از کاربردهای این ایده به شرکت‌های سازنده‌ی شبکه‌های اجتماعی، اسکن صورت در کالج، اپلیکیشن‌های سلامتی مانند Face2Gene و حتی شرکت اپل برای باز کردن آیفون ایکس اشاره می‌کنیم. سامانه‌ها یا همان سیستم‌های خبره، نرم‌افزارهای هوش مصنوعی و موفق‌ترین ارائه از توانایی‌های هوش مصنوعی هستند. این سیستم‌ها دانش انسانی را در پایگاه دانش خود ذخیره و برای حل مسائلی که نیازمند کارشناسی انسان هستند از آنها استفاده می‌کنند. آنها برای حل مسائلی به کار می‌روند که برایشان الگوریتمی خاص یا دانشی صریحی وجود ندارد. قابلیت اطمینان بالایی دارند و قدرت تبیین و یافتن پاسخ‌های سریع و کامل را در هر حالتی دارند. مطالعات نشان داده که سیستم‌های خبره، نسبت به یک کارشناس انسانی، تصمیم‌گیرنده‌های بهتری هستند.
- یکی از اولین نمونه های AI، کامپیوتری کردن بازی Nim در سال ۱۹۴۱ و انتشار آن در ۱۹۴۲ بود.
- طراحی و پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های موبایلی برای کسب‌و‌کارها در صنایع و شاخه‌های گوناگون، با استفاده از فناوری‌های پیشرو، تخصص ماست.
- هوش مصنوعی قوی یا AGI به سیستم‌هایی گفته می‌شود که دقیقا مانند انسان، توانایی درک و استدلال مکالمات و تصمیم گیری‌های عقلانی بر اساس این اطلاعات دریافتی را دارند.
- همه‌ی نظریه‌ها پیرامون آینده‌ی اشتغال با حضور هوش مصنوعی، بدبینانه نیست.
همچنین، برخی از ربات‌های شبکهُ اجتماعی بر پایهٔ مجله خبری 1 بیتی فعالیت می‌کنند تا در بالاترین سطوح رفتارهای انسانی را شبیه‌سازی نمایند. هوش مصنوعی توسط فلاسفه و ریاضی‌دانانی نظیر جرج بول که اقدام به ارائهٔ قوانین و نظریه‌هایی در مورد منطق نمودند، مطرح شده بود. با اختراع رایانه‌های الکترونیکی در سال ۱۹۴۳، هوش مصنوعی، دانشمندان آن زمان را به چالشی بزرگ فراخواند.
جبرخطی در یادگیری ماشین
اصلی‌ترین هدف هوش مصنوعی این است که تاجائیکه امکان دارد رفتارهای انسانی شبیه سازی شوند. مهم‌ترین دغدغه دانشمندان این حوزه آن است که بدانند یک انسان هوشمند در موقعیت‌های متفاوت چطور فکر می‌کند؟ سپس چطور تصمیم می‌گیرد؟ اگر همین دو سوال پاسخ داده شود، هوش انسانی قادر به خلق هوش مصنوعی و ماشین‌های هوشمند واقعی خواهد بود. اما مشکل درست همین است که تشخیص شیوه اندیشیدن و تصمیم‌گیری انسان به طور واضح مشخص نیست. مؤسسه‌ی Future of Humanity در دانشگاه آکسفورد، نظرسنجی قابل‌توجهی با حضور صدها متخصص یادگیری ماشین انجام داده و نظر آنها را درباره‌ی دستاوردهای هوش مصنوعی و توانایی‌هایش در آینده، جویا شده است. در نتایج نظرسنجی، تاریخ‌های جالبی پیرامون دستیابی بشر به ظرفیت‌های مهم هوش مصنوعی دیده می‌شود.
حافظه محدود (Limited Memory)؛
این موضوع باعث دقیق تر شدن تصمیمات ماشین و سریع‌تر شدن پاسخگویی می‌شود. ایجاد و ابداع فنون و تکنیک‌های لازم برای مدیریت پیچیدگی را باید به عنوان هستهٔ بنیادین تلاش‌های علمی و پژوهشی گذشته، حال و آینده در تمامی زمینه‌های علوم رایانه و به ویژه در هوش مصنوعی معرفی کرد. شیوه‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در واقع، برای حل آن دسته از مسائل به وجود آمده‌است که به‌طور سهل و آسان توسط برنامه‌نویسی تابعی یا شیوه‌های ریاضی قابل حلّ نبوده‌اند. به‌طور کلّی، هوش مصنوعی را می‌توان از زوایای متفاوتی مورد بررسی و مطالعه قرار داد. مابین هوش مصنوعی به عنوان یک هدف، هوش مصنوعی به عنوان یک رشتهٔ تحصیلی دانشگاهی، یا هوش مصنوعی به عنوان مجموعهٔ فنون و راهکارهایی که توسط مراکز علمی مختلف و صنایع گوناگون تنظیم و توسعه یافته‌است، باید تفاوت قائل بود. در شبکه‌های اجتماعی مطرح مانند توئیتر یا اینستاگرام، برای تشخیص الگوهای رفتاری انسانی، جلوگیری از هرزنامه و انتشار محتوای مجرمانه و نیز شناسایی مخاطبان هدف برای تبلیغات، از هوش مصنوعی استفاده می‌شود.
شبکه عصبی (neural network)
به‌عنوان مثالی کاربردی، می‌توان به فیدهای خبری اشاره کرد که موضوع‌های مشابه را به‌صورت روزمره در دسته‌های مشخص قرار می‌دهند. مفاهیم کلیدی بالا نشان می‌دهد که هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۰ به سطحی قابل‌توجه از پیچیدگی رسیده است و مدل‌های پردازشی آن نیز هیچ‌گاه ثابت نمی‌مانند. به‌بیان دیگر اطلاعاتی که در سیستم داریم، هیچ‌گاه کامل یا همه‌جانبه نیستند و تصمیم‌گیری هوش مصنوعی تنها زمانی ممکن می‌شود که نقطه‌ی اوجی از اطلاعات تأییدکننده یا ردکننده‌ی یک حقیقت، ارائه شود.
http://118amoozesh.ir
