xهوش مصنوعی پیشرفت های چشمگیری در صنایع مختلف داشته است. سیستم‌هایی که رفتارها و ویژگی‌های مشابه موجود در هوش انسانی را تقلید می‌کنند، می‌توانند کارهایی را یاد بگیرند، استدلال کنند و درک کنند تا اقدامی انجام دهند. درک مفاهیم مختلف در هوش مصنوعی که به حل مشکلات دنیای واقعی کمک می‌کند، مهم است. این را می توان با پیاده سازی فرآیندها و تکنیک هایی مانند یادگیری ماشینی که شاخه ای از هوش مصنوعی است، انجام داد.
شاخه های اصلی هوش مصنوعی
- بینایی کامپیوتر Computer vision
- منطق فازی Fuzzy logic
- سیستم های خبره Expert systems
- رباتیک Robotics
- فراگیری ماشین Machine learning
- تشخیص الگو Pattern Recognition
- شبکه های عصبی / یادگیری عمیق Neural networks/deep learning
- پردازش زبان طبیعی Natural language processing
- هوش مصنوعی آماری Statistical AI
- داده کاوی Data Mining
1. شاخه بینایی کامپیوتری
یکی از محبوب ترین شاخه های هوش مصنوعی در حال حاضر، بینایی کامپیوتر، با هدف توسعه تکنیک هایی است که به رایانه ها در دیدن و درک تصاویر و فیلم های دیجیتال کمک می کند. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی روی تصاویر به رایانه‌ها امکان می‌دهد اشیا، چهره‌ها، افراد، حیوانات و غیره را شناسایی کنند. مدل‌های الگوریتمی به رایانه‌ها کمک می‌کنند تا خود را در مورد زمینه‌های داده‌های بصری آموزش دهند، و با داده‌های کافی که از طریق یک مدل تغذیه می‌شوند، رایانه‌ها می‌توانند به خود بیاموزند که یک تصویر را از تصویر دیگر تشخیص دهند. برچسب ها. سپس شبکه عصبی از برچسب‌ها برای انجام کانولوشن استفاده می‌کند، که یک عملیات ریاضی روی دو تابع برای تولید تابع سوم است و پیش‌بینی‌هایی درباره آنچه می‌بیند انجام می‌دهد. بینایی رایانه در صنایع مختلف کاربرد دارد، مانند:
ردیابی اشیا دنبال کردن یا ردیابی اشیاء شناسایی شده
طبقه بندی تصویر یک تصویر طبقه بندی می شود و به طور دقیق پیش بینی می شود که به کلاس های خاصی تعلق دارد.
تشخیص چهره. قفل‌گشایی با چهره در گوشی‌های هوشمند با نقشه‌برداری و تطبیق ویژگی‌های چهره، قفل دستگاه‌ها را باز می‌کند.
2. شاخه منطق فازی
منطق فازی تکنیکی است که به حل مسائل یا عباراتی که می توانند درست یا نادرست باشند کمک می کند. این روش با در نظر گرفتن تمام احتمالات موجود بین مقادیر دیجیتالی «بله» و «نه»، تصمیمات انسانی را کپی می کند. به بیان ساده، میزان درستی یک فرضیه را می سنجد. می توان از این شاخه از هوش مصنوعی برای استدلال در مورد موضوعات نامشخص استفاده کرد. این یک راه راحت و منعطف برای پیاده سازی تکنیک های یادگیری ماشین و کپی منطقی فکر انسان است. معماری منطق فازی از چهار بخش تشکیل شده است:
پایه قانون : همه قوانین و شرایط اگر-آنوقت را دارد.
فازی شدن : که به تبدیل ورودی ها کمک می کند.
موتور استنتاج : میزان تطابق بین قوانین و ورودی های فازی را تعیین می کند.
فازی زدایی : مجموعه های فازی را به مقادیر کریپ تبدیل می کند.
شرکت‌هایی مانند نیسان از منطق فازی برای کنترل خرابی‌ها در موقعیت‌های خطرناک استفاده می‌کنند که به شتاب، سرعت و سرعت چرخ‌ها بستگی دارد.
3. شاخه سیستم های خبره
یک سیستم خبره برنامه ای است که در یک کار منحصر به فرد متخصص است، درست مانند یک متخصص انسانی. این سیستم‌ها عمدتاً برای حل مشکلات پیچیده با قابلیت‌های تصمیم‌گیری انسان‌مانند طراحی شده‌اند. آنها از مجموعه‌ای از قوانین، به نام قوانین استنتاج استفاده می‌کنند که یک پایگاه دانش تغذیه شده توسط داده‌ها برای آنها تعریف می‌کند. با استفاده از مفاهیم منطقی if-then، آنها می توانند مسائل پیچیده را حل کنند و در مدیریت اطلاعات، تشخیص ویروس، تجزیه و تحلیل وام و موارد دیگر کمک کنند. اولین سیستم خبره در دهه 1970 توسعه یافت و کمک زیادی به موفقیت هوش مصنوعی کرد. نمونه ای از یک سیستم خبره CaDeT است، یک سیستم پشتیبانی تشخیصی که می تواند با تشخیص سرطان در مراحل اولیه به متخصصان پزشکی کمک کند.
4. شاخه رباتیک
ربات ها ماشین های برنامه ریزی شده ای هستند که می توانند به طور خودکار مجموعه ای از اقدامات پیچیده را انجام دهند. مردم آنها را با دستگاه‌های خارجی کنترل می‌کنند، یا سیستم‌های کنترلی آنها را می‌توان در درون خودشان تعبیه کرد. روبات‌ها به انسان‌ها در انجام کارهای خسته‌کننده و تکراری کمک می‌کنند. به ویژه ربات های مجهز به هوش مصنوعی می توانند به شرکت هایی مانند ناسا در اکتشاف فضا کمک کنند. روبات‌های انسان‌نما آخرین پیشرفت‌ها و نمونه‌های شناخته‌شده‌تر تکامل روباتیک هستند. سوفیا، رباتی که توسط Hanson Robotics ساخته شده است، از طریق ترکیبی از هوش مصنوعی و شبکه‌های عصبی کار می‌کند. او چهره‌های انسان را می‌شناسد و احساسات و ژست‌ها را درک می‌کند – و حتی می‌تواند با مردم تعامل داشته باشد. نمونه‌های رایج روباتیک در برنامه‌های زندگی روزمره شامل صنایعی مانند تولید، مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی و غیره است.
5. شاخه فراگیری ماشین
یادگیری ماشینی توانایی ماشین‌ها برای یادگیری خودکار از داده‌ها و الگوریتم‌ها است و یکی از شاخه‌های سخت‌گیرانه هوش مصنوعی است. یادگیری ماشینی عملکرد را با استفاده از تجربیات گذشته بهبود می‌بخشد و می‌تواند بدون برنامه‌ریزی خاص تصمیم‌گیری کند. این فرآیند با جمع‌آوری داده‌های تاریخی مانند دستورالعمل‌ها و تجربه مستقیم شروع می‌شود تا بتوان مدل‌های منطقی را برای استنتاج آینده ساخت. دقت خروجی به اندازه داده بستگی دارد – مقدار بیشتر داده مدل بهتری ایجاد می کند که به نوبه خود دقت آن را افزایش می دهد. الگوریتم های یادگیری ماشینی به سه نوع طبقه بندی می شوند:
یادگیری تحت نظارت: که در آن ماشین‌ها با داده‌های برچسب‌گذاری شده برای پیش‌بینی نتیجه آموزش داده می‌شوند.
یادگیری بدون نظارت: ماشین‌ها با داده‌های بدون برچسب آموزش داده می‌شوند و مدل اطلاعات را از ورودی استخراج می‌کند تا ویژگی‌ها و الگوها را شناسایی کند، بنابراین می‌تواند یک نتیجه ایجاد کند.
یادگیری تقویتی ماشین ها از طریق آزمون و خطا یاد می گیرند و از بازخورد برای شکل دادن به اقدامات استفاده می کنند.
6. شاخه شبکه های عصبی / یادگیری عمیق
شبکه های عصبی به عنوان شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) یا شبکه های عصبی شبیه سازی شده (SNN) نیز شناخته می شوند. در قلب الگوریتم‌های یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی از مغز انسان الهام می‌گیرند و نحوه ارسال سیگنال‌های نورون‌های بیولوژیکی به یکدیگر را کپی می‌کنند. شبکه‌های عصبی مصنوعی دارای لایه‌های گره‌ای هستند که شامل یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی است. هر گره، که یک نورون مصنوعی نیز نامیده می‌شود، به نورون‌های دیگر متصل می‌شود و یک آستانه و وزن مرتبط دارد. وقتی خروجی یک گره بیش از مقدار آستانه مشخصی باشد، گره برای ارسال داده‌ها به لایه شبکه بعدی فعال می‌شود. شبکه های عصبی برای یادگیری و بهبود دقت به داده های آموزشی نیاز دارند.
7. شاخه پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا هم متن و هم کلمات گفتاری را مانند انسان درک کنند. با ترکیب مدل‌های یادگیری ماشین، زبان‌شناسی و یادگیری عمیق، رایانه‌ها می‌توانند زبان انسان را در داده‌های صوتی یا متنی برای درک کامل معنی، هدف و احساسات پردازش کنند. برای مثال، در تشخیص گفتار یا گفتار به متن، داده‌های صوتی به طور قابل اعتمادی تبدیل می‌شوند. به داده های متنی این می تواند چالش برانگیز باشد زیرا مردم با لحن، تاکید و لهجه های مختلف صحبت می کنند. برنامه نویسان باید برنامه های کاربردی مبتنی بر زبان طبیعی را به رایانه ها آموزش دهند تا بتوانند داده ها را از ابتدا درک و تشخیص دهند. برخی از موارد استفاده از پردازش زبان طبیعی عبارتند از:
چت ربات های مجازی آنها می توانند اطلاعات متنی را تشخیص دهند تا در طول زمان به مشتریان پاسخ های بهتری ارائه دهند.تشخیص هرزنامه طبقه‌بندی متن پردازش زبان طبیعی می‌تواند زبان ایمیل‌ها را برای شناسایی فیشینگ یا هرزنامه اسکن کند.تحلیل احساسات تجزیه و تحلیل زبان مورد استفاده در سیستم عامل های رسانه های اجتماعی به استخراج احساسات و نگرش ها در مورد محصولات کمک می کند.
8. شاخه داده کاوی
داده کاوی فرآیند استخراج اطلاعات از مجموعه داده های عظیم برای یافتن الگوها، روندها و داده های مرتبط است که به کسب و کار اجازه می دهد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کند.داده کاوی همچنین به عنوان کشف دانش داده ها (KDD) شناخته می شود. عمدتاً داده های پردازش نشده را به اطلاعات مفید تبدیل می کند.
داده کاوی را می توان بر روی انواع پایگاه های داده زیر انجام داد:
- پایگاه داده رابطه ای
- انبارهای داده
- مخازن داده ها
- پایگاه داده شی – رابطه ای
- پایگاه داده معاملات
- فرصت شغلی
9. شاخه هوش مصنوعی آماری
هر کسی که در زمینه هوش مصنوعی کار می کند با ایده های احتمالات و آمار آشنا است زیرا نقش مهمی در این زمینه بازی می کند.هوش مصنوعی رابطه‌ای آماری (StarAI) ترکیبی از هوش مصنوعی منطقی (یا رابطه‌ای) و احتمالی (یا استاتیک) است.هوش مصنوعی رابطه‌ای در مدیریت دامنه‌های پیچیده با تعداد زیادی از آیتم‌های مرتبط با روابط پیچیده برتر است، در حالی که عدم قطعیت ناشی از توصیف‌های ناقص و پر سر و صدا از فیلدها به خوبی توسط هوش مصنوعی آماری مدیریت می‌شود.
نتیجه‌گیری:
در این راهنما، انواع مختلف هوش مصنوعی را مورد بحث قرار داده ایم. ما همچنین در مورد شاخه های مختلف هوش مصنوعی صحبت کردیم که به ما وضوح بیشتری در مورد جریان توسعه می دهد.AI و Ml حوزه وسیعی است که هنوز نیاز به تحقیق دارد. هوش مصنوعی دروازه فرصت های جدیدی را در زمینه علم و مهندسی باز کرده است. فرصت های شغلی در صنایع مختلف با مشاغل جذاب و پردرآمد در زمینه هوش مصنوعی در حال گسترش است.قابلیت سیستم‌های هوش مصنوعی با افزایش اندازه و پیچیدگی‌شان بیشتر می شود. به گونه ای که تحلیل‌گران هوش مصنوعی همواره در حال ساخت سیستم‌های نرم‌افزاری برای کاربردهای متنوع مثل یادگیری خودکار، زبان طبیعی و بازشناسی گفتار هستند.بسته به عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی، ما 9 شاخه از شاخه های هوش مصنوعی را مورد مطالعه قرار دادیم. این 9 حوزه موضوع داغ امروزه در صنایع و سازمان‌ها هستند. شرکت‌های متعددی برای استفاده از آنها و ارائه خدمات بهتر به مردم در حال توسعه آن هستند.
