هوش مصنوعی چیست ؟تعریف انواع و کاربردها

مقدمه: انقلاب پنهان هوش مصنوعی

در عصر حاضر، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence – AI) دیگر یک مفهوم دور از ذهن نیست؛ بلکه نیروی محرکه هزاران تصمیم روزمره، از پیشنهادهای خرید آنلاین شما تا سیستم‌های پیچیده تشخیص بیماری است. این فناوری، با سرعت خیره‌کننده، در حال دگرگون کردن تمام ابعاد زندگی، کار و تجارت است، آنچنان که اکسنچر  معتقد است AI می‌تواند تا سال ۲۰۳۵ نرخ رشد اقتصادی را در کشورهای توسعه‌یافته دو برابر کند. اما این قدرت نوظهور دقیقا چیست؟

این مقاله برای مدیران، متخصصان و علاقه‌مندانی نوشته شده که می‌خواهند فراتر از تعاریف سطحی، به قلب این فناوری نفوذ کرده و نقش آن را در آینده کسب‌وکارها درک کنند. ما با استناد به منابعی از دانشگاه‌های پیشرو مانند هاروارد و استنفورد و گزارش‌های تحلیلی مک‌کنزی و IBM، پاسخی جامع به این پرسش کلیدی ارائه خواهیم داد.

 تعریف دقیق هوش مصنوعی

هوش مصنوعی، در ساده‌ترین تعریف، شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که هدف آن ایجاد ماشین‌هایی با توانایی شبیه‌سازی هوش انسانی است.

دیدگاه IBM و دانشگاه استنفورد در مورد AI

جان مک‌کارتی، که واژه “هوش مصنوعی” را در سال ۱۹۵۶ ابداع کرد، آن را “علم و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند” تعریف نمود. اما در طول دهه‌ها، این تعریف عمیق‌تر و عملیاتی‌تر شده است:

• دیدگاه شرکتی (IBM): شرکت IBM، هوش مصنوعی را به عنوان “سیستمی که می‌تواند استدلال کند، یاد بگیرد، و از طریق تجربه به بهبود عملکرد خود بپردازد” تعریف می‌کند. این دیدگاه بر توانایی سیستم در انطباق و یادگیری تأکید دارد، نه صرفاً اجرای دستورات.
• دیدگاه دانشگاهی (Stanford): مؤسسه هوش مصنوعی انسان‌محور استنفورد (Stanford HAI)، هوش مصنوعی را مجموعه‌ای از فناوری‌ها می‌داند که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا وظایفی را انجام دهند که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند؛ مانند درک زبان، تشخیص تصویر و تصمیم‌گیری.

در واقع، هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان یک چتر بزرگ در نظر گرفت که زیرشاخه‌های حیاتی مانند یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (DL)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و پردازش زبان طبیعی (NLP) را دربر می‌گیرد. (برای مطالعه بیشتر در مورد زیرشاخه‌های AI، مقاله [یادگیری ماشین چیست؟]را دنبال کنید.)

زیر شاخه های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) فناوری است که کامپیوترها و ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا یادگیری، درک، حل مسئله، تصمیم‌گیری، خلاقیت و خودمختاری انسان را شبیه‌سازی کنند.

برنامه‌ها و دستگاه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند اشیاء را ببینند و شناسایی کنند. آن‌ها می‌توانند زبان انسان را درک کرده و به آن پاسخ دهند. آن‌ها می‌توانند از اطلاعات و تجربیات جدید بیاموزند. آن‌ها می‌توانند توصیه‌های دقیقی به کاربران و متخصصان ارائه دهند. آن‌ها می‌توانند مستقل عمل کنند و نیاز به هوش یا مداخله انسانی را جایگزین کنند (یک مثال کلاسیک آن ماشین‌های خودران است).

اما در سال ۲۰۲۴، اکثر محققان، متخصصان هوش مصنوعی و اکثر عناوین مرتبط با هوش مصنوعی بر پیشرفت‌های هوش مصنوعی مولد  (gen AI) متمرکز شده‌اند، فناوری‌ای که می‌تواند متن، تصاویر، ویدیو و سایر محتوای اصلی را ایجاد کند. برای درک کامل هوش مصنوعی مولد، مهم است که ابتدا فناوری‌هایی را که ابزارهای هوش مصنوعی مولد بر اساس آنها ساخته شده‌اند، درک کنیم: یادگیری ماشینی  (ML) و یادگیری عمیق .

یادگیری ماشین چیست ؟

یک راه ساده برای فکر کردن به هوش مصنوعی، آن را به عنوان مجموعه‌ای از مفاهیم تو در تو یا مشتق شده در نظر بگیرید که طی بیش از ۷۰ سال ظهور کرده‌اند:

مستقیماً در زیرشاخه هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی را داریم که شامل ایجاد مدل‌ها با آموزش یک الگوریتم برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها است. این شامل طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها می‌شود که کامپیوترها را قادر می‌سازد بدون اینکه صریحاً برای وظایف خاص برنامه‌ریزی شده باشند، از داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس آنها استنتاج کنند.

انواع مختلفی از تکنیک‌ها یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد، از جمله رگرسیون خطی ،  رگرسیون لجستیک ، درخت‌های تصمیم ، جنگل تصادفی ، ماشین‌های بردار پشتیبان  (SVM) ، k-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)، خوشه‌بندی و موارد دیگر. هر یک از این رویکردها برای انواع مختلفی از مسائل و داده‌ها مناسب است.

اما یکی از محبوب‌ترین انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه عصبی (یا شبکه عصبی مصنوعی) نام دارد. شبکه‌های عصبی از ساختار و عملکرد مغز انسان الگوبرداری شده‌اند. یک شبکه عصبی از لایه‌های به هم پیوسته‌ای از گره‌ها (مشابه نورون‌ها) تشکیل شده است که برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده با یکدیگر کار می‌کنند. شبکه‌های عصبی برای کارهایی که شامل شناسایی الگوها و روابط پیچیده در حجم زیادی از داده‌ها هستند، بسیار مناسب هستند.

ساده‌ترین شکل یادگیری ماشین ، یادگیری نظارت‌شده نامیده می‌شود که شامل استفاده از مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای آموزش الگوریتم‌ها جهت طبقه‌بندی داده‌ها یا پیش‌بینی دقیق نتایج است. در یادگیری نظارت‌شده، انسان‌ها هر نمونه آموزشی را با یک برچسب خروجی جفت می‌کنند. هدف این است که مدل، نگاشت بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را در داده‌های آموزشی یاد بگیرد، بنابراین می‌تواند برچسب‌های داده‌های جدید و دیده نشده را پیش‌بینی کند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه‌های عصبی چندلایه، به نام شبکه‌های عصبی عمیق، استفاده می‌کند که قدرت تصمیم‌گیری پیچیده مغز انسان را با دقت بیشتری شبیه‌سازی می‌کنند.
شبکه‌های عصبی عمیق شامل یک لایه ورودی، حداقل سه اما معمولاً صدها لایه پنهان و یک لایه خروجی هستند، برخلاف شبکه‌های عصبی مورد استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک که معمولاً فقط یک یا دو لایه پنهان دارند.
این لایه‌های چندگانه، یادگیری بدون نظارت را ممکن می‌سازند : آن‌ها می‌توانند استخراج ویژگی‌ها را از مجموعه داده‌های بزرگ، بدون برچسب و بدون ساختار، خودکار کنند و پیش‌بینی‌های خود را در مورد آنچه داده‌ها نشان می‌دهند، انجام دهند.
از آنجا که یادگیری عمیق نیازی به دخالت انسان ندارد، یادگیری ماشینی را در مقیاس عظیمی امکان‌پذیر می‌کند. این فناوری برای پردازش زبان طبیعی (NLP) ، بینایی کامپیوتر و سایر کارهایی که شامل شناسایی سریع و دقیق الگوها و روابط پیچیده در حجم زیادی از داده‌ها هستند، بسیار مناسب است. نوعی از یادگیری عمیق، اکثر برنامه‌های هوش مصنوعی (AI) را در زندگی امروز ما تقویت می‌کند.

در یک شبکه عصبی عمیق، لایه‌های متعددی از گره‌ها می‌توانند معنا و روابط را از حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار و بدون برچسب استخراج کنند.
یادگیری عمیق همچنین موارد زیر را ممکن می‌سازد:

یادگیری انتقالی ، که در آن دانش به دست آمده از طریق یک الگوریتم یا مجموعه داده برای بهبود عملکرد مدل در یک کار مرتبط دیگر یا مجموعه داده متفاوت استفاده می‌شود.

یادگیری نیمه‌نظارتی ، که یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده را با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده و بدون برچسب برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای وظایف طبقه‌بندی و رگرسیون ترکیب می‌کند.

یادگیری خودنظارتی ، که به جای تکیه بر مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای سیگنال‌های نظارتی، برچسب‌های ضمنی را از داده‌های بدون ساختار تولید می‌کند.

یادگیری تقویتی ، که به جای استخراج اطلاعات از الگوهای پنهان، با استفاده از آزمون و خطا و توابع پاداش یاد می‌گیرد.

هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) که گاهی اوقات “هوش مصنوعی نسلی” (gen AI) نامیده می‌شود ، به مدل‌های یادگیری عمیقی اشاره دارد که می‌توانند محتوای پیچیده و بدیع مانند متن طولانی، تصاویر با کیفیت بالا، ویدیو یا صدای واقع‌گرایانه و موارد دیگر را در پاسخ به درخواست یا درخواست کاربر ایجاد کنند.

در سطح بالا، مدل‌های مولد، نمایش ساده‌شده‌ای از داده‌های آموزشی خود را کدگذاری می‌کنند و سپس از آن نمایش برای ایجاد کار جدیدی که مشابه، اما نه دقیقاً مشابه، داده‌های اصلی است، استفاده می‌کنند.

مدل‌های مولد سال‌هاست که در آمار برای تحلیل داده‌های عددی مورد استفاده قرار می‌گیرند. اما در طول دهه گذشته، آنها برای تحلیل و تولید انواع داده‌های پیچیده‌تر تکامل یافته‌اند. این تکامل همزمان با ظهور سه نوع مدل یادگیری عمیق پیچیده بود:

• رمزگذارهای خودکار متغیر  یا VAEها، که در سال ۲۰۱۳ معرفی شدند، مدل‌هایی را فعال کردند که می‌توانند در پاسخ به یک اعلان یا دستورالعمل، چندین نوع محتوا تولید کنند.
  
  
• مدل‌های انتشار، که اولین بار در سال ۲۰۱۴ دیده شدند، به تصاویر «نویز» اضافه می‌کنند تا زمانی که غیرقابل تشخیص شوند، و سپس نویز را حذف می‌کنند تا تصاویر اصلی را در پاسخ به درخواست‌ها تولید کنند.
  
  
• ترانسفورماتورها (که به آنها مدل‌های ترانسفورماتور نیز گفته می‌شود) که بر اساس داده‌های توالی‌یافته آموزش داده می‌شوند تا توالی‌های گسترده‌ای از محتوا (مانند کلمات در جملات، اشکال در یک تصویر، فریم‌های یک ویدیو یا دستورات در کد نرم‌افزار) تولید کنند. ترانسفورماتورها در هسته اکثر ابزارهای هوش مصنوعی مولد امروزی، از جمله ChatGPT و GPT-4، Copilot، BERT

نحوه عملکرد هوش مصنوعی مولد

به طور کلی، هوش مصنوعی مولد در سه مرحله عمل می‌کند:

1. آموزش، برای ایجاد یک مدل پایه.
2. تنظیم، برای تطبیق مدل با یک کاربرد خاص.
3. تولید، ارزیابی و تنظیم بیشتر، برای بهبود دقت.

آموزش

هوش مصنوعی مولد با یک «مدل پایه» آغاز می‌شود؛ یک مدل یادگیری عمیق که به عنوان پایه‌ای برای انواع مختلف برنامه‌های هوش مصنوعی مولد عمل می‌کند.

رایج‌ترین مدل‌های پایه امروزه، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) هستند که برای برنامه‌های تولید متن ایجاد شده‌اند. اما مدل‌های پایه‌ای برای تولید تصویر، ویدئو، صدا یا موسیقی و مدل‌های پایه چندوجهی نیز وجود دارند که از انواع مختلف محتوا پشتیبانی می‌کنند.

برای ایجاد یک مدل پایه، متخصصان یک الگوریتم یادگیری عمیق را روی حجم عظیمی از داده‌های خام، بدون ساختار و بدون برچسب مرتبط، مانند ترابایت‌ها یا پتابایت‌ها از متن داده یا تصاویر یا ویدیو از اینترنت آموزش می‌دهند. این آموزش، یک شبکه عصبی از میلیاردها پارامتر  کدگذاری شده از موجودیت‌ها، الگوها و روابط موجود در داده‌ها را ایجاد می‌کند که می‌تواند به طور مستقل در پاسخ به درخواست‌ها محتوا تولید کند. این مدل پایه است.

این فرآیند آموزش، محاسباتی، زمان‌بر و پرهزینه است. به هزاران واحد پردازش گرافیکی (GPU) خوشه‌ای و هفته‌ها پردازش نیاز دارد که همه آنها معمولاً میلیون‌ها دلار هزینه دارند. پروژه‌های مدل پایه متن‌باز، مانند Llama-2 شرکت Meta، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی نسل جدید را قادر می‌سازد تا از این مرحله و هزینه‌های آن اجتناب کنند.

تنظیم

در مرحله بعد، مدل باید برای یک وظیفه تولید محتوای خاص تنظیم شود. این کار را می‌توان به روش‌های مختلفی انجام داد، از جمله:

• تنظیم دقیق، که شامل تغذیه داده‌های برچسب‌گذاری‌شده مختص برنامه، سوالات یا دستورالعمل‌هایی که احتمالاً برنامه دریافت می‌کند و پاسخ‌های صحیح مربوطه در قالب مورد نظر به مدل است.
  
  
• یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)، که در آن کاربران انسانی دقت یا ارتباط خروجی‌های مدل را ارزیابی می‌کنند تا مدل بتواند خود را بهبود بخشد. این می‌تواند به سادگی تایپ یا صحبت کردن افراد برای اصلاحات به یک ربات چت یا دستیار مجازی باشد.

تولید، ارزیابی و تنظیم بیشتر

توسعه‌دهندگان و کاربران مرتباً خروجی‌های برنامه‌های هوش مصنوعی مولد خود را ارزیابی می‌کنند و مدل را حتی هفته‌ای یک بار برای دقت یا ارتباط بیشتر تنظیم می‌کنند. در مقابل، خود مدل پایه بسیار کمتر، شاید هر سال یا ۱۸ ماه، به‌روزرسانی می‌شود.

گزینه دیگر برای بهبود عملکرد یک برنامه هوش مصنوعی نسل جدید، بازیابی افزوده نسل (RAG) است، تکنیکی برای گسترش مدل پایه تا از منابع مرتبط خارج از داده‌های آموزشی استفاده کند و پارامترها را برای دقت یا ارتباط بیشتر اصلاح کند.

عامل‌های هوش مصنوعی و هوش مصنوعی عامل‌محور

یک عامل هوش مصنوعی ، یک برنامه هوش مصنوعی مستقل است که می‌تواند وظایف را انجام دهد و به نمایندگی از یک کاربر یا سیستم دیگر و بدون دخالت انسان، با طراحی گردش کار خود و استفاده از ابزارهای موجود (سایر برنامه‌ها یا خدمات)، به اهداف خود برسد.
هوش مصنوعی عامل‌محور ، سیستمی متشکل از چندین عامل هوش مصنوعی است که تلاش‌های آنها برای انجام یک کار پیچیده‌تر یا هدفی بزرگتر از آنچه هر عامل به تنهایی در سیستم می‌تواند انجام دهد، هماهنگ یا هماهنگ شده است.
برخلاف چت‌بات‌ها و سایر مدل‌های هوش مصنوعی که در محدودیت‌های از پیش تعریف‌شده عمل می‌کنند و نیاز به مداخله انسانی دارند، عامل‌های هوش مصنوعی و هوش مصنوعی عامل‌گرا، خودمختاری، رفتار هدفمند و سازگاری با شرایط متغیر را از خود نشان می‌دهند. اصطلاحات «عامل» و «عامل» به عاملیت این مدل‌ها یا ظرفیت آنها برای عمل مستقل و هدفمند اشاره دارد.

یک راه برای فکر کردن به عامل‌ها این است که آنها را به عنوان یک گام طبیعی پس از هوش مصنوعی مولد در نظر بگیریم. مدل‌های هوش مصنوعی نسل بعدی بر ایجاد محتوا بر اساس الگوهای آموخته شده تمرکز دارند. عامل‌ها از آن محتوا برای تعامل با یکدیگر و سایر ابزارها برای تصمیم‌گیری، حل مشکلات و انجام وظایف استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، یک برنامه هوش مصنوعی نسل جدید ممکن است بتواند با توجه به برنامه کاری شما، بهترین زمان برای صعود به کوه اورست را به شما بگوید، اما یک عامل می‌تواند این را به شما بگوید و سپس از یک سرویس مسافرتی آنلاین برای رزرو بهترین پرواز و رزرو اتاق در مناسب‌ترین هتل در نپال استفاده کند.

کاربرد های هوش مصنوعی در صنایع مختلف

کاربردهای هوش مصنوعی در دنیای واقعی بسیار زیاد است. در اینجا فقط نمونه کوچکی از موارد استفاده در صنایع مختلف برای نشان دادن پتانسیل آن آورده شده است:

تجربه مشتری، خدمات و پشتیبانی

شرکت‌ها می‌توانند از چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی برای رسیدگی به سوالات مشتریان، تیکت‌های پشتیبانی و موارد دیگر استفاده کنند. این ابزارها از پردازش زبان طبیعی (NLP) و قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد برای درک و پاسخ به سوالات مشتریان در مورد وضعیت سفارش، جزئیات محصول و سیاست‌های بازگشت کالا استفاده می‌کنند.
چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی، پشتیبانی همیشه‌فعال را امکان‌پذیر می‌کنند، پاسخ‌های سریع‌تری به سوالات متداول (FAQs) ارائه می‌دهند، عوامل انسانی را آزاد می‌کنند تا روی وظایف سطح بالاتر تمرکز کنند و خدمات سریع‌تر و منسجم‌تری به مشتریان ارائه دهند.

تشخیص کلاهبرداری

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توانند الگوهای تراکنش را تجزیه و تحلیل کرده و ناهنجاری‌هایی مانند هزینه‌های غیرمعمول یا مکان‌های ورود به سیستم را که نشان‌دهنده تراکنش‌های کلاهبرداری هستند، شناسایی کنند. این امر سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا سریع‌تر به کلاهبرداری‌های احتمالی پاسخ دهند و تأثیر آن را محدود کنند و به خود و مشتریان آرامش خاطر بیشتری بدهند.

بازاریابی شخصی‌سازی‌شده

خرده‌فروشان، بانک‌ها و سایر شرکت‌هایی که با مشتری در ارتباط هستند می‌توانند از هوش مصنوعی برای ایجاد تجربیات شخصی‌سازی‌شده برای مشتری و کمپین‌های بازاریابی استفاده کنند که باعث رضایت مشتریان، بهبود فروش و جلوگیری از ریزش مشتری می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند بر اساس داده‌های مربوط به تاریخچه خرید و رفتارهای مشتری، محصولات و خدماتی را که احتمالاً مشتریان می‌خواهند، توصیه کنند و حتی نسخه‌های شخصی‌سازی‌شده و پیشنهادات ویژه را برای مشتریان خاص در لحظه تولید کنند.

منابع انسانی و استخدام

پلتفرم‌های استخدام مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با بررسی رزومه‌ها، تطبیق کاندیداها با شرح وظایف و حتی انجام مصاحبه‌های اولیه با استفاده از تحلیل ویدیویی، استخدام را ساده‌تر کنند. این ابزارها و سایر ابزارها می‌توانند به طور چشمگیری حجم انبوهی از کاغذبازی‌های اداری مرتبط با پذیرش حجم زیادی از کاندیداها را کاهش دهند. همچنین می‌توانند زمان پاسخگویی و زمان استخدام را کاهش دهند و تجربه کاندیداها را چه شغل را به دست آورند و چه نه، بهبود بخشند.

نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه

مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های حسگرها، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و فناوری عملیاتی (OT) را تجزیه و تحلیل کنند تا زمان نیاز به تعمیر و نگهداری را پیش‌بینی کنند و خرابی تجهیزات را قبل از وقوع پیش‌بینی کنند. تعمیر و نگهداری پیشگیرانه مبتنی بر هوش مصنوعی به جلوگیری از خرابی کمک می‌کند و شما را قادر می‌سازد تا قبل از اینکه مشکلات زنجیره تأمین بر سود خالص تأثیر بگذارند، از آنها مطلع شوید.

مزایای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مزایای بی‌شماری را در صنایع و کاربردهای مختلف ارائه می‌دهد. برخی از رایج‌ترین مزایای ذکر شده عبارتند از:

خودکارسازی وظایف تکراری

هوش مصنوعی می‌تواند وظایف روتین، تکراری و اغلب خسته‌کننده، از جمله وظایف دیجیتالی مانند جمع‌آوری داده‌ها، ورود و پیش‌پردازش، و وظایف فیزیکی مانند انتخاب موجودی انبار و فرآیندهای تولید را خودکار کند. این اتوماسیون، افراد را آزاد می‌کند تا روی کارهای خلاقانه‌تر و با ارزش‌تر کار کنند.

تصمیم‌گیری پیشرفته

چه برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری و چه برای تصمیم‌گیری کاملاً خودکار، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌های سریع‌تر و دقیق‌تر و تصمیمات قابل اعتماد و مبتنی بر داده را امکان‌پذیر می‌کند . هوش مصنوعی در ترکیب با اتوماسیون، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا در مورد فرصت‌ها اقدام کنند و به بحران‌ها در زمان ظهور، در زمان واقعی و بدون دخالت انسان پاسخ دهند.

کاهش خطاهای انسانی

هوش مصنوعی می‌تواند خطاهای انسانی را به روش‌های مختلف کاهش دهد، از راهنمایی افراد در مراحل یک فرآیند گرفته تا شناسایی خطاهای احتمالی قبل از وقوع و خودکارسازی کامل فرآیندها بدون دخالت انسان. این امر به ویژه در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی که به عنوان مثال، رباتیک جراحی هدایت‌شده توسط هوش مصنوعی، دقت ثابتی را ممکن می‌سازند، اهمیت دارد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به طور مداوم دقت خود را بهبود بخشند و خطاها را بیشتر کاهش دهند، زیرا در معرض داده‌های بیشتری قرار می‌گیرند و از تجربه یاد می‌گیرند.

در دسترس بودن شبانه‌روزی

هوش مصنوعی همیشه فعال است، شبانه‌روزی در دسترس است و هر بار عملکرد ثابتی را ارائه می‌دهد. ابزارهایی مانند چت‌بات‌های هوش مصنوعی یا دستیاران مجازی می‌توانند نیازهای کارکنان برای خدمات مشتری یا پشتیبانی را کاهش دهند. در سایر کاربردها مانند پردازش مواد یا خطوط تولید، هوش مصنوعی می‌تواند به حفظ کیفیت کار و سطح خروجی ثابت هنگام انجام کارهای تکراری یا خسته‌کننده کمک کند.

چالش‌ها و خطرات هوش مصنوعی 

سازمان‌ها در تلاشند تا از جدیدترین فناوری‌های هوش مصنوعی بهره ببرند و از مزایای فراوان آن بهره‌مند شوند. این پذیرش سریع ضروری است، اما پذیرش و حفظ گردش‌های کاری هوش مصنوعی با چالش‌ها و خطراتی همراه است.

خطرات داده

سیستم‌های هوش مصنوعی به مجموعه داده‌هایی متکی هستند که ممکن است در برابر مسمومیت داده‌ها، دستکاری داده‌ها، سوگیری داده‌ها یا حملات سایبری که می‌توانند منجر به نقض داده‌ها شوند، آسیب‌پذیر باشند. سازمان‌ها می‌توانند با محافظت از یکپارچگی داده‌ها و پیاده‌سازی امنیت و در دسترس بودن در کل چرخه عمر هوش مصنوعی، از توسعه گرفته تا آموزش و استقرار و پس از استقرار، این خطرات را کاهش دهند .

ریسک‌های مدل

عاملان تهدید می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی را برای سرقت، مهندسی معکوس یا دستکاری غیرمجاز هدف قرار دهند. مهاجمان ممکن است با دستکاری معماری، وزن‌ها یا پارامترهای یک مدل، یکپارچگی آن را به خطر بیندازند؛ اجزای اصلی که رفتار، دقت و عملکرد یک مدل را تعیین می‌کنند.

ریسک‌های عملیاتی

مانند همه فناوری‌ها، مدل‌ها نیز در معرض خطرات عملیاتی مانند انحراف مدل، سوگیری و اختلال در ساختار حاکمیتی هستند. در صورت عدم رسیدگی، این خطرات می‌توانند منجر به خرابی سیستم و آسیب‌پذیری‌های امنیت سایبری شوند که بازیگران تهدید می‌توانند از آنها استفاده کنند.

ریسک‌های اخلاقی و قانونی

اگر سازمان‌ها هنگام توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی، ایمنی و اخلاق را در اولویت قرار ندهند، در معرض خطر نقض حریم خصوصی و ایجاد نتایج جانبدارانه قرار می‌گیرند. به عنوان مثال، داده‌های آموزشی جانبدارانه مورد استفاده برای تصمیمات استخدامی ممکن است کلیشه‌های جنسیتی یا نژادی را تقویت کرده و مدل‌های هوش مصنوعی ایجاد کنند که گروه‌های جمعیتی خاصی را نسبت به سایرین ترجیح می‌دهد.

اخلاق و حاکمیت هوش مصنوعی 

اخلاق هوش مصنوعی یک حوزه چند رشته‌ای است که به بررسی چگونگی بهینه‌سازی تأثیر مفید هوش مصنوعی و در عین حال کاهش خطرات و پیامدهای نامطلوب آن می‌پردازد. اصول اخلاق هوش مصنوعی از طریق یک سیستم حاکمیت هوش مصنوعی اعمال می‌شود که شامل محافظ‌هایی است که به تضمین ایمن و اخلاقی ماندن ابزارها و سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند.

حاکمیت هوش مصنوعی شامل سازوکارهای نظارتی است که به خطرات رسیدگی می‌کنند. یک رویکرد اخلاقی به حاکمیت هوش مصنوعی مستلزم مشارکت طیف وسیعی از ذینفعان، از جمله توسعه‌دهندگان، کاربران، سیاست‌گذاران و اخلاق‌گرایان است که به اطمینان از توسعه و استفاده از سیستم‌های مرتبط با هوش مصنوعی برای همسویی با ارزش‌های جامعه کمک می‌کند.در اینجا ارزش‌های مشترک مرتبط با اخلاق هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مسئول آمده است :

تبیین‌پذیری و تفسیرپذیری

با پیشرفته‌تر شدن هوش مصنوعی، انسان‌ها برای درک و ردیابی چگونگی رسیدن الگوریتم به نتیجه، با چالش مواجه می‌شوند. هوش مصنوعی قابل توضیح مجموعه‌ای از فرآیندها و روش‌ها است که کاربران انسانی را قادر می‌سازد تا نتایج و خروجی ایجاد شده توسط الگوریتم‌ها را تفسیر، درک و به آنها اعتماد کنند.

انصاف و شمول

اگرچه یادگیری ماشینی، ذاتاً، نوعی تبعیض آماری است. اما این تبعیض زمانی قابل اعتراض می‌شود که گروه‌های ممتاز را در مزیت سیستماتیک و برخی گروه‌های غیر ممتاز را در محرومیت سیستماتیک قرار دهد و به طور بالقوه باعث آسیب‌های متنوعی شود. برای تشویق انصاف، متخصصان می‌توانند سعی کنند سوگیری الگوریتمی را در جمع‌آوری داده‌ها و طراحی مدل به حداقل برسانند و تیم‌های متنوع‌تر و فراگیرتری بسازند.

استحکام و امنیت

هوش مصنوعی قوی به طور مؤثر شرایط استثنایی، مانند ناهنجاری‌های ورودی یا حملات مخرب را بدون ایجاد آسیب غیرعمدی مدیریت می‌کند. همچنین با محافظت در برابر آسیب‌پذیری‌های آشکار، برای مقاومت در برابر مداخلات عمدی و غیرعمدی ساخته شده است.

پاسخگویی و شفافیت

سازمان‌ها باید مسئولیت‌ها و ساختارهای حاکمیتی روشنی را برای توسعه، استقرار و نتایج سیستم‌های هوش مصنوعی پیاده‌سازی کنند. علاوه بر این، کاربران باید بتوانند ببینند که یک سرویس هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند، عملکرد آن را ارزیابی کنند و نقاط قوت و محدودیت‌های آن را درک کنند. شفافیت، اطلاعاتی را برای مصرف‌کنندگان هوش مصنوعی فراهم می‌کند تا بهتر درک کنند که مدل یا سرویس هوش مصنوعی چگونه ایجاد شده است.

حریم خصوصی و انطباق

بسیاری از چارچوب‌های نظارتی، از جمله GDPR، سازمان‌ها را ملزم به رعایت اصول خاص حریم خصوصی هنگام پردازش اطلاعات شخصی می‌کنند. بسیار مهم است که بتوانیم از مدل‌های هوش مصنوعی که ممکن است حاوی اطلاعات شخصی باشند محافظت کنیم، داده‌هایی را که در وهله اول وارد مدل می‌شوند کنترل کنیم و سیستم‌های سازگار بسازیم که بتوانند با تغییرات در مقررات و نگرش‌ها پیرامون اخلاق هوش مصنوعی سازگار شوند.

هوش مصنوعی ضعیف در مقابل هوش مصنوعی قوی

 به منظور زمینه‌سازی استفاده از هوش مصنوعی در سطوح مختلف پیچیدگی و مهارت، محققان انواع مختلفی از هوش مصنوعی را تعریف کرده‌اند که به سطح مهارت آن اشاره دارد:

هوش مصنوعی ضعیف :

با عنوان «هوش مصنوعی محدود» نیز شناخته می‌شود، سیستم‌های هوش مصنوعی را تعریف می‌کند که برای انجام یک کار خاص یا مجموعه‌ای از کارها طراحی شده‌اند. نمونه‌هایی از این موارد می‌تواند شامل برنامه‌های دستیار صوتی «هوشمند» مانند الکسای آمازون، سیری اپل، یک چت‌بات رسانه‌های اجتماعی یا خودروهای خودران تسلا باشد.

هوش مصنوعی قوی:

با نام‌های «هوش مصنوعی عمومی» (AGI) یا «هوش مصنوعی عمومی» نیز شناخته می‌شود، توانایی درک، یادگیری و به‌کارگیری دانش در طیف وسیعی از وظایف را در سطحی برابر یا فراتر از هوش انسانی دارد . این سطح از هوش مصنوعی در حال حاضر در حد تئوری است و هیچ سیستم هوش مصنوعی شناخته‌شده‌ای به این سطح از پیچیدگی نرسیده است. محققان معتقدند که اگر هوش مصنوعی عمومی حتی امکان‌پذیر باشد، نیاز به افزایش قابل توجه قدرت محاسباتی دارد. با وجود پیشرفت‌های اخیر در توسعه هوش مصنوعی، سیستم‌های هوش مصنوعی خودآگاه داستان‌های علمی تخیلی همچنان در این حوزه باقی مانده‌اند.