هوش مصنوعی، متحول می‌کند. اما با وجود بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی رقیب که برای جلب توجه رقابت می‌کنند، کدام یک واقعاً توجه جهان را به خود جلب کرده و سهم قابل توجهی از بازار را به دست آورده‌اند؟ این پست وبلاگ به بررسی محبوب‌ترین هوش‌های مصنوعی که در حال حاضر دنیای ما را شکل می‌دهند، قابلیت‌ها، کاربردها و فناوری‌های زیربنایی که به آنها قدرت می‌دهند، می‌پردازد.
قبل از اینکه به سراغ لیست برویم، مهم است که تعریف کنیم «محبوبیت» در زمینه هوش مصنوعی به چه معناست. این موضوع کاملاً به شناخت نام مربوط نمی‌شود (هرچند که نقش مهمی دارد). ما مواردی مانند موارد زیر را در نظر می‌گیریم:
میزان پذیرش کاربر: هوش مصنوعی چقدر توسط افراد و سازمان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد؟
تأثیر بازار: هوش مصنوعی چگونه بر حوزه خاص خود و کل اقتصاد تأثیر می‌گذارد؟
تأثیر بر تحقیقات هوش مصنوعی: هوش مصنوعی چگونه بر حوزه هوش مصنوعی تأثیر گذاشته یا آن را پیشرفت داده است؟
بحث عمومی: هوش مصنوعی چقدر در رسانه‌ها، ادبیات دانشگاهی و مناظرات عمومی مورد بحث قرار می‌گیرد؟
با توجه به این نکته، بیایید برخی از تأثیرگذارترین و شناخته‌شده‌ترین سیستم‌های هوش مصنوعی را که امروزه بر چشم‌انداز تسلط دارند، بررسی کنیم.
غول‌های هوش مصنوعی: نگاهی عمیق
۱. مدل‌های ترانسفورماتور مولد از پیش آموزش‌دیده (GPT) (مثلاً GPT-3، GPT-4 و انواع دیگر):
OpenAI مدل‌های GPT را ایجاد کرده است که حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) را متحول کرده‌اند. مدل‌های GPT با حجم وسیعی از متن و کد آموزش دیده‌اند که آنها را قادر می‌سازد مانند انسان متن با کیفیتی ایجاد کنند، زبان‌ها را ترجمه کنند، اشکال مختلف نوشتار خلاقانه بنویسند و به سوالات شما به روشی آموزنده پاسخ دهند.
ویژگی‌های کلیدی: مقیاس‌پذیری بر اساس اندازه، پیش‌آموزش از یک مجموعه داده بسیار بزرگ، بهره‌گیری از درک زمینه‌ای و یادگیری چند مرحله‌ای برای پشتیبانی از تولید کد.
کاربردهای محبوب: چت‌بات‌ها (ChatGPT)، تولید محتوا، کپی‌رایتینگ، تولید کد، ترجمه زبان، خلاصه‌سازی، دستیاران مجازی و بهبود موتورهای جستجو.
تأثیر: مدل‌های GPT دسترسی به ابزارهای زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی را دموکراتیزه کرده‌اند و به افراد و شرکت‌ها این امکان را داده‌اند که فرآیندها را خودکار کنند، خلاقیت را افزایش دهند و ارتباطات را بهبود بخشند.
۲. الگوریتم‌های جستجوی گوگل (رنک‌برین، برت، مام):
الگوریتم‌های جستجوی گوگل شاید فراگیرترین سیستم‌های هوش مصنوعی در سراسر جهان باشند که بر نحوه دریافت اطلاعات توسط میلیاردها نفر تأثیر می‌گذارند. این الگوریتم‌ها از یادگیری ماشینی برای درک عبارات جستجو، رتبه‌بندی وب‌سایت‌ها و ارائه نتایج جستجوی مرتبط استفاده می‌کنند.
ویژگی‌های کلیدی: رتبه‌بندی‌ها بر اساس یادگیری ماشین، درک زبان طبیعی، ادغام نمودار دانش، درک تصویر و درک ویدیو.
کاربردهای رایج: جستجوی وب، جستجوی تصویر، جستجوی ویدیو، جستجوی صوتی (دستیار گوگل) و تبلیغات متنی.
تأثیر: الگوریتم‌های جستجوی گوگل شیوه دسترسی ما به اطلاعات، کسب دانش جدید و انجام تحقیقات را تغییر داده‌اند. آنها همچنین تأثیر زیادی بر تجارت تبلیغات آنلاین داشته‌اند.
۳. سیستم‌های پیشنهاددهنده (نتفلیکس، آمازون، اسپاتیفای):
سیستم‌های پیشنهاددهنده در تجارت الکترونیک، سرگرمی و رسانه‌های اجتماعی فراگیر هستند. این سیستم‌های هوش مصنوعی در مورد رفتار و علایق کاربر یاد می‌گیرند تا محصولات، فیلم‌ها، آهنگ‌ها و محتوای مناسب را پیشنهاد دهند.
ویژگی‌های مهم: فیلترینگ مشارکتی، فیلترینگ مبتنی بر محتوا، رویکردهای ترکیبی، مدل‌های توصیه مبتنی بر یادگیری عمیق و شخصی‌سازی بلادرنگ.
موارد استفاده رایج: پیشنهاد محصول (آمازون)، پیشنهاد فیلم (نتفلیکس)، پیشنهاد موسیقی (اسپاتیفای)، پیشنهاد محتوا (یوتیوب، تیک‌تاک) و تبلیغات هدفمند.
سیستم‌های پیشنهاددهنده، تجربه کاربری را بهبود بخشیده، فروش را افزایش داده و تعامل را در سراسر وب افزایش داده‌اند. آنها همچنین باعث ایجاد مسائل اخلاقی پیرامون حباب‌های فیلتر و دستکاری شده‌اند.
۴. فناوری تشخیص چهره (شناسایی چهره، سیستم‌های نظارتی):
فناوری تشخیص چهره از هوش مصنوعی برای شناسایی و احراز هویت افراد بر اساس ویژگی‌های چهره آنها استفاده می‌کند. فناوری تشخیص چهره در انواع موارد استفاده، از باز کردن قفل گوشی‌های هوشمند گرفته تا افزایش امنیت، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
ویژگی‌های کلیدی: مدل‌های تشخیص چهره مبتنی بر یادگیری عمیق، استخراج ویژگی، تشخیص چهره و ردیابی بلادرنگ.
کاربردهای محبوب: احراز هویت با تلفن هوشمند (Face ID)، سیستم‌های امنیتی، نظارت، کنترل دسترسی، برچسب‌گذاری رسانه‌های اجتماعی و اجرای قانون.
تأثیر: فناوری تشخیص چهره امنیت را افزایش داده، کنترل دسترسی را ساده کرده و اشکال جدیدی از نظارت را امکان‌پذیر ساخته است. با این حال، نگرانی‌هایی در مورد حریم خصوصی، تعصب و احتمال سوءاستفاده را نیز ایجاد کرده است.
۵. سیستم‌های رانندگی خودران (اتوپایلوت تسلا، درایور ویمو):
سیستم‌های رانندگی خودران از هوش مصنوعی برای فعال کردن رانندگی و جهت‌یابی خودکار خودروها استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها برای تفسیر محیط و تصمیم‌گیری در مورد رانندگی، به مجموعه‌ای از حسگرها، دوربین‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی متکی هستند.
ویژگی‌های کلیدی: بینایی کامپیوتر، ادغام حسگرها، برنامه‌ریزی مسیر، تشخیص اشیا و یادگیری تقویتی عمیق.
کاربردهای رایج: خودروهای بدون راننده (وایمو، تسلا)، کامیون‌های بدون راننده، ربات‌های تحویل کالا و خودروهای انبار رباتیک.
مشارکت: سیستم‌های خودران ممکن است حمل و نقل را متحول کنند، تعداد تصادفات را کاهش دهند و فرآیندها را کارآمدتر کنند. آنها همزمان مشکلات اخلاقی و نظارتی بسیار پیچیده‌ای ایجاد می‌کنند.
۶. تشخیص تصویر و بینایی کامپیوتر (گوگل لنز، تصویربرداری پزشکی):
تشخیص تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی در طیف بسیار گسترده‌ای از کاربردها، از شناسایی اشیاء در تصاویر گرفته تا کمک به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها، مورد استفاده قرار می‌گیرد. بینایی کامپیوتر به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا تصاویر را “ببینند” و درک کنند و فرصت‌های زیادی را ایجاد کنند.
ویژگی‌های اصلی: شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، تشخیص اشیا، قطعه‌بندی تصویر و استخراج ویژگی.
کاربردهای مشترک: جستجوی تصویر (گوگل لنز)، تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی، بازرسی کیفیت در تولید، تشخیص چهره و دوربین‌های امنیتی.
اثر: بینایی کامپیوتر و تشخیص تصویر، وظایف را خودکار کرده‌اند، کارایی را بهبود بخشیده‌اند و بینش‌های جدیدی را در اکثر صنایع، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، تولید و خرده‌فروشی، امکان‌پذیر کرده‌اند.
آینده محبوبیت هوش مصنوعی: روندهای نوظهور و عوامل تحول‌آفرین بالقوه
چشم‌انداز هوش مصنوعی همچنان در حال تکامل است و فناوری‌ها و برنامه‌های جدید با سرعت بیشتری وارد بازار می‌شوند. برخی از روندهای آینده و عوامل تحول‌آفرین احتمالی که باید مراقب آنها بود عبارتند از:
هوش مصنوعی لبه‌ای: اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های لبه‌ای (تلفن‌های هوشمند، دستگاه‌های اینترنت اشیا) برای فعال کردن پردازش در لحظه و کاهش تأخیر.
هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): توسعه مدل‌های هوش مصنوعی که قابل تفسیرتر و شفاف‌تر باشند تا انسان‌ها بتوانند نحوه تصمیم‌گیری آنها را درک کنند.
یادگیری ماشین کوانتومی: بررسی پتانسیل محاسبات کوانتومی برای تسریع الگوریتم‌های یادگیری ماشین و حل مسائل چالش‌برانگیز.
هوش مصنوعی برای کشف دارو و پزشکی شخصی‌سازی‌شده: به‌کارگیری هوش مصنوعی برای تسریع کشف دارو و درمان‌های متناسب با بیماران خاص.
انقلاب هوش مصنوعی در حال حاضر در جریان است و مدل‌هایی که در اینجا برجسته شده‌اند، این جنبش انقلابی را هدایت می‌کنند. در حالی که هوش‌های مصنوعی مانند چنین نمونه‌های برجسته‌ای، امکانات عظیمی برای بهبود زندگی و شرکت‌های ما دارند، بررسی پیامدهای اخلاقی، اجتماعی و همچنین اقتصادی آنها قبل از فراگیر شدن بسیار مهم است. ما تنها پس از درک درست از نقاط قوت و همچنین کاستی‌های چنین سیستم‌های هوش مصنوعی، می‌توانیم قدرت آنها را مهار کنیم و یک دنیای هوش مصنوعی برای همه انسان‌ها ایجاد کنیم.
سوالات متداول:
چه چیزی یک سیستم هوش مصنوعی را «محبوب» می‌کند؟
همانطور که در مقدمه ذکر شد، محبوبیت با ارزیابی میزان پذیرش کاربر، تأثیر بازار، سهم در تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی و فراوانی بحث در مطبوعات و تحقیقات قابل اندازه‌گیری است. این یک معیار چندوجهی است.
آیا اینها تنها سیستم‌های هوش مصنوعی محبوب هستند؟
خیر. اینها برخی از شناخته‌شده‌ترین و تأثیرگذارترین سیستم‌های هوش مصنوعی هستند. برخی از نمونه‌های دیگر، هوش مصنوعی به کار رفته در تحلیل کلاهبرداری، تحلیل مالی و مدل‌سازی اقلیمی هستند. هوش مصنوعی خاص مورد استفاده در هر حوزه به خوبی شناخته شده نیست، اما کاربرد آن به طور کلی کاربردهای گسترده‌ای دارد.
آیا نگرانی اخلاقی در مورد این سیستم‌های هوش مصنوعی وجود دارد؟
پاسخ: بله. برخی از این سیستم‌های هوش مصنوعی از نظر اخلاقی مشکل‌ساز هستند، از جمله تعصب، نقض حریم خصوصی، جابجایی شغلی و احتمال سوءاستفاده. شایسته است که از طریق توسعه، تنظیم مقررات و بحث‌های عمومی مسئولانه در حوزه هوش مصنوعی، به این نگرانی‌ها رسیدگی شود.
چگونه می‌توانم درباره هوش مصنوعی بیشتر یاد بگیرم؟
منابع آنلاین زیادی از جمله دوره‌های آنلاین، مقالات تحقیقاتی و انجمن‌های هوش مصنوعی در دسترس هستند. نگاهی به سایت‌هایی مانند Coursera، edX و arXiv.org بیندازید.
بهترین روش برای مشارکت در توسعه هوش مصنوعی چیست؟
در صورتی که پیشینه‌ای در فناوری داشته باشید، می‌توانید شروع به یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R کنید که به طور گسترده در توسعه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین می‌توانید در پروژه‌های هوش مصنوعی متن‌باز شرکت کنید یا به یک متخصص یا مهندس تحقیقات هوش مصنوعی تبدیل شوید.
علاقه‌مند به دانستن بیشتر در مورد موضوع هوش مصنوعی هستید؟ برای اطلاعات و بینش بیشتر، مقالات مرتبط با هوش مصنوعی ما را بخوانید! برای خواندن مقالات بیشتر در مورد هوش مصنوعی و تأثیر آن بر جامعه اینجا کلیک کنید!
