هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

برای بسیاری از افراد، هوش مصنوعی مانند جعبه‌ای سیاه است که ورودی می‌گیرد و خروجی‌ای شگفت‌انگیز تحویل می‌دهد.
در این مقاله تلاش می‌کنیم این جعبه را باز کنیم و توضیح دهیم که هوش مصنوعی در بطن خود بر چه اصولی استوار است.
کد خبر: 738586 | ۱۴۰۴/۰۷/۰۵ ۲۲:۴۰:۱۷
زهرا تجویدی- هوش مصنوعی یا همان «Artificial Intelligence» دیگر واژه‌ای غریب و محدود به محافل دانشگاهی نیست.
امروز اگر در خانه‌های ما، در تلفن‌های همراه، در خودروها و حتی در شبکه‌های اجتماعی دقیق شویم، ردپای هوش مصنوعی را خواهیم دید.
اما پرسش اساسی این است که این فناوری پر سر و صدا دقیقاً چگونه کار می‌کند؟
برای بسیاری از افراد، هوش مصنوعی مانند جعبه‌ای سیاه است که ورودی می‌گیرد و خروجی‌ای شگفت‌انگیز تحویل می‌دهد.
در این مقاله تلاش می‌کنیم این جعبه را باز کنیم و توضیح دهیم که هوش مصنوعی در بطن خود بر چه اصولی استوار است.
از ایده تا واقعیت؛ نگاهی کوتاه به تاریخچه
ایده‌ ماشین‌هایی که توانایی فکر کردن دارند، قرن‌ها در ذهن بشر بوده است.
حتی فیلسوفان و دانشمندان قرن‌ها درباره‌ امکان ساخت موجوداتی مصنوعی که رفتار انسان را تقلید کنند اندیشیده بودند.
اما شکل‌گیری علمی این ایده به قرن بیستم برمی‌گردد.
آلن تورینگ، دانشمند بریتانیایی، در دهه‌ ۱۹۵۰ آزمونی را معرفی کرد که بعدها به «آزمون تورینگ» مشهور شد.
در این آزمون، اگر یک ماشین بتواند در گفت‌وگو آن‌قدر خوب عمل کند که انسان نتواند آن را از یک انسان واقعی تشخیص دهد، می‌توان گفت که ماشین دارای نوعی هوش است.
از آن زمان تا امروز، پژوهشگران در مسیرهای مختلفی تلاش کردند ماشین‌هایی بسازند که نه‌تنها داده‌ها را پردازش کنند بلکه بتوانند از تجربه بیاموزند و تصمیم بگیرند.
نقطه‌ عطف این تلاش‌ها، ظهور «یادگیری ماشین» و «شبکه‌های عصبی» بود که در ادامه به آنها خواهیم پرداخت.
هوش مصنوعی چیست و چه تفاوتی با نرم‌افزار معمولی دارد؟
پیش از آنکه سراغ مکانیزم‌های فنی برویم، باید روشن کنیم که هوش مصنوعی چه تفاوتی با یک نرم‌افزار عادی دارد.
در نرم‌افزارهای سنتی، برنامه‌نویس مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را می‌نویسد و کامپیوتر دقیقاً همان دستورات را اجرا می‌کند.
برای مثال، در یک نرم‌افزار حسابداری، برنامه‌نویس مشخص کرده است که اگر عددی وارد شد، چه فرمولی روی آن اعمال شود.
اما در هوش مصنوعی، ما همیشه از قبل نمی‌دانیم دقیقاً چه دستورالعملی باید نوشته شود.
به جای آن، به ماشین داده‌های فراوانی می‌دهیم و الگوریتم‌هایی طراحی می‌کنیم که این داده‌ها را تحلیل کنند و خودشان الگوها را بیابند.
بنابراین، هوش مصنوعی بیشتر شبیه یک شاگرد باهوش است که با دیدن نمونه‌های فراوان، به‌تدریج قواعد را یاد می‌گیرد و قادر می‌شود در شرایط جدید تصمیم‌گیری کند.
مغز پشت پرده؛ الگوریتم‌ها و مدل‌ها
قلب هوش مصنوعی چیزی است که به آن «مدل» می‌گوییم.
مدل در حقیقت ساختاری ریاضی است که با استفاده از الگوریتم‌ها آموزش داده می‌شود.
یکی از معروف‌ترین روش‌ها، شبکه‌های عصبی مصنوعی هستند که الهام‌گرفته از نحوه‌ کار نورون‌های مغز انسان طراحی شده‌اند.
شبکه‌ عصبی از لایه‌هایی تشکیل می‌شود.
هر لایه شامل تعداد زیادی «نود» یا «نورون مصنوعی» است که اطلاعات را دریافت و پردازش می‌کنند.
ورودی‌ها از لایه‌ اول وارد می‌شوند، از طریق محاسبات ریاضی و اعمال وزن‌ها و توابع غیرخطی به لایه‌های بعد منتقل می‌شوند و در نهایت خروجی تولید می‌شود.
این فرآیند چیزی شبیه به یک فیلتر چندمرحله‌ای است که هر بار داده‌ها را شفاف‌تر و قابل‌درک‌تر می‌کند.
یادگیری ماشین؛ ستون اصلی هوش مصنوعی
اگر بخواهیم ساده بیان کنیم، یادگیری ماشین همان جایی است که هوش مصنوعی واقعاً «یاد می‌گیرد».
در این حوزه، سه روش اصلی وجود دارد: یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی.
در یادگیری نظارت‌شده، داده‌ها همراه با برچسب یا پاسخ درست به ماشین داده می‌شوند.
مثلاً اگر بخواهیم مدلی برای تشخیص گربه از سگ بسازیم، هزاران تصویر گربه و سگ به همراه برچسبشان وارد سیستم می‌کنیم.
مدل تلاش می‌کند الگوهایی بیابد که به او کمک کند تصویر جدیدی را که قبلاً ندیده به درستی دسته‌بندی کند.
در یادگیری بدون نظارت، برچسبی در کار نیست.
داده‌ها خام و بی‌نشان هستند و ماشین باید خودش گروه‌بندی‌ها و ساختارهای پنهان در میان داده‌ها را پیدا کند.
این روش بیشتر در تحلیل داده‌های عظیم به کار می‌رود.
یادگیری تقویتی نیز روشی است که در آن ماشین مانند یک موجود زنده در محیطی قرار می‌گیرد و با آزمون و خطا و دریافت پاداش یا جریمه، به تدریج رفتار بهینه را یاد می‌گیرد.
بازی‌های کامپیوتری و رباتیک از حوزه‌های محبوب این روش هستند.
داده‌ها؛ سوخت موتور هوش مصنوعی
هیچ هوش مصنوعی بدون داده زنده نمی‌ماند.
داده‌ها همان چیزی هستند که مدل را تغذیه می‌کنند و به آن توانایی یادگیری می‌دهند.
هرچه داده‌ها بیشتر و متنوع‌تر باشند، مدل دقیق‌تر و قوی‌تر می‌شود.
اما اینجا یک چالش مهم وجود دارد: کیفیت داده‌ها.
اگر داده‌های ورودی ناقص، مغرضانه یا پر از خطا باشند، خروجی نیز همین مشکلات را بازتاب خواهد داد.
به همین دلیل، امروزه بحث‌های زیادی درباره‌ی اخلاق و عدالت در هوش مصنوعی مطرح است.
برای نمونه، اگر مدلی که برای استخدام طراحی شده تنها بر اساس داده‌های گذشته آموزش ببیند و در آن داده‌ها تبعیضی وجود داشته باشد، مدل نیز همان تبعیض را بازتولید خواهد کرد.
پردازش زبان طبیعی؛ وقتی ماشین زبان انسان را می‌فهمد
یکی از شاخه‌های جذاب هوش مصنوعی، «پردازش زبان طبیعی» است.
این حوزه تلاش می‌کند به ماشین‌ها توانایی درک و تولید زبان انسانی را بدهد.
چت‌بات‌ها، مترجم‌های ماشینی و دستیارهای صوتی نمونه‌هایی از کاربرد این حوزه هستند.
روش کار معمولاً به این شکل است که ابتدا متن به واحدهای کوچک‌تر مثل کلمات یا حتی کاراکترها شکسته می‌شود.
سپس این واحدها به بردارهای عددی تبدیل می‌شوند تا ماشین بتواند آنها را پردازش کند.
مدل‌های پیشرفته‌ای مانند ترنسفورمرها با توجه به رابطه‌ میان کلمات در متن، معنای جمله را درک می‌کنند و خروجی‌ روان و طبیعی تولید می‌کنند.
بینایی ماشین؛ چشم‌های مصنوعی
هوش مصنوعی تنها به گوش و زبان محدود نیست، بلکه چشم نیز دارد.
بینایی ماشین شاخه‌ای است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد تصاویر و ویدیوها را تحلیل کنند.
تشخیص چهره، شناسایی اشیاء در عکس‌ها یا حتی کمک به خودروهای خودران برای دیدن جاده، همگی دستاوردهای این حوزه هستند.
روش کار شبیه به پردازش زبان است.
تصویر به پیکسل‌های عددی تبدیل می‌شود و سپس از طریق لایه‌های شبکه عصبی، ویژگی‌های مختلف مثل لبه‌ها، رنگ‌ها و اشکال شناسایی می‌شوند.
در نهایت مدل می‌تواند بگوید که در تصویر چه چیزی وجود دارد.
سخت‌افزار و توان پردازشی
یکی از دلایل اصلی پیشرفت سریع هوش مصنوعی در دهه‌ اخیر، افزایش توان سخت‌افزاری بوده است.
پردازنده‌های گرافیکی یا همان GPUها که در ابتدا برای بازی‌های ویدیویی طراحی شده بودند، امروز قلب تپنده‌ آموزش مدل‌های پیچیده هستند.
این پردازنده‌ها قادرند میلیون‌ها محاسبه را به صورت هم‌زمان انجام دهند و همین ویژگی برای شبکه‌های عصبی حیاتی است.
علاوه بر آن، ظهور رایانش ابری باعث شد پژوهشگران و شرکت‌ها بدون نیاز به خرید تجهیزات گران‌قیمت بتوانند از قدرت پردازشی عظیم بهره ببرند.
هوش مصنوعی محدود و هوش مصنوعی عمومی
نکته‌ای که باید دانست این است که هوش مصنوعی فعلی بیشتر «هوش مصنوعی محدود» است.
یعنی مدلی که برای یک وظیفه‌ خاص طراحی شده، مثل ترجمه یا شناسایی چهره، نمی‌تواند خارج از آن محدوده عملکرد مناسبی داشته باشد.
اما آرزوی بزرگ پژوهشگران، رسیدن به «هوش مصنوعی عمومی» است؛ ماشینی که بتواند در طیف گسترده‌ای از وظایف، همانند انسان یا حتی فراتر از او عمل کند.
این هدف هنوز دور است، اما پژوهش‌ها در این زمینه همچنان ادامه دارند و بسیاری معتقدند دیر یا زود به چنین سطحی خواهیم رسید.
چالش‌ها و دغدغه‌های اخلاقی
هرچند هوش مصنوعی فرصت‌های عظیمی ایجاد کرده، اما همراه خود چالش‌ها و نگرانی‌هایی نیز آورده است.
نخستین نگرانی، مسئله‌ شغل‌هاست.
بسیاری بیم دارند که ماشین‌های هوشمند جای انسان‌ها را در صنایع مختلف بگیرند.
دغدغه‌ دیگر مربوط به حریم خصوصی است.
وقتی سیستم‌های هوش مصنوعی قادرند حجم عظیمی از داده‌های شخصی را تحلیل کنند، این پرسش مطرح می‌شود که مرز میان استفاده‌ مفید و نقض حریم خصوصی کجاست.
همچنین بحث مسئولیت‌پذیری وجود دارد.
اگر یک خودرو خودران تصادف کند، چه کسی مسئول است؟
سازنده‌ سخت‌افزار، برنامه‌نویس نرم‌افزار، یا خود سیستم؟
این پرسش‌ها هنوز پاسخ‌های قطعی ندارند و نیازمند بحث‌های حقوقی و فلسفی عمیق هستند.
آینده‌ هوش مصنوعی؛ از تخیل تا واقعیت
با نگاهی به گذشته می‌بینیم که بسیاری از چیزهایی که روزی در داستان‌های علمی‌تخیلی تصور می‌شدند، امروز به واقعیت بدل شده‌اند.
هوش مصنوعی احتمالاً در سال‌های آینده نقش پررنگ‌تری در زندگی ما ایفا خواهد کرد.
از پزشکی شخصی‌سازی‌شده گرفته تا آموزش، از کشاورزی هوشمند تا اکتشافات فضایی، همه می‌توانند تحت تأثیر این فناوری قرار گیرند.
اما آینده تنها به پیشرفت‌های فنی بستگی ندارد.
نحوه‌ مدیریت اخلاقی، قانونی و اجتماعی این فناوری تعیین خواهد کرد که هوش مصنوعی به ابزاری برای بهبود زندگی بشر تبدیل شود یا به تهدیدی برای آزادی‌ها و عدالت اجتماعی.
هوش مصنوعی در ظاهر پدیده‌ای پیچیده و رمزآلود به نظر می‌رسد، اما اگر آن را مرحله به مرحله بررسی کنیم، خواهیم دید که اساس کارش بر داده، الگوریتم و قدرت پردازشی استوار است.
این فناوری مانند شاگردی است که با مشاهده و تجربه، قوانین را یاد می‌گیرد و توانایی تصمیم‌گیری پیدا می‌کند.
با این حال، مسیر هوش مصنوعی تنها مسیری تکنیکی نیست.
این فناوری در نقطه‌ تلاقی علم، جامعه، اخلاق و سیاست قرار گرفته است.
بنابراین، درک نحوه‌ کار آن تنها نیمی از ماجراست.
نیم دیگر مربوط به این است که چگونه می‌خواهیم از آن استفاده کنیم و چه آینده‌ای برای آن رقم خواهیم زد.