مجله ایرانی:هوش مصنوعی که اغلب به اختصار AI نامیده می شود، به شبیه سازی هوش انسان در ماشین هایی اشاره دارد که برای تفکر و یادگیری مانند انسان برنامه ریزی شده اند.سیستم های هوش مصنوعی برای انجام وظایفی طراحی شده اند که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند، مانند ادراک بصری، تشخیص گفتار، تصمیم گیری و حل مساله.

این سیستم ها با الگوریتم های پیشرفته و مجموعه داده های عظیم کار می کنند و آن ها را قادر به تحلیل، پیش بینی و سازگاری با شرایط مختلف می کنند.قبل از اینکه وارد آخرین پیشرفت ها شویم، بیایید ابتدا با اجزای کلیدی که باعث عملکرد هوش مصنوعی می شوند و فرآیندی که هوش مصنوعی را زنده می کند، آشنا شویم.

الگوریتم های یادگیری ماشین

در قلب توسعه هوش مصنوعی، الگوریتم های یادگیری ماشین قرار دارند.این ها بلوک های سازنده ای هستند که سیستم های هوش مصنوعی را قادر می سازند تا از داده ها یاد بگیرند، پیش بینی کنند و با اطلاعات جدید سازگار شوند. در اینجا مروری کوتاه بر انواع اولیه الگوریتم های یادگیری ماشین داریم.

یادگیری نظارت شده: این روش سیستم هوش مصنوعی را براساس داده های برچسب گذاری شده آموزش می دهد. با ارائه ورودی و خروجی مطلوب، الگوریتم یاد می گیرد که ورودی ها را به خروجی ها نگاشت کند و براساس الگوهایی که در طول آموزش کشف می کند، پیش بینی کند. یک مثال از آن طبقه بندی ایمیل اسپم است که در آن الگوریتم الگویی را از نمونه های برچسب گذاری شده یاد می گیرد تا تصمیم بگیرد کدام پیام ها فیلتر شوند.

یادگیری بدون نظارت: این رویکرد شامل آموزش سیستم های هوش مصنوعی روی داده های بدون برچسب است و هدف الگوریتم کشف الگوها یا ساختارهای پنهان درون داده ها است. خوشه بندی و کاهش ابعاد وظایف رایج در یادگیری بدون نظارت هستند.

یادگیری تقویتی: این روش برای آموزش عوامل هوش مصنوعی برای تصمیم گیری های متوالی در محیطی برای به حداکثر رساندن پاداش کار می کند. این عوامل از طریق آزمون و خطا، تصمیم گیری و دریافت بازخورد برای بهبود عملکرد خود یاد می گیرند. یادگیری تقویتی در توسعه سیستم های خودمختار مانند خودروهای خودران و هوش مصنوعی بازی بسیار مهم است.

یادگیری نیمه نظارت شده: این رویکرد عناصر یادگیری نظارت شده و غیر نظارت شده را ترکیب می کند. این سیستم از مقدار کمی داده برچسب گذاری شده و مقدار زیادی داده بدون برچسب برای آموزش سیستم AI استفاده می کند. این رویکرد به ویژه زمانی مفید است که به دست آوردن داده های برچسب گذاری شده گران یا زمان بر باشد

یادگیری عمیق: این رویکرد زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین است که روی شبکه های عصبی با چندین لایه (شبکه های عصبی عمیق)تمرکز دارد. این شبکه ها می توانند نمایش های پیچیده را از داده ها یاد بگیرند و آن ها را قادر به برتری در وظایفی مانند تشخیص تصویر و گفتار کنند.

جمع آوری داده ها و پیش پردازش

برای ایجاد سیستم های هوش مصنوعی قوی، داده های با کیفیت بالا ضروری است که منجر به الگوریتم های دقیق تر و پیشرفته تر می شود. این فرآیند معمولا شامل موارد زیر است:

جمع آوری داده: جمع آوری مجموعه داده های متنوع و شاخص بسیار مهم است. برای تشخیص تصویر، این کار ممکن است شامل جمع آوری هزاران تصویر با اشیا و پس زمینه های مختلف باشد.

برچسب گذاری داده ها: حاشیه نویسی داده ها با خروجی صحیح برای الگوریتم های یادگیری نظارت شده ضروری است. این کار مانند برچسب زدن کلیپ های صوتی با رونویسی یا تطبیق تصاویر با اشیا مربوط به آن ها است.

پیش پردازش داده ها: آماده کردن داده ها برای آموزش اغلب اجباری است و ممکن است شامل نرمال سازی، پاک سازی داده ها و استخراج ویژگی ها باشد.

آموزش و توسعه مدل

هنگامی که داده ها جمع آوری و پیش پردازش می شوند، مدل هوش مصنوعی از طریق فرایندهای زیر آموزش داده می شود:

انتخاب مدل: انتخاب یک مدل یادگیری ماشین مناسب یا معماری شبکه عصبی برای کار در دست انجام

حلقه آموزشی: ارایه مکرر داده ها به مدل، تنظیم پارامترهای مدل، و ارزیابی عملکرد آن بر روی یک مجموعه داده اعتبارسنجی

تنظیم هایپرپارامتر: تنظیم دقیق هایپرپارامترها، مانند نرخ یادگیری یا زیرساخت های شبکه، برای اصلاح عملکرد مدل

مرتب سازی: استفاده از تکنیک هایی مانند مرتب سازی قطره ای ابرای جلوگیری از تثبیت بیش از حد، که در آن مدل در داده های آموزشی خوب عمل می کند اما در داده های جدید و دیده نشده ضعیف عمل می کند

بهینه سازی: استفاده از الگوریتم هایی مانند نزول گرادیان تصادفی برای تنظیم پارامترهای مدل برای عملکرد بهتر.

استنباط و استقرار

زمانی که مدل هوش مصنوعی آموزش داده شود، برای استقرار آماده است. استنتاج فرآیند استفاده از مدل آموزش دیده برای پیش بینی داده های جدید یا نامعلوم است. این مراحل عبارتند از:

مقیاس پذیری: اطمینان از اینکه سیستم هوش مصنوعی می تواند حجم زیادی از داده ها را مدیریت کند و پیش بینی ها را سریع و کارآمد انجام دهد.

استنتاج سریع: توسعه سیستم های هوش مصنوعی با توانایی استنتاج سریع. این یک نیاز سنگین برای زیرساخت هایی است که وسایل نقلیه مستقل را کنترل می کنند، زیرا تصمیمات باید در عرض میلی ثانیه گرفته شوند.

نظارت و نگهداری: نظارت مستمر بر عملکرد سیستم هوش مصنوعی، در نظر گرفتن بازخورد کاربران و ارائه بروزرسانی های لازم برای سازگاری و قابل اطمینان بودن برنامه بسیار حیاتی است.

چه انتظاری از هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴ داشته باشیم؟

یک بررسی توسط KPMG، یک شرکت حسابرسی، نشان داد که چهار پنجم شرکت ها گفته اند که قصد دارند سرمایه گذاری خود در آن را تا اواسط سال ۲۰۲۴ بیش از ۵۰ درصد افزایش دهند. دوم، محصولات هوش مصنوعی بیشتری روانه بازار خواهند شد. در اواخر سال ۲۰۲۳ مایکروسافت یک چت بات هوش مصنوعی برای کمک به کاربران نرم افزارهای بهره وری خود مانند ورد و اکسل راه اندازی کرد.

وقتی به سال ۲۰۲۴ نگاه می کنیم، روشن است که عصر هوش مصنوعی و آینده انسانی ما به طور فزاینده ای درهم تنیده خواهد شد. هوش مصنوعی آماده پیشرفت های خارق العاده ای است و هم دنیای تکنولوژیکی و هم دنیای فیزیکی ما را تغییر شکل می دهد.

نتیجه گیری

همانطور که در آستانه سال ۲۰۲۴ قرار داریم، مسیر هوش مصنوعی به طرز غیرقابل انکاری رو به بالا است و پیشرفت ها در انتظار باز شدن و افق های در انتظار گسترش هستند. سوال این نیست که آیا هوش مصنوعی بخشی از آینده شما است یا خیر، بلکه سوال این است که چگونه می توانید بخشی از شکل گیری آینده آن باشید. اگر مشتاق هستید که در خط مقدم این انقلاب تکنولوژیک باشید، زمان بهتری برای اقدام وجود ندارد. چکمه های خود را بررسی کنید و به کاتالیزوری برای تغییر در دنیای هوش مصنوعی تبدیل شوید.

• نویسنده : مجله ایرانی