درخواست هوش مصنوعی برای یافتن و مونتاژ این بلوکهای سازنده برای ما یک تغییر الگو است. او به ما در یافتن اطلاعات کمک میکند، به دستورات ما گوش میدهد، رویدادها را به تقویم ما اضافه میکند، به ما در ارسال پیام و دیگر کارها یاری میرساند. چشمانداز بزرگ او این است که چیزها را طوری تنظیم کند که ماشینها روزی بتوانند هوش خود را ببینند-یا هوش خود را-که از طریق نسلهای بیشمار آزمون و خطا پدیدار میشود و بهبود مییابد، و توسط الگوریتمهایی هدایت میشود که هیچ طرح نهایی در ذهن ندارند. تشخیص گفتار: تشخیص گفتار که به آن تبدیل گفتار به متن (STT) هم گفته میشود، یک تکنولوژی هوش مصنوعی است که کلمات گفتاری را میشناسد و آنها را به متن دیجیتالی تبدیل میکند.
حتی در حال حاضر، شما میتوانید از یک وب سرور در کشوری دوردست به این صفحه دسترسی داشته باشید. تقاضا برای متخصصان خبره AI سریعتر از همیشه در حال افزایش است. در ساخت این دستگاهها تکنولوژی پیچیدهای به کار رفته است و این دستیارهای مجازی برای فعالیت به شدت به تشخیص صدا و پردازش زبان طبیعی متکی هستند. الگوریتمهای جستجوی CSP از ساختار حالتها به خوبی بهره میبرند و به جای استفاده از روشهای اکتشافی (ابتکاری) خاص مسئله، روشهای همهمنظوره را برای رسیدن به جواب مسائل پیچیده به کار میگیرند. هوش مصنوعی با استفاده از شبکههای عمیق عصبی دقت خود را افزایش میدهد. این سایت زندگی خود را با تمرکز بر رایانه شخصی و علاقه شدید به صحنه رقابتی FPS در آن زمان آغاز کرد، اما در طول سال ها رشد کرده است تا همه جنبه های بازی را پوشش دهد – رایانه شخصی، کنسول، مستقل، بازی های تخته ای و هر چیز دیگری که تیم و برای خوانندگان سایت جالب است. هوش مصنوعی، مشابه با یک برنامه کامپیوتری، نمیتواند خسته شود و بنابراین ظرفیت کار در تمام طول روز بر روی یک کار خاص را دارد تا زمانی که نتایج مورد نظر به دست آید.
حتی کلون هم روشن نیست که این سیستم آینده چه شکلی خواهد بود. ما در جامعه ای کاملاً وابسته به علم و فناوری زندگی میکنیم که در آن افراد به سختی چیزی در مورد علم و فناوری میدانند. نخست به تعریف علم میپردازیم. او میگوید: «من فکر میکنم که ما به اصطلاح مهندسی اجازه دادهایم که در حوزه فکری کاهش یابد.» واژه علم به جای مهندسی به کار میرود زمانی که مردم میخواهند به تحقیقات رویایی اشاره کنند. در عوض، راه را برای کارهای بیشتر برای انسانها باز کرد تا آنها را کنترل کنند. اولین پژوهشگران هوش مصنوعی، الگوریتمهایی را ساخته و توسعه دادند که فرآیند استدلالی که انسانها هنگام حل پازل یا استنتاج منطقی بهکار میبرند را بهصورت گامبهگام تقلید میکرد. AGI زمانی است که یک برنامه هوش مصنوعی قادر به محاسبه، ارزیابی و کار بر روی وظایف متعدد با یکپارچگی و عقلانیت سطح انسانی است. منطق فازی در مواجهه با عدم اطمینان به شما کمک می کند تا سطح مشخصی از انعطاف پذیری استدلال را ارائه دهید. در عبارت نزدیکتر، این تکنیک ممکن است به ما کمک کند تا انواع مختلف هوش را کشف کنیم: هوش غیر انسانی که میتواند راه حلی به روشهای غیر منتظره پیدا کند و شاید به جای جایگزین کردن هوش ما، هوش ما را تکمیل کند.
همچنین درک AI و کار بر روی امنیت آینده در AI یک تجربه لذتبخش است. در اصل POET رباتهای خود را طوری آموزش میدهد که هیچ انسانی نتواند آنها را آموزش دهد-این کار مسیرهای نامنظم و غیر شهودی برای موفقیت را در بر میگیرد. اگر شما به طور خاص به مفاهیم جذاب مختلفی که توسط موضوع زیر ارائه میشوند علاقهمند هستید، ارزش سرمایهگذاری در زمان ارزشمند خود برای به دست آوردن دانش بیشتر در موضوع AI را دارد. یکی از محدودیت ها در بحث هوش مصنوعی این است که تمام مطالب را از اطلاعات و سنسورهایی که در اختیار سیستم است بر می دارد و به عبارتی دیگر دانش جایی در آن ندارد هر لایه باید به طور مجزا مورد بررسی قرار بگیرد و الگوریتم های آن افزوده شود یکی دیگر از مشکلات هوش مصنوعی این است که بسیار تخصصی است سیستمی که شطرنج بازی میکند و یا سیستمی که تقلبی را شناسایی می کند مثلاً برای پلیس ، هر کدام به صورت جداگانه نیاز به طراحی ، شناخت و پیاده سازی دقیق میباشد و نیازمند متخصصان خاص خود میباشد . ایران و دیگر کشورهای دنیا به اهمیت توسعه هوش مصنوعی واقف هستند به طوری که محققان در دانشگاهها و شرکتهای دانش بنیان به این موضوع توجه ویژهای دارند.
«روی وانگ» فکر میکند چالشهای طراحیشده توسط انسان به عنوان یک تنگنا در نظر گرفته میشوند و اینکه پیشرفت واقعی در هوش مصنوعی مستلزم آن است که هوش مصنوعی خودش به دست آید. او اشاره میکند که تقلید از تفکر انسان تنها هدف یادگیری ماشین نیست – زمینه مهندسی که پیشرفت اخیر در AI یا حتی بهترین هدف را در برمیگیرد. او استدلال میکند که هدف سیستمهای یادگیری تصمیمگیری یا حمایت از تصمیمگیری انسان است، و تصمیمگیرندگان به ندرت در انزوا عمل میکنند. یک الگوریتم یادگیری نظارت شده، دادههای آموزشی را تحلیل و یک «تابع استنباطی» (Inferred function) تولید میکند. پیاده سازی هوش مصنوعی از اطلاعات و الگوریتم های هوشمند یک نرم افزار و یا یک سیستم در نظر گرفته میشود و پیاده سازی می شود این ساده نیست و باید تمام تئوری ها ، روش ها و رفتار ها در تک تک عملکرد ها کوچک و حتی موضوعات بزرگ مورد نیاز آن پروژه پیاده سازی شود و مراحل زیر را شامل میشود یادگیری و فهماندن عمیق آن به کامپیوتری جهت پردازش باید صورت گیرد که زبان طبیعی میشود. زمانی که ما میخواهیم پیاده سازی هوش مصنوعی را انجام دهید . در سال ۲۰۱۱ بود که Watson (کامپیوتر دیگری از شرکت IBM) توانست برندگان یکی از سختترین و معروفترین مسابقات تلویزیونی در دنیا را ببرد.
آنها نشان دادند که جهت گیری واضحی به سمت پذیرش تکنولوژیهای هوشمند و نوآوری دارند. آنها در حال حاضر در حال بررسی این موضوع هستند که این امر چه معنایی برای توسعه ماشینهای فوق هوشمند دارد. اگر شما در حال حاضر عضو نیستید، پیوستن به IEEE و تبدیل شدن به بخشی از شبکه جهانی بیش از ۴۰۰۰۰۰ دانشجو و متخصص را در نظر بگیرید. محققان در حال حاضر از یادگیری ماشینی به خودی خود استفاده میکنند، و آن را آموزش میدهند تا راهحلهایی برای برخی از سختترین مشکلات میدان پیدا کنند، مانند چگونگی ساختن ماشینهایی که بتوانند بیش از یک کار را در یک زمان یاد بگیرند یا با شرایطی که قبلا با آن مواجه نشدهاند کنار بیایند. امروزه، هفت دهه پس از تلاشهای جدی برای ساخت هوش مصنوعی، ما هنوز راه درازی تا ساخت ماشینهایی داریم که در هر جایی به هوشمندی انسان هستند، چه برسد به هوشمندتر.
در سرمایه گذاری های مالی قدرت پیش بینی و تعیین الگوهای آینده بازار بسیار مهم است و به طور کلی پیشرفت در تجارت، رابطه نزدیکی با پیش بینی دقیق آینده دارد. اما نکته مهم دیگری هم در اینجا وجود دارد. اگر موانعی در این محیط جدید وجود داشته باشد، نماینده یاد میگیرد که چگونه از آنها عبور کند. اگر هریک از این ۱۱ شاخص وجود نداشته باشد، نظام تکنولوژیک برآورده نخواهد شد. و انجام فعالیتهای پیچیده تقریبا غیرممکن خواهد بود، به خصوص با وجود فنآوریهای موجود در آن دوره. امنیت اطلاعات: از اطلاعات موجود بهطور منظم بکآپ گرفته میشود. تکنولوژی غولهای فناوری جهان برای مقابله با حملات سایبری وارد همکاری میشوند شرکتهایی از جمله خدمات وب آمازون (AWS)، Splunk، بازوی امنیت سایبری IBM و دهها غول فناوری دیگر میخواهند با حملات سایبری مبارزه کنند.
این فرایند شاید کمی دشوار باشد ولی نتایج مطلوبی را برای سازمان شما به همراه خواهد داشت. در فرایند تشخیص گفتار از سیگنال صوتی برای شناسایی دنبالهای از کلمات استفاده میشود. جلوگیری از ویروس و اسپم: نرمافزارهای شناسایی ویروس و اسپم امروزی به جای سیستمهای قانون محور از شبکههای عمیق عصبی استفاده میکنند که خیلی سریع شناسایی انواع ویروس و اسپم را یاد میگیرند. یا در سیستم هوش مصنوعی دیگر می توان نقص های احتمالی خاک و کمبود مواد مغذی موجود در آن را با استفاده از تصاویر شناسایی کرد. دو رویکرد اصلی برای تولید خودکار الگوریتم های یادگیری وجود دارد، اما هر دو با یک شبکه عصبی موجود شروع میشوند و از هوش مصنوعی برای آموزش آن استفاده میکنند. با این حال، صفحه نمایشها به دلیل استفاده از فناوری QLED بسیار بزرگتر هستند و در اندازههای ۳۲، ۴۳، ۴۹، ۵۵، ۶۵، ۷۵، ۸۲، ۸۵ و ۹۸ در بازار وجود دارند. با این حال، جین وانگ از DeepMind شروطی دارد. از SRI تا Google و Uber و NVIDIA در همه این شرکتها و در بساری از شرکتهای مهم دیگر Claire Delaunay، نقش رهبری فنی را در بسیاری از سازمانهای معروف Silicon Valley ایفا کردهاست.
بازارهای تکنولوژی بسیار پویا است و هر شرکت باید در مورد تغییرات و عکسالعمل مشتریان، شناخت سایت 1biti مناسبی داشته باشد. آنها با دیگر تصمیمگیرندگان تعامل دارند، که هر کدام از آنها ممکن است نیازها و ارزشهای متفاوتی داشته باشند، و تعامل کلی باید توسط اصول اقتصادی اطلاع داده شود. به جای اینکه انسانها به ماشینها یاد بدهند که مثل انسانها فکر کنند، ماشینها ممکن است روشهای جدید تفکر را به انسانها یاد بدهند. با رشد فناوریهایی این چنینی کیفیت زندگی انسانها بهتر میشود. واقعیت مهم نیست و آنچه اهمیت دارد کیفیت و شیوه بازنمایی آن است. به منظور تحقق بخشیدن به این مزیت رقابتی، درک هر دو وجه یعنی تکنولوژیهای خاص و راههای آنها در کارخانههایی که میتوانند به بهترین نحو مدیریت تکنولوژی را انجام دهند، بسیار مهم بود. شکی نیست که پروانهها وجود دارند، اما به پیش سازهای تک سل آنها برمی گردند و سعی میکنند با انتخاب هر مرحله از باکتری به حشره، آنها را از نو ایجاد کنند، و احتمالا شکست خواهید خورد.
ترموستات نست که میتواند توسط الکسا کنترل شود، از الگوریتمهای رفتاری برای پیشبینی نیازهای گرمایشی و سرمایشی استفاده میکند. به عنوان مثالی دیگر میتوان به خودروهای خودرانی اشاره کرد که از هوش مصنوعی استفاده میکنند. اپلیکیشنهای خوبی مثل سیری اپل و الکسای آمازون، کامپیوتر واتسون IBM که در بازی Jeopardy با اختلاف بر رقیبهای انسانی خود پیروز شد و خودروهای خودران همگی از این نوع هوش مصنوعی استفاده میکنند. استفاده از آنها برای جراحی در مقایسه با روشهای متداول و قدیمی جراحی، جراحت کمتری را به دنبال دارد که باعث کاهش مدتزمان نقاهت بیماران و بستری آنها در بیمارستان میشود. بسیاری از چیزهایی که انسانها میدانند، شکل «مفروضات کاری» به خود میگیرد. مثال ساده هوش مصنوعی رباتها هستند که هرروز باهوشتر میشوند و هوش آنها کم کم به انسانها شبیه میشود. بنابراین اصل حسابداری زمان طولانی است که بدون تغییر مورد استفاده قرار میگیرد اما ابزارهای حسابداری همگام با پیشرفت تکنولوژی تغییر کردهاند. به عنوان مثال، او و همکارانش چیزی را توسعه دادهاند که آن را شبکههای آموزشی مولد مینامد، که یاد میگیرند چه دادههایی باید تولید کنند تا بهترین نتایج را در زمان آموزش یک مدل به دست آورند.
فناوریهای اطلاعاتی مانند چاپخانه، تلفن و اینترنت، دنیا را به دهکده ای جهانی تبدیل کرد. تغییر این نگرش رفتاری در صورتی ضروری خواهد بود که شرکتها در خط مقدم پذیرش فناوریهای نوآورانه باشند و از رقبای خود جلوتر باشند. هوش مصنوعی در حال پیشرفت و رشد میباشد و کم کم در حال تغییر تمام صنایع است اما باید آن را بیشتر بشناسیم و ظرفیت های آن را درک کنیم . این به این معناست که هر پروژه باید تخصصیتر مورد بررسی قرار بگیرد و طراحی هر شی در هوش مصنوعی زمانبر ، هزینهبر و دشوار می باشد در این بحث خواهید دید که با رفتارهای یک سیستم با عملکردهای انسان فاصله زیادی دارد و برای جبران این فاصله نیاز به هزینه و کار دقیق و زمانبر و تیم تخصصی می باشد و همچنین تکنولوژی های که در فیلم های سینمایی وجود دارد را میبینید بیشتر در فیلم های هالیوود عملی تخیلی هستند که در اطلاعات و داده ها تسلط شون رو در یافتن ماموریتهای خاص جستجو می کنند حتی بحث هوش مصنوعی در این موضوع در حال گسترش یافتن است.
وقتی وارد کالج شد، رشته یادگیری ماشینی وجود نداشت. آیا در متمم فایلهای صوتی رایگان هم برای دانلود وجود دارد؟ این اتفاق به تصویب یک مصوبه جدید در دولت پیشین ختم شد که نتیجه آن میتواند تقویت اختیارات و نفوذ رگولاتوری برای برخورد با اپراتورهای حوزه باشد. یکی از جذابترین تکنولوژیهایی که در دنیای امروز وجود دارد، گجتهای هوشمندی است که انسانها از آن استفاده میکنند. این نوع رفتارهای غیرمنتظره اشاره به این دارد که هوش مصنوعی ممکن است به راهحلهای فنی دست پیدا کند، انسانها به تنهایی به آن فکر نکنند، انواع جدید و کارآمدتر از الگوریتمها یا شبکههای عصبی را ابداع کنند-یا حتی شبکههای عصبی را رها کنند، که سنگ بنای هوش مصنوعی مدرن است. شما بدون عینک یا سنسور ممکن است یک میز، یک نوشته و یا حتی یک نمای طبیعی را ببینید و در کنار خود حس کنید، در حالی که واقعیت ندارد و تنها به کمک تکنولوژی ظاهر شده است. او همچنین فهمید که به مرور، پژوهشگران دانشگاهی درک میکنند که در حالی که توسعهدهندگان دارو یاد میگیرند چگونه رابطه ایجاد کنند و درباره کشف مسیرهای جدید انعطافپذیر باشند، یک فرصت عالی برای انتشار مقالات و به دست آوردن منابع مالی و سرمایه بیشتر ایجاد میشود.
ساختمان داده ها یکی از دروس مهم و پایه رشته کامپیوتر به حساب میآید که پیشنیاز درس هوش مصنوعی است. در فصل چهارم درس هوش مصنوعی به الگوریتمهای ژنتیک اشاره شده است. تهیهی چنین تصویری از عنبیهی یک فرد بسیار سخت است و اگر هکر بخواهد بدون متوجه شدن کاربر از عنبیهی او تصویر باکیفیتی تهیه کند این کار تقریبا غیرممکن میشود. می توان تکنولوژی را به دو بخش نرم افزاری (علوم مهندسی) و سخت افزاری (صنعت) تقسیم کرد. دیدگاه جوردن شامل بحث احیای نقش مهندسی در سیاست عمومی و تحقیقات دانشگاهی است. هوش مصنوعی یکی از مهمترین نکات مورد بحث در قرن ما است. به همین دلیل است که خودکارسازی جستجو برای طرحهای شبکه عصبی-عصبی بهتر، یکی از داغترین موضوعات در هوش مصنوعی، حداقل از دهه ۱۹۸۰ بودهاست.
جوردن میگوید: «با فکر کردن به تفکر به عنوان یک فرآیند منطقی و درک این موضوع که کامپیوترها از پیادهسازی نرمافزاری و سختافزاری منطق به وجود آمدهاند، من موازی بودن ذهن و مغز را دیدم.» چنین احساس میشد که فلسفه میتواند از بحثهای مبهم درباره ذهن و مغز به چیزی ملموستر، الگوریتمی، و منطقی انتقال یابد. فلسفه حتی اگر آخرین توان خویش را نیز بگذارد دیگر جایگاه سابقش را پیدا نخواهد کرد. در دنیایی که گوشیهای هوشمند در آن رشدی انفجاری دارند و روزبهروز بیشتر مورد توجه کاربران سراسر جهان قرار میگیرند٬ کمتر پدیدهای به اندازهHTML5 میتواند تاثیرات ماندگار و محسوس بهجا بگذارد. این فکر کردن با فکر کردن ما آدمها فرق زیادی دارد، اما مهندسان این حوزه هر روز تلاش میکنند این فاصله را کمتر کنند. آنها میتوانند از DNA و پروتئینها به منظور شناخت هدفهای شیمیایی استفاده کنند، اطلاعات را در حد چند بیت ذخیره کنند و از طریق تغییر رنگ یا ارسال سیگنال وضعیت را گزارش دهند. از جمله این موارد میتوان به نرمافزار دارای قابلیت یادگیری استراتژیهای بازی چکرز (Draughts/checkers) که در سال ۱۹۵۴ تولید شد (و در سال ۱۹۵۹ گزارش شد که این برنامه از میانگین عملکرد یک انسان بهتر عمل میکنند)، برنامههای حل مسائل جبری، اثبات نظریههای منطقی (برنامه رایانهای Logic Theorist که اولینبار در سال ۱۹۵۶ مورد بهرهبرداری قرار گرفت) و سخن گفتن ماشین به زبان انگلیسی اشاره کرد.
بنابراین، همانطور که در فیلمهای علمیتخیلی نشان داده شده است، برای اینکه AI جهان را در اختیار بگیرد، ما هنوز هم حداقل چند دهه از چنین نتیجهای دور هستیم. سیستمهای هوشمصنوعی (AI) به کارهای اداری کمک میکنند تا خطاهای انسانی را به حداقل و کارایی را به حداکثر برسانند. شانس خوبی وجود دارد که شبکههای عصبی و الگوریتمهای طراحیشده هوش مصنوعی درک آنها سختتر از سیستمهای جعبه سیاه مات امروزی باشد. دنیای نرمافزارهای حسابداری نیز خود را به فضای ابری نزدیک کرده است و به دلیل اهمیت دادههای مالی و ضرورت دسترسی به این اطلاعات بدون وجود هر گونه محدودیت زمانی و مکانی نرمافزارهای حسابداری مبتنی بر ابر یا همان نرمافزار حسابداری آنلاین طراحی شدهاند.