انواع مختلف هوش مصنوعی را بشناسید

در بحث هوش مصنوعی، مفاهیم و اصطلاحات زیادی مطرح می‌شوند که ممکن است باعث سردرگمی شما بشوند. برای درک بهتر مسیر یادگیری، ابتدا باید با انواع هوش مصنوعی آشنا شوید. هوش مصنوعی بر اساس قابلیت‌هایی که دارد، به سه دسته‌ی کلی تقسیم می‌شود:

• هوش مصنوعی محدود (ANI): این رایج‌ترین نوع هوش مصنوعی است که امروزه با آن سروکار داریم. ANI برای انجام وظایف خاصی مانند تشخیص صدا یا پیشنهاد محتوا در سرویس‌های استریم طراحی شده است.
• هوش مصنوعی عمومی (AGI): این نوع از هوش مصنوعی قابلیت درک، یادگیری، تطبیق‌پذیری و اجرای دانش در طیف گسترده‌ای از وظایف را در سطح انسان دارد. با اینکه مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT توانایی تعمیم در بسیاری از وظایف را نشان داده‌اند، اما AGI هنوز در حد یک مفهوم نظری است که در سال‌های اخیر توانست توجه بیشتری را به سمت خود جلب کند.
• هوش مصنوعی فراتر از انسان (ASI): این سطح از هوش مصنوعی به سناریویی در آینده اشاره دارد که در آن، هوش مصنوعی از توانایی‌های شناختی انسان فراتر می‌رود و در تمامی کارهای ارزشمند اقتصادی برتری پیدا می‌کند. با وجود جذابیت این ایده، ASI همچنان در حد یک فرضیه باقی مانده است.

تفاوت بین زیر مجموعه‌های هوش مصنوعی را بررسی کنید

اگر تازه وارد حوزه‌ی هوش مصنوعی شده‌اید، احتمالاً با اصطلاحاتی مانند «یادگیری ماشین»، «یادگیری عمیق» و «علم داده» مواجه می‌شوید. این مفاهیم همگی زیرمجموعه‌هایی از هوش مصنوعی هستند و شناخت دقیق آن‌ها، گام مهمی در مسیر یادگیری شما به شمار می‌آید. در ادامه هریک از این مفاهیم مهم را معرفی می‌کنیم:

• یادگیری ماشین (ML): یادگیری ماشینی (machine learning) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توسعه الگوریتم‌هایی با توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح تمرکز دارد.
• یادگیری عمیق (DL): یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که ردپای آن در بسیاری از پیشرفت‌های چشمگیر دنیای فناوری، مانند خودروهای خودران و مدل‌های زبانی پیشرفته دیده می‌شود. این روش که از ساختار مغز انسان الهام می‌گیرد، در پردازش داده‌های غیرساختاری مانند تصاویر، ویدئوها و متن عملکرد فوق‌العاده‌ای دارد.
• علم داده (Data Science): یک حوزه‌ی میان‌رشته‌ای که ترکیبی از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، آمار، تحلیل داده و تجسم داده به‌حساب می‌آید. هدف اصلی علم داده، استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها است.

یک برنامه یادگیری تدوین کنید

قبل از هرگونه اقدامی برای یادگیری هوش مصنوعی، باید برای خود یک برنامه دقیق تنظیم کنید. برای تدوین این برنامه، ابتدا باید به سؤالات زیر پاسخ دهید:

• سطح دانش شما از هوش مصنوعی چقدر است؟ آیا کاملاً مبتدی هستید؟ آیا پیش‌زمینه‌ای در ریاضیات و آمار دارید؟ آیا با اصطلاحات و مفاهیم پایه آشنا هستید؟
• هدف شما از یادگیری چیست؟ آیا به دنبال تغییر شغل هستید یا صرفاً می‌خواهید مهارت‌های فعلی خود را تقویت کنید؟
• چقدر زمان برای یادگیری دارید؟ آیا مشغول به کار هستید؟ قصد دارید تمام‌وقت یاد بگیرید یا پاره‌وقت؟
• چه مقدار بودجه برای یادگیری اختصاص می‌دهید؟ آیا می‌خواهید در بوت‌کمپ‌ها شرکت کنید، دوره‌های حرفه‌ای آنلاین بگذرانید یا از منابع رایگان مانند یوتیوب و تیک‌تاک استفاده کنید؟
• سبک یادگیری شما چگونه است؟ آیا به دنبال تحصیل در یک برنامه‌ی دانشگاهی هستید، قصد شرکت در بوت‌کمپ را دارید یا می‌خواهید به‌صورت خودآموز یاد بگیرید؟

مهارت‌های پیش‌نیاز را یاد بگیرید

بعد از اینکه مفاهیم پایه را یاد گرفتید و برنامه خاصی برای خودتان تدوین کردید، باید به سراغ یادگیری مهارت‌های پیش‌نیاز بروید. در واقع قبل از ورود به دنیای هوش مصنوعی، لازم است که در برخی مهارت‌های کلیدی پایه قوی داشته باشید. این مهارت‌های مهم که در ادامه آن‌ها را معرفی می‌کنیم، بنیان یادگیری مباحث پیچیده‌تر را تشکیل می‌دهند:

• آمار مقدماتی: درک آمار، یادگیری هوش مصنوعی را بسیار آسان‌تر می‌کند. مفاهیمی مانند درک آماری، رگرسیون، توزیع داده و احتمال، نقش مهمی در مدل‌های هوش مصنوعی دارند.
• ریاضیات پایه: مباحثی مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال و جبر خطی به‌طور گسترده در الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق استفاده می‌شوند.
• کنجکاوی و انعطاف‌پذیری: هوش مصنوعی حوزه‌ای پیچیده و در حال تحول است. برای موفقیت در این مسیر، باید عطش یادگیری داشته باشید و خود را با تغییرات مداوم وفق دهید.

اگر قصد دارید یک مهندس هوش مصنوعی شوید، باید این مباحث را به‌طور عمیق یاد بگیرید، اما اگر می‌خواهید صرفا مهارت‌های تحلیلی خود را تقویت کنید، یک دوره‌ی مقدماتی می‌تواند شروع خوبی باشد.

یادگیری ابزارها و مهارت‌های تخصصی هوش مصنوعی

پس از تسلط بر مهارت‌های پایه، نوبت به یادگیری مهارت‌های تخصصی هوش مصنوعی می‌رسد. البته باید بدانید که میزان تسلط بر این مهارت‌ها بستگی به هدف و مسیر شغلی شما دارد. در اینجا، مهم‌ترین مهارت‌هایی که برای ورود به دنیای هوش مصنوعی نیاز دارید، معرفی شده‌اند:

• برنامه‌نویسی: برای پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی، یادگیری زبان‌هایی مانند Python (محبوب‌ترین گزینه) یا R ضروری است.
• ساختارهای داده: آشنایی با آرایه‌ها، درخت‌ها، لیست‌ها و صف‌ها در بهینه‌سازی کدها و توسعه‌ الگوریتم‌های پیچیده‌ی هوش مصنوعی نقش مهمی دارد.
• علم داده: ترکیبی از ابزارها، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشینی است که به شما کمک می‌کند تا از دل داده‌های خام، بینش‌ها و اطلاعات ارزشمند استخراج کنید.
• پردازش داده: مهارت کار با کتابخانه‌هایی مانند pandas برای تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها قبل از مدل‌سازی ضروری است.
• یادگیری ماشین: درک الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین و نحوه‌ی استفاده از آن‌ها برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج اهمیت زیادی دارد.
• یادگیری عمیق: این شاخه از یادگیری ماشین از شبکه‌های عصبی برای تحلیل داده‌های پیچیده مانند تصاویر و متن استفاده می‌کند و در کاربردهایی مانند خودروهای خودران و دستیارهای صوتی دیده می‌شود.

آشنایی با ابزارها و برنامه‌های هوش مصنوعی

در کنار یادگیری مهارت‌های هوش مصنوعی، تسلط بر ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط نیز بسیار ضروری و مهم است. در واقع این ابزارها به شما کمک می‌کنند تا مدل‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی، آموزش و بهینه‌سازی کنید. اگر قصد دارید از پایتون برای یادگیری هوش مصنوعی استفاده کنید، آشنایی با کتابخانه‌های زیر بسیار مفید خواهد بود:

• NumPy: برای عملیات ریاضی و کار با آرایه‌های چندبعدی
• Scikit-learn: برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی داده‌ها
• Pandas: برای پردازش، پاک‌سازی و تحلیل داده‌ها
• TensorFlow: برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• Seaborn: برای بصری‌سازی داده‌ها
• Theano: برای محاسبات عددی و کار با شبکه‌های عصبی
• Keras: برای ساخت مدل‌های یادگیری عمیق به روشی ساده
• PyTorch: برای تحقیق و توسعه در یادگیری عمیق
• Matplotlib: برای رسم نمودارها و نمایش داده‌ها

جمع‌بندی

یادگیری هوش مصنوعی در کوتاه‌ترین زمان ممکن امکان‌پذیر است، اما قبل از اینکه کار خاصی انجام دهید، باید به نکات مهمی توجه داشته باشید تا دید بهتری نسبت به مسیر یادگیری آن پیدا کنید. در این مطلب مهم‌ترین نکات ورود به دنیای هوش مصنوعی را بیان کردیم تا با بررسی آن‌ها بتواند تصمیم نهایی را برای آینده خود اتخاذ کنید.

آخرین اخبار و رویدادهای هوش مصنوعی را در هوشیو دنبال کنید.