هوش مصنوعی (AI) به یکی از فناوری‌های تحول آفرین قرن بیست و یکم تبدیل شده است. این سیستم از سیستم‌های هوشمند مختلفی تشکیل شده است که می‌توانند مانند انسان‌ها مشکلات را درک کنند، یاد بگیرند، استدلال کنند و حل کنند. هوش مصنوعی یک موجود منحصر به فرد نیست، بلکه مجموعه‌ای از انواع مختلف است که هر کدام دارای قابلیت‌ها و اهداف متفاوتی هستند. در این مقاله از آی تی پارس، انواع هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم و خواص، کاربرد‌ها و تأثیر بالقوه آن‌ها بر جامعه را بررسی می‌کنیم.
انواع هوش مصنوعی: هوش مصنوعی باریک (Narrow AI)
یکی از انواع هوش مصنوعی، هوش مصنوعی باریک است که به عنوان هوش مصنوعی ضعیف نیز شناخته می‌شود، به سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که برای انجام وظایف خاص یا حل مشکلات خاص در یک دامنه محدود طراحی شده‌اند. برخلاف هوش مصنوعی عمومی، که هدف آن داشتن هوش انسان‌مانند و توانایی انجام هر کار شناختی است، هوش مصنوعی محدود بر مجموعه‌ای از قابلیت‌ها تمرکز می‌کند.
سیستم‌های باریک هوش مصنوعی معمولاً برای کار‌های خاصی مانند تشخیص گفتار، تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی یا بازی شطرنج آموزش دیده و بهینه می‌شوند. این سیستم‌ها ممکن است در وظایف محول شده به آن‌ها برتری داشته باشند اما توانایی انتقال دانش یا مهارت‌های خود را به سایر زمینه‌ها ندارند.
نمونه‌هایی از هوش مصنوعی محدود شامل دستیار‌های شخصی مانند سیری یا الکسا، الگوریتم‌های کنترلی که از طریق تبلیغات استفاده می‌شوند، تبلیغات ویژه مشتری و رانندگی خودکار است. این سیستم‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاص به طور مؤثر و دقیق طراحی شده‌اند، اما فاقد دانش یا درک عمومی هستند.
انواع هوش مصنوعی: هوش مصنوعی عمومی (General AI)
هوش مصنوعی عمومی یا هوش مصنوعی قوی به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که دارای توانایی درک، یادگیری و به کارگیری دانش در حوزه‌ها و وظایف مختلف به روشی مشابه هوش انسانی است. برخلاف هوش مصنوعی باریک، که برای انجام وظایف خاص یا حل مشکلات خاص طراحی شده است، هوش مصنوعی عمومی قصد دارد همان سطح از توانایی‌های شناختی را به عنوان یک انسان نشان دهد، از جمله استدلال، حل مسأله، ادراک، یادگیری و پردازش زبان طبیعی.
توسعه هوش مصنوعی جنرال هدف نهایی تحقیقات هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. دستیابی به هوش مصنوعی عمومی مستلزم ایجاد ماشینی است که نه تنها می‌تواند وظایف خاص را انجام دهد، بلکه می‌تواند موقعیت‌های جدید را درک کند و از آن‌ها بیاموزد، با شرایط متغیر سازگار شود و دارای سطحی از خودآگاهی و آگاهی باشد. هوش مصنوعی عمومی می‌تواند دانش و مهارت‌ها را در حوزه‌های مختلف تعمیم دهد و آن را همه‌کاره و قادر به انجام طیف وسیعی از وظایف پیچیده کند.
اگرچه پیشرفتهای قابل توجهی در زمینه هوش مصنوعی حاصل شده است، دستیابی به هوش مصنوعی عمومی همچنان یک چالش مهم است. دانشمندان در حال کار بر روی توسعه الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و معماری‌های شناختی برای تکرار هوش انسانی هستند. با این حال، توسعه هوش مصنوعی عمومی نگرانی‌های اخلاقی و اجتماعی را افزایش می‌دهد، زیرا ممکن است تأثیرات قابل‌توجهی بر جنبه‌های مختلف زندگی انسان از جمله شغل، حریم خصوصی و کنترل سیستم‌های هوش مصنوعی داشته باشد.
هوش مصنوعی فوق هوشمند (Superintelligent AI)
هوش مصنوعی فوق هوشمند یکی دیگر از انواع هوش مصنوعی است که تقریباً در تمام جنبه‌ها از هوش انسانی پیشی می‌گیرد. این یک سیستم هوش مصنوعی است که نه تنها وظایف را بهتر از انسان‌ها انجام می‌دهد و مشکلات را حل می‌کند، بلکه درک جامعی از جهان دارد، می‌تواند به سرعت یاد بگیرد و سازگار شود و توانایی‌های شناختی پیشرفتهای دارد.
مفهوم هوش مصنوعی فوق‌هوشمند نگرانی‌ها و بحث‌هایی را در مورد تأثیر بالقوه آن بر جامعه ایجاد می‌کند. برخی از طرفداران استدلال می‌کنند که می‌تواند چالش‌های پیچیده جهانی را حل کند، تحقیقات علمی را تسریع بخشد و صنایع مختلف را بهبود بخشد. با این حال، نگرانی‌هایی در مورد خطرات مرتبط با هوش مصنوعی فوق‌هوشمند، مانند جابجایی شغل، مسائل کنترل و ایمنی، ملاحظات اخلاقی، و خطرات احتمالی وجودی در صورت عدم مدیریت صحیح وجود دارد.
ایجاد یک هوش مصنوعی فوق‌هوشمند، یک حوزه تحقیقاتی مداوم است و دانشمندان و متخصصان در حال کار بر روی توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند هوش برتر را نشان دهند. با این حال، دستیابی به ابرهوش واقعی همچنان در حد گمانه‌زنی و عدم قطعیت است، با نظرات متفاوت در مورد زمان و چگونگی دستیابی به آن.
یادگیری ماشینی (Machine Learning)
یادگیری ماشینی زمینه‌ای از هوش مصنوعی است که بر ایجاد الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز دارد که به رایانه‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند. این شامل آموزش یک سیستم کامپیوتری بر روی حجم زیادی از داده‌ها، به نام داده‌های آموزشی، و استفاده از آن مدل آموزشی برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مورد داده‌های جدید و از دست رفته است.
انواع مختلفی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین از جمله یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی وجود دارد. یادگیری تحت نظارت شامل آموزش مدلی بر روی داده‌های برچسب‌گذاری شده است، که در آن هر نقطه داده با یک برچسب یا نتیجه خاص مرتبط است. یادگیری بدون نظارت شامل آموزش مدلی بر روی داده‌های بدون برچسب برای یافتن الگو‌ها یا ساختار‌ها در داده‌ها است. یادگیری تقویتی شامل آموزش یک مدل برای تعامل با محیط و یادگیری از بازخورد یا پاداش است.
یادگیری ماشینی کاربرد‌های زیادی دارد، از جمله تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی، تشخیص تقلب و خودرو‌های خودران. این ابزار در بسیاری از صنایع تبدیل شده است و به کسب و کار‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا مقادیر زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل و درک کنند، استراتژی را بهبود بخشند و تصمیم‌گیری را بهبود بخشند.
یادگیری عمیق (Deep Learning)
یادگیری عمیق شاخه‌ای از یادگیری ماشین است که بر آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری و تصمیم‌گیری بدون برنامه‌نویسی خاص تمرکز دارد. از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است، جایی که چندین لایه از نورون‌های به هم پیوسته اطلاعات را پردازش و تجزیه و تحلیل می‌کنند.
یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی با لایه‌های مخفی متعدد برای انجام کار‌های پیچیده مانند تشخیص تصویر و گفتار، پردازش زبان طبیعی و رانندگی مستقل استفاده می‌کند. این شبکه‌ها یاد می‌گیرند که الگو‌ها و ویژگی‌های داده‌ها را با تنظیم مکرر وزن‌ها و سوگیری‌های اتصالات بین نورون‌ها تشخیص دهند.
یکی از مزایای اصلی یادگیری عمیق توانایی آن در استخراج خودکار ویژگی‌های مرتبط از داده‌های خام است که نیاز به طراحی خدمات دستی را از بین می‌برد. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار را مدیریت کنند و در بسیاری از زمینه‌ها به عملکرد پیشرفتهای دست یافته‌اند.
با این حال، یادگیری عمیق با چالش‌هایی همراه است. آموزش شبکه‌های عصبی عمیق به مقادیر زیادی داده برچسب دار و منابع محاسباتی نیاز دارد. روند آموزش می‌تواند کند باشد و بیش از حد برازش (زمانی که مدل داده‌های آموزشی را به خوبی مدیریت می‌کند اما در داده‌های جدید ضعیف است) یک مشکل رایج است.
علیرغم این چالش‌ها، یادگیری عمیق موفقیت قابل توجهی در کاربرد‌های مختلف نشان داده است و زمینه‌هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و روباتیک را متحول کرده است. به پیشرفت خود ادامه می‌دهد و این پتانسیل را دارد که منجر به پیشرفتهای بیشتر در هوش مصنوعی شود.
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
یادگیری تقویتی نوعی از فرآیند یادگیری ماشینی است که در آن یک عامل یاد می‌گیرد که با تعامل با محیط تصمیم‌گیری کند. عامل بر اساس اعمال خود بازخوردی را در قالب پاداش یا تنبیه دریافت می‌کند و از این بازخورد برای یادگیری و بهبود فرآیند تصمیم‌گیری خود در طول زمان استفاده می‌کند.
در یادگیری تقویتی، عوامل بر اساس وضعیت فعلی محیط، اقداماتی را انجام می‌دهند و محیط بازخوردی را در مورد اقدامات عامل در قالب پاداش یا جریمه ارائه می‌دهد. هدف عامل به حداکثر رساندن پاداش انباشته‌ای است که در طول زمان دریافت می‌کند.
مؤلفه‌های کلیدی مطالعه:
۱. عامل: یادگیرنده یا تصمیم گیرنده در تعامل با محیط.
۲. محیط: سیستم خارجی که عامل با آن تعامل دارد. این می‌تواند یک سناریوی واقعی یا یک محیط شبیه‌سازی شده باشد.
۳. حالت: وضعیت یا وضعیت فعلی عامل در محیط
۴. اقدام: تصمیم یا انتخابی است که یک عامل بر اساس وضعیت موجود انجام می‌دهد.
۵. پاداش: بازخورد یا نتیجه‌ای که عامل بر اساس اقدام خود دریافت می‌کند. پاداش‌ها می‌توانند مثبت (پاداش) یا منفی (ناامیدکننده) باشند.
۶. خط مشی: استراتژی یا قاعده‌ای که عامل برای تعیین اقدامات خود در یک موقعیت خاص دنبال می‌کند
هدف از یادگیری تقویتی یافتن یک خط مشی بهینه است که پاداش تجمعی را در طول زمان به حداکثر برساند. این امر از طریق یک فرآیند آزمون و خطا به دست می‌آید که در آن عامل، اقدامات مختلف را آزمایش می‌کند و از بازخورد‌هایی که دریافت می‌کند، یاد می‌گیرد. تکنیک‌هایی مانند یادگیری Q، گرادیان سیاسی و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق معمولاً در یادگیری تقویتی استفاده می‌شوند.
یادگیری تقویتی با موفقیت در زمینه‌های مختلفی از جمله رباتیک، بازی، مدیریت منابع و رانندگی مستقل به کار گرفته شده است. این یک چارچوب قدرتمند برای آموزش عوامل برای تصمیم‌گیری هوشمندانه در محیط‌های پویا و نامطمئن فراهم می‌کند.
سیستم‌های خبره (Expert Systems)
سیستم‌های خبره نیز یکی دیگر از انواع هوش مصنوعی هستند. سیستم های خبره برنامه‌های کامپیوتری هستند که برای تقلید از قابلیت‌های تصمیم‌گیری متخصصان انسانی در یک حوزه خاص طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها از قوانین، الگوریتم‌ها و اکتشافی مبتنی بر دانش برای تجزیه و تحلیل ورودی و ارائه توصیه‌ها یا حل مسائل استفاده می‌کنند.
اجزای سیستم خبره
۱. پایگاه دانش: مخزن اطلاعات و قواعدی است که نشان دهنده دانش و تجربه یک فرد در زمینه خاصی است. پایگاه دانش با جمع‌آوری دانش و تجربه متخصص از طریق مصاحبه، اسناد و منابع دیگر ساخته می‌شود.
۲. مکانیسم استنتاج: این مؤلفه وظیفه پردازش اطلاعات در پایگاه دانش و اعمال قوانین و الگوریتم‌ها برای نتیجه‌گیری یا توصیه‌ها را بر عهده دارد. از تکنیک‌های مختلفی مانند استدلال مبتنی بر قانون، منطق فازی و یادگیری ماشین برای استنتاج استفاده می‌کند.
۳. رابط کاربری: رابط کاربری به کاربر اجازه می‌دهد تا با سیستم خبره تعامل داشته باشد، اطلاعات را وارد کند و دستورالعمل‌ها یا راه حل‌های سیستم را مشاهده کند. تعاملات می‌تواند متن، تصویر یا ترکیبی از هر دو باشد.
سیستم‌های خبره در زمینه‌های مختلفی از جمله پزشکی، مهندسی، مالی و خدمات به مشتریان استفاده می‌شود. آن‌ها می‌توانند به تشخیص بیماری‌ها، طراحی سیستم‌های پیچیده، تصمیم‌گیری برای سرمایه‌گذاری و ارائه توصیه‌های شخصی کمک کنند.
مزایای سیستم‌های خبره
مزایای سیستم‌های خبره شامل توانایی آن‌ها در ارائه توصیه‌های منسجم و قابل اعتماد است. همچنین توانایی آن‌ها در پردازش مقادیر پیچیده و بزرگ اطلاعات و پتانسیل آن‌ها برای به اشتراک‌گذاری و اشتراک دانش است. با این حال، سیستم‌های خبره نیز دارای محدودیت‌هایی مانند نیاز به کسب دانش گسترده، مشکلات در گرفتن دانش ضمنی و ناتوانی آن‌ها در مقابله با موقعیت‌های جدید یا پیش‌بینی نشده هستند.
به طور کلی، سیستم‌های خبره ابزار ارزشمندی هستند که دانش انسان را افزایش داده و تصمیم‌گیری را در زمینه‌های مختلف بهبود می‌بخشد.
سخن آخر
انواع مختلفی از هوش مصنوعی وجود دارد. هر یک از انواع هوش مصنوعی دارای ویژگی‌ها و کاربرد‌های متفاوتی است. هوش مصنوعی محدود فقط در حوزه‌های محدود برتری دارد. با توجه به پتانسیل فرضی هوش مصنوعی فوق هوشمند، این زمینه به تکامل خود ادامه می‌دهد و بر بسیاری از مناطق زندگی ما تأثیر می‌گذارد. فراگیری ماشین یادگیری عمیق یادگیری تکمیلی و سیستم‌های خبره زیرشاخه‌های غالب هوش مصنوعی هستند. با ادامه پیشرفت هوش مصنوعی، هر زمینه به پیشرفت در زمینه‌های مختلف کمک می‌کند. درک انواع هوش مصنوعی برای تحقق پتانسیل آن‌ها بسیار مهم است و توسعه و اجرای مسئولانه را تضمین می‌کند.
