هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یک زمینه تخصصی در علوم کامپیوتر است که به طراحی و توسعه سیستم‌های کامپیوتری با قابلیت انجام وظایف هوشمندانه و شبیه به انسان می‌پردازد. هدف اصلی هوش مصنوعی، توسعه سیستم‌هایی است که قادر به تفکر، یادگیری، استنتاج و اتخاذ تصمیمات مشابه به انسان باشند.

هوش مصنوعی به منظور تقلید و شبیه‌سازی قابلیت‌های ذهنی انسان ایجاد شده است. این قابلیت‌ها شامل پردازش اطلاعات، تحلیل داده‌ها، تشخیص الگوها، گرفتن تصمیمات، ارتباطات زبانی، یادگیری و بهبود عملکرد بر اساس تجربه، و حتی تعامل با محیط و عوامل خارجی می‌باشند.

هوش مصنوعی به کامپیوترها امکان می‌دهد تا الگوها و قواعد پیچیده را در داده‌ها تشخیص داده و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی استفاده کنند. این فناوری با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی توانایی یادگیری و استنتاج را به سیستم‌ها اضافه می‌کند.

هوش مصنوعی در دهه‌های اخیر توسعه و پیشرفت چشمگیری داشته است. از کاربردهای هوش مصنوعی می‌توان به تشخیص الگوها در تصاویر، ترجمه زبان، پیش‌بینی رفتار مشتریان، خودروهای خودران، رباتیک، بازی‌های رایانه‌ای و بسیاری موارد دیگر اشاره کرد. در کل، هوش مصنوعی به عنوان یک زمینه بسیار گسترده در علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار شناخته می‌شود و تلاش می‌کند تا سیستم‌های هوشمند با توانایی تصمیم‌گیری و حل مسائل پیچیده را توسعه دهد.

تقسیم بندی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:

1. یادگیری ماشینی: در این روش، سیستم‌ها با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری، توانایی بهبود خود را به دست می‌آورند. این شامل یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی است.
2. پردازش زبان طبیعی: این روش به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا زبان انسانی را تشخیص داده و تفسیر کنند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی، سیستم‌ها می‌توانند دستورات و پرسش‌های زبان طبیعی را درک و پاسخ دهند.
3. بینایی ماشین: این روش به سیستم‌ها امکان می‌دهد تا تصاویر و ویدئوها را تشخیص داده و تفسیر کنند. سیستم‌های بینایی ماشین قادر به تشخیص الگوها، تشخیص اشیاء و تشخیص چهره هستند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) ساختارهایی هستند که الهام گرفته از ساختار مغز انسان هستند. این شبکه‌ها از یک مجموعه از واحدهای محاسباتی که نورون‌ها یا نودها نامیده می‌شوند، و ارتباطاتی که بین آنها وجود دارد، تشکیل شده‌اند. هدف اصلی استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، تقریب زدن یا تقلید کردن رفتار مغز انسان به منظور انجام وظایف هوشمندانه است.

شبکه‌های عصبی مصنوعی قادرند الگوها، ترندها و ارتباطات پیچیده را در داده‌ها تشخیص دهند و یاد بگیرند. آنها قادر به استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها و تشخیص الگوهای پنهان در آنها هستند. این شبکه‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، از جمله پس‌انتشار خطا، وزن‌دهی و تنظیم پارامترها، توانایی یادگیری و بهبود عملکرد خود را دارند.

از شبکه‌های عصبی مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها استفاده می‌شود. به عنوان مثال، در تشخیص تصاویر، تشخیص الگو، تشخیص گفتار، ترجمه ماشینی، پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها، تشخیص احساسات و بسیاری دیگر. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش قدرت محاسباتی، شبکه‌های عصبی مصنوعی بهبود چشمگیری کرده‌اند و در حوزه‌های مختلفی از جمله علوم پزشکی، صنعت، تجارت و تکنولوژی اثربخش بوده‌اند.

استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی در حوزه هوش مصنوعی نشان می‌دهد که این فناوری بسیار قدرتمند و واعظ است و در آینده می‌تواند نقش مهمی در توسعه فناوری‌های هوشمند و بهبود جامعه‌ها ایفا کند.

 هوش عمومی

برای پیاده سازی هوش عمومی روی کامپیوتر نیاز است که از تمامی توانایی های پنهان هوش مصنوعی استفاده کنیم. برای مثال مترجم متن گوگل را در نظر بگیرید؛ واضح است که این مترجم در حال حاضر با خطا های بسیاری رو به رو است. حال اگر بخواهیم که اشکالات کار ترجمه، حل شود؛ می توانیم از هوش عمومی استفاده نماییم: برای ترجمه خوب باید اول بفهمیم که نویسنده از چه استدلال ها و چه دلایلی برای مطرح کردن یک منظور خاص استفاده می کند.( به کار گیری جنبه درک استدلال و منطق)، همچنین باید بدانیم که موضوعی که درباره آن صحبت می شود چیست.(درک و جمع آوری اطلاعات). مرحله بعدی کار ما این است که مقصود نویسنده از جملات را پیدا کنیم؛ مثلا بفهمیم که دارد انتقاد می کند یا تعریف. (هوش اجتماعی). پس از این کار ها و در نظر گرفتن موارد فوق می توانیم به ترجمه یک متن بپردازیم.

اگر مساله فقط این است، پس چرا گوگل کاری نمی کند ؟

در این مورد باید گفت که شاید در زبان ساده باشد اما به کار گیری چنین الگوریتم هایی با خطای بسیار کم، در حال حاضر عملا امکان پذیر نیست. البته این الگوریتم ها در ترجمه گوگل استفاده می شوند ولی خطای آنها زیاد است. برای کم کردن این گونه خطا ها، راهی که کارشناسان پیشنهاد می کنند، استفاده از شبکه های عصبی و زبان Sub-Symbolic است.