هوش مصنوعی

آموزش هوش مصنوعی

آنچه در این صفحه می خوانید:

آموزش هوش مصنوعی

در علم رایانه، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) که گاه به آن هوش ماشین نیز گفته می شود، برخلاف هوش طبیعی است که توسط انسان نشان داده شده است. به اصطلاح هوش مصنوعی اغلب برای توصیف ماشین ها یا رایانه ها استفاده می شود و از عملکردهای شناختی که با ذهن انسان در ارتباط است، مانند یادگیری و حل مسئله استفاده می کند. قابلیت های ماشین مدرن که به طور کلی به عنوان AI طبقه بندی می شوند شامل درک موفقیت آمیز گفتار انسان، رقابت در بالاترین سطح در سیستم های بازی استراتژیک مانند شطرنج و گو، اتومبیل های خودران، مسیریابی هوشمند و در شبکه های تحویل محتوا و شبیه سازی های نظامی است.

هوش مصنوعی را می توان به سه نوع سیستم مختلف طبقه بندی کرد: تحلیلی، الهام گرفته از انسان و هوش مصنوعی انسانی. هوش مصنوعی تحلیلی تنها ویژگی های سازگار با هوش شناختی را با ایجاد بازنمایی شناختی از جهان و استفاده از یادگیری مبتنی بر تجربه گذشته برای آگاهی از تصمیمات آینده را در بردارد. هوش مصنوعی الهام گرفته از انسان عناصری از هوش شناختی و عاطفی دارد. علاوه بر عناصر شناختی، درک احساسات انسانی را شامل می شود که در تصمیم گیری آنها را در نظر می گیرد. هوش مصنوعی انسانی همه ویژگی و شایستگی های انسان یعنی شناختی، عاطفی و هوش اجتماعی را نشان می دهد، قادر به خودآگاهی است و در تعامل با دیگران از این خودآگاهی بهره مند است.

مشکلات سنتی که به عنوان اهداف تحقیقات هوش مصنوعی در نظر گرفته می شوند شامل استدلال، نمایش دانش، برنامه ریزی، یادگیری، پردازش زبان طبیعی، ادراک و توانایی حرکت و دستکاری اشیاء است. هوش عمومی از جمله اهداف بلند مدت این حوزه است. رویکردها در این حوزه شامل روش های آماری، هوش محاسباتی و هوش مصنوعی سنتی است. ابزارهای زیادی در هوش مصنوعی استفاده می شود، از جمله نسخه های جستجو و بهینه سازی ریاضی، شبکه های عصبی مصنوعی و روش های مبتنی بر آمار، احتمال و اقتصاد. رشته هوش مصنوعی به علوم رایانه، مهندسی اطلاعات، ریاضیات، روانشناسی، زبانشناسی، فلسفه و بسیاری زمینه های دیگر می پردازد.

زمینه هوش مصنوعی با این ادعا پایه گذاری شده است که هوش انسانی می تواند چنانچه دقیق توصیف شود، می توان ماشینی را برای شبیه سازی آن ساخت. این استدلال های فلسفی راجع به ماهیت ذهن و اخلاق، ایجاد موجودات مصنوعی با هوش انسانی مانند موضوعاتی را مطرح می کند که از دوران باستان به وسیله اسطوره، داستان و فلسفه مورد کاوش قرار گرفته است. برخی افراد همچنین در صورت پیشرفت بدون تحرک، هوش مصنوعی را برای انسان خطری می دانند. برخی دیگر بر این باورند که هوش مصنوعی برخلاف انقلاب های فناوری قبلی، خطر بیکاری گسترده را ایجاد می کند. در قرن بیست و یکم، تکنیک های هوش مصنوعی به دنبال پیشرفت همزمان در قدرت رایانه، حجم زیاد داده ها و درک نظری، تولد دوباره را تجربه کرده اند. تکنیک های هوش مصنوعی به یک بخش اساسی در صنعت فناوری تبدیل شده اند و به حل بسیاری از مشکلات چالش برانگیز در علوم رایانه، مهندسی نرم افزار و تحقیقات عملیات کمک می کنند .

نظریه تورینگ

آلن تورینگ به لاتین Alan Mathison Turing یک ریاضیدان انگلیسی، دانشمند رایانه، منطق، رمزنگار، فیلسوف و زیست شناس نظری بود. تورینگ در توسعه علم نظری رایانه بسیار تأثیرگذار بود، ارائه رسمی سازی مفاهیم الگوریتم و محاسبه با دستگاه تورینگ، که می تواند الگویی از یک رایانه با کاربرد کلی باشد. تورینگ به عنوان پدر علم نظریه رایانه و هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. تورینگ نظریه اش را با این سؤال شروع میکند که "آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟". او می گوید که برای پاسخ دادن به این سؤال باید اول تعریف مشخصی از تفکر و ماشین داشتیم. ماشین در این مقاله یعنی تحقق فیزیکی ماشین های محاسباتی خودکار شبیه به رایانه های امروزی انجام شود. تورینگ می گوید صحبت از تعریف تفکر کاری عبث است و بنابراین پیشنهاد می دهد سؤال اصلی مقاله یعنی "آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟" با سؤال دیگری جایگزین شود: "آیا ماشین ها می توانند از بازی تقلید سربلند بیرون آیند؟"

آزمون تورینگ

در سال 1950، آلن تورینگ مقاله ای را در رابطه با هوش مصنوعی منتشر ساخت که بعد ها به تست تورینگ مشهور شد. به طور خلاصه گفته می شود مطابق آزمون تورینگ برای تایید هوشمندی اگر بازجوی انسانی نتواند ماهیت رایانه ای را که با آن در مکالمه است را تشخیص دهد و اطمینان پیدا کند که این ماشین انسان است باید گفت این ماشین هوشمند است. تورینگ پیش بینی کرده است که در فاصله حدود ۵۰ سال یعنی ابتدای هزاره جدید ماشین هایی پیدا شوند که آزمون تورینگ را با موفقیت پشت سر بگذارند. اما از آن زمان تا کنون ماشینی اختراع نشده است که توانسته باشد این تست را با موفقیت بگذراند. هر چند زبان AIML ابداع شد، اما این زبان هرگز به این حد از هوش مصنوعی دست نیافت.

تاریخچه هوش مصنوعی

مطالعه استدلال مکانیکی یا "رسمی" توسط فلاسفه و ریاضیدانان در دوران باستان آغاز شد. مطالعه منطق ریاضی مستقیما به تئوری محاسبه آلن تورینگ منجر شد که نشان می دهد یک ماشین با زدن نمادهای ساده "0" و "1" می تواند هر عملی قابل تصور از کسر ریاضی را شبیه سازی کند. این بینش که رایانه های دیجیتال می توانند هر فرآیند استدلال رسمی را شبیه سازی کنند، به عنوان پایان نامه کلیسا-تورینگ معروف است. در کنار اکتشافات همزمان در عصب شناسی، نظریه اطلاعات و سایبرنتیک، این امر باعث شد محققان احتمال ساخت مغز الکترونیکی را در نظر بگیرند. تورینگ اظهار داشت: اگر انسان نتواند بین پاسخ های یک ماشین و یک انسان تفاوت قائل شود، این دستگاه می تواند باهوش تلقی شود.

زمینه تحقیقات هوش مصنوعی در کارگاهی در کالج دارتموث در سال 1956 متولد شد. شرکت کنندگان آلن نیول (CMU)، هربرت سیمون (CMU)، جان مک کارتی (MIT)، ماروین مینسکی (MIT) و آرتور ساموئل (IBM) بنیانگذاران و رهبران تحقیقات هوش مصنوعی شدند. آنها و دانش آموزانشان برنامه هایی تولید کردند که مطبوعات آن را حیرت آور توصیف کردند. رایانه ها استراتژی چکرز را یاد می گرفتند. مشکلات در جبر، اثبات قضایای منطقی و صحبت کردن به زبان انگلیسی را انجام می دادند و در اواسط دهه 1960، تحقیقات در ایالات متحده به شدت توسط وزارت دفاع تأمین می شد و آزمایشگاه هایی در سراسر جهان تأسیس شده بودند. بنیانگذاران هوش مصنوعی در مورد آینده خوش بین بودند چنانچه هربرت سیمون پیش بینی کرد ماشین ها در طی بیست سال قادر به انجام هر کاری خواهند بود که یک مرد بتواند انجام دهد.

آنها نتوانستند مشکل برخی از کارهای باقی مانده را تشخیص دهند. روند پیشرفت کند شد و در سال 1974، در پاسخ به انتقاد از سر جیمز لایتیل و فشارهای مداوم كنگره ایالات متحده برای تأمین بودجه پروژه های به سمت تولید، هم دولت های آمریكا و هم بریتانیا تحقیقات اكتشافی را در مصاحبه با هوش مصنوعی قطع كردند. چند سال بعد زمستان AI نامیده شد، دوره ای که گرفتن بودجه برای پروژه های هوش مصنوعی دشوار بود. در اوایل دهه 1980، تحقیقات هوش مصنوعی با موفقیت تجاری سیستم های خبره احیا شد، شکلی از برنامه هوش مصنوعی که دانش و مهارت های تحلیلی متخصصان انسانی را شبیه سازی می کرد. تا سال 1985 ، بازار هوش مصنوعی به بیش از یک میلیارد دلار رسیده بود. در عین حال، پروژه رایانه ای نسل پنجم ژاپن به دولت های ایالات متحده و انگلیس الهام بخش بود تا بودجه تحقیق دانشگاهی را بازگرداند. با این حال، با شروع فروپاشی بازار ماشین آلات Lisp در سال 1987 ، AI بار دیگر به بی اعتمادی افتاد و یک وقفه طولانی مدت طولانی تر آغاز شد.

در اواخر دهه 1990 و اوایل قرن 21، AI شروع به استفاده از لجستیک، داده کاوی، تشخیص پزشکی و منطق های دیگر کرد. این موفقیت که به دلیل افزایش قدرت محاسباتی بود و تاکید بیشتر بر حل مشکلات خاص، پیوندهای جدید بین هوش مصنوعی و سایر زمینه ها مانند آمار، اقتصاد و ریاضیات و تعهد محققان به روشهای ریاضی و معیارهای علمی بود. Deep Blue اولین سیستم بازی شطرنج رایانه ای بود که در 11 مه 1997 قهرمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف را شکست داد. سال 2015 تولدی برای هوش مصنوعی بود و تعداد پروژه های نرم افزاری که به طور پراکنده از AI گوگل استفاده می کردند از سال 2012 به بیش از 2700 پروژه افزایش یافت. در حدود سال 2016 ، چین بودجه دولت خود را بسیار تسریع کرد. برخی از ناظران با توجه به عرضه گسترده داده ها و نتیجه تحقیقاتی که در حال افزایش است، معتقدند که ممکن است در مسیر تبدیل شدن به ابرقدرت هوش مصنوعی قرار داشته باشد. با این حال، اذعان شده است که چین در گزارش های مربوط به هوش مصنوعی تمایل به اغراق داشته اند.

مبانی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی معمولا محیط خود را تحلیل می کند و اقداماتی انجام می دهد که شانس موفقیت آن را به حداکثر می رساند. عملکرد ابزار مورد نظر یا هدف AI می تواند ساده و یا پیچیده باشد. بسیاری از الگوریتم های هوش مصنوعی قادر به یادگیری داده ها هستند. آنها می توانند خود را با یادگیری اکتشافات جدید که در گذشته به خوبی کار کرده اند، تقویت کنند و یا خودشان می توانند الگوریتم های دیگری بنویسند. تعاریف هوش مصنوعی به چهار دسته تقسیم میشود: از جنبه تفکر، سیستمی که مشابه انسان فکر میکند و سیستمی که منطقی فکر می کند.از جنبه رفتار، سیستمی که مثل انسان رفتار میکند و سیستمی که منطقی رفتار می کند.

هوش مصنوعی تنها به روبات ها، بازی شطرنج، فیلم های تخیلی محدود نمی شود بلکه امروزه توانسته در مسایل بسیاری همچون پردازش زبان طبیعی، سیستم های خبره، سیستم های عصبی، بینایی ماشین گام بردارد و موفقیت های بسیاری کسب کند. امروزه در هر علمی می توان رد پایی از هوش مصنوعی و کاربرد های ان پیدا کرد. از جمله پزشکی، هوا فضا، تسلیحات نظامی، تشخیص صدا و گفتار و بسیاری از علوم مختلف دیگر.

پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یکی از حوزه های علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و زبانشناسی است که به تعامل کامپیوتر و زبان انسان می پردازد. از این منظر پردازش زبان طبیعی به حوزه تعامل انسان و کامپیوتر مربوط می شود. بسیاری از چالش های پردازش زبان طبیعی به درک زبان طبیعی مربوط می شود یعنی ایجاد توانایی در کامپیوتر برای استخراج مفهوم ورودی زبان انسانی یا طبیعی. با وجود فعالیت های قدیمی تر، تاریخچه پردازش زبان طبیعی عموما در دهه ۱۹۵۰ آغاز شد.

روباتیک

روباتیک شاخه ای از فناوری است که به طراحی، ساخت، عملیات و کاربرد روبات ها و سیستم های کامپیوتری برای کنترل، فیدبک حسگرها و پردازش اطلاعات می پردازد. این فناوری ها با دستگاه های خودکاری سر و کار دارند که می‌توانند جانشین انسان در محیط ها یا روندهای تولیدی خطرناک شوند یا ظاهر، رفتار و درک انسانی را شبیه سازی کنند. بسیاری از روبات های امروزی از طبیعت الهام گرفته‌اند که به شاخه روباتیک مهم از بیولوژی مربوط می شوند. مفهوم ایجاد ماشین هایی که بتوانند خودکار کار کنند، به زمان های دور برمی گردد اما تحقیق روی عملیاتی کردن و کاربردهای احتمالی روبات ها از قرن بیستم آغاز شد. در طول تاریخ، روبات ها به تقلید رفتار انسانی شناخته شده و توانسته اند کارهای مشابهی نیز انجام دهند. امروزه و با پیشرفت فناوری، رشته روباتیک با سرعت زیادی در حال پیشرفت است. تحقیق، طراحی و ساخت روبات های جدید با اهداف کاربردی متفاوت عمومی، تجاری یا نظامی انجام شده است. بسیاری از روبات ها کارهایی را انجام می دهند که برای انسان خطرناک است، مانند خنثی سازی بمب و مین و بازرسی لاشه کشتی. سیستم های خبره در هوش مصنوعی، یک سیستم خبره (Expert System) یک سیستم کامپیوتری است که توانایی تصمیم سازی یک انسان خبره را شبیه سازی می کند. سیستم های خبره برای حل مشکلات پیچیده از طریق استنتاج در دانش خبرگی همانند یک انسان خبره است نه پیروی از دستورالعمل های برنامه نویس، آن طور که در برنامه های معمولی است. اولین سیستم های خبره در دهه ۱۹۷۰ ایجاد شدند و در دهه ۱۹۸۰ توسعه یافتند. سیستم های خبره از اولین اشکال واقعا موفق نرم افزارهای هوش مصنوعی بودند. سیستم خبره یک ساختار خاص، متفاوت از برنامه های کامپیوتری متداول است و به دو بخش تقسیم می شود؛ یک بخش ثابت، مستقل از سیستم خبره: موتور استنتاج و یک بخش متغیر: پایگاه دانش. در اجرای سیستم خبره، موتور همانند یک انسان بر اساس پایگاه دانش، استدلال می کند. در دهه ۸۰ بخش سومی هم ظاهر شد: رابط مکالمه برای ارتباط با کاربران. این توانایی برای مکالمه با کاربران بعدها به مکالمه ای شهرت یافت.

شبکه عصبی

شبکه عصبی (Neural Networks) مصنوعی گروهی از گره ها (نودها)ی به هم پیوسته، همانند شبکه عصبی گسترده در مغز است. در اینجا هر کدام از نودهای دایره شکل نشان دهنده یک عصب مصنوعی و فلش‌ها نشانگر اتصال از خروجی یک عصب به ورودی عصب دیگر هستند. در علوم کامپیوتر و رشته های مربوطه، شبکه های عصبی مصنوعی مدل هایی الهام گرفته شده از سیستم عصبی مرکزی حیوانات به ویژه مغز هستند که توانایی یادگیری دستگاه و تشخیص الگو را دارند. این شبکه‌ها معمولا سیستمی از عصب های به هم پیوسته اند که می توانند مقادیر ورودی را با تزریق اطلاعات در شبکه محاسبه کنند. به طور مثال در شبکه عصبی تشخیص دست خط، مجموعه ای از عصب های ورودی با پیکسل‌های تصویر ورودی فعال می‌شوند که نماینده یک حرف یا عدد است. فعال شدن این عصب‌ها بر اساس تابعی که توسط طراح شبکه تعیین شده، به دیگر عصب ها منتقل، ارزیابی یا تغییر داده می شود تا نهایتا عصب خروجی فعال شود و تعیین کند چه کاراکتری خوانده شده است. همانند دیگر روش‌های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی هم در انواع فعالیت هایی استفاده می‌شوند که انجام آنها با برنامه نویسی قراردادی معمولی دشوار است؛ از جمله بینایی ماشین و تشخیص صحبت. الگوریتم ژنتیک در شاخه هوش مصنوعی از رشته علوم کامپیوتر، یک الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) یک جست وجوی مکاشفه ای است که روند انتخاب طبیعی را شبیه سازی می کند. این کاشف که گاهی متامکاشفه نیز نامیده می‌شود، به صورت معمول برای ایجاد راه حل های مفید در مسائل بهینه سازی و جست‌وجو استفاده می‌شود. الگوریتم های ژنتیکی به طبقه ای بزرگ تر از الگوریتم های تکاملی (Evolutionary Algorithm) تعلق دارند که با استفاده از تکنیک‌های الهام‌گرفته از تکامل طبیعی، مانند ارث بری، جهش، انتخاب و عبور، راه حل هایی را برای مسائل بهینه‌سازی تولید می‌کنند. الگوریتم های ژنتیکی در بیوانفورماتیک، فیلوژنتیک، علوم محاسباتی، مهندسی، اقتصاد، شیمی، تولید، فیزیک، ریاضیات، داروشناسی و دیگر موارد کاربرد دارد.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به مطالعه و ساخت سیستم‌هایی با قابلیت یادگیری از داده‌ها می‌پردازد. به طور مثال، به کمک سیستم یادگیری ماشین می‌توان یک سیستم مدیریت ایمیل را آموزش داد تا پیام‌های هرزنامه را از دیگر پیام‌ها تشخیص دهد. این سیستم پس از یادگیری می تواند به دسته‌بندی ایمیل‌های جدید به هرزنامه و غیر آن بپردازد. مساله اصلی در یادگیری ماشین، عرضه و کلی سازی است. عرضه نمونه‌های داده‌ای و توابعی که بر اساس این نمونه‌ها ارزیابی می‌شوند، همگی بخشی از سیستم های یادگیری ماشین هستند. کلی‌سازی به معنی این قابلیت است که سیستم روی نمونه‌های داده‌ای نادیده نیز به خوبی عمل خواهد کرد. شرایطی که تحت آنها بتوان این مساله را تضمین کرد، از موضوعات اصلی مطالعه در زیرمجموعه نظریه یادگیری محاسباتی است. انواع گسترده ای از فعالیت ها و کاربردهای موفق یادگیری ماشین وجود دارد. تشخیص اپتیکال کاراکتر که در آن کاراکترهای چاپی به صورت خودکار و بر اساس نمونه های قبلی شناخته می‌شوند، مثالی سنتی از یادگیری دستگاه است.

یادگیری عمیق

یا Deep Learning یک تکنیک یادگیری ماشینی از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها آموزش می دهد تا کارهایی که انسان به طور طبیعی انجام می دهد را فرا بگیرد. در یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری می آموزد که تسک های طبقه بندی را مستقیما از تصاویر، متن یا صدا انجام دهد.

یادگیری تقویتی

یا Reinforcement learning رشته ای در هوش مصنوعی شاخه یادگیری ماشینی است. دریادگیری تقویتی به جای اینکه برنامه نویس به آنها بگوید چه کاری باید انجام دهد، اجازه می دهد که خود عامل کامپیوتر یا نرم افزار با بهترین راه کار task را انجام دهد. همچنین تعامل بین دو عنصر محیط و عامل یادگیری قرار دارد. بینایی ماشین بینایی ماشین (Machine Vision) فناوری و روش‌های مورد استفاده برای بهبود شناسایی و تحلیل خودکار مبتنی بر تصویر در کاربردهایی مانند بازرسی خودکار، کنترل روند و هدایت روبات در صنعت است. حوزه بینایی ماشین بسیار گسترده است. کاربرد اصلی بینایی ماشین در بازرسی خودکار و هدایت روبات های صنعتی است، همچنین برخی کاربردهای رایج بینایی ماشین در تضمین کیفیت، دسته بندی، کار با مواد، هدایت روبات ها و اندازه گیری نوری است. روش های بینایی ماشین به دو صورت تعریف می شوند، تعریف و ایجاد یک برنامه بینایی ماشین و نیز روندی فنی که در جریان اجرای این برنامه اتفاق می‌افتد. در اینجا به مورد دوم می پردازیم. این مساله شامل رابط های کاربری، رابط های ادغام سیستم های چندبخشی و تبادل داده اتوماتیک می شود. به هر حال، اولین قدم در جریان اجرای بینایی ماشین، گرفتن یک تصویر است که معمولا با استفاده از دوربین، لنز و نورپردازی انجام می شود و باید وضوح مورد نیاز در پردازش های بعدی در طراحی آن لحاظ شده باشد. سپس بسته نرم افزاری بینایی ماشین از تکنیک های مختلف پردازش تصویر دیجیتال استفاده کرده و اطلاعات مورد نیاز را استخراج و معمولا بر اساس اطلاعات استخراج شده تصمیم گیری (معمولا تایید یا رد) می کند.

تنسورفلودر هوش مصنوعی

تنسورفلو می تواند برای تمام الگوریتم های یادگیری ماشینی استفاده شود، اما یادگیری عمیق به نوعی مختص شبکه های عصبی است. یادگیری عمیق مانند استفاده از شبکه های عصبی برای ایجاد سیستم های هوشمند ماشینی است و TensorFlow یک کتابخانه مناسب برای برنامه نویسی است، اما یادگیری عمیق فقط رویکرد است. به عنوان مثال، رگرسیون خطی یک رویکرد یادگیری ماشین تحت نظارت است، با استفاده از TensorFlow ما می توانیم رگرسیون خطی را بسازیم اما این رگرسیون خطی، یادگیری عمیق نیست. TensorFlow می تواند برای ساخت الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده شود. ما می توانیم شبکه های عصبی یادگیری عمیق را از TensorFlow با بیش از 1 لایه مخفی ایجاد کنیم. ما می توانیم از آن برای تشخیص تصویر، تشخیص شی و مشکلات طبقه بندی مختلف استفاده کنیم.

هوش مصنوعی در پایتون

هوش مصنوعی در پایتون

پایتون یکی از بهترین زبان ها برای کار روی پروژه های هوش مصنوعی است. این در هنگام ساختن نمونه های اولیه AI برای بسیاری از افراد یک انتخاب محبوب است. پایتون شامل کد نویسی بسیار ساده و سینتکس ساده در بین سایر زبان های برنامه نویسی است که می تواند برای توسعه برنامه های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرد. آزادانه تایپ کنید و زمان زیادی را در مورد رسیدگی به مسائل مربوط به تلفیق صرفه جویی کنید و بیشتر به مسئله واقعی توجه کنید. مهمترین مزیت استفاده از پایتون برای AI این است که همراه با کتابخانه های داخلی است. انجمن Python کتابخانه ها و افزونه های زیادی را مانند NumPy ،SciPy ،matplotlib ،nltk ،SimpleAI برای انجام کارهای متداول مورد استفاده در پروژه های هوش مصنوعی مانند نمودار رسم، پردازش داده ها و غیره به راحتی توسعه داده است. بسته های موجود در مورد شبکه های عصبی مصنوعی نیز وجود دارد. بیشتر توسعه دهندگان هوش مصنوعی پایتون را برای توسعه هوش مصنوعی پیشنهاد می دهند.

هوش مصنوعی در جاوا

جاوا انتخاب بسیار خوبی است. این یک زبان برنامه نویسی شی گرا است که در ارائه تمام ویژگی های سطح بالا مورد نیاز برای کار بر روی پروژه های هوش مصنوعی تمرکز دارد. قابل حمل است و مجموعه جمع آوری زباله داخلی را ارائه می دهد. هوش مصنوعی ارتباط نزدیکی با الگوریتم های جستجو ، برنامه نویسی ژنتیک و استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی دارد. جاوا در حوزه هوش مصنوعی ممکن است مفید باشد. برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا دارای مزایای بسیاری است زیرا استفاده از آن و اشکال زدایی آسان است و تجسم را تسهیل می کند و تعامل کاربر بهتری دارد. یکی دیگر از دلایل برنامه نویسی هوش مصنوعی در جاوا، ترکیب Swing و SWT است. این ویژگی ها باعث می شود گرافیک و رابط ها جذاب و پیشرفته به نظر برسند. جاوا خوب است اما به سرعت ++C نیست.

هوش مصنوعی در سی پلاس پلاس

++C یک زبان برنامه نویسی شی گرا است و زبان های دیگری مانند C#.NET و جاوا را تحت تأثیر قرار داده است و آخرین نسخه C++، C بیشتر در مواردی که برنامه ساده است استفاده می شود و سرعت اجرای آن مهمترین است. ++C هنوز خیلی سریعتر از جاوا است. تکنیک های آماری هوش مصنوعی مانند شبکه های عصبی نمونه های متداولی از این امر هستند. توانایی کد نویسی در سطح سخت افزار به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا زمان اجرای برنامه خود را بهبود بخشند. ++C برای پروژه های هوش مصنوعی بسیار مفید است. الگوریتم ها برای اجرای سریع در ++C نوشته شده اند. هوش مصنوعی در بازی ها بیشتر در ++C به علت زمان اجرا و پاسخ سریع کدگذاری می شود.

هوش مصنوعی در دات نت

خدمات شناختی انواع مختلفی از مدلهای از پیش ساخته را ارائه می دهد که به راحتی می توانند هوش مصنوعی و ماشین یادگیری را در برنامه های دات نت ادغام کنند. الگوریتم های API لوپن سورس قدرتمند و رایگان مانند Vision، دانش، زبان، گفتار و جستجو وجود دارد که توسط برنامه نویسان C#.NET در برنامه ها در هنگام و کجا مورد نیاز می توانید استفاده کنید.

هوش مصنوعی در اندروید

گوگل اعلام کرد که در در حال تبدیل شدن و تغییر اولویت های خود از" mobile first" به "AI-first" است. همچنین اعلام کرد که اقدام به راه اندازی یک سری جدید ابزارها و برنامه هایی که ایجاد برنامه های هوش مصنوعی را برای Android آسانتر می کنند. این ابزارهای جدید شامل Android Jetpack بودند. یکی از ابزارهای جالب موجود در Jetpack ،Slices نام دارد که قالب های UI را برای جستجوها و Google Assistant اضافه می کند. کیت جدید ML اکنون یادگیری دستگاه را به دستگاه های تلفن همراه منتقل می کند. API های پایه به سرویس های توسعه اندروید اجازه می دهد به راحتی ویژگی های شگفت انگیز مانند تشخیص چهره و برچسب زدن به تصویر را شامل شوند. در به روزرسانی های جدید Dialogflow، فناوری اساسی دستیار صوتی Google، به کاربران این امکان را می دهد تا بدون نیاز به گفتن "Hey, Google" هر بار با معاون مجازی خود مکالمه داشته باشند. در این بروزرسانی جدید، می توانید روال های سفارشی ایجاد کرده و چندین درخواست را در یک فرمان صوتی انجام دهید.

هوش مصنوعی در اپلیکیشن ها

هوش مصنوعی مربوط به هر کار فکری است. تکنیک های مدرن هوش مصنوعی بسیار گسترده هستند و در اینجا تعداد آنها بسیار زیاد است. غالبا، وقتی تکنیکی به جریان اصلی می رسد دیگر از هوش مصنوعی در نظر گرفته نمی شود. این پدیده به عنوان اثر هوش مصنوعی توصیف شده است. نمونه های برجسته هوش مصنوعی که نرم افزار ها و اپلیکیشن ها مورد استفاده قرار گرفته است شامل وسایل نقلیه خودران مانند هواپیماهای بدون سرنشین و اتومبیل های رانندگی، تشخیص های پزشکی، ایجاد هنر، اثبات قضایای ریاضی، انجام بازی ها مانند شطرنج یا گو و بازی های ویدیویی، موتورهای جستجو مانند جستجوی گوگل، دستیاران صوتی آنلاین مانند سیری و کرتانا، تشخیص چهره در عکس ها، فیلتر کردن اسپم، پیش بینی تاخیر در پرواز، پیش بینی تصمیم های قضایی و هدف قرار دادن تبلیغات آنلاین می باشد. با رونق گرفتن سایت های رسانه های اجتماعی از تلویزیون به عنوان منبع خبر برای جوانان و سازمان های خبری که به طور فزاینده ای به تولید سیستم های رسانه های اجتماعی متکی هستند و توزیع می کنند، ناشران اصلی اکنون از فناوری هوش مصنوعی (AI) برای انتشار موثرتر داستان و ایجاد حجم بیشتر ترافیک استفاده می کنند.

آیا این نوشته را دوست داشتید؟