بزرگ ترین نمایشگاه تکنولوژی جهان شروع به کارمی کند 1 بیتی

لیست 100 شخصیت تاثیرگذار جهان تکنولوژی توسط مجله T3 ارائه شد که جایگاه برتر این لیست توسط دو بنیانگذار جوان شرکت گوگل اختصاص سایت 1biti یافته است. به عنوان مثال ، با NVIDIA TITAN X ، دو روز طول می کشد تا مدلی به نام ImageNet را برخلاف هفته ها برای یک پردازنده مرکزی آموزش دهیم . اما سوال اینجاست که آیا به همان سرعتی که شغل ها از دست می روند، شغل های جدید جایگزین می شوند؟ یادگیری عمیق (DL) 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: با مثال آموزش ببیند. صنایع و کسب و کارهای مختلف می توانند از هوش مصنوعی استفاده کنند تا شکوفایی صد چندان را تجربه کنند. هنگام واریز پول به حساب با استفاده از تلفن همراه یا پرداخت صورتحساب با کارتخوان معمولاً از این فناوری استفاده میشود. در علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی علمی به حساب میآید که روی سیستمها و دستگاهها برای تعامل با محیط و عملکردی مفید به وجود آمده است. برنامهنویسان NLP به منظور آموزش نحوه استخراج اطلاعات معنادار از دادههای متنی، از کتابخانههای NLP استفاده میکنند.

مثلاً ممکن است شخصی بگوید «ابرها رو ببین» که منظور اصلیاش مفهوم «باران» است و یا بگوید «اُفت فشار داریم» که در اینجا هم منظور اصلیاش این است که «دریچهها خوب کار نمیکنند.» هر چند ما انسانها میتوانیم به سرعت منظور این شخص را بفهمیم، اما اگر کمی دقت کنیم متوجه خواهیم شد که معنای این جملات با مجموع معانی تکتک کلمات آنها متفاوت است مضاف بر اینکه یکی از ویژگیهای مهم یک زبان زندهٔ تکاملیافته زایایی است به طوری که یک زبان زایا قابلیت تولید تنوعی نامتناهی از مفاهیم را دارا است. این تکنولوژی، به جای اینکه برنامه نویس به آنها بگوید چه کاری باید انجام دهد، اجازه می دهد که عامل کامپیوتر / نرم افزار به خودش با بهترین راه کار task را انجام دهد. هوش مصنوعی محصول موجود را بهبود می بخشد. هربرت سیمون: به یک برنامه کامیسیون هوشمند گوییم، هر گاه رفتار های آن، اگر از یک موجود (انسان) سر می زد، به نظر هوشمندانه می رسید. تنسورفلو یک کتابخانه ریاضی است و همچنین برای برنامه های یادگیری ماشین مانند شبکه های عصبی استفاده می شود.

الگوریتم های یادگیری ماشین یک مدل ریاضی را بر اساس داده های نمونه، معروف به “داده های آموزش” می سازند، تا بتوانند پیش بینی ها یا تصمیم گیری هایی را انجام دهند بدون اینکه صریحاً برای انجام کار برنامه ریزی شوند. مثلاً شما می توانید به کمک اتصال ترموستات منزل خود به شبکه اینترنت و اتصال آن به گوشی هوشمند از راه دور دما را تنظیم کنید. برخی از نحلههای سنت تحلیلی انگلوساکسونی خطر پسامدرنها را جدی گرفتند و با تواضع و خویشتن داری سعی کردند محتاط، آرام و محافظهکارانه به آنان نزدیک شوند، اندیشهشان را رام کنند و در خدمت عقلانیت خویش قرار دهند. شبکه عصبی از دهه نود با مقاله اصلی Yann LeCun خارج شده است.

مشکل اصلی در استفاده از دادهها در دهه ۱۹۸۰ شروع شد؛ زمانی که استفاده از مجموعه دادهها بدون آگاهی دقیق از آنها و یا بدون نگرانی از حفظ حریم خصوصی معمول شد. مسائل (یا اهداف) اصلی در تحقیقات هوش مصنوعی به منطق، دانش، طراحی، یادگیری، ارتباطات، درک و توانایی حرکت دادن یا استفاده از اشیا مربوط میشود. رفتار منطق بر منطق، رفتاری که به کمک دانش یا منطق توجیه پزیر باشد. تورینگ به عنوان پدر علم نظریه رایانه و هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. با الهام از روانشناسی رفتارگرایانه، این رشته عامل ها و ماشین های نرم افزاری را برای تعقیب رفتارها، اقدامات مربوطه، و در نهایت به حداکثر رساندن عملکرد آنها را ارائه می دهد. یادگیری تقویتی (RL) رشته ای در هوش مصنوعی و شاخه ای از یادگیری ماشینی است. الگوریتم های یادگیری ماشینی اغلب با عنوان نظارت شده یا نظارت نشده طبقه بندی می شوند. مجازات هایی که در طول راه برای عامل مصنوعی اتفاق می افتد، اما با روش های ثابت و محرمانه، عوامل متوجه می شوند و به بهترین روش را (بر اساس ورودی خام) بکار می گیرند. قطعاً چنین سیستمی میتواند بار زیادی را از روی روش پزشکان بردارد تا آنها وقت خود را بیشتر صرف بیماران اورژانسی کنند.

جان مک کارتی: مطالعه ساختاری اطلاعات و روش های مسأله، فارغ از کاربر آن و فارغ از روش درک انسان ها . نوبتی هم که باشه نوبت کاربرد های هوش مصنوعی هستش. وقتی تاریخچه شرکت ایسوس رو مطالعه کنید، میفهمید که این شرکت هم مثل هر برند دیگهای یک شبه به اینجا نرسیده. برنامه Excalibur دارپا نیز با هدف کم کردن شدت این نگرانیها کلید خورده و به تولید نوعی تکنولوژی ترسناک «تسلیحات لیزری سبک» انجامیده است. بیراه نیست اگر بگوییم تصور عمومی از هوش مصنوعی artificial intelligence (AI) با تصویر رباتها گره خورده است. یک گزارش پیشبینی میکند که بازار جهانی روباتیک، انتظار میرود با رشد 26درصدی تا سال 2025 به حدود 210 میلیارد دلار برسد. چنین تغییر پارادایمی تنها از طریق یک تغییر اساسی در وضعیت هوش مصنوعی به سمت آگاهی امکانپذیر است، تغییری مشابه آنچه برای انسانها از طریق فرآیند انتخاب طبیعی و تکامل رخ داده است. واضح است که تکنولوژی پزشکی به سمت تولید بافت های انسانی در خارج از بدن انسان پیش می رود و به ما اجازه می دهد تا بتوانیم “قطعات یدکی” برای انسان بسازیم.

وی افزود: ماهواره خیام یک سال از تکمیل ساختش گذشته بود، اما پرتاب نمیشد که دلایل مختلفی از جمله مشکلات حقوقی که در قرارداد آن وجود داشت و همچنین مسائل سیاسی که در دولت گذشته وجود داشت و نگاهها عمدتا به سمت کشورهای غربی بود از علل آن بود. در سال گذشته شاهد پیشرفت زیادی در حوزه واقعیت مجازی بودیم و محتوای زیادی نیز تولید 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. 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. این بدان معناست که دستگاه می تواند محاسبات را از طریق چندین GPU برای سرعت بخشیدن به محاسبات جدا کند.

1.هوش مصنوعی باریک : گفته می شود هوش مصنوعی زمانی باریک است که دستگاه بتواند کار خاصی را بهتر از انسان انجام دهد. به طور خلاصه ، دستگاه نیازی به برنامه ریزی صریح توسط افراد ندارد. هوش مصنوعی چیزی است که دیگران نمی دانند چیست و افراد متخصص هوش مصنوعی هم هنوز مطمین نیستند! با این توضیحات شاید برایتان سوال پیش بیاید که چرا اصلا هوش مصنوعی اهمیت دارد و تمرکز بسیاری از افراد بر روی این سیستم است؟ مدیریت پیچیدگی محاسباتی با شتاب GPU و مقیاس موازی سازی و سرور های کلود و مراکز دیتایی بنیادی. وقتی همه شرکت ها می توانند از فناوری های یکسانی برخوردار باشند ، یکی با داده دارای مزیت رقابتی نسبت به دیگری خواهد بود. وقتی هوش مصنوعی در مقیاس اجرا شود ، منجر به کاهش هزینه و افزایش درآمد می شود.

حوزهای که امروز ممکن است به جوانان پیشنهاد کنم انرژی و محیط زیست است. در همین رابطه توصیهگرها بهعنوان رابط کاربریهای هوشمند، امروزه توانستهاند با قرارگیری بر روی پلتفرمهای مختلف فروشگاهی، خدماتی و خبری، علایق کاربر را بر اساس الگوی رفتاری وی شناسایی کرده و نزدیکترین مطالب به نیاز و سلیقه کاربر را به او پیشنهاد دهند. غالباً ، شرکتهای بزرگی که می خواهند آخرین نوآوری خود را اعلام کنند ، از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به جای یکدیگر استفاده می شود. اجزا و جزییات سیتم تعیین شده، و عملکرد هر یک بررسی و به طور مجزا پیاده سازی می شود. کار بر روی بازی های چکرز و شطرنج سرانجام به شکست گری کاسپارف توسط کامپیوتر دیپ بلو شرکت آی بی ام منجر شد. قابلیت یادگیری قوانین پیچیده موجود در یک محیط و استفاده از آنها برای رسیدن به واقعیت های جدیدو در زمان بسیار کم، همرا با خلاقیت. هوش مصنوعی، وادار کردن کامپیوتر ها برای انجام کار هایی است که آنها در فلمها انجام می دهند.

سیستم های که به طور منطقی فکر می کنند. به نمایش در می آیند. داده های موجود در TensorFlow به عنوان تنسور نشان داده می شوند که آرایه های چند بعدی هستند. مثال خیلی خوب دیگر در مورد چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر زندگی ما ، سرویس های پخش موسیقی و رسانه است که به طور روزانه از آن ها استفاده می کنیم. داده ها به هوش مصنوعی نیرو می دهند. اگر هوش مصنوعی برای “یادگیری تقویت کننده” برنامه ریزی شده باشد، می توان با پاداش دادن برخی از انواع رفتارها یا مجازات دیگران، اهداف را به طور ضمنی تحریک کرد.

مدل های یادگیری ماشینی به دنبال الگوهایی در داده ها هستند و سعی می کنند نتیجه بگیرند. به گفته مک کینزی ، هوش مصنوعی این توانایی را دارد که 600 میلیارد دلار ارزش خرده فروشی ایجاد کند ، در مقایسه با سایر تکنیک های تجزیه و تحلیل ، 50 درصد ارزش افزوده بیشتری در بانکداری دارد. هوش مصنوعی مشاغل زائد را خودکار می کند و به کارگر اجازه می دهد تا روی کارهای سطح بالا و ارزش افزوده تمرکز کند. علاوه بر عناصر شناختی، درک احساسات انسانی را شامل می شود که در تصمیم گیری آنها را در نظر می گیرد. آنها و دانشجویان برنامه هایی تولید کردند که مطبوعات آن را حیرت آور توصیف کردند. سامانه هایی که مانند انسان عمل میکنند. سامانه هایی که مانند انسان فکر میکنند. اگرچه، برخی از محققان HCI استدلال میکنند که برنامه یادگیری ماشین و توصیههای آن ناگزیر توسط اسنان تصمیم گرفته میشود؛ بنابراین حذف دخالت انسان در این فرایند غیرممکن است.

با این حال ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی از جهاتی متفاوت است . این سادگی پایتون، نوشتن، نگهداری و تقویت کدهای هوش مصنوعی را با سرعت بیشتر امکانپذیر میسازد و کدهایی با قابلیت دسترسی بالا ایجاد میکند. همچنین، هزینههای نگهداری در صورت عملکرد بد مدلهای AI در موارد خاص میتواند برای مقابله و حل آزاردهنده باشد. حفاظت: حفاظت به مفهوم نگهداری و جلوگیری از انتشار دانش و مهارت به کار رفته در کالاها و سیستم های تولیدی اشاره دارد. می توانید به تصویری از فیس بوک فکر کنید. علاوه بر این ، شرکت های بزرگ از مجموعه GPU برای آموزش مدل یادگیری عمیق با NVIDIA Tesla K80 استفاده می کنند زیرا به کاهش هزینه مرکز داده و ارائه عملکرد بهتر کمک می کند. تفاوت میان قادر به حل مسأله بودن در تیوری و در عمل (بن بست) . داگلاس بیکر : هوش مصنوعی سعی دارد، وادار کردن کمپیوتر ها به امور است که انسان ها فکر می کنند کمپیوتر ها قادر به انجام آن نیستند. دستیارهای صوتی هوشمند از قبیل سیری، گوگل ناو و کورتانا در حال حاضر چندان قوی نیستند ولی به یُمن بهرهمندی از هوش مصنوعی کارآمدی و اثربخشی آنها بسیار بیشتر خواهد شد،این قضیه تا بدان جا پیش میرود که شاید در آیندهای نه چندان دور، رباتها بتوانند مشاورههای پزشکی نیز ارائه کنند.

تکنولوژی در حال حاضر با ترکیبی از یادگیری عمیق قوی تر است که با استفاده از یک شبکه عصبی شبیه سازی شده برای شناسایی الگوهای / روند داده ها و انجام وظایف یادگیری کامپیوتر انجام می شود. الن ریچ و کوین نایت : هوش مصنوعی، تحقیق در باره انجام کار های توسط کامپیتور است که در حال حاضر آن کار ها توسط انسان ها بهتر انجام می پزیرد. در راه، عامل با محیطی که به عنوان سیگنال تقویت شناخته می شود پاداش می گیرد. با این حال ، از سال 2012 شروع به معروف شدن کرد. شدن میشه ولی نمیتونه مثل انسان انقدر آگاه و با شعور باشه که بتونه درست ترجمه کنه. بمباران اطلاعاتی و ورود دالهای شناور و حاکم شدن رفتار عدم قطعیت بر انسانها عصر جدید را رقم زده است. ثبت امور مالی امروز بر اساس معادله دو طرفه داراییها برابر سرمایه و بدهی است که در سال ۱۴۹۴ میلادی توسط لوکا پاچیولی مطرح شد و همین اساس و پایه حسابداری قرار گرفت. • به عنوان مثال، اگر یک انسان توسط ربات به قتل برسد، مجرم کیست و چه فرد یا چیزی باید مجازات شود: آیا عامل هوشمند باید در برابر این رفتارش مسئول باشد؟

ربات دایناسوری TRX٠٣ که در نمایشگاه Kazuya Kanemaru ژاپن در کنار دیگر رباتها راهپیمایی کرد. از این تصاویر می توان برای آموزش یک مدل شبکه عصبی برای شناسایی یک شی object روی تصویر بدون نیاز به جمع آوری دستی و برچسب گذاری داده ها استفاده کرد. گره ها در این گراف عملیات ریاضی را نشان می دهند درحالیکه edge داده ای را نشان می دهد که از یک گره با گره دیگر ارتباط دارد. هوش مصنوعی همراه با داده ها طلای جدید است. تنسورفلو یک کتابخانه نرم افزاری است که برای محاسبه عددی با گراف های جریان داده ها مورد استفاده قرار می گیرد که به کاربران اجازه می دهد محاسبات دلخواه را به عنوان یک گراف جریان های داده بیان کنند. معمولا – نه همیشه – هوش مصنوعی شامل یادگیری ماشین نیز می باشد. منظور از یادگیری عمیق این نیست که ماشین دانش عمیق تری را یاد بگیرد. در یادگیری عمیق ، مرحله یادگیری از طریق یک شبکه عصبی انجام می شود.

بسیاری از الگوریتم های یادگیری از الگوریتم های جست و جوی مبتنی بر بهینه سازی استفاده می کنند. در مقایسه هوش مصنوعی با هوش انسانی میتوان گفت که انسان قادر به مشاهده و تجزیه و تحلیل مسایل در جهت قضاوت و اخذ تصمیم میباشد در حالی که هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین و رویههایی از قبل تعبیه شده بر روی کامپیوتر میباشد. کسبوکارها میتوانند قابلیتهای تولید خود را گسترش دهند و به دلیل افزایش تولید از این عملکرد کاری شبانهروزی، به تقاضاهای بالاتر برای محصولات مشتریان جهانی پاسخ دهند. شناخت الگوهای مغز انسان با شبکه عصبی ممکن میشود؛ مغز انسان تمامی فرایندهای خودآگاه و ناخودآگاه در بدن انسان را کنترل میکند با این وجود دانشمندان ثابت کردهاند کامپیوترها با سرعتی بسیار بالاتر از مغز میتوانند به فعالیت بپردازند. مدل های یادگیری عمیق می توانند دقت بیشتری داشته باشند، گاهی اوقات عملکرد آنها از سطح انسان بالاتر می رود. برای غلبه بر این مسئله ، دستگاه می تواند با استفاده از داده ها یاد بگیرد که چگونه از یک شرایط خاص مراقبت از همه موقعیت ها را انجام دهد.

این بدان معناست که دستگاه از لایه های مختلف برای یادگیری از داده ها استفاده می کند. بیشتر تلفن های هوشمند ، دستگاه روزانه یا حتی اینترنت ما از هوش مصنوعی استفاده می کنند. 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 بازی های استراتژیک مانند شطرنج و گو، اتومبیل های خودران، مسیریابی هوشمند و در شبکه های تحویل محتوا و شبیه سازی های نظامی است. برای مثال، هوش مصنوعی در فیلتر کردن «هرزنامههای» (Spam) ایمیل، «تشخیص یا بازشناسی گفتار» (Speech Recognition) و ترجمه آن به متن، «چت باتهای» (Chatbot) هوشمند، دستیارهای مجازی هوشمند مانند «Nina» و «Siri» کاربرد دارد. مطالعه استدلال مکانیکی یا “رسمی” توسط فلاسفه و ریاضیدانان در دوران باستان آغاز شد. دوره جدیدی آغاز شد ، پر از امید – هوش مصنوعی. این اصطلاح در دهه 1950 اختراع شد ، زمانی که دانشمندان شروع به کاوش کردند که چگونه کامپیوترها می توانند به تنهایی مشکلات را حل کنند.