ایراکد > هوش مصنوعی > همه چیز در مورد شاخه‌های هوش مصنوعی + 6 شاخه اساسی از هوش مصنوعی

همه چیز در مورد شاخه‌های هوش مصنوعی + 6 شاخه اساسی از هوش مصنوعی

مقدمه

بدون تردید عنوان حیرت انگیزترین و در عین حال پیچیده ترین فناوری در قرن بیست و یکم به هوش مصنوعی تعلق دارد. در واقع با پیشرفت چشمگیر هوش مصنوعی و گره خوردن آن با زندگی روزمره تحولات بزرگی در حوزه‌های مختلف به وجود آمده است.گفتنی است هوش مصنوعی را میتوان تکنولوژی معرفی نمود که با هدف خلق ماشین‌ها و سیستم‌هایی که بتوانند مشابه رفتارهای نیروی انسانی را عمل کنند، به صورت هوشمند وظایفی را اجرا میکند. اما مهمترین مسئله‌ای که بسیاری از تصمیم گیرندگان فناوری را به فکر پیاده سازی هوش مصنوعی در کسب و کار‌ها می‌اندازد، وجود شاخه‌های هوش مصنوعی است.

نویسنده : عالیه کاروان مقدم
تاریخ آخرین آپدیت : 9 شهریور 1403
زمان مطالعه : 7 دقیقه

نویسنده : عالیه کاروان مقدم
تاریخ آخرین آپدیت : 1403/04/17
زمان مطالعه : 7 دقیقه

به طور کلی مجموعه گسترده‌ای از تکنیک‌ها در هوش مصنوعی وجود دارد که بهره مندی از آنها میتواند مشاغل و حوزه‌های مختلفی را از جمله طراحی اپلیکیشن،طراحی سایت و غیره تحت تاثیر خود قرار دهد. برای آشنایی بیشتر با شاخه‌های هوش مصنوعی پیشنهاد میکنیم تا انتها همراه ما باشید تا با خدمات هوش مصنوعی بیشتر آشنا شوید. در این مقاله قصد داریم به بررسی شاخه‌ای هوش مصنوعی بپردازیم.

معرفی 6 نمونه از شاخه‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به عنوان زیرمجموعه‌ای از علوم کامیپوتر معرفی میشود و شامل طیف گسترده‌ای از پژوهش‌ها است که با بهره مندی از مدل‌های و شاخه‌های هوش مصنوعی میتوان به حل مسائل پرداخت. به بیان دیگر هوش مصنوعی تلفیقی از استدلال، تشخیص کامیپوتری و عمل است. پتانسیل این فناوری به گونه‌ای است که میتواند دنیای امروزی را متحول کند و کارها را به صورت دقیق‌تر و کارآمدتر انجام دهد. باید خاطر نشان کرد شش شاخه از هوش مصنوعی وجود دارد که میتوان به واسطه‌ی آن به درک کاملی از هوش مصنوعی رسید.

هر کدام از شاخه‌های هوش مصنوعی از ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصر به فردی برخوردارند که وجود آنها برای ایجاد سیستم‌های هوشمند با قابلیت حل مشکلات پیچیده بسیار ضروری است. در ادامه میخواهیم 6 شاخه اصلی از هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار دهیم:

بیشتر بخوانید :

معرفی بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه نویسی

یادگیری ماشین (machine learning) ، از پرتقاضاترین شاخه‌های هوش مصنوعی

زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است و به سیستم‌ها این امکان را میدهد تا بدون نیاز به برنامه نویسی در طول زمان داده‌ها را یاد بگیرند و در راستای آن عملکرد خود را ارتقا بخشند.
در یادگیری ماشین، تمرکز اصلی بر توسعه و پیشرفت برنامه‌های رایانه‌ای است تا بتوان از طریق دسترسی به داده‌ها به یادگیری آنها پرداخت. گفته میشود برای یادگیری ماشین الگوریتم‌های بسیاری وجود دارد و همچنان صدها الگوریتم جدید نیز در حال تولید است . با این وجود machine learning بستری را فراهم می‌کند تا بتوان وظایفی را برای رمزگشایی، دسته بندی و تخمین داده‌ها از یک مجموعه داده مشخص انجام داد. یادگیری نظارت ، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی از انواع یادگیری ماشینی است که متخصصان داده با توجه به نوع داده‌های موجود و آنچه میخواهند از داده‌ها پیش بینی نمایند، نوع مناسبی را انتخاب میکنند.

شبکه عصبی (neural network) ، شاخه‌ای از هوش مصنوعی مشابه با مغز انسان

شبکه عصبی ترکیبی از علوم شناختی و ماشین‌ها برای انجام وظایف است که با تقلید رفتارهای انسانی و بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها میتواند تصمیم خاصی را بگیرد. گفته میشود نحوه عملکرد این شاخه از هوش مصنوعی برگرفته از ساختار مغز انسان میباشد . همانظور که مغز انسان قادر به شناسایی الگوهای مختلف داده‌ها و دسته بندی انواع مختلفی از اطلاعات است، شبکه عصبی را میتوان به روشی مشابه با عملکرد مغز انسان آموزش داد تا بتواند تشخیص الگوها را به خوبی انجام داده و داده‌ها را دسته بندی نماید.
به عبارت دیگر زمانی که شبکه عصبی با داده‌ها و اطلاعات جدیدی رو به رو میشود تلاش میکند تا ورودی‌های جدید را با دانش قبلی خود مقایسه کرده و با تشخیص الگوها به دسته بندی اطلاعات جدید بپردازد. به طور کلی داده‌هایی مانند صوت، متن و تصاویر در قالب بردارهای عددی به عنوان ورودی به شبکه عصبی داده میشود تا بتواند مدل هوش مصنوعی، آنها را درک نماید. میتوان شبکه‌های عصبی را در زمینه‌هایی همچون بیش بینی اوراق بورس بهادار، تجزیه و تحلیل ریسک، پیش بینی فروش و غیره به کار گرفت.

رباتیک(robotic ‌) ، پرطرفدارترین شاخه از شاخه‌های هوش مصنوعی

رباتیک نمونه دیگری از شاخه‌های هوش مصنوعی است که تمرکز اصلی آن بیشتر بر روی طراحی، برنامه نویسی ربات‌ها به منظور انجام وظایف و در نهایت ساخت ربات‌های هوشمند میباشد. به طور کلی رباتیک با هدف انجام کارها به صورت خودکار و وظایفی که برای نیروی انسانی بسیار دشوار است، مورد استفاده قرار میگیرد. گفتنی است عمده فعالیت رباتیک در جابه جایی اجسام سنگین در فضا و همچنین در خط مونتاژ کارخانه‌های خودرو سازی میباشد. این در حالی است که بسیاری از محققان و متخصصان هوش مصنوعی در تلاشند تا با بهره مندی از یادگیری ماشین ربات‌های هوشمند را توسعه دهند.

بیشتر بخوانید :

طراحی اپلیکیشن با هوش مصنوعی

سیستم‌های خبره(expert systems ) ، متخصص در حل مشکلات

سیستم‌های خبره را میتوان از شاخه‌های هوش مصنوعی معرفی نمود که با تقلید از هوش تصمیم گیری یک نیروی انسانی به حل مشکلات در زمینه و صنعت خاصی میپردازد. گفتنی است پایگاه دانش و موتور استنتاج را میتوان از ارکان اصلی سیستم‌های خبره به شمار آورد به طوری که اساس کار این سیستم از طریق پایگاه دانش و موتور استنتاج میباشد. پایگاه دانش مجموعه‌ای از اطلاعات و قوانینی است و موتور استنتاج را میتوان برنامه‌ای معرفی نمود که برای تصمیم گیری و حل مشکلات از پایگاه دانش، اطلاعات را استخراج مینماید. در خصوص رابط کاربری این شاخه از هوش مصنوعی میتوان گفت به افراد این امکان را میدهد تا با آنها تعامل داشته باشد و پاسخ سوالات خود را از این سیستم دریافت نمایند. لازم به ذکر است برای حل مسائل پیچیده این سیستم از برنامه نویسی‌های رایج استفاده نمیشود بلکه از دانش تخصصی بهره میگیرند. گفته میشود این شاخه به نسبت شاخه‌های دیگر هوش مصنوعی در حوزه علوم پزشکی به کار گرفته میشود.

منطق فازی(Fuzzy Logic ) ، از شاخه‌های هوش مصنوعی برای تصمیم گیری دقیق

در برخی موارد شرایطی به وجود می‌آید که نمیتوان تشخیص دقیقی از درست یا غلط بودن شرایط پیش آمده داشت. از این رو منطق فازی به عنوان یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی میتواند تصمیم گیری درست و دقیقی در این شرایط انجام دهد. در واقع منطق فازی روشی است برای استدلال و نحوه تصمیم گیری انسانی در مواقعی که ابهام و عدم قطعیت در داده‌ها وجود داشته و بایستی تصمیم گیری به سرعت انجام شود. کولر گازی یکی از محصولاتی است که با بهره مندی از این منطق توانسته به محبوبیت‌ترین محصولات هوش مصنوعی تبدیل شود به طوری که منطق فازی با استدلال شرایط محیطی و تجزیه و تحلیل دما و رطوبت به منظور حفظ دمای به تنظیم دما و سرعت فن میپردازد.

پردازش زبان طبیعی(Natural Language Processing)، شاخه ای از هوش مصنوعی در ایجاد ارتباط میان انسان و رایانه

پردازش زبان طبیعی یا NIP بخشی از هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر است که نقش موثری در برقراری ارتباط میان انسان و کامپیوتر با زبان طبیعی دارد. طراحی سیستم‌ها و ابزارهای هوشمند با قابلیت مکالمه با انسان و درک زبان انسانی را میتوان با پردازش زبان طبیعی که نمونه دیگری از شاخه‌های هوش مصنوعی به شمار می‌آید، انجام داد. اغلب برنامه نویسان با بهره مندی از پردازش زبان طبیعی برای توسعه و پیاده سازی سیستم‌های هوشمند از کتابخانه‌های مخصوص این حوزه استفاده مینماند . این در حالی است که در طراحی ابزارهایی تبدیل متن به صوت ،چت بات‌های گفتگو، تشخیص هرزنامه، خلاصه سازی متن، تشخیص خطای دستوری و املایی و ترجمه ماشین پردازش زبان طبیعی به کار رفته است.

جدول مقایسه زیر شاخه های هوش مصنوعی ( کاربردها+ تکنولوژی ها+ چالش ها)

در این بخش قصد داریم تا جدولی را تحت عنوان مقایسه زیر شاخه های هوش مصنوعی از جنبه های مختلف به شما ارائه دهیم:

شاخه های هوش مصنوعی	کاربرد ها	تکنولوژی ها	چالش ها
یادگیری ماشین	تحلیل داده، پیش بینی	داده کاوی، الگوریتم های یادگیری	نیازمند به داده‌های بزرگ و تمیز
پردازش زبان طبیعی	ترجمه، چت بات ها، تحلیل احساسات	مدل‌های زبانی، LSTM، Transformers	درک پیچیدگی زبان انسانی
شبکه های عصبی	شناسایی تصویر، ترجمه خودکار	CNN، RNN، GAN	نیازمند سخت افزار قوی
سیستم های خبره	مشاوره تخصصی،تشخیص پزشکی،مدیریت دانش	قواعد تصمیم‌گیری، پایگاه دانش	محدودیت دامنه و به روزرسانی دانش
رباتیک	ربات های پزشکی، خانگی و صنعتی	سنسورها، الگوریتم‌های کنترل	نیازمند هماهنگی نرم افزار و سخت افزار
منطق فازی	کنترل هوشمند، تشخیص الگو	توابع عضویت، الگوریتم‌های فازی	پیچیدگی محاسبات،نیازمند تخصص

بازار کار شاخه های هوش مصنوعی

در چندین سال اخیر بازار کار تمامی شاخه های هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد بوده به طوری که متخصصان و افرادی که در یک یا چند شاخه از هوش مصنوعی مهارت های لازم را کسب کرده اند، چشم انداز ها و فرصت های شغلی فراوانی را پیش رو دارند. در ادامه به بررسی بازار کار شاخه های هوش مصنوعی اشاره ای خواهیم داشت:

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین از مهمترین شاخه های هوش مصنوعی است و متخصصان این حوزه میتوانند در فرصت های شغلی مانند دانشمند داده، تحلیل گر، مهندس یادگیری ماشین با توسعه و بهینه سازی الگوریتم های یادگیری ماشین در شرکت های فناوری، بهداشت و درمان و دیگر صنایع فعالیت داشته باشند.

شبکه های عصبی

میتوان گفت شبکه های عصبی به دلیل پیچیدگی و پتانسیل بالا جزء پرتقاضاترین شاخه های هوش مصنوعی به شمار می آید.این در حالی است که شبکه های عصبی تاثیر بسزایی در بینایی ماشین، تشخیص گفتار و یادگیری عمیق دارد و متخصصان این حوزه میتوانند به عنوان محقق هوش مصنوعی، مهندس نرم افزار، مهندس یادگیری عمیق در شرکت های بزرگ و استارتاپ ها فعالیت کنند.

رباتیک

در خصوص بازار کار رباتیک میتوان چنین گفت که با گسترش ربات های هوشمند و خودروهای خودران تقاضا برای فعالیت متخصصان رباتیک در زمینه های طراحی، کنترل و بهینه سازی ربات ها در حال افزایش است و از طرفی میتوانند در موقعیت های شغلی مانند توسعه دهنده سیستم های خودکار، طراح ربات، مهندس رباتیک در صنایعی همچون بهداشت و درمان، کشاورزی، دفاعی و تولید مشغول به کار شوند.

سیستم های خبره

تحلیل گر کسب و کار، طراح سیستم های خبره و مشاور فناوری اطلاعات از جمله موقعیت های شغلی حوزه سیستم های خبره به شمار می آید و متخصصان این حوزه میتوانند بسته به مهارتی که دارند در شرکت های مشاوره ای، بیمارستان ها و موسسات مالی فعالیت داشته باشند.

منطق فازی

کاربرد اصلی منطق فازی در کنترل سیستم ها و پردازش سیگنال ها است. این در حالی است که متخصصان و افرادی که علاقه مند به منطق فازی هستند میتوانند در عنوان های شغلی مهندسی برق، مهندس الکترونیک، صنایع خودروسازی به توسعه محصولات مصرفی همچون لوازم هوشمند خانگی، طراحی سیستم های کنترل هوشمند و بهینه سازی فرآیندهای صنعتی مشغول شوند.

پردازش زبان طبیعی

از دیگر شاخه هایی که به عنوان پرتقاضاترین شاخه های هوش مصنوعی معرفی میشود، پردازش زبان طبیعی است که میتوان در نقش های توسعه دهنده چت بات ها، تحلیل گر داده های متنی، سیستم های ترجمه ماشینی و مهندس پردازش زبان طبیعی در شرکت های بزرگ، سازمان های بین المللی مشغول به کار شد. گفته میشود پردازش زبان طبیعی در بازاریابی، فناوری اطلاعات، بهداشت و درمان و آموزش نقش موثری دارد.

نتیجه گیری

به طور کلی هوش مصنوعی پیشرفته‌ترین و پرکاربردترین فناوری است که با بهره مندی از الگوریتم‌های پیشرفته قادر به انجام وظایفی مشابه با رفتارهای انسانی است. وجود شاخه‌های هوش مصنوعی که هر یک ویژگی‌های منحصر به فردی دارند باعث شده تا بتوانند حوزه‌های مختلفی را با تغییر و تحولاتی همراه کنند. در این مقاله سعی کردیم با بررسی 6 شاخه اصلی از شاخه‌های هوش مصنوعی اطلاعات مفیدی را در اختیارتان قرار دهیم.

اگر در حال حاضر فرصت مطالعه این مقاله را ندارید، می توانید فایل PDF آن را دریافت کنید