۱۶ تکنولوژی جدید که آینده جهان را متحول میکنند 1 بیتی

در واقع هدف اصلی این سایت، نشان دادن اهمیت تکنولوژی و پیوند آن با زندگی روزمره به سایت 1biti افراد بود. هوش مصنوعی یک حوزه فناوری کلیدی در هر کشوری است و ۱۰ کشور چین، ویتنام،اندونزی، آمریکا، تایلند، برزیل، فرانسه، انگلستان، لهستان و ایتالیا در این حوزه رشد قابل توجهی کردهاند و بیشترین میزان استفاده از این فناوری را دارند. همین فناوری بهظاهر ساده میتواند با توصیههایش کسانی را که بهصورت اتفاقی وارد سایتتان شدهاند در سایت نگه دارد. Krieger میگوید: این کار تاثیر دلسردکنندهای روی نوآوری خواهد داشت که در آن شرکتهای دیجیتال دیگر نمیتوانند با همان سهولت و سرعت که دهه گذشته در سطح جهان رشد کردهاند، به این کار ادامه دهند. 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. با MATLAB، می توانید نتایج را در برنامه های موجود خود ادغام کنید. 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.

یادگیری ماشین بر اساس این ایده که بر اساس وجود برخی الگوهای موجود در داده ها که به شناسایی و استفاده برای آینده پیش بینی . توانایی کد نویسی در سطح سخت افزار به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا زمان اجرای برنامه خود را بهبود بخشند. MATLAB با استفاده از مدل های شبکه عصبی شما بر روی سیستم های سازمانی، کلاستر ها، ابرها و دستگاه های تعبیه شده به طور خودکار اقدام می کند. MATLAB با دستیابی به داده ها و پیش پردازش داده ها، ساختن مدل های یادگیری ماشین و مدل های پیش بینی کننده و ایجاد مدل ها در سیستم های IT، علوم داده را آسان می کند.

مطالعه بهینه سازی ریاضی روش ها، نظریه ها و حوزه های کاربردی را به حوزه یادگیری ماشین ارائه می دهد. عملکرد ابزار مورد نظر یا هدف AI می تواند ساده و یا پیچیده باشد. یا روش های مختلفی را که احتمالاً در حال استفاده از دستگاه ها و خدمات با قابلیت AI در زندگی شخصی خود هستید، در نظر بگیرید، مانند برنامه های دستیار هوشمند یا دستگاه هایی مانند Alexa یا Apple Siri. شرکت جوانی که سال ۲۰۱۱ در سنخوزه کالیفرنیا تاسیس شد تا پایان سال ۲۰۲۰ حدود ۱۰ میلیون کاربر داشت اما این تعداد در پایان سال به ۳۰۰ میلیون رسید. برنامه نویسان مثالهایی می زنند و کامپیوتر قرار است از این نمونه ها یاد بگیرد که چه کاری انجام دهد. قبل از عصر یادگیری ماشین ، محصولات اصلی بر اساس قانون کد سخت بنا می شدند. انقلاب اینترنتی ، جمع آوری و توزیع داده ها را برای تغذیه الگوریتم یادگیری ماشین در دسترس قرار می دهد.

در ادامه به بررسی برخی از از تکنولوژی های جدید که آینده جهان را متحول می کند می پردازیم. 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. 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. با رونق اینترنت ، داده ها به راحتی در دسترس قرار گرفتند. همچنین محله چینیها در آمستردام، مکان منحصر به فردی است که میتوانید در آن با غذاهای شرقی و فرهنگ مردم آن سرزمین زمین آشنا شوید. تابناک فارس: با ما همراه باشید تا از جدیدترین اخبار تکنولوژی در جهان مطلع شوید.

این دستاورد نقطه عطفی در توسعه هوش مصنوعی بود. سیستم ها و الگوریتم های هوش مصنوعی را می توان با زبان های برنامه نویس متعددی پیاده سازی کرد. این بینش که رایانه های دیجیتال می توانند هر فرآیند استدلال رسمی را شبیه سازی کنند، به عنوان پایان نامه کلیسا-تورینگ معروف است. رباتیک، یک رشته میانه ای از علم و مهندسی است که با مهندسی مکانیک، مهندسی برق، علوم کامپیوتر و بسیاری دیگر ترکیب شده است. شبیه سازی مبتنی بر چند عامل (MABS): شاخه ای از DAI که پایه و اساس شبیه سازی ها را ایجاد می کند ، همانطور که در بسیاری از سناریوهای شبیه سازی اجتماعی وجود دارد ، نه تنها پدیده ها را در سطح کلان بلکه در سطح خرد نیز باید تجزیه و تحلیل کند. » بوده و بیشتر روی نوآوری­های حوزه اینترنت اشیا و فعالیت­های استارت­آپی در این زمینه متمرکز بوده است. در بیست سال گذشته ، قدرت پردازنده منفجر شده است و به کاربر اجازه می دهد تا مدل کوچک یادگیری عمیق را روی هر لپ تاپ آموزش دهد. در واقع با گذر زمان و با درک پتانسیل هوش مصنوعی، موارد استفاده از این تکنولوژی هر روز در حال افزایش است. تقریبا پارسال بود که ساندار پیچای، مدیر عامل شرکت گوگل، طی پُستی در وبلاگ این شرکت اعلام کرد که جهان در حال گذر از حالت Mobile-first به حالت AI-first است و شرکت گوگل تمام محصولاتش را با این محوریت توسعه میدهد.

همچنین اگر روشی پیچیده استفاده شود، میتوان به جای توضیح و تفسیر تمام آن روش، بخشی از نتایج خوب به دست آمده از آن را در اختیار ذینفعان قرار داد. 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. الکسا، دستیار صوتی آمازون (این دستیار صوتی در فعالیتهای مختلفی همچون روشن و خاموشکردن وسایل برقی، پخش آهنگ و… استفاده میشود). به عبارت دیگر تعامل با سایتها و سرورها به سادهترین شکل ممکن انجام میشد و موتورهای جستجو و سایتهای تجارت الکترونیکی مثل آمازون و eBay فعالیت میکردند. اکو، در ابتدا توسط آمازون راهاندازی شد و در حال حاضر، به سمت هوشمندتر شدن پیش میرود. ماشین در این مقاله یعنی تحقق فیزیکی ماشین های محاسباتی خودکار شبیه به رایانه های امروزی انجام شود. رویکردها در این حوزه شامل روش های آماری، هوش محاسباتی و هوش مصنوعی سنتی است. یک شرکت به منابع داده فوق العاده متنوع نیاز دارد تا بتواند الگوها را بیابد و در حجم قابل توجهی یاد بگیرد. شبکه های عصبی شامل تعدادی لایه پنهان هستند که داده ها از طریق آن ها پردازش می شوند و به ماشین اجازه می دهند تا در یادگیری خود “عمق” داشته باشند.

با اینکه میتوان گفت یادگیری هوش مصنوعی هیچ وقت به پایان نمیرسد، اما میتوان حدود پنج تا شش ماه را برای یادگیری اصول اولیه و مفاهیم اساسی آن در نظر گرفت. عملکرد ابزار مورد نظر (یا هدف) AI می تواند ساده باشد (“1 اگر AI برنده بازی Go شود، در غیر این صورت”) یا پیچیده (“عملکردهایی را که از لحاظ ریاضی شبیه کارهایی است که در گذشته موفق بودند” انجام دهید). هوش مصنوعی در کجا استفاده می شود؟ در این سال گویا خودروهای هوشمند جایگزینی برای خودروهای معمولی شده و استفاده از خودروهای این چنینی برای بشر اجباری می شود. 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. این ویژگی ها باعث می شود گرافیک و رابط ها جذاب و پیشرفته به نظر برسند. درس مبانی برنامهنویسی پیشنیاز درسهای برنامهنویسی پیشرفته و ریاضیات گسسته به حساب میآید. آموزش شبکه های عصبی پیچشی CNN – مقدماتی (طول مدت: ۲ ساعت و ۱۲ دقیقه، مدرس: سایه کارگری): از آنجایی که شبکههای عصبی پیچشی یکی از نیازهای اصلی علاقهمندان به پردازش تصویر و بینایی ماشین به حساب میآید، فراگیری مفاهیم این شبکهها از اهمیت بالایی برخوردار است و در این فرادرس به آنها پرداخته میشود.

در مقالهای معتبر که در سال ۱۹۰۴ منتشر شد، « چارلز اسپیرمن » ، روان شناس بریتانیایی ، نخستین کوشش برای تحقیق در ساختمان هوش را با روشهای تجربی و کمی تشریح کرد. پاسخ: گفتوگوهای آنلاین ما بهطرز چشمگیری تحت تاثیر دستیارهای مجازی گفتوگو قرار خواهند گرفت که به ما کمک خواهند کرد تا بخندیم و البته خلاقیت بیشتری داشته باشیم،. کمتر از یک دهه پس از شکستن ماشین رمز گذاری نازی Enigma و کمک به نیرو های متفقین برای پیروزی در جنگ جهانی دوم گذشته است. یکی از لحظات مهم در تاریخ هوش مصنوعی در سال 1997 رقم خود؛ یعنی زمانیکه مسابقه زنده شطرنج بین کامپیوتر IBM به نام Deep Blue و گری کاسپاروف (Garry Kasparov) قهرمان شطرنج دنیا برگزار شد. آلن تورینگ ریاضیدان، برای بار دوم با یک سوال ساده تاریخ را برای همیشه تغییر داد: “آیا ماشین ها می توانند فکر کنند؟

C به علت زمان اجرا و پاسخ سریع کدگذاری می شود. مدت کوتاهی پس از مرگ رئیس لی، پسرش لی کان هی رهبری گروه را برعهده گرفت و دومین طرح توسعه کسب و کار سامسونگ را با هدف تغییر ساختار شرکت قدیمی و تبدیل سامسونگ به یکی از 5 شرکت برتر فناوری، اجرا کرد. پس چرا آگهی استخدام در زمینه هوش مصنوعی انقدر کمه؟ پیشرفت ویژه در زمینه رمزگذاری یا بهبود عملکرد در این حوزه را در سال ۲۰۱۶ چگونه پیشبینی میکنید؟ شرکت ها به جای شروع کار از ابتدا برای طراحی محصولات جدید ، هوش مصنوعی را برای افزایش عملکرد محصول معرفی کردند. 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. بوده است؛ برای مثال اختراع چرخ را در نظر بگیرید که انقلابی در نحوه حمل و نقل انسان ایجاد کرد. گزینه بعدی از میان فهرست برترین شرکتهای تکنولوژی سال 2010 از نظر سرعت رشد، شرکت پردازش پرداختهای الکترونیک CyberSource بود که در اواخر ماه جولای گذشته با قیمت 2 میلیارد دلاری توسط دو شرکت Credit Card و Visa خریداری شد.

در سال 1956 ، گروهی از متخصصان آوانگارد از زمینه های مختلف تصمیم گرفتند یک پروژه تحقیقاتی تابستانی درباره هوش مصنوعی ترتیب دهند. ایجاد ماشینی با هوش در سطح انسانی که برای هر کاری قابل استفاده باشد، برای بسیاری از محققان هوش مصنوعی شبیه به جام مقدس است! فیسبوک ادعا می کند که بر اساس مطالعات تاثیری که بر اقتصاد گذاشته قریب به 4 میلیون شغل (شامل تولید کنندگان نرم افزار و بازاریابان) در سراسر جهان ایجاد کرده است. 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. نمایش توسط Q-network انجام می شود که مجموع پاداش را حدس می زند. در راه، عامل با محیطی که به عنوان سیگنال تقویت شناخته می شود پاداش می گیرد.

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. این به عنوان زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی دیده می شود. شبکههای عصبی که تحت عنوان شبکههای عصبی مصنوعی (ANNs) یا شبکههای عصبی شبیهسازی شده (SNNs) نیز شناخته میشوند، زیر مجموعهای از یادگیری ماشین هستند که در مرکز الگوریتمهای یادگیری عمیق قرار دارند. هوش مصنوعی صنعت عجیب و جذابی است و جدا از اینکه در ترندهای تکنولوژی این سالها قرار دارد به سرعت در حال تغییر نحوه زندگی انسان است. فناوری تشخیص چهره کاربردهای متعددی دارد زمانی که از فیلترهای چهره هنگام گرفتن عکس استفاده میکنید تا عکس زیباتری ثبت کنید یا با استفاده از شناسه چهره قفل گوشی خود را باز میکنید، در واقع هر دو نمونهای از هوش مصنوعی هستند که به بخشی از زندگی روزمره ما تبدیل شدهاند.

طبق پیشبینی ارائهشده در نظریه تکینگی فناوری، سرعت گرفتن و پیشرفت فناوری باعث پیشی گرفتن هوش مصنوعی از هوش انسان میشود و ممکن است چنین اتفاقی پایان نسل بشر را به دنبال داشته باشد. در واقع برای سیستم یک مغز (هوش) بوجود بیارن تا مثل اون عمل کنه! در کنار اکتشافات همزمان در عصب شناسی، نظریه اطلاعات و سایبرنتیک، این امر باعث شد محققان احتمال ساخت مغز الکترونیکی را در نظر بگیرند. 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. 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. بسیاری از این سیستم های هوش مصنوعی با ماشین یادگیری کار می کنند، برخی از آن ها با یادگیری عمیق و برخی دیگر با چیز هایی بسیار کسل کننده مانند قوانین کار می کنند. رباتهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند وظایف متعددی را انجام دهند و همچنین سرعت، دقت و ظرفیت عملیاتی بالاتری نسبت به انسانها داشته باشند، در حالی که در موقعیتهای یکنواخت و خسته نمیشوند. با رشد فناوریهایی این چنینی کیفیت زندگی انسانها بهتر میشود.

در سال­های اخیر شاهد حضور پررنگ هوش مصنوعی در زندگی روزمره هستیم و به قطع زندگی بدون هوش مصنوعی بسیار سخت خواهد شده. در حالی که یادگیری ماشین زیرمجموعهای از هوش مصنوعی است. بهزودی هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در بخش مراقبتهای پزشکی پیدا میکند. تنسورفلو در اصل توسط Google Brain Team در سازمان پژوهشی هوش ماشینی گوگل برای یادگیری ماشینی و پژوهش شبکه های عصبی عمیق ایجاد شد. هدف اصلی این پروژه تحقیقاتی مقابله با “همه جنبه های یادگیری یا سایر ویژگی های هوش است که در اصل می توان آنقدر دقیق توصیف کرد ، به طوری که می توان برای شبیه سازی آن دستگاه ساخت”. در سال ۲۰۰۳ او و دانشجویانش تخصیص دیریکله را توسعه دادند، یک چارچوب احتمالی برای یادگیری ساختار موضوعی اسناد و دیگر مجموعههای داده به شیوهای بدون نظارت. داده ها یک مزیت رقابتی منحصر به فرد است که هیچ شرکتی نباید آن را نادیده بگیرد. 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. منظور از یادگیری عمیق این نیست که ماشین دانش عمیق تری را یاد بگیرد. اینجاس که زبان خودشو نشون میده.

پایتون (Python) یکی از بهترین زبان ها برای کار روی پروژه های هوش مصنوعی است. برخی متخصصان این حوزه معتقد اند که بشر حدود یک دهه با این در مان به وسیله هوش مصنوعی فاصله دارد. به عنوان یک تکنولوژی جدید تر، بلاک چین هنوز آماده نیست تا جایگزین سیستم قبلی شود، اما از قبل در حال تقویت آن بوده است. این بدان معنی است که دیگر به انسانها برای انجام کارهایی که ماشین آلات می توانند سریع تر، امن تر، ارزان تر و با دقت بیشتری انجام دهند، نیازی نیست. انسانها اغلب برای حل مسائل خود از قضاوتهای سریع و شهودی بهره میگیرند. 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. این زیرمجموعه بر حل مسائل خاص، بر یکی از چند روش ممکن، بر استفاده از ابزارهای کاملا متفاوت، یا بر رسیدن به کاربردهای خاص متمرکز بودهاند.

این امر نیازمند برداشت نامزدهای شغلی از شما به عنوان یک شتاب دهنده شغلی یا موفقیت است. استدلال سِرل تا حدی دشوار است و به تقریری نسبتاً ساده نیازمند است. یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین است. با استفاده از MATLAB، مهندسین و سایر متخصصان، هزاران برنامه کاربردی را برای یادگیری ماشین مستقر کرده اند. می توانید مدل ها را ایجاد و ویژوال سازی کنید و مدل ها را به سرورها و دستگاه های تعبیه شده مستقر کنید. هوش مصنوعی از الگوریتم یادگیری تدریجی برای اجازه دادن به داده ها برای برنامه نویسی استفاده می کند. یادگیری ماشینی یا Machine Learning نوعی از هوش مصنوعی (AI) است که اجازه می دهد برنامه های کاربردی نرم افزار در پیش بینی نتایج بدون برنامه ریزی دقیق تر شوند. 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.