هوش مصنوعی حل تکالیف

 

 

 

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یا AI، فناوری است که رایانه‌ها و  هوش مصنوعی حل تکالیف ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا هوش انسانی و قابلیت‌های حل مسئله را شبیه‌سازی کنند.

 

هوش مصنوعی به تنهایی یا همراه با سایر فناوری‌ها (مانند حسگرها، مکان‌یابی جغرافیایی، روباتیک) می‌تواند وظایفی را انجام دهد که در غیر این صورت به هوش یا مداخله انسانی نیاز دارند. دستیارهای دیجیتال، راهنمایی GPS، وسایل نقلیه خودران، و ابزارهای هوش مصنوعی (مانند Open AI's Chat GPT) تنها چند هوش مصنوعی حل تکالیف  نمونه از هوش مصنوعی در اخبار روزانه و زندگی روزمره ما هستند.

 

به عنوان یک رشته از علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی شامل (و اغلب همراه با آن ذکر می شود) یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. این رشته‌ها شامل توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند که بر اساس فرآیندهای تصمیم‌گیری مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند، که می‌توانند از داده‌های موجود «یاد بگیرند» و در طول  هوش مصنوعی حل تکالیف زمان طبقه‌بندی یا پیش‌بینی دقیق‌تری را انجام دهند.

 

هوش مصنوعی چرخه های زیادی از تبلیغات را پشت سر گذاشته است، اما حتی برای افراد شکاک، به نظر می رسد انتشار ChatGPT نقطه عطفی باشد. آخرین باری که هوش مصنوعی مولد به این بزرگی ظاهر شد، پیشرفت ها در بینایی کامپیوتری بود، اما اکنون جهش به جلو در پردازش زبان طبیعی (NLP) است. امروزه، هوش مصنوعی مولد می‌تواند نه تنها زبان انسان، بلکه انواع دیگر داده‌ها از جمله تصاویر، ویدئو، کد نرم‌افزار و هوش مصنوعی حل تکالیف  حتی ساختارهای مولکولی را بیاموزد و ترکیب کند.

 

برنامه های کاربردی برای هوش مصنوعی هر روز در حال افزایش هستند. اما با افزایش تبلیغات در مورد استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در تجارت، گفتگوها پیرامون اخلاق هوش مصنوعی و هوش مصنوعی بسیار مهم می شوند. برای اطلاعات بیشتر در مورد جایگاه IBM در مورد این مسائل، لطفاً  هوش مصنوعی حل تکالیف اعتمادسازی در هوش مصنوعی را بخوانید.

 

کاغذ سفید

چرا حاکمیت هوش مصنوعی یک امر ضروری تجاری برای مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی سازمانی است

درباره موانع پذیرش هوش مصنوعی، به ویژه فقدان هوش مصنوعی حل تکالیف  راه حل های مدیریت هوش مصنوعی و مدیریت ریسک، بیاموزید.

 

مطالب مرتبط

برای راهنمای مدل های فونداسیون ثبت نام کنید

 

سفر خود را به سمت هوش مصنوعی آغاز کنید

یاد بگیرید که چگونه هوش مصنوعی را مقیاس کنید

آکادمی هوش مصنوعی را کاوش کنید

انواع هوش مصنوعی: هوش مصنوعی ضعیف در مقابل هوش مصنوعی قوی

هوش مصنوعی ضعیف - همچنین به عنوان  هوش مصنوعی حل تکالیف هوش مصنوعی باریک یا هوش مصنوعی باریک (ANI) شناخته می شود - هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاص آموزش دیده و متمرکز است. هوش مصنوعی ضعیف بیشتر هوش مصنوعی را که امروز ما را احاطه کرده است هدایت می کند. "Narrow" ممکن است توصیف مناسب تری برای این نوع هوش مصنوعی باشد زیرا هر چیزی جز ضعیف است: برخی از هوش مصنوعی حل تکالیف  برنامه های بسیار قوی مانند سیری اپل، الکسای آمازون، IBM watsonx™ و وسایل نقلیه خودران را فعال می کند.

 

هوش مصنوعی قوی از هوش عمومی مصنوعی (AGI) و ابر هوش مصنوعی (ASI) تشکیل شده است. AGI یا هوش مصنوعی عمومی، شکلی نظری از هوش مصنوعی است که در آن یک ماشین دارای هوشی برابر با انسان است. خودآگاهی با آگاهی است که توانایی حل مشکلات، یادگیری و برنامه ریزی برای آینده را داشته باشد. ASI - که به عنوان ابر هوش نیز شناخته می شود - از هوش و توانایی مغز انسان پیشی می گیرد. در حالی که هوش مصنوعی هوش مصنوعی حل تکالیف  قوی هنوز کاملاً تئوری است و امروزه هیچ نمونه عملی در آن استفاده نمی شود، این بدان معنا نیست که محققان هوش مصنوعی نیز در حال بررسی توسعه آن نیستند. در این میان، بهترین نمونه های ASI ممکن است از داستان های علمی تخیلی باشد، مانند HAL، دستیار کامپیوتر مافوق بشر و سرکش در سال 2001: یک ادیسه فضایی.

 

یادگیری عمیق در مقابل یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق زیرشاخه‌های هوش مصنوعی هستند و یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشینی است.

 

هم الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هم الگوریتم‌ها  آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان  ی یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی برای «یادگیری» از حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کنند. این شبکه‌های عصبی ساختارهای برنامه‌ای هوش مصنوعی حل تکالیف  هستند که بر اساس فرآیندهای تصمیم‌گیری مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند. آنها از لایه‌هایی از گره‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که ویژگی‌هایی را از داده‌ها استخراج می‌کنند و پیش‌بینی می‌کنند که داده‌ها چه چیزی را نشان می‌دهند.

 

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در انواع شبکه‌های عصبی که استفاده می‌کنند و میزان مداخله انسان متفاوت است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین کلاسیک از شبکه‌های عصبی با یک لایه ورودی، یک یا دو لایه پنهان و یک لایه خروجی استفاده می‌کنند. به طور معمول، این الگوریتم‌ها محدود به یادگیری تحت نظارت هستند: داده‌ها باید توسط متخصصان انسانی ساختار یا برچسب‌گذاری شوند تا الگوریتم بتواند ویژگی‌هایی را از داده‌ها استخراج کند.

 

الگوریتم‌های یادگیری عمیق از    شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کنند – شبکه‌هایی که از یک لایه ورودی، سه یا بیشتر (اما معمولاً صدها) لایه پنهان و یک طرح‌بندی خروجی تشکیل شده‌اند. این لایه‌های چندگانه، یادگیری بدون نظارت را امکان‌پذیر می‌کنند: آنها استخراج ویژگی‌ها را از مجموعه داده‌های بزرگ، بدون برچسب و بدون ساختار خودکار می‌کنند. از آنجایی که به مداخله انسانی نیاز ندارد، یادگیری عمیق اساساً یادگیری ماشین را در مقیاس ممکن می‌سازد.

 

 

 

نمودار یک شبکه عصبی عمیق

ظهور مدل های مولد

هوش مصنوعی مولد به مدل‌های یادگیری عمیق اطلاق می‌شود که می‌توانند داده‌های خام (مثلاً تمام ویکی‌پدیا یا آثار جمع‌آوری‌شده رامبراند) را بگیرند و «یاد بگیرند» تا در صورت  Artificial intelligence to solve homework درخواست، خروجی‌های آماری احتمالی تولید کنند. در سطح بالا، حالت مولد