انقلاب دیجیتال پیش از این نحوه زندگی، کار و ارتباط مردم را تغییر داده بود، اما با ورود هوش مصنوعی به عرصه‌ای کامل‌تر، دوره جدیدی برای انسان آغاز شده است. هوش مصنوعی درواقع شبیه‌سازی‌ فرایندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری است. نمونه‌هایی از کاربردهای هوش مصنوعی شامل پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص گفتار و بینایی ماشین است. از آنجا که هیاهو در مورد هوش مصنوعی افزایش یافته است، بعضی از سازندگان ابزارهای هوش مصنوعی تلاش کرده‌اند تا نحوه ترکیب محصولات و خدمات خود را تبلیغ کنند، اما اغلب، آنچه آنها به‌عنوان «AI» یا همان هوش مصنوعی از آن یاد می‌کنند، یک فناوری جاافتاده مانند یادگیری ماشینی است.

هوش مصنوعی چطور کار می‌کند؟
به‌طور کلی، سیستم‌های هوش مصنوعی با دریافت مقادیر زیادی از داده‌های آموزشی، تجزیه و تحلیل آن داده‌ها برای همبستگی‌ها و الگوها و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی وضعیت‌های آینده کار می‌کنند؛ به‌عنوان مثال، یک روبات چت هوش مصنوعی که با نمونه‌هایی از متن تغذیه می‌شود، می‌تواند یاد بگیرد که تبادل اطلاعات واقعی با افراد ایجاد کند، یک ابزار تشخیص تصویر می‌تواند با مرور میلیون‌ها مثال، شناسایی و توصیف اشیا در تصاویر را بیاموزد. تکنیک‌های مولد هوش مصنوعی که در چند سال گذشته به سرعت پیشرفت کرده‌اند، می‌توانند متن، تصاویر، موسیقی و سایر محتواهای رسانه‌ای واقعی را ایجاد کنند.

اشتباه نگیرید!
اصطلاحات هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند؛ به‌خصوص در مواد بازاریابی شرکت‌ها، اما نکته اصلی این است که معانی آنها متمایز است. به‌طور خلاصه، هوش مصنوعی مفهوم گسترده ماشین‌های شبیه‌سازی هوش انسانی را توصیف می‌کند؛ درحالی‌که یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق تکنیک‌های خاصی در این زمینه هستند.
اصطلاح هوش مصنوعی که در دهه 1950 ابداع شد، طیف وسیعی از فناوری‌ها را دربرمی‌گیرد که هدف آن شبیه‌سازی هوش انسانی، ازجمله یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است. یادگیری ماشینی باعث می‌شود نرم‌افزار به‌طور مستقل الگوها را بیاموزد و با استفاده از داده‌های تاریخی به‌عنوان ورودی، نتایج را پیش‌بینی کند. این رویکرد با در دسترس بودن مجموعه داده‌های آموزشی بزرگ مؤثرتر شده است. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی، با هدف تقلید ساختار مغز با استفاده از شبکه‌های عصبی لایه‌ای انجام می‌شود. این زیربنای بسیاری از پیشرفت‌های بزرگ و پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، ازجمله وسایل نقلیه خودران و ChatGPT است.

4مدل هوش مصنوعی
هوش مصنوعی را می‌توان به 4نوع طبقه‌بندی کرد که از سیستم‌های هوشمند با وظایف خاص که امروزه به‌طور گسترده استفاده می‌شوند شروع می‌شود و به سیستم‌های حساس که هنوز وجود ندارند، پیشرفت می‌کند.

ماشین‌های واکنش‌پذیر؛ این سیستم‌های هوش مصنوعی حافظه ندارند و مختص وظایف هستند. یک مثال برای آن برنامه Deep Blue است متعلق به برنامه شطرنج IBM که در دهه 1990استاد بزرگ شطرنج روسی، گری کاسپاروف را شکست داد. دیپ بلو توانست مهره‌های روی صفحه شطرنج را شناسایی و پیش‌بینی کند، اما چون حافظه نداشت، نمی‌توانست از تجربیات گذشته برای اطلاع‌رسانی به آینده استفاده کند.

حافظه محدود؛ این سیستم‌های هوش مصنوعی دارای حافظه هستند؛ بنابراین می‌توانند از تجربیات گذشته برای اطلاع‌رسانی تصمیمات آینده استفاده کنند. برخی از عملکردهای تصمیم‌گیری در خودروهای خودران به این شکل طراحی شده‌اند.

نظریه ذهن؛ نظریه ذهن یک اصطلاح روانشناسی است. وقتی برای هوش مصنوعی اعمال می‌شود، به سیستمی اشاره دارد که قادر به درک احساسات است. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند نیات انسان را استنباط و رفتار را پیش‌بینی کند؛ مهارتی ضروری برای سیستم‌های هوش مصنوعی برای تبدیل شدن به اعضای جدایی‌ناپذیر تیم‌های انسانی.

خودآگاهی؛ در این دسته، سیستم‌های هوش مصنوعی، حسی از خود دارند که به آنها آگاهی می‌دهد. ماشین‌های دارای خودآگاهی وضعیت فعلی خود را درک می‌کنند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد.