌کند، زیرا می ‌تواند درک کند که یک موجودیت مستقل است، از وضعیت وجودی خود آگاه باشد و احساسات دیگران را پیش ‌بینی کند.

خود آگاهی در هوش مصنوعی مستلزم درک عمیق مفهوم «آگاهی» توسط پژوهشگران و سپس توانایی آن‌ ها در شبیه‌ سازی و پیاده ‌سازی آن در ماشین ‌ها است. این نوع از هوش مصنوعی دارای سطحی از آگاهی مشابه انسان است — یعنی ماشین می ‌داند که وجود دارد، جایگاهش در جهان را درک می‌ کند و نسبت به حضور و حالات احساسی دیگران آگاهی دارد.

چنین ماشینی می‌ تواند نیازهای دیگران را بر اساس نوع ارتباط و نشانه ‌های رفتاری آن ‌ها تشخیص دهد و به آن‌ ها پاسخ مناسب دهد.

نمونه‌ هایی از خود آگاهی:

در حال حاضر، هیچ نمونه ‌ای از هوش مصنوعی دارای خود آگاهی وجود ندارد، چرا که هنوز به سطح فناوری و درک علمی لازم برای ساخت چنین سیستمی دست نیافته ‌ایم.

شاخه ‌هایی که هوش مصنوعی را شکل می ‌دهند: معرفی اجمالی هوش مصنوعی

تشخیص تفاوت میان هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و سایر زیر شاخه‌ های مرتبط با این حوزه می ‌تواند چالش ‌برانگیز باشد. در ادامه، مروری کوتاه بر برخی از مهم‌ ترین شاخه ‌های این حوزه ارائه می‌ شود:

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین، زیر مجموعه‌ ای از هوش مصنوعی است که شامل علوم کامپیوتر، ریاضیات و برنامه ‌نویسی می ‌شود. تمرکز یادگیری ماشین بر توسعه الگوریتم ‌هایی است که به ماشین‌ ها امکان می ‌دهد بدون دخالت انسان، از داده ‌ها یاد بگیرند و روندها را پیش ‌بینی کنند.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق شاخه ‌ای از هوش مصنوعی است که با الگوگیری از ساختار و شیوه پردازش اطلاعات در مغز انسان، به تصمیم‌ گیری می ‌پردازد. این زیر شاخه از یادگیری ماشین، می ‌تواند بدون نظارت و بدون نیاز به برنامه ‌نویسی مستقیم، از داده‌ های غیر ساخت‌ یافته یاد بگیرد.

شبکه‌ های عصبی (Neural Networks)

شبکه عصبی نوعی تکنیک در یادگیری عمیق است که ساختار مغز انسان را شبیه‌ سازی می ‌کند. این شبکه ‌ها، محاسبات پیچیده ‌ای روی مجموعه ‌های بزرگی از داده انجام می‌ دهند و خروجی ‌هایی تولید می ‌کنند.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing  یا  NLP)

پردازش زبان طبیعی بخشی از هوش مصنوعی است که به رایانه ‌ها توانایی درک زبان گفتاری و نوشتاری انسان را می ‌دهد. NLP امکان تشخیص متن و گفتار را در دستگاه ‌ها فراهم می‌ کند.

بینایی کامپیوتری (Computer Vision)

بینایی کامپیوتری یک حوزه میان ‌رشته‌ ای است که بر چگونگی درک تصاویر و ویدئوها توسط رایانه‌ ها تمرکز دارد. در هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتری برای خودکارسازی فعالیت ‌هایی استفاده می ‌شود که معمولاً توسط سیستم بینایی انسان انجام می ‌شوند.

هوش مصنوعی چه تأثیری بر محیط زیست دارد؟

میزان دقیق مصرف انرژی سیستم‌ های هوش مصنوعی هنوز به طور کامل مشخص نیست، اما برخی پژوهشگران برآورد می ‌کنند که مصرف انرژی این صنعت در آینده ‌ای نزدیک می ‌تواند به اندازه مصرف کل کشور هلند برسد.

تولید تراشه ‌های پیشرفته ‌ای که برای اجرای الگوریتم‌ های هوش مصنوعی مورد نیاز است، نیازمند مصرف قابل توجهی از منابع انرژی و آب می ‌باشد.

افزایش تقاضا برای خدمات هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نیز منجر به افزایش تعداد و حجم مراکز داده شده است، که به نوبه خود بر مصرف منابع تأثیرگذار است.

این مراکز بزرگ که شامل هزاران رک سرورهای کامپیوتری هستند، مصرف انرژی بالایی دارند و برای خنک ‌سازی به حجم زیادی آب نیاز دارند.

برخی شرکت‌ های بزرگ فناوری سرمایه‌ گذاری ‌هایی برای کاهش یا بازیافت آب مصرفی انجام داده ‌اند یا از روش ‌های جایگزینی مانند خنک‌ سازی با هوا استفاده می‌ کنند.

با این حال، برخی کارشناسان و فعالان محیط زیست نگرانند که هوش مصنوعی مشکلات مربوط به تأمین آب را تشدید کند.

در فوریه سال جاری، شبکه خبری بی ‌بی‌ سی گزارش داد که برنامه ‌های دولت بریتانیا برای تبدیل این کشور به «رهبر جهانی» در حوزه هوش مصنوعی ممکن است فشار بیشتری بر منابع آب آشامیدنی موجود، که هم ‌اکنون نیز تحت تنش هستند، وارد کند.

در سپتامبر ۲۰۲۴، شرکت گوگل اعلام کرد که قصد دارد طرح‌ های پیشنهادی برای احداث مرکز داده‌ ای در شیلی، کشوری که با بحران خشکسالی مواجه است، را مجدداً مورد بازبینی قرار دهد.

همچنین، افزایش تقاضا برای خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی باعث شده است تا شبکه‌ های برق با فشارهای قابل توجهی مواجه شوند.

آیا قوانینی برای کنترل هوش مصنوعی وجود دارد؟

برخی دولت ‌ها قبلاً قوانینی برای کنترل نحوه عملکرد هوش مصنوعی وضع کرده ‌اند.

قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، مقرراتی سخت ‌گیرانه برای کنترل سیستم‌ های هوش مصنوعی پرخطر در حوزه‌ هایی نظیر آموزش، بهداشت، اجرای قانون و فرآیندهای انتخاباتی وضع کرده است و برخی کاربردهای خاص این فناوری را به طور کامل ممنوع می ‌سازد.

توسعه ‌دهندگان هوش مصنوعی مولد در چین موظف به حفظ امنیت داده ‌های شهروندان و افزایش شفافیت و دقت اطلاعات هستند، اما در عین حال ملزم به رعایت قوانین سختگیرانه کشور در حوزه سانسور نیز می ‌باشند.

در بریتانیا، نخست ‌وزیر اعلام کرده است که دولت پیش از تصویب قوانین مرتبط با هوش مصنوعی، این فناوری را به ‌طور کامل آزمایش و ارزیابی خواهد کرد.

هر دو کشور بریتانیا و آمریکا دارای مؤسساتی برای ایمنی هوش مصنوعی هستند که هدف آن ‌ها شناسایی ریسک ‌ها و ارزیابی مدل‌ های پیشرفته هوش مصنوعی است.

در سال ۲۰۲۴، این دو کشور توافقنامه ‌ای برای همکاری در توسعه روش‌ های «سخت ‌گیرانه» آزمایش هوش مصنوعی امضا کردند.

با این حال، در فوریه ۲۰۲۵، هیچ‌ کدام از این دو کشور به بیانیه بین ‌المللی هوش مصنوعی که رویکردی باز، فراگیر و پایدار به این فناوری را تضمین می‌ کند، نپیوستند.

چندین کشور از جمله بریتانیا، استفاده از سیستم  ‌های هوش مصنوعی برای ایجاد تصاویر عریان ساختگی (دیپ‌ فیک) و محتوای سوء استفاده جنسی از کودکان را نیز محدود کرده‌ اند.

• مردی که با استفاده از هوش مصنوعی، تصاویر کودک ‌آزاری «فساد آمیز» ساخته بود، زندانی شد.
• بررسی بحران تصاویر پورن دیپ‌ فیک و تأثیر آن بر مدارس کره جنوبی

شروع موفقیت ‌آمیز حرفه خود در زمینه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) از حوزه ‌های پرشتاب و در حال رشد هستند که امکانات بی ‌پایانی را پیش روی ما قرار می ‌دهند. تاکنون، هوش مصنوعی توانسته است پتانسیل خود را در تحول بخش ‌هایی همچون مراقبت ‌های بهداشتی، آموزش، کسب ‌و کار و سرگرمی به ‌خوبی نشان دهد. پیشرفت ‌های اخیر در زمینه‌ هایی مانند یادگیری ماشین، شبکه ‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی و رباتیک، به ‌احتمال زیاد مسیر را برای ایجاد مشاغل جدید و فرصت‌ های نو هموار خواهند کرد. با توجه به وسعت و اهمیت روز افزون این حوزه، تقاضا برای متخصصان هوش مصنوعی در حال افزایش است و این مسیر شغلی به گزینه ‌ای امیدوارکننده برای علاقه ‌مندان تبدیل شده است.

اگر شما نیز به دنبال تبدیل شدن به یک حرفه ‌ای در حوزه هوش مصنوعی هستید، شرکت در دوره‌ های آموزشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می ‌تواند نخستین گام در مسیر ساختن آینده ‌ای موفق در این زمینه باشد.

برنامه ‌های آموزشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شامل دوره ‌های تخصصی و کلاس‌ های پیشرفته‌ ای هستند که دانش و مهارت‌ های لازم برای ورود و پیشرفت در این صنعت را در اختیار فراگیران قرار می ‌دهند.

اگر قصد دارید اولین گام  ‌های خود را در دنیای هوش مصنوعی بردارید یا مهارت ‌های فعلی خود را تقویت کنید، این دوره می ‌تواند یکی از بهترین سرمایه‌ گذاری‌ های شما در مسیر حرفه‌ ای ‌تان باشد. همین امروز شروع کنید!