هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

هوش مصنوعی (AI) روز به روز بیشتر در زندگی روزمره ما ظاهر می‌شود، از پیشنهادهای فیلم نتفلیکس گرفته تا خودروهای خودران مانند نمونه‌های Waymo. آیا تا به حال فکر کرده‌اید هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟ پشت هر برنامه هوشمند، فرآیندی وجود دارد که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند.

در این مقاله، توضیحی ساده و قابل فهم درباره اصول پشت نحوه کار هوش مصنوعی ارائه خواهیم داد، با تمرکز ویژه بر سیستم‌های یادگیری ماشین که در قلب بیشتر هوش مصنوعی‌های مدرن قرار دارند.

هوش مصنوعی بر اساس داده‌ها «یاد می‌گیرد» و تصمیم می‌گیرد

در اصل، هوش مصنوعی با یادگیری از داده‌ها عمل می‌کند. به جای برنامه‌ریزی با قوانین ثابت برای هر موقعیت، سیستم‌های هوش مصنوعی (به ویژه آن‌هایی که از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند) با مقادیر زیادی داده تغذیه می‌شوند و به طور خودکار الگوها یا قوانین پنهان درون آن داده‌ها را کشف می‌کنند.

سپس، آنچه را یاد گرفته‌اند برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری هنگام مواجهه با داده‌های جدید به کار می‌گیرند. این فرآیند مشابه نحوه یادگیری انسان‌ها است: ما نمونه‌های زیادی را مشاهده می‌کنیم، نتیجه‌گیری می‌کنیم و سپس آن تجربه را در موقعیت‌های جدید به کار می‌بریم.

در طول آموزش، سیستم به تدریج پارامترهای داخلی را برای بهبود دقت تنظیم می‌کند. در نتیجه، هوش مصنوعی یک مدل شکل می‌دهد که قادر است تشخیص دهد آیا یک تصویر گربه است یا سگ. وقتی تصویر جدیدی (که قبلاً ندیده) داده می‌شود، مدل بر اساس آنچه یاد گرفته پیش‌بینی می‌کند که تصویر گربه است یا سگ. اگر پیش‌بینی اشتباه باشد، هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی برای بهبود دقت در دفعات بعدی تنظیم شود.

هوش مصنوعی بر اساس داده‌ها یاد می‌گیرد و تصمیم می‌گیرد

چهار مرحله کلیدی فرآیند یادگیری هوش مصنوعی

به زبان ساده، فرآیند یادگیری و عملکرد هوش مصنوعی معمولاً شامل مراحل کلیدی زیر است:

سیستم‌های هوش مصنوعی با ترکیب سه قابلیت اصلی عمل می‌کنند: یادگیری از داده‌ها، به‌کارگیری منطق برای استنتاج نتایج، و خوداصلاحی از خطاها. در مرحله یادگیری، هوش مصنوعی اطلاعات را از داده‌ها جمع‌آوری و استخراج می‌کند (ایجاد «دانش»). در مرحله استنتاج، هوش مصنوعی از دانش یادگرفته شده برای مدیریت موقعیت‌های جدید و تولید نتایج استفاده می‌کند. و از طریق خوداصلاحی، هوش مصنوعی به طور مداوم عملکرد خود را برای بهبود دقت اصلاح می‌کند.

— اصول اصلی عملکرد هوش مصنوعی

این ترکیب یادگیری، استدلال و خودتنظیمی قدرت سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن را شکل می‌دهد.

یک مثال ساده برای نشان دادن نحوه کار هوش مصنوعی

بیایید یک مثال واقعی را برای روشن‌تر کردن فرآیند بالا بررسی کنیم: یک چت‌بات هوش مصنوعی که به طور خودکار به پیام‌ها پاسخ می‌دهد. فرض کنید می‌خواهید یک چت‌بات بسازید که از مشتریان پشتیبانی کند و بتواند به طور طبیعی به سوالات به زبان ویتنامی پاسخ دهد.

این مثال به وضوح نشان می‌دهد چگونه یک هوش مصنوعی عملی «یاد می‌گیرد» و عمل می‌کند: یادگیری از داده‌های گذشته برای به‌کارگیری در موقعیت‌های آینده. چه در طبقه‌بندی گربه/سگ باشد یا پاسخ به سوالات مشتری، اصل اساسی یکسان است.

یک مثال ساده برای نشان دادن نحوه کار هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند؟

یکی از روندهای برجسته اخیر در هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مولد است – سیستم‌هایی که قادر به خلق محتوای جدید مانند متن، تصویر یا صدا هستند که قبلاً وجود نداشته‌اند. پس هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند و چه چیزی آن را متمایز می‌کند؟

در واقع، هوش مصنوعی مولد نیز بر پایه یادگیری عمیق از داده‌های عظیم است، اما به جای فقط پیش‌بینی یا طبقه‌بندی، مدل برای تولید خروجی‌های جدید بر اساس الگوهای یادگرفته شده آموزش داده می‌شود.

هنگام استفاده، به جای پاسخ دادن با جواب‌های ذخیره شده قبلی، ChatGPT پاسخ‌های جدید را با انتخاب هر کلمه بعدی بر اساس احتمالات یادگرفته شده ایجاد می‌کند. نتیجه متنی روان است که سبک زبان داده‌های آموزشی را منعکس می‌کند اما محتوایی کاملاً جدید دارد.

این امکان را به برنامه‌هایی مانند ChatGPT یا Midjourney می‌دهد تا محتوای جدید (متن، تصویر، موسیقی و غیره) بر اساس دانش یادگرفته شده تولید کنند، نه فقط انتخاب پاسخ‌های از پیش موجود.

ویژگی خاص هوش مصنوعی مولد این است که نه تنها شناسایی یا تحلیل می‌کند بلکه تا حدی خلق می‌کند. البته این خلاقیت هنوز بر اساس آنچه هوش مصنوعی یاد گرفته است است – الگوهایی که دیده را ترکیب و تبدیل می‌کند تا چیزی جدید بسازد. اما نتایج می‌توانند بسیار متنوع و غنی باشند و هوش مصنوعی مولد را به ابزاری قدرتمند در خلق محتوا، طراحی، سرگرمی و بسیاری زمینه‌های دیگر تبدیل کنند.

— قدرت هوش مصنوعی مولد

نحوه کار هوش مصنوعی مولد

نکات کلیدی

خلاصه اینکه، هوش مصنوعی با یادگیری از تجربه (داده‌ها) درست مانند انسان‌ها یاد می‌گیرد. از طریق آموزش، ماشین‌ها به تدریج دانش را از داده‌های نمونه تعمیم می‌دهند و مدل‌هایی برای کاربردهای بعدی شکل می‌دهند.

اگرچه الگوریتم‌های پایه ممکن است متفاوت باشند – از درخت‌های تصمیم ساده تا شبکه‌های عصبی عمیق با میلیاردها پارامتر – هدف مشترک هوش مصنوعی کشف الگوهای پنهان است که به حل مسائل کمک می‌کند. به لطف داده‌های عظیم و محاسبات قدرتمند امروزی، هوش مصنوعی به نتایج چشمگیری دست یافته است، از تشخیص دقیق تصویر و صدا گرفته تا توانایی نوشتن خودکار متن و خلق هنر.

برای دریافت تازه‌ترین دانش‌های هوش مصنوعی، INVIAI را دنبال کنید!