آنچه باید درمورد هوش مصنوعی بدانید!

 

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• هوش مصنوعی امروزه قادر به انجام چه کارهایی است؟
• آیا هوش مصنوعی ممکن است خطرناک باشد؟
• پیشرفت های اخیر هوش مصنوعی
• جدیدترین ابزار های هوش مصنوعی
• چگونه در حوزه ی هوش مصنوعی متخصص شویم؟
• بهترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی
• نتیجه گیری

 

معرفی

هوش مصنوعی (AI) توانایی ماشین‌ها برای شبیه سازی عقل انسان و توانایی هایی نظیر استدلال با بهره گیری از تجربیات است. آنچه انسان را از سایر موجودات متمایز می کند همین توانایی های یادگیری و استفاده از درس ها و تجربیات در موقعیت های جدید است که ما به دلیل داشتن قدرت تفکر بالا و میلیون ها نورون قادر به انجام آن ها هستیم. کامپیوتر های امروزی، مطابقت زیادی با شبکه عصبی بیولوژیک انسان ندارند؛ اما مزیت آن ها نسبت به انسان ها این است که قادر به تحلیل داده ها و تجربیات با سرعتی فرا تر از انسان هستند. به بیان ساده تر، چهار تعریف زیر برای هوش مصنوعی در کتاب های مرجع وجود دارد: 

• سیستم هایی که شبیه انسان ها عمل می کنند.
• سیستم هایی که همانند انسان ها فکر می کنند.
• سیستم هایی که معقولانه فکر می کنند.
• سیستم هایی که معقولانه عمل می کنند.

انسان می تواند با کمک گرفتن از ابزار هوش مصنوعی بر روی کارهای حیاتی تر تمرکز کند یا تصمیمات پیچیده خود را با بکار گیری قدرت تحلیل بالای هوش مصنوعی اتخاذ کند. مثال بارز این کاربرد، استفاده از هوش مصنوعی در حوزه ی پزشکی است.

همانطور که در زندگی روزمره قابل مشاهده است، خودکارسازی کارها بارزترین استفاده بشر از این ابزار است. همچنین، هوش مصنوعی این امکان را برای انسان فراهم می کند که در زمینه های گوناگون، با استفاده از اطلاعات و داده های سابق به پیش بینی امور بپردازد. به عنوان مثال، GPS ها به واسطه همین قابلیت، قادر به پیش بینی مدت زمان رسیدن به مقصد می باشند.

هوش مصنوعی از تکنیک های نظریه احتمال، اقتصاد و طراحی الگوریتم برای حل مسائل علمی استفاده می کند. در هوش مصنوعی از علوم کامپیوتر برای طراحی و ساخت الگوریتم ها و از ریاضی برای مدل سازی و حل مسائل به بهینه ترین شکل ممکن استفاده می شود. علاوه بر این، روانشناسی و زبان شناسی نیز در این حوزه بکار می روند. متخصصان این حوزه باید دانش قابل قبولی در علم داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine learning) داشته باشند.

 

 

هوش مصنوعی امروزه قادر به انجام چه کارهایی است؟

حوزه هوش مصنوعی روز به روز در حال پیشرفت است و به همین دلیل یافتن پاسخ کوتاه برای این سوال بسیار دشوار به نظر می رسد.  در این قسمت ما به ذکر چند مورد از کاربرد های هوش مصنوعی ذکر شده است:

 

• وسایل نقلیه ی رباتیک: حتما شما هم بارها درباره خودروهای خودران شنیده اید. پیشرفته ترین این خودروها، بدون دخالت و رانندگی انسان می توانند افراد را به مقصد برسانند. این خودروها با کاهش خطای انسانی می توانند آمار تصادفات جاده ای را کاهش دهند و در آینده ای نه چندان دور جایگزین خودروهای عادی شوند.

 

• سخن شناسی: این روزها، اکثر شرکت های سازنده تلفن همراه قابلیت ربات های دستیار را به محصولات خود اضافه کرده اند. این دستیار ها مصداق بارز کارایی هوش مصنوعی در سخن شناسی هستند. به عنوان مثال، ربات دستیار "Siri" که در محصولات شرکت اپل بکار برده می شود، قادر به تحلیل صدا ها، آوا ها و کلمات به کاربرده شده توسط انسان ها و پردازش زبان های طبیعی است. این ربات نه تنها صدا و صحبت های انسان را تحلیل می کند، بلکه آن را به دستورات کامپیوتری تبدیل می کند و حتی با انسان مکالمه می کند.

 

• بازی: در بازی های یارانه ای به بازیکنان غیر حقیقی که در اصل همان هوش مصنوعی هستند، بات (Bot) می گویند. بات ها عموما می توانند با سرعت نسبتا بالایی داده ها را تحلیل کرده و مطایق با الگوریتم ها بهترین تصمیم را بگیرند. از آنجایی که این تصمیمات بر خلاف تصمیمات انسانی، تحت تاثیر هیجانات لحظه ای گرفته نمی شوند، عموما دارای میزان کمتری از خطا هستند. به علاوه توانایی خارق العاده هوش مصنوعی در پیش بینی موقعیت های بعدی، شانس پیروزی این دسته از بازیکنان را افزایش می دهد. در نهایت می توان گفت که هوش مصنوعی در این زمینه شانس زیادی برای شکست رقیب های انسانی خود دارد.

 

• مبارزه با هرزنامه: یکی از کاربرد های مهم ابزار های هوش مصنوعی استفاده از آن جهت مبارزه با هرزنامه است. هوش مصنوعی می تواند با تحلیل محتوای پیام، پیام های ناخواسته را تشخیص داده و از پیام های مهم جدا کند. این کار تا حد زیادی باعث صرفه جویی در وقت کاربر و جلوگیری از ایجاد مزاحمت برای او می شود.

 

• برنامه ریزی منطقی: الگوریتم های یادگیری ماشین، برای بهبود برنامه ریزی مسیرهای حمل و نقل کاربرد زیادی دارند. این الگوریتم ها با استفاده از تحلیل داده های مربوط به مسافت، ترافیک، هزینه سوخت و موارد دیگر (که اکثر اوقات شامل تغییرات لحظه ای می شوند)، مسیر های بهینه و کارآمدتری را برای حمل و نقل انتخاب می کنند.

 

• رباتیک: نقش ربات ها در زندگی مدرن امروز غیر قابل انکار است. آن ها از کوچک ترین کارهای روزمره مثل جارو کشیدن خانه تا سنگین ترین کارهای صنعتی مثل مونتاژ خودرو را بطور خودکار انجام می دهند. امروزه تصور زندگی بدون این دستیارهای هوشمند غیر ممکن است!

 

• بهداشت و درمان: هوش مصنوعی نقش مهمی در پزشکی شخصی سازه شده ایفا می کند. به این معنی که هر بیمار قادر است با توجه به پیشینه و سابقه پزشکی خود، نسخه ای منحصر به فرد برای درمان بیماری خود دریافت کند. هوش مصنوعی تا حد قابل توجهی تصویر برداری پزشکی را ارتقاء داده است و از روش های سنتی تشخیص بیماری مثل MRI پیشی گرفته است. در نتیجه درمان زودتر و موثرتری را برای بیماران ممکن ساخته است. تصویر زیر نشان دهنده میزان استفاده از هوش مصنوعی در هر کدام از حوزه های بهداشت و درمان است.

 

• آموزش: هوش مصنوعی می تواند با تحلیل نقاط ضعف و قوت و نحوه یادگیری دانش آموزان، برای هر یک از آن ها محتوای آموزشی منحصر به فرد خود را ارائه کند. با کمک هوش مصنوعی هر دانش آموز می تواند مشاور تحصیلی شخصی خود را داشته باشد. همچنین الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند فرآیند ارزیابی و نمره دهی را به صورت خودکار انجام دهند. قابل ذکر است که هوش مصنوعی قادر است تحصیل را برای افراد دارای معلولیت های جسمی نیز ساده تر کند.

 

• بیومتریک: بیومتریک همان اندازه گیری ویژگی های بیولوژیک و رفتاری انسان ها است. این ویژگی ها اغلب ارثی هستند و تقلید از آن ها غیر ممکن است. امروزه از این قابلیت ها در ابزارهای الکترونیکی استفاده زیادی می شود. قابلیت شناسایی اثر انگشت یا چهره مدت ها است که برای اکثر تلفن های همراه فعال شده اند و برای احراز هویت در سازمان های مختلف مورد استفاده قرار می گیرد. علاوه بر این هوش مصنوعی و کاربرد آن در این زمینه، امنیت حریم خصوصی افراد و کاربران را چندین برابر کرده است.

 

آیا هوش مصنوعی ممکن است خطرناک باشد؟

در تاریخ ۲۷ مارس 2023 جمعی از محققان هوش مصنوعی و فعالان حوزه فناوری از جمله ایلان ماسک نامه ای را امضا کردند. آن ها در این نامه نگرانی خود را مبنی بر خطرات احتمالی هوش مصنوعی برای بشریت ابراز نمودند و خواستار اطمینان از هم خوانی توسعه AI با ارزش های انسانی و اخلاقی و بررسی دقیق پیامد های پیشرفت هوش مصنوعی شدند.

استفاده از هوش مصنوعی ممکن است باعث نا هماهنگی اهداف شود.  منظور از نا هماهنگی اهداف، عدم هماهنگی بین هدف انسان و ماشین است. ماشین ها جهت بهینه سازی مسیر برای رسیدن به هدف مورد نظر برنامه ریزی شده اند. چنانچه هدف مشخص شده برای آن ها به حد کافی روشن نباشد و رعایت تمام اصول اخلاقی و قوانین شهروندی در آن ها قید نشود، ممکن است بهترین مسیر، امن ترین مسیر برای رسیدن به هدف نباشد. در این صورت رسیدن به هدف برای کاربران عواقب خطرناکی خواهد داشت. همچنین استفاده از هوش مصنوعی به جای نیروی انسانی در مشاغل می تواند دردسر ساز باشد. پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی سؤالاتی را در مورد قابلیت‌های آینده این فناوری و این که آیا در نهایت از توانایی‌های انسان‌ پیشی می‌گیرد یا خیر، ایجاد کرده است. 

انتظار می رود اتوماسیون ناشی از توسعه ی هوش مصنوعی در نهایت تغییرات قابل توجهی در مشاغل ایجاد کند. البته قابل ذکر است که این توسعه منجر به ایجاد مشاغل جدید خواهد شد اما ممکن است افرادی که شغل خود را در نتیجه ی این پیشرفت ها از دست می دهند، مهارت و دانش کافی برای موقعیت های شغلی جدید نداشته باشند. در این صورت پیشرفت ها در حوزه ی هوش مصنوعی منجر به نابرابری اجتماعی و اقتصادی می شود.

در یکی از نظر سنجی های اخیر شهروندان آمریکایی پیش بینی خود از تاثیر اتوماسیون بر روی مشاغل را به اشتراک گذاشته اند. در این نظر سنجی، سی عنوان شغلی مطرح شده است و کیفیت عملکرد هوش مصنوعی در ده سال آینده نسبت به انسان، مورد سوال قرار گرفته است.

در نتایج این نظرسنجی مشاغل ترجمه ی زبان ها، پیشبینی الگوهای آب و هوا و ارائه ی پشتیبانی فنی به ترتیب در صدر جدول قرار گرفته اند. به این معنی که احتمال حذف نیروی انسانی از این مشاغل به مراتب بیشتر از مشاغل دیگری مانند پرستاری از سالمندان و کودکان است که در انتهای جدول قرار دارند.

 
برای کاهش این خطرات لازم است قوانین بین المللی وضع شوند و شرکت ها و سازمان ها تا حد زیادی نسبت به استفاده ی مسئولانه، بشر دوستانه و اخلاقی از این ابزار پایبند بمانند. همچنین در خصوص کسب اطلاعات از مدل های زبانی، کاربران باید همواره احتمال بروز خطا توسط هوش مصنوعی را در نظر بگیرند و صحت اطلاعات تخصصی که توسط این ابزار به آن ها ارائه می شود را بررسی کنند. پیشنهاد ما این است که هرگز برای مشاوره های پزشکی، عاطفی و یا تصمیم گیری های مهم خود به طور قطعی به این ابزار اعتماد نکنید.

 

 

پیشرفت های اخیر هوش مصنوعی

تاریخچه مفهوم هوش مصنوعی به قرن نوزدهم باز می گردد؛ اما دستیابی به آن در دهه های اخیر به دلیل افزایش داده ها برای آموزش هوش مصنوعی و افزایش قدرت محاسباتی، پیشرفت چشم گیری داشته است. در ادامه به نمونه هایی از این پیشرفت ها اشاره می کنیم:

• یادگیری عمیق: با پیشرفت‌های اخیر در علم داده و هوش مصنوعی، زمان و انرژی بیشتری برای تحقیقات در این صنعت مصرف می‌شود. یادگیری عمیق که زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین می باشد و با الگوریتم ها و شبکه های عصبی مصنوعی در ارتباط است، به طور گسترده در کارهایی مانند طبقه بندی تصاویر، تشخیص اشیاء و چهره استفاده می شود.

الگوریتم های یادگیری عمیق به ماشین ها این امکان را می دهند که مانند انسان ها از داده ها یاد بگیرند. در ادامه به تاثیرات مثبت یادگیری عمیق بر روی بینایی ماشین می پردازیم:

 

• بینایی ماشین: بینایی ماشین (Machine Vision)، شاخه ای از هوش مصنوعی است که به رایانه ها امکان تجزیه و تحلیل تصاویر دیجیتال را می دهد. به لطف این قابلیت، کامپیوتر ها قادر به تشخیص و طبقه بندی موجودات، اشیاء و اعمال هستند. پیشرفت های اخیر، سبب کاهش خطای ماشین و نزدیک تر شدن عملکرد آن به عملکرد انسان در این زمینه ها شده است. بینایی ماشین کاربردهای وسیعی در صنایع تولیدی و سرگرمی خواهد داشت و پیشرفت های آن روی این صنایع تاثیرگذار است. همچنین، تاثیر بسزائی در واقعیت بصری (visual reality) دارد. همچنین، شبکه های عصبی CNN یک پیشرفت مهم در یادگیری عمیق هستند که به طور خاص برای پردازش داده های بصری طراحی شده اند. 

 

• یادگیری تقویتی: یادگیری تقویتی، یکی از مدل های آموزش ماشین است که در آن عامل یادگیرنده با آزمون و خطا سعی در دستیابی به هدف تعیین شده دارد و با تعامل با محیط، می تواند بفهمد که آیا تجربه موفقی داشته است یا خیر. در این روش، عامل یادگیرنده در تعامل با محیط یاد می گیرد که در شرایط مختلف باید چه تصمیمی بگیرد تا بهترین عملکرد را داشته باشد. 

 

یادگیری تقویتی شامل عناصر زیر است:

• • عامل: عامل با محیط خود در تعامل است و تصمیم می گیرد.
  • محیط: محیط بیانگر دنیای بیرونی خارج از کنترل عامل است.
  • سیگنال پاداش: عامل از طریق سیگنال های پاداش برای یادگیری و بهبود اقدامات خود بازخورد دریافت می کند.

پیشرفت های این حوزه در ربات های دستیار که قادر به برقراری ارتباط با انسان هستند قابل مشاهده است.

 

• یادگیری انتقالی: یک رویکرد دیگر در حوزه یادگیری ماشین، یادگیری انتقالی است. در این روش، مدل ماشینی قادر به بهره گیری از دانش و تجربیات پیشین خود در حل یک مسئله جدید و مرتبط است. این روش یادگیری، منجر به بروز پیشرفت های چشمگیر ماشین ها در حل مسئله و پردازش زبان های طبیعی شده است.

 

جدیدترین ابزارهای هوش مصنوعی

پردازش زبان های طبیعی (Natural language processing)

GPT یک شبکه عصبی عمیق است که برای پردازش زبان های طبیعی ایجاد شده است. این ابزار که توسط OpenAI توسعه یافته است، یک مدل زبان پیشرفته است که قادر به ترجمه، خلاصه سازی و پاسخ گویی به سوالات انسان ها است. این ابزار، گفتار انسان را تقلید می کند و پاسخ مناسبی به او می دهد. 

ChatGPT هم مدل زبانی دیگری با تمرکز بر روی تعاملات انسانی است. Bard رقیب جدیدتر این ابزار است که از شرکت گوگل منتشر شده است. هر دو مدل زبانی در پاسخگویی به کاربران و مکالمه با آن ها کاربرد گسترده ای دارند.

 

خودکارسازی یادگیری ماشین (Auto ML)

یادگیری ماشین خودکار فرآیندی است که طی آن مراحل مختلف یادگیری ماشین از جمله ساخت مدل و آموزش آن، بدون دخالت انسانی صورت می گیرد. مهندسین یادگیری ماشین و دانشمندان داده می توانند از این ابزارها بهره ببرند. این ابزارها می توانند در زمان دانشمندان داده صرفه جویی کنند و تا حد زیادی کمبود دانشمندان این حوزه و متخصصان یادگیری ماشین را جبران خواهند کرد. در ادامه به تعدادی از این ابزارها اشاره خواهد شد:

• • Auto-Sklearn
  • Auto-WEKA
  • AutoKeras
  • AutoGluon
  • TPOT

 

هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) قادر به تولید کردن متن و تصویر به دلخواه کاربر است. ربات های چت هم به نوعی عضو این دسته هستند. هوش مصنوعی مولد می تواند صنایع مختلف را متحول کند. در ادامه نمونه های جالبی از این ابزار را مثال می زنیم:

 

• Pandas AI: این کتابخانه یکی از کتابخانه های هوش مصنوعی مولد در پایتون است. این کتابخانه، یکی از ابزار هایی است که قابلیت هوش مصنوعی مولد را برای ساده تر کردن تجزیه و تحلیل داده ها فراهم می کند.

 

• Alpha Code: این ابزار که توسط شرکت DeepMind توسعه داده شده است، برای تولید کد طراحی شده است. همچنین این ابزار در مسابقات واقعی مورد استفاده شرکت کنندگان برتر قرار گرفته است که این امر نشان دهنده قدرت آن در نوشتن کد های بهینه و کاربردی است.

علاوه بر این Alpha Code قادر به پیش بینی خط بعدی کد، دادن پیشنهاداتی با توجه به سبک کد نویسی، بهینه سازی کد، تشخیص و تصحیح خطاهای کد برنامه نویسان است و از چندین زبان برنامه نویسی از جمله پایتون، ++C و Java پشتیبانی می کند.

 

• Copilot: ابزار Copilot مشابه Alpha Code است که توسط شرکت های GitHub و OpenAI توسعه داده شده است. تمرکز اصلی این ابزار بر روی خودکارسازی توسعه بک اند است در صورتی که هدف اصلی Alpha Code فراهم کردن این قابلیت برای توسعه فرانت اند است.

 

Alpha Code و Copilot، هر دو قابل نصب به صورت افزونه بر روی IDE های محبوب توسعه دهندگان هستند.

 

• Synthesia :Synthesia یک ابزار برای تولید ویدیو است. این ابزار عملکرد فوق العاده ای در ایجاد ویدیوهایی با کیفیت حرفه ای دارد و به سرعت و سادگی و بدون دخالت انسان، این کار را انجام می دهد.

 

• DALL-E 2: این ابزار، یکی دیگر از محصولات OpenAI برای تولید تصویر و هنر بر اساس درخواست کاربر است.

 

• Bardeen :Bardeen ابزاری برای نیازهای خلاقانه شما است. Bardeen یک ابزار اتوماسیون هوش مصنوعی است که با صرفه جویی در زمان، محتوای رسانه‌های اجتماعی آنلاین را پیشنهاد می دهد و می نویسد.

 

 

چگونه در حوزه ی هوش مصنوعی متخصص شویم؟ 

در این بخش تلاش می کنیم تا نقشه راه را برای علاقمندان این حوزه روشن کنیم و به معرفی علوم و مهارت های مورد نیاز در این حوزه بپردازیم.

• ریاضیات:

دانش ریاضی در درک عملکرد الگوریتم های ماشین و یادگیری عمیق کاربردهای زیادی دارد. علاقمندان به هوش مصنوعی باید زیر شاخه های زیر را در علم ریاضی فرا گیرند:

• • آمار
  • احتمال
  • جبر خطی
  • حساب دیفرانسیل و انتگرال

 

• برنامه نویسی:

بعد از یادگیری ریاضی قدم ضروری بعدی، یادگیری یک زبان برنامه نویسی است. برای هوش مصنوعی یادگیری زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، جاوا و R کاربردی و موثر است. همچنین به مبتدیان توصیه می شود برای ورود به این حوزه زبان پایتون را یاد بگیرند، چرا که یادگیری این زبان برنامه نویسی برای مبتدیان به نسبت ساده تر است.

علاوه بر این، پایتون دارای کتابخانه های زیادی برای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین است.

• بیگ دیتا:

مدل های هوش مصنوعی توسط داده ها آموزش داده می شوند. بنابراین اگر حجم داده ها زیاد باشد، لازم است ابزار بیگ دیتا را بشناسید و این حجم عظیم از داده ها را مدیریت کنید. شرکت های بزرگ و موتورهای جست و جو مانند گوگل، از بیگ دیتا برای ارائه پیشنهادات مرورگر بر اساس جستجوهای قبلی استفاده می کنند.

• علم داده:

در این مرحله باید جمع آوری داده، آماده سازی داده، تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری داده ها را بیاموزید.

• یادگیری ماشین:

در یادگیری ماشین، مهم ترین مسئله، شناخت الگوریتم های یادگیری ماشین است. این الگوریتم ها شامل موارد زیر هستند:

• یادگیری تحت نظارت: در این الگوریتم، تعدادی داده های با برچسب برای یادگیری به ماشین داده می شوند و ماشین، ویژگی های مشترک داده های جدید را با برچسب هایی که در داده های آموزشی بودند تطبیق می دهد.

 

• یادگیری بدون نظارت: در این الگوریتم مانند الگوریتم قبلی، داده هایی جهت آموزش به ماشین داده می شود؛ اما خبری از برچسب ها نیست. ماشین به صورت خودکار الگو های موجود در داده ها را کشف می کند و با دریافت داده های جدید، حدس می زند که جایگاه آن ها در کدام دسته است.

 

• یادگیری تقویتی: در این الگوریتم، ماشین با آزمون و خطا و تحلیل بازخوردها و سیگنال های دریافت شده از محیط، سعی می کند به هدف مورد نظر دست یابد.

 

• یادگیری عمیق: هنگامی که الگوریتم های یادگیری ماشین را یاد گرفتید، در مرحله بعد الگوریتم های یادگیری عمیق را بیاموزید. در کنار الگوریتم های یادگیری عمیق، باید کتابخانه های آن مانند TensorFlow یا Kera’s را نیز بیاموزید. الگوریتم های یادگیری عمیق شامل موارد زیر هستند:
  • شبکه ی عصبی
  • CNN برای پردازش عکس و فیلم
  • RNN برای پردازش زبان های طبیعی
  • GAN برای تولید داده های جدید مشابه داده های واقعی
  • LSTM برای پردازش زبان طبیعی و صوت

 

• هوش تجاری:

هوش تجاری به شرکت ها کمک می کند تا تصمیماتی مبتنی بر داده ها بگیرند. در این مرحله باید ابزارهای هوش تجاری مانند Tableau ،Powerbase یا QlikView را یاد بگیرید. این ابزارها به شما کمک می کنند تا نمودارهایی از یافته های خود ایجاد کنید و بتوانید به راحتی نتایج را برای مخاطبان خود بیان کنید.

 

بهترین زبان های برنامه نویسی برای هوش مصنوعی  

• Python

پایتون یکی از بهترین زبان ها برای یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و پردازش زبان های طبیعی است. این زبان به دلیل سهولت در یادگیری و داشتن کتابخانه ها و ابزار های متنوع و همچنین شی گرا بودن، زبان برنامه نویسی مورد علاقه بسیاری از توسعه دهندگان است. همچنین، با کمک پایتون پروژه های پیچیده به سادگی مدیریت می شوند.

 

چند نمونه از کتابخانه ها و فریم ورک های کاربردی زبان برنامه نویسی پایتون در ادامه آمده است:

• • NumPy
  • SciPy
  • Pandas
  • PyTorch
  • Keras
  • Nltk
  • Scikit-learn 

 

• Java

جاوا یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی پرکاربرد است که عموما برای سمت سرور استفاده می شود. بهترین مزیت جاوا این است که می توان از آن برای توسعه در چندین پلتفرم استفاده کرد. علت کاربرد وسیع این زبان برنامه نویسی هم داشتن کتابخانه های متن باز است که به ویژه برای یادگیری عمیق ارائه می شوند. این زبان برنامه نویسی همچنین زبان اصلی در توسعه ی اندروید است.

 

چند نمونه از کتابخانه ها و فریم ورک های کاربردی این زبان در ادامه آمده است:

• • OpenNLP
  • Java Machine Learning library
  • Neuroph
  • Kubeflow
  • Deep Java library

 

• Prolog

Prolog یک زبان برنامه نویسی منطقی است که خصوصا در هوش مصنوعی و اتوماسیون کاربرد زیادی دارد. قوانین و روابط منطقی، در این زبان برنامه نویسی قابل تعریف هستند. بنابراین بر خلاف اکثر زبان های دیگر در این زبان به جای اطاعت از دستورالعمل های امری، از دانش و منطق برای حل مسئله استفاده می شود.

• ++C

این زبان که یکی از رایج ترین زبان های برنامه نویسی امروزی است، هم در کار با نرم افزار و هم در کار با سخت افزار ها مورد استفاده قرار می گیرد و به دلیل عملکرد سریع و قابلیت بهینه سازی، در هوش مصنوعی کاربرد گسترده ای دارد. همچنین، می توان از آن برای توسعه شبکه های عصبی، پیاده سازی الگوریتم ها و سیستم های تصمیم گیری، پردازش زبان های طبیعی، یادگیری ماشین (Machine Learning) و بینایی ماشین (Machine Vision) استفاده کرد.

• Haskell

Haskell یکی دیگر از زبان های مناسب برای توسعه هوش مصنوعی است که به دلیل انعطاف پذیری بالا، مورد استفاده قرار می گیرد. محوریت تابع ها در این زبان، آن را به زبانی خوانا و شفاف در حوزه هوش مصنوعی تبدیل کرده است. مزیت استفاده از این زبان برنامه نویسی مدیریت کارآمد حافظه، بازیابی و بهینه سازی کد است.

• R Programming

از آن جایی که داده ها در هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارند، تجزیه و تحلیل آن ها نیز نقش مهمی به خصوص در یادگیری ماشین و پردازش زبان های طبیعی دارد. زبان برنامه نویسی R که همواره مورد استفاده دانشمندان داده و آمار قرار گرفته است، در این حوزه به توسعه دهندگان هوش مصنوعی نیز کمک می کند.

• Julia

این زبان برنامه نویسی دامنه وسیعی در توسعه هوش مصنوعی دارد. این زبان با ترکیب ویژگی ها و قابلیت های زبان های دیگر مانند C++ ،Python ،R و MATLAB به زبانی بسیار کاربردی (به خصوص برای محاسبات) تبدیل شده است و به جز هوش مصنوعی، در محیط های علمی و مهندسی توسعه یافته است.

Julia از محاسبات موازی و توزیع شده که هر دو برای افزایش کارایی و سرعت و پردازش داده ها در مسائل پیچیده ضروری هستند، پشتیبانی می کند. همین امر مزیت بزرگی برای استفاده از آن در هوش مصنوعی است.

این زبان برنامه نویسی برای انجام وظایفی نظیر تجزیه و تحلیل داده ها در هوش مصنوعی شناخته می شود و ابزارهای مفیدی برای توسعه ی رابط کاربری پویا و تجسم داده ها در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد.

 

 

نتیجه گیری
هوش مصنوعی بخشی جدایی ناپذیر در زندگی مدرن امروزی است و ابعاد مختلفی از زندگی روزمره را تحت تاثیر قرار می دهد. پیشرفت ها در الگوریتم های یادگیری ماشین باعث توسعه چشمگیر این حوزه در دو دهه ی اخیر شده است. ابزار های خارق العاده ای در نتیجه این پیشرفت به وجود آمده اند که امروزه یکی پس از دیگری در عرصه تکنولوژی ظهور می کنند. هرچند پیشرفت سریع هوش مصنوعی ممکن است خطراتی را برای بشریت به همراه داشته باشد، اما انتظار می رود با وضع قوانین جهانی، این بحران ها و خطرات رفع شوند تا بتوانیم بدون نگرانی از قابلیت های زیاد AI در خودکارسازی و انجام کارهای روزمره بهره مند شویم. در این وبلاگ سعی بر آن داشتیم که شما را با دنیای جذاب هوش مصنوعی آشنا کنیم و به بررسی زبان های برنامه نویسی کاربردی در این زمینه بپردازیم.

 

مقالات پیشنهادی: 

بهترین راهنمای درک هوش مصنوعی برای مبتدیان

درک هوش مصنوعی یک منبع حیاتی برای افرادی است که تازه وارد دنیای هوش مصنوعی شده‌اند. این مقدمه به مفاهیم اساسی هوش مصنوعی پرداخته و به مبتدیان کمک می‌کند تا مفهوم‌ها، الگوریتم‌ها، و کاربردهای آن را درک کنند. در این مقاله اصول واضحی از یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، و پردازش زبان طبیعی ارائه می‌شود تا مبتدیان بتوانند به بهترین نحو از دامنه گسترده و هیجان‌انگیز هوش مصنوعی بهره‌برند. ادامه مطلب ...

چالش ها و فرصت های آینده هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به عنوان یکی از فناوری‌های پیشرو و دیگر ناحیه‌های تخصصی مطالعه، با چالش‌های چندگانه روبه‌رو است. از جمله این چالش‌ها می‌توان به اخلاقیات استفاده از آن، تأثیرات اجتماعی و اقتصادی، و همچنین مسائل امنیتی اشاره کرد. با این حال، همراه با این چالش‌ها، هوش مصنوعی به عنوان یک فرصت منحصر به فرد برای بهبود زندگی انسان‌ها، توسعه فناوری‌های نوین، و افزایش بهره‌وری در صنایع مختلف نیز شناخته می‌شود. تداخل بین چالش‌ها و فرصت‌های این حوزه، آینده هوش مصنوعی را به یک دامنه تخصصی پر از اهمیت و پتانسیل تبدیل کرده است. ادامه مطلب ...

چگونه هوش مصنوعی جهان را تغییر می دهد؟

هوش مصنوعی از زمان پیدایش خود، راه طولانی را طی کرده است و بر روی روش زندگی، کار و ارتباطات ما تاثیر گذاشته است. ابزارهای AI ثابت کرده اند که از عهده اتوماسیون وظایف ساده و فرآیندهای تصمیم گیری پیچیده بر می آیند. بنابراین هوش مصنوعی توانایی ایجاد انقلاب در هر صنعتی را دارد. همچنین، توجه شرکت های فناوری اطلاعات در سراسر جهان به هوش مصنوعی باعث شده است تا جهان با توسعه آن به انقلاب صنعتی چهارم نزدیک تر شود. ادامه مطلب...  

قدرت هوش مصنوعی در زندگی روزمره!

هوش مصنوعی (AI) در زندگی روزمره به ما امکان می‌دهد تا با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته، وظایف متنوعی از ترجمه زبانی تا تشخیص صدا و تصویر را بهبود ببخشیم. AI همچنین به تجزیه و تحلیل داده‌های هرچه بزرگ‌تر کمک کرده و به افراد امکان مدیریت بهتر اطلاعات و تصمیم‌گیری‌های بهتر را می‌دهد. این تکنولوژی نه تنها زندگی را ساده‌تر می‌کند، بلکه امکانات جدیدی نیز فراهم می‌کند که قبلاً غیرممکن به نظر می‌رسید. ادامه مطلب...  

نقش قدرتمند پایتون در دنیای هوش مصنوعی

در این مقاله به برجسته‌ ترین ویژگی‌ها و تأثیرات زبان برنامه‌ نویسی پایتون در توسعه و پیشرفت فناوری هوش مصنوعی پرداخته می‌شود. از طراحی آسان و خوانا گرفته تا اکوسیستم گسترده کتابخانه‌ها و پروژه‌های متن‌باز. پایتون به ساده سازی توسعه مدل‌ها، تحلیل داده‌ها و ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی کمک بزرگی می‌کند. این زبان برنامه‌نویسی به عنوان ابزاری حیاتی در تجارت و تحقیقات هوش مصنوعی شناخته می‌شود و نقش اساسی در این حوزه ایفا می‌کند. ادامه مطلب...  

آشنایی با جدیدترین تکنیک ها و الگوریتم های علم داده

آشنایی با جدیدترین تکنیک‌ها و الگوریتم‌های علم داده در حال حاضر از اهمیت بسیار زیادی در علوم کامپیوتر و مهندسی داده برخوردار است. این حوزه شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی عمیق، پردازش زبان‌طبیعی، داده‌کاوی، و تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) می‌شود. اطلاعات به‌روز در این حوزه به شما کمک می‌کنند تا در تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی، استخراج الگوها، و اتخاذ تصمیمات هوش مصنوعی موثرتر باشید. این دانش می‌تواند در حوزه‌های مختلف از پزشکی و بهداشت تا مالی و بازاریابی مورد استفاده قرار بگیرد و توانایی شما را در دنیای داده و هوش مصنوعی تقویت کند. ادامه مطلب...  

با قدرت ماشین لرنینگ و کاربردهای آن در دنیای امروز آشنا شوید

ماشین لرنینگ یک زمینه مهم از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها امکان می‌دهد از تجربیات گذشته در یادگیری و تصمیم‌گیری‌های آینده استفاده کنند. این تکنولوژی به عنوان یکی از مهمترین دستاوردهای دهه‌های اخیر در علم کامپیوتر شناخته می‌شود.استفاده‌های متعددی از ماشین لرنینگ در دنیای امروز وجود دارد. به عنوان مثال، در حوزه پزشکی، ماشین لرنینگ برای تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی و پیش‌بینی نتایج درمانی به کار می‌رود. در حوزه خودروسازی، خودروهای هوش مصنوعی با ماشین لرنینگ قادر به خودران شدن و افزایش ایمنی در جاده‌ها هستند. همچنین، در بازاریابی و پیش‌بینی رفتار مشتریان، ماشین لرنینگ برای بهبود استراتژی‌های تبلیغاتی و تصمیم‌گیری‌های تجاری به کار می‌رود.با آشنایی بهتر با ماشین لرنینگ، می‌توانید در بسیاری از حوزه‌های حیاتی در دنیای امروز نقش مهمی ایفا کنید و به توسعه فناوری‌های نوین و بهبود عملکرد سازمان‌ها کمک کنید. ادامه مطلب...  

با ماشین لرنینگ، به دنیایی از پیش بینی های دقیق و تصمیم گیری های هوشمند دست پیدا خواهید کرد.

با ماشین لرنینگ، دسترسی به دنیایی از پیش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری‌های هوشمند فراهم می‌شود. این فناوری از تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم و متنوع به منظور استخراج الگوها و اطلاعات مفهومی استفاده می‌کند. مثال‌هایی از کاربردهای ماشین لرنینگ شامل پیش‌بینی رفتار مشتریان در بازاریابی، تشخیص چهره در سیستم‌های امنیتی، پیش‌بینی آب و هوا، و حتی تشخیص بیماری‌ها از تصاویر پزشکی می‌شوند. این تکنولوژی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تصمیم‌های مستند و مبتنی بر داده بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. با آموزش و تسلط بر ماشین لرنینگ، شما می‌توانید با یک تصمیم‌گیری هوشمند در دنیای امروز مؤثر باشید و به بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری در سازمان‌ها و صنایع کمک کنید. ادامه مطلب...  

بهترین زبان برای علم داده کدام است؟ پایتون یا R؟

در حوزه علم داده، پایتون و R دو زبان بسیار محبوب و پرکاربرد هستند. هرکدام از این زبان‌ها ویژگی‌ها و مزایا خود را دارند. به طور مثال پایتون یک زبان کد نویسی چندمنظوره است و برای توسعه سریع و کاربرد گسترده بسیار مناسب است. در علم داده، کتابخانه‌های مانند NumPy، Pandas، و Scikit-Learn به طور گسترده با پایتون استفاده می‌شوند. پایتون همچنین برای توسعه برنامه‌های وب و اپلیکیشن‌های موبایل نیز مناسب است. R یک زبان تخصصی برای تحلیل داده و آمار است. این زبان دارای بستر و کتابخانه‌های منحصر به فردی برای تجزیه و تحلیل داده، تصویرسازی، و مدل‌سازی آماری است. اگر شما به طور اصلی در آمار و تحلیل داده فعالیت می‌کنید، R ممکن است گزینه مناسبی باشد. انتخاب بهترین زبان برای علم داده بستگی به نیازها و تجربه شخصی شما دارد. بسیاری از علم‌داده‌شناسان از هر دو زبان بهره می‌برند و بر اساس پروژه و وظایف خود از یکی یا هر دوی این زبان‌ها استفاده می‌کنند. ادامه مطلب...  

جایگاه پایتون در علم داده

پایتون به عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌ها در علم داده جایگاه ویژه‌ای دارد. این زبان به عنوان ابزار اصلی برای تحلیل داده، مدل‌سازی، و داده‌کاوی به کار می‌رود. پایتون به دلیل داشتن کتابخانه های غنی، جامعیت، پایداری و قابلیت انتقال پذیری و توانایی ادغام در علم داده مورد استقبال قرار می‌گیرد. ادامه مطلب...  

جدیدترین تکنیک ها و روش های ماشین لرنینگ

در حوزه ماشین لرنینگ، تکنیک‌ها و روش‌های جدید به سرعت در حال توسعه و پیشرفت هستند. برخی از جدیدترین موضوعات و تکنیک‌ها شامل یادگیری تقویتی، یادگیری انتقالی و ... هستند. این تکنیک‌ها و روش‌ها در توسعه هوش مصنوعی و علم داده نقش مهمی ایفا می‌کنند و به آینده‌ی هوش مصنوعی و تحلیل داده تاثیر گذار خواهند بود. ادامه مطلب...  

راهنمای جامع نقشه راه برای دانشمندان داده

راهنمای جامع نقشه راه برای دانشمندان داده به تعیین مسیر توسعه حرفه‌ای در این حوزه کمک می‌کند. این راهنما شامل یادگیری مفاهیم پایه، آشنایی با زبان های برنامه نویسی، ابزار های علم داده و ... است. با پیروی از این راهنما، دانشمندان داده می‌توانند توانمندی‌های خود را گسترش داده و در حوزه علم داده موفقیت‌آمیز باشند. ادامه مطلب...  

علم داده راهکاری نوین برای حل مسائل پیچیده

علم داده به عنوان یک راهکار نوین، توانایی حل مسائل پیچیده را به شکل منحصر به فردی ارائه می‌دهد. این حوزه شامل تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها، مدل‌سازی پیش‌بینی‌ها، و استفاده از هوش مصنوعی برای اتخاذ تصمیمات هوشمند می‌شود. با استفاده از روش‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشین، تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)، و تکنیک‌های معتبر آماری، علم داده به تشخیص الگوها، پیدا کردن روابط مخفی در داده، و پیش‌بینی آینده کمک می‌کند. این رویکرد نوین در بسیاری از صنایع و حوزه‌های علمی از بهینه‌سازی فرآیندها گرفته تا تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در سازمان‌ها به کار می‌رود. علم داده به توسعه فناوری، افزایش بهره‌وری، و بهبود تصمیم‌گیری در مقابل مسائل پیچیده و تغییرات پویا کمک می‌کند. این رویکرد تبدیل به یک ابزار بسیار ارزشمند در جهت بهبود جوامع و شرکت‌ها شده است. ادامه مطلب...  

کشف راهکار های هوشمند با علم داده

کشف راهکارهای هوشمند با استفاده از علم داده این امکان را فراهم می‌کند تا از داده‌ها الگوها و اطلاعات مفهومی استخراج شود و تصمیمات هوشمندتری اتخاذ شود. این روند شامل جمع آوری داده، پیش پردازش داده، تجزیه و تحلیل داده، مدلسازی، ارزیابی و بهینه سازی و ... می شود. این رویکرد به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌های خود بهره‌وری بیشتری داشته باشند و به تصمیمات استراتژیک و بهبود عملکرد خود دست یابند. ادامه مطلب...  

مزایا و معایب یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک روش قدرتمند در علم داده و هوش مصنوعی است، اما مزایا و معایبی دارد. با توجه به مزایا و معایب این روش، استفاده مناسب از یادگیری ماشین و برخوردهای دقیق با چالش‌ها به توسعه‌ی پایدار در حوزه علم داده کمک می‌کند. ادامه مطلب...