آموزش هوش مصنوعی با برنامه نویسی پایتون – مفهوم کلی

آموزش هوش مصنوعی با برنامه نویسی پایتون – مفهوم کلی

در این درس از مجموعه آموزش برنامه نویسی سایت سورس باران، به مفهوم کلی آموزش هوش مصنوعی با برنامه نویسی پایتون خواهیم پرداخت.

از زمان اختراع رایانه ها یا ماشین ها، توانایی آنها در انجام کارهای مختلف رشد نمایی داشته است. انسان ها از نظر دامنه های متنوع کاری، سرعت در حال افزایش و کاهش اندازه نسبت به زمان، قدرت سیستم های رایانه ای را توسعه داده اند.

پیشنهاد ویژه : پکیج آموزش صفر تا صد پایتون

شاخه ای از علوم کامپیوتر به نام هوش مصنوعی به دنبال ایجاد رایانه یا ماشین آلات به اندازه انسان های هوشمند است.

 

مفهوم کلی هوش مصنوعی (AI)

به گفته پدر هوش مصنوعی، جان مک کارتی ، این “علم و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند، به ویژه برنامه های رایانه ای هوشمند” است.

هوش مصنوعی روشی است که باعث می شود رایانه، ربات کنترل شده توسط کامپیوتر یا یک نرم افزار به روشی مشابه تفکر انسانهای هوشمند فکر کنند. هوش مصنوعی با مطالعه چگونگی تفکر مغز انسان و چگونگی یادگیری، تصمیم گیری و کار انسان در هنگام تلاش برای حل مسئله و سپس استفاده از نتایج این مطالعه به عنوان پایه ای برای توسعه نرم افزارها و سیستم های هوشمند به دست می آید.

کنجکاوی انسان ضمن سواستفاده از قدرت سیستم های رایانه ای، وی را به این فکر سوق می دهد که “آیا یک ماشین می تواند مانند انسان فکر کند و رفتار کند؟”

بنابراین، توسعه هوش مصنوعی با هدف ایجاد هوش مشابه در ماشین آلاتی مانند انسان فکر می کنند، آغاز شد.

 

ضرورت یادگیری هوش مصنوعی

همانطور که می دانیم هوش مصنوعی به دنبال ایجاد ماشین آلات به اندازه انسان های هوشمند است. دلایل بی شماری برای مطالعه هوش مصنوعی وجود دارد. دلایل به شرح زیر است:

 

هوش مصنوعی می تواند از طریق داده ها یاد بگیرد

در زندگی روزمره ما با حجم عظیمی از داده ها سر و کار داریم و مغز انسان نمی تواند این همه داده را ردیابی کند. به همین دلیل است که باید موارد را خودکار کنیم. برای انجام اتوماسیون، ما باید هوش مصنوعی را مطالعه کنیم زیرا این امر می تواند از داده ها بیاموزد و می تواند کارهای تکراری را با دقت و بدون خستگی انجام دهد.

هوش مصنوعی می تواند خودش را آموزش دهد

بسیار ضروری است که یک سیستم باید خود را بیاموزد زیرا داده ها خود دائماً تغییر می کنند و دانش حاصل از چنین داده هایی باید دائماً به روز شود. ما می توانیم برای تحقق این هدف از هوش مصنوعی استفاده کنیم زیرا یک سیستم دارای هوش مصنوعی می تواند خودش را آموزش دهد.

 

هوش مصنوعی می تواند در زمان واقعی پاسخ دهد

هوش مصنوعی با کمک شبکه های عصبی می تواند داده ها را عمیق تر تجزیه و تحلیل کند. با توجه به این قابلیت، هوش مصنوعی می تواند موقعیت هایی را که مبتنی بر شرایط در زمان واقعی است تفکر کند و پاسخ دهد.

 

دقت بالا با هوش مصنوعی

با کمک شبکه های عصبی عمیق، هوش مصنوعی می تواند به دقت فوق العاده ای دست یابد. هوش مصنوعی در زمینه پزشکی به تشخیص بیماری هایی مانند سرطان از طریق MRI بیماران کمک می کند.

 

هوش مصنوعی می تواند داده ها را سازماندهی کند تا بیشترین بهره را از آن ببرد

داده ها برای سیستم هایی که از الگوریتم های خودآموزی استفاده می کنند ، یک دارایی فکری است. برای شاخص سازی و سازماندهی داده ها به روشی نیاز داریم که همیشه بهترین نتیجه را داشته باشد.

 

درک هوش

با هوش مصنوعی می توان سیستم های هوشمندی ساخت. ما باید مفهوم هوش را درک کنیم تا مغز ما بتواند سیستم هوشمند دیگری مانند خودش را بسازد.

هوش چیست؟

توانایی یک سیستم در محاسبه، استدلال، درک روابط و تشابهات، یادگیری از تجربه، ذخیره و بازیابی اطلاعات از حافظه، حل مشکلات، درک ایده های پیچیده، استفاده از زبان طبیعی روان، طبقه بندی، تعمیم و سازگاری موقعیت های جدید می باشد

 

انواع هوش

همانطور که توسط هوارد گاردنر، روانشناس رشد آمریکایی توصیف شده است، هوش در چند وجه وجود دارد:

 

	هوش و توضیحات	مثال
۱	هوش زبانی توانایی صحبت کردن، تشخیص و استفاده از مکانیزم های واج شناسی (اصوات گفتاری)، نحو (دستور زبان) و معناشناسی (معنی).	راویان، سخنوران
۲	هوش موسیقیایی توانایی ایجاد، برقراری ارتباط و درک مفاهیم ساخته شده از صدا ، درک صدا ، ریتم.	نوازندگان، خوانندگان، آهنگسازان
۳	هوش منطقی – ریاضی توانایی استفاده و درک روابط در غیاب عمل یا اشیا. این همچنین توانایی درک ایده های پیچیده و انتزاعی است.	ریاضی دانان، دانشمندان
۴	هوش فضایی توانایی درک اطلاعات بصری یا مکانی، تغییر آنها و ایجاد تصاویر بصری بدون مراجعه به اشیا، ساخت تصاویر سه بعدی و حرکت و چرخش آنها.	خوانندگان نقشه، فضانوردان، فیزیکدانان
۵	هوش بدنی-حرکتی توانایی استفاده از کامل یا بخشی از بدن برای حل مشکلات، کنترل مهارت های حرکتی ریز و درشت و دستکاری اشیا.	بازیکنان، رقصنده ها
۶	هوش درون فردی توانایی تشخیص احساسات، اهداف و انگیزه های خود.	گوتام بودا
۷	هوش بین فردی توانایی تشخیص و تمایز میان احساسات، اعتقادات و مقاصد دیگران.	ارتباطات جمعی، مصاحبه کنندگان

می توانید بگویید که یک ماشین یا یک سیستم وقتی حداقل به یک یا تمام هوش موجود در آن مجهز باشد از هوش مصنوعی برخوردار است.

هوش از چه چیزی تشکیل شده است؟

هوش ناملموس است. و متشکل از موارد زیر:

• استدلال کردن
• یادگیری
• حل مسئله
• ادراک
• هوش زبانی

بگذارید همه اجزا را به طور خلاصه مرور کنیم.

استدلال کردن

این مجموعه فرایندهایی است که ما را قادر می سازد تا زمینه قضاوت ، تصمیم گیری و پیش بینی را فراهم کنیم. به طور کلی دو نوع از آن وجود دارد

استدلال استقرایی	استدلال استنتاجی
مشاهدات خاص را برای بیان جملات کلی بیان می کند.	با یک بیان کلی شروع می شود و امکان دستیابی به یک نتیجه گیری منطقی خاص را بررسی می کند.
حتی اگر همه مقدمات در یک دستور درست باشد، استدلال استقرایی اجازه می دهد تا نتیجه گیری نادرست باشد.	اگر چیزی به طور کلی در مورد یک کلاس سی درست باشد، برای همه اعضای آن کلاس نیز صادق است.
مثال – “نیتا یک معلم است. نیتا اهل مطالعه است. بنابراین ، همه معلمان مطالعه می کنند.”	مثال – “تمام زنان بالای ۶۰ سال مادربزرگ هستند. شالینی ۶۵ سال است. بنابراین ، شالینی مادربزرگ است.”

 

یادگیری – l

توانایی یادگیری توسط انسان، گونه های خاص حیوانات و سیستم های مجهز به هوش مصنوعی وجود دارد. یادگیری به شرح زیر طبقه بندی می شود

یادگیری شنیداری

این یادگیری از طریق گوش دادن و شنیدن است. به عنوان مثال، دانشجویان در حال گوش دادن به سخنرانی های ضبط شده صوتی هستند.

یادگیری اپیزودیک

برای یادگیری با به خاطر سپردن توالی اتفاقاتی که فرد شاهد یا تجربه کرده است. این خطی و منظم است.

 

یادگیری حرکتی

این یادگیری با حرکت دقیق عضلات است. به عنوان مثال ، چیدن اشیا، ، نوشتن و …

یادگیری بصری

برای یادگیری با تماشا و تقلید از دیگران. به عنوان مثال، کودک سعی می کند با تقلید از والدین خود یاد بگیرد.

یادگیری ادراکی

این یادگیری شناخت محرکهایی است که فرد قبلاً دیده است. به عنوان مثال، شناسایی و طبقه بندی اشیا و موقعیت ها.

یادگیری رابطه ای

این شامل یادگیری تفاوت بین محرک های مختلف بر اساس ویژگی های رابطه ای است، نه خصوصیات مطلق.

• یادگیری فضایی – این یادگیری از طریق محرک های بصری مانند تصاویر، رنگ ها، نقشه ها و غیره است. به عنوان مثال، یک شخص می تواند قبل از دنبال کردن جاده، نقشه راه را در ذهن تجسم کند.
• یادگیری محرک-پاسخ – این یادگیری انجام یک رفتار خاص در صورت وجود یک محرک خاص است. به عنوان مثال، یک سگ با شنیدن زنگ خود را بلند می کند.

 

حل مسئله

این فرایندی است که در آن فرد با در نظر گرفتن مسیری که توسط موانع شناخته شده یا ناشناخته مسدود شده است، می تواند از یک وضعیت فعلی به یک راه حل دلخواه برسد.

حل مسئله همچنین شامل تصمیم گیری است که فرآیند انتخاب بهترین گزینه مناسب از بین گزینه های متعدد برای رسیدن به هدف مورد نظر است.

ادراک

این فرآیند کسب، تفسیر، انتخاب و سازماندهی اطلاعات حسی است.

در حوزه هوش مصنوعی، مکانیسم ادراک داده های به دست آمده توسط حسگرها را به روشی معنی دار در کنار هم قرار می دهد.

هوش زبانی

این توانایی فرد در استفاده، درک، صحبت کردن و نوشتن زبان کلامی و نوشتاری است. در ارتباطات بین فردی مهم است.

آنچه در هوش مصنوعی نقش دارد

هوش مصنوعی حوزه وسیعی برای مطالعه است. این رشته تحصیلی به یافتن راه حل برای مشکلات دنیای واقعی کمک می کند.

بیایید اکنون زمینه های مختلف تحصیل در AI را ببینیم –

یادگیری ماشین

این یکی از محبوب ترین زمینه های هوش مصنوعی است. مفهوم اساسی این پرونده این است که ماشین بتواند از داده ها یاد بگیرد همانطور که بشر می تواند از تجربه او یاد بگیرد. این شامل مدل های یادگیری است که بر اساس آن می توان داده های ناشناخته را پیش بینی کرد.

منطق

این یک زمینه مهم دیگر برای مطالعه است که در آن از منطق ریاضی برای اجرای برنامه های رایانه ای استفاده می شود. این شامل قوانین و حقایقی برای انجام تطبیق الگو ، تحلیل معنایی و غیره است.

جستجوکردن

این رشته تحصیلی اساساً در بازیهایی مانند شطرنج مورد استفاده قرار می گیرد. الگوریتم های جستجو پس از جستجوی کل فضای جستجو، راه حل بهینه را ارائه می دهند.

شبکه های عصبی مصنوعی

این شبکه ای از سیستم های محاسباتی کارآمد است که تم اصلی آن از قیاس شبکه های عصبی بیولوژیکی گرفته شده است. ANN می تواند در رباتیک، تشخیص گفتار ، پردازش گفتار و غیره استفاده شود.

الگوریتم ژنتیک

الگوریتم های ژنتیک با کمک بیش از یک برنامه در حل مشکلات کمک می کنند. نتیجه بر اساس انتخاب بهترین است.

 

ارائه دانش

این یک رشته تحصیلی است که به کمک آن می توانیم واقعیتها را به روشی نشان دهیم که برای ماشین قابل درک باشد. دانش کارآمدتر نشان داده می شود. سیستم بیشتر هوشمند خواهد بود

 

کاربرد هوش مصنوعی

در این بخش، زمینه های مختلف پشتیبانی شده توسط AI را مشاهده خواهیم کرد –

بازی کردن

هوش مصنوعی در بازی های استراتژیک مانند شطرنج، پوکر، تیک تاک و غیره ، جایی که ماشین می تواند به تعداد زیادی موقعیت احتمالی مبتنی بر دانش ابتکاری فکر کند ، نقش مهمی دارد.

پردازش زبان طبیعی

تعامل با رایانه ای که زبان طبیعی صحبت شده توسط انسان را درک می کند امکان پذیر است.

 

سیستم های ویژه

برخی از برنامه ها وجود دارند که ماشین ، نرم افزار و اطلاعات ویژه را برای استدلال و مشاوره ادغام می کنند. آنها به کاربران توضیح و مشاوره می دهند.

 

سیستم های بینایی

این سیستم ها ورودی بصری رایانه را درک و تفسیر می کنند. مثلا،

• یک هواپیمای جاسوسی عکس می گیرد، که برای کشف اطلاعات مکانی یا نقشه مناطق استفاده می شود.
• پزشکان از سیستم ویژه بالینی برای تشخیص بیمار استفاده می کنند.
• پلیس از نرم افزار رایانه ای استفاده می کند که می تواند چهره مجرم را با پرتره ذخیره شده ساخته شده توسط پزشک قانونی تشخیص دهد.

 

تشخیص گفتار

برخی از سیستم های هوشمند در حالی که انسان با آن صحبت می کند قادر به شنیدن و درک زبان از نظر جملات و معانی آنها هستند. این می تواند لهجه های مختلف، کلمات عامیانه، سر و صدا در پس زمینه  تغییر در سر و صدای انسان به دلیل سرما و غیره را مدیریت کند.

تشخیص دست خط

نرم افزار تشخیص دست نوشته هایی را می نویسد که روی کاغذ توسط خودکار یا روی صفحه توسط قلم نوشته شده است. این می تواند اشکال حروف را تشخیص دهد و آن را به متن قابل ویرایش تبدیل کند.

 

ربات های هوشمند

ربات ها قادر به انجام وظایف محوله توسط انسان هستند. آنها سنسورهایی برای تشخیص داده های فیزیکی از دنیای واقعی مانند نور، گرما، دما، حرکت، صدا، ضربه و فشار دارند. آنها پردازنده های کارآمد، سنسورهای متعدد و حافظه بزرگ برای نمایش هوش دارند. علاوه بر این، آنها قادر به یادگیری اشتباهات خود هستند و می توانند با محیط جدید سازگار شوند.

مدل سازی شناختی: شبیه سازی روش تفکر انسان

مدل سازی شناختی اساساً زمینه مطالعاتی در علوم کامپیوتر است که به مطالعه و شبیه سازی روند تفکر انسان می پردازد. وظیفه اصلی هوش مصنوعی این است که ماشین مانند انسان فکر کند. مهمترین ویژگی فرایند تفکر انسان حل مسئله است. به همین دلیل است که با مدل سازی شناختی کم و بیش می توان درک کرد که چگونه انسان می تواند مشکلات را حل کند. پس از آن این مدل را می توان برای کاربردهای مختلف هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، رباتیک، پردازش زبان طبیعی و غیره استفاده کرد. در زیر نمودار سطوح مختلف تفکر مغز انسان آمده است –

عامل و محیط 

در این بخش، ما به عامل و محیط و چگونگی کمک اینها در هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

عامل

عامل هر چیزی است که بتواند محیط خود را از طریق حسگرها درک کند و از طریق تأثیرگذارها بر آن محیط عمل کند.

یک عامل انسانی دارای اندام های حسی مانند چشم، گوش، بینی، زبان و پوست به موازات سنسورها و اندام های دیگری مانند دست ها، پاها، دهان برای تأثیرگذاری است.

یک عامل رباتیک برای حسگرها، و موتورها و محرکهای مختلف برای اثربخشها جایگزین دوربینها و محدوده یاب مادون قرمز می شود.

یک عامل نرم افزار رشته های بیتی را به عنوان برنامه ها و اقدامات خود رمزگذاری کرده است.

 

محیط

برخی از برنامه ها در یک محیط کاملاً مصنوعی محدود به ورودی صفحه کلید، پایگاه داده، سیستم فایل های رایانه ای و خروجی کاراکتر روی صفحه کار می کنند.

در مقابل، برخی از عوامل نرم افزاری (ربات های نرم افزاری) در دامنه های نرم افزاری غنی و نامحدود وجود دارند. شبیه ساز دارای یک محیط پیچیده و بسیار دقیق است. نماینده نرم افزار باید مجموعه ای طولانی از اقدامات را در زمان واقعی انتخاب کند. softbot برای اسکن تنظیمات آنلاین مشتری طراحی شده است و موارد جالبی را به کلاینت نشان می دهد که در محیط واقعی و همچنین مصنوعی کار می کند.

 

منبع.