هوش مصنوعی آموزش دیده برای عمل بر روی متغیرهای محیطی ممکن است الگوریتم های اشتباهی داشته باشد که می تواند منجر به اثرات بالقوه منفی بر روی محیط شود. البته پیداست که برای نیل به غایت در عالم و آدم تنها عشق نیل به غایت کفایت نمیکند، بلکه به دانش کافی نیز برای نیل به غایت نیاز است. سیستم تولید قوانین، نرمافزاری است که برای عامل هوشمند حرکت بعدی را در فضای حالت جستجو میکند. به پیش برود، فضای موجود جهانی وباهمه معاذیر وموانع بینالمللی بعید به نظر میرسد بتواند، ساختار اقتصادی خود را ساماندهی نماید، حتی اگر خوشبینانه بنگریم از فردا همه معاذیر وممانعتها و مضایق تحریم برداشته شود باز رسیدن به آرمانشهر پلتفرم تکنولوژی جهان بسیار دور از ذهن خواهد بود . از سال 1978 تا 1994 این نمایشگاه دو بار در سال برگزار میشد؛ یک بار در ماه ژانویه در شهر لاسوگاس و با عنوان CES زمستانی و یک بار هم در ماه ژوئن در شهر شیکاگو با عنوان CES تابستانی.
این تکنولوژی به ماشینها اجازه میدهد به طور خودکار یاد بگیرند و مانند یک انسان هرروز به دانش و علم خود اضافه کنند، قسمت شگفتانگیز ماشین لرنینگ افزایش یادگیری بدون دخالت و سایت 1biti برنامهریزی انسان است. مک گینیس خاطرنشان می کند که پیشنهاد وی برخلاف پیشنهاد موسسه تحقیقات هوش ماشین است که هدف کلی آن جلوگیری از دخالت دولت در هوش مصنوعی دوستانه است. در مقابل، شبکههای عصبی است که سیستم کلی آن با روشهای ابتکاری کار میکند و از دانش خاص-دامنه برای بهبود جستجوی فضای حالت استفاده میشود. با دادههای جدید ارائه شده، این مدل میتواند نحوه پاسخ یک مشتری را پیشبینی کند و دقت آن را میتوان با استفاده از معیارهای آماری بدست آورد. یک مورد معمول استفاده از هوش مصنوعی خودکار آموزش مدلی برای پیشبینی نحوه واکنش مشتریان به رویکرد فروش شرکت باشد. در این داستان ها، هوش و قدرت بی اندازه این مخلوقات انسان نما با جایگاه آن ها به عنوان برده دچار تضاد و باعث به وجود آمدن مشکلاتی شد.
دستیارهای شخصی هوش مصنوعی، مانند سیری یا الکسا ، از سال 2003 برای مقاصد نظامی وجود داشته اند. پیشرفتهای هوش مصنوعی، مانند ظهور یادگیری ماشینی و رشد دادههای بزرگ، این امکان را فراهم میکند که از هوش مصنوعی برای استخدام، غربالگری و پیشبینی موفقیت افراد استفاده شود. سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند الگوها، روندها و ناکارآمدیها را کشف کنند و نتایج آینده را بر اساس روندهای قبلی پیشبینی کنند، که در نهایت تصمیمگیری آگاهانه را ممکن میسازد. در زیر چتر فناوری هوش مصنوعی، یک سیستم خبره به یک سیستم کامپیوتری گفته میشود که از هوش تصمیمگیری یک متخصص انسانی تقلید میکند. سیری یک مثال خوب از هوش مصنوعی ضعیف است چون در یک محدوده از پیش تعیین شده عمل میکند و هوشمندی حقیقی و خودآگاهی ندارد گرچه یک سیستم پیچیده دارای هوش مصنوعی ضعیف است. در حالی که این نوع هوش جامع مصنوعی هنوز به دست نیامده است، اکثر پروژههای هوش مصنوعی معاصر در حال حاضر به عنوان انواع الگوریتمهای یادگیری ماشینی بهتر شناخته میشوند که میتوانند با دادههای موجود برای درک، طبقهبندی و تطبیق مجموعههایی از دادهها بدون نیاز به برنامه نویسی صریح ادغام شوند. در سال 1969 سانیو با سامسونگ ادغام شد و گروه سامسونگ متولد شد.
میز روباتیک Retriever توسط شرکت Labrador به گونهای طراحی شده است که غذا را از یک یخچال اختصاصی با استفاده از بازوهای جمع شونده بیرون میکشد، سپس به سمت مبل شما میآید و با تنظیم ارتفاع غذای شما سرو میکند. «ریزپردازنده X86» یکی از اختراعات مهم شرکت اینتل است. حجم اقتصادی این شرکت که بزرگترین شرکت کرهجنوبی به شمار میرود، از حجم کل اقتصاد بسیاری از کشورهای جهان، بزرگتر است. جالب اینکه اوین کاست صوتی کامپکت و اولین دستگاه ضبط روی کاست دنیا توسط شرکت Philips در این نمایشگاه رونمایی شده است. در زمان معاصر با نزدیک شدن چشم انداز هوش مصنوعی فراهوش، نیک باسترومِ فیلسوف گفته است که سیستم های هوش مصنوعی فوق هوشمند با اهدافی که با اخلاق انسانی همسو نیستند، ذاتاً خطرناک هستند، مگر اینکه اقدامات شدیدی برای اطمینان از ایمنی بشریت انجام شود. هوش مصنوعی به تدریج در دنیای مدرن به طور گسترده پذیرفته شده است. اگر به دیدار شخصی میروید که صاحب این زنگ موسوم به «Doorbell Video Touchless» است، برای زنگ زدن تنها کاری که باید انجام دهید این است که در یک فاصله مشخص از زنگ که توسط صاحبخانه تعریف شده است، قرار بگیرید که در بیشتر موارد، این به معنای ایستادن روی پادری است.
تا به امروز که من جدیدترین مقالات رو سرچ کردم تعریف دقیق و مشخصی جز این از اگاهی نیست و هنوز برای علم مبهمه.اما دو نظریه در مورد نحوه کار اگاهی از نظر نورولوژیست ها هست که من تحت الفظی ترجمشون میکنم و متخصصشون نیستم اما فک کنم اکثر کساییم که اینجان دنبال تخصص نورولوژی نباشن و سعی میکنم اصل کلام رو بهتون برسونم. حسین ییلماز در این دانشگاه تا مقام پروفسوری ارتقا یافتهو ضمن تثبیت نواقصی در نظریه عملکرد آلبرت انیشتین فیزیکدان معروف جهان، چندین نامه در این خصوص برای وی نوشت. از آنجایی که اکثر افراد هوش مصنوعی را از طریق دانشگاه یا دورههای آموزشی فرا میگیرند، مدت زمان یادگیری آنها با مدت زمان دوره یکسان است و بستگی به دوره مورد نظر دارد. با این حال دانشگاه پکن تحقیقات گستردهای در زمینههای مختلف علوم، مهندسی، اقتصاد، مدیریت، هند و حقوق دارد. در حالی که انسان ها باید به صورت شیفتی کار کنند تا خواب و زمان غذا را در نظر بگیرند، ربات ها می توانند خط تولید را به طور مداوم در حال کار نگه دارند. به صورت هوشمند این تکنولوژی وظایف ساخت مدلهای پیشبینی گر یادگیری ماشین را با فراهم نمودن دادههای آموزشی برای آموزش مدل، شناسایی بهترین نمونه مدل برای دادههای داده شده و سپس انتخاب ویژگی/ستونهای داده را که بهترین پشتیبانی برای مدل را دارند خودکار میکند.
روند تولید سریع اتفاق میافتد و تجهیزات و قطعات میتواند گران باشد، برنامههای هوش مصنوعی باید در لحظه اعمال شوند تا بتوان بلافاصله ناهنجاریها را تشخیص داد تا از ضایعات و عواقب دیگر جلوگیری شود. شولمن، ویراستاران ژورنال The new Atlantis، می گویند که این غیر ممکن است که بتوان رفتار دوستانه در هوش مصنوعی را تضمین کرد؛ زیرا مشکلات پیچیدگی اخلاقی به پیشرفت نرمافزار یا افزایش قدرت محاسبات منجر نمیشود. این شرکتها به خاطر ساختار نوآورانه و رو به رشدی که دارند در روزهای رکود اقتصادی هم کمترین آسیب را متحمل شده و شاید بتوان گفت کمی راحت تر از شرکتهای فعال در عرصههای دیگر این روزها را پشت سر گذاشتهاند. بههمین دلیل است که افرادی مثل پیتر تیل تااینحد اصرار دارند ادعاکنند که آموزش عالی، یا مثلاً کلِ سیستم بهداشت و درمان یا دولت، دچار انحصارهای چندتایی۸ یا حتی انحصارهای کامل۹ شدهاند. از آنجا که دروازه هدف AI دوستانه لزوماً برجسته نیست، او مدلی مشابه موسسه ملی بهداشت پیشنهاد می کند، جایی که “پانل های بررسی همتای دانشمندان رایانه ای و شناختی پروژه ها را غربال می کنند و آنهایی را انتخاب می کنند که هم برای پیشرفت AI طراحی شده اند و هم اطمینان می دهند که این پیشرفت ها با محافظ های مناسب همراه است.”از نظر مک گینیس بررسی همتا از “قاعده سازی برای حل مسائل فنی که در میان فرمان های بوروکراتیک غیر قابل تسخیر هستند” بهتر است.
به این ترتیب، ML ما را قادر میسازد تا مجموعهای از وظایف را برای دستهبندی، رمزگشایی و برآورد دادهها به یک ماشین هوشمند واگذار کنیم. در پی این تغییر و تحولات، مفهومی به عنوان توسعهٔ پایدار پا به عرصهٔ وجود گذاشت و تعامل محیط و معماری و تأثیر دوسویهٔ آنها بر یکدیگر به عنوان توسعهٔ پایدار وارد معماری شد و از همین رو معماری پایدار مورد توجه صاحب نظران قرار گرفت. فناوری پتانسیل جدیدی برای خودکارسازی وظایف ایجاد می کند و در عین حال هوش تعامل انسان و ماشین را افزایش می دهد. در تعریف، به درک و فهم ساختارها و معانی موجود در زبانهای طبیعی انسانی توسط کامپیوتر و ایجاد امکان تعامل مستقیم میان کامپیوتر و انسان (از طریق زبان طبیعی)، فهم زبان طبیعی گفته میشود. رزومهها را میتوان با استفاده از هوش مصنوعی برای ویژگیهای مطلوب، مانند مقدار معینی از تجربه کاری یا مدرک مرتبط، تجزیه و تحلیل کرد. هوش مصنوعی میتواند با دقت دنبالهای از رویهها را به طور مکرر دنبال کند، در حالی که انسانها مستعد خطاهای گاه به گاه هستند. هوش مصنوعی یک فناوری پیشرفته است که با استفاده از آن می توانیم سیستمهای هوشمند ایجاد کنیم که بتوانند هوش انسانی را شبیه سازی کنند.
مفهوم هوش مصنوعی در سال ۱۳۳۵ شمسی (۱۹۵۶ میلادی) در کنار مجموعهای از فناوریها، علوم و برخی ویژگیهای سیستمهای کامپیوتری ایجاد شد. به گفته وی، اراده منسجم برون یابی شده، انتخاب ها و اعمالی از مردم است که در صورتی که می توانستند “بیش تر و سریع تر کسب علم کنند و بیش تر به شخصیتی که می خواستند نزدیک تر بودند” به آن روی می آوردند. اراده منسجم برون یابی شده در نظر گرفته شده همان چیزی است که بشریت به طور عینی می خواهد ، همه مواردی که در نظر گرفته می شود ، اما فقط در رابطه با ویژگی های روانشناختی و شناختی بشریت فعلی و خارج برون رفت قابل تعریف است. این امر مستلزم این است که در طول توسعه، دانشمندان داده باید با متخصصان حوزه کار کنند و دانش فنی دامنه را در فرایند مدلسازی بگنجانند و مدل را به صورت انطباقی بینشهایی مانند دانش را بیاموزند و جمع کنند. همانطور که نیاز به اتوماسیون با پیشرفت مدلهای یادگیری ماشین حس میشد، یادگیری ماشین خودکار برخی از فرایند آمادهسازی دادهها برای آموزش را خودکار نمود و الگوریتمهایی را برای پردازش دادهها به کار گرفت و در نهایت نتایج را بهبود بخشید. روش آنها که «مهندسی ویژگی مبتنی بر یادگیری» نام داشت، همبستگیهای بین توزیعهای ویژگی، توزیع هدف و تبدیلها را یادگرفت و مدلهایی ساخت که از مشاهدات گذشته برای پیشبینی تحولات با دوام آینده استفاده میکردند.
در صنعت بهداشت ترکیبی از یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، تجزیه و تحلیل دیتاها در زمان واقعی و سایر ویژگیهای هوش مصنوعی برای تشخیص بیماریهای مختلف به کار گرفته میشود. در دسامبر ۲۰۱۸، پژوهشگاه IBM مدل NeuNetS را معرفی نمود که دارای یک قابلیت جدید بود که سنتز مدل شبکه عصبی را بهعنوان بخشی از توسعه و استقرار مدل خودکار هوش مصنوعی، خودکار میکند. توسل به یک هدف از طریق طبیعت مشروط انسانی به عنوان معیار “دوستانه بودن”، جوابی برای مشکل فرااخلاقی بودن تعریف اخلاقیت عینی است. با اینحال، کامل بودن میلههای آنتن لزوما به معنای اتصال خوب و بینقص نیست.
با این همه آمار و شواهد نشان میدهد که اروپا به دنبال محرکهای رشد اقتصادی بوده و آمریکا یکبار دیگر در مسیر رشد قرار گرفته است. با الگوریتمهای یادگیری و بهینهسازی ماشین، یک چارچوب از پایین به بالا با در نظر گرفتن سلامت ماشین میتواند از نمونههای زیادی از دارایی استفاده کند و مدیریت عملیات، برنامهریزی موجودی قطعات یدکی و روند برنامهریزی تعمیر و نگهداری را بهطور خودکار انجام دهد. نمادهایی که برای نمایش جهان هستند، با ادراک حسی پایهگذاری میشوند. با کنار آمدن با انتخاب تصادفی موانعی که سر راهشان قرار میگیرند، آنها در کل بهتر میشوند. این نمونه از هوش مصنوعی با بهرگیری از الگوریتمهای هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی قادر به درک و فهم متنها است.
همین استدلال در گزارش لایتهیل بیان شد که زمستان هوش مصنوعی را در دهه ۱۹۷۰ آغاز کرد. از طرف دیگر بویلز و خواکین استدلال می کنند که به نظر می رسد پیشنهاد لوک موهولهاوزر و نیک بوستروم برای ایجاد هوش مصنوعی دوستانه مبهم باشد. به بیان ساده، هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی به معنای واقعی محسوب نمیشود؛ زیرا این نوع هوش مصنوعی مانند انسان قابلیت تفکر و تصمیمگیری ندارد و سیستمهای ایجاد شده بر پایه آن تنها بر اساس وظایف تعریف شده و برنامههای مشخص شده برای آنها عمل میکنند؛ در حقیقت هدف از ایجاد هوش مصنوعی ضعیف، حل مشکلات خاص و وظایف مرتبط با استدلال با سرعتی سریعتر از سرعت انسان برای انجام چنین کارهایی است. پس انعطاف و مسئولیتپذیری کمتر، به آیفون کمک میکند تا وظایف خود را سادهتر انجام داده و درنتیجه به منابع سخت افزاری کمتری نیز احتیاج داشته باشد. در عوض، طراحی هوش مصنوعی خودکار شفاف تر و قابل تفسیرتر، کلید جلب اعتماد کاربران انسانی است، اما چنین طراحی به خودی خود یک چالش بزرگ است. برنامههای کاربردی هوش مصنوعی صنعتی معمولاً با موضوعات حیاتی مربوط به ایمنی، قابلیت اطمینان و عملکرد سرو کار دارند.
هوش مصنوعی به ویژه در پیشبینی ماهر است زیرا میتواند حجم عظیمی از دادهها را تجزیه و تحلیل کند. این مهم از طریق شاخه پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی امکانپذیر خواهد بود. کنگره جهانی موبایل نخستین بار در فوریه ۲۰۰۹ در بارسلونا برگزار شد و تا سال ۲۰۱۴ هر سال میزبان شمار انبوهی از مدیران برجسته اپراتورهای تلفن همراه، تولیدکنندگان دستگاههای هوشمند، فروشندگان و صاحبان محتوا از سرتاسر دنیا بود. مثل این است که شما یک بازرس مدرسه در حال تماشای گروهی از معلمان هستید، که هر کدام تکنیکهای یادگیری متفاوتی ارائه میدهند. با این حال همانطور که از اسمش پیداست همه این ها چیزی جز پیش بینی نیستند. برای مثال بخش اول که مرتبط با آمادهسازی و پیش پردازش پروژه است، توسط «تحلیلگرهای داده» (Data Analyst)، «دانشمندان داده» (Data Scientist) و «مهندسان داده» (Data Engineer) انجام میشود. را به درستی پیش بینی میکند و نسبت به آن هشدار میدهد. برای نخستین بار صنعت IT با ورود کامپیوترها به سازمانها و مراکز دولتی در سال ۱۹۵۰ عمومی شد و با تلاش پایگاههای اطلاعاتی متمرکز اطلاعات آمریکا در سال 1951 از این فناوری در برگزاری انتخابات ریاست جمهوری آمریکا به صورت کاربردی استفاده شد. این بخشی از اخلاق هوش مصنوعی است و ارتباط نزدیکی با اخلاق ماشینی دارد.