هوش مصنوعی چطوری کار می کند؟

هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند
 
برای شروع اول از همه باید بدونیم معنی هوش مصنوعی چیست ، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence | AI) شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن ساخت ماشین‌ها و سیستم‌هایی است که بتوانند مانند انسان فکر کنند، یاد بگیرند و تصمیم بگیرند. به‌عبارت ساده‌تر، هوش مصنوعی تلاش می‌کند رفتارهای هوشمندانه‌ی انسانی را در یک کامپیوتر شبیه‌سازی کند
 

 
 
جمع آوری داده ها
هوش مصنوعی برای شروع یادگیری خود نیاز به داد دارد کاملا شبیه یک کودک، که برای یادگیری و پیشرفت نیاز اطلاعات جدید دارد.
این داده ها می تواند شامل

• تصاویر
• متن
• صدا
• ویدئو
• رفتار کاربران
• اطلاعات عددی

کیفیت آموزش هوش مصنوعی وابسته کیفیت و کمیت داده های ورودی به هوش مصنوعی است. به همین دلیل یکی از مهم ترین بخش های این پروژه، پردازش و آماده سازی داده ها است توضیح ساده ترش میشه گفت داده ها باید تمیز و اصلاح بشون
برای مثال:

• حدف داده های اشتباه
• یکسان سازی فرمت ها
• نرمال سازی
• دسته بندی
• انتخاب مدل و الگوریتم

برای یاد گیری هوش مصنوعی نیاز به الگوریتم دارد که معروف ترین آنها:

• یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آن پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.
به‌عبارت ساده‌تر، به جای اینکه برنامه‌نویس قوانین و مراحل کار را دقیقاً به کامپیوتر بگوید، کامپیوتر خودش از روی داده‌ها الگوها را کشف می‌کند و تصمیم می‌گیرد.

• یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق یکی از زیر شاخه های یادگیری ماشین است که از شبکه های عصبی چند لایه استفاده می‌کند، این شبکه ها
همانند ساختاری شبیه نورون های مغزی دارند.
اگر یادگیری ماشین مثل دوچرخه باشد، یادگیری عمیق مثل خودرو پیشرفته است.
یادگیری عمیق تعداد لایه های زیادی دارد و هر لایه ویژیگی های پیچیده تر را کشف می کند
مثلا در تشخیص تصویرلایه اول تشخیص لبه های تصویر

• لایه دوم تشخیص شکل ها
• لایه سوم تشخیص اجزای صورت
• لایه اخر تشخیص چهره

کاربردهای یادگیری عمیق

• تشخیص دقیق چهره
• خودروهای خودران
• ترجمه خودکار
• تشخیص گفتار
• پیش بینی آب‌هوا
• رباتیک پیشرفته
• پردازش زبان طبیعی(chatGBT)
• تولید تصویر

   

یادگیری عمیق	یادگیری ماشین	موضوع
بسیاز زیاد	کم	نیاز به داده
(GPU) بسیار بالا	پایین	نیاز به سخت افزار
کند	سریع	سرعت آموزش
سخت و پیچیده	خوب	تفسیر پذیری
بسیار عالی	ضعیف	عملکرد روی داده خام
تصویر، صوت، متن	داده های ساخت یافته	کاربرد های اصلی

 
 
آموزش مدل (training)
در این مرحله میلیون ها داده وارد مدل می شود و مدل شروع به یادگیری و پیدا کردن الگو ها می کند.
مثلاً اگر می‌خواهیم هوش مصنوعی:
(چهره انسان) را بشناسد به آن هزاران تصویر چهره نشان می‌دهیم.
مدل با هر تصویر خطا می کند ، اطلاح می کند و دئباره تلاش می کند تا کم کم دقیق شود
 
ارزیابی و تست
مدل بعد از یادگیری مورد تست و بررسی قرار می گیرد به این شکل که به آن داده های می دهد که تا حالا آشنای نداشته و درصورت اشتبا کردن مدل دوباره آموزش می بیند.
 
استفاده در دنیای واقعی (Deployment)
زمانی که دیگه هوش مصنوعی از ارزیابی های سخت گیرانه سربلند بیرون بیاد با یک چالش جدید رو به رو میشه در این زمان مدل هوش مصنوعی باید به دنیای واقعی برود و در کارخانه، موبایل، سایت یا هر جایی که قرار است کار کند، به شکل واقعی شروع به فعالیت کند. دنیای واقعی همواره پیچیده تر و پر چالش‌تر از فضایی آزمایشی است. در این مرحله مدل می‌تواند با داده های متنوع و پیچیده تر کار کند. استفاده عملی باعث می‌شود که مدل ارزش واقعی خود را نشان دهد.
 
یادگیری مدوام
یادگیری مداوم به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد که مانند یک انسان پویا و در حال رشد باشند، همواره یاد بگیرند و خود را با شرایط جدید وفق دهند، بدون اینکه مجبور باشند دوباره از ابتدا شروع کنند.
این ویژگی برای کاربردهای دنیای واقعی که دائماً در حال تغییر هستند، حیاتی و لازم است.
مزایای مهم یادگیری مدوام :

• افزایش دقت ماشین در مواجهه با داده های جدید.
• کاهش نیاز به آموزش از صفر.
• امکان پاسخگویی به داده ها و الگو های جدید که قبلا دیده نشده اند.

کاربرد های یادگیری مدوام

• پلتفرم های امنیت سایبری که به صورت مستمر تهدیدات جدید را یاد می‌گیرند.
• سیستم های توصیه‌گر(اینستاگرام ، نتفلیکس) برا اساس رفتار جدید کاربران پیشنهاد ها رو بروز می‌کند.
• چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند که با دریافت بازخورد کاربران یاد می‌گیرند بهتر پاسخ دهند.
• خودروهای خودران که با شرایط جاده‌ای جدید سازگار می‌شوند.

 

 
 
جمع بندی
امروزه هوش مصنوعی در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما حضور فعال دارد؛ از گوشی‌های هوشمند و جستجوگرها گرفته تا خودروهای خودران، پزشکی، امنیت، تولید محتوا و تحلیل داده‌های عظیم. قدرت اصلی AI در این است که می‌تواند با سرعت بسیار بالا داده‌ها را بررسی کرده، الگوهای پنهان را پیدا کند و تصمیم‌گیری‌هایی انجام دهد که اغلب از توان انسان خارج است.
در کنار تمامی مزایا، چالش‌هایی نیز وجود دارد؛ از جمله نگرانی‌های اخلاقی، حفظ حریم خصوصی، خطرات اشتباهات الگوریتمی، و تأثیر بر بازار کار. به همین دلیل توسعه و استفاده از AI نیازمند قوانین و نظارت دقیق است تا این فناوری در مسیر درست و امن به کار گرفته شود.
به طور کلی، هوش مصنوعی نه‌تنها آینده فناوری را شکل می‌دهد، بلکه به‌تدریج تبدیل به نیروی محرکه بسیاری از صنایع و خدمات خواهد شد. درک این فناوری و استفاده صحیح از آن، می‌تواند نقش مهمی در پیشرفت فردی، سازمانی و اجتماعی ایفا کند.