هوش مصنوعی | تاریخچه، انواع و کاربردهای آن به زبان ساده

در تصورات بیشتر افراد، هوش مصنوعی ممکن است تنها چندین خط کد باشد، درحالی‌که نحوه استفاده از همین کدها می‌تواند منجر به ایجاد تغییرات قابل‌توجهی در جامعه و رفتار انسان‌ها شود؛ بنابراین، هوش مصنوعی چیزی فراتر از خطوط کد است.

اشکال مختلف هوش مصنوعی که برای کمک به نرم‌افزارها و سایر محصولات فناوری مورداستفاده قرار می‌گیرد، در فضاهای عمومی مانند ادارات، بیمارستان‌ها و در فضاهای خصوصی خانه‌ها وجود دارد که به‌صورت روزانه با آن سروکار داریم؛ بنابراین، در آینده نه‌چندان دور هوش مصنوعی تقریبا بر هر صنعت و هر انسانی تأثیر خواهد گذاشت.

در واقع هوش مصنوعی به‌عنوان محرک اصلی فناوری‌های نوظهور مانند کلان‌داده‌ها، رباتیک و اینترنت اشیاء عمل کرده است و پیش‌بینی می‌شود که در آینده قدرت بیشتری پیدا کند.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (artificial intelligence) یا به‌اختصار AI، شبیه‌سازی فرایندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها، به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری است.

در واقع، هوش مصنوعی (AI) توانایی یک کامپیوتر دیجیتال یا یک ربات کنترل شده توسط کامپیوتر است که معمولا وظایفی را انجام می‌دهد که این وظایف مرتبط با موجودات هوشمند است.

به زبان ساده، هوش مصنوعی یک نظریه و توسعه سیستم‌های کامپیوتری است که می‌تواند وظایفی را انجام دهد که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند. برای مثال تشخیص گفتار، تصمیم‌گیری و ادراک بصری، جزو ویژگی‌های هوش انسان هستند که هوش مصنوعی می‌تواند این کار را انجام دهد.

هوش مصنوعی برای انجام این وظایف به داده نیاز دارد. در واقع سیستم‌های هوش مصنوعی به کمک داده‌ها، الگوهایی ایجاد می‌کنند. سپس الگوهای ایجاد شده برای پیش‌بینی، شبیه‌سازی یا استنباط مورداستفاده قرار می‌گیرد. در ادامه نحوه کار این سیستم‌ها را بیشتر مورد بررسی قرار خواهیم داد.

هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

هوش مصنوعی با ترکیب مقادیر زیادی داده به همراه پردازش سریع، تکراری و الگوریتم‌های هوشمند کار می‌کند و به نرم‌افزار اجازه می‌دهد تا به‌صورت خودکار از الگوها یا ویژگی‌های موجود در داده‌ها یاد بگیرد.

در واقع، AI، یک زمینه مطالعاتی گسترده است که نظریه‌ها، روش‌ها و فناوری‌های زیادی را در برمی‌گیرد.

در حالت کلی می‌توان زیر شاخه‌های اصلی آن را موارد زیر در نظر گرفت تا با نحوه کار هوش مصنوعی آشنا شوید:

یادگیری ماشین (Machine Learning):

یادگیری ماشین، ساخت مدل تحلیلی را خودکار می‌سازد. در واقع، از روش‌های شبکه‌های عصبی، آمار، تحقیق در عملیات و فیزیک برای یافتن بینش‌های پنهان در داده‌ها استفاده می‌کند.

یادگیری ماشین به سیستم‌ها توانایی یادگیری خودکار و بهبود تجربه بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. به همین دلیل بیشتر بر روی توسعه برنامه‌ها متمرکز است و از داده‌ها برای یادگیری استفاده می‌کند.

فرآیند یادگیری با مشاهدات یا داده‌ها آغاز می‌شود تا الگویی از بین آن‌ها استخراج شود و سپس برای ارائه تصمیم بهتر مورداستفاده قرار بگیرد. هدف اصلی این است که کامپیوترها به‌صورت کاملا خودکار و بدون دخالت یا کمک انسان‌ها یاد بگیرند و بر اساس آن اقدامات خود را تنظیم نمایند.

شبکه‌های عصبی:

شبکه‌های عصبی که تحت عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) یا شبکه‌های عصبی شبیه‌سازی شده (SNNs) نیز شناخته می‌شوند، زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین هستند که در مرکز الگوریتم‌های یادگیری عمیق قرار دارند. نام و ساختار این شبکه‌ها از مغز انسان الهام گرفته شده است و از روشی که نورون‌های بیولوژیکی به یکدیگر سیگنال می‌دهند، تقلید می‌کند.

در واقع شبکه‌هایی عصبی مصنوعی را لایه‌های گره‌ای تشکیل داده‌اند که شامل یک‌لایه ورودی، یک یا چندلایه پنهان و یک‌لایه خروجی است. هر گره یا نورون مصنوعی به دیگری متصل می‌شود که هر یک دارای وزن و آستانه مخصوص است.

اگر خروجی هر گره از مقدار آستانه مشخص شده بیشتر باشد، آن گره فعال می‌شود و داده را به لایه بعدی شبکه ارسال می‌کند. در غیر این صورت، هیچ داده‌ای به لایه بعدی شبکه منتقل نمی‌شود. این فرایند برای یافتن اتصالات و استخراج معنی از داده‌های تعریف نشده، کاربرد دارد.

یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی عظیم با لایه‌های زیادی از واحدهای پردازشی، پیشرفت در قدرت محاسباتی و تکنیک‌های آموزشی بهبودیافته استفاده می‌کند تا الگوهای پیچیده را یاد بگیرد.

در واقع یادگیری عمیق یک عنصر مهم از علم داده است که شامل آمار و مدل‌سازی پیش‌بینی می‌شود. در ساده‌ترین حالت، یادگیری عمیق را می‌توان راهی برای خودکارسازی تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی در نظر گرفت. درحالی‌که الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی هستند، الگوریتم‌های یادگیری عمیق در سلسله‌مراتبی از افزایش پیچیدگی و انتزاع قرار می‌گیرند.

بینایی کامپیوتری:

بینایی کامپیوتری (Computer vision) یکی دیگر از زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی است که سیستم‌ها و کامپیوترها را قادر می‌سازد تا اطلاعات معنی‌داری را از تصاویر دیجیتال، ویدئوها و سایر ورودی‌های بصری به دست آورند و بر اساس آن اطلاعات، اقداماتی را انجام دهند یا توصیه‌هایی را ارائه نمایند.

در واقع، بینایی کامپیوتری همانند بینایی انسان عمل می‌کند و ماشین‌ها را برای انجام این کار، آموزش می‌دهد. بینایی کامپیوتر این کار را در زمانی کم و با استفاده از دوربین‌ها، داده‌ها و الگوریتم‌ها انجام می‌دهد.

پردازش زبان طبیعی (NLP):

پردازش زبان طبیعی توانایی کامپیوترها برای تجزیه‌وتحلیل، درک و تولید زبان انسانی از جمله گفتار است.

ازاین‌رو می‌توان گفت که پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را بفهمند. هدف آن‌ها ایجاد سیستم‌هایی است که می‌توانند متن‌ها را بفهمند و به طور خودکار کارهایی نظیر ترجمه، بررسی درست بودن یا طبقه‌بندی موضوعی را انجام دهند.

مرحله بعدی NLP، تعامل به زبان طبیعی است که به انسان اجازه می‌دهد تا با استفاده از زبان عادی و روزمره برای انجام وظایف با کامپیوترها ارتباط برقرار کند.

محبوب‌ترین نمونه‌های NLP، دستیاران مجازی نظیر الکسا (Alexa)، سیری (Siri) و دستیار گوگل (Google Assist) هستند که در طول روز می‌توانید از طریق تعامل با آن‌ها کارهای مختلفی را انجام دهید.

علاوه بر موارد ذکر شده، چندین فناوری دیگر نیز از هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کنند که عبارت‌اند از:

واحدهای پردازش گرافیکی (GPU):

واحدهای پردازش گرافیکی که در اصل برای تسریع پردازش‌های گرافیکی توسعه‌یافته بودند، می‌توانند سرعت پردازش‌های محاسباتی را برای یادگیری عمیق تا حد قابل‌توجهی افزایش دهند. در واقع می‌توان گفت که واحدهای پردازش گرافیکی یک فاکتور کلیدی در هوش مصنوعی است که قدرت محاسباتی سنگین برای پردازش‌های تکراری را فراهم می‌کند.

GPUها بخشی ضروری از یک زیرساخت مدرن هوش مصنوعی هستند که به طور خاص برای یادگیری عمیق توسعه‌یافته و بهینه شده‌اند.

اینترنت اشیاء:

دنیای امروز با پذیرش اینترنت اشیاء در حال تغییر است. اینترنت اشیاء به جذب حجم عظیمی از داده‌ها از منابع متعدد کمک می‌کند و ترکیب آن باهوش مصنوعی منجر به ایجاد ماشین‌های هوشمندی خواهد شد که رفتار هوشمند را شبیه‌سازی می‌کنند. این سری از ماشین‌های جدید تصمیم‌گیری‌ها را با دخالت کم یا بدون دخالت انسان اتخاذ می‌کنند.

الگوریتم‌های پیشرفته:

الگوریتم‌های پیشرفته جدیدی برای تجزیه‌وتحلیل سریع‌تر داده‌ها در سطوح چندگانه درحال‌توسعه و ترکیب است. این پردازش هوشمند، کلید شناسایی و پیش‌بینی رویدادهای نادر، درک سیستم‌های پیچیده و بهینه‌سازی سناریوهای منحصربه‌فرد است.

APIها یا رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی:

رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی مجموعه از کدهای قابل انتقال هستند که اضافه‌کردن عملکرد هوش مصنوعی به محصولات و نرم‌افزارهای موجود را ممکن می‌سازند.

برای مثال آن‌ها می‌توانند قابلیت تشخیص تصویر را به سیستم‍‌‌های امنیتی خانه و قابلیت پرسش‌وپاسخ را به داده‌ها اضافه کنند. همچنین می‌توانند الگوها و بینش‌های جالبی را در داده‌ها نیز فراخوانی نمایند. بنابراین چنین APIهایی می‌توانند کاربرد زیادی داشته باشند.

انواع هوش مصنوعی و طبقه‌بندی آن

آرند هینتز (Arend Hintze)، استادیار زیست‌شناسی تلفیقی و علوم کامپیوتر در دانشگاه ایالت میشیگان هوش مصنوعی را به 4 دسته تقسیم کرد:

ماشین‌های واکنشی (Reactive Machines):

نوع 1 یا ماشین‌های راکتیو جزو اشکال قدیمی هوش مصنوعی هستند که حافظه ندارند و تنها یک وظیفه خاص را انجام می‌دهند. این نوع ماشین‌ها توانایی یادگیری ندارند و به دلیل عدم وجود حافظه نیز نمی‌تواند از تجربیات گذشته برای اطلاع‌رسانی به آینده استفاده کند.

حافظه محدود (Limited Memory):

در نوع 2 به دسته‌ای از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌رسیم که حافظه دارند. به همین دلیل می‌توانند از تجربیات گذشته برای تصمیم‌گیری در آینده استفاده کنند. برای مثال، بسیاری از دستیاران مجازی از هوش مصنوعی با حافظه محدود استفاده می‌کنند.

نظریه ذهن (Theory of Mind):

نوع 3 یا نظریه ذهن که یک اصطلاح روان‌شناسی است، از قابلیت درک احساسات برخوردار است. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند قصد و هدف انسان‌ها پی ببرد و رفتار آن‌ها را پیش‌بینی کند. دستیابی به تئوری ذهن هوش مصنوعی، سیستم‌های هوشمند را به یک عضو جدایی‌ناپذیر از تیم‌های انسانی تبدیل خواهد کرد.

در حال حاضر، محققان در حال بررسی بیشتر و توسعه هرچه بهتر این تئوری هستند.

خودآگاه (Self-awareness):

نوع 4 یا مرحله نهایی رشد هوش مصنوعی به دسته‌ای از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌رسیم که حسی از خود دارند که به آن‌ها آگاهی می‌دهد. سیستم‌هایی که هوش مصنوعی خودآگاه داشته باشند، وضعیت فعلی را درک می‌کنند و سپس بر اساس آن آگاهی می‌دهند.

در واقع هوش مصنوعی خودآگاه قابلیت تبدیل‌شدن به مغز انسان را دارد. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد و وجود آن نیز ممکن است منجر به ایجاد چالش‌های جدیدی برای انسان‌ها شود. به همین دلیل محققان نسبت به آن بااحتیاط عمل می‌کنند.

کاربرد هوش مصنوعی

در حال حاضر با وجود پیشرفت‌های زیادی که در زمینه هوش مصنوعی صورت‌گرفته است می‌بینیم که هوش مصنوعی ابزاری پویا برای تصمیم‌گیری بهتر، افزایش کارایی و حذف کارهای تکراری است. ازاین‌رو کاربرد هوش مصنوعی در کسب‌وکارهای مختلف قابل‌درک است.

نمونه‌هایی از کاربرد هوش مصنوعی در دنیای واقعی به شرح زیر است:

پزشکی:

هوش مصنوعی در پزشکی و مراقبت از سلامت کاربرد بسیار زیادی دارد. ساده‌ترین مثال ساعت‌های هوشمندی است که داده‌های زیادی نظیر الگوی خواب فرد، کالری سوزانده شده توسط فرد، ضربان قلب و مواردی ازاین‌قبیل را جمع‌آوری می‌کند که می‌تواند به تشخیص زودهنگام و حتی تشخیص بیماری نیز کمک کند.

در واقع ساعت‌های هوشمند و دستگاه‌های دیگری ازاین‌قبیل، به کمک هوش مصنوعی داده‌ها را رصد می‌کنند؛ بنابراین هوش مصنوعی در پزشکی می‌تواند کمک بزرگی به پزشکان برای تصمیم‌گیری و تحقیق بهتر باشد.

ماشین‌های هوشمند:

در دنیای مدرن، شاهد تولید ماشین‌های هوشمندی هستیم که بدون راننده می‌توانند حرکت کنند. داده‌هایی که از جاده دریافت می‌شود در الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورداستفاده قرار می‌گیرد و به حرکت خودکار ماشین‌ها کمک می‌کند.

سیستم‌های بانکداری و مالی:

سیستم‌های بانکداری و مالی جزو اولین صنایعی بود که از هوش مصنوعی برای ارائه خدمات بهتر استفاده کرد.

برای مثال احراز هویت آنلاین بانک‌ها یکی از خدماتی بود که به کمک هوش مصنوعی و با استفاده از ویژگی‌های بیومتریک ارائه شد. چنین خدماتی به بهبود کیفیت خدمات منجر می‌‍شود و تأثیر به‌سزایی نیز بر روی صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌های مالی خواهد داشت.

سیستم‌های نظارتی و امنیتی:

هوش مصنوعی امکان توسعه ابزارهای تشخیص چهره و صدا را فراهم کرده است که برای اهداف نظارتی و امنیتی مورداستفاده قرار می‌گیرد. هوش مصنوعی این سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا فیلم‌ها را در زمان واقعی (بدون تأخیر) نظارت کنند.

مانیتورینگ دوربین‌های مداربسته در حالت عادی به مداخله دائمی انسان نیاز دارد. از طرفی، باوجود خستگی، حواس‌پرتی و مواردی ازاین‌قبیل احتمال وقوع خطا توسط انسان وجود دارد. درحالی‌که سیستم‌های نظارتی مبتنی بر هوش مصنوعی به‌صورت کاملا خودکار عمل می‌کنند و در طول 7 روز هفته، 24 ساعته بدون تأخیر کار خود را انجام می‌دهند.

استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای اهداف نظارتی ایمن‌ترین راهکار برای حفظ امنیت مکان‌های مختلف است.

شبکه‌های اجتماعی:

احتمالا تصور می‌کنید که محتواهای موجود در شبکه‌های اجتماعی به‌صورت کاملا تصادفی بر روی صفحه‌نمایش شما نمایش داده می‌شود! باید بدانید که در پس زمینه نمایش محتواها ابزارهای هوش مصنوعی کار می‌کنند.

در واقع شبکه‌های اجتماعی از هوش مصنوعی برای انتخاب محتوا استفاده می‌کند و به‌همین دلیل بیشتر پست‌ها یا محتواهایی را به شما نمایش می‌دهد که ممکن است آن‌ها را بپسندید.

علاوه‌بر این، به کمک ابزارهای هوش مصنوعی تبلیغات نیز به طور مؤثرتری اجرا خواهد شد. از دیگر مزایای استفاده از هوش مصنوعی در شبکه‌های اجتماعی می‌توان به امکان تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای بازاریاب‌ها اشاره کرد.

 سرگرمی:

هوش مصنوعی در سرویس‌های پخش آنلاین مانند نتفلیکس نیز مورداستفاده قرار می‌گیرد. در واقع، این سرویس‌ها با استفاده از هوش مصنوعی، اطلاعات مختلفی را از کاربران دریافت می‌کنند. در نتیجه پیشنهاد‌های دقیق‌تر و کاربرپسندتری را ارائه می‌دهند.

همچنین ابزارهای هوش مصنوعی، محتوای فیلم را نیز به‌صورت فریم به فریم تجزیه‌وتحلیل می‌کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک نیز به شرکت‌های رسانه‌ای کمک کند.

آموزش:

یکی دیگر از کاربردهایی که می‌توانیم به آن اشاره کنیم، بهبود بخش آموزش به کمک هوش مصنوعی است. بسیاری از چالش‌های موجود در این بخش با استفاده از ابزارهای AI رفع شد. برای مثال تکنیک‌های نگهداری محتوا، علامت‌گذاری خودکار و مواردی ازاین‌قبیل به کمک هوش مصنوعی امکان‌پذیر شد.

علاوه بر این، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به معلمان کمک می‌کند تا وضعیت تحصیلی، سلامت روانی، ذهنی و جسمی دانش‌آموزان را نظارت کنند. همچنین با استفاده از تکنولوژی‌های نوین و هوش مصنوعی در آموزش‌وپرورش، می‌توان امکان آموزش برابر برای مناطق دورافتاده را نیز فراهم کرد.

اکتشافات فضایی:

سیستم‌های هوش مصنوعی نه‌تنها در سطح زمین مورداستفاده قرار می‌گیرند، بلکه وارد قلمروهای ناشناخته نیز می‌شوند. در واقع با استفاده از هوش مصنوعی، مأموریت‌های اکتشافات فضایی (نظیر مریخ‌نورد) امکان‌پذیر می‌شود. در نتیجه می‌توان سایر سیاره‌ها، ستاره و کهکشان‌ها را مورد بررسی قرارداد.

ناسا (NASA) با استفاده از هوش مصنوعی، تجزیه‌وتحلیل‌های خود را انجام می‌دهد و فضاپیماهای مختلفی را بدون دخالت انسان توسعه داده است.

بازی:

صنعت بازی نیز جزو صنایعی است که با استفاده از هوش مصنوعی، تغییرات زیادی را در این مدت به خود دیده است. در واقع، هوش مصنوعی انسان‌ها را با عصر جدید از بازی‌های هیجان‌ا‌نگیز آشنا کرد. برای مثال، هوش مصنوعی نقش مهمی در بازی‌های ویدئویی ایفا می‌کند و با یادگیری ماشینی، تجربه بازیکن را افزایش می‌دهد.

روباتیک (Robotic):

یکی دیگر از جذاب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی، پیشرفت روبات‌ها و بهبود رفتار آن‌هاست. در واقع، امروزه روبات‌ها می‌توانند وظایف پیچیده‌ای را به‌آسانی انجام دهند. به همین دلیل است که روبات‌ها در حال حاضر می‌توانند بدون دخالت انسانی، وظایف مشخص شده خود را انجام دهند و حتی آن‌ها را بهبود ببخشند.

هوش مصنوعی به روبات‌ها کمک می‌کند تا فرایندهای مختلفی را یاد بگیرند تا وظایف را به‌صورت کاملا مستقل و بدون دخالت انسان انجام دهند. ازاین‌رو، روبات‌های جدید برای انجام کارهای تکراری با حداکثر سرعت و دقت طراحی می‌شوند.
جالب است بدانید که برخی از افراد درک درستی از مفهوم روباتیک و هوش مصنوعی ندارند و این سؤال برای آن‌ها ایجاد می‌شود که آیا رباتیک همان هوش مصنوعی است؟

روباتیک و هوش مصنوعی دو زمینه تقریبا از هم جدا هستند که تنها در مواردی کمی با هم هم‌پوشانی دارند؛ بنابراین نباید این دو مفهوم را یکسان دانست.

کشاورزی:

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت کشاورزی اغلب به روبات‌های کشاورزی، نظارت بر محصول و خاک نسبت داده می‌شود. علاوه بر این، با هوشمندسازی اقداماتی نظیر سم‌پاشی نیز می‌توان مزارع را بهتر مدیریت کرد.

استفاده از هوش مصنوعی در کشاورزی تاکنون مزایای زیادی را به همراه داشته است تا حدی منجر به افزایش تولید محصول نیز شده است. همچنین فرایندهای نظارتی، برداشت، پردازش و بازاریابی را نیز بهبود بخشیده است.

تجارت الکترونیک:

بخش‌های مختلفی از تجارت الکترونیک نظیر پیش‌بینی تقاضا، شخصی‌سازی بهتر، بازاریابی هوشمند، استفاده از روبات‌های گفتگو همگی به کمک هوش مصنوعی کار می‌کنند و مزایای زیادی را برای کسب‌وکارها به همراه داشته است.

برای مثال، آمازون (Amazon) جزو اولین کسب‌وکارهایی بود که هوش مصنوعی را پذیرفت و باگذشت زمان از مزایای بی‌نظیر آن بهره‌مند شد.

در حال حاضر، بسیاری از خرده‌فروشان فعال در حوزه تجارت الکترونیک به سمت روبات‌های چت یا دستیارهای دیجیتال روی آورده‌اند تا پشتیبانی 24 ساعته در 7 روز هفته را به مشتریان ارائه دهند. این روبات‌ها و دستیارها همگی با استفاده از هوش مصنوعی تولید شده‌اند تا تجربه بهتری را برای مشتری فراهم نمایند.

همان‌طور که مشاهده کردید، هوش مصنوعی AI در حوزه‌ها و صنایع مختلفی مورداستفاده قرار می‌گیرد که در آینده باید منتظر تحولات بیشتر به کمک هوش مصنوعی در این صنایع باشیم.

مزایا و معایب هوش مصنوعی چیست؟

باتوجه‌به تاریخچه‌ای هوش مصنوعی دارد و پیشرفتی که طی چند دهه اخیر داشته است، می‌بینیم که شبکه‌های عصبی مصنوعی و فناوری‌ها به‌سرعت در حال تکامل هستند. ازاین‌رو، هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را سریع‌تر پردازش کند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری (نبست به انسان) انجام دهد.

درحالی‌که حجم عظیمی از داده‌هایی که به‌صورت روزانه ایجاد می‌شوند، می‌توانند منجر به سردرگمی محقق انسانی شود، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین داده‌ها را به‌سرعت به اطلاعاتی قابل‌استفاده تبدیل می‌کند. اما عیب اصلی استفاده از هوش مصنوعی این است که به‌کارگیری سیستم‌های هوشمند هزینه‌ای هنگفت برای سازمان‌ها یا کسب‌وکارها خواهد داشت.

در حالت کلی مزایا و معایب هوش مصنوعی را می‌توان به‌صورت خلاصه بیان کرد:

مزایای هوش مصنوعی

• کاهش زمان کار با داده‌های سنگین: ماشین‌ها با استفاده از هوش مصنوعی سریع‌تر از انسان فرایند پردازش و تصمیم‌گیری را انجام می‌دهند.
• ارائه نتایج درست و ثابت: برنامه‌ریزی درست و تجزیه‌وتحلیل دقیق سیستم‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا نتایج درستی را ارائه دهند.
• دردسترس‌بودن: با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان بدون هیچ وقفه‌ای کار کرد.علاوه بر این، ماشین‌ها برخلاف انسان حتی خسته نیز نمی‌شوند.
• کاهش خطای انسانی: انسان در موقعیت‌های مختلفی ممکن است مرتکب اشتباه شود، درحالی‌که سیستم‌های هوش مصنوعی درصورتی‌که برنامه‌ریزی درستی داشته باشند، مرتکب اشتباه نخواهند شد.
• کمک به انجام کارهای تکراری: بسیاری از کارهای تکراری و خسته‌کننده را می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی انجام داد تا انسان‌ها نیز آزادی لازم برای خلاقیت را داشته باشند.
• ریسک‌کردن به‌جای انسان‌ها: با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان بر روی بسیاری از محدودیت‌های انسانی غلبه کرد و کارهای خطرناکی را انجام داد، مانند رفتن به مریخ یا خنثی‌کردن بمب.

معایب هوش مصنوعی

• هزینه ایجاد بالا: گران بودن سخت‌افزارها، نرم‌افزارها و هزینه زیاد تعمیر و نگهداری آن‌ها منجر به بالارفتن هزینه‌های ایجاد یک سیستم هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی خواهد شد.
• تنبل کردن انسان‌ها: خودکارسازی بسیاری از کارها منجر به تنبل شدن انسان‌ها خواهد شد.
• بیکاری انسان‌ها: به دلیل کاهش دخالت انسانی و جایگزینی هوش مصنوعی با نیروی انسانی، بیکاری منجر به ایجاد مشکلاتی در جامعه خواهد شد.
• عدم وجود احساسات و عدم برقراری ارتباط با افراد تیم: ماشین‌ها ممکن است کارایی بیشتر داشته باشند اما نمی‌توانند جایگزین ارتباطات انسانی شوند.
• عدم تفکر خارج از چارچوب: ماشین‌ها تنها کارهایی را انجام می‌دهند که برای انجام آن طراحی یا برنامه‌ریزی شده‌اند.

لازم به ذکر است هر یک از اختراعات یا پیشرفت‌های جدید، مزایا و معایب خاص خود را دارند. در این میان به‌عنوان انسان باید جنبه مثبت اختراعات را در نظر بگیریم و در راستای ایجاد دنیایی بهتر از آن‌ها استفاده کنید.

هوش مصنوعی مزایای بالقوه زیادی دارد و از طرف دیگر درصورتی‌که توسط افراد نادرستی اجرا شود، قادر به نابودی تمدن بشر نیز خواهد بود. در حال حاضر، هیچ‌یک از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در این مقیاس ساخته نشده است که بتواند بشریت را نابود کند یا به بردگی بکشد. نظر شما چیست آیا ممکن است روزی هوش مصنوعی بشر را به بردگی بگیرد؟ یا این‌ها صرفا تئوری های توطئه به شمار می آید؟

یکی از حوزه های مورد علاقه گرین تک برای سرمایه گذاری حوزه هوش مصنوعی است. پس اگر در این زمینه صاحب ایده هستید و یا استارتاپی دارید و علاقه مند به ورود به برنامه شتابدهی گرین تک را دارید حتما از طریق صفحه درخواست شتابدهی اطلاعات ایده و استارتاپ خودتان را برای ما ارسال کنید تا با شما تماس بگیریم.

همچنین اگر به موضوعات متفاوت های تک نظیر هوش مصنوعی علاقه دارید حتما بلاگ گرین تک را دنبال کنید و همچنین نگاهی به صفحه اینستاگرام گرین تک داشته باشید. ما همیشه منتخبی از مطالب این حوزه و همچنین مطالب دنیای کسب و کار و استارتاپ را برای شما ارائه می کنیم.