هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) را می‌توان به دو دسته اصلی تقسیم کرد: هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی. طبق تعریف، هوش مصنوعی ضعیف (که به آن هوش مصنوعی محدود – Artificial Narrow Intelligence نیز گفته می‌شود) سیستمی است که برای انجام یک وظیفه خاص و محدود طراحی شده است. در مقابل، هوش مصنوعی قوی (که به آن هوش مصنوعی عمومی – Artificial General Intelligence نیز گفته می‌شود) مفهومی از سیستمی ایده‌آل است که قادر به انجام همه وظایف هوشمندانه مانند انسان است.

تفاوت اساسی این است که هوش مصنوعی قوی ایده‌آل می‌تواند یاد بگیرد، استدلال کند و دانش را به صورت انعطاف‌پذیر در حوزه‌های مختلف مانند انسان به کار گیرد، در حالی که هوش مصنوعی ضعیف تنها در محدوده‌ای که از پیش برنامه‌ریزی شده است، به خوبی عمل می‌کند. در حال حاضر، تمامی کاربردهای عملی هوش مصنوعی از نوع هوش مصنوعی ضعیف هستند؛ هوش مصنوعی قوی هنوز در مرحله تحقیق و عمدتاً در حوزه نظری باقی مانده است.

با INVIAI همراه شوید تا جزئیات بیشتری درباره این دو نوع هوش مصنوعی در ادامه مطلب بیابید!

هوش مصنوعی ضعیف چیست؟ ویژگی‌های اصلی

هوش مصنوعی ضعیف (Artificial Narrow Intelligence) رایج‌ترین نوع هوش مصنوعی در حال حاضر است. این سیستم‌ها برای انجام یک وظیفه مشخص مانند تشخیص تصویر، پردازش صدا یا مشاوره بر اساس الگو آموزش دیده و برنامه‌ریزی شده‌اند. ویژگی‌های هوش مصنوعی ضعیف عبارتند از:

• تخصصی بودن در وظیفه: هوش مصنوعی ضعیف تنها بر روی وظایف خاص و از پیش تعیین شده تمرکز دارد، مانند رانندگی خودکار، تشخیص پزشکی پایه، یا چت‌بات‌های خدمات مشتری. به دلیل تمرکز بر یک وظیفه، معمولاً در آن حوزه عملکردی بهتر از انسان دارد.
• مبتنی بر داده: بیشتر هوش مصنوعی ضعیف از تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، یافتن الگوها و پیش‌بینی استفاده می‌کند. این سیستم‌ها تنها بر اساس داده‌های ارائه شده «یاد می‌گیرند» و توانایی توسعه دانش فراتر از آن داده‌ها را ندارند.
• عدم آگاهی: هوش مصنوعی ضعیف آگاهی یا خودآگاهی ندارد. این سیستم‌ها تنها شبیه‌سازی هوشمندی بر اساس الگوریتم‌ها و داده‌های آموزشی هستند و جهان را مانند انسان درک یا احساس نمی‌کنند.
• محدودیت توانایی: از آنجا که هوش مصنوعی ضعیف تنها در یک زمینه خاص خوب عمل می‌کند، در مواجهه با مسائل یا زمینه‌های جدید خارج از حوزه آموزش خود نمی‌تواند به طور مستقل عمل کند. به عنوان مثال، دستیار مجازی تنها می‌تواند به سوالات در محدوده برنامه‌ریزی شده پاسخ دهد و نمی‌تواند به وظایف دیگری مانند خلق موسیقی یا نقاشی بپردازد.

مطابق با تحقیقات متعدد، مفهوم هوش مصنوعی ضعیف به عنوان سیستم هوش مصنوعی محدود تعریف می‌شود که برای انجام برخی وظایف خاص طراحی شده است. همانطور که VNPT AI اشاره کرده، هوش مصنوعی ضعیف تنها در محدوده محدود عملکرد خوبی دارد و نمی‌تواند فراتر از وظایف محول شده عمل کند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی ضعیف در کاربردهای تخصصی تمرکز و دقت بالایی دارد که به آن امکان می‌دهد ارزش قابل توجهی در زندگی و کار ایجاد کند.

کاربردهای هوش مصنوعی ضعیف

امروزه، بیشتر کاربردهای هوش مصنوعی اطراف ما از نوع هوش مصنوعی ضعیف هستند. نمونه‌های شاخص عبارتند از:

• دستیارهای مجازی (Virtual Assistants): سیستم‌هایی مانند Siri، Google Assistant یا Amazon Alexa قادر به تشخیص صدا و اجرای دستورات ساده (مانند تنظیم تایمر، بررسی وضعیت هوا و غیره) بر اساس برنامه‌ریزی خود هستند. اگرچه این سیستم‌ها با زبان طبیعی ارتباط برقرار می‌کنند، اما تنها در محدوده داده‌های آموزش دیده پاسخ می‌دهند.
• سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommendation Systems): پلتفرم‌هایی مانند Netflix، YouTube یا Amazon از هوش مصنوعی ضعیف برای تحلیل تاریخچه تماشای فیلم یا خرید کاربران استفاده می‌کنند و فیلم‌ها یا محصولات مناسب را پیشنهاد می‌دهند. این سیستم‌ها با بهره‌گیری از یادگیری از داده‌های بزرگ، تجربه کاربری را شخصی‌سازی و رضایت مشتری را بهینه می‌کنند.
• پردازش بینایی کامپیوتری (Computer Vision): برنامه‌های تشخیص تصویر و ویدئو مانند سیستم‌های نظارت امنیتی، دسته‌بندی عکس‌ها در Google Photos یا سیستم‌های رانندگی خودکار مبتنی بر دوربین، نمونه‌هایی از هوش مصنوعی ضعیف هستند. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی تخصصی (مانند مدل YOLO از Ultralytics) می‌توانند اشیاء، تابلوهای راهنمایی و رانندگی یا تصاویر پزشکی را به دقت در محدوده وظایف مشخص شناسایی و تحلیل کنند.
• پردازش زبان طبیعی (NLP) و چت‌بات‌ها: هوش مصنوعی ضعیف در ترجمه ماشینی (مانند Google Translate)، چت‌بات‌های مشاوره مشتری یا برنامه‌های تحلیل متن به کار می‌رود. این سیستم‌ها می‌توانند جملاتی را بر اساس الگوهای یادگرفته شده در زمینه محدود درک و تولید کنند. برای مثال، یک چت‌بات پشتیبانی مشتری تنها به سوالات مربوط به حوزه مشخص شرکت پاسخ می‌دهد.

نمونه‌های فوق نشان می‌دهند که هوش مصنوعی ضعیف در حال تغییر بسیاری از صنایع است: از پزشکی (پشتیبانی تشخیص تصویری)، مالی (تحلیل داده‌های تراکنش)، تولید (کنترل کیفیت خودکار) تا خدمات (مشاوره مشتری) و سرگرمی. با بهینه‌سازی فرآیندها و خودکارسازی وظایف تکراری، هوش مصنوعی ضعیف به انسان‌ها در صرفه‌جویی زمان و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند.

هوش مصنوعی قوی چیست؟

برخلاف هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی قوی (Artificial General Intelligence – AGI) مفهومی است که به سیستمی با هوش عمومی اشاره دارد، مشابه انسان. طبق VNPT AI، این نوع هوش مصنوعی بیشتر جنبه نظری دارد و توانایی انجام هر وظیفه هوشمندی که انسان قادر به انجام آن است را دارد.

هوش مصنوعی قوی ایده‌آل نه تنها از داده‌ها یاد می‌گیرد، بلکه می‌تواند دانش را در موقعیت‌های مختلف بدون نیاز به برنامه‌ریزی خاص به کار گیرد. این سیستم توانایی استدلال، برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری و سازگاری در شرایط جدید را به صورت انعطاف‌پذیر دارد.

در حال حاضر، هوش مصنوعی قوی هنوز هدف بلندمدت تحقیقات هوش مصنوعی است و هیچ سیستمی به این سطح نرسیده است. متخصصان اغلب آن را به عنوان ماشینی با «آگاهی» یا «خلاقیت» در سطح انسان توصیف می‌کنند. همانطور که در مقاله Ultralytics آمده، هوش مصنوعی قوی قادر به تحلیل اطلاعات و اتخاذ تصمیمات مستقل مشابه انسان خواهد بود.

ویژگی‌های ایده‌آل هوش مصنوعی قوی شامل توانایی استدلال و حل مسائل پیچیده، برنامه‌ریزی مستقل و یادگیری مداوم از تجربه است. برای مثال، هوش مصنوعی قوی می‌تواند به طور طبیعی با انسان‌ها از طریق زبان ارتباط برقرار کند و حتی راه‌حل‌های نوآورانه برای موقعیت‌های ناآشنا ارائه دهد.

مفهوم هوش مصنوعی قوی معمولاً با هوش مصنوعی عمومی (AGI) مرتبط است. طبق Built In، AGI سیستمی است که «توانایی عملکرد و پردازش مشابه انسان» را دارد – می‌تواند یاد بگیرد، مسائل را حل کند و مانند هوش طبیعی سازگار شود.

با این حال، AGI تاکنون تنها در داستان‌های علمی-تخیلی و مسائل نظری مطرح شده است. اگر سیستمی با AGI واقعی وجود داشته باشد، قادر خواهد بود مسائل جهانی فوری را با اسکن کل اطلاعات موجود در اینترنت حل کند – نمونه‌ای از پتانسیل عظیم هوش مصنوعی قوی.

پتانسیل و کاربردهای آینده هوش مصنوعی قوی

اگرچه هوش مصنوعی قوی هنوز محقق نشده است، تحقیقات و پیش‌بینی‌ها حوزه‌هایی را که ممکن است دگرگون کند، پیشنهاد می‌دهند:

• پزشکی: هوش مصنوعی قوی می‌تواند به طور خودکار بیماری‌های پیچیده را تشخیص دهد و درمان‌های شخصی‌سازی شده بر اساس کل داده‌های پزشکی بیمار، از جمله ژن، سابقه بیماری و سبک زندگی ارائه کند. برای مثال، در توسعه دارو، هوش مصنوعی قوی سرعت جستجوی ترکیبات جدید و پیش‌بینی اثربخشی آن‌ها را افزایش می‌دهد و هزینه و زمان تحقیقات دارویی را کاهش می‌دهد.
• مالی: در حوزه مالی، هوش مصنوعی قوی قادر به تحلیل بازارهای جهانی در زمان واقعی است و عوامل اقتصادی، سیاسی، اجتماعی و حتی بلایای طبیعی را در نظر می‌گیرد. این سیستم به طور مداوم از داده‌های پیچیده یاد می‌گیرد تا نوسانات بازار را با دقت بسیار بالاتری نسبت به سیستم‌های محدود فعلی پیش‌بینی کند.
• آموزش: هوش مصنوعی قوی می‌تواند مسیر یادگیری هر دانش‌آموز را شخصی‌سازی کند، پیشرفت را دنبال کرده و روش‌های تدریس را متناسب با توانایی‌ها و نیازهای فردی تنظیم نماید. به جای برنامه درسی یکسان، این سیستم هوشمند برنامه‌های آموزشی اختصاصی بر اساس توانایی‌ها و علایق هر فراگیر ایجاد می‌کند.
• تحقیقات علمی و فناوری: یک سیستم هوش مصنوعی قوی ایده‌آل می‌تواند دانش همه حوزه‌ها را ترکیب کند، از مهندسی و محیط زیست گرفته تا جامعه‌شناسی، تا راه‌حل‌هایی برای مشکلات جهانی مانند تغییرات اقلیمی، بیماری‌ها یا انرژی پاک بیابد. از دیدگاه علمی-تخیلی، یک کامپیوتر AGI می‌تواند همه دانش بشری را «اسکن» کند تا بزرگ‌ترین چالش‌ها را حل نماید.

در آینده، انتظار می‌رود هوش مصنوعی قوی بسیاری از صنایع را متحول کند. با این حال، توسعه AGI چالش‌های اخلاقی و ایمنی قابل توجهی را به همراه دارد: باید اطمینان حاصل کنیم که این فناوری در جهت منافع عمومی عمل کرده و از پیامدهای ناخواسته جلوگیری شود.

>>> ممکن است ندانید: هوش مصنوعی محدود و هوش مصنوعی عمومی چیست؟

هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی هر دو مفاهیمی مهم برای درک هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی ضعیف در زندگی روزمره حضور دارد و با کاربردهای مشخصی مانند دستیارهای مجازی، سیستم‌های پیشنهاددهنده یا خودروهای خودران، عملکرد بالایی در انجام وظایف تخصصی ارائه می‌دهد.

در مقابل، هوش مصنوعی قوی هدفی است که هنوز محقق نشده است و با آرزوی ساخت ماشینی «هوشمند مانند انسان» که بتواند به طور مستقل یاد بگیرد و بیندیشد در گستره وسیعی تعریف می‌شود. در حال حاضر، تمامی سیستم‌های هوش مصنوعی عملی از نوع هوش مصنوعی ضعیف هستند.

با این حال، تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی قوی همچنان افق‌های بزرگی را برای آینده باز می‌کند و نویدبخش انقلاب در حوزه‌های پزشکی، مالی، آموزش و بسیاری زمینه‌های دیگر است. درک دقیق مفاهیم و کاربردهای این دو نوع هوش مصنوعی به ما کمک می‌کند تا مسیر توسعه فناوری را با دقت و اثربخشی بیشتری هدایت کنیم.