تا چندسال پیش وقتی میخواستیم یک ایمیل رسمی به زبان انگلیسی بنویسیم یا یک تصویر گرافیکی خلاقانه طراحی کنیم باید ساعتها وقت صرف میکردیم تا به نتیجهی دلخواه برسیم. اما این روزها هوش مصنوعی همه چیز را تغییر داده و کارهای اینچنینی را در عرض چند ثانیه تحویل میدهد آن هم با کیفیتی که انگار یک فرد با ۲۰ سال سابقه این کار را کرده است. اما واقعا هوش مصنوعی چیست و چطور توانسته چنین تغییر شگفتانگیزی در زندگی روزمره ما ایجاد کند؟ در ادامهی این محتوا به شما میگوییم.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (AI) مجموعهای از فناوریهاست که به کامپیوترها و ماشینها اجازه میدهد رفتارهایی شبیه انسان، مثل یادگیری، درک مفاهیم، حل مسئله، تصمیمگیری، خلاقیت و حتی انجام کارها بهصورت مستقل را داشته باشند.
برنامهها و دستگاههای مجهز به هوش مصنوعی میتوانند اشیاء را ببینند و تشخیص دهند، زبان انسان را بفهمند و به آن پاسخ دهند، از اطلاعات و تجربههای جدید یاد بگیرند، پیشنهادهای دقیق ارائه کنند و بدون دخالت انسان عمل کنند. نمونهی واضح این تواناییها، خودروهای خودران هستند.
مرتبط: انواع هوش مصنوعی؛ بررسی دستهبندیها و کاربردهای کلیدی
تاریخچه هوش مصنوعی
نقاط عطف مهم در تکامل هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:
سال ۱۹۵۰
آلان تورینگ مقالهای با عنوان Computing Machinery and Intelligence منتشر کرد. او که به خاطر شکستن رمز ENIGMA در جنگ جهانی دوم مشهور است و «پدر علوم کامپیوتر» نامیده میشود، پرسید: «آیا ماشینها میتوانند فکر کنند؟»
او تست تورینگ را معرفی کرد: آزمونی که در آن یک انسان باید بتواند تفاوت پاسخهای یک کامپیوتر و یک انسان را تشخیص دهد. این تست هنوز بخشی مهم از تاریخ و فلسفه هوش مصنوعی است.
سال ۱۹۵۶
جان مککارتی اصطلاح هوش مصنوعی را در اولین کنفرانس AI در دانشگاه دارتموث مطرح کرد. همان سال، آلن نیول، جی. سی. شاو و هربرت سیمون، برنامه کامپیوتری Logic Theorist را ساختند، که اولین برنامه عملی هوش مصنوعی محسوب میشود.
مرتبط: دوره هوش مصنوعی با پایتون
سال ۱۹۶۷
فرانک روزنبلات Mark 1 Perceptron را ساخت، اولین رایانه مبتنی بر شبکه عصبی که از طریق آزمون و خطا یاد میگرفت.
یک سال بعد، ماروین مینسکی و سیمور پاپرت کتاب Perceptrons را منتشر کردند که هم به عنوان اثر مهم شبکههای عصبی و هم بهعنوان نقدی بر تحقیقات آینده در این زمینه شناخته شد.
سال ۱۹۸۰
در دهه ۸۰ میلادی، با معرفی الگوریتم بازگشت خطا (Backpropagation)، نسل تازهای از شبکههای عصبی بهطور گسترده در حوزههای مختلف هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفت و این حوزه دوباره جان گرفت.
سال ۱۹۹۵
استوارت راسل و پیتر نورویگ کتاب Artificial Intelligence: A Modern Approach را منتشر کردند که یکی از کتابهای مرجع در مطالعه AI شد. در این کتاب، چهار هدف یا تعریف احتمالی AI بررسی شده که تفاوت بین سیستمهای کامپیوتری بر اساس منطق و تفکر در مقابل عمل کردن را مشخص میکند.
سال ۱۹۹۷
Deep Blue، ابر رایانه شطرنجباز IBM، قهرمان شطرنج جهان گری کاسپاروف را در یک مسابقه شطرنج شکست داد. این اتفاق نقطه عطفی در اثبات توانایی سیستمهای هوشمند در حل مسائل پیچیده بود.
سال ۲۰۰۴
جان مککارتی مقالهای با عنوان What Is Artificial Intelligence? منتشر کرد و تعریفی مشهور از AI ارائه داد. در این زمان، عصر دادههای بزرگ و رایانش ابری آغاز شده بود، که امکان مدیریت حجم عظیمی از دادهها برای آموزش مدلهای AI را فراهم میکرد.
سال ۲۰۱۱
پلتفرم قدرتمند هوش مصنوعی IBM Watson از شرکت IBM، قهرمانان Ken Jennings و Brad Rutter را در مسابقه تلویزیونی اطلاعات عمومی Jeopardy! شکست داد. در همین زمان، علم داده (Data Science) به عنوان یک رشته محبوب ظهور کرد.
سال ۲۰۱۵
ابرکامپیوتر Minwa از شرکت Baidu با بهرهگیری از شبکه عصبی عمیق CNN موفق شد تصاویر را با دقتی بیش از میانگین انسان شناسایی کند.
سال ۲۰۱۶
برنامه AlphaGo از DeepMind توانست Lee Sedol قهرمان بازی Go را شکست دهد؛ بازیای که به دلیل تعداد حالتهای ممکن بسیار زیاد، یکی از پیچیدهترین بازیهای جهان شناخته میشود. این موفقیت باعث شد گوگل DeepMind را با حدود ۴۰۰ میلیون دلار خریداری کند.
سال ۲۰۲۲
ظهور مدلهای LLM مانند ChatGPT عصر جدیدی از عملکرد و ارزشآفرینی در هوش مصنوعی را رقم زد. مدلهای یادگیری عمیق در این دوره با تکیه بر دادههای عظیم و پیشآموزش گسترده توانستند تواناییهای بینظیری از خود نشان دهند.
سال ۲۰۲۴
تحولات سال ۲۰۲۴ نشان میدهد «رنسانس هوش مصنوعی» همچنان با قدرت ادامه دارد. در این سال، دو جریان مهم بیش از همه به چشم میخورد:
- مدلهای چندرسانهای (Multimodal) بهطور همزمان قادر به درک و پردازش متن، تصویر، صدا و حتی ویدئو هستند و تجربهای نزدیکتر به درک انسانی ارائه میدهند.
- مدلهای کوچکتر و کمپارامتر بهواسطه بهینهسازیهای پیشرفته، با وجود حجم کمتر، عملکردی چشمگیر دارند و به گزینهای اقتصادی و کاربردی برای کسبوکارها و استفاده روزمره تبدیل شدهاند.
معرفی هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟
در سال ۲۰۲۴، توجه بیشتر پژوهشگران، متخصصان و حتی اخبار حوزه تکنولوژی، روی نوع خاصی از هوش مصنوعی به نام هوش مصنوعی مولد (Generative AI) متمرکز شده است. هوش مصنوعی مولد، که گاهی با نام Gen AI هم شناخته میشود، به مدلهای یادگیری عمیق گفته میشود که توانایی ایجاد محتوای جدید و پیچیده را دارند. این محتوا میتواند شامل متنهای طولانی، تصاویر باکیفیت، ویدیوها، صداهای واقعی و انواع دیگر محتوا باشد که همگی در پاسخ به دستور یا درخواست کاربر تولید میشوند.
در سطح کلی، مدلهای مولد ابتدا یک نمایش سادهشده از دادههای آموزشی خود میسازند و سپس از این نمایش برای تولید محتوای جدید استفاده میکنند. نتیجهی تولید محتوا، شبیه دادههای اصلی است اما کاملاً یکسان نیست و ویژگیهای تازهای دارد.
برای درک بهتر هوش مصنوعی مولد، لازم است ابتدا با دو فناوری اصلی که پایهی کار آن هستند آشنا شویم. این دو فناوری عبارتند از: یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (Deep Learning) که در ادامه هر یک را مفصلهر بررسی میکنیم.
مرتبط: چطور هوش مصنوعی بسازیم؟
یادگیری ماشین (Machine Learning)
یکی از مهمترین لایههای زیرمجموعهی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین است. یادگیری ماشین یعنی یک الگوریتم را بهگونهای با استفاده از دادهها آموزش دهید تا بتواند پیشبینی کند، تصمیم بگیرد یا الگوها را تشخیص دهد؛ بدون اینکه لازم باشد برای تکتک وظایف به آن دستور دهید. در واقع کامپیوتر با دیدن دادهها یاد میگیرد و نتیجهگیری میکند.
روشهای یادگیری ماشین
در یادگیری ماشین از روشها و الگوریتمهای مختلفی استفاده میشود؛ مثل: رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، الگوریتم KNN، انواع روشهای خوشهبندی و دهها روش دیگر که هرکدام برای حل یک نوع مسئله و برای دادههای متفاوت مناسب است.
شبکههای عصبی
بین تمام این روشها، شبکههای عصبی از همه محبوبترند. شبکههای عصبی از ساختار مغز انسان الهام گرفته شدهاند و از لایههایی تشکیل شدهاند که هر کدام مثل یک «نورون» عمل میکنند. این شبکهها برای تحلیل دادههای بزرگ و پیچیده و تشخیص الگوهای ظریف، عملکرد فوقالعادهای دارند.
یادگیری نظارتشده
سادهترین نوع یادگیری ماشین نیز، یادگیری نظارتشده است. در این روش، دادهها از قبل برچسبگذاری شدهاند؛ یعنی برای هر نمونه، پاسخ درست مشخص است. مدل با دیدن این نمونهها یاد میگیرد که بین ورودی و خروجی چه رابطهای وجود دارد تا بتواند دربارهی دادههای جدید و ندیده، پیشبینی دقیقی انجام دهد.
یادگیری عمیق (Deep Learning)
یادگیری عمیق یکی از پیشرفتهترین شاخههای یادگیری ماشین است که در آن از شبکههای عصبی چندلایه استفاده میشود؛ شبکههایی که تواناییشان در پردازش اطلاعات و تصمیمگیری، شباهت بالایی به مغز انسان دارد.
شبکههای عصبی عمیق چگونه ساخته میشوند؟
در شبکههای عصبی عمیق یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و چندین لایه پنهان (شاید دهها و حتی صدها لایه) قرار دارد. این ساختار چندلایه، آنها را از شبکههای عصبی سادهتر که فقط یک یا دو لایه پنهان دارند، متمایز میکند.
یادگیری بدون نظارت انسان
یکی از برجستهترین تواناییهای یادگیری عمیق، توانایی آن در یادگیری بدون نظارت انسان است. این مدلها میتوانند از میان حجم بزرگی از دادههای خام، نامنظم و بدون برچسب، بهطور خودکار ویژگیهای مهم را پیدا کنند و خودشان تشخیص دهند دادهها چه چیزی را نشان میدهند.
از آنجا که یادگیری عمیق به دخالت انسانی نیاز ندارد و سرعت پردازش بسیار بالایی دارد، امکان یادگیری در مقیاسهای بسیار بزرگ را نیز فراهم میکند.
کاربردهای یادگیری عمیق
این روش برای کارهایی مثل پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص تصویر و ویدیو و هر کاری که نیاز به کشف الگوهای پیچیده در دادههای عظیم دارد، فوقالعاده مناسب است. در واقع، بیشتر برنامهها و خدمات هوش مصنوعی که امروز در زندگی روزمره با آنها سروکار داریم، به نوعی از یادگیری عمیق قدرت میگیرند.
روشهای یادگیری عمیق
یادگیری عمیق، امکان استفاده از روشهای زیر را فراهم میکند:
- یادگیری نیمهنظارتی (Semi-supervised Learning): روشی که یادگیری نظارتشده و بدون نظارت را با هم ترکیب میکند. در این روش، مدل با استفاده از دادههای برچسبدار و بدون برچسب برای انجام کارهایی مثل طبقهبندی و رگرسیون آموزش داده میشود.
- یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning): روشی که بهجای تکیه بر دادههای برچسبدار، از دادههای خام و بدون ساختار برچسبهای ضمنی تولید میکند و از آنها بهعنوان سیگنال نظارتی استفاده میشود.
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): در این رویکرد، مدل بهجای استخراج الگو از یک مجموعهداده ثابت، از طریق آزمون و خطا و بر اساس تابع پاداش یاد میگیرد.
- یادگیری انتقالی (Transfer Learning): در این روش، دانشی که مدل از یک کار یا مجموعهداده به دست آورده، برای بهبود عملکرد در یک کار جدید و مرتبط یا یک مجموعهداده متفاوت استفاده میشود.
مدلهای یادگیری عمیق
مدلهای مولد، سالها در حوزه آمار برای تحلیل دادههای عددی کاربرد داشتند، اما در دهه گذشته پیشرفت کردند تا بتوانند دادههای پیچیدهتر و متنوعتری را تحلیل و تولید کنند. این تحول، همزمان با ظهور سه نوع مدل یادگیری عمیق پیشرفته بود:
- خودرمزگذارهای واریانسی (Variational Autoencoders یا VAEs): این مدلها، امکان تولید چندین نسخه مختلف از یک محتوا را در پاسخ به یک دستور یا پرسش فراهم میکنند.
- مدلهای انتشار (Diffusion Models): این مدلها با اضافه کردن نویز به تصاویر تا حدی که قابل شناسایی نباشند و سپس حذف این نویز، تصاویر جدید و اصلی تولید میکنند.
- ترانسفورمرها (Transformers): این مدلها روی دادههای ترتیبی آموزش میبینند تا دنبالههای طولانی محتوا ایجاد کنند، مانند کلمات در جمله، اشکال در تصویر، فریمهای ویدیو یا دستورات کدنویسی. ترانسفورمرها هسته بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی مولدی هستند که امروزه در مرکز توجه قرار دارند. از جمله: ChatGPT و GPT-4، Copilot، BRIT، Bard و Midjourney.
نحوه عملکرد هوش مصنوعی مولد چگونه است؟
بهطور کلی، هوش مصنوعی مولد در سه مرحله اصلی فعالیت میکند:
- آموزش (Training): برای ساخت یک مدل پایه
- تنظیم (Tuning): برای سازگار کردن مدل با یک کاربرد مشخص
- تولید، ارزیابی و تنظیمهای بیشتر (Generation, Evaluation & Fine-tuning): برای بهبود دقت و کیفیت خروجی
۱. آموزش (Training)
هوش مصنوعی مولد با یک «مدل پایه» (Foundation Model) آغاز میشود؛ مدل یادگیری عمیقی که بهعنوان پایه برای انواع مختلف برنامههای هوش مصنوعی مولد عمل میکند.
امروزه رایجترین مدلهای پایه، مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) هستند که برای تولید متن طراحی شدهاند. اما مدلهای پایهای برای تولید تصویر، ویدیو، صدا یا موسیقی و حتی مدلهای چندرسانهای که چند نوع محتوا را پشتیبانی میکنند نیز وجود دارند.
برای ایجاد یک مدل پایه، توسعهدهندگان، الگوریتم یادگیری عمیق را روی حجم عظیمی از دادههای خام، نامنظم و بدون برچسب آموزش میدهند؛ نتیجه این آموزش، شبکه عصبی با میلیاردها پارامتر است که میتواند الگوها و روابط موجود در دادهها را یاد بگیرد و بهصورت خودکار در پاسخ به دستورات، محتوا تولید کند.
این فرآیند آموزشی بسیار پرهزینه، زمانبر و نیازمند قدرت پردازشی زیاد است. معمولاً هزاران واحد پردازش گرافیکی (GPU) و هفتهها زمان لازم است و هزینه آن به میلیونها دلار میرسد. البته برخی پروژههای مدل پایه متنباز، مثل متا لاما، به توسعهدهندگان هوش مصنوعی مولد امکان میدهند تا از این مرحله و هزینههای آن صرفنظر کنند.
۲. تنظیم (Tuning)
پس از آموزش مدل پایه، لازم است که مدل هوش مصنوعی برای تولید یک محتوای خاص تنظیم شود که این کار به روشهای مختلفی انجام میشود، از جمله:
- تنظیم دقیق (Fine-tuning): مدل با دادههای برچسبگذاریشده مرتبط با کاربرد، سوالات یا دستورات احتمالی و پاسخهای صحیح در قالب مورد نظر آموزش داده میشود.
- یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF): در این روش، کاربران انسانی، دقت یا مرتبط بودن خروجی مدل را ارزیابی میکنند تا مدل بتواند خود را بهبود دهد. بهعنوان مثال، به پاسخهای یک چتبات بازخورد میدهند یا آن را اصلاح میکنند.
۳. تولید، ارزیابی و تنظیمهای بیشتر (Generation, Evaluation & Fine-tuning)
توسعهدهندگان و کاربران بهصورت منظم خروجیهای برنامههای هوش مصنوعی مولد را بررسی میکنند و مدل را به صورت هفتگی تنظیم میکنند. در مقابل، مدل پایه معمولاً با فواصل طولانیتر، مثلاً هر یک تا یکونیم سال، بهروزرسانی میشود.
یکی دیگر از روشها برای بهبود عملکرد برنامههای هوش مصنوعی مولد، تولید افزوده با بازیابی دادهها (RAG – Retrieval Augmented Generation) است؛ در این تکنیک، مدل پایه میتواند از منابع مرتبط و خارج از دادههای آموزشی برای بهبود پارامترها و افزایش دقت استفاده کند.
عاملهای هوش مصنوعی و هوش مصنوعی عاملمحور (AI Agents & Agentic AI)
عامل هوش مصنوعی (AI Agent) چیست؟
عامل هوش مصنوعی (AI Agent) برنامهای خودکار است که میتواند وظایف را بهصورت مستقل انجام دهد و اهداف مشخصی را به نمایندگی از کاربر یا سیستم دیگری (بدون نیاز به دخالت انسان) محقق کند. این عاملها میتوانند روند کاری خود را طراحی کنند و از ابزارهای موجود مانند دیگر برنامهها یا سرویسها استفاده کنند.
هوش مصنوعی عاملمحور (Agentic AI) چیست؟
هوش مصنوعی عاملمحور (Agentic AI) شامل چندین عامل هوش مصنوعی است که با هماهنگی همدیگر، تلاش میکنند تا وظایف پیچیدهتر یا اهداف بزرگتری را که هیچ عامل منفردی قادر به انجام آنها نیست، محقق کنند.
برخلاف چتباتها و سایر مدلهای هوش مصنوعی که در محدودههای از پیش تعریفشده فعالیت میکنند و نیاز به دخالت انسانی دارند، عاملهای هوش مصنوعی و سیستمهای عاملمحور دارای خودمختاری، رفتار هدفمند و توانایی انطباق با شرایط متغیر هستند. اصطلاحات «عامل» و «عاملمحور» به همین توانایی مستقل عمل کردن و هدفمندی این مدلها اشاره دارند.
یکی از راههای درک این عاملها، دیدن آنها بهعنوان گام طبیعی بعد از هوش مصنوعی مولد (Generative AI) است. مدلهای هوش مصنوعی مولد بر ایجاد محتوا بر اساس الگوهای آموختهشده تمرکز دارند؛ اما عاملها از این محتوا استفاده میکنند تا با یکدیگر و سایر ابزارها تعامل داشته باشند، تصمیم بگیرند، مسائل را حل کنند و وظایف را کامل کنند.
مثال برای درک بهتر
برای مثال: یک برنامه هوش مصنوعی مولد فقط میتواند به شما بگوید که بهترین زمان برای صعود به قله اورست با توجه به برنامه کاریتان چه زمانی است. اما یک عامل هوش مصنوعی علاوه بر این کار، میتواند با استفاده از یک سرویس آنلاین، بهترین پرواز را رزرو کرده و یک اتاق مناسب در هتلی راحت در نپال نیز برای شما رزرو کند.
مزایای هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی در صنایع و حوزههای مختلف، مزایای چشمگیری ارائه میدهد. از مهمترین این مزایا میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
- خودکارسازی کارهای تکراری
- دریافت سریعتر و دقیقتر بینش از دادهها
- تصمیمگیری بهتر و هوشمندتر
- کاهش خطاهای انسانی
- در دسترس بودن ۲۴ ساعته
- کاهش خطرات فیزیکی
۱. خودکارسازی کارهای تکراری
هوش مصنوعی میتواند کارهای روزمره و تکراری را خودکار کند، از جمله:
- وظایف دیجیتال: جمعآوری داده، ورود اطلاعات و پیشپردازش دادهها
- وظایف فیزیکی: انبارداری، انتخاب موجودی و فرآیندهای تولید
با خودکارسازی این کارها، افراد میتوانند روی وظایف ارزشمندتر و خلاقانهتر تمرکز کنند و بهرهوری را افزایش دهند.
۲. تصمیمگیری بهتر و سریعتر
هوش مصنوعی میتواند به اتخاذ تصمیمات کاملاً خودکار کمک کند. این سیستمها امکان پیشبینی سریعتر و دقیقتر و اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده و قابل اعتماد را فراهم میکنند.
در کنار خودکارسازی، هوش مصنوعی به کسبوکارها اجازه میدهد به فرصتها، سریع واکنش نشان دهند و در مواجهه با بحرانها، بدون دخالت انسان عمل کنند.
۳. کاهش خطاهای انسانی
هوش مصنوعی میتواند خطاهای انسانی را به روشهای مختلف کاهش دهد، از جمله:
- راهنمایی افراد برای انجام صحیح مراحل یک فرآیند
- هشدار به موقع درباره خطاهای احتمالی
- خودکارسازی کامل فرآیندها بدون نیاز به دخالت انسان
این ویژگی بهویژه در صنایع حساس مانند بهداشت و درمان اهمیت دارد؛ مثلاً رباتهای جراحی هدایتشده توسط هوش مصنوعی، دقت و ثبات بالایی دارند.
همچنین الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند با پردازش دادههای بیشتر و یادگیری از تجربه، دقت خود را افزایش داده و خطاها را کاهش دهند.
۴. در دسترس بودن ۲۴ ساعته و عملکرد یکنواخت
هوش مصنوعی همیشه فعال و در دسترس است و عملکرد ثابتی ارائه میدهد.
- ابزارهایی مانند چتباتها و دستیارهای مجازی میتوانند بار کاری تیمهای پشتیبانی و خدمات مشتری را کاهش دهند.
- در کاربردهای صنعتی مثل خطوط تولید یا پردازش مواد، هوش مصنوعی میتواند کیفیت و حجم تولید بالا و یکنواخت را تضمین کند.
۵. کاهش خطرات فیزیکی
هوش مصنوعی میتواند کارهای خطرناک را خودکار کند و از قرار گرفتن انسانها در معرض آسیب یا خطر جانی جلوگیری کند. این فعالیتها شامل موارد زیر میشوند:
- کنترل حیوانات
- کار با مواد منفجره
- فعالیت در اعماق اقیانوس، ارتفاعات زیاد یا فضا
- همچنین، خودروها و وسایل نقلیه خودران میتوانند خطر آسیب به سرنشینان را کاهش دهند، هرچند هنوز به تکامل کامل نرسیدهاند.
مرتبط: دوره هوش مصنوعی مولد
کاربردهای هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی در دنیای واقعی کاربردهای متعددی دارد. از جمله:
۱. تجربه مشتری، خدمات و پشتیبانی
شرکتها میتوانند از چتباتها و دستیارهای مجازی مجهز به هوش مصنوعی برای پاسخ به پرسشهای مشتریان، رسیدگی به تیکتهای پشتیبانی و سایر موارد استفاده کنند. این ابزارها با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) و قابلیتهای هوش مصنوعی مولد، سوالات مشتریان درباره وضعیت سفارش، جزئیات محصول و سیاستهای بازگشت کالا را درک کرده و پاسخ میدهند.
چتباتها و دستیارهای مجازی امکان پشتیبانی ۲۴ ساعته، پاسخ سریع به سوالات پرتکرار، آزاد کردن کارکنان انسانی برای تمرکز بر وظایف پیچیدهتر و ارائه خدمات سریع و یکنواخت به مشتریان را فراهم میکنند.
۲. تشخیص تقلب
الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق میتوانند الگوهای تراکنشها را تحلیل کرده و موارد غیرعادی مانند هزینههای غیرمعمول یا ورود از مکانهای غیرمنتظره را شناسایی کنند. این کار به سازمانها اجازه میدهد سریعتر به تقلب احتمالی واکنش نشان دهند، تاثیر آن را محدود کنند و آرامش خاطر بیشتری برای خود و مشتریان ایجاد کنند.
۳. بازاریابی شخصیسازیشده
فروشگاهها، بانکها و سایر شرکتهای مشتریمحور میتوانند از هوش مصنوعی برای ایجاد تجربههای شخصیسازیشده و کمپینهای بازاریابی هدفمند استفاده کنند.
بر اساس دادههای تاریخچه خرید و رفتارهای مشتریان، الگوریتمهای یادگیری عمیق میتوانند محصولات و خدمات مورد علاقه مشتریانشان را پیشبینی کرده و حتی متن تبلیغاتی و پیشنهادات ویژه برای هر مشتری بهصورت لحظهای تولید کنند.
۴. منابع انسانی و استخدام
پلتفرمهای استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند فرآیند استخدام بررسی رزومهها، تطبیق کاندیداها با توضیحات شغلی وانجام مصاحبههای مقدماتی با تحلیل ویدیو را سادهتر کنند.
این ابزارها میتوانند حجم زیادی از کارهای اداری مرتبط با استخدام تعداد زیادی کاندیدا را کاهش دهند، زمان پاسخدهی و زمان استخدام را کوتاه کنند و تجربه بهتری برای متقاضیان ایجاد کنند چه استخدام شوند و چه نشوند.
۵. توسعه و بهروزرسانی نرمافزارها
ابزارهای تولید کد با هوش مصنوعی و ابزارهای خودکارسازی میتوانند وظایف تکراری برنامهنویسی در توسعه نرمافزار را ساده کنند و فرایند مهاجرت و بهروزرسانی برنامههای قدیمی را در مقیاس وسیع سرعت ببخشند. این ابزارها زمان انجام کارها را کاهش داده، سازگاری کد را تضمین میکنند و خطاها را کاهش میدهند.
۶. نگهداری پیشبینانه (Predictive Maintenance)
مدلهای یادگیری ماشین میتوانند دادههای حسگرها، دستگاههای اینترنت اشیا (IoT) و فناوری عملیاتی (OT) را تحلیل کرده و پیشبینی کنند چه زمانی نیاز به نگهداری است و مشکلات تجهیزات را قبل از وقوع شناسایی کنند. نگهداری پیشبینانه مبتنی بر هوش مصنوعی به جلوگیری از توقف تولید و مشکلات زنجیره تأمین کمک میکند و عملکرد سازمان را بهبود میبخشد.
چالشها و ریسکهای هوش مصنوعی چیست؟
سازمانها برای بهرهبرداری از جدیدترین فناوریهای هوش مصنوعی و استفاده از مزایای آن تلاش میکنند. این پذیرش سریع ضروری است، اما استفاده و نگهداری از سیستمهای هوش مصنوعی با چالشها و ریسکهایی همراه است.
۱. ریسکهای مربوط به دادهها
سیستمهای هوش مصنوعی بر اساس مجموعه دادهها عمل میکنند و این دادهها ممکن است در معرض خطراتی مانند:
- سمپاشی دادهها (Data Poisoning)
- دستکاری دادهها (Data Tampering)
- جانبداری دادهها (Data Bias)
- حملات سایبری
قرار بگیرند که میتواند به نشت دادهها و خسارات امنیتی منجر شود. سازمانها میتوانند با حفظ یکپارچگی دادهها و اجرای امنیت و دسترسی در طول کل چرخه عمر هوش مصنوعی (از توسعه و آموزش گرفته تا پیادهسازی و پس از آن) این ریسکها را کاهش دهند.
۲. ریسکهای مربوط به مدلها
عاملان تهدید میتوانند مدلهای هوش مصنوعی را هدف قرار دهند تا آنها را سرقت، مهندسی معکوس یا دستکاری غیرمجاز کنند. مهاجمان ممکن است یکپارچگی مدل را با تغییر معماری، وزنها یا پارامترهای آن که اجزای اصلی تعیینکننده رفتار، دقت و عملکرد مدل هستند، مختل کنند.
۳. ریسکهای عملیاتی
مانند سایر فناوریها، مدلها در معرض ریسکهای عملیاتی هستند، از جمله:
- انحراف مدل (Model Drift)
- جانبداری (Bias)
- نقص در ساختار حکمرانی
اگر این ریسکها برطرف نشوند، میتوانند به خرابی سیستمها و آسیبپذیریهای امنیت سایبری منجر شوند که مهاجمان از آن سوءاستفاده میکنند.
۴. ریسکهای اخلاقی و قانونی
اگر سازمانها ایمنی و اخلاق را در توسعه و پیادهسازی سیستمهای هوش مصنوعی اولویت ندهند، ممکن است مرتکب نقض حریم خصوصی یا تولید نتایج جانبدارانه شوند.
به عنوان مثال، استفاده از دادههای آموزشی جانبدارانه برای تصمیمات استخدامی ممکن است کلیشههای جنسیتی یا نژادی را تقویت کرده و مدلهای هوش مصنوعی ایجاد کند که برخی گروههای جمعیتی را نسبت به دیگران ترجیح دهند.
اخلاق و حاکمیت هوش مصنوعی
اخلاق هوش مصنوعی شاخهای میانرشتهای است که بررسی میکند چطور میتوان از هوش مصنوعی به بهترین شکل استفاده کرد و در عین حال خطرات و پیامدهای منفی آن را کاهش داد. برای این منظور، اصول اخلاق هوش مصنوعی از طریق سیستم حاکمیت هوش مصنوعی اجرا میشوند. این سیستم، شامل چارچوبها و دستورالعملهایی است که تضمین میکنند ابزارها و سیستمهای هوش مصنوعی، ایمن و اخلاقی باقی بمانند.
حاکمیت هوش مصنوعی چیست؟
حاکمیت هوش مصنوعی شامل مکانیزمهای نظارتی است که به مدیریت ریسکها کمک میکنند. یک رویکرد اخلاقی در حاکمیت AI نیازمند همکاری گسترده ذینفعان است، از جمله:
- توسعهدهندگان
- کاربران
- سیاستگذاران
- متخصصان اخلاق
هدف این است که سیستمهای هوش مصنوعی با ارزشهای جامعه همسو بوده و به شکل مسئولانه توسعه و استفاده شوند.
ارزشهای اصلی اخلاق هوش مصنوعی چیست؟
۱. قابل توضیح و قابل درک بودن
با پیشرفت هوش مصنوعی، درک اینکه الگوریتم چگونه به یک نتیجه رسیده، سخت میشود. هوش مصنوعی توضیحپذیر به کاربران امکان میدهد نتایج تولید شده توسط الگوریتمها را بفهمند، تفسیر کنند و به آن اعتماد داشته باشند.
۲. عدالت و شمول
یادگیری ماشین به صورت طبیعی نوعی تفکیک آماری است، اما زمانی مشکلساز میشود که برخی گروهها به شکل سیستماتیک برتری پیدا کرده و گروههای دیگر در موقعیت نامناسب قرار گیرند. برای رعایت عدالت، توسعهدهندگان میتوانند:
- تعصب الگوریتمی را کاهش دهند
- تیمهای متنوع و فراگیر بسازند
۳. استحکام و امنیت
هوش مصنوعی مقاوم، شرایط غیرعادی یا حملات مخرب را بدون ایجاد آسیب ناخواسته مدیریت میکند. این سیستمها همچنین در برابر دستکاریهای عمدی یا غیرعمدی مقاوم هستند و از آسیبپذیریها جلوگیری میکنند.
۴. پاسخگویی و شفافیت
سازمانها باید مسئولیتها و ساختارهای نظارتی واضح برای توسعه، پیادهسازی و نتایج AI داشته باشند. همچنین کاربران باید بتوانند عملکرد سیستم را ببینند، ارزیابی کنند و نقاط قوت و محدودیتهای آن را بفهمند. افزایش شفافیت به کاربران کمک میکند تا درک بهتری از نحوه عملکرد مدل یا سرویس هوش مصنوعی داشته باشند.
۵. حریم خصوصی و رعایت قوانین
قوانین مختلف، مانند GDPR، از سازمانها میخواهند هنگام پردازش اطلاعات شخصی، حریم خصوصی را رعایت کنند. نکات مهم شامل:
- محافظت از مدلهای حاوی اطلاعات شخصی
- کنترل دادههایی که وارد مدل میشوند
- ایجاد سیستمهای قابل تطبیق با تغییر قوانین و نگرشها درباره اخلاق هوش مصنوعی
هوش مصنوعی ضعیف در مقابل هوش مصنوعی قوی (Weak AI vs. Strong AI)
محققان انواع مختلف هوش مصنوعی را بر اساس سطح پیشرفت آن تعریف کردهاند که شامل هوش مصنوعی ضعیف و قوی میشود. در ادامه هر یک را به اختصار توضیح میدهیم.
هوش مصنوعی ضعیف (Weak AI)
هوش مصنوعی ضعیف که به آن هوش مصنوعی محدود یا Narrow AI نیز گفته میشود، به سیستمهایی اشاره دارد که برای انجام یک وظیفه یا مجموعهای از وظایف خاص طراحی شدهاند.
مثالها:
- دستیارهای صوتی هوشمند مانند Amazon Alexa و Apple Siri
- چتباتهای شبکههای اجتماعی
- خودروهای خودران وعده داده شده توسط Tesla
هوش مصنوعی قوی (Strong AI)
هوش مصنوعی قوی که به آن هوش مصنوعی عمومی یا Artificial General Intelligence – AGI نیز گفته میشود، توانایی درک، یادگیری و اعمال دانش در طیف گستردهای از وظایف را دارد و میتواند با سطح هوش انسانی برابری یا آن را فراتر رود.
- این نوع هوش مصنوعی در حال حاضر تئوری است و هیچ سیستم شناختهشدهای به این سطح نرسیده است.
- محققان معتقدند حتی در صورت امکان، رسیدن به AGI نیازمند افزایش چشمگیر قدرت پردازشی است.
- هوش مصنوعی خودآگاه که در داستانهای علمی-تخیلی دیده میشود، هنوز در دنیای واقعی وجود ندارد.
آیا هوش مصنوعی جایگزین مشاغل خواهد شد؟
هرچند هوش مصنوعی ممکن است جایگزین برخی مشاغل تکراری و خستهکننده شود، اما همزمان فرصتهای شغلی جدید زیادی نیز ایجاد میکند.
گزارش Future of Jobs مجمع جهانی اقتصاد نشان میدهد که تا سال ۲۰۲۵، حدود ۸۵ میلیون شغل ممکن است به دلیل اتوماسیون از بین برود، اما ۹۷ میلیون شغل جدید در همان بازه زمانی ایجاد خواهد شد.
در واقع، رشد خودِ هوش مصنوعی یکی از بزرگترین موتورهای ایجاد شغل است؛ زیرا برای طراحی، آموزش، بازبینی و بهینهسازی مدلها به حضور انسان نیاز داریم. نتیجه این روند، ظهور نقشهایی است که تا چند سال پیش وجود نداشتند یا بسیار محدود بودند، مانند:
- مهندس یادگیری ماشین
- دانشمند داده (Data Scientist)
- متخصص اخلاق هوش مصنوعی
این افراد وظیفه طراحی، نظارت و اطمینان از بهکارگیری مسئولانه هوش مصنوعی را بر عهده دارند.
آیا هوش مصنوعی خطرناک است؟
هوش مصنوعی فناوری قدرتمند و نویدبخشی است که میتواند فرصتها و مزایای زیادی برای بشر به همراه داشته باشد. با این حال، استفاده از آن بدون آگاهی و نظارت، میتواند با ریسکها و چالشهای جدی همراه باشد.
۱. امنیت و ایمنی
هوش مصنوعی ممکن است تهدیدهایی مانند هک و حملات سایبری ایجاد کند و خطاها یا نقصهای نرمافزاری آن میتوانند به تصادف، انفجار یا آسیبهای جسمی منجر شوند.
۲. مسائل اخلاقی و اجتماعی
هوش مصنوعی میتواند مشکلاتی در زمینه اخلاق و عدالت ایجاد کند، از جمله:
- حریم خصوصی: جمعآوری و استفاده از اطلاعات شخصی مانند موقعیت مکانی، علایق و رفتار افراد
- تعصب و تبعیض: بازتاب یا تشدید سوگیریهای انسانی مانند نژادپرستی، تبعیض جنسیتی یا سنی
- پاسخگویی و استقلال: تصمیمات خودکار ممکن است بدون نظارت انسان اتخاذ شوند
۳. کاهش تعامل انسانی و همدلی
وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی میتواند تعاملات انسانی را کاهش دهد، انزوا ایجاد کند و ارزشها و احساسات انسانی مانند مهربانی، خلاقیت و کنجکاوی را تحت تاثیر قرار دهد.
۴. حریم دادهها و حفاظت اطلاعات
با توجه به دسترسی آسان و ذخیره طولانی دادهها، اطلاعات شخصی افراد ممکن است در معرض سوءاستفاده قرار گیرد و حتی برای اهدافی غیر از هدف اصلی جمعآوری، مورد استفاده قرار گیرد.
آینده هوش مصنوعی چگونه است؟
کاربردهای هوش مصنوعی (AI) بر جنبههای مختلف زندگی ما تاثیر میگذارد و پیشبینی میشود که این فناوری با تحول بخشیدن به حوزههایی مانند بهداشت و درمان، آموزش، امور مالی، امنیت، حمل و نقل و تبلیغات، بیش از پیش همهگیر شود. با سادهتر شدن وظایف دشوار و جایگزینی کارهای تکراری یا خطرناک توسط هوش مصنوعی، انتظار میرود نیروی انسانی تمرکز خود را به فعالیتهایی معطوف کند که خلاقیت و همدلی را میطلبند.
- در حوزه بهداشت و درمان، هوش مصنوعی در بهبود تشخیصهای پزشکی، ارائه درمانهای شخصیسازیشده و کمک به جراحیهای پیچیده نقش دارد.
- بخش حمل و نقل شاهد ظهور خودروهای خودران و سیستمهای مدیریت ترافیک هوشمند است که نویدبخش جابهجایی ایمنتر و کارآمدتر است.
- در امور مالی، اقتصاد و تحلیلهای تجاری، هوش مصنوعی در حال بازتعریف معاملات الگوریتمی، تشخیص تقلب و پیشبینی اقتصادی است و دینامیک بازارهای جهانی را تغییر میدهد.
- همچنین، هوش مصنوعی آموزش را با ارائه تجربههای یادگیری شخصیسازیشده و سیستمهای هوشمند تدریس، دگرگون میکند.
در نهایت
چالشها و ریسکهای هوش مصنوعی واقعیتی انکارناپذیر است، اما ظرفیت و پتانسیل شگفتانگیز آن نیز قابل چشمپوشی نیست. آینده زمانی روشنتر میشود که هوش مصنوعی در کنار هوش انسانی قرار گیرد، نه در برابر آن. این همکاری میتواند تواناییهای انسان را تقویت کند و برای مسائل پیچیده، راهحلهایی سریعتر، دقیقتر و خلاقانهتر ارائه دهد.
