هوش مصنوعی چیست؟ | تمام آنچه باید درباره تکنولوژی Dall-E و ChatGPT و دیگر هوش مصنوعی ها بدانیم

به دنیای هوش مصنوعی، جایی که خیال با واقعیت در می‌پیچد، خوش آمدید!

هوش مصنوعی هم‌چون جادویی مدرن، به ما امکان می‌دهد تا در دنیایی از الگوریتم‌های هوشمند و ماشین‌های ذهنی عمیق غرق شویم. از پروژه‌های کوچک گرفته تا کاربردهای گسترده در حوزه‌های بهداشت، حمل و نقل، مالی و غیره، هوش مصنوعی به سرعت جهان را به سمت یک زمانه جدید می‌کشاند. در این سفر تاریخی، ما با تکنولوژی‌های هوش مصنوعی آشنا خواهیم شد که در کنار توانایی‌های ذهنی انسان، به دنیایی از تصمیمات هوشمند و کاربردهای فراوان تبدیل شده‌اند. آیا در میان این الگوریتم‌ها، می‌توان آینده‌ای برای انسان متصور شد؟ در این مطلب، با دنیای هوش مصنوعی، جادویی که قرار است آینده را تغییر دهد، با ما همراه باشید.

تعریف هوش مصنوعی یا Al

هوش مصنوعی، نوعی علوم کامپیوتری است که به ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری امکان تحلیل داده‌ها، شناسایی الگوها، یادگیری و تصمیم‌گیری را با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی می‌دهد. هدف اصلی هوش مصنوعی، ایجاد سیستم‌های هوشمندانه، برای انجام وظایف پیچیده، مشابه یا بسیار بهتر از توانایی انسان‌ها است. این هدف شامل زیرمجموعه‌هایی مانند یادگیری ماشین، دید کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و بسیاری از فرآیندهای هوشمند دیگر می‌شود. شاید در اکثر موارد، هوش مصنوعی با اتوماسیون، اشتباه گرفته شود. اما برای درک بهتر هوش مصنوعی، می‌توان به تفاوت این دو واژه توجه نمود. تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی و اتوماسیون، در توانایی تصمیم‌گیری و پردازش اطلاعات است. ماشین‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی، توانایی یادگیری از داده‌ها را دارند و قادرند الگوها را شناسایی نموده، تصمیم‌ بگیرند و وظایف پیچیده را انجام دهند، بدون این‌که به برنامه‌ریزی دقیق نیاز داشته باشند مانند سیستم‌های ترجمه ماشینی یا مدل‌های یادگیری عمیق. در مقابل اتوماسیون، بر اساس قوانین و روال‌های مشخصی که توسط انسان‌ها تعیین شده‌است، انجام می‌شود. این فرآیند به بهبود کارآیی و کاهش خطاها کمک می‌کند اما توانمندی یادگیری و انجام وظایف پیچیده‌تر مانند تفسیر داده‌های پیچیده را ندارد؛ مانند روند خودکارسازی فرآیند تولید در یک خط تولید.

نگاهی به تاریخچه هوش مصنوعی

تاریخچه هوش مصنوعی، یک سفر طولانی و پرپیچ و خم در دهه‌های گذشته است. این سفر از دهه 1950 آغاز شده و به‌مرور زمان تحولات بزرگی را تجربه نموده است. در اوایل این دهه، آلن تورینگ با ایده «ماشین‌های ذهنی»، مفهوم هوش مصنوعی را مطرح نمود. او تورینگ تست را ارائه داد که به بررسی توانایی ماشین‌ها در تقلید هوش انسانی می‌پرداخت.

در دهه 1950 الی 1960، جان مک‌کارتی، ایده‌هایی در زمینه یادگیری ماشینی ارائه داد و با مواردی مربوط به شناخت داده‌ها و الگوها، به ویژه تاکتیک‌های بازی شطرنج، مورد توجه قرار گرفت.

در دهه‌های بعد، به ویژه دهه 1970، تحقیقات به حداقل رسیدند اما دهه 1980 با نوسان مثبت در زمینه هوش مصنوعی آغاز شد. در این دوره، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی نظیر SVM (ماشین بردار پشتیبان) ظهور کردند.

در دهه‌های اخیر، با توسعه شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، هوش مصنوعی به‎سرعت پیشرفت نمود و استفاده‌های گسترده‌ای از آن در حوزه‌های مختلف بهداشت تا حمل و نقل، مورد توجه قرار گرفت . فراز و نشیب در تاریخچه هوش مصنوعی نشان می‌دهد که این حوزه همواره در حال تحول و پیشرفت بوده و تأثیر بسزایی در تکامل تکنولوژی و جامعه داشته است.

انواع هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به چندین دسته تقسیم می‌شود که هرکدام ویژگی‌ها و کاربردهای مختلفی دارند. این دسته‌بندی عبارت است:

• ضعیف یا محدود: سیستم‌های هوش مصنوعی که در یک حوزه خاص عمل می‌کنند و توانایی کار در محدوده خود را دارند مانند سیستم‌های تشخیص صدا یا تشخیص تصاویر.
• قوی: سیستم‌های هوش مصنوعی که توانایی انجام کارهای متنوع و پیچیده‌تری را به اندازه انسان‌ها دارند. این نوع هوش مصنوعی هنوز به‌صورت کامل تحقق نیافته است.
• هوش مصنوعی ضعیف تقویت‌شده: سیستم‌های هوش مصنوعی که از ترکیب هوش مصنوعی ضعیف و تقویت‌شده برخوردارند. این نوع بهبود یافته، از یادگیری تقویت‌شده به‌صورت تعاملی با محیط، کار می‌کند.
• هوش مصنوعی تقویت‌شده: مدل‌های یادگیری تقویت‌شده که از ارتباط تعاملی با محیط‌ برای یادگیری و بهبود عملکرد استفاده می‌کنند و معمولا در زمینه‌ بازی‌های رایانه‌ای و رباتیک استفاده می‌شوند.
• هوش مصنوعی تحلیلی: استفاده از تحلیل داده‌های پیچیده، برای استخراج اطلاعات و ارائه راه‌حل‌های تحلیلی برای تصمیم‌گیری‌های کسب و کاری و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده، استفاده می‌شود.

اما مهم‌ترین دسته‌بندی هوش مصنوعی شامل دو دسته عمده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که در ادامه به شرح هر دو مورد می‌پردازیم.

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین، یک زیرشاخه از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، بهبود یابند. در این رویکرد، الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی به ماشین اعمال می‌شود تا از الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها استفاده کنند. در یادگیری ماشین، ابتدا داده‌های مرتبط با وظیفه مورد نظر، جمع‌آوری می‌شود. مثلا برای تشخیص اشیاء، داده‌های مربوط به آن تصویر جمع‌آوری شده، سپس داده‌ها پردازش می‌شوند. این پردازش، شامل تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای ورود به الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. پس از آن، یک مدل که بهترین توانایی برای حل مسئله را داشته باشد انتخاب می‌شود و داده‌های آموزشی به مدل اعمال می‌شود تا آن را یاد گرفته و پارامترهای خود را بهینه نماید. مرحله بعد، ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از داده‌هایی است که به آن وارد نشده، یعنی داده‌های آزمون. در نهایت، استفاده از مدل برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در مقابل داده‌های جدید است.

یادگیری ماشین، در حال حاضر در زمینه‌های مختلف از تجارت و بهداشت تا علوم پایه وجود دارد و به‌دلیل توانایی آن در استفاده از داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌ها، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. انواع یادگیری ماشین شامل موارد زیر است:

• نظارتی: مدل با داده‌های ورودی و خروجی متناظر آموزش می‌بیند. هدف از این نوع، پیش‌بینی خروجی برای ورودی‌های جدید است.
• بدون نظارت: مدل بدون داده‌های خروجی آموزش می‌بیند و سعی در کشف الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها دارد.
• تقویتی: مدل با تعامل با یک محیط و دریافت پاداش یا مجازات، توانایی یادگیری و بهبود عملکرد خود را پیدا می‌کند.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق، یک رویکرد پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی است که بر اساس شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌های بسیار زیاد و پیچیده عمل می‌کند. این نوع یادگیری، طبق مفهوم نمایش، سلسله مراتبی از ویژگی‌ها است که از لایه به لایه درون یک شبکه عصبی ایجاد می‌شود. این ساختار به شبکه‌ها این امکان را می‌دهد که نماینده‌های پیچیده و انتزاعی از داده‌ها استخراج کنند.

از اصلی‌ترین ویژگی‌های یادگیری عمیق، توانایی یادگیری از داده‌ها بدون نیاز به ویژگی‌های دست‌یافته است. به این معنا که الگوریتم‌ها به‌صورت خودکار و بدون نیاز به برنامه‌ریزی، از داده‌های ورودی، الگوها و ویژگی‌های مهم را یاد می‌گیرند. این عمل باعث می‌شود که یادگیری عمیق در مسائلی که الگوها پیچیده و ساختارها عمیق هستند، از سایر روش‌های یادگیری ماشین جلوتر باشد.

شبکه‌های عصبی عمیق، معمولا در وظایف پیچیده‌تری مانند تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، تشخیص صدا و پردازش زبان طبیعی، با موفقیت بیش‌تری مورد استفاده قرار می‌گیرند. پیشرفت‌های اخیر در سخت‌افزارها و افزایش حجم داده‌های قابل دسترسی، توسعه یادگیری عمیق را تسریع داده و این رویکرد را به یکی از اصلی‌ترین ابزارها در حوزه هوش مصنوعی، تبدیل نموده است.

کاربرد هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به‌عنوان یک فنآوری چند رشته‌ای، در اکثر صنایع و زمینه‌های زندگی انسانی اثرگذار بوده و هم‌چنان در حال گسترش و توسعه می‌باشد. از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در صنایعی از قبیل پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی، مالی و اقتصاد، صنعت و تولید، بازی‌های رایانه‌ای، حمل و نقل، پشتیبانی مشتریان، آموزش الکترونیکی، زبان‌شناسی و ترجمه، امنیت، هوش مصنوعی در بازی‌های ویدئویی، طراحی دارو و زراعت و کشاورزی، می‌باشد که با بهره‌گیری از عواملی هم‌چون تشخیص اجسام، تشخیص چهره، تشخیص گفتار و دیپ‌فیک و شبکه‌های مولد انجام می‌شود که در ادامه به شرح هرکدام می‌پردازیم.

تشخیص اجسام (Object Recognition)

از کاربردهای برجسته هوش مصنوعی، تشخیص اجسام در تصاویر و ویدئوها است. این فنآوری به‌ویژه در حوزه‌های زیر بیش‌ترین تأثیر را دارد:

• خودروهای خودران: از هوش مصنوعی در صنعت خودرو، در جهت تشخیص اجسام محیطی مانند خودروها، پیاده‌روها و سایر عوامل ممکن، استفاده می‌شود. این اطلاعات برای سیستم‌های خودروهای خودران برای اتخاذ تصمیمات ایمنی و هوشمندانه اساسی است.
• امنیت و نظارت: در سیستم‌های امنیتی و نظارتی، هوش مصنوعی به تشخیص اجسام ناشناخته در محیط‌های پیچیده کمک می‌کند که شامل تشخیص حرکت غیرعادی یا شناسایی اشیاء مشکوک در تصاویر و ویدئوها است.
• پردازش تصاویر پزشکی: در حوزه پزشکی، هوش مصنوعی باعث تشخیص و شناسایی اجسام در تصاویر پزشکی، از جمله تشخیص ویژگی‌های بیماری‌ها، تخمین میزان رشد تومورها یا تشخیص علائم کلینیکی می‌شود.
• زنجیره تأمین و مدیریت انبار: در صنعت و زنجیره تأمین، هوش مصنوعی به تشخیص و شناسایی محصولات، بسته‌بندی‌ها و حتی میزان موجودی انبارها کمک می‌کند و باعث بهبود کارآیی و کاهش خطا در مدیریت انبار و توزیع می‌شود.

تشخیص چهره (Face Recognition)

تشخیص چهره با استفاده از هوش مصنوعی، به‌صورت گسترده در بسیاری از زمینه‌ها به‌کار می‌رود و نقش مهمی در افزایش امنیت و ارائه خدمات هوشمند دارد. تشخیص چهره، علاوه بر افزایش امنیت، به بهبود خدمات و تجربه کاربری در بسیاری از حوزه‌ها کمک می‌کند که شامل موارد زیر می‌شود:

• سیستم‌های امنیتی: تشخیص چهره به‌منظور شناسایی افراد در محیط‌های عمومی، ساختمان‌ها و حتی در فضاهای عمومی مانند فرودگاه‌ها و ایستگاه‌های راه‌آهن استفاده می‌شود. این سیستم‌ها می‌توانند به تشخیص افراد مشکوک و پیشگیری از ورود غیرمجاز کمک کنند.
• سیستم‌های حضور و غیاب: در سازمان‌ها و شرکت‌ها، سیستم‌های تشخیص چهره برای مدیریت حضور و غیاب کارکنان به‌کار می‌روند.
• تجربه خرید هوشمند: در صنعت خدمات و خرده‌فروشی، تشخیص چهره برای تجربه خرید هوشمند از ثبت خودکار در فروشگاه‌ها تا پیشنهاد محصولات به مشتریان بر اساس سابقه خرید آن‌ها، استفاده می‌شود.
• خودروهای هوشمند: سیستم‌های تشخیص چهره می‌توانند به تنظیمات شخصی، تشخیص راننده، و حتی کنترل دستگاه‌های داخلی خودرو کمک کنند.
• سفرهای هوشمند: در فرودگاه‌ها و ایستگاه‌های راه‌آهن، تشخیص چهره برای فرآیند چک‌این و بلیط‌های الکترونیکی به‌کار می‌رود که باعث سریع‌تر و آسان‌تر شدن سفر می‌شود.

تشخیص گفتار (Speech Recognition)

تشخیص گفتار با استفاده از هوش مصنوعی، نه‌تنها به تجربه کاربری بهبود می‌بخشد بلکه در تجزیه و تحلیل اطلاعات، اتوماسیون سیستم‌ها و ارتقاء خدمات مختلف نیز نقش مهمی ‌دارد. از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص گفتار عبارتند از:

• تحلیل احساسات: در اسناد صوتی یا تبادل گفتار، هوش مصنوعی می‌تواند احساسات افراد را تحلیل کرده و تشخیص دهد که در گفتار چه حالت و احساساتی وجود دارد. این کاربرد در تحلیل نظرات مشتریان یا تجزیه و تحلیل محتوای رسانه‌ها مؤثر است.
• سیستم‌های خدمات مشتریان: سیستم‌های گفتاری مصنوعی در خدمات مشتریان و پشتیبانی از طریق گفتار، به تشخیص سؤالات و نیازهای مشتریان پاسخ می‌دهند. این کاربرد شامل سیستم‌های چت‌ربات تا پاسخگویی اتوماتیک در تماس‌های تلفنی مشتریان می‌شود.
• شناسایی کلمات کلیدی: در تحقیقات بازیابی و تحلیل محتوا، تشخیص گفتار می‌تواند به شناسایی کلمات کلیدی و اطلاعات مهم در متن‌ها و گفتارها کمک کند. این عمل باعث بهبود استراتژی‌های بازیابی و تصمیم‌گیری‌های تجاری خواهد شد.
• تجربه کاربری در دستگاه‌های هوشمند: در دستگاه‌های هوشمند مانند گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های خانه‌هوشمند، تشخیص گفتار، به امکانات کنترل صوتی و اجرای دستورات صوتی کمک می‌کند. این امکانات از جمله تنظیمات دستگاه، ارسال پیام صوتی و پاسخ به سؤالات کاربران است.
• ترجمه گفتار به متن: هوش مصنوعی به ترجمه گفتار به متن در زمینه‌هایی مانند آموزش الکترونیکی، تولید زیرنویس در ویدئوها و حتی نویسندگی دستورات صوتی برای دستگاه‌های هوشمند می‌پردازد.

دیپ‌فیک و شبکه‌های مولد (Deepfakes and Generative Al)

هوش مصنوعی در دیپ‌فیک و شبکه‌های مولد، به‌عنوان ابزاری برای ایجاد تصاویر و محتوای جدید با کیفیت بالا استفاده می‌شود. استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه‌ها، نه‌تنها امکانات خلاقیت بالاتری را ارائه می‌دهد بلکه چالش‌ها و اختلالات امنیتی نیز به‌همراه دارد و نیاز است راه‌حل‌های مؤثر برای مقابله با آن‌ها پیش‌بینی شود. این تکنولوژی می‌تواند در حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد که عبارتند از:

• تولید تصاویر ویدئویی و عکس، با ویژگی‌ها و شکل‌های جدید که با واقعیت تداخل دارند.
• طراحی کاراکتر و بازی‌های ویدیویی با ظاهر و ویژگی‌های منحصر به فرد؛ هم‌چنین ایجاد صحنه‌ها و محیط‌های بازی با جزئیات بالا.
• تولید محتوای خلاق با ایجاد نقاشی‌ها، موسیقی و دیگر اشکال هنری. به‌عبارتی، تولید نوعی محتوا که توسط هنرمندان بشری قابل ایجاد نباشد.
• تولید داده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، با تولید داده‌های جدید برای آموزش مدل‌های مختلف و افزایش حجم داده برای بهبود عملکرد مدل‌ها.
• تجسم سناریوها و آزمایش‌های واقعی با ساخت محیط‌ها و سناریوهای مجازی، برای تست و ارزیابی الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی.

نمونه‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی را تقریبا همه‌جا می‌توان دید و گسترش آن، روز به روز بیش‌تر می‌شود. شاید به جرأت بتوان گفت کمتر جایی را در این دوره می‌توان یافت که از هوش مصنوعی بهره نبرد. مهم‌ترین و رایج‌ترین نمونه‌های هوش مصنوعی شامل مواردی است که در ادامه برای‌ شما آورده‌ایم.

ChatGPT

یک مدل زبانی است که توسط شرکت OpenAl توسعه یافته و معرفی شده است. این مدل بر پایه معماری قرار دارد که یک مدل ترنسفورمر بسیار بزرگ و پیشرفته مبتنی بر نسخه GPT-3.5 است. ویژگی اصلی چت جی پی تی، توانایی تفاعل طبیعی با کاربران در چت‌ها و مکالمات آنلاین است. این مدل قادر به درک سؤالات، تولید پاسخ‌های منطقی و زبانی طبیعی است که به‌صورت آنلاین در اختیار عموم قرار گرفته و از تعامل با کاربران برای بهبود عملکرد خود بهره می‌برد. از چت جی پی تی، برای مقاصد مختلفی از جمله پاسخگویی به سؤالات، ارائه توضیحات، حل مشکلات و گفتگو در موضوعات مختلف می‌توان استفاده نمود.

DALL-E

DALL-E یک مدل هوش مصنوعی است که توسط OpenAl ایجاد شده است. DALL-E از نام هنرمند سالوادور دالی و انیمیشن Pixar,s WALL-E گرفته شده است.این مدل بر پایه معماری ترنسفورمر و GPT است که قادر به تولید تصاویر جدید با استفاده از توصیف‌های متنی است. به‌عبارت دیگر، این مدل قادر به ایجاد تصاویری است که با توضیحات داده شده مطابقت دارد. ویژگی‌های اصلی DALL-E در توانایی تولید تصاویر جدید با استفاده از توصیف‌های متنی است. به‌عبارت دیگر، با ارائه یک جمله یا توصیف متنی، DALL_E قادر است تصویری ایجاد کند که با محتوای مطرح شده هم‌خوانی داشته باشد. برای مثال، اگر به DALL-E یک توصیف متنی مثل یک الفانت با چشم‌های مخملی و بدنی از پارچه نرم بدهید، این مدل قادر است تصویری از یک الفانت با ویژگی‌های مشخص‌شده را تولید کند. استفاده از DALL-E در زمینه‌هایی نظیر هنر تجسمی، طراحی شخصیت‌ها، تولید تصاویر خلاقانه و ایجاد محتوای تصویری نوآورانه و چندرسانه‌ای، از کاربردهای این مدل هوش مصنوعی است.

Copilot

Copilot یک همکار متنی برای توسعه‌دهندگان OpenAl و GitHub است که مبتنی بر مدل زبانی GPT_3.5 توسعه یافته است. این ابزار بر پایه تکنولوژی بوده و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا به‌طور خودکار، کدنویسی کنند و پروژه‌های نرم‌افزاری را سرعت بخشند. این تعامل، باعث می‌شود نوشتن کد برای توسعه‌دهندگان، سریع‌تر و کارآمدتر شود. از ویژگی‌های کلیدی Copilot می‌توان به موارد زیر اشاره نمود:

• Copilot حین نوشتن کد، با ارائه پیشنهادات خودکار به کامل کردن خطوط کد کمک می‌کند. این پیشنهادات از طریق تحلیل متن کد و درک ساختار پروژه ارائه می‌شوند.
• پشتیبانی از زبان‌های برنامه‌نویسی متنوع که در پروژه‌های نرم‌افزاری مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• تعامل در محیط GitHub به‌طور مستقیم و مشارکت در کدهای موجود در مخزن‌ها.
• پشتیبانی از سیستم‌عامل‌های مختلف.
• امکان تولید مستندات برنامه‌ها با ارائه پیشنهادات متنی مرتبط و تسهیل فرآیند نگارش.

Jukebox

Jukebox، یک مدل هوش مصنوعی است که توسط OpenAl، توسعه یافته است. ویژگی اصلی Jukebox، تولید موسیقی جدید با سبک‌ها و اجراهای متنوع است. این مدل بر پایه معماری ترنسفورمر مبتنی بر موجودیت، ایجاد شده و توانایی ایجاد موسیقی اصلی با طراحی‌های صوتی مختلف را دارا است. استفاده از Jukebox، در زمینه‌هایی مانند تولید موسیقی اورجینال، آهنگسازی و ایجاد تجربه‌های صوتی نوآورانه، نشان از توانایی هوش مصنوعی در زمینه هنر و خلاقیت است. مهم‌ترین ویژگی‌های Jukebox عبارتند از:

• تولید موسیقی چندسازه با امکان ایجاد موسیقی به تناسب سلیقه و نیازهای کاربر.
• پشتیبانی از سبک‌ها و ژانرهای مختلف از جمله کلاسیک، پاپ، راک، الکترونیک و غیره.
• تولید موسیقی با طول مختلف و به‌صورت متغیر، با توجه به نیاز کاربر.
• تولید متن‌های آواز با واژگان و ترانه‌های جدید.

Midjourney

Midjourny، نوعی هوش مصنوعی بر پایه تعامل است که برای ایجاد تصاویر مبتنی بر متن، از یادگیری ماشین استفاده می‌نماید. تمامی درخواست‌های کاربران و تصاویری که تولید شده‌اند توسط این بات در بستر دیسکورد قابل رؤیت است.

New Bing

در New Bing از مدل زبانی GPT-4 که مجهز به 700 پارامتر است استفاده شده و با اتصال به اینترنت، اطلاعاتی به‌روز را تحویل کاربر می‌دهد. این بات، موتور جست‌وجوی مایکروسافت است که به هوش مصنوعی مجهز شده است. در بینگ جدید شما قادر خواهید بود سؤالات خود را به زبان طبیعی پرسیده و پاسخ را از بینگ جدید با همان زبان طبیعی دریافت کنید.

LaMDA

Language Model for Dialogue Applications نام کامل LaMDA است که یک مدل زبانی پیشرفته است و برای بهبود تفاعلات زبانی در چت‌ها و مکالمات آنلاین به‌کار می‌رود. از ویژگی‌های کلیدی LaMDA شامل مواردی از قبیل، تفاعل زبانی طبیعی، پشتیبانی از موضوعات گسترده و پاسخ‌گویی به سؤالات و گفتگوهای متنوع، تفاعلات چند مرحله‌ای و توانایی پیش‌بینی پاسخ‌های صوتی و تفاعلات شنیداری، می‌باشد.

PaLM

این هوش مصنوعی، یک مدل زبانی از گوگل بوده و قادر است اعمالی از قبیل حل مسائل ریاضی، ترجمه زبان برنامه‌نویسی C به پایتون، کدنویسی، خلاصه‌نویسی متن و توضیح دادن لطیفه را انجام دهد. PaLM توانایی استدلال  نمودن را نیز دارا است و به‌دلیل بهره‌مندی از 540 میلیارد پارامتر، بدون این‌که به آموزش نیاز داشته باشد می‌تواند کارهای مختلفی را که مبتنی بر تفکر انسان است انجام دهد.

خطرات هوش مصنوعی

هوش مصنوعی، هم‌چون هر تکنولوژی دیگری، با خطرات و چالش‌هایی همراه است. با وجود کاربردهای گسترده و جذابی که انواع هوش‌های مصنوعی برای کاربران دارند، باعث پیدایش چالش‌هایی نیز می‌شوند که مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از:

1. الگوریتم هوش مصنوعی باتوجه به داده‌های آموزشی که تبعیض دارند، ممکن است نتایجی تبعیض‌آمیز تولید کنند که باعث برهم خوردن عدالت و انصاف شود.
2. عدم مدیریت در استفاده از مقدار زیادی از داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، می‌تواند به خراب نمودن حریم خصوصی افراد منجر شود.
3. هوش مصنوعی ممکن است باعث ایجاد تغییرات در بازار کار و توزیع ثروت شده و موجب آسیب به برخی اقشار جامعه گردد.
4. پیچیدگی بالای تصمیمات برخی مدل‌های هوش مصنوعی، باعث غیرشفاف و فهم‌ناپذیر بودن آن‌ها برای کاربران می‌شود.
5. اطلاعات حساس بعضی از مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است به‌دلیل ضعف‌های امنیتی مورد هدف قرار گیرند.
6. استفاده از هوش مصنوعی در ساخت سلاح‌های خودکار و سیستم‌های نظامی می‌تواند به آسیب‌های جدی در جنگ‌ها منجر شود.
7. سؤالات اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی از جمله تصمیم‌گیری در مواقع حساس، مسائل حقوقی و مسائل مربوط به اعتبار و اعتماد به مدل‌ها، از اهمیت زیادی برخوردارند.

آینده هوش مصنوعی

هوش مصنوعی، یک دوره هیجان‌انگیز و پرچالش است که با توسعه و پیشرفت تکنولوژی، تجربه‌‌های جدید و تحولات عظیمی در انتظار آن خواهد بود. از راهبردهای اصلی در آینده می‌توان به افزایش توانایی مدل‌های هوش مصنوعی در درک و تعامل با محیط اطرف اشاره نمود. این افزایش توانمندی‌ها، به توسعه تکنولوژی‌های حسی مانند دید در شرایط مختلف، شنوایی با کیفیت بالا و حتی درک احساسات انسانی کمک خواهد کرد. هم‌چنین آینده هوش مصنوعی را می‌توان در تلفیق بیش‌تر با فنآوری‌های دیگر مثل اینترنت اشیاء (IoT)، واقعیت افزوده (AR)، و واقعیت مجازی (VR) تصور نمود. این ترکیبات فنآورانه می‌توانند تجارب کاربری نوآورانه‌تر و گسترده‌تری را در اختیار ما قرار دهند. چالش مهم در آینده هوش مصنوعی، حفظ امانت و اعتماد جامعه به این تکنولوژی است. افزایش شفافیت در تصمیم‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی و اطمینان از عدالت در استفاده از آن‌ها، نقطه کلیدی در مدیریت خطرات و افزایش بهره‌وری خواهد بود.

آیا هوش مصنوعی باعث نابودی بشر می‌شود؟

هوش مصنوعی با فواید و کاربردهای بسیاری که برای جوامع دارند، کاربران زیادی را به خود مشغول نموده‌اند اما شاید خطرات آن نیز، جای تأمل داشته باشد. هرچند هوش مصنوعی به‌طور مستقیم باعث نابودی بشر نمی‌شود اما با توجه به تحلیل‌های گوناگون، نگرانی‌هایی در ارتباط با استفاده نادرست از آن وجود دارد.

استفاده از هوش مصنوعی در سلاح‌های خودکار می‌تواند به تشدید جنگ‌ها منجر شود. برای جلوگیری از این موضوع به قوانین خاص بین‌المللی نیاز است تا از سوءاستفاده‌های احتمالی پیش‌گیری شود. علاوه بر این، اتوماسیون و هوش مصنوعی ممکن است تأثیراتی بر بازار کار داشته باشند و ماهیت برخی از شغل‌ها را تغییر دهند که نیاز به تدابیر اقتصادی و تعلیم و تربیت مستمر برای تطابق با تغییرات دارد.  

استفاده نادرست از هوش مصنوعی، باعث تبعیض در جامعه و ناتوانی بیش‌تر اجتماعی نیز می‌شود؛ مخصوصا اگر داده‌های آموزشی دارای تبعیض باشند. هم‌چنین افزایش استفاده از داده‌های حساس در مدل‌های هوش مصنوعی، در صورت عدم حفظ استانداردها، ممکن است باعث نقض حریم خصوصی شود.

تأکید بر این نکته حائز اهمیت است که هوش مصنوعی به میزان زیادی تحت کنترل و تعیین مسیر انسان‌ها است و تصمیماتی که ما به‌عنوان جامعه اتخاذ می‌کنیم، می‌تواند نقش مهمی در جلوگیری از مخاطرات احتمالی هوش مصنوعی داشته باشد.