هوش مصنوعی چیست؟

الکساندرا کلپر

هوش مصنوعی (AI) بسیاری از فن‌آوری‌های پیچیده و نوظهور را در بر می‌گیرد که زمانی به ورودی انسان نیاز داشتند و اکنون می‌توانند توسط رایانه انجام شوند. رایانه ها می توانند عملکردهای پیشرفته ای را انجام دهند که از گذشته برای درک و توصیه اطلاعات استفاده می شد. اکنون با هوش مصنوعی، کامپیوترها حتی می توانند محتوای جدیدی تولید کنند.

مخفف AI اغلب به جای هم برای نشان دادن انواع مختلفی از فناوری‌هایی که حوزه هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند استفاده می‌شود.

مفاهیم رایج هوش مصنوعی

تعدادی از اصطلاحات و مفاهیم وجود دارد که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را تعریف می کنند که ممکن است برای شما مفید باشد. در اینجا چند روش برای کار با هوش مصنوعی در عمل در وب آورده شده است

هوش مصنوعی عمومی

به طور کلی، هوش مصنوعی عمومی یک برنامه یا مدل غیر انسانی است که طیف گسترده ای از حل مسئله و خلاقیت را نشان می دهد. مدل یک معادله ریاضی بسیار بزرگ است که شامل مجموعه‌ای از پارامترها و ساختار مورد نیاز یک ماشین برای بازگشت خروجی است.

با هوش مصنوعی عمومی، می‌توانید چندین نوع کار مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها، ترجمه متن، ساخت موسیقی، شناسایی بیماری‌ها و موارد دیگر را انجام دهید.

هوش مصنوعی باریک

Narrow AI سیستمی است که می تواند تک یا زیر مجموعه ای از وظایف را انجام دهد. به عنوان مثال، رایانه ای که بازی شطرنج را در برابر حریف انسانی انجام می دهد (با ترک مکانیکی اشتباه نشود). هوش مصنوعی باریک دارای مجموعه ای از پارامترها، محدودیت ها و زمینه های از پیش تعریف شده است که ممکن است مانند درک به نظر برسند، اما در واقع فقط پاسخ هایی به یک معادله هستند.

ممکن است در عمل با سیستم‌های تشخیص چهره، دستیارهای صوتی و پیش‌بینی آب‌وهوا این کار را مشاهده کنید. می توانید از مدل های بسیار خاص برای بهبود عملکردهای خاص و خاص در وب سایت ها و برنامه های خود استفاده کنید.

به عنوان مثال، شما یک سایت اختصاص داده شده برای فیلم ایجاد کرده اید، که در آن کاربران می توانند وارد سیستم شوند، فیلم های مورد علاقه خود را رتبه بندی کنند و فیلم های جدیدی را برای تماشا پیدا کنند. می توانید از یک پایگاه داده از پیش پر شده برای توصیه فیلم ها بر اساس صفحه فعلی که بازدید می کنند استفاده کنید. یا، می توانید از یک مدل باریک هوش مصنوعی استفاده کنید که رفتار و ترجیحات کاربر را تجزیه و تحلیل می کند تا مرتبط ترین اطلاعات را برای آن خواننده نشان دهد.

هوش مصنوعی مولد

مدل زبان بزرگ (LLM) یک مدل هوش مصنوعی شبکه عصبی با پارامترهای زیادی است که می‌توانید از آن برای انجام کارهای مختلف مانند تولید، طبقه‌بندی یا خلاصه کردن متن یا تصاویر استفاده کنید.

هوش مصنوعی مولد به ورودی پاسخ می دهد و محتوا را ایجاد می کند که بر اساس زمینه و حافظه یک LLM ساخته شده است. این فراتر از تطبیق الگو و پیش‌بینی است. برخی از رایج ترین ابزارهای مولد هوش مصنوعی عبارتند از:

این ابزارها می توانند نثر نوشته شده، نمونه کد و تصاویر ایجاد کنند. آنها می توانند به شما در برنامه ریزی تعطیلات کمک کنند، لحن ایمیل را ملایم یا حرفه ای کنید، یا مجموعه های مختلف اطلاعات را در دسته بندی طبقه بندی کنید.

موارد استفاده بی پایان، برای توسعه دهندگان و برای غیر توسعه دهندگان وجود دارد.

هوش مصنوعی سمت مشتری، سمت سرور و ترکیبی

در حالی که بیشتر ویژگی‌های هوش مصنوعی در وب به سرورها متکی هستند، هوش مصنوعی سمت مشتری مستقیماً در مرورگر کاربر اجرا می‌شود. این مزایایی مانند تاخیر کم، کاهش هزینه های سمت سرور، عدم نیاز به کلید API، افزایش حریم خصوصی کاربر و دسترسی آفلاین را ارائه می دهد. می‌توانید هوش مصنوعی سمت کلاینت را پیاده‌سازی کنید که در مرورگرها با کتابخانه‌های جاوا اسکریپت، از جمله Transformers.js ، TensorFlow.js و MediaPipe کار می‌کند.

هوش مصنوعی سمت سرور خدمات هوش مصنوعی مبتنی بر ابر را در بر می گیرد. فکر کنید Gemini 1.5 Pro روی یک ابر اجرا می شود. این مدل ها بسیار بزرگتر و قدرتمندتر هستند. این به ویژه در مورد مدل های زبان بزرگ صادق است.

هوش مصنوعی ترکیبی به هر راه حلی اعم از مولفه مشتری و سرور اشاره دارد. برای مثال، می‌توانید از یک مدل سمت کلاینت برای انجام یک کار و بازگشت به مدل سمت سرور در زمانی که کار روی دستگاه انجام نمی‌شود، استفاده کنید.

این امکان وجود دارد که یک مدل کوچک و بهینه سمت سرویس گیرنده بهتر از همتای سمت سرور بزرگتر عمل کند، به خصوص زمانی که برای عملکرد بهینه شده باشد . مورد استفاده خود را ارزیابی کنید تا مشخص کنید چه راه حلی برای شما مناسب است.

یادگیری ماشینی (ML)

یادگیری ماشینی (ML) نوعی هوش مصنوعی است که در آن کامپیوتر بدون برنامه‌نویسی صریح یاد می‌گیرد. در جایی که هوش مصنوعی تلاش می کند تا هوش تولید کند، ML به رایانه ها اجازه می دهد تا از تجربه بیاموزند. ML از الگوریتم هایی برای پیش بینی مجموعه داده ها تشکیل شده است.

ML فرآیند آموزش یک مدل برای پیش بینی های مفید یا تولید محتوا از داده ها است.

به عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهیم وب‌سایتی ایجاد کنیم که آب و هوا را در هر روز مشخص کند. به طور سنتی، این ممکن است توسط یک یا چند هواشناس انجام شود، که می توانند نمایشی از جو و سطح زمین ایجاد کنند، الگوهای آب و هوا را محاسبه و پیش بینی کنند، و با مقایسه داده های فعلی با بافت تاریخی، رتبه بندی را تعیین کنند.

در عوض، می‌توانیم به مدل ML مقدار زیادی داده آب و هوا بدهیم، تا زمانی که مدل رابطه ریاضی بین الگوهای آب‌وهوا، داده‌های تاریخی، و دستورالعمل‌هایی در مورد اینکه چه چیزی آب و هوا را در هر روز خاص خوب یا بد می‌کند را بیاموزد. در واقع، ما این را در وب ساخته ایم.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (DL) یک کلاس از الگوریتم های ML است. یک مثال می‌تواند شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) باشد که تلاش می‌کنند روشی را که تصور می‌شود مغز انسان اطلاعات را پردازش می‌کند، مدل‌سازی کند.

چالش های هوش مصنوعی

هنگام ساخت و استفاده از هوش مصنوعی چندین چالش وجود دارد. موارد زیر تنها چند نکته برجسته از مواردی است که باید در نظر بگیرید.

کیفیت و تازگی داده ها

مجموعه داده‌های بزرگی که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مختلف استفاده می‌شوند، اغلب، ذاتاً بلافاصله پس از استفاده منسوخ می‌شوند. این بدان معناست که هنگام جستجوی جدیدترین اطلاعات، ممکن است از مهندسی سریع برای بهبود عملکرد یک مدل هوش مصنوعی در کارهای خاص و تولید خروجی های بهتر بهره مند شوید.

مجموعه داده‌ها می‌توانند ناقص یا بسیار کوچک باشند تا به طور موثر از برخی موارد استفاده پشتیبانی کنند. سعی کنید با چندین ابزار کار کنید یا مدل را مطابق با نیاز خود سفارشی کنید.

نگرانی از اخلاق و تعصب

فناوری هوش مصنوعی هیجان انگیز است و پتانسیل زیادی دارد. با این حال، در نهایت، کامپیوترها و الگوریتم‌ها توسط انسان ساخته می‌شوند، بر روی داده‌هایی که ممکن است توسط انسان جمع‌آوری شود، آموزش دیده‌اند، و بنابراین در معرض چندین چالش هستند. برای مثال، مدل‌ها می‌توانند تعصبات انسانی و کلیشه‌های مضر را بیاموزند و تقویت کنند و مستقیماً بر خروجی تأثیر بگذارند. مهم است که به ساخت فناوری هوش مصنوعی با اولویت کاهش تعصب نزدیک شویم.

ملاحظات اخلاقی متعددی در مورد حق چاپ محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی وجود دارد. چه کسی خروجی را در اختیار دارد، به خصوص اگر به شدت تحت تأثیر مطالب دارای حق چاپ باشد یا مستقیماً از آنها کپی شده باشد؟

قبل از تولید محتوا و ایده های جدید، خط مشی های موجود در مورد نحوه استفاده از مطالبی که ایجاد می کنید را در نظر بگیرید.

امنیت و حریم خصوصی

بسیاری از توسعه دهندگان وب گفته اند که حفظ حریم خصوصی و امنیت مهمترین نگرانی آنها در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی است. این امر به ویژه در زمینه‌های تجاری با الزامات داده‌ای سخت مانند دولت‌ها و شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی صادق است. قرار دادن اطلاعات کاربر در معرض بیشتر اشخاص ثالث با APIهای ابری یک نگرانی است. مهم است که هر گونه انتقال داده ایمن و به طور مداوم نظارت شود.

هوش مصنوعی سمت مشتری ممکن است کلید رسیدگی به این موارد استفاده باشد. تحقیقات و توسعه بیشتری برای انجام باقی مانده است.

با هوش مصنوعی در وب شروع کنید

اکنون که با انواع مختلفی از هوش مصنوعی آشنا شدید، می‌توانید نحوه استفاده از مدل‌های موجود برای بهره‌وری بیشتر و ساخت وب‌سایت‌ها و برنامه‌های وب بهتر را در نظر بگیرید.

می توانید از هوش مصنوعی برای موارد زیر استفاده کنید:

  • یک تکمیل خودکار بهتر برای جستجوی سایت خود بسازید.
  • وجود اشیاء معمولی مانند انسان یا حیوانات خانگی را با دوربین هوشمند تشخیص دهید
  • آدرس هرزنامه نظرات با مدل زبان طبیعی .
  • با فعال کردن تکمیل خودکار کد خود، بهره وری خود را بهبود بخشید.
  • یک تجربه نوشتن WYSIWYG با پیشنهادهایی برای کلمه یا جمله بعدی ایجاد کنید.
  • توضیحی انسان پسند از مجموعه داده ارائه دهید.
  • و بیشتر...

مدل‌های از پیش آموزش‌دیده‌شده هوش مصنوعی می‌توانند راهی عالی برای بهبود وب‌سایت‌ها، برنامه‌های وب و بهره‌وری ما باشند، بدون نیاز به درک کامل از نحوه ساخت مدل‌های ریاضی و جمع‌آوری مجموعه‌های داده پیچیده که محبوب‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی را تأمین می‌کنند.

ممکن است بیشتر مدل‌ها فوراً و بدون تنظیم بیشتر نیازهای شما را برآورده کنند. تنظیم فرآیند گرفتن یک مدل است که قبلاً بر روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش داده شده است و آموزش بیشتر برای رفع نیازهای استفاده خاص شما. تعدادی تکنیک برای تنظیم یک مدل وجود دارد: